传统的协整套利是找到两只相关性较高的交易标的,在两者价格出现大幅度背离时,做多低价标的,同时做空高价标的,后期两者出现价格回归之后,同时平仓止盈。
高相关性的交易标的,一定在影响因素中具有非常大的共性。比如A股当中所有的银行股;航运业中的海运公司,航空公司;家电行业的格力,美的等等。期货市场当中也有很多高相关性的交易标的,比如豆粕、豆油和豆一之间、铁矿石、焦炭、螺纹钢之间、黄金与白银之间等等;对于外汇市场来说,除了上文提到的欧元和瑞郎,还有澳元与纽元、英镑和欧元、加元和原油等等。这类高相关性的交易标的俯拾即是,即便不通过数据量化也能够断定其可用于协整套利。然而,难点并不在这。
美国三大股指的百分比走势图,容易看出三者之间具有同涨同跌的显著特性。如果我们想要设计配对套利模式,会碰到一个非常棘手的难题:三大股指之间虽然相关性极高,但在报价上互不交叉,无法运用买入低价标的卖出高价标的的传统思路;当然,我们可以计算纳斯达克和标普500指数之间的差值,依据差值的变化特征,来做套利框架的搭建依据。如果差值曲线表现出明显的回归均值特征,那么套利模型可以快速搭建起来;但遗憾的是,股指之差并没有表现出回归性,反而具有明显的趋势性,虽然趋势性强度远不及三大股指中任一个的表现。这与我们在前期分析报告中提到的美瑞和欧美之间的套利难题一样,无法解决(强行设计的套利模型会造成较高风险)。
引入非线性分析思路,结果将大不相同。以日线级别的分形结构形成为依据,当纳斯达克100指数分形点走完之后,道琼斯指数往往还处在分形左侧形成过程当中(依据图中表现出的明显先后顺序)。如果纳斯达克指数形成顶分形,则在同一时间做空道琼斯指数;当纳斯达克指数形成新的底分形时,平仓之前空单,并开立多单。如此可依据高低点形成的先后顺序,搭建不错的跨品种套利模型。需要强调的是,无论是套利还是自营,并不是依据一个完整交易系统或者说模型就可以高枕无忧,还需要对当下的经济环境及市场热点进行分析,以决定是否进场参与交易信号(或套利信号)。
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