基于投资组合的对冲策略.docx

本文格式为Word版，下载可任意编辑基于投资组合的对冲策略 基于投资组合的对冲策略 股指期货的推出为基金经理和机构投资者供给了对冲市场系统性风险、博取Alpha收益的有效工具利用股指期货举行主动型Alpha对冲，关键是毕竟需要做空多大规模的股指期货才能最有效的将现货组合的Alpha值剥离出来 Alpha对冲策略是股指期货的重要功能之一，海外的金融衍生品市场进展多年，其对冲基金利用多种衍生品工具对冲现货组合博取Alpha收益的投资策略已相当成熟我国股指期货的推出，标志着我国资本市场终究道别了单边时代，追寻兴隆金融市场的步伐并结合自身特点，我国资本市场中利用股指期货举行Alpha对冲的投资策略正方兴未艾 理论基石 在议论Alpha之前，不得不提及资本资产定价模型（CAPM），该理论是经济学家夏普在他的著作《投资组合理论与资本市场》中提出的该理论基于均衡市场的假设，即投资者所持有资产（股票、债券等）所获得的风险溢价理应等于市场自身的风险溢价水平概括公式如下： E（ri）=rf+βi（E（rm）-rf） 该理论同时提到系统性风险与非系统性风险，并将马柯威兹投资组合理论中的诸多假设列入其中。

经济学家简森在CAPM模型的根基上提出了出名的简森指数，用以衡量基金产品的主动投资管理才能1968年，简森发表了《1945—1964年间共同基金的业绩》一文，提出了以CAPM为根基的业绩衡量指数—简森指数（Alpha），通过对比考察基金收益率与由定价模型CAPM得出的预期收益率之差来评估基金的业绩优于基准的程度，概括公式如下： α=HPR-rf-βi（E（rm）-rf） 注：HPR为持有期实际收益率 优秀的基金产品在于能够通过主动投资管理，追求超越大盘的业绩表现，这说明基金投资不仅要有收益，更要有超越市场平均水准的超额收益将这一投资理念量化后贯彻到基金产品中来，就是要通过主动管理的方式，追求简森指数（Alpha）的最大化，来创造基金投资超额收益的最大化然而单纯追求收益的最大化往往并非衡量投资业绩好坏的唯一指标，博取收益的同时还应将承受的风险考虑进来，特雷诺比率和夏普比率恰好从不同角度反映了某一风险度下的收益率水平Alpha反映的是基金经理们的选股才能，而构建主动型个股投资组合的同时势必会承受确定程度的非系统性风险，因此衡量Alpha投资策略的风险比率指数应运而生： Appraisal Ratio=α/σ（ei） 利用上述指标，我们在所构建的主动型投资组合模型中追求Appraisal Ratio最大化，即可推导出最正确的主动型投资策略。

通过Alpha选股策略，我们努力追寻业绩表现优于市场基准的单个投资品种，然而投资品种的表现与市场的整体表现又是密不成分的，设想在大熊市的行情中， 自身业绩再卓越、财务状况根本面状况再好的个股也会受到大盘的拖累而下跌在股指期货推出之前的单边时代，缺乏衍生品工具来回避市场系统性风险的事实往往令基金经理们大伤脑筋，股指期货的推出为基金经理和机构投资者供给了对冲市场系统性风险、博取Alpha收益的有效工具所谓的“股指期货可以将现货资产组合中Beta值与Alpha值分开”即是这个道理，利用股指期货对冲现货资产组合的Beta值，在有效回避市场系统性风险的同时剥离出超额的Alpha收益，从而将股指期货的对冲功能发挥得淋漓尽致 实证检验 下面我们通过一个案例表示运用股指期货举行Alpha对冲策略的概括思路与流程：首先，将客户供给的股票池举行量化分析，测算出每个备选股票的Alpha值，并从中选取具有正Alpha的个股作为股票现货组合的样本股；其次，利用经典投资组合模型构建样本股组合，通过优化评价比率推导出主动型投资策略的股票现货资产配置比例；再次，将股指期货考虑进来，利用股指期货对冲已持有的现货股票组合的Beta值；结果，通过实际的收益率表现来衡量股指期货的Alpha对冲效果。

