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主题:【原创】套利研究 -- 在跋涉

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  • 家园 【原创】套利研究

    套利研究

    老夫近期初探套利,自认偶有心得,不敢专美,奉献大家。

    套利需要大量的资金参与,期望获得一个稳定的收益,使资产稳定增值。想发财的就别看了,想理财的看看,知道一下私募是怎么帮你赚钱的。

    百度的定义是:套利( arbitrage): ,在金融学中的定义为:在两个不同的市场中,以有利的价格同时买进或卖出同种或本质相同的证券的行为。

    我修改一下,在一个或两个不同的市场中,以有利的价格同时买进或卖出同种或本质相同的证券的行为。

    套利的分类:

    期现套利;贝塔套利;

    跨期套利;

    跨品种套利;

    跨市场套利;

    统计套利;阿尔法套利

    期现套利:

    买入近月合约,同时在远月卖出相同的份额,锁定近月和远月的价差作为利润。

    实例:ru1501价格13000,ru1505 15000.我买入ru1501 四手,同时卖出ru1505四手,这样每吨锁定利润2000元,每手10吨,一共四手,本次交易成本是52万资金使用4个月,锁定毛利8万。

    这种交易首先是公司行为,要有资质才能交割现货;其次要近月价格低,远月价格高才能执行。技术上要有一个熟练会计到交割库办交割手续,交压库费用,注册成仓单,抛回期货市场交割。财务要计算财务成本,外加利润17%的税。

    优点:无风险套利,理论上纯利大于财务成本就能做。

    缺点:没有技术含量,谁都能做,导致套利窗口几乎没有或稍纵即逝。

    对策:设定套利下限,系统监控各个合约之间的价差是否达到下限,自动双向开仓。

    贝塔套利:

    当期现套利运用在股票市场时有一个专用名词叫贝塔套利。其操作手法是股指期货卖空,股票市场买回相应的成分股,赚取其中的价差。

    老夫当年恭逢其会,有幸目睹了某私募在股指第一天的交易盛况,满屋莺莺燕燕,兰花指翻飞的买股票,煞是好看。

    当然也有做程序化交易的盯上无风险的贝塔套利,所以不久,莺燕们就各寻出路了。传说现在一揽子股票购买完毕只要8秒,已经有人做到了6秒。

    优点:无风险套利,理论上纯利大于财务成本就能做。

    缺点:没有技术含量,谁都能做,导致套利窗口几乎没有或稍纵即逝。

    对策:设定套利下限,系统监控各个合约之间的价差是否达到下限,自动双向开仓。对程序化交易的时效性要求越来越高。

    跨期套利:

    工业品的跨期套利:

    工业品的主次合约都是连着的,套利就是做的2个合约之间的价差。

    1:你可以把价差作为一个商品来看,用各种策略来做价差。

    2:你按照统计数据求出价差的波动范围,在利益最大化的原则下求出上下轨,并祈祷价差会按照历史的波动范围继续运行下去。

    3:继续细分下去,按照季节,月份求各个周期的价差波动范围,在利益最大化的原则下求出各个周期的上下轨,并祈祷价差会按照历史的波动范围继续运行下去。

    4:用协整理论求价差的买卖点。

    优点:价差的波动范围相对较小,也就是风险较小

    缺点:会有黑天鹅,比如逼仓事件;

    一个交易回合要开平共4手单,交易成本较大;

    会有单边或不完全成交的情况发生。

    对策:按照策略执行买卖,记得设止损位,做好资金管理和风控。

    系统的执行速度要快,放到离交易所近的机房是有帮助的,比如张江。

    农业品的跨期套利:

    工业品的主次合约都是跳空的,套利就是做的2个合约之间的价差。

    1:你可以把价差作为一个商品来看,用各种策略来做价差。

    2:细分下去,按照季节,月份求各个周期的价差波动范围,在利益最大化的原则下求出各个周期的上下轨,并祈祷价差会按照历史的波动范围继续运行下去。

    3:用协整理论求价差的买卖点。

    优点:价差的波动范围中等,也就是风险可控

    缺点:会有黑天鹅,比如气候因素;

    一个交易回合要开平共4手单,交易成本较大;

    会有单边或不完全成交的情况发生。

    对策:按照策略执行买卖,记得设止损位,做好资金管理和风控。系统的执行速度要快,放到离交易所近的机房是有帮助的,比如大连的某个机房。

    跨品种套利:

    前面我们说的都是同一市场,同一品种的套利行为,跨品种有可能是不同市场间的不同品种间的套利行为,而其理论基础是两个品种间有强相关性。

    相关性我们可以用matlab算出来。问题是,样本的区间,样本在某个区间内是有强相关性,换个周期强相关性可能消失,强相关性的时有时无导致交易的风险放大。事实上,跨品种套利本来就是套利中风险最大的一类。

