解析绝对收益投资-X年中国量化投资论坛

——2012年中国量化投资论坛系列报告之二2233•量化对冲产品•ETF套利产品•期现套利、跨期套利产品•分级基金套利、交易产品44•套利交易型投资者是否套了其他类型投资者的“利”，至使其受损？否！•事实上套利交易型投资者很大程度上扮演了流动性提供商的角色•方向性投资者达成交易所愿意支付的成本55•自由竞争的结果是利润变薄，机会变少•发现交易价格与IOPV的价差，套利交易，价差缩小、套利机会减少•部分投资者退出ETF套利交易领域，价差略为放大、套利机会略增•少部分投资者继续在此领域，保持一定的收益率66•我们建议从识别套利机会、开发量化策略开发、提高风险承受能力、控制交易成本、运用分析工具等五个角度构建竞争优势机会识别绝对收益策略开发风险承受交易成本分析工具7788•ETF套利：判断ETF交易价格与IOPV的价差将收敛于0•期现套利：判断在交割日附近，当月合约的基差将大概率收敛于0•跨期套利：判断不同合约的价差将收敛于某特定值99•“N种”沪深300指数相关产品的定价偏离都能带来套利机会•甚至后续的沪深300沪ETF/沪深300深ETF也能参与到这个循环中来•开发与已有热门产品具有相同标的指数且具有不同产品形式的新产品“深圳版”沪深300ETF沪深300股票组合沪深300分级基金“上海版”沪深300ETF沪深300股指期货1010•融资融券交易的成本限制•套利流程的时间限制•融券卖出的报价限制•T日发现分级基金整体溢价，申购分级母基金•T+1日发出分级基金拆分指令•T+2日得到分级基金A/B份额•T+3日卖出A/B份额，完成套利•核心风险在于T+3日溢价消失，套利失败1111•T日发现分级基金整体溢价•卖出分级A/B份额，同时买入ETF•待溢价消失或整体折价时，反向操作，完成套利交易•由于此类套利交易者的存在，“T+3”型的套利难度将加大1112121313•低估值的股票长期表现明显优于市场平均•高换手率的股票长期表现明显劣于市场平均•基于量化策略构建多头组合或空头组合，结合相应工具实现绝对收益010002000300040005000600070008000900010000Dec-99Jun-00Dec-00Jun-01Dec-01Jun-02Dec-02Jun-03Dec-03Jun-04Dec-04Jun-05Dec-05Jun-06Dec-06Jun-07Dec-07Jun-08Dec-08Jun-09Dec-09Jun-10Dec-10Jun-11Dec-11申万A指低市盈率活跃指数1414•行业中性/非中性设定：控制组合与目标指数的行业偏离度•规模中性/非中性设定：控制组合与目标指数的规模偏离度•组合调整周期设定•有效因子挖掘•总结：利用什么因子偏离目标指数获取超额收益？利用什么因子跟踪目标指数降低投资风险？1515•大幅优于低估值单因子模型的144%•静态低估值模型累计收益为114%，“低估值+高成长”累计收益为104%119%151%75%36%92%63%预期估值预期增长低高低高183%142%101%050010001500200025003000200812200908201004201012201108201204估值多头“估值+成长”多头估值空头“估值+成长”空头1616•量化策略强调长期超额收益•期现套利现货组合的周期一般小于一个月•假设量化策略组合每个月平均跑赢市场基准1%•利用量化策略组合作为现货组合的期现套利策略年期望收益率将大幅提高•当然风险也随之大幅增大17171818•月超额收益均值为0.9%，月超额收益标准差为2.45%•也就是说在不考虑交易成本时，35.67%的月份超额收益为负，11.82%的月份超额收益小于-2%，0.80%的月份超额收益小于-5%80010001200140016001800Apr-09Jun-09Aug-09Oct-09Dec-09Feb-10Apr-10Jun-10Aug-10Oct-10Dec-10Feb-11Apr-11Jun-11Aug-11Oct-11Dec-11Feb-12Apr-12行业中性量化策略沪深30019•设计合适的风险收益比的投资策略•绝对收益投资的可重复次数•绝对收益最大回撤幅度的容忍度•游戏的期望收益为正•游戏持续进行足够的手数•游戏参与者有足够的“筹码”覆盖运气不好时的损失20•假设每次套利收益为0.5%•但需要承受3天的市场波动，假设三天市场涨跌服从N(0,2.8%)分布•假设每次套利收益为0.5%•假设每次套保的成本为0.12%，无基差波动收益风险等800900100011001200130014001500160005101520253035404550不套保策略套保策略2180010001200140016001800200005101520253035404550556065707580859095100不套保策略套保策略•选取表现居中的100次不用股指期货进行套保的套利交易•虽然从整体表现看，不套保的效果要优于套保后的效果•但是也出现过连续四期负收益，最大回撤13.6%的情形最大回撤13.6%22•仅做10次套利时，超额收益基本上是对称分布，且策略一的占优比率仅为55.32%，应尽量套保•如果可以做100次套利，策略一的占优比率提高到65.37%•如果甚至有1000次套利机会，策略一的占优比率接近90%，应尽量不套保•降低0.15%的套保成本，长期贡献极大最大值90%分位数75%分位数50%分位数25%分位数10分位数最小值策略一占优比率10次45.71%13.82%7.60%1.16%-4.86%-10.29%-28.50%55.32%25次77.19%25.27%14.51%3.15%-6.97%-15.41%-40.48%58.10%50次134.33%43.52%24.70%7.40%-8.93%-21.62%-67.70%61.28%100次282.65%85.41%49.35%16.69%-10.87