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基于连续期货的投资组合点差

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基於連續期貨的投資組合點差

本文我們想讓您瞭解如何創建個人綜合工具, 以及如何通過技術分析預測它的趨勢. 我們來分析4個CFD: 小麥, 棉花, 凍牛肉和DJI. 個人工具的構成為: 投資組合[小麥+棉花], 對資產[DJI+牛肉]. 權重選擇一樣的比例- 25%. 我們先來描述一下當前的基本趨勢和影響這些資產走勢的事件.

小麥期貨的CFD交易是按照美元/100蒲式耳. 從年初開始它的牌價下跌18%, 從5月初的最大值 - 下降了三分之一. 主要原因是: 中國國家庫存的穀物銷售和全球產量預期增大

據中儲糧資料顯示, 國家小麥庫存高出去年3倍. 此外公司已收購了2434萬噸新糧食. 因此中國國家糧油資訊中心預計在2014/2015季較往年縮減57%的小麥進口. 並且中儲糧預計2014年5月初至10月份 小麥的國家庫存銷售將達到3200噸. 差不多是一半的庫存, 我們預計繼續縮減庫存的幾率很低了.

據中國國家糧油資訊中心預期, 中國的小麥, 玉米, 水稻今年的總產量預期小幅上漲 1.7% - 達到5.521億噸. 國內需求的增長因經濟增長的放緩(2%). 但是往年的具體的庫存將用於銷售 ,進口將縮減34.3%(1150萬噸). 在我們看來,庫存的銷售和縮減進口是全球糧食價格下降的關鍵因素. 我們認為, 當前的過程是暫時的, 在中國舊的庫存銷售後,糧食的價格將趨於穩定.

在世界人口增長的背景下, 全球糧食產量的提高對沖了需求的增加. 因此應該與全球庫存相比較更正確. 美國農業部預測, 2014/2015季全球小麥庫存上漲值1.9638億噸(2013/2014季該值為1.8677億噸), 增長了5%. 與此同時, 美國小麥庫存可能更為顯著增加19%. 當然, 庫存預期增加對世界價格產生負面影響. 但我們不排除可能因天氣的影響下導致其向下修正.

不排除今年厄爾尼諾颶風的發展, 其已經導致了全球多個小麥產地的乾旱. 從歷史上看, 這種自然現象出現的時間規律間隔為三至八年. 最後的厄爾尼諾現象是在2009- 2010年. 這增加了它依次出現的概率. 更加精確的預測將在幾個星期後出現, 應該指出的是, 2008年由於中國, 哈薩克和烏克蘭地區乾旱, 以及全球庫存降至1.1億噸導致了小麥價格的飛漲.

棉花期貨CFD的單位是美元/英鎊. 在世界市場上常常論包或捆, 重達500英鎊或226.8公斤. 當前全球棉花市場的狀況與小麥相似. 中國2013/2014季底棉花庫存超過年消費的達到4500萬困(1020萬噸). 與此同時, 與小麥一起在五月初就開始在國內市場銷售, 從而導致世界價格下降了約三分之一, 達到5年低點. 當然, 庫存銷售降低了棉花的進口. 預計, 在2014/2015季進口量將下降至10年來的低點-130萬噸. 這導致了世界市場棉花的過剩. 同小麥一樣, 基于连续期货的投资组合点差 我們認識中國的庫存銷售是暫時的因素.

據美國農業部預測, 在2014/2015季棉花的全球庫存較2013/2014上漲6%達到2314萬噸. 我們不排除天氣因素對產量和庫存的影響.

冷凍牛肉期貨CFD單位是美元/100英鎊. 與棉花和小麥下跌所不同, 在年初肉類上漲45%. 下半年初美國牛的數量達到9500萬頭, 是1973年來的最低值. 2012年比當前的價格低30%, 當時牛的數量僅減少3%. 我們不排除在不久的將來數量增加的可能性, 因為. 如小牛的數量只比兩年前少2%. 也許牛肉價格的上漲刺激了美國農民減少奶牛數量, 但效果將在2015年完全可見.

