中圖分類(lèi)號(hào)：F381文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

摘要：隨著股指期貨上市后的活躍度來(lái)看，該市場(chǎng)有很大的發(fā)展空間。本文從量化投資角度研究股指期貨的投機(jī)交易。首先根據(jù)滬深300整體價(jià)格走勢(shì)，然后應(yīng)用股指期貨日內(nèi)和隔夜策略進(jìn)行模擬測(cè)試，并分析這兩個(gè)模型的可行性。在建立模型后，用時(shí)間序列的曲線估計(jì)進(jìn)行收益率預(yù)測(cè)，評(píng)估日內(nèi)股指策略的收益情況。最后以風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR作為風(fēng)險(xiǎn)管理的一種手段，采用蒙特卡洛模擬法預(yù)測(cè)VaR的值。最后從操作平臺(tái)開(kāi)發(fā)角度分析了IT和云計(jì)算在股指期貨量化投資模中的應(yīng)用。該模型在實(shí)際交易中有較高的收益和勝算率，具有一定的穩(wěn)定性。

關(guān)鍵詞：股指期貨；交易系統(tǒng)；風(fēng)險(xiǎn)管理；VaR模型；時(shí)間序列

第1章緒論

1.1本課題研究意義

股指期貨是以股票指數(shù)為標(biāo)的物，不僅能為股票投資者提供給有效的套期保值避險(xiǎn)工具，而且也為以后適時(shí)推出外匯期貨等金融衍生品提供經(jīng)驗(yàn)，對(duì)股票市場(chǎng)發(fā)展具有重要意義。在我國(guó)目前的經(jīng)濟(jì)條件下，開(kāi)展股指期貨并通過(guò)量化有效地控制其風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)我國(guó)證劵市場(chǎng)的規(guī)范和發(fā)展具有重要意義。

1.2主要研究?jī)?nèi)容

首先介紹股指期貨的基礎(chǔ)知識(shí)，確定研究方向。然后根據(jù)歷史數(shù)據(jù)及已有的一些相關(guān)技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行趨勢(shì)跟蹤和判斷，用時(shí)間序列對(duì)行情做預(yù)測(cè)。第二步主要針對(duì)股指期貨投機(jī)交易進(jìn)行建模，在建立模型后進(jìn)行跟蹤個(gè)修改。第三步在建立模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)行相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和管理，用VaR模型進(jìn)行投資組合的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)。最后再對(duì)操作平臺(tái)應(yīng)用進(jìn)行說(shuō)明。

第2章股指期貨交易模型

2.1 股指期貨日內(nèi)交易策略

股指日內(nèi)策略基本屬性：在K線圖5分鐘周期上測(cè)試，測(cè)試起止時(shí)間為2013年4月16至2014年4月13日。手續(xù)費(fèi)單邊收450，即保證金的萬(wàn)分之三。

策略思想：當(dāng)天13：55之前進(jìn)場(chǎng)，當(dāng)價(jià)格突破開(kāi)盤(pán)價(jià)加ATR，表示有上漲趨勢(shì)，因此開(kāi)倉(cāng)做多，其中ATR表示平均真實(shí)波幅，即當(dāng)天真實(shí)的最高價(jià)—真實(shí)最低價(jià)的差值的平均。當(dāng)價(jià)格跌破當(dāng)天開(kāi)盤(pán)價(jià)減ATR時(shí)，表示行情下跌的可能行較大，因此開(kāi)倉(cāng)做空。經(jīng)過(guò)測(cè)試在每天15：00收盤(pán)平倉(cāng)比15：15收盤(pán)平倉(cāng)的收益高，因此設(shè)定每天15：00平倉(cāng)。0.7%的絕對(duì)止損指在持多頭時(shí)當(dāng)價(jià)格跌破開(kāi)倉(cāng)價(jià)的99.3%時(shí)，止損離場(chǎng)，在持空頭時(shí)當(dāng)價(jià)格突破開(kāi)倉(cāng)的99.3%時(shí)，止損離場(chǎng)。

3.1風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)定義：即risk predicition。風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)管理的重要內(nèi)容之一 數(shù)學(xué)定義為：假設(shè)Pt為某資產(chǎn)組合在時(shí)刻t的即時(shí)價(jià)格，rt=lnPtPt-1表示該組合從時(shí)刻t-1到時(shí)刻t的收益，t=1，2，…，n那么組合在這n個(gè)單位時(shí)間里的波動(dòng)率就可以用這n個(gè)收益的樣本標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)估計(jì)[14]：

