统计套利在中国贵金属期货市场应用的风险分析及实施原则

　　第5章统计套利在中国贵金属期货市场应用的风险分析及实施原则

　　5.1统计套利在中国贵金属期货市场应用的风险分析

　　统计套利策略的缺点是显而易见的。往往检测出来的统计关系其实是随机的,或者是”伪”的,实际上它们对于未来并不具有预测能力。然而,那些在经济学或者是金融学中被学术研究证实的统计关系却总能给许多交易员带来正收益。全面了解经济学理论可以帮助统计套利投资者区分稳定的相互关系和随机的相互关系,相应可以提髙使用统计套利方法进行交易的获利能力。

　　除了在估计统计关系时存在一些内在问题以外,统计套利策略还受到其他许多不利市场状况的影响。

　　(1)此种策略有正概率面临所选在金融工具的发行方破产的问题。严峻的市场形势,未预料到的监管规则的改变,恐怖袭击事件等都可能在一夜之间摧毁一家良好信用记录的上市公司或显著改变基本面。

　　(2)交易费用有可能抵消掉统计套利交易的所有收益,特别是对于那些使用高杠杆或者是资金有限的投资者而言更是如此。

　　(3)过大的买卖价差可能抵消掉这种策略所获得的收益。

　　(4)交易配对的表现可能会受到所选择期货合约的流动性,以及其它一些市场状况的影响。并且由于中国特殊的期货交易规则,在我国使用统计套利策略存在以下风险:

　　(1)政策风险

　　政策风险包括国家法律或行业管理政策在投资者使用统计套利交易进行过程中发生的重大变化,由于期货行业目前正处于不断创新的阶段,证监会、各个交易所的政策规定也出在不断的调整及改进之中。人民币汇率变化导致的内外盘套利空间的意外压縮或者扩展的风险,国家金融政策变化使套利交易的资金使用成本发生变化的风险,也都属于期货统计套利交易的政策风险范畴里。投资者如果对这些可能发生的变化缺乏足够的了解和认识,当自己的套利头寸遭遇到上述的这些意外变化时,往往就无法在尽可能短的时间内釆取正确的应对措施,从而导致套利投资失败。

　　(2)强制减仓风险

　　当期货市场出现连续两个同方向单边市的极端行情时,为稳定市场和防止风险进一步扩大,交易所有可能启动强制减仓措施,即按一定的规则对处于盈利状况的持仓与亏损达到一定程度的平仓报单进行自动撮合成交以强制减仓。如果投资者套利交易中的期货持仓处于盈利状况,且正好满足强制减仓的相关条件,就有可能被强制减仓,从而直接导致套利计划的终止。

　　(3)资金管理风险

　　由于期货交易釆用保证金制度和强行平仓制度,套利交易中所建立的期货头寸就有可能因为资金管理不善而面临被强行平仓的风险。当行情急剧变化时,甚至可能出现穿仓的风险。所以,投资者在进行套利交易时,应时刻关注期货市场的行情变化,更要做好期货头寸的资金管理,冰可能使期货套利交易真正成为“低风险”的获利途径。

　　(4)极端价差风险

　　统计套利模型的基础是基于期货品种之间价差的波动,而价差波动偏离是基于历史交易价格数据模型的统计边界值。价差套利交易模式最大的风险来源就是价差波动超出了基于历史交易价格数据统计出来的价差边界值。

　　统计套利交易的本质是利用市场的暂时无效性,由于市场暂时的无效性,会使价差在一段时间里偏离正常的价差水平,但偏离正常水平的价差最终还是会回归正常水平,价差向正常水平回归的过程就是价差套利交易盈利的过程。一般来说,价差偏离正常水平的幅度越大,套利的盈利空间就越大。正是基于价差变化的这一特点,套利交易者往往在亏损的情况下选择增加持仓量,希望从随时可能回归的价差变化中降低亏损,或扭亏为盈。但如果价差继续朝不利的方向发展,积累起来的庞大持仓量导致的高比例亏损,或满足不了追加保证金的要求而使价差套利者被迫平仓离场,当然,偏离的价差最终会向正常的价差水平回归,但套利失败者往往等不到这个时候。

