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期貨投資步驟范文第1篇

國慶長假接到可可（小名）一同去看海的要約，讓記者有幸再次走近這位80后小資女生，并了解到她玩樂股指期貨的傳奇故事。記得認(rèn)識可可是緣于半年前的一次朋友聚會，窈窕身材、笑容可掬，陽光向上，是記者對可可的基本印象。后經(jīng)朋友介紹，才知可可出生在美麗的膠東半島，父母均長期從事金融行業(yè)，2003年如父母愿考入香港大學(xué)金融系，大學(xué)畢業(yè)后自主創(chuàng)業(yè)在北京和山東老家開有國際知名化妝品專賣店，可謂是才女+財女集于一身。

大學(xué)玩恒指期貨

可可不僅是個弄潮兒，而且還是個活學(xué)派。可可家中有不少人做股票、期貨投資，耳濡目染之下，她在上高中時就不時跑到證券、期貨交易大廳替家人們操作，感受盈虧帶來的那份刺激?？忌舷愀鄞髮W(xué)后，她更是興趣濃厚，結(jié)合自己所學(xué)專業(yè)獨個兒玩過恒指期貨，時常讓家人們捏一把冷汗?！肮芍钙谪泴Υ蠖鄶?shù)投資者而言可能還有些陌生，甚至有點可望而不可及的感覺，但一旦你掌握了它的一些操作規(guī)律，就有可能被你輕松玩轉(zhuǎn)”?？煽深H為老道地說道。

提起恒指期貨，她顯得頭頭是道。市場從來都是“大魚吃小魚，小魚吃蝦米”，一般期指的大戶總會有手段來控制局面，拉升或者打壓成分股中權(quán)重大的股票影響現(xiàn)貨市場，從而拉高或壓低期指的走勢，這在香港市場比較典型，如中移動（0941）股份是被市場公認(rèn)的風(fēng)向標(biāo)，因它的盤子相對比匯豐（0005）要小，股價亦低很多，但權(quán)重位居第二，容易被大戶基金左右。此外，匯豐、長實為首的地產(chǎn)股份也是基金持倉對象，它們的走勢也直接影響到指數(shù)的變化，因此，可可在做恒指期貨投資時，很是留意這些權(quán)重股。

“即日鮮”即超短線交易是可可操作恒指期貨的崇尚策略。這種交易方式主要依賴于技術(shù)性分析，比方說，在投資期間，可可都會在當(dāng)日收市后測算次日的走勢，經(jīng)過多次交易與投資經(jīng)驗積累后，一般情況下她能夠大概預(yù)測到短期的阻力位、支撐位及中軸點位，只是在交易當(dāng)中，她的不同心理因素變化會影響收益結(jié)果。

可可說，股指期貨是高風(fēng)險高回報投資品種，具有較大的杠桿效應(yīng)。香港市場又經(jīng)常會出現(xiàn)跳空缺口，當(dāng)日的漲跌波動較大。因此，及時設(shè)好止損，控制風(fēng)險是十分重要的。尤其是對資金額度有限的一般散戶來說，當(dāng)市況出現(xiàn)與自己期望相反的走勢時，若不及時止損，時刻會有爆倉的風(fēng)險。除此之外，投資時切忌“手癢”，并要具有敢于承認(rèn)失敗的勇氣。貪婪的心理是操作股指期貨的大忌，做了一單、二單賺了，還想做三單多賺，最后的結(jié)果往往是盈利回吐，甚至還出現(xiàn)倒虧，最后以后悔收場。

恒指期貨最為關(guān)鍵的操作技巧在于與現(xiàn)貨指數(shù)之間的無風(fēng)險套利。可可對記者詳細(xì)講解了她曾做過的一份合約。該合約一攬子股票組合與香港恒生指數(shù)構(gòu)成完全對應(yīng)，交割市場價值為75萬港元，對應(yīng)于恒生指數(shù)15200點（恒指期貨合約的乘數(shù)為50港元），比實際指數(shù)15124點高76點。市場年利率為6%，一個月后收到5000元現(xiàn)金紅利。

步驟1：賣出一張恒指期貨合約，成交價位15200點，以6%的年利率貸款75萬港元，買進(jìn)相應(yīng)的一攬子股票組合；

步驟2：一個月后，收到5000港元，按6%的年利率貸出；

步驟3：3個月后交割。此時在期現(xiàn)兩市同時平倉。該交易從中收回的資金數(shù)都是相同的760000港元，加上收回貸出的5000港元的本利和5050港元，共計收回資金765050港元；

步驟4：還貸，750000港元3個月的利息為11250港元，共計需還本利761250港元，則765050-761250=3800港元為可可獲得的凈利潤。正好等于實際期價與理論期價之差（15200-15124）×50港元=3800港元。

正因為掌握了恒指期貨操作的一些基本原則與技巧，可可總是盈多虧少，在大學(xué)期間月掙幾千港幣已是家常便飯，加上獎學(xué)金和父母供給，她的四年香港大學(xué)生活過得有滋有味，更不用說現(xiàn)在的可可淘金恒指期貨的輕車熟路了。

意外的是，大學(xué)畢業(yè)后，天才可可并未從事金融行業(yè)，而是選擇了做國際化妝品品牌?？煽烧f：“把股指期貨作為一種業(yè)余愛好可能會比作為一種職業(yè)輕松得多，收獲卻未必會少，因為決策越多，往往失誤就會更多，我所做的只需要該出手時就出手”。

收益裝點品質(zhì)生活

滬深300股指期貨合約自2010年4月16日起正式上市交易；可可也沒少在滬深股指期貨上淘金，裝點她的品質(zhì)生活。操作中，她十分關(guān)注中國銀行、中國石化、G寶鋼、G長電、G聯(lián)通、中國國航、大秦鐵路等對指數(shù)影響較大的個股。

可可說，滬深300股指期貨市場實行的保證金制度、強(qiáng)行平倉制度、限倉制度、每日無負(fù)債結(jié)算制度等都是與證券市場不同的，充分了解這些交易制度對控制風(fēng)險交易有非常大的幫助。她炒股指期貨有嚴(yán)格的倉位控制原則，絕不會孤注一擲。一般而言，未獲利的隔夜持倉控制在資金的30%以下。

股指期貨可做多、也可做空。受股票、房地產(chǎn)投資的傳統(tǒng)思維限制，大多數(shù)投資者對做多較有興趣，對做空總覺得有點不踏實，從而錯過了不少賺錢的機(jī)會。在可可看來，多空投資是動態(tài)戰(zhàn)略管理，兩年多來，她的做空股指期貨的盈利部分并不比做多少。

對于風(fēng)險掌控，可可認(rèn)為當(dāng)前國內(nèi)股指期貨市場的風(fēng)險主要來自四個方面—價格波動、保證金交易杠桿效應(yīng)、交易者的非理性投機(jī)和市場機(jī)制是否健全。其中，投資者需主要關(guān)注的是來自于期貨本身的交易機(jī)制的風(fēng)險。為了規(guī)避期貨市場的風(fēng)險，可可有三條風(fēng)險掌控原則：一是控制好保證金的占用比率，持倉比例從不超過30%。二是十分注重合約到期時交割，控制合約到期風(fēng)險。三是從不把套期保值做成投機(jī)交易，根據(jù)自己的投資規(guī)模制定相應(yīng)的套期保值計劃。

當(dāng)記者問及操作股指期貨與操作股市有何關(guān)鍵性建議時，可可強(qiáng)調(diào)了三點：一是不抱僥幸心；股市再跌也不會虧完，而股指期貨就不存在這種僥幸，發(fā)現(xiàn)方向不對及時止損比什么都重要。二是不做賭徒；股指期貨與賭大小的賭徒心理格格不入，切忌贏錢時害怕，虧錢時就膽大。三是交割要及時；合約要及時換月，挑選買賣最活躍的月份交易，同時，還要避免做不活躍合約。