其中r表示樣本均值。

本文選用滬深300指數(shù)從2013年4月19日到2014年4月1日每個(gè)交易日收盤(pán)價(jià)的連續(xù)數(shù)據(jù)。yt=Rt-t，得到滬深300股指期貨日收益率的時(shí)序圖。

3.2 風(fēng)險(xiǎn)管理

風(fēng)險(xiǎn)管理（risk management）定義：如何在一個(gè)肯定有風(fēng)險(xiǎn)的環(huán)境里把風(fēng)險(xiǎn)減至最低的管理過(guò)程。

設(shè)ω0為初始投資額，R為某設(shè)定持有期內(nèi)投資組合的收益率，ω為投資組合的期末價(jià)值，Δt為持有投資組合的時(shí)間長(zhǎng)度（以年為折合計(jì)算），μ為R的年度平均期望收益率，σ為方差，R*為投資組合在置信水平α下的最低收益率，即

P（R

根據(jù)VaR的定義，投資組合VaR計(jì)算公式為：

VaR=E（ω）-ω*（ 3.1）

其中E表示數(shù)學(xué)期望，ω*為置信水平α下投資組合的最低期末價(jià)值。

由于 E（ω）=ω0（1+ER）=ω0（1+μΔt）（ 3.2）

ω*=ω0（1+R*）（ 3.3）

將（ 3.2）、（ 3.3）公式代入（ 3.1）可得

VaR=ω0（1+μΔt）-ω0（1+R*）=ω0（μΔt-R*）（ 3.4）

上述（ 3.4）式即為Δt年內(nèi)投資組合的VaR值。

本文主要采用蒙特卡洛模擬法。假設(shè)收盤(pán)價(jià)服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布，根據(jù)伊藤引理股價(jià)ST應(yīng)滿(mǎn)足：

lnST～φ[lnS0+（μ-σ22），σT]（ 3.5）

其中，μ表示收盤(pán)價(jià)均值，σ表示收盤(pán)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)差，因此可推導(dǎo)出

St=St-1exp（（μ-σ22）Δt+σΔtξ）（ 3.6）

本文中用樣本對(duì)數(shù)收益率的均值μ′和標(biāo)準(zhǔn)差σ′來(lái)模擬下一日收盤(pán)價(jià)，公式改為：

St=St-1exp（μ′+σ′ξ）

利用Matlab讀入數(shù)據(jù)后，首先計(jì)算出第一個(gè)預(yù)測(cè)樣本（2013年4月16日-2014年6月30日）收益率的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，然后以2013年6月30日的收盤(pán)價(jià)作為基礎(chǔ)價(jià)格S0，根據(jù)公式生成下一日50個(gè)可能的收盤(pán)價(jià)，作為前5個(gè)預(yù)測(cè)樣本的VaR值，以此類(lèi)推出樣本的VaR值。

3.2.3 頭寸變化

保證金百分比模型。即用保證金做為頭寸比例，有多少保證金就做多少手。

波動(dòng)性百分比模型。該類(lèi)頭寸管理主要應(yīng)用于商品期貨的組合研究，假設(shè)做12個(gè)商品期貨，則根據(jù)每個(gè)品種的波動(dòng)率大小分配頭寸。

第4章操作平臺(tái)應(yīng)用

4.1IT應(yīng)用

IT在量化投資中起到非常重要的作用，IT作用的關(guān)鍵點(diǎn)主要從以下三個(gè)方面來(lái)說(shuō)：一是策略測(cè)試；二是交易執(zhí)行；三是交易管理。

策略測(cè)試中一般都要用到TradeBlazer、TradeStation等軟件，需要對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，因此需要Matlab等大型統(tǒng)計(jì)軟件的支撐，以及強(qiáng)大的IT的支撐。

交易執(zhí)行建立在一定的交易平臺(tái)上，如TradeBlaze、MulitCharts等下單軟件。在實(shí)際交易中要求開(kāi)通獨(dú)立的交易平臺(tái)和交易通道以保證在交易過(guò)程中第一時(shí)間拿到行情數(shù)據(jù)，保障交易精確和安全。

交易管理一般分為盤(pán)中管理和資產(chǎn)管理，可以結(jié)合一些Office小工具或自己編程提高交易管理的效率。

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作者簡(jiǎn)介：王一林（1990-），男，漢族，河南鄭州人，碩士，單位：浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)，研究方向：資本市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)。