我们在举行个股Alpha测算和股指期货相关数据测算时，选取的时间窗口是2022年4月16日—5月21日 我们将客户供给的30个样本股举行测算，利用前文所述的原理将每个股票的Alpha值推导出来，由于选取的时间窗口内我国股市体验了一轮暴跌，而此轮暴跌中权重股与中小盘股轮番领跌，导致测算的个股Alpha值绝大多数为负，即个股跌幅明显强于大盘概括测算结果如下： 30个样本股Alpha测算结果 注：研究样本时段内片面股票举行了配股和分红，测算时均已考虑；年化无风险收益率以2.25%计；Beta值测试采用OLS法，基准指数为沪深300现货指数 经过测算我们察觉，在4月16日—5月21日这段时间内样本股的Alpha值绝大多数小于零，只有7个股票的Alpha值为正，其中金地集团的Alpha值最大为0.239，这主要是由于该股在5月4日举行了高分红（每10股增8股派息1元），且除权后股价一向坚硬没有持续下跌 Alpha为正的个股一览 为了更好地表示股指期货的Alpha对冲效果，此时我们选取这7个Alpha值大于零的股票构建主动型投资组合模型。

我们先构建7个股票的协方差矩阵，并定义了相关指标函数，随后利用优化程序优化得出Appraisal Ratio的最大值， 从而最终推导出股票现货组合中个股的投资比例权重：中鼎股份—16%、银鸽投资—30%、金地集团—54%，相关指标测算结果如下： 该组合在非系统性风险占对比小的处境下，整体的Alpha值相对较高，即该组合可以在单位非系统性风险下获得更多的Alpha收益，这与我们的主动型投资策略的选股思路一致然而我们务必留神到，该投资组合的日均收益率依旧为负，这与当时市场整体下挫有直接关系，由于单纯投资股票现货组合，其系统性风险暴露无遗 接下来我们引入股指期货，以表示其主动型对冲功能，通过做空期指来对冲现货组合的系统性风险，从而将现货组合的Alpha值剥离出来利用股指期货举行主动型Alpha对冲，关键是毕竟需要做空多大规模的股指期货才能最有效的将现货组合的Alpha值剥离出来？其实，只要将主动型Alpha对冲的原理搞领会，这个问题就不难回复将现货组合的Beta值完全对冲，使得整体资产组合相对于基准指数的Beta值为零，我们的目的即可达成，相对应的股指期货空头规模即为主动型Alpha对冲策略的“最优套头比”。

我们再次构建股指期货与股票现货的完整投资组合模型，在既定的股票现货资产配置比例根基上将股指期货IF1005考虑进来，对模型举行优化处理，将期现整体组合的Beta值调整为零，从而推导出股指期货“最优套头比” 股票组合相关指标一览 主动型对冲策略之期现配置比例 注：Beta值测试采用OLS法，基准指数为沪深300现货指数 依据上述思路，我们最终推导出股指期货最优套头比为-1.35，即持有的股指期货空头合约总价值是需要对冲的股票现货组合总价值的135%为了便于表示股指期货的Alpha对冲效果，我们将通过假设的数据来实际模拟该投资流程并表示对冲的效果如何 假设我们有5000万资金用于股票组合的头寸构建，建仓时点为2022年4月16日，为了博取现货组合的Alpha收益，我们抉择构建股指期货的空头头寸以对冲现货股票组合的Beta值我们严格按照前述的现货投资比例和期货最优套头比构建头寸，但由于资本市场自身制度安置无法达成构建头寸规模的十足精确，概括的头寸规模如下： 期现组合开仓头寸明细 注：开仓价以4月16日收盘价计，疏忽交易本金。

可以看出，我们只需在4月16日构建65张IF1005合约空头头寸，即可有效对冲现货股票组合的Beta值，告成获取足够的Alpha超额收益由于股指期货采用保证金制度，我们并不需要实际投入6000多万的资金举行Alpha对冲，而只需少量资金即可达成既定目标，概括结果如下： 对冲所需资金=66604200×18%=11988756（元） 注：保证金比例为18% 我们持有上述构建的资产组合直至2022年5月21日IF1005合约到期，并跟踪了这段时间股票现货资产组合、纳入股指期货后的期现整体资产组合以及沪深300现货指数的累计收益率，累计收益率曲线如下图所示： 组合资产累计收益率对比 — 7 —。