現(xiàn)實生活中的可可舉止十分莊重文雅，而在股指期貨市場她則儼然換成了另外一個人。據(jù)她媽媽介紹說：“這孩子在期市跟她老爸一樣有血性，膽子很大、敢搏，一旦發(fā)現(xiàn)錯誤總是大刀闊斧地斬倉。今年上半年她兩度出擊做空，賺取了180萬收益。到9月7日期指上漲了逾百點，一直做空的她一下虧了近160萬，這瘋姑娘毅然‘割肉’，讓我們做父母的很是緊張。不過，在此后的幾個交易日她不斷加倉空單，隨著期指盤整一周之后，開始新一輪的下挫，國慶前一周直接跌破2300、2200點兩個整數(shù)關(guān)口。而可可不斷的加碼空單，最終不僅將損失的160萬悉數(shù)掙回，并且還多掙了近40萬?！?/p>

可可的爸爸說，雖然這孩子喜歡業(yè)余玩股指期貨，但她太有天賦，操作能力大大勝過保守的他，他和她媽還是捉摸著為她開通了IB業(yè)務(wù)，并在關(guān)鍵時刻允許她動用全家8個期指賬戶的上億資金，以便操作時可多單、多手加倉，她個人最高持倉曾達(dá)到30%的倉位、保證金超過3000萬，其作風(fēng)著實剽悍。今年以來，可可少說也盡賺了200多萬。

期貨投資步驟范文第2篇

關(guān)鍵詞:金屬商品期貨；價格指數(shù)；PPI

JEL分類號:G18　中圖分類號:F830　文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A　文章編號:1006-1428(2011)10-0075-04

一、引言

國外歷史經(jīng)驗表明，金屬商品期貨價格指數(shù)是宏觀經(jīng)濟(jì)景氣的預(yù)警指示器，也是金融指數(shù)創(chuàng)新的重要組成部分，金屬商品期貨價格指數(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展對一國宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控、物價的監(jiān)督管理及優(yōu)化投資等都具有現(xiàn)實的經(jīng)濟(jì)意義。

第一，金屬商品期貨價格指數(shù)為宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控提供了一種參照。由于金屬商品期貨價格的形成是建立在交易者對金屬未來價格的理性分析基礎(chǔ)上，因此金屬商品期貨價格是金屬價格指數(shù)的先行指標(biāo)，對未來價格走勢具有很強(qiáng)的預(yù)測性。國外不少國家先后開發(fā)了金屬期貨價格指數(shù)，其中最具代表性的是倫敦金屬期貨交易所的LMEX金屬期貨指數(shù)，它作為生產(chǎn)者物價指數(shù)(PPI)的先行指標(biāo)能比較好地預(yù)測PPI走勢。

第二，金屬商品期貨價格指數(shù)是政府部門監(jiān)控金屬商品期貨市場的重要工具。隨著我國市場經(jīng)濟(jì)的逐步完善，金屬商品期貨市場將會成為我國市場經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。與股票價格指數(shù)類似，政府監(jiān)管部門需要能全面綜合反映金屬商品期貨市場發(fā)展的金屬商品期貨價格指數(shù)，以利于了解將來金屬商品價格走勢.制定相關(guān)的指導(dǎo)政策。

第三，為相關(guān)金屬生產(chǎn)、流通和消費企業(yè)提供低成本、高效率的風(fēng)險管理手段。理論研究和實踐都表明，金屬商品期貨指數(shù)的上市能為金屬生產(chǎn)、消費企業(yè)提供良好的套期保值工具，從而達(dá)到穩(wěn)定生產(chǎn)經(jīng)營的作用。

二、文獻(xiàn)綜述

國外學(xué)者從期貨價格與宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間相關(guān)性的角度研究商品期貨的價格發(fā)現(xiàn)功能，并進(jìn)行了大量實證檢驗來論證期貨指數(shù)是貨幣政策制定與調(diào)整的重要先行指標(biāo)。Hoffman(1932)認(rèn)為期貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能是指期貨價格能夠提前反映出現(xiàn)貨價格未來的變動趨勢。Halpern和Warsager(1998)研究了商品期貨指數(shù)與通貨膨脹之間的相關(guān)性，以論證商品期貨指數(shù)用于宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測的貢獻(xiàn)。ThomasSehneeweis、Riehard Spurgin(2000)認(rèn)為商品指數(shù)開始以金融創(chuàng)新產(chǎn)品像指數(shù)期貨、指數(shù)期權(quán)等風(fēng)險規(guī)避類金融工具的標(biāo)的指數(shù)而出現(xiàn)。

我國金屬商品期貨指數(shù)的研究還處于探索階段，國內(nèi)研究目前主要集中在金屬商品期貨指數(shù)的編制上。蘇均和，劉飛(2005)研究了我國金屬商品期貨指數(shù)編制的必要性和可行性，并提出了較為可行的編制方案。徐國祥、李宇海(2009)總結(jié)和研究了商品期貨指數(shù)編制理論和方法，梳理了國外商品期貨價格指數(shù)編制的成功經(jīng)驗，確定了“持倉量”滾動型方案為最優(yōu)方案。楊陽、萬迪(2010)利用上海期貨交易所陰極銅和鋁套期保值持倉和投機(jī)持倉數(shù)據(jù)，構(gòu)建了套期保值情緒和投機(jī)情緒兩個指標(biāo)，分析了不同投資者情緒對我國金屬期貨市場收益和波動的影響。而關(guān)于我國金屬期貨價格指數(shù)和PPI的關(guān)系及其經(jīng)驗檢驗的研究，國內(nèi)學(xué)者的相關(guān)研究還很少。周焯華、宋旺江(2011)仿照張樹忠、李天忠和丁濤(2006)的研究思路，以2005年1月4日至2009年11月30日為樣本研究期，分別檢驗了FPI對采掘類PPI(MPPI)、加工類PPI(PPPI)和PPI的影響，論證了我金屬期貨價格指數(shù)可以作為PPI的先行指標(biāo)，能夠提前2個月預(yù)測，但是遠(yuǎn)小于國外研究的通常先行時間。究其原因，一方面是其指數(shù)編制的方法選擇欠妥，另一方面是因為樣本期間投機(jī)情緒嚴(yán)重，導(dǎo)致結(jié)果不理想。

本文研究與前面學(xué)者的研究在以下方面存在不同，首先，采用“持倉量”滾動型這種最優(yōu)方案來編制金屬商品期貨指數(shù)。其次，我們選擇以2008年1月1日到2011年4月31日為樣本期，檢驗近三年金屬商品期貨指數(shù)是否能反映PPI走勢。最近的研究表明，近年來期貨市場功能趨于成熟和完善，而之前的市場投機(jī)氛圍嚴(yán)重。所以把近三年作為研究時間段，對于以后預(yù)測PPI走勢更可靠。

三、倫敦金屬期貨交易所指數(shù)(LMEX)

倫敦金屬期貨交易所指數(shù)(LMEX)的權(quán)重確定原則為:以每種金屬前5年的全球平均產(chǎn)量及期間內(nèi)在LME市場平均的交易流動性來確定，從而確保各個品種的權(quán)重能夠真實、有代表性地反映整個金屬市場的價值。各金屬品種現(xiàn)有權(quán)重見圖1:

LMEX的指數(shù)價值是將每一金屬品種最近3個有效月合約的第3個星期三的收盤價加起來，乘以相應(yīng)的品種權(quán)重，再乘以一個常數(shù)計算而得。具體公式如下:

LMEX指數(shù)=『WAL×(ALlmnth+AL2mnth+AL3mnth)]+[其他5個品種同樣的計算結(jié)果]xC0xl00

其中:WAL=鋁(AL)的權(quán)重；ALlmnth=第一個有效月的第三個星期三的鋁期貨的收盤價:AL2mnt=第二個有效月的第三個星期三的鋁期貨的收盤價:AL3mnt=第三個有效月的第三個星期三的鋁期貨的收盤價；C0=0.002593529f該常數(shù)是通過規(guī)定1999年1月4日的LMEX指數(shù)值為1000，然后以當(dāng)時各品種的相關(guān)收盤價格根據(jù)上述公式倒算出來的，每次調(diào)整權(quán)重時，該常數(shù)也相應(yīng)改變，以達(dá)到平衡指數(shù)的目的)。

