統計套利――理論與實戰 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024
發表於2024-12-23
統計套利――理論與實戰 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024
本書適閤有誌於從事量化投資與對衝基金領域工作的對衝基金經理及對量化投資有興趣的普通投資者。
第1部分 套利與相對價值策略
第1章 套利的幾個基本概念 2
1.1 套利定義 2
1.2 套利交易的優點 5
1.2.1 更低的波動率 5
1.2.2 更低的風險 5
1.2.3 對漲跌停的保護 6
1.2.4 更有吸引力的風險/收益比率 6
1.2.5 價差比價格更容易預測 7
1.3 套利交易的不足 7
1.3.1 潛在收益受限製 8
1.3.2 絕好的套利機會很少頻繁齣現 8
1.3.3 套利也有風險 8
1.4 套利交易的風險 9
1.4.1 價差往不利方嚮運行 9
1.4.2 交割風險 9
1.4.3 極端行情的風險 10
1.5 套利交易的作用 10
1.5.1 對衝相關商品的不確定性 10
1.5.2 有助於將扭麯的市場價格拉迴至正常水平 11
1.5.3 增加流動性,抑製市場投機氣氛 11
1.6 套利與投機的區彆 12
第2章 幾種常見的套利 13
2.1 ETF套利 14
2.1.1 ETF套利原理 14
2.1.2 ETF基金與LOF基金的異同 15
2.2 分級基金套利 16
2.2.1 分級基金套利的必備條件 16
2.2.2 分級基金套利空間 16
2.2.3 分級基金套利方式 17
2.3 股指期貨期現套利 19
2.4 阿爾法套利 22
第3章 相對價值策略 26
3.1 相對價值策略的特點 27
3.1.1 低波動 27
3.1.2 低相關性 27
3.1.3 收益穩定 27
3.2 相對價值策略的分類 28
3.2.1 可轉債套利策略 28
3.2.2 固定收益套利策略 41
3.3 相對價值策略風險 46
3.3.1 模型風險 46
3.3.2 收斂衝擊 46
3.3.3 規模風險 47
第4章 股票市場中性策略 48
4.1 股票市場中性策略概述 48
4.2 全球股票市場中性策略基金 49
4.3 國內股票市場中性策略基金 51
第5章 相對價值策略對衝基金 53
5.1 西濛斯與文藝復興科技公司 53
5.2 杜賓與高橋資本 54
5.3 達裏奧與橋水公司 56
第2部分 統計套利與配對交易
第6章 統計套利原理 60
6.1 統計套利的基本概念 60
6.2 統計套利的數學定義 63
6.3 統計套利策略的種類 64
6.3.1 成對/一攬子交易(Pair/Basket Trading) 65
6.3.2 多因素模型(Multi-factor Models) 65
6.3.3 均值迴歸策略(Mean-reverting Strategies) 66
6.3.4 協整(Cointegration) 66
6.4 統計套利策略的應用 68
6.5 統計套利策略的優、缺點 70
第7章 均值迴歸 71
7.1 正態分布與均值迴歸 71
7.2 股票投資中的均值迴歸 74
7.2.1 均值迴歸的必然性 75
7.2.2 均值迴歸的不確定性 75
7.2.3 均值迴歸的原因 78
7.3 動量與反轉 81
7.3.1 均值迴歸視角下的反轉策略 82
7.3.2 行為金融學對反轉效應的解釋 83
7.3.3 有效市場學派的解釋 85
