金融工程研究:基于残差分析的大类资产轮动策略

　　大类资产轮动的特殊性

　　传统的跨品种套利通常存在于相关联产品之间或位于同一产业链的上下游。相比于商品间的跨品种套利策略,大类资产轮动策略存在大类资产间相关性低、比价(或价差)均值回复特性弱的特点。基于以上事实,在制作黄金与原油轮动策略过程中,我们在考察协整残差项均值回复特性的同时,格外关注大类资产间的协整关系是否发生突变,并在协整关系因外部事件冲击而发生突变时,使用其他轮动策略。

　　从协整出发

　　普通的跨品种套利由于套利品种间具有可替代性或处于同一产业链的上下游,因此品种间相关度较高并具备较强的协整性;而大类资产间的协整残差项则表现为:均值回复周期较长,且均值回复特性容易被打破的特点。有鉴于此,我们通过引入谱分析方法确定计算波动率值所需的数据长度,并以此为基础构建协整条件下的大类资产轮动策略;同时,我们通过使用小波分析方法对不同大类资产间的协整关系进行检测,以防止突发事件的影响;此外,当两类资产间不协整时,我们通过引入相对强弱指标来实现资产轮动。

　　WTI原油与伦敦金轮动策略应用

　　依据两类资产不协整时是否实施轮动策略,我们将策略区分为两种,并发现从夏普率角度看,当两类资产不协整时,若通过相对强弱指标来实施轮动策略,则可得到更好的效果。同时,依据相对强弱指标构建的策略可在两类资产不协整时,提供较为显著的收益。此外,通过比较发现,使用谱分析方法主动寻找合适的数据长度方法以计算波动率值的方法在收益、稳定性两方面能给策略带来更好的效果。

　　不同期货品种间的套利应用

　　同时,我们将该策略应用于股指期货沪深300合约和股指期货中证500合约(IF主力合约与IC主力合约)间套利,仅以日频换仓为例,发现亦可取得不俗效果:IF与IC主力合约间的跨品种套利的年化收益为33.50%,最大回撤-7.34%;其中,该策略在2015年下半年的年化收益达55.70%,最大回撤-7.34%,2016年(截止8月31日)的年化收益和最大回撤分别为18.81%、-4.12%。