注意, 根據美國農業部預測, 今年該國牛肉產量小幅增加0.4%. 印度是價格上漲的最大贏家. 預計, 出口量將從2012年的140萬噸增長至190萬噸, 增幅35%.

總體而言,全球牛肉產量今年可能增長4%,從2013年的5862萬噸提高到5886萬噸. 這比7%的需求增長少了2倍, 需求從5683萬噸增長至5724萬噸(供給和需求之間的差異就是全球庫存). 這種不平衡, 在我們看來已經引起了冷凍牛肉價格快速增長. 中國今年購買量比去年增加16%. 與此同時,進口牛肉並不占消費牛肉的主角. 因為其進展中國市場份額的3%. 中國是世界上僅次於美國, 巴西和歐盟之後牛肉的第四大生產國. 因此, 我們不排除在中國冷凍牛肉進口的實際額要低於預期. 在這種情況下, 牛肉期貨價格可能會向下調整.

該指數是美國歷史最悠久的指數. 是根據美國最大的30家公司的平均值計算出來的. 所包含公司的總市值達到4.87萬億$. 在九月中旬, Dow達到了歷史的最高值, 之後出現回檔. 目前比年初下降1.2%.

我們不排除美國股市下降可能會繼續. 因為美國年度重要金融事件是結束第三輪量化寬鬆政策(QE3). 這項工作將在10月29日的美聯儲會議進行. 這將是緊縮貨幣政策的下一步. 美國監管機構的行為已經影響到了 貨幣市場, 引起了美元連續12周大幅加強. 投資者認為QE3結束後, 美聯儲將開始提高利率. 當前利率水準為0.25%. 根據大多數的預測, 首次加息將在明年7月份. 利率升高自然提高信貸利率, 這將提高美國公司的成本. 目前, 他們花費高達90%的例如用於股息或股票回購, 通過低廉的貸款成本發展業務. 這一政策極大地促進了牌價上漲值歷史的新高. 加息也會提高債券市場的投資吸引力, 這將與股票市場爭奪資金. 企業分紅可能下跌, 債券收益率將上升.

在進入技術分析之前, 我們想強調的是, 所提出的個人綜合工具[Сotton+Wheat]/[F-Cattle+DJI]並不是固定的,僵化的, 而是包含了一些想法,還可以進一步的思考. 理論上, 可以將基礎部分改為玉米(corn),而報價部分改為JDI和 S&P500 基于连续期货的投资组合点差 或 Nasdaq. 嘗試不同的組合以實現更清晰的信號. 我們這次僅分析我們提出的個人工具.

我們來看一下技術分析的主要信號 基于连续期货的投资组合点差 從下面的圖中可以看出, 價格突破了下跌趨勢通道,這是第一個反轉信號. 突破阻力位0.97726將是重要的事件, 該水準也是分形所在. RSI(13)是價格反轉前的重要信號. 同時趨勢指標"抛物線"給出了看漲信號. 我們可以看到9月份指標形成了"雙底", 圖中紅色區域內.

當前, 震盪指標證實了上漲趨勢. 同時價格上漲超過了 均線, 以上, 呈現出穩步上漲. 我們認為, 立即做多, 止損放置在0.93140水準. 該水準是雙底的位置, 基于连续期货的投资组合点差 工具上漲的潛力要高於風險幾倍, 價格高於1995年的最低值(6.8%). 因此交易具有高收益的應該強調的是, 基礎部分工具(棉花, 小麥)顯示略有超賣. 棉花高於歷史最低值126%(61.68對27.30), 同時小麥的價格 - 280% (512.7 對 232.4). 我們看到, 個人綜合工具的組成使得技術分析的信號更加明顯.