四、我國金屬商品期貨指數(shù)(MFI)編制

1、指數(shù)構(gòu)成品種的選擇。

以上海期貨交易所上市的銅、鋁、鋅三大類金屬的主力合約品種為樣本。2010年銅、鋁和鋅三大基本金屬產(chǎn)量為3065萬噸，約占當(dāng)年十種有色金屬產(chǎn)量的84％，交易量大，對市場有較大的影響力。銅鋁鋅期貨流動性強(qiáng)，能夠敏感反映市場供求關(guān)系，是工業(yè)需求的主要原料，對宏觀經(jīng)濟(jì)分析具有預(yù)警作用，符合指數(shù)設(shè)計的目的。2011年3月24日鉛期貨上市后，四種大類基本金屬能占到有色金屬產(chǎn)量的97％，如果以銅鋁鉛鋅四種有色金屬為基準(zhǔn)，編制中國有色金屬期貨指數(shù)更加具有權(quán)威性。

2、價格的收集。

通過上海商品交易所，取得各個品種每個合約的每日價格，價格取每天的結(jié)算價。時間跨度是從基期2008年1月1日到2011年4月31日。另外還收集各個品種每個合約每天的持倉量數(shù)據(jù)，用于指數(shù)編制的權(quán)數(shù)計算。

3、基期的選擇。

從指數(shù)基期點數(shù)來看基本上均設(shè)為100或1000。

本方案以2008年的第一個交易日作為基期。

4、編制方法的確定。

由于本文編制的指數(shù)是要反映整個金屬期貨市場的價格水平，結(jié)合國際權(quán)威商品指數(shù)的研究方法.本文采用加權(quán)算術(shù)平均法的編制方法。首先，計算每個指數(shù)品種的平均價格。每個指數(shù)品種的平均價格的計算以該品種所有上市合約的持倉量為權(quán)數(shù)，所有上市合約的加權(quán)價格加權(quán)計算而成。計算公式如下:

其次，采用基準(zhǔn)對比的方法求出各個指數(shù)品種的單個簡單價格指數(shù)。計算公式是:

最后，以各個指數(shù)品種的最近3年滾動加權(quán)平均產(chǎn)量為權(quán)數(shù)，各個指數(shù)品種的簡單指數(shù)加權(quán)計算出金屬期貨價格指數(shù)，計算公式如下:

5、權(quán)重的確定。由于我們要編制的是金屬商品期貨指數(shù)，可以作為權(quán)重的有:進(jìn)口量、消費量、成交量、產(chǎn)量、持倉量、交割量。從數(shù)據(jù)可得的角度以及反映國內(nèi)市場的價格變動趨勢的定位來看，我們最終考慮采用各個指數(shù)品種最近36個月(近期權(quán)數(shù)50％，次近期權(quán)數(shù)30％。次次近期權(quán)數(shù)20％，其中近期是指過去12個月，次近期是指過去12個月至24個月，次次近期是指過去24個月至36個月)的滾動加權(quán)平均年產(chǎn)量作為權(quán)重，指數(shù)品種第t期的權(quán)重計算公式如下:

對于2011年3月24日新品種鉛期貨上市，以上市日為基準(zhǔn)日，在指數(shù)上添加新品種的權(quán)重，并進(jìn)行系數(shù)修正。調(diào)整系數(shù)的具體計算方法:在新品種上市日，金屬商品期貨價格指數(shù)中未添加新品種的數(shù)值與添加了新品種后的數(shù)值之比，即為當(dāng)日的調(diào)整系數(shù)，這個調(diào)整系數(shù)延續(xù)應(yīng)用至下一個新品種上市重新計算新的調(diào)整系數(shù)為止。

6、指數(shù)的計算。

指數(shù)的計算按照前面提到的三個步驟進(jìn)行。

第一步，計算每個指數(shù)品種的平均價格。首先查詢到每個指數(shù)品種各合約在當(dāng)天的結(jié)算價格.然后查詢到各個合約在當(dāng)天的持倉量，最后以持倉量為權(quán)數(shù)將各合約的結(jié)算價格加權(quán)。

第二步，采用基準(zhǔn)對比的方法求出各個指數(shù)品種的單個簡單價格指數(shù)。

第三步，以各個指數(shù)品種的最近3年滾動加權(quán)平均年產(chǎn)量為權(quán)數(shù)，各個指數(shù)品種的簡單價格指數(shù)加權(quán)計算出金屬期貨價格指數(shù)，再乘以修正系數(shù)。

根據(jù)以上三個步驟，以2008年1月至2011年4月31日各金屬期貨品種收盤價格和上述各品種的權(quán)數(shù)，作者對金屬商品期貨價格指數(shù)進(jìn)行了試算，繪制了金屬期貨價格指數(shù)的圖形。

五、金屬商品期貨指數(shù)和PPI關(guān)系的實證研究

MFI對PPI的傳導(dǎo)作用可以從圖3看出，MFI對價格反應(yīng)更加靈敏，提前反映了PPI的走勢，2008年4月MFI開始下滑，PPI跟著在9月份開始下跌；2009年1月MFI開始上升，PPI在8月開始上漲。可見，MFI在很大程度上能夠提前指引PPI的走勢，同時，MFI比PPI對市場更為靈敏。下面對它們之間的關(guān)系進(jìn)行研究。由于只有在平穩(wěn)變量之間或存在協(xié)整關(guān)系的非平穩(wěn)變量之間才能進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗，如果對非平穩(wěn)的時間序列做格蘭杰檢驗會產(chǎn)生偽回歸問題，因此按如下步驟進(jìn)行。

1、單位根檢驗。

分別對MFI和PPI進(jìn)行ADF單位根檢驗，結(jié)果見表1。由表1的檢驗結(jié)果可知，MFI和PPI兩個初始時間序列都是非平穩(wěn)的，一階差分后也都是非平穩(wěn)的，但二階差分后都趨于平穩(wěn)，即它們都是二階單整序列。

2、協(xié)整檢驗。

上面單位根檢驗表明，MFI和PPI序列都是二階單整的，說明它們之間可能存在一個長期的穩(wěn)定關(guān)系。下面對它們進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗，根據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則確定滯后階數(shù)為2。表2顯示在MFI和PPI之間存在一個協(xié)整關(guān)系，即存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

3、Granger因果檢驗。

從協(xié)整檢驗得出MFI和PPI存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，因而可以進(jìn)行Granger因果檢驗。由檢驗結(jié)果可見，滯后1-2期的MFI不是PPI的Granger原因的假設(shè)成立的概率均小于1％，滯后3-5期的MFI不是PPI的Granger原因的假設(shè)成立的概率均小于5％，MF1對PPI的引導(dǎo)作用十分明顯。

六、結(jié)論及建議

利用“持倉量”滾動型方案這種最優(yōu)的指數(shù)編制方案來編制我國金屬商品期貨指數(shù)，以最近三年為研究樣本區(qū)間，然后利用得出的MFI數(shù)據(jù)實證檢驗MFI和PPI的關(guān)系，研究結(jié)論表明:我國金屬商品期貨價格指數(shù)(MFI)能夠提前5個月預(yù)測PPI的基本走勢，可以作為PPI的先行指標(biāo)。這也表明，我國金屬期貨市場功能近年來已趨于完善，價格發(fā)現(xiàn)功能得以較好體現(xiàn)。這是從本文經(jīng)驗研究結(jié)果直接得出的一個重要結(jié)論。

期貨投資步驟范文第3篇

關(guān)鍵詞:股指期貨;期現(xiàn)套利;股票現(xiàn)貨組合

作為金融期貨的一種,股指期貨將是我國首推的一款金融衍生產(chǎn)品｡無論從市場體制､法制法規(guī),還是到對投資者的風(fēng)險教育等方面,股指期貨的外部條件都已基本完善｡因此,廣大投資者都在熱盼滬深300指數(shù)期貨的推出｡

