沪深300股指期货模拟 分析——兼论沪深300股指的现货模拟策略

困境中股指期货的定价和期货套利分析-兼论沪深300股指的现货模拟策略苏禅媛(辽宁大学经济学院,辽宁沉阳11036)摘要:本文结合了股指期货定价的理论模型和香港恒指定价套利例证了股指期货套利的基本思想,并提出了沪,深300股套利应用的参考现货模拟策略关键词:股票期货定价套利沪深31)0现货模拟目前,中国金融交易所关于上海和深圳300种股指期货的台湾协议和系统设计已基本完成,并进行了系统测试阶段即将结束,股指期货即将上线,即将套现未来套利就是股票的投资ndex期货和模拟股指现货投资之间的套利。根据有关报告和统计,各国股票指数期货在运营初期处于价格最不稳定的阶段。定价错误的可能性更高,未来套利的可能性也更大。因此,掌握股指期货的定价和套利策略。在推出ifl |深圳300股指期货之后,发现市场价格并抓住市场机会具有重要意义。一、股指期货的理论定价模型和套利原理(一)五艺美假设的Iorimoto定价模型持有成本模型是Comeu&French(19883)借助无风险套利投资组合参数来构建)完美市场假设下的定价模型。假设如下:(1)没有税收和交易成本;(2)卖空股票指数成分股是不受限制的;(3)借入利率相同并且保持不变不变;([4))没有按市价计价的价格。

这主要是因为在现实条件下不能很好地满足理论模型的完美市场假设。我们使用E和s表示时间点c-,c的期货和现货价格指数。代表卖空和买入A指数现货的交易成本比率。 o,c。代表卖空和买入指数期货之间的交易成本比率,D(t,.n代表即期股息,M代表期货保证金比率,M。代表证券借贷保证金比率。卖出限制,借贷利率,保证金等因素的前提下,我们将采用无套利模型进行价格分析,当指数期货的实际价格高于理论价格时,套利者可以卖出股指期货,并以同时购买股票指数现货投资组合,并将一般指数期货持有至期间抵消,同时卖出现货头寸以获得无风险收益(这是一种正的套利策略),显然,我们可以获得即期头寸和期货头寸的损益的未来现金流量分别,两者之和不应大于零,否则存在正套利机会。这样,可以解决股指期货远期套利的触发条件:结算风险; (5)股利发行时间,数量确定,并且没有股利不确定性风险;(6)股指成分股可以无限次划分;(7)期货和现货持仓均持有至在无套利条件下,买方指数期货F |和买方指数现货成分股票投资组合在时间T持有(在此过程中,股息收入为D 0,D),则期货现金流量为0。两种投资方法应该相等,即st-E = s + D(I. Research-sr(1 + PerH(其中S,ST分​​别代表指数的基础股票投资组合在t点和T点处的价格) ; r表示无风险收益率),可以将股指期货合约的理论价格进行整理:F <墨{(1 + c自)(1 +′)’7称为’十c 2 +%) 1 D(f,r)。

lc-(1 + ,;)’7被称为’一Az / {(1+吒)’BU“ -l}。类似地,我们可以分类出股指期货的反向套利的触发条件。 (1一吖;一吒)(1 + ^)’” + M-Q一匙)一个D(,,丁)1’7l + qr(1 + q)’74’+ Mr((1 + 1《)’七一“一1) 。股指期货套利模型的示例如下:二、股指期货套利模型的示例分析恒生指数期货于1986年5月6日在香港期货交易所正式交易。全球代表性,有影响力和成熟的股指期货的基础。以下以恒生指数为例来说明以前的股指期货套利模型的实际应用。Northern Renboi?2007 G 11 Ji 29。在不完善的市场条件下没有套利的股指期货,即定价岳州1“)”一D(t否(二)关彦复制夏Qu藏白期货的定价区间)实际上,股指期货价格通常会偏离上述模型理论价格万方数据(一)样本选择和参与证书确定)本文中选择的香港恒生股指期货和现货价格均来自于文华财经市场软件。采样期为2007年7月3日至2007年8月15日。考虑到套利对时间和价格的要求较高,本样本每5分钟采用恒生指数的Hs10708高频数据,以消除不对应的数据。总共收集了1510对数据。根据目前香港的相关利率,证券和期货市场,根据既定的交易规则,我们可以粗略地确定决定股指期货理论价格的各种参数:卖空指数和买入指数即期交易的比率费用c。 G等于交易量的0.316%(交易费0 262%+交易税0.1%+冲击成本o 011%);卖空和买入指数期货的交易成本比率等于c和cv,约为合约价值的0.056%(交易费o 02%十交易税(0.025%+冲击成本(0.11%));投资贷款率r。

