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开源量化评论 | 股指期货对冲方案的研究

开源金工 建榕量化研究 2022-11-30

开源证券金融工程首席分析师 魏建榕 博士

微信号:brucewei_quant

执业证书编号:S0790519120001

开源证券金融工程研究员 苏俊豪(报告联系人)

微信号:18817871971

研究领域:衍生品研究、因子模型

开源证券金融工程研究员 王志豪(报告联系人)

微信号:13127569858

研究领域:行业轮动、因子模型


摘 要 

股指期货交易逐步调整放开股指期货在2015年受到了严格的交易限制,流动性大幅萎缩,贴水也成为常态,使用股指期货进行对冲的对冲类产品举步维艰。2017年2月至2019年4月,中金所先后对股指期货交易规则进行了四次优化调整,调低了股指期货保证金、手续费,放宽了日内交易限额;在2019年6月,中金所还进一步在股指期货上实施了跨品种单向大边保证金制度。得益于监管的放开,股指期货在流动性与贴水上都有一定改善,对冲类产品有望再焕生机,本文以沪深300股指期货合约(IF)为考察对象,探究合理的移仓方案,以期降低换仓成本,增厚产品收益。

股指期货的移仓方案研究

股指期货的换仓成本与跨期价差息息相关,与基差类似,股指期货的跨期价差受到合约到期月份与距离交割日的时间影响。我们对比了当月-下月、当月-当季、当月-下季三种移仓方案。


股指成分股的分红是影响跨期价差月度分布的主要因素,从02合约切换至09合约时,采用当月-下季或当月-当季的换仓方案替代当月-下月连续换仓的方案,可以有效的减少跨期价差带来的损失。


距离当月合约到期日较远时,三种移仓方案的跨期价差都较为平稳,无明显变动;而从交割前8个交易日开始,跨期价差一路走低,换仓成本持续增大。我们认为可考虑在当月合约到期前8-11个交易日进行移仓。


跨期价差也存在一定的周度效应,周三的跨期价差相对最小,应避免在周三进行移仓。


在交割日跨期价差的变化波动较大,我们可以使用到期日前10-前5个交易日的平均跨期价差来确定当前是否处于正区间,当前10-前5个交易日的平均跨期基差为正时,可选择在交割日进行移仓。

股指期货日内增强策略

在不暴露隔夜风险的情况下,我们可以通过日内交易增强股指期货部分的收益。我们在沪深300股指期货上测试了蜘蛛网、RSI、ACD、情绪平稳度四种日内交易策略,均有良好表现。采用等分资金构建的综合策略年化IR达到2.22。


期权对冲:可期待的对冲方案

上交所、深交所与中金所于2019年底分别推出了300ETF期权与沪深300股指期权,目前期权已具备较好的流动性与对冲潜力。使用沪深300ETF期权构建的空头组合拥有与期货一致的收益结构,且对冲效果相当,是可期待的对冲方案。


风险提示

模型基于历史数据,市场未来可能发生变化。

报告链接

https://pan.baidu.com/s/1oTPgLclPuwVdQUMjFux-pg

提取码:2i2f

报告发布时间:2020年9月27日

一、股指期货交易逐步调整放开


股指期货在我国市场于2010年推出,上市伊始便受到投资者的青睐,也促进了股票对冲类产品的长足发展。但在2015年市场的大幅波动中,中金所对股指期货进行了限制仓单、提高保证金、提高手续费等一系列限制措施,此后股指期货流动性大幅萎缩,贴水也成为常态。2017年2月至2019年4月,中金所先后对股指期货交易规则进行了四次优化调整,调低了股指期货保证金、手续费,放宽了日内交易限额;在2019年6月,中金所还进一步在股指期货上实施了跨品种单向大边保证金制度。