期現(xiàn)套利憑借其能夠同時在期貨市場和現(xiàn)貨市場進(jìn)行交易,以及利用價格差異賺取利潤的優(yōu)點,必定在我國股指期貨推出初期為廣大機(jī)構(gòu)投資者所用｡為此本文重點探討了股指期貨期現(xiàn)套利策略,以便為投資者介入股指期貨提供借鑒｡

1 期現(xiàn)套利簡介

1.1 期現(xiàn)套利的概念

所謂股指期貨期現(xiàn)套利交易,就是指一旦股指期貨的市場價格偏離了其理論價格的某個價格區(qū)間(即考慮交易成本時的無套利區(qū)間),投資者通過賣出高估的期貨合約或現(xiàn)貨､同時買入被低估的期貨合約或現(xiàn)貨的方式達(dá)到獲利的目的｡

在我國,由于滬深300指數(shù)期貨在到期日必然收斂于現(xiàn)貨指數(shù)(即滬深300指數(shù)),所以,指數(shù)期現(xiàn)套利在一定程度上可以視為一種無風(fēng)險的投資策略｡

1.2 股指期貨期現(xiàn)套利的流程

套利的利潤來源于期貨和現(xiàn)貨間相對價格的變動,而同時做多做空的結(jié)果也使套利交易毫無風(fēng)險｡具體流程如圖1所示:

圖1 股指期貨期現(xiàn)套利流程圖

1.3 股指期貨期現(xiàn)套利模型的建立

(1)發(fā)現(xiàn)套利機(jī)會｡

首先,計算股指期貨理論價格;

按股指期貨持倉成本定價模型,股指期貨理論價格為:

以理論價格為標(biāo)準(zhǔn),當(dāng)實際價格高于理論價格時,代表市場高估期貨價格,只要高估幅度超過執(zhí)行套利的交易成本,按低買高賣原則,可以買現(xiàn)貨同時拋空期指來套利｡反之,如果股指期貨價格較低,且低估幅度大于交易成本,投資者可買期指賣現(xiàn)貨來套利｡

最后,估算交易的成本｡

套利交易需要同時買賣現(xiàn)貨及期貨指數(shù),交易成本包括現(xiàn)貨買賣成本及股指期貨買賣成本｡加上套利時建立的多空倉必須在到期日前平倉,現(xiàn)貨及期貨均是雙邊交易,總成本包括雙邊交易的總成本｡

(2)建立無套利區(qū)間｡

交易成本圍繞股指期貨理論價格形成無套利區(qū)間,股指期貨市場價格跌入該區(qū)間內(nèi)就無法套利,一旦股指期貨市場價格超出無套利區(qū)間,就可以進(jìn)行套利｡無套利區(qū)間如下:

2 針對滬深300指數(shù)的股票現(xiàn)貨組合的選取

股指期貨期現(xiàn)套利的主要難度與技巧便是股票現(xiàn)貨組合的構(gòu)建｡這是由于指數(shù)對應(yīng)的是一攬子成分股｡目前股票現(xiàn)貨組合構(gòu)建的方法有三種:指數(shù)化投資的完全復(fù)制配備技術(shù)､指數(shù)化投資的增強(qiáng)型配備技術(shù)和利用交易型開放式指數(shù)基金(ETF)｡針對滬深300指數(shù),期現(xiàn)套利尚沒有理想的現(xiàn)貨標(biāo)的｡

如何以盡可能少的權(quán)重股來比較完善地復(fù)制現(xiàn)貨指數(shù)是期現(xiàn)套利中的關(guān)鍵｡以下的研究,將采用最小二乘法來選取盡可能少的權(quán)重股,以更好的復(fù)制滬深300指數(shù),使得指數(shù)期現(xiàn)套利在實際操作中切實可行｡

(1)樣本的選取｡

本文選取滬深300指數(shù)和滬深300板塊中權(quán)重占比最高的30只股票的15分鐘價格,各因素的累計收益率為 (n代表各樣本的編號),樣本期間從2007年1月19日至2007年4月24日｡具體數(shù)據(jù)如表1所示:

由以上得出,所有30只權(quán)重股可以解釋滬深300指數(shù)變動的99.8%,整個模型的擬合程度非常高,p值幾乎為0｡同時股票組合收益率與滬深300指數(shù)的收益率非常接近,幾乎可以替代滬深300指數(shù)｡但是要同時對30只個股進(jìn)行交易操作無疑是件非常困難的事情,所以還必須將權(quán)重股簡化,以盡量少的股票來復(fù)制出比較完美的滬深300指數(shù)｡

(2)股票現(xiàn)貨組合的選擇｡

在以上分析的基礎(chǔ)上,可以從中選取出15只權(quán)重最大的個股｡雖然這15只權(quán)重股的組合擬合度非常高,但是股票的個數(shù)還是相對較多,操作也會帶來一定的不便｡因此,還需要進(jìn)行再次的篩選,以便得出盡可能少的股票｡再通過同樣的方法分析,便可從這15只股票當(dāng)中篩選出7個最具代表性的股票｡通過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),這7只權(quán)重股的股票組合依然能很好的復(fù)制滬深300指數(shù),能解釋滬深300指數(shù)變動的99.39%(具體數(shù)據(jù)如表2所示)｡由這7只權(quán)重股的組合收益率與滬深300指數(shù)的走勢也非常接近(如圖2所示),因此完全可以作為期現(xiàn)套利的現(xiàn)貨標(biāo)的物｡

雖然以上兩個方面是期現(xiàn)套利交易的關(guān)鍵所在,但是缺少最后的步驟整個期現(xiàn)套利交易將無法完成｡首先,我們要確定期現(xiàn)套利的規(guī)模及相應(yīng)股票組合的買賣數(shù)量｡其次,進(jìn)行期現(xiàn)套利交易,并計算最終的套利收益率｡當(dāng)期貨市價低于(即低估)或高于(即高估)無套利區(qū)間的時候,便可進(jìn)行套利交易,并由此獲得套利利潤｡套利收益率的計算可以采用〔(賣價-買價)/買價100% 〕為基本模式;最后,當(dāng)價差收斂時離場平倉｡至此,整個期現(xiàn)套利便已完成｡

從西方發(fā)達(dá)國家期指交易的發(fā)展歷史來設(shè)想滬深300指數(shù)期指在我國推出的初期,必然會有較大甚至劇烈的震蕩,這會使得期現(xiàn)套利機(jī)會非常明顯｡但是要獲得高額的收益,投資者就必須對期現(xiàn)套利有充分的了解,同時要掌握期現(xiàn)套利的關(guān)鍵所在｡

參考文獻(xiàn)

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期貨投資步驟范文第4篇

關(guān)鍵詞： 股指期貨 協(xié)整 套利

一、股指期貨與ETF的套利的可行性分析

在構(gòu)建期現(xiàn)套利時，滬深300指數(shù)由于包含的成分個股達(dá)300只，如果采用股票完全復(fù)制的方法來構(gòu)建現(xiàn)貨組合，由于停牌、流動性和成本等因素，要實現(xiàn)起來困難非常大。但是，ETF交易成本低、流動性好、跟蹤誤差小，是理想的現(xiàn)貨組合替代品。利用ETF實施期現(xiàn)套利的基本思想是，當(dāng)股指期貨和ETF組合構(gòu)成的現(xiàn)貨出現(xiàn)大的偏離時，如果在考慮套利成本的情形下仍然存在一定的折價或溢價，則可以通過買入價值較低的ETF組合/股指期貨合約同時賣出價值較高的股指期貨合約/ETF組合獲取無風(fēng)險利潤。