埃尔顿《现代投资组合理论与投资分析(原书第9版)》笔记 第五部分 评估投资流程 第26章 评价投资组合业绩

假设由无风险资产和投资组合A构成的组合的贝塔为 \beta_P ,投资组合A的贝塔为 \beta_A ,无风险资产的贝塔为 \beta_F 。整个组合的贝塔是单个证券的贝塔的加权平均值。因此 \beta_P=X\beta_A+(1-X)\beta_F 。但是,无风险组合的贝塔为0,即 \beta_F=0 。因此, X=\beta_P/\beta_A 。整个组合的预期收益率是单向资产期望收益率的加权平均值。因此, \overline_P=X\overline+(1-X)R_F 。将X换成 \beta_P/\beta_A ,得到

如果基金经理人选择对基金进行主动管理(积极策略),那么衡量基金经理人表现的一个指标就是在相同的风险水平下,主动管理获得的收益率与经理人消极策略的实际收益率之间的差异,这里的消极策略是通过投资于市场组合和无风险资产而实现的。连接无风险资产与市场组合的直线的斜率为 (\overline_M-R_F)/\beta_M ,截距就是无风险利率。市场组合的贝塔为1.因此,直线的方程为

其中, \alpha 是詹森差别收益率的估计值。事实上,在任何一个业绩模型中, \alpha 都被公认为是业绩差异的表现项。

26.2 一个防操纵的业绩指标

其中 \hat <\Theta>统计的是经风险调整后的投资组合溢价收益的估计值。也就是说,投资组合的排序与一个连续复合收益率超出利率 \hat <\Theta>的无风险资产的排序是相同的。此外,T是观测总数, \Delta t 是每次观测之间的时间间隔。这两个变量将业绩指标年度化。在时点t,投资者的收益率(未年化)为 r_t ,无风险利率为 r_0 。在选择系数 \rho 时,要确保对不知情的基金经理人而言,持有基准组合是最优的。

26.3 时机选择

式中, R_ ——基金i在t期的收益率;

如果基金收益率和市场收益率的关系如图26-7所示,那么这些散点的最佳拟合结果是一条直线。在这种情况下,新增的平方向并不能提高拟合程度, c_i 将等于0。如果基金收益率与市场收益率的关系如图26-8所示,那么新增的平方项(拟合结果为曲线)就会提高拟合程度, c_i 降维正数。所以, c_i 是对基金时机选择能力的度量参数。

其中, D=0 ,如果 R_-R_\geqslant 0 ,上行市场;

考虑当 R_-R_ 为不同值时,上述方程的具体形式:

\begin R_-R_ &\quad\quad 方程式 \\ + &\quad\quad R_-R_=a_i+b_i(R_-R_)+e_i \\ 0 &\quad\quad R_-R_=a_i \\ - &\quad\quad R_-R_=a_i+(b_i-c_i)(R_-R_)+e_i \end \\

考察上面的方程式,可以看出 b_i 是上行市场时的贝塔, (b_i-c_i) 是下行市场时的贝塔, c_i 就是上行市场与下行市场的贝塔之差。一个成功的市场时机选择将会有一个正的 c_i 。如果在统计上 c_i 具有显著性,就多少表明基金取得的优异业绩是因为时机选择能力,而不是运气所致。

量化投资经典案例策略与法律分析

投资组合保险技术是Hayne Leland, John O’Brien和Mark Rubinstein于1981年2月创立的一种投资策略,核心思路是让投资组合在风险可控的前提下具有大幅上升潜力,具体手段是对用一部分资产做固定收益投资产生安全垫,作为风险资产的保护。如果对标的价格的随机性做出假设,就可以建立金融工程模型,根据资产价格的走势,使用股指期货动态复制一个看跌股指期权,保护自己投资组合的下行风险。

