Category Archives: 学术研究

沪深300指数成分股调整对指数本身的影响

沪深300指数每年调整两次,一次是6月初,一次是12月初,这个是事件性的影响,也有人靠这个策略挣点alpha。 在股指期货刚刚出来的时候,10年往后两三年,指数调整前,买入将要被调整进指数的股票,同时卖出要被调出指数的股票,同时用股指期货套保上,就能够获得比较显著的alpha收益。 但是这个收益逻辑明确,很快也就被市场知道了,券商的金融工程分析师就这点也写了不少研报,这个alpha就不明显了。 今年沪深300指数成分股调整,大幅增加了创业板权重,特别是宁德时代纳入成分股,占比2.5%左右,影响特别大。 比如下面这个图,new_price就是未来沪深300的清单在9月30 号开始,就计算这个点数,old_price就是调整前的清单(不做改变)的表现。 在9月30号,起点的追踪误差,也就是new_price-old_price等于-19,在指数调整观察截止日(10月30号),new_price-old_price的值是32.8,也就是这个一个月将要被纳入的股票,跑赢了被调出的股票50个点,由于指数也就5000点左右,基本上就一个月alpha就1%了,还是相当显著的。 指数调整发生日是12月10号,截止这一天,new_price-old_price等于8,也就是实际上alpha在变少了,后面几天这个追踪误差还是比较稳定的。 有一点可以观察到12月10号这一天,alpha有一个跳跃,这个是因为指数调整收盘的时候,很过被调入调出的成分股在尾盘价格发生很大的变化。 以前在做这个alpha的会后,我们是等到指数观察日截止(10月30日),才开始做新清单,指数公司也是以这一天之前的数据来做筛选的,但是从上面这个图就可以看到,现在在指数调整观察日之后,这个alph是负的。 在观察日之前就对未来的清单做预测,才有可能获得点alpha。不管怎么说,市场在进化,思路要跟上。

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plotly 箱型图的使用-股指期货跨期价差变化

最近在更新一下技能树,工作之后,实际上更多的就是增加了经验,技能本身的增加少之又少。 有些技能,比如数学公式推导功力,绝对是在退化,不过好歹见识是增加了,记忆里还行,软件使用的基本影响都还在。 此前画图一直用matplotlab和seaborn,最近一段时间发现plotly已经显著的比这两个基本工具更优,于是找了个自己一直关系的话题,用这个软件重新练了下手。 IC IF

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股指期货贴水的再理解

股指期货的贴水,在全球的金融市场里面,并不多见,我提出来全球主要的股指期货,按照周五收盘价,贴水超过0.5%的就这么些。 贴水一直是国内金融市场一个奇怪又能解释的异象。 说他奇怪是因为,贴水本质上就是对指数的超越,比如现在中证500指数期货,贴水率9%以上,也就是说,如果有人管理一个中证500指数增强基金,他只要把持仓都卖掉,然后换成股指期货,里面就有9%以上的年华增强。如果卖掉的钱,再买点货币基金啥的,增强的收益可以达到11%以上。 中证500期货15年上市,贴水已经持续了6年。当然贴水程度有高有低,问题是,为什么会持续贴水。比较常见的一个解释是,中国的股票市场alpha因此很强,比如明泓幻方之类,通过交易,他们的增强收益可以25%以上,他们不想要beta风险,因此愿意付出10%以上的成本对底仓进行套保。 上面这个话题不陌生,但之前一直模模糊糊没彻底搞明白的是,当我发行一个挂钩指数的场外期权,我的交易工具是期货,我应该怎么定价。 比较具有迷惑性的点在于,是否直接用期货的价格定价,比如期货现在价格比指数便宜50个指数点,那么用期货的价格做期初价,行权价还是指数的价格,最简单的想法是这个,这样直接就把贴水放到了定价公式里面。但这里问题就来了,由于交易期货是保证金交易,这个时候r还是不是货币市场的利率。 理解这个里面就需要思维上进行一点小转化了。

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