以前對商品期貨的套利策略進行了簡單介紹。既然是跨品種套利,就會涉及到手數配比的問題,從不同的邏輯出發可以得到不同的配比方案,主要邏輯包括多空強弱、波動率、現貨意義等方面,下面分別進行探討。
一、多空強弱
多空強弱是比較直觀的一種配比方式。比如螺紋鋼和焦炭兩個期貨品種,如果認為螺紋鋼強于焦炭,則會做多螺紋做空焦炭,且合約價值是相等的,這樣如果螺紋確實強于焦炭,例如螺紋漲3%,焦炭漲2%,我們就在螺紋上盈利3%,在焦炭上虧損2%,整體盈利相當于各自合約價值的1%,因為兩者的合約價值相等,因此價格變化的比例直接相減是有意義的。
我們之前基于機器學習預測模型的思路也是基于多空強弱,比如預測兩者收益率之差,然后根據結果選擇做多組合或做空組合,此時兩個品種的合約價值相等,方向相反,這樣收益率之差直接乘以合約價值就是我們的預期收益。因此,多空強弱的建模思路是很清晰的。
但針對多空強弱也有一定的批評:例如焦炭的波動往往比螺紋大,因此在合約價值相同的情況下,一般存在焦炭方面的風險暴露(敞口),策略盈利或許更依靠對焦炭的交易能力,而不是對組合的交易能力。因此,有人提出了根據波動率進行配比的方法。
二、波動率配比
根據波動率進行配比則會復雜一些,首先波動率的計算需要一定的主觀判斷。例如策略預期持倉是10天,那么計算波動率則應該是過去10天的波動率;此外螺紋鋼夜盤到11點結束,而焦炭是11點半結束,因此如果使用5分鐘K線計算波動率,螺紋一天是69根K線,焦炭是75根K線,這些也是需要調整的。
解決回看周期的問題之后,具體計算配對有3種方法:按合約價值做線性回歸、按對數合約價值做線性回歸以及相關系數。如果按合約價值做線性回歸計算協整系數,得到的是兩個合約手數的比例;如果按對數合約價值進行線性回歸計算協整系數,得到的是交易金額的比例;如果是計算兩個品種價格收益率的相關系數,則得到的是套保比率。從協整的角度,目標是整個投資組合是一個平穩的時間序列,這樣認為組合具有均值回歸的性質,可以在低位買入高位賣出;如果是套保比率,則希望整體波動最小化,事實上這更多是用于套期保值,而不是指導交易。
三、現貨市場的意義
最后一種配比方式是考慮現貨市場的意義。比如甲醇(MA)和聚丙烯(pp)的配比是3:2,這更多從工藝出發,30噸甲醇對應10噸聚丙烯,而1手甲醇是10噸,一手聚丙烯是5噸,因此按基本面的意義配比是3:2。
還有一種現貨市場意義是考慮鋼廠利潤,此時涉及到螺紋、鐵礦、焦炭3個品種,一般是20手螺紋對應相反方向的3手鐵礦和1手焦炭,如做空鋼廠利潤則是做空20手螺紋且做多3手鐵礦和1手焦炭的組合。
可以看出,根據現貨市場可以得到多個品種的組合,當然,如果用協整方法,也可以3個品種一起做線性回歸,因此這些方法都有一定的延展性。但如果是用套保比率,由于相關性是兩兩之間的關系,則沒辦法應用到多個品種同時建模。
四、總結
本文總結了商品期貨套利的幾種配比方法。對于線性回歸的協整方法,其實有著比較強的理論基礎,也可以適用于多個品種的情況,整個投資組合的整體波動也比較小,或許比較適合做套利;多空強弱更多帶有投機性質,組合波動由波動大的品種決定;而如果用相關系數(套保比率),更多是處于風險管理角度,而不是盈利角度來考慮。因此,在不同的場景,需要選擇不同的配比方法。
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