我們用量化模型的形式，給出了套利成本的數(shù)學(xué)表達(dá)式。在此基礎(chǔ)上，推導(dǎo)出期現(xiàn)比和無套利區(qū)間：當(dāng)期現(xiàn)比小于無套利區(qū)間下限時，存在反向套利機(jī)會，可以買入股指期貨并賣空ETF組合；當(dāng)期現(xiàn)比大于無套利區(qū)間上限時，存在正向套利機(jī)會，可以買入ETF組合并賣空股指期貨。在設(shè)計了利用ETF組合和股指期貨進(jìn)行期現(xiàn)套利的操作流程之后，我們給出了較優(yōu)的ETF指數(shù)來擬合滬深300指數(shù)，股指期貨首個標(biāo)的是滬深300指數(shù)。如果未來市場推出了滬深300ETF，這樣滬深300指數(shù)就可以同時擁有直接標(biāo)價的現(xiàn)貨價格和期貨價格，當(dāng)兩個價格出現(xiàn)較大偏離時，就產(chǎn)生了套利機(jī)會。從目前流通的樣本股來看，上證50指數(shù)樣本股全部是滬深300指數(shù)樣本股。從調(diào)整后的流通市值看，上證50指數(shù)調(diào)整后的流通市值占滬深300指數(shù)比例高達(dá)68.7%。那么我們用股指期貨合約模擬滬深300指數(shù)，用上證50ETF模擬滬深300ETF進(jìn)行套利。

二、構(gòu)建股指期貨與ETF的套利模型

我們?nèi)?010年10月8日到2010年11月8日滬深300指數(shù)股指期貨和上證50指數(shù)的收盤價進(jìn)行相關(guān)性檢驗。

X: 滬深300指數(shù)股指期貨；Y: 上證50指數(shù)

滬深300指數(shù)股指期貨和上證50指數(shù)的收盤價

我們通過對上證50ETF和滬深300指數(shù)股指期貨的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整分析，得出時間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)化后的兩者回歸關(guān)系，即:

lnyt是滬深300指數(shù)股指期貨相應(yīng)的對數(shù)調(diào)整數(shù)據(jù)， lnxt是上證50ETF相應(yīng)的對數(shù)調(diào)整數(shù)據(jù)。本文研究中，已經(jīng)將上證50ETF和滬深300指數(shù)股指期貨的關(guān)系確定。因此，套利者可以直接利用該關(guān)系對上證50ETF和滬深300指數(shù)股指期貨的相對市場價格進(jìn)行判斷。如果在該關(guān)系基礎(chǔ)上判斷出兩者的相對價差大于套利成本，那么套利者可以直接交易進(jìn)行套利，而不再像傳統(tǒng)股指期貨期現(xiàn)套利一樣對股指期貨理論價格進(jìn)行計算，再跟市場價格比較。

三、套利的步驟

（一）由上證50ETF的市場價格計算lnyt，推算出滬深300指數(shù)股指期貨的對數(shù)lnx`t。如果lnx`t高于同時期滬深300指數(shù)股指期貨的對數(shù)lnx`t，此時滬深300股指期貨的價格就被低估了，這時可以買入股指期貨，賣出上證50ETF進(jìn)行套利。待套利機(jī)會消失后，反向?qū)_獲得無風(fēng)險收益。

（二）由上證50ETF的市場價格計算lnyt，對數(shù)推算出滬深300指數(shù)股指期貨的對數(shù)lnxt低于同時期滬深300指數(shù)股指期貨的對數(shù)lnx`t，此時滬深300股指期貨的價格就被高估了，這時投資者可以買入股指期貨，賣出上證50ETF進(jìn)行套利。待套利機(jī)會消失后，反向?qū)_獲得無風(fēng)險收益。

四、實例分析

以2010年10月11日一手上證50ETF的價格是2066元。我們假如使用和股指期貨同樣的資金配比做上證50ETF，就可以賣出140490/2066=68手。

這樣，1000萬資金滿倉操作不計手續(xù)費的話，可以買入30手股指期貨，放空2040手上證50ETF。

股指期貨開倉價格：3122*300*15%*30=4214700

上證50ETF開倉價格：2066*68*30=4214640

如到2010年11月1日平倉，我們平倉后的資產(chǎn)為：

股指期貨平倉價格：3472*300*15%*30=4687200

上證50ETF平倉價格：2238**68*30=4565520

在15個交易日我們的套利收益率為1.2162%，雖然收益率不是很高，可能沒達(dá)到中小投資者的預(yù)期收益，但這是在風(fēng)險最小的情況下追求的收益最大化，可以說是無風(fēng)險收益。我們只是拿15個交易日的一個靜態(tài)時點來看收益率，實際盤中套利機(jī)會遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于我們靜態(tài)研究的機(jī)會。

五、對投資者風(fēng)險提示

雖然套利交易能低風(fēng)險的進(jìn)行投資，但是投資者也是有風(fēng)險的。

（一）期現(xiàn)套利時，由于現(xiàn)貨股票組合與指數(shù)的股票組合不一致產(chǎn)生模擬誤差。

（二）交割風(fēng)險。

（三）由于保證金追加不及時而被強(qiáng)行平倉的風(fēng)險。

（四）套利交易過程中因為某個交割月份出現(xiàn)單邊行情而可能被強(qiáng)制減倉的風(fēng)險 。

（五）極端行情的風(fēng)險。

（六）套利交易過程中可能產(chǎn)生較大的沖擊成本，沖擊成本可能沖抵套利利潤甚至導(dǎo)致套利出現(xiàn)虧損 。

（七）價差往不利方向運行。

所以，在利用ETF和股指期貨進(jìn)行套利的過程中，要嚴(yán)格控制好倉位。在進(jìn)行無風(fēng)險套利的同時，注意非系統(tǒng)風(fēng)險。

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期貨投資步驟范文第5篇

【關(guān)鍵詞】商品期貨市場；風(fēng)險預(yù)警模型；指標(biāo)體系

1.期貨市場風(fēng)險預(yù)警方法

1.1 風(fēng)險預(yù)警內(nèi)涵

風(fēng)險管理專家heins與willams認(rèn)為風(fēng)險管理是有關(guān)風(fēng)險識別、風(fēng)險衡量、風(fēng)險評價、風(fēng)險控制的一個連貫過程，目的在于最小成本下實現(xiàn)效用的最大化。

通過納入反映我國商品期貨市場價格的關(guān)鍵變量，構(gòu)建體現(xiàn)我國商品期貨市場風(fēng)險的指標(biāo)體系，對諸多指標(biāo)進(jìn)行主因子提取，并結(jié)合風(fēng)險預(yù)警模型形成比較科學(xué)的風(fēng)險預(yù)警機(jī)制，以減少我國商品期貨市場風(fēng)險影響和提高預(yù)測風(fēng)險的能力。

1.2 市場風(fēng)險預(yù)警方法

（1）早期的預(yù)警方法

早期預(yù)警方法中代表性的是一元分析法，該方法將分析的對象樣本按照某種標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行排序，然后選出預(yù)先認(rèn)為的判斷點，超過這一判斷點則視為風(fēng)險。一元分析法方法簡單易行，但由于對影響風(fēng)險的因素的分析過于單一，使得人們對風(fēng)險的判斷過于簡單，往往沒有意識到影響風(fēng)險因素的復(fù)雜性，從而造成低估風(fēng)險的現(xiàn)象。

（2）多元判別預(yù)警方法

多元判別模型基于影響風(fēng)險的因素具有多元化的特征，從多個方面考察影響風(fēng)險的各種因素。選取多元的過程主要是通過對各種因素進(jìn)行分組，將相對類似的因素分為一組，重點考察在在組中差別或離散程度較小而在各組之間具有較大差異的因素，在此基礎(chǔ)上通過構(gòu)建多元模型進(jìn)行有效的分析。

假設(shè)在z模型中，各種選定因素設(shè)為，，則z可以表示為：

其中，z為判別值，可以通過該值進(jìn)行判別風(fēng)險，但也可以跟據(jù)具體的發(fā)展環(huán)境的不同，采取不同的臨界值。相比早期的預(yù)警方法具有更多的優(yōu)勢，能從比較全面的角度考察市場風(fēng)險，并能有效的提高市場風(fēng)險預(yù)警的精確度。但由于影響價格的市場因素的千變?nèi)f化，該模型對于不同時期的風(fēng)險預(yù)警數(shù)據(jù)調(diào)整性較差，有些定性變量對于市場風(fēng)險的影響比較大，如何用數(shù)據(jù)進(jìn)行界定是一個很大的問題，此外，在組內(nèi)變量的選擇上主要是基于正態(tài)分布的假定，而這與大多的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是難以吻合的。