“借贷利率”可以对应香港目前的一年期存款利率3%,融资利率6.5%;期货保证金率M约为5%;证券借贷保险征费率很强,为10%即期可以从最近的历史一般利润数据(大约2.7976%)中估算一般利润值D“ t,q。从图2可以看出,在大部分样本期内,恒生指数期货价格是在模型中计算的。如果获得的理论上下限波动,则市场不会提供套利机会。这是在成熟的指数期货市场。由于参与者众多,市场具有足够的流动性,期货与现货价格的匹配程度极高,期货价格与理论价格的微小偏差将在市场反向套期保值中恢复为理论值。根据实际数据,在* 0期间有一些小的反向套利机会。在此期间,恒指产品价格低廉。其理论价格的下限低于恒指期货的无套利范围,这表明投资者可以通过买入期货和出售现金来逆转套利,并获得等于两者之差的指数回报。三、上海深圳3∞股指期货套利的现货模拟策略分析。就即将上市的沪深300股指期货而言,由于实际上不存在沪深300股指现货这样的产品,因此期货套利必然涉及期货和现货套利。反向交易。因此,模拟沪深300股指现货已成为亟待解决的问题。下面我们将重点介绍现有三种主要的股指现货模拟方法,并比较和分析它们各自在沪深300股指期货中的应用。度。

(一)股指期货的基础精确度基金(二)定价和套利分析1.恒生指数的期货和现金之间的关系恒生指数期货与样本区间内收集的现货价格发现,两组数据之间存在高度正相关,相关系数为99.69%(见图1))。现货价格具有较好的收敛性,为套利提供了依据,是使用股指期货基础指数基金最简单的模拟方法,将现货模拟链接转移给基金管理公司执行,具有价格低廉的优点。交易成本高,契合度高,但也存在相当大的缺陷:首先,在绩效考核方面,我国现有两项沪深300股指基金的绩效衡量标准为沪深30的95%。 0指数收益率加上银行同业存款收益率的5%,而不是100%追踪。其次,在市场容量和流动性方面。由于股指期货,相关指数基金的规模和股票限制使其不适合短期或大规模现金套利活动。第三,就清算风险而言,LoF基金的交割方式为T + 2,无疑会在更大程度上影响未来的套利效率。交割风险i i2 Shanka acti和Coka zuu 4uu buu Bou 1000 1200 1●00。 (二)几种Kuiui Qutian模拟和该方法是更好的现场模拟方法。和声度高,跟踪误差小,但不可能获得较大的超额收益。注意:FP代表HSI期货价格,sp代表恒指现货价格。

2。套利定价模型在前文获得的不完善的市场假设下应用股指期货价格公式,并代入惯性指数的估计参数和实际数据,得到股指期货实际价格的趋势关系图。在样本区域和理论价格的上下限(见图2)。图2香港恒生指数期货的实际价格与理论价格区间之比),E Ding具有以下优点:首先,与LoF相比, ETF基金具有交易成本低,交易方便,交易效率高的特点;其二,ETF采取完全被动的指数投资策略,管理费用低,操作透明度高,但由于上海分离目前,内地没有一家基金公司推出沪深300E1F,主要是上交所50ETF,上海证券交易所180ETF,深圳1 11 =深圳100E标志,赠金4 ETF产品。就相关程度而言,4和上海注意:它们与P大蒜常数}季末床垫结合后,P霸气源辽按深300个指数均具有高度相关性。其中,上海证券交易所180ETF最大,由定价公式计算的理论价格上限和下限。 30 Beifangji-2007 G 11袋奖金Emark和50E1_F相对较小(请参见表2)。从流动性的角度来看,在E1下,50肼和万方的数据股利最强,而上交所180E1_F最差(请参见表3)因此,可以将其视为构建可反映股票指数变化的投资组合的基础。通常有以下两种复制方法:(1)完全复制方法:购买标的股票中的所有成分股指数,并根据其在基础指数中的权重确定购买比例。

