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運用基差變化量可以預測滬深300指數收益率

日期:2012-07-27 00:00:00 來源:互聯網
  利用基差構建期指短期交易策略之二

  在筆者發(fā)表的《利用基差構建期指短期交易策略》一文中,我們通過實證研究的方法分析了自股指期貨上市以來,基差水平值與滬深300指數走勢間可能存在的相互關系,并對基差水平值的預測準確率進行了統計,最后據其構建了一個短期交易策略,且模擬效果良好。在本文中,我們將主要針對基差的變化量進行研究,并進一步探討其對滬深300指數收益率的預測能力。

  一、原交易策略回顧

  在此,本文首先對《利用基差構建期指短期交易策略》一文中構建的原交易策略進行回顧,并給出最近一段時間的模擬跟蹤結果,如圖1所示(數據更新至2010年11月19日)。

  從圖1可以看出,該交易策略的資產凈值在整段模擬期間形態(tài)良好,呈現出平穩(wěn)增長的趨勢。但由于最近兩周資產凈值主要表現出震蕩的特征,該交易策略的夏普比率略有下降(現為20.18%),但累計收益率依然保持在95%左右,仍遠遠超出滬深300指數的當期收益率。

  二、基差變化量與滬深300指數關系的實證分析

  接下來,我們將把關注點轉移到基差的變化量上,對其與滬深300指數的關系進行實證分析。在對基差變化量和滬深300指數兩序列進行平穩(wěn)性檢驗后,我們使用了線性回歸的方法對二者間的關系進行探討。結果發(fā)現,當期的滬深300收益率僅與滯后一期的基差變化量關系顯著,與滯后二期、滯后三期基差變化量的關系均不顯著。而且,根據回歸模型,在其他影響因素保持不變的前提下,當T日基差變化量的取值為正時,T+1日的滬深300指數收益率將有所增加,即上漲的可能性加大;反之,當T日基差變化量取負值時,將在一定程度上降低T+1日的滬深300指數收益率。此外,我們還使用了Granger因果檢驗的方法作出進一步的檢驗,得到的結果類似。

  隨后,我們使用二元選擇模型中的Probit模型對基差變化量的取值范圍及其對滬深300指數收益率的預測準確度之間的關系進行了分析。結果發(fā)現,根據基差變化量的不同取值范圍,利用T日的基差變化量對T+1日滬深300指數收益率的預測效果最好,而對T+2日和T+3日的預測效果均不理想。

  然而,與《利用基差構建期指短期交易策略》一文中對基差水平值的檢驗結果相比,本檢驗結果的顯著程度相對較弱。這在一定程度上說明,基差變化量與滬深300走勢的緊密程度不及基差水平值,據其預測指數走勢的整體效果也不如基差水平值理想。

  三、基差變化量的預測準確率統計

  上文從實證角度分析了基差變化量與滬深300指數收益率間存在的關系,接下來我們將從統計的角度探討以下問題:利用基差變化量對滬深300指數收益率進行預測的準確率到底如何?

  我們根據T日的基差變化量,構造了多個不同的基差變化量取值范圍的組合,并分別對T+1日、T+2日和T+3日這三個時間段中滬深300指數收益率進行預測,最終得到了各種基差變化量組合的預測次數和預測準確率。我們對該結果進行了總結,如表1所示。從“平均值”一行可以看出,在三種情況中,T+1日的預測效果最為理想,預測準確率平均值達到62.6%,且其中約有64.8%的基差變化量組合的預測準確率分布在60%—70%。而其余兩種情況的預測準確率均值僅為45.5%和52.9%,效果一般。

  四、新交易策略的構建

  接著,我們根據T日的基差變化量構建了一個新的短期交易策略,并對其自2010年4月16日股指期貨上市以來的資產凈值走勢進行了模擬(見圖2),初始資金同樣為10,000,000元。從圖2可以看出,新交易策略的資產凈值在整段期間內呈現出逐步遞增的勢頭,而且具有較高的穩(wěn)定性。

  最后,我們試圖把新交易策略與原交易策略進行組合,并通過一定的杠桿設置把交易風險控制在較低的范圍內,使二者能夠得到相互優(yōu)化和改良。該組合的最終模擬走勢如圖3所示。表2中統計了三種交易策略下各自的模擬結果,從中可以看出,無論從準確率、累計收益還是夏普比率的角度來看,新策略和原策略進行組合后的效果都有了顯著的提升,其夏普比率更是達到31.41%,這與我們預期的結果相一致。當然,該策略的后續(xù)走勢仍有待進一步跟蹤。

  表 1 各種基差變化量組合的預測準確率分布

 

統計特征 原策略 新策略 新策略+原策略
交易次數 73 44 83
準確率 60.3% 63.6% 63.9%
累計收益 94.62% 71.67% 137.72%
日均收益 0.50% 0.39% 0.63%
日均杠桿 0.8倍 0.6倍 0.8倍
夏普比率 20.18% 21.7% 31.41%
對比夏普比率(滬深300指數,5年) 4.85% 4.85% 4.85%
對比夏普比率(華夏大盤,6年) 11.49% 11.49% 11.49%

 

     表 2 交易策略模擬結果

 

預測準確率 T+1 T+2 T+3
40%以下 0.0% 7.4% 7.4%
40%—50% 1.9% 79.6% 13.0%
50%—60% 20.4% 1.9% 68.5%
60%—70% 64.8% 0.0% 0.0%
70%以上 1.9% 0.0% 0.0%
平均值 62.6% 45.5% 52.9%
最大值 70.0% 51.0% 59.1%

 

     數據來源:廣發(fā)期貨發(fā)展研究中心

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