（3）ann預(yù)警方法

ann預(yù)警方法為anificial neural network方法的簡稱，即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該方法是將人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運行方式，應(yīng)用到風(fēng)險預(yù)警上的一種方神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬法。整體上ann主要由輸入層、輸出層以及隱藏層三個部分組成。ann預(yù)警方法中有關(guān)信息的處理方式有兩種，即前向傳播和后向?qū)W習(xí)，整體上傳播過程相對比較簡單，而學(xué)習(xí)過程主要是一個糾錯的過程，即信息是從輸出層到輸入層的逆向進(jìn)行反饋，并對錯誤進(jìn)行有效的修正的過程，通過學(xué)習(xí)的過程將分析的樣本對象進(jìn)行有效的類別劃分，從而實現(xiàn)風(fēng)險預(yù)警的目的。ann預(yù)警方法能夠?qū)︼L(fēng)險影響的因素進(jìn)行有效的分析和歸納，能夠在分布不明確的數(shù)據(jù)中進(jìn)行有效的分析，并且通過學(xué)習(xí)過程能夠?qū)崿F(xiàn)較好的糾錯能力。但ann預(yù)警方法由于是對人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬，很難形成現(xiàn)實分析的穩(wěn)定，使風(fēng)險預(yù)警的作用受到很大的抑制。

（4）logistic預(yù)警方法

logistic回歸法是一種最主要的二元選擇分析模型，通過二元概率的選擇，說明風(fēng)險發(fā)生的概率與不發(fā)生的概率，由于分析建立在累計概率的基礎(chǔ)之上，因而對所分析的各個變量的分布設(shè)定沒有正態(tài)分布的假定，能夠較好的分析客觀風(fēng)險的實際情況。通過實現(xiàn)設(shè)定的分割點（如設(shè)風(fēng)險點為0.5）進(jìn)行判斷，若通過模型算出的概率值大于分割點則意味著風(fēng)險的存在。

若概率表示風(fēng)險狀態(tài)，則風(fēng)險不發(fā)生的概率表示為。對所有指標(biāo)進(jìn)行判斷將總分設(shè)置為，其中。，為風(fēng)險預(yù)警相關(guān)比率。則：

式（5），通過該模型，可以對事件發(fā)生的概率進(jìn)行有效的測度，具有較高的準(zhǔn)確性。但缺點是對臨界值進(jìn)行規(guī)范的確定比較困難，需要根據(jù)不同的發(fā)展環(huán)境和風(fēng)險要求進(jìn)行實現(xiàn)界定。如選取0.5作為風(fēng)險較嚴(yán)重的水平作為判斷標(biāo)準(zhǔn)，則有以下分類：

2.風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建

2.1 指標(biāo)選取原則

防范我國商品期貨市場風(fēng)險，單單從期貨市場風(fēng)險度量、套期保值、保證金確定等幾個方面考察顯然是不夠的，考察我國商品期貨市場風(fēng)險管理，首先應(yīng)從多角度的視角選取反映我國期貨市場價格的指標(biāo)體系，再對各種指標(biāo)進(jìn)行科學(xué)的篩選后進(jìn)行選擇。選取的指標(biāo)要能夠有效的對我國商品期貨市場風(fēng)險進(jìn)行合理的測度。主要原則主要有：

（1）科學(xué)性：反映我國商品期貨市場風(fēng)險的指標(biāo)的選取，應(yīng)通過科學(xué)方法進(jìn)行篩選和分類，使得選取的指標(biāo)具有較大的代表性和廣泛的說服力，能夠結(jié)合我國期貨市場發(fā)展的實際現(xiàn)狀，客觀的刻畫我國商品期貨市場面臨的風(fēng)險。

（2）系統(tǒng)性：反映我國商品期貨市場風(fēng)險的因子眾多，在科學(xué)的分類和總結(jié)基礎(chǔ)上，需要形成合理的指標(biāo)體系，從而構(gòu)建一個反映我國商品期貨市場風(fēng)險的科學(xué)系統(tǒng)。

（3）操作性：構(gòu)建反映我國商品期貨市場的指標(biāo)體系，是一個復(fù)雜的工程，各個因素之間的關(guān)系紛繁復(fù)雜，不可能將所有定性或定量因素都進(jìn)行闡述。應(yīng)通過科學(xué)的篩選和分類形成具有代表性和可操作性的指標(biāo)。

（4）實用性：構(gòu)建的理論體系應(yīng)能對我國商品期貨市場風(fēng)險的防范具有較高的實用價值，能夠體現(xiàn)風(fēng)險預(yù)測、風(fēng)險分析、風(fēng)險防范等的系列性和連貫性，從而對實踐具有較高的解釋意義。

2.2 風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)選取

（1）宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)

衡量我國宏觀經(jīng)濟(jì)的變動情況，需從這三個方面進(jìn)行考察。本文主要通過以下指標(biāo)考察宏觀層指標(biāo)對我國商品期貨市場風(fēng)險的影響。

①宏觀經(jīng)濟(jì)景氣度：宏觀經(jīng)濟(jì)一致指數(shù)（）

為衡量我國宏觀經(jīng)濟(jì)景氣狀況，國家信息中心宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測預(yù)警課題組構(gòu)建了反映我國宏觀經(jīng)濟(jì)運行狀況的景氣合成指數(shù)①，本文用宏觀經(jīng)濟(jì)一致指數(shù)反映我國宏觀經(jīng)濟(jì)的景氣情況。

②消費衡量指標(biāo)：消費信心指數(shù)（）

消費行為和市場需求主導(dǎo)著投資取向和規(guī)模。在金融危機(jī)背景下，依靠國內(nèi)居民消費需求拉動我國經(jīng)濟(jì)增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整顯得更加重要。因此，堅持?jǐn)U大國內(nèi)需求特別是消費需求的方針，把增加居民消費作為擴(kuò)大內(nèi)需的重點，增強(qiáng)消費對經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用。

③投資衡量指標(biāo)：城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資完成額同比增長率（）

由于我國技術(shù)和資本存量與發(fā)達(dá)國家之間存在著很大的差距，只有提高我國的投資率和經(jīng)濟(jì)增長率才能實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的跨越式發(fā)展。此外，注重提高投資的質(zhì)量和效益，才能增強(qiáng)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的后勁，提高我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量和競爭力。本文選取城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資作為衡量投資變動指標(biāo)。

④對外貿(mào)易衡量指標(biāo)：外貿(mào)同比增長率（）

我國經(jīng)濟(jì)的增長方式一直沿用“出口導(dǎo)向性”的戰(zhàn)略，外貿(mào)是拉動我國經(jīng)濟(jì)增長最重要的推動力量，據(jù)統(tǒng)計，2009年我國進(jìn)出口總額上升到世界第二位，出口總額則超過德國躍居世界第一位。

⑤政府調(diào)控能力指標(biāo)：政府財政收入同比增長率（）

當(dāng)我國期貨市場出現(xiàn)較大風(fēng)險事件的時候，強(qiáng)力行政往往能在較短的時間內(nèi)發(fā)揮比市場自發(fā)調(diào)節(jié)更好的效果，因此，政府的調(diào)控能力會對我國期貨市場風(fēng)險產(chǎn)生較大的影響。本文通過財政收入指標(biāo)反映我國政府的調(diào)控能力。

（2）微觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)

本文主要從經(jīng)濟(jì)貨幣化程度變動率，通貨膨脹變動率以及匯率變動率三個方面考察對期貨市場的影響。

①經(jīng)濟(jì)貨幣化程度變動率：貨幣準(zhǔn)貨幣（m2）變動率（）

經(jīng)濟(jì)貨幣化是指經(jīng)濟(jì)活動中以貨幣為媒介的交易份額逐步增大的過程。一國商品經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)、貨幣信用關(guān)系覆蓋面以及金融業(yè)發(fā)展程度越高，代表貨幣化程度也越高，同時期貨市場具有更好的發(fā)展基礎(chǔ)。通常情況下，用廣義貨幣m2占gnp（或gdp）的比值（m2/gnp或m2/gdp）來表示，由于月度gdp數(shù)據(jù)的不可得性，本文利用廣義貨幣（m2，即流通中的現(xiàn)金+活期存款）的變動情況代表貨幣的變動狀況表示我國的經(jīng)濟(jì)貨幣化程度變動率。

