国内对冲策略应用蒋瑛琨.ppt
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1、国内对冲策略应用,2,主要内容,对冲策略发展国内对冲策略量化策略举例,3,全球对冲基金规模,数据来源:国泰君安证券,截止2011年三季末,全球对冲基金所管理的资产规模约为19700亿美元。,4,国内对冲基金规模,2003-2011年,我国阳光私募发行规模年复合增长率为51%。结构化与非结构化产品成立数量(2003.3-2011.12):截至11年底,证券投资类私募产品个数总计达1398只,其中非结构化产品占比73%。,数据来源:国泰君安证券,朝阳永续,国内阳光私募中的量化对冲类产品不到100亿元。国内券商集合理财的量化对冲类产品不到50亿元。截至2011年6月底,已有37家基金公司取得特定资产
2、管理业务资格,管理专户资产约1000亿元。,5,5,各策略对冲基金资产占比:多空头、事件驱动策略规模较大,6,6,股票多空头策略:CISDM股票多空头指数,数据来源:国泰君安证券,bloomberg,7,7,股票市场中性:HFR股市中性指数,数据来源:国泰君安证券,bloomberg,8,对冲基金是海外融券的主要需求方,截止2010年,全球可用于证券出借业务的股票和债券的供给已经恢复到了金融危机前的水平。2008年总供应量为9万亿美元,现在已经达到了12万亿美元。美国市场证券出借业务的需求主要来自于对冲基金,其需求仍然受到抑制,总供给量大约是总需求量的12倍。(Vanguard researc
3、h,July 2011)证券出借人通常是拥有大量投资组合的机构投资者,例如共同基金,养老金计划,保险公司,捐赠基金等;证券借入人主要是经纪商、对冲基金等。(Vanguard research,July 2011)证券出借市场是一个有序监管的场外交易市场。市场规模非常庞大,拥有超过7万亿欧元的可借贷资产,每天在借资产超过1万亿欧元(dataexplorers,Q3 2011)。,9,美国市场证券出借,数据来源:dataexplorers,Q3 2011,10,美国市场证券出借,数据来源:dataexplorers,Q3 2011,11,香港市场证券出借,数据来源:dataexplorers,Q3
4、 2011,12,日本市场证券出借,数据来源:dataexplorers,Q3 2011,13,13,13,增强型主动策略:130/30策略,130/30 策略是一种增强型主动投资策略(Active Extension Strategies),将100%的资金投资于一揽子股票,同时从市场中融入相当于原有总资金的30%的股票做空,所得卖空收入再投资到投资者看涨的股票中。因此总的多头头寸为130%,空头头寸为30%,策略的净投资额仍为100%。,130/30 策略相比纯多头(long-only)策略的特点:有效提高了信息的利用效率;更为有效的投资组合配置,使得投资者有效前沿(efficient f
5、rontier)向更为有利的方向位移;通过卖空增加投资组合的多样化和分散化;投资策略的相关费用并未显著提高,14,130/30指数成分股选择标准:以Credit Sussie 130/30 Index(US)为例,数据来源:国泰君安证券,15,130/30指数成分股选择标准:以Credit Sussie 130/30 Index(US)为例,数据来源:国泰君安证券,16,16,海外主要130/30指数的编制:指数多空投资比例,17,主要内容,对冲策略发展国内对冲策略量化策略举例,18,国内对冲策略框架,组合构建统计套利指数增强/抽样量化选股基本面选股事件套利程序化交易,对冲工具股指期货融资融券
