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    “黑色產(chǎn)業(yè)鏈”品種套利量化分析

    2021-03-19 19:26:36宋昌磊
    經(jīng)濟研究導刊 2021年31期
    關(guān)鍵詞:螺紋鋼協(xié)整

    宋昌磊

    關(guān)鍵詞:“黑色產(chǎn)業(yè)鏈”;品種套利;螺紋鋼;協(xié)整;統(tǒng)計套利

    中圖分類號:F830.59 ? ? ? ?文獻標志碼:A ? ? ?文章編號:1673-291X(2021)31-0078-03

    金融衍生品市場跨品種套利的基礎(chǔ)在于尋找不同品種,這些品種間具有一定相關(guān)性,并要求其相關(guān)性長期相對穩(wěn)定,具體到商品市場,以品種間的期價價差或比價從偏離區(qū)域上下限回歸到正常區(qū)間過程中追逐商品間價差波動的利潤。

    一、商品市場跨品種套利的量化投資邏輯

    跨品種套利的分析方法,既可以通過基本面分析得出,如不同品種處于同一產(chǎn)業(yè)鏈的上下游或兩個品種間相互具有一定的可替代性,也可以通過技術(shù)和統(tǒng)計分析得出,如兩品種的價格走勢具有較高的顯著相關(guān)性同時滿足協(xié)整關(guān)系。純基本面分析的劣勢是擇時效果很難把握,技術(shù)分析結(jié)合統(tǒng)計套利在擇時上有一定優(yōu)勢,但無基本面關(guān)聯(lián)的跨品種套利有一定幾率走出單邊市,不符合一般統(tǒng)計規(guī)律的極端行情風險也是非常大的。基本面、技術(shù)分析和統(tǒng)計分析方法相結(jié)合,是相對有效的構(gòu)建交易模型的解決方案。

    將基本面分析的結(jié)果或者過程,統(tǒng)計分析的結(jié)論用程序化語言實現(xiàn),由計算機自動進行投資交易決策的活動,是跨品種套利量化投資的目的。對市場的正確理解是構(gòu)建套利投資決策模型的前提。那么對商品期貨跨品種套利的市場理解包括兩個層面:一是構(gòu)建一個跨品種組合,涉及品種的選擇和配比系數(shù)的確定;二是對價差或者比價波動方式的分析。

    二、“黑色產(chǎn)業(yè)鏈”三品種套利基礎(chǔ)分析

    (一)“黑色產(chǎn)業(yè)鏈”基本面

    “黑色產(chǎn)業(yè)鏈”上下游包括的幾個主要品種,焦煤、焦炭、石灰石、鐵礦石、螺紋鋼、熱軋卷板。而鋼材生產(chǎn)流程大致分為三個階段,分別為煉鐵、煉鋼和軋鋼,流程過程中估計其生產(chǎn)成本主要包括原料、人工、能源、折舊和財務(wù)等成本。高爐煉鐵的原材料主要以鐵礦石、焦炭、石灰石等作為爐料,礦石和焦炭都是大商所的期貨品種,焦炭的90%基本上都用于煉鐵,焦炭主要是由焦煤煉制而成的,是焦煤的下游企業(yè)。從成品來看,主要是螺紋鋼、熱軋卷板等,這也是上期所的兩個主要品種。分析國內(nèi)三大商品期貨交易所上市交易的“黑色產(chǎn)業(yè)鏈”品種中,從每個品種的成交量及市場活躍度方面考慮,篩選出螺紋鋼、鐵礦石、焦炭三個品種,作為本文跨品種套利的研究對象。

    生產(chǎn)1噸螺紋鋼大致需要1.6噸鐵礦石和0.5噸焦炭,螺紋鋼的成本大概估算為:

    螺紋鋼成本≈1.6×鐵礦石價格+0.5×焦炭價格+加工費用+雜費

    螺紋鋼最終市場價格圍繞其成本上下波動,因此利潤走勢不可能長期維持在高位或者低位,而是會在一段價格區(qū)間內(nèi)波動。當利潤達到極高值時,一方面,鋼廠會加速生產(chǎn),供給增加則螺紋鋼價格降低;另一方面,鐵礦石、焦炭等原材料價格會上漲,提高成本從而壓縮利潤空間。當利潤達到極低值時,鋼廠會因持續(xù)虧損而減產(chǎn),產(chǎn)量減少將支撐螺紋鋼價格,同時上游企業(yè)議價能力趨弱,原材料價格承壓走低,從而使利潤逐漸回升。

    其次,按照期貨合約規(guī)定的實際每手交易數(shù)量1∶1來換算,當前螺紋∶鐵礦∶焦炭=1∶10∶10(螺紋期貨合約為10噸/手,鐵礦石和焦炭期貨合約均為100噸/手)。最后,確定套利配比可以考慮各品種的波動率的不同,也可以采取等資金量法。

    (二)三個品種價格間的相關(guān)性

    以2013年7月至2021年7月的連續(xù)時間序列數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),總計1 890個交易日樣本,統(tǒng)計螺紋鋼(rbC)、鐵礦石(iC)、焦炭(jC)價格之間的相關(guān)性。統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