　　5.2统计套利在中国贵金属期货市场应用的风险控制

　　通过上文的分析可以,应用统计套利策略需要建立完备的风险控制体系,主要作用是将风险控制在统计套利者可以承受的范围,并且在风险演变成真实的亏损的时候令亏损不至于对套利资金的增长造成严重破坏。具体规则可以如下:1. 一般情况下,单词损失不能超过总投资资金的5%,预期盈利要超过总资金的15%,盈亏比达到1: 3,方可入市交易。2.总交易资金不要超过总资金的75%,以避免单向强平风险。3.个人账户在资金不宽裕的情况下,其持仓一定要在交割月前二月了结头寸,以防止未能及时追加保证金而被强平的风险。4.根据财务与投资者风险承受能力,建立跟踪交易盈亏系统,根据盈亏即使发出止损、止盈预警信号。同时,上文中的模型也存在着值得改进的地方:
　　第一,提高样本数据频率:可以采用日内30分钟,5分钟,1分钟的高频数据能够发发现更多的交易机会;第二,提高样本点的质量,改收盘价为按交易量计算的加权平均价;第三,改变触发点设定方法,波动率肯定是变化,因此可以改进其他方法对波动率建模从而设定随时间变化的触发点;第四,对止损点的设定:风险度量建议釆用极值理论,设定一个理想的止损点;第五,除了运用协整建立长期均衡关系外,还有其他一些时间序列值得研究:如方差比(Variance Ratio)方法,神经网络方法和小波方法,都可以在发掘统计套利机会中运用。

　　5.3统计套利在中国贵金属期货市场实施过程中的原则

　　统计套利策略的制定并不是稳定不变的,市场在变,套利策略也是需要进行不断进行优化和改进的。事实上,优化和改进套利策略的本质就是减少错误交易的概率。有时正确的套利策略并不一定能让投资者获利,究其原因,主要还是在于没有遵守好套利的原则,一般来说,统计套利交易时必须坚持以下原则:

　　(1)制订完整的套利交易计划,并保证套利计划得到严格的执行。

　　要清醒认识到自己进行的是套利交易而不是一般性的投机交易,因此,套利结束时应将自己的多单和空单全部进行平仓。心存侥幸的交易往往会破坏套利计划的严肃性,而单边持有的空单或多单所带来的风险则可能导致巨大的亏损。如果视套利为一个行为过程的话,套利计划则是重要的起点,良好的套利计划也许不是套利成功的充分条件,但却是套利成功的必需要素。

　　(2)切记并非所有的套利都是低风险交易。

　　套利风险小并不等于无风险,即套利虽为投资者提供了一定的保护机制,但不能就此推论套利交易一定为低风险的交易方式。套利风险既可能来源于交易者自身的主观错误(如错误估计了价格波幅),也可能来源于外在的客观因素(如政府政策导致的商品价格扭曲性变动)。

　　(3)通常情况下不使用套利交易来保护已亏损的单边交易,但在某些情况下亦可运用套利交易来分散风险。

　　众所周知,风险是期货市场的孪生兄弟,因此该认输时当认输。如果你单边做空某一期货合约后,市场价格便不断上涨,这时你惟一的选择就是承认损失迅速离市。这时你通过套利交易,卖空同一商品期货的另一合约,这只能将损失暂时锁住,却并不能扭转亏损的事实,反而增加了保证金和交易费。但在一些特殊情况下,若你做了单边多头或空头交易后因判断失误而存在较大亏损风险时,仍可借助套利交易来力挽狂澜。

　　(4)注重空头套利交易机会的准确把握。

　　根据有关统计资料,在空头市场上进行的套利往往比在多头市场上的套利更能使交易者实现预期目标利润,许多农产品的期货交易均证明了空头套利存在有较大的利润空间。

　　总之,虽然套利策略能够利用数学统计的方法总结出一种规律,我们依照这种规律作为套利操作的指导,但套利毕竟是一个连续的操作决策过程,从研究套利对象的特性到制订套利计划,然后选择入市和出市的时机,最后确保套利交易的理想收益,都需要投资者有一定的自律、足够的耐心和不断的总结。

　　5.4程序化交易在中国贵金属期货统计套利策略中的应用那么统计套利策略又如何在我国贵金属期货市场上实际使用呢?本章节首先介绍程序化交易的概念。程序化交易是将一整套计算机可以有效识别并且执行的期货交易策略(包括本文中分析的中国贵金属期货统计套利策略),编制成计算机程序;在交易过程中,计算机自动运行交易程序,并在既定交易方案的条件下发出交易指令,完成下单动作,实现无人参与情况下的全自动交易。由于近10年来数量化基金和对冲基金的迅猛发展,程序化交易得到了越来越多的关注及应用,在我国特别受到一些具有理工科背景的金融从业者关注。