%-31.07%-84.89%65.37%1000次205564.07%27892.60%14821.81%6717.26%2200.43%-69.30%-2780.40%89.56%资料来源：申万研究23232424•我们一直强调：在历史回溯分析时，模拟收益与交易成本的地位是不同的•每省下1bp的成本，便能提高1bp的收益，确定无疑•“省的就是赚的”或者“省的比赚的更重要”0.00%0.20%0.40%0.60%0.80%1.00%2.00%5.00%每月调仓一次362.62%357.26%351.95%346.70%341.51%336.39%311.59%245.13%每年调仓一次253.46%252.43%251.40%250.37%249.33%248.30%243.17%227.94%市场平均209.06%209.06%209.06%209.06%209.06%209.06%209.06%209.06%资料来源：申万研究0.00%0.20%0.40%0.60%0.80%1.00%2.00%5.00%每月调仓一次-5.77%-6.07%-6.36%-6.65%-6.94%-7.22%-8.65%-12.82%每年调仓一次-5.58%-5.67%-5.77%-5.86%-5.95%-6.04%-6.51%-7.89%市场平均13.79%13.79%13.79%13.79%13.79%13.79%13.79%13.79%资料来源：申万研究2525•显性成本：交易佣金、交易税费•隐性成本：交易价差、冲击成本、时间风险•标的股票的市值、行业属性等股票特征指标•股价、股价趋势等价格指标•股票预期成交金额、下单规模、交易时间等流动性指标•股价波动等风险指标OrderSizeDifficultyLevel0-5%Easy:oneday5-15%RelativelyEasy:onedaywithsomework15-25%Difficult:mayrequiremultipledays25%+VeryDifficult:recommendmultipledays资料来源：申万研究2626•开盘半小时＋收盘半小时的成交量占日内成交量的32.3%•很难利用股价价格的历史表现预测股票价格的未来表现•但利用股票成交量分布预测未来成交量分布可靠性很高0.001.002.003.004.005.006.007.00930942954100610181030104210541106111813001312132413361348140014121424143614482727••xi=X/t其中，X：总成交量xi：第i个时间段的成交量V：市场成交量vi：第i个时间段的市场成交量t：交易时间V估计估计Xvxii资料来源：申万研究，注：参与率=交易量与市场成交量比值资料来源：申万研究05010015020025030035009250949100910291049110911291319133913591419143914590%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%市场成交量估计市场交易量VWAP参与率（右轴）成交量/估计市场成交量（右轴）05010015020025030035009250949100910291049110911291319133913591419143914590%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%市场成交量TWAP参与率（右轴）2828•xi=PR*vi•其中，PR：参与率，交易量与市场成易量的比值•P市场均价，xi=PR1*vi；P市场均价，xi=PR2*vi05010015020025030035009250949100910291049110911291319133913591419143914590%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%市场成交量VolumeInline参与率（右轴）05010015020025030035009250949100910291049110911291319133913591419143914590%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%P市场均价P市场均价市场成交量PriceInline参与率（右轴）2929策略拆单特点目标风险VWAP跟踪预期成交量分布来安排交易量，使下单量与预期成交量分布相匹配最小化冲击成本，追求市场平均价格预期市场交易量分布于实际市场交易量分布存在差异TWAP均速下单最小化冲击成本，追求市场平均价格市场交易量分布并非均匀分布VolumeInline根据市场实时交易量动态调整下单量，使下单量按一定比例跟住市场成交量最小化冲击成本，追求市场平均价格对市场交易量盯紧程度，大单冲击，提前或未能按时完成交易PriceInline基于均值回归的交易策略，根据市场实时交易量、价格动态调整下单量平衡冲击成本和择时，追求超越市场平均价格同VolumeInline，价格趋势资料来源：申万研究303031数据来源：申万研究研究成果展示金融产品评价其他辅助交易量化投资策略指数与指数化投资服务平台32数据来源：申万研究33数据来源：申万研究34•展示相关指数表现，例如中证指数、申万系列指数等•不同指数之间对比分析：表现、绩效指标•选择多个指数，按不同加权方式，构建指数组合•对指数组合进行分析：表现、绩效指标数据来源：申万研究35•提供不同样本空间，不同因子类型，不同结果表现等多种选择数据来源：申万研究36•组合构建：选择不同因子，构建选股规则；选择不同样本空间中，确定组合构建策略•组合分析：收益表现、行业配置、组合调整、股票明显•导入个人量化组合•跟踪分析组合表现数据来源：申万研究37本报告仅供上海申银万国证券研究所有限公司（以下简称“本公司”）