6、利用ETF卖空风险头寸市场/现金中性多空头做多/卖空现货/衍生品:正向反向对冲,19,期指价差变化,数据来源:国泰君安证券,wind,20,跨期套利,数据来源:国泰君安证券,wind,21,融资融券市场规模,数据来源:国泰君安证券,wind,22,ETF在融券业务中的作用日渐明显,数据来源:国泰君安证券,wind,23,主要内容,对冲策略发展国内对冲策略量化策略举例,24,24,国泰君安金融工程的量化研究,25,25,1、配对统计套利,适宜配对组的选择:基本面选择法;相关系数法;协整法;标准差法配对交易策略参数的设定:交易信号的计算方法;采样期的选择;交易期的选择;建仓线的选择;止损线的选择;
7、获利平仓线的选择;交易费率的敏感性。,26,26,适宜配对组的选择:相关系数法,各配对组在不同采样期的相关系数分布(2005-2010年),数据来源:国泰君安证券,wind,27,27,各配对组在不同采样期的协整关系分布(2005-2010年),适宜配对组的选择:协整法,数据来源:国泰君安证券,wind,28,28,配对交易策略参数的设定:最优参数,最优交易参数组(1)交易信号计算方法滚动、采样期60个交易日、交易期60个交易日、建仓线99%、止损平仓线5倍sigma、获利平仓线1.5倍sigma、买入费率0.1%、卖出费率0.2%。最优交易参数组(2)交易信号计算方法滚动、采样期240个交易
8、日、交易期60个交易日、建仓线99%、止损平仓线4倍sigma、获利平仓线0.5倍sigma、买入费率0.1%、卖出费率0.2%。最优交易参数组(3)交易信号计算方法滚动、采样期360个交易日、交易期240个交易日、建仓线85%、止损平仓线4倍sigma、获利平仓线0.5倍sigma、买入费率0.1%、卖出费率0.2%。,29,29,最优交易参数的配对交易收益,数据来源:国泰君安证券,wind,30,30,配对交易结果:相关系数法最优交易参数组(1)(2)(3),数据来源:国泰君安证券,wind,31,31,配对交易结果:协整法最优交易参数组(1)(2)(3),数据来源:国泰君安证券,wind
9、,32,32,举例:工商银行&建设银行相关系数,数据来源:国泰君安证券,wind,33,33,工商银行&建设银行:交易明细(60/60,240/60,360/240),34,34,2、基于动量和阻力的短期择时,模型特点结合动量和阻力判断市场短期走势 动量反映了市场趋势的强弱,而阻力能反映维持原有趋势的难度,两者结合应用在理论上和直观上都比较合理。通过测算特定价格区间的持仓占比来度量阻力大小 与大多数技术指标直接采用各种均线作为压力位或支撑位不同,我们通过测算过去一年在当前价位上方(或下方)一定价格区间内的持仓占比,来度量上方压力(或下方支撑力)的大小。对成交额按时距加权取平均来计算指定价格区间
10、内的持仓占比 成交额反映了以当天价格持仓的市值规模,由于每天会有换手,离当前日期越远的成交额越有可能已经换手了,其反映当前持仓成本分布的权重应该越小,所以我们对不同日期的成交额按时距加权,即离现在越远日期的成交额权重越小。,35,35,模型框架,数据来源:国泰君安证券,wind,36,36,基于动量和阻力测算的短线择时模型的构建流程:Step1:构建测算指定价格区间的持仓占比的方法,以当前价格上方 或下方一定价格区间内的持仓占比来度量阻力或支撑力的大小。Step2:通过历史数据测算,确定当前价格上方和下方哪些价位区间的持仓占比对下期收益有较明显的影响,即确定几档阻力。Step3:确定当前的价格
11、趋势,即动量的方向和大小。Step4:以动量和step2中确定的几档阻力为自变量,下期收益为因变量建立logit回归模型。Step5:应用建立的logit模型预测持有期收益率,并检验模型效果。,模型流程,37,37,Step1 测算指定价格区间持仓占比的方法:对过去50周(1年)中HS300指数价格落在指定价格区间的成交额(图中黄色部分)按时距权重求和,除以前50周所有成交额按时距加权的总和,即,模型框架,数据来源:国泰君安证券,wind,38,38,Step1 测算指定价格区间持仓占比 为了使时距权重更平缓,我们对时距取对数,再计算时距权重。即当前日期的前第k周的权重为,模型框架,数据来源:
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