上证行业指数ETF的对冲研究

1、上证行业指数ETF的对冲策略研究1.1概述本研究的目的要紧是分析拟发行的5个上证行业指数ETF与沪深300股指期货的风险对冲策略1。市场上能够做空的品种还包括个券和ETF的融券交易，但考虑到融券费用和冲击本钱较高，在此不做推荐。本次发行的5个上证行业ETF别离对应上证金融、上证材料、上证能源、上证消费、上证医药这5条行业指数，这5个行业ETF不论如何组合都与沪深300指数在行业散布、行业内个券散布等方面存在不同（详见表1、表2）,故咱们第一建议投资者应结合自身投资组合，将行业ETF持仓与其余待对冲持仓作为一个整体来考虑如何对冲市场风险。表1各一级行业在沪深300指数中的比重一级行业名称沪深30

2、0指数权重（%金融地产42.49原材料11.30能源7.54日常消费6.65医疗保健4.50工业13.41可选消费8.78信息技术2.34公用事业2.26电信服务0.721实际操作中应使用多头ETF与空头期指进行对冲，但为简化问题，本研究使用5个上证行业指数和沪深300指数进行对冲效果测算。沪深300股指期货于2010年4月16日上市（至今仅有28个月）,由于使用沪深300指数对其进行替代，本研究的测算期间为2009年2月至2013年1月（共48个月）表25个上证行业指数与对应的沪深300行业指数的不同指数名称成分个数年化收益率(%年化波动率(%上证金融30沪深300金融55上证能源30沪深3

3、00能源26上证材料50沪深300材料51上证消费30沪深300消费26上证医药30沪深300医约20注：利用2020年2月-2021年1月的数据计算。若是投资者仅持有行业ETF和现金，并需要进行对冲，那么本研究能够为投资者提供必然的参考。若是投资者情愿采纳固定等权重组合策略，那么表3能够用于帮忙其进行投资决策。比如某投资者希望投资于3个行业ETF,且最在意投资组合相对沪深300指数的跟踪误差是不是足够小，那么能够进行金融33.3%、能源33.3%、消费33.3%勺行业配比，历史上该投资组合相对沪深300指数的年化跟踪误差为5.03%,年化逾额收益为3.23%,信息比为，相关系数为；又比如某投

4、资者可投资的行业ETF数量不限，且最在意信息比最大，那么能够进行金融50%材料12.5%、能源12.5%、消费12.5%、医药12.5%的行业配比，历史上该投资组合相对沪深300指数的年化跟踪误差为3.49%,年化逾额收益为信息比为，相关系数为。表3行业指数等权重组合选择速览策略选择希望优化的项目，跟踪误差跟踪误差=行业指数投资组合与沪深 300指数日收益率差值的年化标准差。最小超额收益最大信息比信息比=行业指数组合相对沪深 300指数的年化超额收益/该组合相对沪深300指数的年化跟踪误差。最大相关系数最大1个金融医药医药材料希望投2个金融材料医药消费金融医约金融能源资的行3个金融消费能源金融

5、医药消费金融医约材料金融消费能源业ETF数4个除医药外除能源外除能源外除医药外一5个金鬲50%等权金融50%金融50%不限金鬲50%医药金融50%金融50%若是投资者情愿采纳可变权重组合滑动投资策略，那么在2021年10月至2021年3月之间可采纳金融42.0%、材料21.1%、能源14.1%、消费13.8%、医药8.3%、现金0.7%的权重配比，并在2021年3月依照本研究所述方式用此前500个交易日的历史数据从头调整一次权重。历史上这种可变权重组合滑动投资策略相对沪深300指数的年化跟踪误差为2.28%,年化逾额收益为5.43%,信息比为，相关系数为。但咱们在此提示：一、以下策略均只能对冲

6、市场风险，因上述不同带来的行业和个券风险尽管能够在某些策略中取得操纵，但将始终存在。二、本研究所显示数据均为长期历史数据统计结果，仅供投资者参考，并非代表对以后必然具有预测意义。实际对冲成效可能因市场特点转变、对冲期限较短等缘故与测算结果不符，敬请留意风险。三、本研究旨在举例说明投资者可选择的几种对冲策略，并列示这些策略对应的统计指标，并非代表这些策略必然是最优的。投资者如进行其他行业ETF对冲组合的投资，可能取得更优的结果。四、某个对冲策略在某个评判指标上较优并非代表该策略必然具有较优的对冲成效，投资者进行投资决策时应付本研究所列评判指标进行综合考量。五、为简化问题，本研究利用5个上证行业指

7、数和沪深300指数进行对冲成效测算，实际操作中应考虑的因素还包括ETF的交易本钱、沪深300指数期货的交易、展仓本钱等，在此再也不赘述。这是一种较为简单的对冲策略，即投资者等比例地持有几个行业ETF,并做空相当于初始投资金额的沪深300指数期货（不考虑依照行业ETF组合涨跌对期货进行再平稳调整）。纳入组合的行业ETF数量不同、所选行业不同将产生不同的对冲成效，本研究测算的行业指数等权重组合包括：单个行业、两行业等权、三行业等权、四行业等权、五行业等权、五行业“4+1”策略（金融初始份额权重50%其余四行业12.5%的权重），各类行业指数等权重组合与沪深300指数的表现对照详见表3。表4各类行业