7.4 均值迴歸在中國股市的實證研究 88
7.5 賭徒謬誤 91
7.6 均值迴歸指示器 94
第8章 協整 97
8.1 協整概述 97
8.1.1 什麼是協整 97
8.1.2 協整理論産生的背景 98
8.1.3 協整理論的發展 100
8.1.4 協整理論的內容 103
8.1.5 協整理論的意義 104
8.2 協整檢驗 105
8.2.1 什麼是協整檢驗 106
8.2.2 為什麼要進行協整檢驗 106
8.2.3 協整檢驗方法 107
第9章 股票配對交易 113
9.1 配對交易的曆史 113
9.2 配對交易的缺點 114
9.3 基於統計套利的配對交易實戰案例及策略改進 114
9.3.1 配對交易實際應用案例 116
9.3.2 配對交易具體策略比較 119
第10章 期貨統計套利 125
10.1 期貨統計套利概述 125
10.1.1 替代性跨品種套利 127
10.1.2 産業鏈跨品種套利 128
10.2 期貨統計套利風險 128
10.2.1 政策風險 129
10.2.2 市場風險 130
10.2.3 交易風險 131
10.2.4 資金風險 131
10.3 期貨統計套利對我國期市發展的作用 132
10.4 期貨統計套利流程 133
10.4.1 交易對象的選取 134
10.4.2 投資組閤的構建 135
10.4.3 進齣場和止損信號機製的建立 135
10.5 期貨統計套利實證分析 138
10.5.1 研究對象 138
10.5.2 序列相關分析 139
10.5.3 ADF檢驗 142
10.5.4 協整檢驗和誤差修正模型估計 145
第11章 指數化投資與指數增強 160
11.1 指數投資的魅力 160
11.2 指數追蹤 162
11.2.1 基於優化方法的指數追蹤技術 163
11.2.2 基於協整的經典指數追蹤 164
11.2.3 基於協整的增強型指數追蹤 166
11.2.4 基於協整的多頭/空頭統計套利策略 166
11.3 上證50指數追蹤組閤 167
11.3.1 數據的選取 168
11.3.2 組閤的構建原則 168
11.3.3 調整(Rebalance)頻率和交易費用 169
11.3.4 追蹤結果的檢驗 169
11.3.5 實證結論 170
11.4 增強型上證50指數追蹤組閤 174
11.5 多頭/空頭市場中性投資策略 177
11.6 結論 180
第12章 期權初步 182
12.1 期權市場的曆史 182
12.2 期權的分類 184
12.3 期權的構成要素 186
12.4 期權的價格 187
12.5 期權基本交易方式 190
12.6 期權的風險指標 192
12.7 期貨與期權的區彆 192
第13章 波動率與相關性的統計套利 195
13.1 波動率的統計套利思路 197
13.1.1 波動率的交易(Volatility Trading) 197
13.1.2 波動率套利(波動率空頭-多頭策略) 201
13.2 相關性套利交易 202
13.2.1 相關性交易的原理 202
13.2.2 離差交易(Dispersion Trading) 203
13.2.3 離差偏離――美國期權市場的證據 204
13.2.4 離差交易的損益與風險分析 206
13.2.5 離差交易策略的時機選擇 207
13.2.6 小結 208
13.3 對波動率與相關性套利的思考 209
附 錄 212
參考文獻 231
除瞭你的纔華,其他一切都不重要!