    鐵礦石和焦炭相關(guān)系數(shù)為0.599,鐵礦石和螺紋鋼相關(guān)系數(shù)為0.755,焦炭和螺紋鋼相關(guān)系數(shù)為0.919,sig 為P 值(<0.01為有顯著性意義)。三種組合均為顯著正相關(guān),其中焦炭和鐵礦石分別與螺紋鋼的組合正相關(guān)性較高,提取這兩組組合繼續(xù)分析。

    分別做焦炭螺紋鋼比價(rbjC),鐵礦石螺紋鋼(rbiC)比價,時間序列近八年的兩組比價大部分時間段呈現(xiàn)相對平穩(wěn)的套利區(qū)間,但同時也有大幅偏離平均比價的少量時間段。再對三品種做進一步檢驗。

    (三)三個品種間對數(shù)價格的協(xié)整分析及檢驗

    計算焦炭(jC)、鐵礦石(iC)、螺紋鋼(rbC)價格的對數(shù),并做一階差分,公式如下:

    dlnXClose=d(log(XClose))

    其中,XClose為品種的收盤價,焦炭(LNJC)、鐵礦石(LNIC)、螺紋鋼(LNRBC)三個品種的對數(shù)序列圖以螺紋鋼對數(shù)一階差分(DLNRBC)為例如圖1所示。

    對三個品種的對數(shù)價格做ADF平穩(wěn)性檢驗,以螺紋鋼為例可得出,原假設(shè)LNRBC一階差分具有一個單位根,t-statistic的絕對值大于1%、5%、10%的絕對值,Prob為0,拒絕原假設(shè),既LNRBC一階差分是平穩(wěn)序列。

    檢驗結(jié)果三品種同時為一階單整,再檢驗焦炭與螺紋鋼、鐵礦石與螺紋鋼是否分別存在協(xié)整關(guān)系,分別對螺紋鋼鐵礦石、螺紋鋼焦炭對數(shù)一階差分取殘差,并檢驗殘差平穩(wěn)性,其中螺紋鋼焦炭統(tǒng)計結(jié)果如下頁表2所示。

    統(tǒng)計上焦炭與螺紋鋼,鐵礦石與螺紋鋼的對數(shù)價格一階差分殘差P值幾乎為0,即證明在99%置信區(qū)間下均存在協(xié)整關(guān)系,可以進行下一步的套利分析。

    (四)等資金量配比交易手數(shù),比價和套利區(qū)間估計

    等資金量估計兩組品種的配對套利交易手數(shù),以2021年7月16日各品種收盤價為基數(shù),分別計算一手焦炭,鐵礦石,螺紋鋼的保證金,然后得到每個品種的交易手數(shù)(RpositionM)。

    ArbitrageAange=(MA-Std.,MA+Std.)

    式中,ArbitrageAange為套利區(qū)間,MA為比價移動平均值,Std.為價格標準差。

    三、構(gòu)造量化交易模型

    當rbiC或rbjC比價跌破MA一個標準差之下,買入比價,即買入螺紋鋼,賣出焦炭或鐵礦石,比價回歸到MA一個標準差之上平倉,反手賣出比價,即賣出螺紋鋼,買入焦炭或鐵礦石,比價回歸到MA 一個標準差之下平倉,若比價偏離MA兩個標準差,平倉止損離場。當兩組組合出現(xiàn)同時買入和賣出螺紋鋼指令時,以進場手數(shù)較多的一方為進程方向,以兩者價差為進場手數(shù)。

    根據(jù)這個思路構(gòu)造程序化交易模型,結(jié)構(gòu)依次包括定義變量、交易規(guī)則、風險控制、倉位估計、信號控制。

    定義變量時要包括定義全局變量和局部變量,在定義形參時,注意命名要帶有分隔符,方便程序后期的擴展性需求,比如介入最優(yōu)化參數(shù)估計算法的外接庫;交易規(guī)則要盡量做到邏輯結(jié)構(gòu)層次清晰,同時在設(shè)計交易規(guī)則時,要提前考慮到風險控制和倉位估計所需要的結(jié)果,從整體上布局交易規(guī)則,有利于不同交易規(guī)則的封裝;風險控制又分為策略風險控制和資金風險控制,采用何種算法要依據(jù)模型最終的需求而定,因此確定需求是該模塊的關(guān)鍵;因為信號控制在邏輯上與前面的模塊關(guān)聯(lián)不大,因此要盡量做到通用,以提升程序的可移植性。程序化模塊大致構(gòu)造了套利模型流程,每一個分支都可定義成一個類,用作算法調(diào)用。實際應(yīng)用中,程序還需要豐富以處理可能遇到的問題。

    更深度地考慮,當黑色產(chǎn)業(yè)鏈基本面發(fā)生底層邏輯的變化,其套利區(qū)間需重新估計,在程序模式設(shè)計中可以考慮最優(yōu)化估算周期,在時間序列上動態(tài)評估各品種間的關(guān)系及配比手數(shù),以使模型更有效穩(wěn)定地套利。

    參考文獻:

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