统计套利

永平 发表于 2012-4-10 21:40
好资料，感谢楼主，对我来说很实用

如果你觉得有用请多交流，如果你觉得对你有所帮助请评分，如果你觉得来论坛是一种提高，请多参与！！！

为什么，我想直接回复和评分都要求我先登录呢，我已经试过好多遍了，原来没做过这样的操作，是不是每个会员都有资格评分呀？

永平，您好先謝了!
在你帖子的右下角有评分 举报 按钮，点评分 就可操作

永平 发表于 2012-4-11 15:55
为什么，我想直接回复和评分都要求我先登录呢，我已经试过好多遍了，原来没做过这样的操作，是不是每个会员 ...

永平，您好先謝了!
在你帖子的右下角有评分 举报 按钮，点评分 就可操作

m201000000 发表于 2012-4-12 08:12
永平，您好先謝了!
在你帖子的右下角有评分 举报 按钮，点评分 就可操作

逛论坛时间不长，才知道会员有资格评分，已经评完了

统计套利在我国证券市场的应用意义
林清泉 李丽平
《 光明日报 》（ 2012年03月16日   11 版）
   
统计套利原理

    统计套利自从20世纪80年代，由Nunzio Tartaglia带领的摩根士丹利的一支数量分析团队提出以来，其套利策略被广泛应用，目前在欧美、日本等成熟市场已成为主流，被对冲基金、共同基金、投资公司及资深的独立投资者使用。而互联网下的在线即时交易系统进一步推动统计套利在对冲基金中流行开来。

    统计套利的原理是在传统的无风险套利的基础上，放宽了传统的无风险套利对风险严格为零的要求。传统无风险套利由Sharp和Alexander（1999）提出，是指在两个不同的市场同时买卖相同或本质相似的证券以获取有利的差价。无风险套利具有以下特点：一是存在差价，相同或者相似的证券在不同市场上有不同的价格；二是买入和卖出交易同时操作；三是无需投入资本；四是能产生无风险的收益；五是可买卖任意数量的头寸。

    传统无风险套利就是利用资产的错误定价，价格联系失常，市场缺乏有效性等机会，通过买进被低估的资产，同时卖出被高估的资产来获取无风险利润。无风险套利可以说是很多投资者梦寐以求的，但只要这个市场是自由的市场，可行的无风险套利机会就难以长期存在。而且即使存在着无风险套利机会，其套利收益率也会非常微薄，并不足以使从事无风险套利成为一个值得长期持续的工作。对此，S．Hogan，R．Jarrow和M．Warachka(2004)放宽传统的无风险套利对风险的要求，提出了统计套利的思想。统计套利必需满足四个条件：一是自融资交易策略的初始投入为0；二是经无风险利率折现后的价值的极限值为正；三是损失概率趋于0，可以通过组合的重新调整或控制空头和多头头寸总额的比例来避免过度的净头寸暴露；四是如果损失概率在一定时间内不为0，随着时间的推移，损失的概率趋于0；第四个条件当且仅当损失概率大于0时成立，这说明统计套利是有风险的，即存在损失的可能，会因为投资者的判断失误或突发事件而造成投资者亏损。

    国外研究的借鉴

    Engle和Granger(1987)提出了协整理论及方法。所谓协整是指，虽然一些经济变量本身是非平稳时间

    国外研究的借鉴

    Engle和Granger(1987)提出了协整理论及方法。所谓协整是指，虽然一些经济变量本身是非平稳时间序列，但它们之间的线性组合却有可能是平稳的。Burgess和Refenes（1999）使用协整理论所构造的“协整资产组合”都是平稳序列，当组合价格偏离长期均值时，便利用错误定价关系来构造统计套利交易策略。协整方法给出了资产组合的长期稳定关系，而资产组合的中短期偏离被看成是统计套利的机会，以此制定相应的交易策略，获得套利收益。Vidyamurthy（2004）认为在进行配对交易之前，应该按照股票基本面或历史数据挑选出具有潜在协整关系的配对股票，并以协整系数和均值来构造两股票价格的线性关系，成为一个标准的配对交易策略。Gatev，Goetzmann和Rouwenhorst(1999)提出使用与给定股票的标准化序列之间的偏差平方和最小的股票构成股票对，交易的阈值设置成配对股票标准化价格差的历史标准差的两倍；E11iott，Van Der Hoek和MaIcolm(2005)给出了利用随机价差模型进行配对交易的一个基本的分析框架；为了克服随机价差模型的缺陷,Binh Do,Robert Faff,Kais Hamaza(2006)又提出了随机残差价差模型(The Stochastic Residual Spread)。Frazzo等人(2002)认为配对股票的选择应将股票按长、短期的相关系数来进行同行业内的股票配对，再以两股票现在的价格相较与其长期平均数而言的标准差来作为交易评判的标准。Whistler（2004）采用相关系数接近±1的股票来进行配对交易，运用价格差或价格比以及积累概率等统计数据，并结合基本分析于技术分析之趋势来决定进出场点。Simonov，Agarwal Madhogaria（2004）不限定配对股票一定要在同一行业中，将相关系数高的股票配对，最后运用观察指标，以观察指标偏离合理历史平均值的程度来判断交易进出时机。

