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宏观对冲策略介绍
对冲交易是指同时进行两笔行情相关、方向相反、数量相当、盈亏相抵的交易。而相关的定义为:用相关系数来计量的两个或几个随机变量协同变化的程度,当变量间呈现同一方向的变化趋势时称为正相关,反之则称为负相关。
我们经常听到这样的说法:铜和锌具有相关性,铜和棉花不具有相关性,我认为这个说法是错误的,影响铜锌涨跌的因素是宏观经济的变化,而不是因为铜涨了所以锌也涨,铜锌之间不具有因果关系;而宏观经济变化影响整个商品市场的供需从而影响商品的价格,宏观经济变化与商品价格涨跌才具有因果关系,这种影响关系对于整个商品都具有协同性,为了证明这一点,我们可以对比一下商品总体走势与经济指标的关系:
文华商品指数代表整个商品市场,从它与经济走势的对比上来看,具有较强的相关性,这也证明了经济变化才是影响商品价格涨跌的根本因素。接下来我们要证明各个商品之间也具有协同性,证明的方法就是统计各个品种与文华商品指数之间的相关系数,统计以各品种上市一年后至今的每日收盘价为样本,统计结果如下:




















其中,,占55%;,占90%,这就证明了大部份商品都具有正相关性,这也是对冲交易的基础,而宏观经济的变化则成为一个系统性风险,对冲交易正好可以规避这种系统风险。
以上分析只是为了证明一个要点:大部份商品都可以作为对冲交易的标的,而不仅限于同行业的品种。同行业的品种才具有相关性只不过是因为人的先入为主的思想在影响而已,橡胶和铜分属不同行业,,难道我们一定要否认它们因为属于不同行业因此就不能具有相关性?
我将不同行业品种之间的对冲交易归类为宏观对冲;同行业品种之间的对冲交易归类为行业对冲,其分析的依据有一定的差异,下面主要谈宏观对冲交易。
在做宏观对冲交易之前,我们需要先进行分析判断,其步骤如下:
第一步、供需筛选
由于我认为宏观经济对大部份商品的影响是相同的(前面已证),因此就不必再做宏观分析,直接进入品种差异分析。
品种走势出现强弱差异的根基是其供需结构存在差异,而我们的目标就是通过供需筛选来挑选出供需差异最大的品种,从而构建对冲交易的标的。
供需数据是基于对未来的预测而非既成事实,因此,对预测数据的准确性要进行相互验证,也就是说,不能只靠一个机构的预测数据来做判断,应对比多个机构的预测数据,比如白糖,USDA、ISO、布瑞克均预测其过剩,这比只有USDA预测其过剩,可靠性要高。
下面以部份品种为例,在有供需数据记录的年度里,供需分类如下:
过剩
过剩→缓解
紧张
紧张→缓解
平衡
平衡→过剩
平衡→紧张
2003
大豆
铜
2004
大豆、棉花
铜
2005
棉花
铜
2006
大豆、白糖、铜
棉花
豆油
2007
白糖、铜
大豆、棉花
豆油
2008
铜、锌
白糖、棉花
大豆、豆油
铝
2009
大豆、铝、铜、锌
白糖、棉花
2010
铝、锌
大豆、铜
白糖、棉花
豆油
2011
白糖、铝、棉花、锌
大豆、豆油、铜
2012
白糖、铝、棉花
锌
豆油
大豆
2013
铝
锌
其中每一个年度里,将过剩和紧张的品种进行任意配对,然后对比其比值走势与预期的吻合度,结果如下:
初选结果
符合预期
不符合预期
部份符合预期
2004
铜棉花、铜大豆
2005
2006
豆油大豆、豆油白糖、豆
棉花大豆、棉花白糖
棉花铜
油铜
2007
大豆白糖、大豆铜、豆油白糖、豆油铜
棉花白糖、棉花铜
2008
白糖铝、棉花铝
白糖铜、棉花铜、白糖锌、棉花锌
2009
棉花大豆
白糖铝、棉花铝、白糖铜、棉花铜、白糖锌、棉花锌
白糖大豆
2010
白糖铝、棉花铝、白糖锌、棉花锌、白糖大豆、棉花大豆、棉花铜、豆油铝、豆油锌
2011
2012
豆油白糖、豆油铝、豆油棉花
2013
锌铝
注:部份年度由于数据不满足条件,因此无法构建配对。
第二步、市场表现筛选
经过初步筛选出来的配对结果可能会遇到一个问题,那就是提供预测数据的机构不够多或刚好全部预测错误,这样就会导致配对结果刚好与预期相反,因此,初选结果需要进行市场表现验证。市场表现验证是验证品种是否真如预测一样表现出相应的强势或弱势,比如2013年,