股指期货交易受限后,对冲类产品面临着空头端流动性不足以及贴水成本过高等问题,表现不甚理想。随着股指期货交易的逐渐放开,股指期货的流动性有较大提升,贴水也逐渐修复,对冲类产品再焕生机。不过,目前中证500股指期货(IC)贴水依然较深,而上证50股指期货(IH)规模相对较小,且上证50指数对市场整体跟踪效果一般,本文主要讨论基于沪深300股指期货(IF)的对冲方案。


二、股指期货移仓方案研究


本节中,我们将以沪深300股指期货合约(IF)为考察对象,探究合理的移仓方案,以期降低换仓成本,增厚产品收益。考虑到市场在限仓前后发生了深刻的变化,如无特别说明,我们只考察首次调整(2017-02-17)后的合约情况。


01  基差的两个考察维度:到期月份与到期日


同一时刻,市场上存续的同一品种的股指期货合约有四个,按照到期日的远近可分为当月、下月、当季、下季。通常情况下当月合约流动性最好,下月合约次之,而当季和下季合约流动性则较差。


在一年当中,股指期货合约所处的时间点可以由以下两点确定:当月合约的到期月份以及距离交割日的时间。我们对每个交易日的四个合约进行分类统计,探究股指期货的基差在两个维度下的变化规律。

如图4所示,股指期货基差的变化在年内呈“U”形,4月~9月各合约贴水较多。这主要是因为指数成分股的现金分红多落在4月~9月,我们用沪深300全收益指数与沪深300指数测算了近几年分红对指数点位的影响,如图5所示,6月和7月影响最大,平均可达0.5%以上。

我们再从当月合约距离交割日的时间来考察基差的变化情况。从交割前15个交易日到交割当天,如图6所示,当月合约的基差逐渐收敛至0附近,下月合约基差的走势与当月合约相似;而当季与下季合约则在前期变动不大,直到交割前4个交易日基差才有所收窄。


02  移仓方案研究


移仓方案的核心在于换仓成本,换仓成本主要受跨期价差与流动性的影响。跨期价差值越小,换仓成本越高,在股指期货限仓之前,远月合约与近月合约的跨期价差常常大于0,此时换仓还可以获得正收益;而流动性主要影响换仓时的成交难度与交易成本,流动性较差的合约在交易时往往要付出更多的交易成本。


投资者通常会选择在所持合约成为当月合约时进行移仓,此时目标合约有三个选择:下月合约、当季合约与下季合约,本节我们主要比较三种移仓方式在平均跨期价差与流动性上的优劣。 


与基差类似,股指期货的跨期价差在到期月份上的分布也呈“U”型(图7),这同样是由指数成分股分红带来的套利机会导致的。从图上来看,当月合约到下月、当季、下季的跨期价差普遍逐渐变小,即单次换仓的成本:当月-下季>当月-当季>当月-下月。但需要注意的是,采用当月-下月的换仓方案,一年需要进行12次换仓,而当月-当季或当月-下季的换仓方案的交易次数则较少。当月-当季采用03-06-09-12-03的换仓方案时,一年仅需交易四次;而当月-下季采用03-09-03或06-12-06的换仓方案时,一年仅需交易两次。当月-当季或当月-下季的换仓方案可以达到“一步到位”的效果,而当月-下月则需要多次换仓。例如,假设目前的当月合约是02合约,从02合约切换到09合约,当月-下季的换仓方案可以一次完成,当月-当季的换仓方案需要两次(02-06-09),而当月-下月的换仓方案则需要7次,其交易成本累计下来也是较大的。

那么,当月-下月的方案逐月的跨期价差累加起来,是否一定比当月-当季或当月-下季的换仓方案大呢?答案是不一定。我们考察当月-当季或当月-下季方案下对应的月份跨度,按照当月-下月的跨期价差把其累加起来,与原始的方案做比较。结果显示,在上半年的合约中,当月-当季/当月-下季的跨期价差通常大于按照当月-下月方案的逐月累加,而下半年情况则刚好相反。

