利用期货对现货投资组合β调整的方法及程式化实现(2)
4. β调整模型
由于涉及新增资金问题,模型分为三类,下面介绍程式化中编程实现的三种模型的原理。
1) 全部利用新增资金买卖股指期货(组合总市值改变)
如果投资者想以新增资金来买卖股指期货合约,对投资组合的β值进行调整,可使用下面的β值调整模型:
Nf为调整组合β值需要交易的期货合约数量,Nf>0代表买入期货,Nf<0表示卖出期货。
𝛽0为投资组合相对于标的指数的β值。
𝛽1为投资组合调整的目标值。
𝛽𝑓为股指期货相对于标的指数的β值。
S为投资组合的总市值。
𝑃𝑓为调整时股指期货的价格。
M为股指期货的合约乘数。(沪深300合约乘数为300)
2) 不新增资金,利用卖出现货后资金买卖股指期货(组合总市值不变)
如果投资者要在维持原有投资组合总市值不变的情况下进行β值的调整,就需先卖出一部分现货,把这部分资金作为期货交易的保证金,用以买入或卖出调整β值所需的股指期货合约。
联系二元方程组:
𝑋为调整β值所需要卖出的投资组合市值;
Nf为调整组合β值需要交易的期货合约数量;
c=1代表买入期货,c=−1代表卖出期货;
𝑎为期货投资保证金比率;
B-VAR和VECM模型的滞后阶数。数据检验之后,利用模型估算出组合的β现值和期货的β值,取最优值。
3) 确定使用哪种β调整模型
利用输入数据判断应该使用β调整三种模型中的哪一种模型。选定模型后进入相应模型程序进行计算。
4) 结果输出到Excel
最后一步,将计算出的结果输出到Excel。
𝛽0为投资组合相对于标的指数的β值;
𝛽1为投资组合调整的目标值;
𝛽𝑓为股指期货相对于标的指数的β值;
𝛽𝑓为股指期货相对于标的指数的β值。
S为投资组合的总市值。
𝑃𝑓为调整时股指期货的价格。
M为股指期货的合约乘数。(沪深300合约乘数为300)
求解二元方程组,𝑋和Nf作为未知数,即可得到β值的调整模型如下:
3) 利用新增部分资金和卖出部分现货的资金买卖股指期货(组合总市值改变)
在投资者大量卖出现货组合出现一定困难时,可以考虑新增一部分资金,卖出一部分现货的方案来交易期货,模型同第二种,联立方程组:
𝑌为新增资金金额;
𝑋为调整β值所需要卖出的投资组合市值;
Nf为调整组合β值需要交易的期货合约数量;
c=1代表买入期货,c=−1代表卖出期货;
𝑎为期货投资保证金比率;
𝛽0为投资组合相对于标的指数的β值;
𝛽1为投资组合调整的目标值;
𝛽𝑓为股指期货相对于标的指数的β值;
𝛽𝑓为股指期货相对于标的指数的β值;
S为投资组合的总市值;
𝑃𝑓为调整时股指期货的价格;
M为股指期货的合约乘数(沪深300合约乘数为300)。
求解二元方程组,𝑋和Nf作为未知数,即可得到β值的调整模型如下:
在β调整的平台中,由期货交易份数和方向亦可得到组合的β值,所需的模型即是将𝛽1和X看做未知量求解得到的以上三个模型的变体。再次不做赘述。
对于组合β的估算,利用之前研究中的OLS模型、OLS修正、B-VAR模型和VECM模型回归后,取最优的回归系数最为β的估算值。具体原理本报告不在赘述。
5. 对冲平台中组合β调整的实现过程及运行说明
我们利用软件编程平台实现程式化的主体,Excel作为数据输入和结果显示的平台。投资者在Excel中输入投资组合后,即可启动计算程序针对组合的β进行调整。
在β调整的平台中,投资者输入希望调整到的β值后,即可得到所需交易的期货份数、买卖方向、所需新增金额和/或所需卖出现货金额等。为了便宜投资者针对组合的β进行动态调整和测试,程式化中另加入了利用期货数量和交易方向判断出组合调整后β值的功能。
Excel实现现货组合、股指期货在指定时间段的价格数据收集与由嵌入式软件计算出的结果显示,利用嵌入式软件编程平台实现组合β值的调整。
Excel数据输入、结果显示
利用Excel建立现货投资组合,确定调整时点后,将时点前的一段时间作为历史数据窗口(如100交易日,60交易日等),并从数据平台接收时间段内的现货投资组合、沪深300指数和股指期货的价格,建立起Excel与后台软件编程平台的连接,调动不同的β调整程序自动计算并显示输出结果。
当组合发生变化时,例如剔除或者增加股票、权重改变,或者投资者希望每日动态跟踪组合的β时(改变历史时间窗口、调整时点),亦可重新计算出的新的结果。
嵌入式程序实现流程
利用某软件的平台编程实现组合β的调整,主要分为四个部分:
1) 输入数据处理
在Excel中启动程序,嵌入软件会自动收集数据并进行处理,例如剔除异常数据、非交易日数据等,之后进行数据计算,得到所需的收益率序列。
2) 计算组合β现值、期货β值
利用OLS模型、OLS修正、B-VAR模型和VECM模型计算出组合的β现值、期货β值。在计算之前需要判断这四种模型的适用性。涉及的数据检验方法主要有ADF单根检验平稳性、Engle和Granger两步法估计协整向量、Josansen协整检验估计协整向量、似然比检验确定滞后阶数等。当存在协整关系时,利用Engle和Granger两步法得到OLS修正模型的误差修正项,利用Josansen协整检验计算出VECM模型的误差修正项。残差存在异方差性时利用似然比检验确定
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