这是最原始,最复杂的方法。 (2)抽样和复制方法:一种是分层抽样方法,也称为两阶段优化方法。首先按照一定的标准进出样本库,然后通过优化算法获得跟踪误差最小的权重优化配置。第二,是优化的抽样方法,它与分层抽样方法的本质区别在于不需要独立抽样,并且通过优化算法直接确定组件库存的类型和权重。总的来说,指数标的基金操作简单,相对适合度高,但缺乏流动性,成本也不低;虽然完全复制率较高,但成本极高,实施难度大;尽管样本复制易于操作且成本低于完整复制,但它具有o研究投资者和相关人员对经验的要求很高,并且模拟结果更容易受到外部因素的影响。该概要文件综合考虑了适合性,流动性和操作复杂性等因素,因此认为ETF投资组合是当前最佳模拟股票指数现货选择。四、总结通过对股指期货定价和套利策略的理论分析和实证分析,可以弄清股指期货套利的基本思想,即首先通过模型及其对应的方法获得理论定价区间。参数。当实际价格超过区间范围时,期货和现货指数的反向交易将导致获得相应的基础指数收益。对于即将到来的沪深300股指期货,套利策略的应用还需要根据实际情况探索合适的现货模拟方法。有几种现货模拟方法可以进行分析和比较,相信现阶段ETF基金投资组合方法更好。

通过这4个E,它们可以合并为上海和深圳300镇。自下一个々nnn Fusililili I Division矿以来,全球One Mark F基金与沪深300指数I匕首之间的相关程度,UU1 20、11 King 1 50ETF180ETF深100ETF}股息ETF0 9959957l0数据源:根据统计数据汇编的《国家证券大智慧》(2007年1月18日至2007年2月2日)。通过第二天的平均每日交易量和交易量反映的ETF基金流动性的名称是50E丁F 180ETF {日平均交易量(10,000份! 1109994 15489 92 2280001 5084555 9天平均成交金额(亿元)28551 07 1223 4339深100 ETF股息ETF87,86l14999数据来源:国家证券,第二和第九,根据8月22日的月度数据计算)。作者使用Ev吗? ew8统计软件选择4作为滞后期,样本周期为2加CSI 300指数和4只指数基金在2007年1月18日至2007年7月18日之间的单价转换指数作为单位根检验,结果表明它们都是稳定的。由于我们要研究的只是变量的模拟策略,而不是实际的关系,因此无需担心存在诸如虚假回归和白色相关性等问题。它可以用于OL的回归分析。假设我们选择了所有变量,或得到的回归方程如下:Hs = 2905.516E1 = 52368.45E2 = 91704.37E3 =1∞834E4,其中Hs,El,磁性,E3、E4分别代表沪深300指数,以及50、ETFL80、深ETF1和股利ETF指数序列分别膨胀,拟合度高达99.91%。

使用我们获得的回归模拟关系测试2007年7月19日至2007年8月24日相关数据之间的关系,发现沪深300股指和ETLF基金组合的模拟结果为在相关时期。趋势非常接近(请参见图3)。圆3)由沪深300股指和ETF基本组合模拟的同期趋势[参考](iv)Scape |粘贴删除的注注:此处的Hs是上海和深圳3’)0对于股票指数,FF是E1-F基金姐妹的模拟板球果实。 [1] Bfenner,M.,M. G. sl mountain mhm maggot yehoe,J. Uno,Arbi嘲笑Oppodun chu撒洒了金融J和打印机库存,以去除dPutline ME ^ d8。书。 0f stockAn and ly sweet g,1990,(46)。[2] comen,B,K. R,f indica,ne cill cillgFutl,B IJ] FutlI,Mafket8,1983,(nk4] .f [3] Cornell,B.,KRFinch,TBx Cool arLd‰P bloodingIndex FutLLf°C 3. [J]Fin∞ceoffstock1983,(38)。Equil,Hlb lum。.H嶝tapan Generals10cklIIdexFIIhIⅫbounce e *:neory∞ dEmplncalEvid∽e。[J]。帅气的c缸arld ququ dtati。[1] [Ji tune dtati.1] [Ji tune dtati.1] M0d认为,DM,关于(以上)临时投标的抽样副本到期日,请使用Baipanla或“准备复制以构建斑点土壤。直观的方法是使用基础指数Sdu Ind FuIu corner中包含的成分储备。fj] P0r晌№M∞ngemⅢ,1984年。北仁芝?2007 G11阶段31,000平方数据