2014年期货从业资格基础知识讲义：期货投机的发展趋势

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　　第四节 期货投机与套利交易的发展趋势

　　一、组合投资交易

　　(一)组合投资理论的发展

　　组合投资是指投资者将资金按一定比例分别投资于不同种类的有价证券或同一种类有价证券的多个品种上，以分散风险的交易行为。

　　组合投资是基于投资组合理论的一种投资策略。

　　传统投资组合思想主要包括两个内容：一是“不要把所有的鸡蛋都放在一个篮子里”，否则‘‘倾巢无完卵”;二是组合中资产数量越多，风险分散越明显。

　　现代投资组合思想是在传统投资组合思想基础上的发展，其主要内容是风险与收益的关系分析，它认为，合理的投资组合应具有的特征是风险相同的情况下期望收益较高，或在期望收益相同的情况下风险较低。然而，随着组合中资产种类的增加，组合的风险虽在下降，但组合管理的成本却不断提高，并且当组合中资产的种类达到一定数量之后，组合的风险将无法继续下降，因此需要考意一个最优组合规模。

　　(二)期货组合投资的应用

　　在期货组合投资中，根据组合的资产性质不同，可分为金融期货组合投资、商品期货组合投资和金融与商品期货交叉组合投资。在此，我们仅以商品期货为例，介绍期货组合投资的应用。

　　1.期货投资组合品种的选择。品种选择在期货组合投资中具有十分重要的作用，在一定意义上说，它是决定期货组合投资成败的关键环节。根据投资组合的原理，进行品种选择首先要对被选择品种修相关性分析，品种之间的相关系数值的大小反映了它们之间相关性的强弱程度，其绝对值介于0到1之间，绝对值越大，表明两品种的相关性就越强。

　　2.期货投资组合的构建。

　　期货投资组合模型构建完成后，采用合适的计算方法如数学规划法对模型进行求解，得到一系列目标投资组合方案。具体的数学规划法可用Excel软件中的规划求解来完成。

　　3.期货投资组合的绩效评估。根据投资组合模型的求解结果，可借助夏普指数模型(Sharpe Ratio)对得到的各期货投资组合方案进行绩效评估。

　　夏普指数模型表明，在同样一个单位风险条件下，夏普指数值越大，投资组合的绩效越好。因此，根据具体计算结果，我们可以取其中夏普值最大的一组作为最终确定的期货投资组合。

　　二、程序化交易

　　(一)程序化交易的概念

　　程序化交易(Program Trading)，又称程式化交易，是指所有利用计算机软件程序制定交易策略并实行自动下单的交易行为。

　　程序化交易的买卖决策，一般是在计算机的辅助下将市场上各种讯息转化为程序参数，由计算机来代替人工发出买卖信号，执行下单程序。它在一定程度上克服了人类在期货交易时的一些心理弱点，能严守既定的交易策略及操作规范，确保整个交易过程中交易方法的一致性

　　(二)境内外程序化交易的发展

　　(三)程序化交易系统的形式

　　程序化交易系统的形式按交易者的投资策略来划分，大致可分为价值发现型、趋势追逐型、高频交易型和低延迟套利型四种。

　　1.价值发现型。

　　2.趋势追逐型。

　　3.高频交易型。

　　4.低延迟套利型。

　　(四)程序化交易系统的设计

　　1.交易策略的提出。一般来说，交易策略的形成可以有两种方式，即自上而下和自下而上。

　　2.交易策略的程序化。它是指将交易策略思想转化成精确的数学公式或计量模型，并用计算机程序浯言将这些公式或模型表达出来，使之成为计算机可识别和检验的程序系统。交易策略的程序化过程主要包括：

　　(1)定义交易规则;

　　(2)将交易策略思想转化成数学公式或计量模型;

　　(3)编写计算机程序代码;

　　(4)将计算机程序代码编译成可供交易执行的程序系统。

　　3.程序化交易系统的检验。一是统计检验。二是外推检验。三是实战检验。

　　4.程序化交易系统的优化。交易系统的优化是指对交易系统的参数根据交易的情况和市场变化作进一步调试，使之达到最佳状态的过程。

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　　三、量化交易

　　(一)量化交易的概念

　　量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

　　(二)量化交易的特点

　　1.纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。

　　2.系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，二是多角度，三是多数据。

　　3.套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

　　4.概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用;二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

　　(三)量化交易的应用

　　量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。在此，以统计套利和算法交易为例进行阐述。

　　1.统计套利。统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。

　　2.算法交易。算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。

　　算法交易的主要类型确：(1)被动型算法交易，也称结构型算法交易。(2)主动型算法交易，也称机会型算法交易。(3)综合型算法交易，该交易是前两者的结合。

　　算法交易的交易策略有三：一是降低交易费用。二是套利。三是做市。

　　(四)量化交易的潜在风险

　　量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括：

　　1.历史数据的完整性。

　　2.模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。

　　3.网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。

　　4.同质模型产生竞争交易现象导致的风险。

　　5.单一投资品种导致的不可预测风险。

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