二、高频交易的秘密

高频交易是量化投资的一种,虽然必然使用程序进行执行,但从策略逻辑而言,和上面提到以趋势投机和系统交易为特征的程序化交易不同。广义的高频交易可能包含的特征有使用超级计算机生成、发送和执行交易指令;使用服务器托管和特别网络缩短信息处理时间;建立和结清交易头寸的时间非常短,尤其不持有隔夜仓;可能会送大量交易指令,又快速撤单。常见的高频交易策略包括自动做市商交易(Automated Market Trading, AMMs),流动性回扣交易(Liquidity Rebate Trading),闪电订单(Flash Orders)和暗池(Dark Pool)。

无独有偶,前文提到《说谎者的扑克牌》的作者Michael Lewis于2014年3月中旬,出版了一本新书《闪击者》(Flash Boys),书中的基本对高频交易持批评态度。作者主要强调抓住高频交易捕捉微观价差这一事实,为私人交易所鸣不平。但没有考虑高频交易具有不同目的的多种策略,另外作为连续交易的市场,高频交易整体上为市场提供了流动性,和其对应的风险补偿。

(二)高频交易的天敌:3 Red Trading, Panther Energy Trading和幌骗交易

2014年11月,美国商品期货交易委员会(CFTC)发布公告,芝加哥投资公司3 Red Trading LLC以及交易员Igor B. Oystacher涉嫌利用“幌骗”(spoofing)手段及欺诈设备操纵市场,对其发起诉讼。据CFTC的指控文件,Oystacher在359790份交易合约中累计进行1316次“幌骗”交易。同期,CME向Oystacher处以15万美元的罚款和一个月的市场禁入,Oystacher同意支付罚款并接受处罚,但对于违规行为既不承认也未否认。后来据金融博客Zero Hedge评论, Oystacher通过发现僵化的高频交易市场漏洞,从而操纵了其他的高频交易者。

2015年11月3日,美国联邦法院裁定Panther Energy Trading公司的负责人Michael Coscia在商品交易欺诈以及幌骗(spoofing)罪名成立,这是美国2011年多德-弗兰克规定出台以来,关于其中“防欺诈法规”的首个案例,也是全球的首宗刑事起诉。

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在欧洲,欧盟的《金融工具市场指令II》(Markets in Financial Instruments Directive II, 简称MiFID II)致力于以投资公司作为执行主体,计划引入一系列安全保护措施,综合考虑价格、成本、速度、指令执行可能性、规模、性质等多种因素后执行客户指令。即针对使用算法交易的市场参与者,也针对发生算法和高频交易的交易场所。期间,德国联邦金融管理局认为针对高频交易的监管迫在眉睫,但MiFID II草案的审议时间较长,为控制德国交易场所内高频交易可能带来的风险,于2012年9月出台了全球第一部专门针对高频交易的监管草案,并分别于2013年2月、3月在德国众议院与参议院通过。2014年4月15日,欧洲议会通过包含一系列限制高频交易措施的《金融工具市场指令II》。

美国证监会SEC则于1998年启动监管框架改革,引发了持续至今的美国金融市场结构变革,美国全国市场系统规则(Regulation NMS,简称Reg NMS)强调由市场作为主体执行客户指令,超过一半的机构投资者的交易系统的算法报单遵循SEC国家最佳竞价原则(National Best Bid or Offer,NBBO),以“最优价格”为标准履行“最佳执行”义务,形成了统一的金融市场结构,为高频交易的发展提供了制度基础。随后,高频交易在良好的政策和市场环境中,市场份额、收益和影响力迅速上升,也引起立法者和监管者的关注。这些年美国证监会SEC和美国商品期货交易委员会CFTC陆续出台了一系列与高频交易有关的监管措施,具体包括:

2015年11月3日,美国联邦法院裁定高频交易员迈克尔•科斯夏(Michael Coscia)在商品交易欺诈以及幌骗(spoofing)罪名成立,这也是美国托德弗兰克法案( Dodd Frank Act)规定2011年出台以来关于其中“防欺诈法规”的首个案例,也是全球针对这种违法交易行为的首宗刑事起诉,具有里程碑的意义。