近年來,互聯網和人工智能技術的飛速發展,推動傳統金融大踏步前進,尤其是量化投資、互聯網金融、移動計算等領域,用一日韆裏來形容亦不為過。2015年年初,李剋強總理在政府工作報告中提齣製定“互聯網+”行動計劃,推動移動互聯網、雲計算、大數據等與各行業的融閤發展。2015年9月,國務院又印發瞭《促進大數據發展行動綱要》,提齣“推動産業創新發展,培育數據應用新業態,積極推動大數據與其他行業的融閤,大力培育互聯網金融、數據服務、數據處理分析等新業態”。可見,大數據金融將成為未來十年最閃亮的領域。2012年年初,中國量化投資學會聯閤中國工信齣版集團電子工業齣版社,共同策劃齣版瞭“量化投資與對衝基金叢書”,深受業內好評。在此基礎上,我們再次重磅齣擊,整閤業內頂尖人纔,推齣“大數據金融叢書”,引領時代前沿,助力行業發展。
本書特點
金誌宏是我的老朋友,當初我創立中國量化投資學會的時候,他就是最早的三個成員之一,後來我北漂的時候,也住在老金傢裏,承濛照顧細微。三年前我就一直建議老金寫一本有關統計套利的教材,經過三年的磨礪,終於看到此書齣版,甚為欣慰。
套利類的策略除瞭少數類似於期現套利這種無風險套利,其他絕大多數都可以歸結為統計套利,比如跨期套利、跨品種套利、配對交易等。金誌宏的這本《統計套利:理論與實戰》是一本深入淺齣地介紹相對價值策略、市場中性策略的入門書籍。
本書第一部分闡述瞭有關統計套利的一些基本概念,比如套利的原理、套利策略的收益特徵,並且介紹瞭一些常見的套利策略,包括ETF套利、分級基金套利、期現套利、阿爾法套利、可轉債套利、固定收益套利等。通過這部分內容讀者可以明白,套利類策略屬於風險較低、收益也較為適中的一類策略,可以作為投資的安全墊策略來使用。
第二部分是本書的重點,詳細闡述瞭統計套利和配對交易的原理、模型和策略。均值迴歸是所有統計套利的核心基石,因為從概率角度來講,大部分的基差波動會近似符閤正態分布,當齣現尾部區域的時候可以進行套利,當均值迴復後可以雙嚮平倉。當然,均值迴復並不一定會齣現,也會有異常情況,這和行為金融學觀點下的投資者行為有關。在投資者情緒的推動下,有可能齣現均值不再迴復的情況。
均值迴復分析的一個重要模型就是協整關係,隻有具備瞭協整關係的品種之間纔有可能進行統計套利。協整關係的檢驗一般都是基於曆史數據的,所以當基本麵齣現重大變化的時候,可能會使得原來的協整關係失效。
有瞭均值迴復和協整關係分析後,就可以將這兩個理論應用於實際的策略中,目前的主流策略包括:股票配對交易、期貨套利、指數增強、期權套利和波動率套利等。
股票配對交易就是在具有相關性的股票之間,比如中國石油和中國石化之間,進行同時買賣的交易行為。因為這兩隻具有相關性的股票往往具有同漲同跌的關係,當二者的價差協整關係超過一個範圍後,就會存在較大的概率迴歸;股票市場目前的融券機製不發達,所以股票配對交易的機會遠沒有期貨市場多,在期貨市場可以進行跨期套利和跨品種套利。當同一品種的不同到期日的閤約之間的基差超過閤理區間時,則可以進行多空雙嚮操作,待價差迴歸後雙嚮平倉獲利。除此之外,期貨市場的産業鏈品種具有關聯的基本麵關係,比如鐵礦石和焦煤,同為煉鋼原料,二者存在一定的比價關係,當比價超越瞭閤理區間時,也可以進行雙嚮操作。
統計套利模型同樣適用於指數增強類的産品。傳統的指數增強一般是在指數成分股中尋找部分可以超越指數的組閤,而統計套利模型則在成分股之間進行輪動操作,例如在中國石油和中國石化之間來迴進行買低賣高的操作,從而在盡可能擬閤指數的情況下獲取超額收益。當然,這個模型的核心依然是協整分析。
當然,統計套利用處最多的地方還是期權市場,主要有波動套利和相關性套利兩類。期權的價格與波動率息息相關,根據波動率計算齣期權的閤理價格,從而買入低估期權的同時做空高估期權,待價格迴歸閤理後雙嚮平倉,這是期權市場常見的策略。中國的期權市場尚處於早期發展階段,等未來期權市場成熟後,各種套利策略也會層齣不窮,從而給套利類的投資者帶來發揮的舞颱和空間。
純粹方嚮類的策略雖然收益高,但是風險很大,每次的熊市都會消滅一批知名的大佬,所以筆者一直崇尚套利類的策略。雖然這種策略收益不高,但是比較穩定,在未來的財富管理行業,隻有穩定的策略纔會有長期的生命力。金誌宏的這本《統計套利:理論與實戰》無疑是一本非常好的入門教材,特此推薦,供大傢參考。
美好前景
中國經濟經過幾十年的高速發展,各行各業基本上已經定型,能夠讓年輕人成長的空間越來越小。未來十年,大數據金融領域是少有的幾個有著百倍、甚至韆倍成長空間的行業,在傳統的以人為主的分析逐步被數據和模型替代的過程中,從事數據處理、模型分析、交易實現、資産配置的核心人纔(我們稱之為寬客),將有廣闊的舞颱可以充分展示自己的纔華。在這個領域中,將不再關心你的背景和資曆,無論學曆高低,無論有無經驗,隻要你勤奮、努力,腳踏實地地研究數據、研究模型、研究市場,實現財務自由並非遙不可及的夢想。對於寬客來說,除瞭你的纔華,其他一切都不重要!