②通貨膨脹率（cpi）（）

在通貨膨脹預(yù)期下，人們一般會購買具有保值功能的投資品種，期貨市場中的貴金屬、有色金屬材料由于具有一定的金融屬性和儲量的稀缺性特征，成為在通貨膨脹下防范市場風(fēng)險的有力工具。本文利用居民消費價格指數(shù)（cpi）表示通貨膨脹率。

③人民幣兌美元匯率環(huán)比變動率（）

當(dāng)前，我國商品期貨市場中，有很多產(chǎn)品是需大量進(jìn)口的大宗原材料產(chǎn)品。對國內(nèi)主要期貨品種而言，人民幣升值對工業(yè)品影響大，農(nóng)場品影響小，對進(jìn)口量大的期貨品種如銅、大豆、豆粕、棉花、天然橡膠以及燃料油等影響大，而進(jìn)口較小的品種如鋁、小麥影響較小。

（3）現(xiàn)貨市場指標(biāo)

現(xiàn)貨市場產(chǎn)量、價格等因素會對期貨市場價格具有很大的影響，本文通過現(xiàn)貨價格波動率、現(xiàn)期價波動率、現(xiàn)貨市場總產(chǎn)量、國外凈進(jìn)口四個指標(biāo)反映我國現(xiàn)貨市場對期貨市場的影響。

①現(xiàn)貨價格波動率（）

該比率是利用現(xiàn)貨市場本月價格與上月價格的變動比率來反映現(xiàn)貨市場對該商品的市場需求變動情況。

②現(xiàn)期價偏離率（）

通過現(xiàn)價期價偏離率本月與上月的對比來反映現(xiàn)價期價偏離率的變動率，該指標(biāo)可以反映現(xiàn)貨市場和期貨市場價格的偏離狀況，從而反映投機(jī)的情況。

③現(xiàn)貨市場總產(chǎn)量同比波動率（）

總產(chǎn)量的提高有利于有效緩解了國內(nèi)市場供需緊張的矛盾，其穩(wěn)定性有利緩解期貨價格呈大幅上漲—急速下跌的走勢。

④凈進(jìn)口環(huán)比增長率（）

據(jù)統(tǒng)計，近三年來大豆、銅以及天然橡膠的進(jìn)口量占總消費量的比重分別達(dá)到了37%、47%以及65%②，凈進(jìn)口總量增加在一定程度上抑制國內(nèi)期貨價格非理性上漲空間，有利的實現(xiàn)現(xiàn)貨市場中的供需平衡。

（4）期貨市場指標(biāo)

市場流動性對期貨合約的價格具有很大的影響，當(dāng)市場的人氣比較旺時，期貨的成交速度比較快，能夠根據(jù)不斷變化的市場行情生成比較合理的價格，而合理的期貨市場價格自然是低風(fēng)險的體現(xiàn)，同時會吸引更多的市場參與者，從而提高了市場的流動性，二者形成良好的互動關(guān)系?？疾焓袌隽鲃有缘闹笜?biāo)有三個。

①成交量（手）變動率（）

期貨合約的成交量即成交的總手?jǐn)?shù)，但成交手?jǐn)?shù)并不能完全的反映市場的流動水平，因為各個期貨合約的定價是不相同的，成交量大不一定成交金額就大，因此成交量僅是對期貨合約流動性“量”的衡量。

②成交金額變動率（）

成交金額是指期貨交易的資金量，成交量是成交合約數(shù)與期貨價格的乘積。成交金額越大則意味著市場流動性比較高，因此成交金額是對期貨合約流動性“質(zhì)”的衡量。

③月末持倉量變動率（）

期貨合約的流動性源于期貨市場參與者的買賣，持倉量即為買賣雙方尚未平倉的數(shù)量，持倉量大說明市場參與者有較多的買賣行為，也代表了市場的流動性比較大。

④成交金額市場占有變動率（）

從期貨套期保值的基本功能上講，套期保值者希望投資對象是市場占有水平比較高，行情相對穩(wěn)定的期貨商品。單個期貨商品的成交金額無法在市場中得到充分的體現(xiàn)，為測度該期貨商品市場中成交金額的情況，可以用本月與上月整個期貨市場占有率的變化來反映成交金額市場占有變動率的變動。

2.3 風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建

結(jié)合期貨市場風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)選取的原則，本文選取的指標(biāo)從目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、指標(biāo)層三個層面出發(fā)，首先確定了宏觀經(jīng)濟(jì)衡量指標(biāo)、微觀經(jīng)濟(jì)衡量指標(biāo)、現(xiàn)貨市場衡量指標(biāo)以及期貨市場衡量指標(biāo)四個子系統(tǒng)，在四個子系統(tǒng)下共選取16個指標(biāo)構(gòu)成評測我國期貨市場風(fēng)險的指標(biāo)體系，如表1所示。

3.我國商品期貨市場風(fēng)險預(yù)警管理實證分析

3.1 因子分析概述

因子分析簡介：由于分析對象的指標(biāo)多種多樣，需要將多個因素綜合考慮才能分析出對象的根本特征，但對單個對象考察指標(biāo)過多會造成指標(biāo)之間相關(guān)程度增加，對分析問題造成了很大的不便，尋找多種因素的替代變量成為解決此類問題的重要途徑，此種分析方法即為因子分析。

因子分析的特點主要有以下幾個方面：首先，計算簡便：因子分析師對原來的眾多指標(biāo)的衡量，因此計算上因子分析有利的減少了計算的工作量。其次，能有效的反映變量信息：因子分析不是對原有變量的簡單取舍，而是對原有變量信息進(jìn)行了重新的構(gòu)造，能夠有效的反映原有的信息。第三，因子分析各個變量之間是對原有眾多變量某一方面的概括，因此各個因子之間不存在線性相關(guān)關(guān)系。

除此以外，因子分析中，因子變量具有命名解釋性，即該變量是對某些原始變量信息的綜合。對多變量的平面數(shù)據(jù)進(jìn)行簡化，在保證數(shù)據(jù)信息丟失最少的原則下，對高維變量空間進(jìn)行降維處理，形成在一個低維空間狀態(tài)的解釋系統(tǒng)，這一系統(tǒng)比在一個高維系統(tǒng)空間進(jìn)行解釋要容易得多。

3.2 我國商品期貨市場影響因素的因子分析步驟

設(shè)反映我國商品期貨市場價格波動有多個因素如，因子分析尋找的替代變量為（其中），則這些因素可以用替代表示如下：

式（6）中可以對原有多個變量進(jìn)行有效概括，而替代變量之間相關(guān)性很小，以此減少了分析的重疊性。

在因子分析過程中，需要解決兩個關(guān)鍵問題，首先是如何構(gòu)造反映我國商品期貨市場價格波動的諸多影響因素的因子變量；其次是命名解釋，即如何對所求得得因子變量進(jìn)行命名解釋。具體的講，我國商品期貨市場因子分析因子分析有下面4個基本步驟。

步驟一，因子分析適合性檢驗：確定我國商品期貨市場中待分析的原有若干變量是否適合于因子分析，檢驗的標(biāo)準(zhǔn)主要有三個。一是kmo（kaiser-meyer-olkin）值，該值的大小應(yīng)至少在5左右，太小不適合做因子分析，大于0.7以上則效果比較好，kmo的計算公式如下：