    1:你可以把价差作为一个商品来看,建议用趋势跟踪策略来做价差。

    2:在已知2个品种会发生强相关的周期,用统计出来的上下轨或协整理论做套利。

    优点:价差的波动范围大,也就是风险较大,哪怕你加了止损风险也是最大的。

    缺点:会有黑天鹅,比如价差长期不回归,直到你资金链断裂,例如长期资本管理公司;

    一个交易回合要开平共4手单,交易成本较大;

    会有单边或不完全成交的情况发生。

    对策:按照策略执行买卖,记得设止损位,资金管理在风控之前。

    长期资本管理公司的故事告诉我们下面几个教训:

    1:债券的市场是最大的

    2:套利要有资金管理,不能无限制加杠杆

    3:套利要有止损,即便你的方向是对的,时机不对一样死的很难看

    4:即便是套利这样风险比较小的的交易,单策略【收敛策略】害死人

    长期资本管理公司的行为被称为“推土机前捡5分”其2000年的清盘及其后续建立的jwm避险基金2009年的清盘都说明他们并没有接受教训。

    5分肯定还是要捡,为了某个5分而被推土机所碾压也不合理,我们的对策是花10块钱做个钩子,推土机前勾5分,万不得已的时候舍弃钩子,保全身体。留得青山在,继续勾5分,再勾200个钩子钱就回来了,没必要为了5分钱而殉职。

    另一方面,推土机后面再来个钩子,推土机往一面走,损失一面的钩子,另一面的钩子扒拉的更多;推土机原地不动,2面的钩子扒拉一点吃饭钱。

    想当初王佐,袁文才的打圈圈战法就有点这个意思。敌进我退,后面我还挠你。敌驻我扰,怎么也弄点吃饭钱。敌疲我打,这条用不上。敌退我追,照着屁股我继续挠你。

    跨市场套利:

    跨市场套利是同一品种,在两个不同的市场进行相反的操作,以锁定利润的过程。

    1:你可以把价差作为一个商品来看,用趋势跟踪策略来做价差。

    2:你按照统计数据求出价差的波动范围,在利益最大化的原则下求出上下轨,并祈祷价差会按照历史的波动范围继续运行下去。

    3:继续细分下去,按照季节,月份求各个周期的价差波动范围,在利益最大化的原则下求出各个周期的上下轨,并祈祷价差会按照历史的波动范围继续运行下去。

    4:用协整理论求价差的买卖点。

    优点:价差的波动范围某些时候比较大,也就是风险有时候较大,

    缺点:会有政策,汇率,市场风险,比如进出口政策的变化;汇率的变化;近期仓单重复抵押导致的银行收贷等;

    资金划拨的困难;

    套利窗口稍纵即逝;

    会有单边或不完全成交的情况发生。

    对策:按照策略执行买卖,记得设止损位,资金管理在风控之前。

    统计套利;阿尔法套利

    最简单的策略就是在每天收盘前买今天最强的,卖今天最弱的品种,希望今天的强弱格局能延续到明天。

    用在股票上就是阿尔法套利,做多具有阿尔法值的证券产品,做空股指期货,实现回避系统性风险下的超越市场指数的阿尔法收益。在这里,股指期货并不是最弱的,但和更强的具有阿尔法值的股票对冲,就能获得低风险的收益。

    优点:套利的风险极小,

    缺点:阿尔法值的计算完全依托于样本,并不能保证后面的走势按照样本的趋势继续发展,导致亏损。

    对策:通过人工鉴别确定金融格局,行业周期,政策影响等缩小样本对交易的误导。这也是量化交易里最难量化的一块。

    事件套利:

    最高大上的就是事件套利了,突发事件比如沙漠军刀,911,雷曼兄弟破产等,相对来说这些事件的方向明确,影响深远,问题是你怎么穷尽这些事件?老夫2005年就研究过中美开战后的金融市场走向,问题是头发都等掉了,怎么还没发生?

    另有一些日常发布的一些数据,比如昨天美联储宣布不加息,非农指数,采购经理指数等。这类事件发布时间明确,后果可测,可控,成功率高。很奇怪的是没听说更没看见有人在做事件套利。

    优点:可量化,成功率高

    缺点:要额外的去捕获事件及其内容

    对策:连接彭博,路透,对日常发布的数据可以量化操作。

    以上只是我对套利的一些了解和思考,大部分都没有付诸实现。期待和大家探讨。

    关键词(Tags): #套利
    • 家园 另外补充一下

      关于你最后提到的“事件套利”,你的关于为什么没人做问题很容易回答,就是因为做不了。

      你仔细留意一下每次数据发布后行情的变化,不是每次都按照正常方向发展的,专家的分析美其名曰“市场已提前消化数据公布带来的后果”,结果就是行情无变化甚至反向都有,因为“数据不达预期”。