其中,从02合约到09合约的切换(图9中绿框),当月-下季与当月-下月逐月累加的差距是最大的。我们猜想这是4月份财报分红预案密集公布后,套利者开始建立09合约空头以进行期现套利或跨期套利所导致的。观察近几年09合约的基差变化情况也可以发现,其在5、6月份基差处于较低位置。

因此,我们可以采取当月-下月、当月-当季、当月-下季三种方案混搭,以达到对跨期价差月度分布的最大化利用。在对02合约进行移仓时,可以移至当季的06合约或者下季的09合约,考虑到此时两个合约流动性较差,可以在多个交易日内分批进行移仓,或者移仓至03合约后再行换仓。而移至09合约后,当月-当季/当月-下季的移仓方式相比当月-下月连续移仓的方式并无明显优势,此时可采用当月-下月的方式移仓,流动性也较好。

我们再考察三种切换方案临近当月合约到期日时跨期价差的变化情况。图12中的三根曲线走势大致相似,距离当月合约到期日较远时,跨期价差较为平稳,无明显变动;而从交割前8个交易日开始,跨期价差一路走低,换仓成本持续增大,至交割前2个交易日达到最低点,随后略有回升。

从成交量与持仓量占比上来看,当月合约与下月合约流动性较好。交割前5个交易日,当月合约的成交量与持仓量占比开始明显下降,同时下月合约成交量与持仓量大幅上扬,我们推测此时有较多套保方进行了集中移仓,使得远月合约在一致性的移仓换月中形成了更大的贴水,因此可考虑在当月合约到期前8-11个交易日进行移仓。

股指期货的跨期价差除了存在月度效应,也存在着一定的周度效应。我们统计了各合约的跨期价差在交割周与非交割周的周内变化规律(相对周一的变化)。结果显示,无论是交割周还是非交割周,跨期价差在周三都是最小的,因此,应避免在周三进行移仓。


03  对交割日的进一步讨论


中金所股指期货采用现金交割的方式进行交割,交割日的结算价与其他交易日的结算价的计算方式不同,是由对应现货指数最后两小时的算术平均价确定的。由期货的无套利假设,其在到期最后一个交易日的价格具有收敛性,也有不少投资者围绕其进行套利,当月合约在其最后一个交易日仍有着不小的成交量。交割日的特殊性质使得跨期价差在当天的变动也充满了不确定性。我们考察了跨期价差在临近到期前各交易日相对其上一交易日的变动情况,结果显示,跨期价差变动的波动率在交割日明显偏高。

这一现象反映在跨期价差连续变化的曲线上,就是相对平滑的曲线在当月合约交割日会出现“毛刺”。若“毛刺”是向上的(跨期价差明显大于前一个交易日),此时移仓可以显著降低换仓成本,甚至获得正的移仓收益;反之,若“毛刺”是向下的(跨期价差明显小于前一个交易日),此时移仓则要承受更大的基差损失。

观察图18发现,当跨期价差处于正区间时,“毛刺”向上的概率较大,我们使用到期日前10-前5个交易日的平均跨期价差来确定当前是否处于正区间,当前10-前5个交易日的平均跨期基差为正时,可选择在交割日进行移仓,若为负,则不宜在交割日移仓。


三、股指期货日内增强策略


基于我们的股指期货对冲方案,这一部分我们主要讨论股指期货的日内交易策略以达到收益增厚的目的。考虑到原有空头持仓,并且为避免隔夜头寸暴露风险,因此我们的股指期货日内增强策略要保证在当日收盘时维持原有空头头寸。若当日出现多头信号,则平原有空仓,收盘前开空仓;若当日出现空头信号,则开空仓,收盘前平空仓。


本文主要测试了蜘蛛网策略、ACD策略、RSI策略和情绪平稳度策略四种日内交易策略在沪深300股指期货上的策略效果(回测区间为2017-02-14~2020-09-11),并且都选择日内开平仓1次,收盘前平仓的限制。最终,本文将四种交易策略组合构建综合策略。(策略简介见表3)