其中，，，而變量偏相關(guān)系數(shù)。因此kmo指標(biāo)反映的是變量之間相關(guān)系數(shù)的一種關(guān)系，當(dāng)所得的kmo值約接近于1，則表明越適合做因子分析。二是巴特利特球形檢驗（bartlett’s test of sphericity）：該指標(biāo)首先考察各個變量的相關(guān)系數(shù)矩陣，其次通過與單位陣進(jìn)行對比，從而考察相關(guān)系數(shù)，若考察的矩陣與單位陣越接近則說明不適合做因子分析。三是反映像相關(guān)矩陣檢驗（anti-image correlation matrix）：若矩陣中某些元素的絕對值比較大時，則表明考察的對象不適合做因子分析。

步驟二，構(gòu)造反映我國商品期貨市場風(fēng)險的因子變量：因子分析過程中確定因子變量的方法比較多，如主成分分析法、主軸因子法、極大似然法、最小二乘法等。在這些方法中，基于主成分模型的主成分分析法是使用最多的因子分析方法之一。如主成分分析主要是通過變換手段，即將原有的個相關(guān)變量做線性變化，轉(zhuǎn)化為另外一組不相關(guān)的變量，上述過程可以表示為：

其中，為原有變量的第一、第二、….、第個主成分。其中在總方差中占的比例最大，綜合原有變量的能力也最強(qiáng)，其余主成分在總方差中占的比例逐漸減少。數(shù)據(jù)標(biāo)注化處理公式為：

其中，i=1，2……，n，n為樣本總數(shù)；j=1，2，……p，p為樣本原變量數(shù)目。

通過標(biāo)注化處理后可以算出協(xié)方差矩陣r，并可以通過協(xié)方差矩陣的特征值，從而可以求出個變量的因子載荷矩陣。

步驟三，因子旋轉(zhuǎn)：為增加因子的課解釋性，可以利用因子旋轉(zhuǎn)。經(jīng)過主成分分析得到的，是對原變量的綜合。原變量是具有物理含義的變量。對于因子變量的解釋，可以進(jìn)一步說明影響原變量系統(tǒng)構(gòu)成的主要因素和系統(tǒng)特征。在實際分析工作中，主要是通過對載荷矩陣進(jìn)行分析，得到因子變量和原變量的關(guān)系，從而對新的因子變量進(jìn)行命名。

步驟四，計算因子變量的得分：我國商品期貨市場風(fēng)險因子變量的得分因子變量確定以后，可以得到它們的不同因子上的具體數(shù)據(jù)值，這些數(shù)值就是因子得分，它和原變量的得分相對應(yīng)。估計因子得分的方法主要由回歸法、bartlette法等，計算因子得分首先將因子變量表示為原有變量的線性組合，表示如下：

3.3 因子分析實證檢驗

通過表1可知，我國商品期貨市場風(fēng)險評測指標(biāo)體系由16個指標(biāo)構(gòu)成。由于指標(biāo)比較多，可以運用主成分分析法進(jìn)行綜合，利用計量軟件spss16，

以銅期貨合約為例，時間跨度為2007-2008年，共有24個月的數(shù)據(jù)，輸入相關(guān)變量的數(shù)據(jù)，可以得到相關(guān)統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

在進(jìn)行因子分析之前先檢驗變量是否適合于因子分析。本文采用的是kmo（kaiser-meyer-olkin）值。和巴特利特球形檢驗（bartlett’s test of sphericity）檢驗的方法。檢驗結(jié)果如表3所示。

從檢驗的結(jié)果可知，利用的相關(guān)變量是適合做因子分析，特別是球性假設(shè)檢驗的顯著性水平為0，表明可以通過巴特尼特法球性（bartlett’s test of sphericity）檢驗。

因子的提取遵循主軸長度（initial eigenvalues）即特征值大于1的原則，本文一共為13個分析對象，首先提取了五個因子，但通過提取的因子數(shù)據(jù)顯示，其他因子的特征值小于1。綜合考慮本文提取五個因子，分別表示為f1，f2，f3，f4，f5，具體數(shù)據(jù)如表4所示。

根據(jù)特征值大于1的原則，提取前五個因子，其特征值分別為：376、2.997、1.389、1.208、1.016。第一個主成分的累積方差貢獻(xiàn)率為39.851。前兩個主成分的累積方差貢獻(xiàn)率為58.585，前三個主成分的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了67.268，前四個主成分的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了78.420，前五個主成分的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了89.169。因此這五個因子能夠很好的對原有的16個變量進(jìn)行有效的概括。通過因子的提取可以得到如下（表5）的結(jié)果。

為使所得的主因子（principal component）能夠?qū)υ凶兞窟M(jìn)行更加有效的概括，可以進(jìn)行方差旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)變換的目的是為了使原來的個樣本點在主成分軸方向上的離散程度最大，即的方差最大，變量代表了原始數(shù)據(jù)的絕大部分信息，本文采用的是varimax（方差極大法）旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子的得分信息如表6所示。

從旋轉(zhuǎn)后因子的提取結(jié)果可知，五個因子對不同變量的概括性是不相同的，第一個因子對銅期貨市場總產(chǎn)量、貨幣或準(zhǔn)貨幣（m2）供應(yīng)量、政府財政收入、成交額占比變化以及現(xiàn)期價偏離率等幾個變量的變動率具有很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，第二個因子對cpi、宏觀經(jīng)濟(jì)一致指數(shù)、匯率以及對外貿(mào)易的波動率具有很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，第三個因子則對成交量、成交額以及持倉量三個指標(biāo)的變動情況具有很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，第四個因子對消費和投資指標(biāo)的波動率具有高的概括能力，第五個因子對則對凈進(jìn)口等指標(biāo)的變動具有很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。

3.4 logistic風(fēng)險預(yù)警分析

在進(jìn)行l(wèi)ogistic之前，先設(shè)定二分類因變量為。由于考察的是期貨市場風(fēng)險，是否具有風(fēng)險是一個二分變量，因此將y設(shè)為：y=0代表銅期貨商品當(dāng)月具有較高的風(fēng)險性，而y=1代表銅期貨合約當(dāng)月是安全的。根據(jù)式（5），在主成分設(shè)定為下，可以建立如下的logistic回歸模型：

在該模型中，由原來的多個指標(biāo)與因變量之間的回歸，變?yōu)槎肿兞颗c因子之間的回歸關(guān)系，模型的誤差項服從二項分布，使用最大似然法來解決方程的估計和檢驗問題。通過spss10軟件得到的回歸結(jié)果如表8所示。

其中，constant為常數(shù)項，表示自變量取值全為o（稱基線狀態(tài)）時，比數(shù)（y=1與y=o的概率之比）的自然對數(shù)值；各自變量的回歸系數(shù)表示自變量每改變一個單位，比值比的自然對數(shù)值改變量。

該回歸結(jié)果表明：當(dāng)所有因子取值為0時，比數(shù)的自然對數(shù)值為-9.082。五個因子的系數(shù)估計值表明，f1、f2、f3、f4、f5、每改變一個單位對自然對數(shù)值的改變量分別為10.998，10.572，-1.954、8.899、4.594。根據(jù)統(tǒng)計分析的結(jié)果，可以將回歸模型表示為：

概率p是以0.5為對稱點，因而，可以把0.5作為一個臨界點作為考察風(fēng)險的一個參考標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)概率大于0.5時，表示該期貨合約當(dāng)月的風(fēng)險性比較大，對于該種期貨合約在當(dāng)月應(yīng)當(dāng)提高風(fēng)險意識，而當(dāng)概率小于0.5時，代表該種期貨合約當(dāng)月處于較為安全的邊界。

從表9預(yù)測的結(jié)果可知，銅期貨合約實際安全的月份只有7個月份，在預(yù)警模型中將有風(fēng)險的1個月誤判成了安全的月份，預(yù)測的準(zhǔn)確性為87.5%；而實際具有風(fēng)險性的月份有16個月，預(yù)警模型中將這16個安全性的月份判成了高風(fēng)險性的月份，預(yù)測的準(zhǔn)確性達(dá)到了100%；綜合的預(yù)測的準(zhǔn)確性為95.8%，表明本文所設(shè)定的我國商品期貨市場風(fēng)險預(yù)警模型具有較高的風(fēng)險預(yù)警的作用。

注釋：