    借鉴国外的研究经验可以看出，利用配对交易进行统计套利能否成功的关键在于统计套利的方法、配对股票的选择以及交易信号（进出场点）的构造。在统计套利的方法上，目前主要是将协整方法应用到套利模型中。协整方法既能够对股价这样的非平稳序列，也能对股票收益率之类的平稳序列进行处理，通过对这些时间序列的分析找出股票之间的定价基准，在现实股价偏离这个基准时则实现统计套利。协整方法能够使复制组合与其基准之间的价差具有最小的波动率，基于协整的复制策略比传统的反差最小化的复制策略有更好的表现。这就使得统计套利有一个可信赖的基础，减少了过度对冲的风险，同时大大降低了交易费用。

    统计套利在我国证券市场的应用意义

    统计套利的实施有赖于市场的“做空机制”。近年来，随着国内融资融券、股指期货的开展，我国证券市场具备了做空机制，这就为统计套利在我国的应用提供了条件。其意义有二：一是为国内投资者带来了更多的投资方式和盈利模式。统计套利技术经过实践证明，不仅可以实现零头寸，还可以实现低风险的目标，特别是在熊市中可以避免市场下跌带来的风险，获得稳定的低风险收益率；而在牛市中，可以利用构建现货资产进行指数跟踪，获得大盘指数上升带来的收益率。二是有助于提高证券市场金融资源的配置效率。统计套利在我国证券市场的应用，有利于市场建立更为合理有效的价格发现机制，通过理性套利使得股票价格的偏离得到修正，股票的价格更为合理，这无疑就会提高证券市场金融资源的配置效率，有利于我国证券市场走向成熟和完善。

    （作者单位：中国人民大学财政金融学院；中国人民大学国际学院）

国泰君安首推统计套利产品
2012年03月12日04:14 来源：《证券时报》
证券时报记者 黄兆隆

　　中国对冲基金3.0版即将面世。昨日，记者获悉，国泰君安证券资产管理公司将于3月15日推出国内首只统计套利产品君享成长。这也是该公司继2011年3月发行国内首只对冲基金君享量化、7月发行君享套利1号～6号后，发行的第三代对冲套利产品。

　　据国泰君安资产管理公司介绍，统计套利策略是国际对冲基金的主流策略。著名的大奖章基金即采用此策略，1989年至2006年之间平均年收益率为38.5%。

　　低风险换取高收益

　　“无风险套利机会难以长久存在，或是收益微薄。这点可以从观察期现套利中得出结论，股指期货上市以来，当月合约基差逐渐缩小，套利收益维持在融资成本附近。”国泰君安证券资产管理公司总裁兼“君享成长”投资经理章飚介绍，在这样的背景下，统计套利进入了国内量化投资者视野。

　　统计套利是将套利建立在对历史数据统计分析的基础上，估计相关变量的概率分布和概率特征的稳定性，用数学概率来指导套利交易。相对于无风险套利，统计套利并非零风险，而是数学模型保证长期赢利在统计学上是大概率事件。

　　“风险和收益像硬币正反面，无风险则无收益。”章飚指出，相比于无风险套利，统计套利增加了少量风险，由此可获得数倍套利机会。因此，与此前的“君享量化”、“君享套利”对冲产品“近似零风险，获取确定收益”不同的是，“君享成长”是一款通过承担一定风险，获得更高夏普比率的产品。

　　捕捉稍纵即逝机会

　　据证券时报记者了解，该产品不仅引入套利统计策略，还采用更加高效敏锐的高频统计套利数学模型，通过研究市场历史数据来发现统计相关性，以预测期货、货币、股票市场的短期运动，并通过数千次快速的日内短线交易来捕捉稍纵即逝的市场机会，获取长期稳定收益。

　　这里所谓的高频，与传统技术分析中的以交易日、小时、分钟为分析的最小时间单位不同，而是利用大型计算机设备及快速传输数据的光缆，通过并行计算的软件系统，实时对证券市场的交易数据进行分析、判断并下达交易指令，其计算及交易速度能够到秒级甚至能到毫秒级。高频统计套利仅捕捉各种短期的市场机会，并不承担市场风险，因此大盘的涨跌与策略本身的收益没有直接关系。

　　

看看这本书，我也是学统计的

统计套利独特的投资策略
2011年03月22日05:06  来源：期货日报  作者：蔡建波 孙大鹏
　　统计套利为一种基于模型的投资过程，在不依赖于经济含义的情况下，运用数量手段构建资产组合，根据证券价格与数量模型所预测的理论价值进行对比，构建证券投资组合的多头和空头，从而对市场风险进行规避，并获得一个稳定的、无风险的alpha(超额收益率)。

　　统计套利并不是数量金融界最新的研究成果，这一交易策略早已被国外很多对冲基金所采用。对冲基金往往运营灵活且监管宽松，是比较适合采用这种投资策略的主体。统计套利最早起源于配对交易（Pairs Trade）。最常见的配对交易策略是将证券根据各种特征配对，然后对每一对证券，做多当前市场低估的一只，同时做空当前市场高估的一只，这样的策略不仅可以实现零头寸，还可以实现低风险的目标。