首先,从四种策略的净值表现来看,ACD策略总体表现较好,策略年化收益率达到21.23%,年化IR为1.93。情绪平稳度策略年化收益率为20.38%,年化IR为1.65。RSI策略年化收益率为8.48%,年化IR为1.02。蜘蛛网策略在回测区间交易次数最少,年化收益率为5.91%,年化IR为0.98。

若考虑将资金等分为4份,并分配到不同的策略,从而构建综合策略,可以看到,综合策略整体稳定性有所提升,年化IR达到2.22。

从各策略交易次数来看,在整个回测区间874个交易日中,蜘蛛网策略仅75个交易日触发交易信号,胜率高达58.67%,平均盈亏比为1.25。而RSI策略交易次数最多,达872次,胜率为45.18%,平均盈亏比为1.47。综合策略胜率为43.12%,其平均盈亏比达到1.99。

从业绩指标来看,年化收益率最高的策略为ACD策略,而年化IR最高的是综合策略,月度胜率来看,综合策略月度胜率达到76.19%,处于最高水平。蜘蛛网策略月度胜率最低,主要是由于其交易信号较少,部分月份收益为0导致。

从分年度表现来看,ACD策略在2018和2020年年化收益率超过30%,RSI策略主要收益来源于2019年和2020年,情绪平稳度策略收益较为稳定,总体都在16%以上,2018年收益达到28.41%。


四、期权对冲:可期待的对冲替代方案


期权作为常见的金融衍生工具,同样具有对冲套利等功能。50ETF期权于2015年在A股市场推出,发展至今已有五年历史,是全球市场中流动性较好的场内期权。但受限于上证50指数成分股市值太大,对市场整体跟踪效果一般,在对冲类产品中较少见到它的身影。2019年12月23日,上交所与深交所推出了沪深300ETF期权,同日中金所也推出了沪深300股指期权,截至2020年9月24日收盘,上交所与深交所300ETF期权合计持仓量达176万张,中金所沪深300股指期权持仓量达12.6万张,合计对应标的市值约1400亿。与之相对,沪深300股指期货合约当前持仓量约19万张,对应市值约2600亿。


单一期权的收益结构是非线性的,但我们可以使用合成空头策略来构造与期货相仿的对冲组合,即买入看跌期权(Put)、卖出同一执行价与到期日的看涨期权(Call)。它的收益结构与持有空头期货是一样的。

与期货一样,期权合成空头也有升贴水的概念,我们以沪深300ETF期权为例,假设当前沪深300ETF价格为4.713,对应的10月到期行权价为4.7(平值期权)的Call价格为0.1231,Put价格为0.1294,卖出Call买入Put合成4.7的看跌头寸要支付0.0063元权利金,对应实际的合成做空成本价格为4.6937元,相较300ETF的现价,每张合成贴水-0.0193(4.6937-4.13)元。
我们选择了300ETF当月平值期权构建合成空头组合,结果显示期权合成空头贴水与股指期货基本相当。


五、风险提示


模型测试基于历史数据,市场未来可能发生变化。


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开源证券研究所金融工程团队,是一支年轻而富有创造力的团队,致力于提供全面深入、独家创新的量化研究。团队首席魏建榕先生,复旦大学理论物理学博士,专注量化投资研究近10年,历任东方证券研究员、上投摩根基金研究员、方正证券高级分析师、东吴证券联席首席分析师。在实证行为金融学、市场微观结构研究等领域取得了多项独创性研究成果,在国际学术期刊发表论文7篇,代表研报:《蜘蛛网CTA策略》系列、《聆听高频世界的声音》系列、《行业轮动的黄金律》、《反转因子的精细结构(W式切割)》等,在量化圈内有较好反响。作为团队核心成员,2016年获新财富最佳分析师第6名、金牛分析师第5名、水晶球分析师第6名、第一财经最佳分析师第5名。目前,开源金工团队成员来自复旦大学、华东师范大学、南京大学、厦门大学等知名院校,更多优秀成员正在引进中。

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