　　接着來看一下程序化交易的历史情况,程序化交易是从美国70年代的证券市场上的系统交易发展演变而来的,根据纽约证券交易所的统计,近年来程序化交易量占纽约证券交易所的交易总量的比例保持在30%左右,其中最著名的是在2007年5月22円这一天,5.8万亿份股票集中被交易,大约占了整周交易量的61%,当FI进行程序化交易的前五大机构是UB5、摩根斯坦利、雷曼兄弟、高盛和德意志银行这五家投行。2009年,高盛的程序化交易总量大约占纽约证券交易所程序化交易总量的50%,到了今曰甚至更高,许多机构为了能节约几毫秒的连接交易所机房的时间,不惜花数百万美元铺制连接交易所服务器机房的专线。

　　相比于一般的主观交易,程序化交易的优点包括一下几点:1.执行速度快、交易效率高。2.能够最大程度上克服人性的弱点,特别是该止损时就止损。3.由于有计算机在交易前后计算风险值,便于交易风险的控制。4.便于交易成本的管理。5.对市场机会的精细化把握。程序化交易拥有快捷的实现方式,能够快速的根据指令来完成下单,最大程度提高交易效率。通过使用计算机指令,可以克服人性贪婪和恐惧的弱点。

　　通过设计好的风险管理和资金管理模型条件,帮助投资者建立起有效的风险控制及成本。比如可以设置盈亏率和亏损率,如果满足触发条件,系统则自动执行交易指令。

　　另外在交易过程中,系统可以帮助监测市场状态,比如保证金量、市场流动性、下单频率等,同时通过组合下单和佣金、冲击成本的精确计算,在盘中实施动态交易成本控制。

　　由此可以看到,程序化交易是未来投资的必然趋势。首先,从交易特点来风险,程序化交易具有事先验证、交易专业、反应迅速、纪律严明的特点,符合交易的内在要求,是市场和信息技术发展的必然结果。其次,从长期收益率而言,程序化交易代表着投资的未来方向。合理地本文中的统计套利策略可以充分利用现代信息技术的巨大发展潜力和计算能力,为客户投资带来合理的回报。

　　相比于发达的国外市场,我国的程序化交易仍处在起步阶段,在期货市场上,主要是采用短线和超短线的趋势交易策略对商品期货进行投机,而缺乏系统先进的交易策略。

　　程序化交易不仅可以延长普通客户的生存周期,也为机构客户提供了更好的交易工具。专业投资者则可以借助优秀的程序化交易更快速地完善交易策略,同时,还可以利用程序化交易中的测试功能,对自己的交易策略进行验证,综合衡量和不断改善模型的盈利能力。在中国贵金属期货市场使用程序化交易,可以对统计套利策略调整参数进行不断的验证和完善。

　　随着市场的不断深入和发展,在国内商品期货上,程序化交易TH在被广泛使用。这类投资者主要釆用的是短线或超短线的趋势投机策略。同时,国内推出股指期货对国内程序集交易领域形成推动,国内的大户、私募、部分权证交易者应是最早投入该领域的群体,期现套利、跨期套利、期指趋势投机等各种策略将会被集中使用。股指期货推出后,随着券商、基金等主流机构投资者进入期货市场,程序化交易必将得到更迅猛的发展。由此可见,在我国贵金属期货市场,未来投资者不使用程序化交易是很难得到很好的发展的。

　　因此,可以看到,在金融市场上现在越来越依赖于IT技术的应用和发展。统计套利策略需要在程序化交易的平台上进行应用及实施,而我国目前在金融IT领域与国外同行相比还存在着不小的差距,那么,需要指出的是,中国投资者不光要在统计套利这样的投资策略理念上和国际接轨,同时在基础性的平台程序化交易上也要逐步赶上世界发达水平。而对于金融IT从业者来说,现代金融学所要求的艰巨的分析过程(需要用到微积分、线性代数、随机过程以及更为艰深的数学工具)和严峻的技术竞争(尤其指基于计算机信息处理技术而开发的各种金融决策和交易技术)要求非常的高。因此,首先,需要熟悉金融领域的背景知识,构建完整的统计套利概念体系,了解高深的计算机技术(机器学习、模式识别、人工智能),掌握金融数据的一般处理方法与统计、计量分析方法;熟悉流行的统计套利技术原理并能够用编程语言实现;熟悉利用编程或Excel等工具髙效地检验统计套利策略;只有具备以上的综合素质才能真正的应用好统计套利的策略并能够在与他人的竞争中胜出。