8、指数等权重组合相对沪深300指数的表现策略编P上证金融上证医约上证消费上证材料上证能源年化跟踪误差年化超额收益信息比相关系数1100%11.18%3.76%0.340.9072100%21.05%10.42%0.490.6663100%15.81%4.90%0.310.7994100%13.19%2.98%0.230.9165100%14.43%0.89%0.060.901650%50%10.45%7.28%0.700.905750%50%7.28%4.33%0.600.955850%50%6.09%3.38%0.550.977950%50%8.19%2.36%0.290.9581050%50

9、%17.11%7.81%0.460.7611150%50%12.52%7.00%0.560.8821250%50%11.68%6.06%0.520.8941350%50%10.40%3.97%0.380.9211450%50%9.39%2.96%0.320.9331550%50%11.01%1.94%0.180.9411633%33%33%10.67%6.52%0.610.9011733%33%33%7.07%5.95%0.840.9591833%33%33%6.80%5.31%0.780.9611933%33%33%5.19%3.90%0.750.9782033%33%33%5.03%3.2

10、3%0.640.9792133%33%33%6.71%2.57%0.380.9762233%33%33%12.22%6.31%0.520.8812333%33%33%11.37%5.68%0.500.8942433%33%33%9.53%5.09%0.530.9352533%33%33%8.44%2.97%0.350.9522625%25%25%25%8.03%5.69%0.710.9462725%25%25%25%7.47%5.21%0.700.9532825%25%25%25%5.84%4.76%0.820.9742925%25%25%25%4.86%3.17%0.650.9833025%

11、25%25%25%9.49%5.04%0.530.9303120%20%20%20%20%6.39%4.79%0.750.9663250%12.5%12.5%12.5%12.5%3.49%4.40%1.260.990投资者能够依照自身需要和优化目标选择表3中的任一行业ETFh定等权重组合进行投资。其中，多样化的组合能够有效降低非系统性风险，因上述行业和个券不同带来的对冲风险加倍可控，在此基础上适当增大金融行业ETF的权重那么可与沪深300指数组成加倍切近。例如，选用五行业“4+1”策略时，可取得较高的信息比，现在相对沪深300指数的年化跟踪误差仅3.49%,相对沪深300指数的年化逾额收益为4

12、.40%;这是由于现在金融及其他四行业在投资组合中所占份额比例为4:1:1:1:1,与沪深300指数中金融地产类成份股比重超40%勺状况相适应。即便简单地将5个行业等权重组合，也能有的信息比、6.39%的年化跟踪误差和4.79%的年化逾额收益。图1五行业固定等权重组合与沪深300指数的业绩对照Dec-OSJuirh-O9Dw-09JIunMO1Jun-11Dec-11Jun-12Dee-121.3可变权重组合滑动投资策略这种策略的要紧思想是利用最近M个交易日的历史数据估算出与沪深300指数拟合成效最优的各行业权重分派，并在紧接着的N个交易日实施，以后每隔N个交易日就进行一次一样的操作（假设每N

13、个交易日不进行期货空头的再平稳调整），形成持续的投资策略。具体而言，记沪深300指数的收益率为h，5个行业指数的收益率为r1,r5.在最近M个交易日内作回归hawiri,wi（0,1.由此取得的各个w即是第i个行业ETF在紧接着的N个交易日的初始投资比重，1W是现金在紧接着的N个交易日的初始投资比重。实际操作时，先基于M日的数据进行上述回归，自M+1至M+N日使用回归系数分派权重投资；再用N+1至N+MBM日的数据进行上述回归，自M+N+径M+2N日利用回归系数分派权重投资，依此类推。计算结果说明，M=500，N=100的滑动投资策略可取得较高的相对沪深300指数的信息比，其信息比达3，年化逾

14、额收益为5.43%，年化跟踪误差为2.28%，相关系数为。在此以上述滑动投资策略为例，说明如何操作：第一投资者利用2020年2月至2020年1月的数据（共500个交易日）进行回归，用回归结果指导2020年2月21日至2020年7月15日（共100个交易日）的投资，对金融、医药、消费、材料、能源ETF和现金的持仓比例依次为41.7%、4.8%、17.1%、21.9%、12.9%和1.7%；以后再用2020年7月至2020年6月的数据进行回归，用回归结果指导2020年7月18日至2020年12月12日的投资，上述持仓比例依次调整为42.4%、5.4%、16.5%、21.6%、12.9%和1.2%，

15、依此类推。作为参考，下表列示了M=500N=100滑动投资策略的历史各行业权重分派情形。表4M=500,N=100滑动投资策略的历史份额权重投资终点金融医药材料能源现金2011-2-212011-7-1541.7%4.8%17.1%21.9%12.9%1.7%2011-7-182011-12-1242.4%5.4%16.5%21.6%12.9%1.2%2011-12-132012-5-1641.5%6.5%15.1%21.7%14.2%1.0%2012-5-172012-10-1142.6%7.2%14.0%21.0%14.5%0.6%2012-10-122013-3-1242.0%8.3%13.8%21.1%14.1%0.7%上述滑动投资策略的行业指数组合（模拟行业ETF现货）相对沪深300指数（模拟期货）的净值走势图与积存逾额