金融工程2020年年度专题报告：股指期货在量化对冲中的应用

敬请阅读末页的重要声明 期货研究报告 | 量化研究 策略报告 股指期货在量化对冲中的应用 2019 年12 月2 日 金融工程2020年年度专题报告 相关报告 来源：文华财经，招商期货 何川 0755-23905171 hechuan6@cmschina.com.cn F3068449 于虎山 0755-82709642 yuhs1@cmschina.com.cn F0272480 Z0002746 在全球经济下行风险再次加大的背景下，2020 年市场面临较高的货币政策、中美贸易战恶化、经济增速放缓等不确定性因素，预计市场波动加剧；伴随市场上 ETF 期权，股指期权的逐步推出，在资管产品对冲需求的催化下，预计对冲策略仍是 2020 年股票市场的主旋律。  2019 年股票市场回顾：2019 年全年受中美贸易战的影响，除第一季度由于政策宽松、杠杆资金与北上资金持续流入的影响下股票市场强势反弹，自 5 月始中美贸易摩擦升级、人民币大幅贬值、香港社会事件爆发挟持的影响，大盘持续宽幅震荡。本文回顾了 2019 年 A 股市场全部股票的持续下行时间占比和收益率，数据显示，全年近 40%的股票持续下跌时间超过半年，超过 75%的股票持续下行时间超过三个月，超过 60%的股票收益率介于-10%至 5%之间。  股指期货量化对冲：随着市场上融资融券标的的不断丰富，ETF 期权和股指期权的推出，股票组合的对冲工具可选择面更广。然而，作为第一代由指数衍生出来的期货品种，具有与股票市场天然的同涨同跌，价格发现的特性，叠加股票组合与股指期货收益率的高度相关性，股指期货仍然不失为股票组合对冲工具的首选。股指期货在基金指数构建，现货组合风险控制的应用场景种类繁多，灵活多变，本文特选取了经典模型收益率风险对冲和系统性风险对冲进行阐述。  多因子选股：因子选股起源于 Fama-French 的三因素模型，用来估计市场中各因素对股票收益率的贡献能力，为市场上主流的量化选股方法，本文介绍了量价因子，财务因子，并将基于因子选股方法的股票组合通过择时对冲与不加对冲两种方式对比了收益率、最大回撤衡量策略性能的指标，更加凸显对冲的必要性。  股指对冲计算器：作为市场上的投资者，常常困惑于有对冲需求时无法计算对冲头寸，无法衡量对冲后的风险暴露，无法评估对冲效果，本文介绍了招商期货自主研发的对冲计算器的主要功能，为投资者提供对冲计算参考。 风险提示：对冲计算基于合理假设前提下结合历史数据进行计算，不保证对未来数据的准确预测，计算结果仅供参考，市场环境变化下可能导致出现模型失效的风险。 微信公众号：招商期货研究所 量化研究 敬请阅读末页的重要声明 Page 15 一、2019 股票市场回顾 2019 年 A 股市场大致可分为三个阶段：1-4 月受 2018 年底货币政策趋于宽松，社会融资规模大增、杠杆资金加速流入、北向资金持续流入等利好因素的影响下出现了一波快速反弹行情；随后 5 月由于中美贸易摩擦拉锯、人民币汇率贬值等原因大幅回撤；紧接着中美贸易摩擦恶化、香港社会事件爆发，形成了长达近半年时间的宽幅振荡行情。 总体来看，全年行情波动较大，持续上涨的动能缺乏。 图1：上证指数走势图（2019.1-2019.11） 资料来源：招商期货研究所 图2：全市场股票持续下行时间占比统计（2019.1-2019.11） 资料来源：招商期货研究所 为了进一步考察个股下行风险的影响，我们统计了全市场股票在 2019 年下行持续时间(如图 1 中 T1, T2, T3)之和所占全年交易时间的比值，结果如图 2 所示。数据显示，有75%的股票持续下行时间占比超过30%，有将近40%的股票持续下行时间占比超过50%。显然，单纯地一直持有股票多头会面临严重的市值回撤。 2,400 2,500 2,600 2,700 2,800 2,900 3,000 3,100 3,200 3,300 3,400 2018/11 2019/2 2019/5 2019/8 2019/11 10%以上 30%以上 50%以上 70%以上 3,624(100%) 2,733(75.41%) 1,354(37.36%) 388(10.71%) T2 T3 T1 系统性风险对冲 收益率风险对冲 量化研究 Page 16 敬请阅读末页的重要声明 图3：全市场股票收益率统计（2019.1-2019.11） 资料来源：招商期货研究所 图4：全市场股票收益率区间统计（2019.1-2019.11） 资料来源：招商期货研究所 进一步的，通过观察全市场股票 2019 年以来收益率的分布情况，超过 60%的股票收益率介于-10%至 5%之间，如果单纯地买入并持有股票，很难获得预期收益。 虽然国内 A 股市场目前可以实现双边操作，但卖空交易的市场机制仍不是非常健全，融券操作选择股票数量少且对冲成本高，很多时候对冲的想法较难实现。在这样的市场环境下，仅仅通过股票市场的组合配置，难以降低系统性风险，投资收益得不到保障。从最近几年的情况来看，A 股继续向下调整或者维持宽幅震荡的概率较大，那么投资者将不得不面临着资金亏损的风险。 进一步参照 Fama-French 的三因素模型来估计中国市场中各因素对股票收益率的贡献能力，我们发现，对收益率贡献最大的因素是市场因素，占到 85%以上。换言之，国内证券市场的投资的风险绝大部分是来自于整个市场的系统性风险，如果能够对冲这部分风险，则资产组合的风险就可以得到非常有效的控制。 而根据我们的研究发现，利用期货市场可以卖空交易的特点，通过特定的数量统计关系进行资产的组合，可以在很大程度上对冲证券市场的趋势性变动，降低投资的系统性风险。尤其是在宏观经济周期性变动的时候，利用期货品种的对冲，可以保证资产组合收益率的稳定增长。 0 100 200 300 400 500 600 -88.83% -38.92% 10.98% 60.89% 110.79% 160.70% 210.61% 260.51% 310.42% 360.32% 股票个数 收益率 47% 14% 29% 10% 收益率<0% 收益率0%~10% 收益率10%~50% 收益率>50% 量化研究 敬请阅读末页的重要声明 Page 17 二、股指期货量化对冲 (一) 系统性风险 投资组合的总体收益可以分为两部分：一部分来自于与市场系统性风险相匹配的市场收益（称为 BETA 收益）；另一部分则来自于投资组合管理者个人操作水平和技巧有关的超额收益，即超越市场收益部分的超额收益（称为 ALPHA 收益）。BETA 系数用于评估证券系统性风险，在某种程度上衡量了一种证券或一个投资组合相对总体市场的风险指标。 图5：股票与标的指数的BETA系数示意图 资料来源：招商期货研究所 BETA=1，表示该证券或投资组合为中立型，风险和收益与市场水平相当； BETA>1，表示该证券或投资组合为进攻型，风险大于整体市场组合的风险，收益也相对较高； BETA<1，表示该证券或投资组