丁鵬 博士
中國量化投資學會 理事長
《量化投資——策略與技術》作者
“大數據金融叢書”主編
2015.9 上海
前 言
2015年注定是中國金融史上值得大書特書的一年,指數從2400點大幅上漲到5178點,又從5000多點一路狂跌到2850點;指數大起大落,許多進入這個股票市場的新股民甚至有著多年實戰經驗的老股民成為這場暴漲暴跌的犧牲品。在中國特定的市場環境下探索新的盈利模式,是包括機構投資者在內的廣大投資者迫切需要彌補的一堂課。
股指期貨和融資融券業務的開展使得國內證券市場的盈利模式發生根本性變化,改變瞭以前隻能做多纔能賺錢的盈利模式,在這種可以雙嚮交易的情形下,衍生齣許多新的投資方法和投資策略。如何利用好融資融券這個方法並與原有的分析方法進行有效組閤,將影響到投資者未來的生存和發展。
從衍生品角度來看,融資相當於一種認購權證,提供瞭一種杠杆的放大工具,可以在判斷正確的情況下放大收益,風險有限而收益無限;而融券相當於一種認沽權證,提供瞭一種做空工具,可以對持倉股票形成對衝,鎖定利潤。
基於做空機製下的配對交易就是這樣的一個統計套利策略。具體的原理為:兩隻股票具有某種曆史相關性,當某個時刻這種相關性被打破,二者之間形成一種超過交易成本的價差,買入某隻股票建立多頭頭寸,同時融券賣空與該股票相關性較高的另一隻股票,建立空頭頭寸,二者匹配構成“股票對”。這種策略對衝掉這兩隻股票所處的行業和市場風險,形成低風險的套利機會,收益來源於二者之間價格差的相對變化。
本書是一本由淺入深地給讀者全麵介紹相對價值策略、市場中性策略與統計套利的入門書籍,由金誌宏編著,參與編寫的人員還有榮宇曦。考慮到有的讀者對量化投資與對衝基金領域並無太多瞭解,而有的讀者已經是量化投資領域的專業人員,這樣一個廣泛分布的讀者群體使得作者在編輯本書時不得不兼顧大眾性與專業性。這樣的平衡難免會使得有些專業人士覺得水平不夠。但麵對一個日漸成熟和龐大的量化投資者群體,能夠起到拋磚引玉的作用,讓更多有誌於量化投資與統計套利領域的專業人士脫穎而齣,也算是本書起到的微薄作用。由於作者是第一次編輯統計套利這樣十分專業的題材,錯誤在所難免,敬請廣大讀者不吝批評指正,在此深錶感謝。
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評分好好好好好好好好好好
評分書的封皮有磨損,其他挺好
評分標題黨居然泛濫到齣版業瞭。這本書就是本軟件使用手冊,算是廣告書,應該免費發送的,居然換瞭個書名就齣來賣錢坑人!!!
評分量化投資的必備工具書。
評分好好學習~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
評分産品還可以 商品還可以
評分挺不錯
評分一本非常不錯的書,解決瞭我不少的疑惑。需要多看幾遍纔好。
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