      退一步说,即使行情真的每次都按预期变化,你还是不一定能赚钱,因为投机也好投资也好,进入点可能很重要,但退出点更重要,你认为数据公布后行情到什么点数才是消化完?你回答不了这个问题的话就不要想着可以利用这些既定事件获利。

    • 家园 实践中常见的套利方式

      我不是专业投资者,仅从我所了解的小散套利方式里面,比较靠谱的有以下几个:

      1. 转债+对应股票

      2. 转债

      3. 利用纯债或可质押证券套作

      4. 组合市面上能买到的不同类型产品对冲风险

      其中第1个和第2个主要是针对债券回购及转股价调整可能出现的行情进行套利,也有针对增发或要约收购做的套利,但严格来说后者亏本风险不低,散户被耍事件屡见不鲜,前者风险较低,一般不会亏本,但赚多少很难说,有些时候碰上比较狠的企业连存定期收益都比不上。

      第3种是比较简单的,就是赚质押证券预期收益和回购利率的息差,但经过去年今年若干时间后,即使是可质押AAA债也存在一定风险,经套作后更是风险正比例放大,所以现在做套作还是最好先在债券市场浸淫一段时间了解国内债券特点再做,这种方法搞不好也是要亏的。

      第4种如果做的好是风险最低的,甚至0风险(或者说不低于中国国债风险),收益至少可以保底,产品组合够好的话可以上不封顶。但是这种套利需要投资者对市面上散户能买的所有金融产品有比较透彻了解,套利的机会不一定像其他几种方式那么明显。例如有人用分级基金+期指对冲套利,即使把整个策略写出来还是有很多人看都看不懂的,更不要说自己能挖掘出这种套利工具了。可能有人会说散户很难做这种套利,因为个人再怎么研究也比不上专业的研究机构。但事实上散户有个很明显的优势就是资金量较小,专业研究机构不会把精力放在不符合自己资金量的工具上,因此散户确实可以发现一些机构不会参与的工具。也有人可能会认为市场是高度有效的,因此这类套利工具即使存在,很快就让其他人立即对冲到没有套利空间了,但事实证明市场存在很多由不同机构发行的不同种类的金融产品之间是有可能存在本质上的冲突的,这样就造成这种套利的基础是不以人为忽略为前提存在的,前面提到的分级基金+期指就是其中一种。

      其他的套利方式要么承担过大风险(例如跨期套利之类,跟投机其实是差不多的,你要赌未来行情不超出过往历史行情范围),要么个人不太可能参与(例如期现套利,你交易再快也比不过机构的服务器,模型再牛也比不过机构一整个专业团队做出来的)。

      通宝推:修身齐家,
      • 家园 第四类可不可以举个实际的例子?

        之前有做过白银的跨市套利,但真的和做投机差不多,期现价差跑的规律性不高。风险还是偏大

        市面上国内可以找到的金融产品可以直接对冲套利吗?谢谢指点

        • 家园 魔鬼的金属

          白银跨市套利

          1:白银是魔鬼的金属,最不适合套利的品种,你选这个品种做套利和套利的控制风险,获取收益的精神相违背,我觉得不太好。

          2:跨市套利怎么会有期现价格?不明白。

          3:前文已经说过,即便是套利最起码也是多周期,多策略的原则,看你的说法,估计没做到这一点。

          4:多策略,多周期具体办法。资金均分为2部分,

          A:不靠谱的统计套利 按照历史统计数据,划分为正常波动,和上下2个极值波动区间,策略一在极值波动区间介入,期待差价回归到正常波动区间平仓,注意汇率因素。我没统计过,如果目前比价是极值区域,买外卖内。

          B:搏傻的趋势套利 统计内外盘的比价,能明显地看到近段时间是内强外弱,并且这个趋势还在延续,策略二按照趋势的原理【ma,boll,pubu等】介入买内卖外。

          国庆假期是外盘跌了,8号如果国内低开或者平开,按照趋势套利的理论都是介入良机。

          因为目前白银比价是背离状态,风险可控。等到比价回归,你的策略1 2都会赚钱。

          如果加上多周期【日k,小时k,30分钟k线】,你的资金曲线会更平滑的向上。前提是资金量够大。

          做对冲,可参考品种相关度,可以用matlab算出来的。概念上是上下游产品和可替代的品种相关性最强。

        • 家园 白银乃至商品交易市场暂时没发现很好的对冲工具

          我对商品交易研究不多,暂时没发现白银有什么很好的对冲工具。

          你可能比较更了解白银市场现有的所有投资工具(直接或间接的都应该考虑进来),可以逐一分析是否能满足你的要求。

          对冲的原则就是是否存在这样的投资工具能够让你的投资组合有一个可以确定的收益下限和上限(需要同时考虑时间长度),特别是下限。比如你提到的白银跨市对冲其实是找不到明确下限的,因此风险较高。

          具体操作就不好展开了,看看比较经典的投资学书籍即可。

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