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文档简介

1、宏观对冲策略介绍对冲交易是指同时进行两笔行情相关、方向相反、数量相当、盈亏相抵的交易。而相关的定义为: 用相关系数来计量的两个或几个随机变量协同变化的程度 ,当变量间呈现同一方向的变化趋势时称为正相 关,反之则称为负相关。我们经常听到这样的说法: 铜和锌具有相关性,铜和棉花不具有相关性, 我认为这个说 法是错误的,影响铜锌涨跌的因素是宏观经济的变化, 而不是因为铜涨了所以锌也涨, 铜锌 之间不具有因果关系;而宏观经济变化影响整个商品市场的供需从而影响商品的价格,宏观经济变化与商品价格涨跌才具有因果关系, 这种影响关系对于整个商品都具有协同性, 为了 证明这一点,我们可以对比一下商品总体走势与经

2、济指标的关系:文华商品指数代表整个商品市场,从它与经济走势的对比上来看,具有较强的相关性,这也证明了经济变化才是影响商品价格涨跌的根本因素。接下来我们要证明各个商品之间也具有协同性,证明的方法就是统计各个品种与文华商品指数之间的相关系数,统计以各品种上市一年后至今的每日收盘价为样本,统计结果如下:橡胶0.94PTA0.9菜籽油0.85甲醇0.77焦炭0.72玉米0.67铝 0.54棕榈油0.94豆油0.87豆粕0.84棉花0.77螺纹钢0.7白糖0.67籼稻0.31铜 0.93大豆0.86锌 0.77强麦0.72PVC0.7塑料0.67其中,高度相关既相关系数在0.8以上的,占55%中度相关既

3、相关系数在 0.7以上的,占90%这就证明了大部份商品都具有正相关性,这也是对冲交易的基础,而宏观经济的变化则成 为一个系统性风险,对冲交易正好可以规避这种系统风险。以上分析只是为了证明一个要点:大部份商品都可以作为对冲交易的标的,而不仅限于同行业的品种。同行业的品种才具有相关性只不过是因为人的先入为主的思想在影响而已,橡胶和铜分属不同行业,但它们相关系数高达0.9以上,难道我们一定要否认它们因为属于不同行业因此就不能具有相关性?我将不同行业品种之间的对冲交易归类为宏观对冲;同行业品种之间的对冲交易归类为行业对冲,其分析的依据有一定的差异,下面主要谈宏观对冲交易。在做宏观对冲交易之前,我们需要

4、先进行分析判断,其步骤如下:第-步、供需筛选由于我认为宏观经济对大部份商品的影响是相同的(前面已证),因此就不必再做宏观分析,直接进入品种差异分析。品种走势出现强弱差异的根基是其供需结构存在差异,而我们的目标就是通过供需筛选来挑选出供需差异最大的品种,从而构建对冲交易的标的。供需数据是基于对未来的预测而非既成事实,因此,对预测数据的准确性要进行相互验证,也就是说,不能只靠一个机构的预测数据来做判断,应对比多个机构的预测数据,比如白糖,USDAISO、布瑞克均预测其过剩,这比只有USDA预测其过剩,可靠性要高。F面以部份品种为例,在有供需数据记录的年度里,供需分类如下:过剩过剩-缓解紧张紧张-缓

5、解平衡平衡过剩平衡-紧张2003大豆铜2大豆、铜004棉花2棉花铜0052大豆、棉花豆油006白糖、铜2白糖、大豆、豆油007铜棉花2铜、锌白糖、大豆、铝008棉花豆油2大豆、白糖、009铝、铜、锌棉花2铝、锌大豆、白糖、豆油010铜棉花2白糖、大豆、011铝、棉花、豆油、铜锌2白糖、锌豆油大豆012铝、棉花2铝锌013其中每一个年度里,将过剩和紧张的品种进行任意配对,然后对比其比值走势与预期的吻合度,结果如下:初选结果符合预期不符合预期部份符合预期2004铜棉花、铜大豆20052006豆油大豆、豆油白糖、豆棉花大豆、棉花白糖棉花铜油铜2007大豆白糖、大豆铜、豆油白糖、豆油铜棉花白糖、棉花铜

6、2008白糖铝、棉花铝白糖铜、棉花铜、白糖锌、棉花锌2009棉花大豆白糖铝、棉花铝、白糖铜、棉花铜、白糖锌、棉花锌白糖大豆2010白糖铝、棉花铝、白糖锌、棉花锌、白糖大豆、棉花大豆、棉花铜、豆油铝、豆油锌20112012豆油白糖、豆油铝、豆油棉花2013锌铝注:部份年度由于数据不满足条件,因此无法构建配对。第二步、 市场表现筛选经过初步筛选岀来的配对结果可能会遇到一个问题,那就是提供预测数据的机构不够多或刚好全部预测错误, 这样就会导致配对结果刚好与预期相反,因此,初选结果需要进行市场表现验证。市场表现验证是验证品种是否真如预测一样表现出相应的强势或弱势,比如2013年,供需数据预测铝过剩,锌

7、紧张,则按理铝应该表现比文华商品指数更弱或至少持平,锌则应比文华商品指数更强或至少持平,如果实际表现刚好相反,如铝更强或锌更弱,则这样的组合将被剔除。 市场表现是以品种连续一个半月强于或弱于文华商品指数为基准。经过市场表现筛选后的结果如下:市场表现筛选结果符合预期不符合预期部份符合2004铜棉花、铜大豆2006豆油大豆、豆油白糖、豆油铜棉花大豆、棉花白糖棉花铜2007大豆白糖、大豆铜、豆油白糖、豆油铜棉花白糖、棉花铜2008白糖铝、棉花铝白糖铜、棉花铜、白糖锌、棉花锌2009棉花大豆白糖铝、棉花铝、白糖铜、棉花铜、白糖锌、棉花锌白糖大豆2010白糖铝、棉花铝、白糖锌、棉花锌、白糖大豆、棉花大豆

8、、棉花铜、豆油铝、豆油锌2012豆油白糖、豆油铝、豆油棉花2013锌铝注:红色字体为剔除组合。最终在所有交易中,实际走势与预期相符合的,占86.4%第三步、 现货验证经过市场表现筛选出来的组合则成为可能交易的对象。我们需要对其现货表现进行验证。现货数据包括月度产量、消费量、现货库存、进出口、基差,季节性表现也属于现货验证的 一个部份。所有这些验证均为了一个目的:确认现货表现是否与预测一致,比如预测2013年度铝是过剩的,则消费应该表现出相对的疲弱,库存较高,基差长期处于贴水状态,在季节性消 费旺季也没有表现出强势等等,如果现货表现刚好与预期相反,则应该怀疑预测的准确性, 这样的品种则不应该成为

9、对冲交易的标的。如果有条件,最好进行现货调研以确定实际情况是否与数据表现一致。第四步、 市场数据验证市场数据验证主要指观察品种的市场信号,比如是否有资金流入预测的强势品种,资金是 否撤出弱势品种,内外盘走势一致的品种,CFTC的持仓是否与预期一致。强势品种是否具有强势的表现如处于上升趋势等。第五步、确定入场点与止盈止损在结合波动率进行配对后,将其价差图视为单边趋势进行技术分析,一般采用突破法入场,以2010年买棉花抛锌为例:J 48花与州的差風入场点的选择可以以价差突破前期高点为依据(红线),这与单边趋势的突破法入场一致。止损设置一般以资金亏损额度为原则,既单笔对冲交易亏损占总资金的比率,如亏

10、损2.5%作为止损线。止盈可以以价差回撤到一个支撑/阻力位的反向一边或获利回吐幅度如30%寸止盈。关于一些误解的解释:1、 有人认为做宏观对冲交易其实等于做了两个单边头寸,风险会比单边趋势交易更大。这其实是一个误解,风险是由亏损来确定的,只要设定好亏损总额,无论是否做错,其风险都不会扩大到超过单边交易的地步。另外,大部份时间里,商品是具有同涨同跌属性的,前面的文 章也已经从数据上证明了这一点,因此,不管这两个品种是否属于同行业,它们均能对冲掉 部份系统性风险,不可能比单边趋势风险更大。2、有人担心,如果两个品种刚好判断错误,损失是否会扩大。这也是一个误解,损失是由设定的止损额度来确定的, 而与

11、两个品种的判断正确与否没有关系,如果刚好两个品种均判断错误,也只会亏损一个小额,不会出现不可控制的损失。3、有人认为,既然判断岀一个品种是强势品种,而另一个是弱势品种,何不直接买入或卖岀做 单边趋势,没有必要再做对冲交易。这也是一个误解,对冲交易做的是相对方向,而不是绝 对方向,同样以2010年买棉花抛锌为例,我们判断棉花为强势品种,锌为弱势品种,如果 选择做单边且选择做空锌,则将出现亏损,锌的走势图如下:4. 20W年A粹圭势画但买棉花抛锌的对冲交易则会赚钱,价差图见图3宏观对冲交易策略回测结果根据前面的策略原理,我构建了一个多品种对冲交易系统,也就是同时做多强势品种,做空弱势品种,多品种策

12、略比两个品种配对的策略其权益波动性要小。多空品种首先按等值原则进行配对,以500万价值为例,做多价值 250万的强势品种, 做空价值250万的弱势品种,对于强 势品种中的每个品种而言,所占份额相等,比如做多3个强势品种,则每个品种各占1/3价值,由于每个品种波动率不同,因此必须进行波动率配比,也就是波动率大的,配比相应少一些,波动率小的,配比相应大一些,具体数据以波动率比值为准,在“市场表现筛选结果”表的基础上,增加了几个未列入的品种,但均为数据筛选的结果,最终各年份强弱品种手数配比如下:2004年2006年2007年2008年2009年2010年2012年强势品种铜:12豆油:16大豆:29

13、玉米:49玉米:56玉米:55菜油:6强麦:79豆油:12白糖:17白糖:13白糖:10豆粕:21玉米:强麦:棉花:棉花:棉花:豆油:7156131286豆油:强麦:533大豆:大豆:白糖:橡胶:橡胶:橡胶:玉米:23291443245弱势品种橡胶:7白糖:10铜:1菜油:3菜油:4豆粕:8棕榈油:6强麦:73橡胶:4橡胶:4强麦:18豆粕:10锌:3铝:12铝:6强麦:34铝:3棉花:4铜:1每个年度以5月中旬为起点至次年 5月初,这是因为农产品新年度数据均在5月公布,每个年度初始时间盈亏归零重新计算,强弱品种总价值为 500万,以主力合约收盘价为基准,每年度盈亏曲线图如下:各年度累计盈亏曲线图如下:7年共盈利:3946435元,年均盈利:563776元。各年度初始投入保证金为:年2004年2006年2007年2008年2009年2010年2012保证金644014365072784029354290943847343747995554各年度回报率为:2004

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