沪深300股指期货套利交易理论概述

随着2006年9月8日中国金融期货交易所的成立和2010年4月16日沪深300股指期货合约的推出,我国资本市场正式告别了只有现货没有期货的历史,吸引了大量的股指期货投资爱好者参与其中。但不容忽视的是目前的大部分投资者缺乏对股指期货交易策略的进一步了解和认识,许多甚至继续沿用在股票市场上的投资方法来进行期货交易。为了帮助投资者更好地认识股指期货的作用和意义,本文将对我国沪深300指数期货的套利交易在理论上进行深入浅出的分析和研究,结合沪深300股指期货自身的特点,通过理论分析介绍股指期货的套利交易策略,给投资者提供参考。     

股指期货期现套利定价模型研究

期现套利是利用股指期货这一衍生工具和它的标的现货产品--沪深300指数之间的差价和价格走势的趋同性,进行反向交易,套取其中的差价作为投资者利润的一种交易方式.但是如何能控制其中的风险点?这就需要建立合适、精确的股指期货期现套利定价模型.     

沪深300股指期货期现套利分析与优化策略

沪深300股指期货上市以来,与海外股指期货市场推出初期相比,期现套利的空间和收益偏窄.文章论述了沪深300股指期货期现套利产生的原因,提出了四种优化策略,以提高投资收益水平.     

我国股指期货仿真交易价格实证分析

本文利用股指期货定价的等式模型对沪深300股指期货仿真交易价格进行了实证检验，并与香港恒生指数期货作了比较，发现其被大幅度高估，存在着大量套利机会，并讨论原因与相应的措施。     

我国股指期货仿真交易价格实证分析

本文利用股指期货定价的等式模型对沪深300股指期货仿真交易价格进行了实证检验,并与香港恒生指数期货作了比较,发现其被大幅度高估,存在着大量套利机会,并讨论了原因与相应的措施。     

中国股指期货与现货关系的实证研究——基于沪深300股指期货

股指期货与现货的关系一直是一个研究热点。但是这些研究主要基于国外股指期货或沪深300股指期货仿真交易,而对正式推出后的沪深300股指期货的研究很匮乏。文章利用相关性分析和Granger因果检验分析了沪深300股指期货对现货之间的价格发现功能,利用GARCH类模型分析了沪深300股指期货推出对现货波动性的影响。结论显示,沪深300股指期货与现货之间有着很强的相关性,但不构成相互决定关系;沪深300股指期货的推出降低了现货的波动性;同时,该股指期货的推出使现货收益的非对称性显著增强。上述结论与目前已有的对仿真交易沪深300股指期货的研究结论存在着一些不一致。     

沪深300股指期货在现货交易和非交易时段交易特征的比较研究

我国沪深300股指期货交易2010年4月16日正式推出,但沪深300股指期货市场与沪深300现货市场的交易时间存在显著的差异,即相对于股票现货市场,沪深300股指期货市场提前15分钟开盘,延迟15分钟收盘。运用日内分笔数据和分钟数据,对沪深300股指期货不同交易时段的交易特征进行比较。研究表明,不同交易时段知情交易者市场参与度存在明显差异,提前交易时段知情交易的概率最高,现货交易时段次之,延迟交易时段最低;沪深300股指期货在开盘时段的交易提供了较大的价格发现,特别是开盘的第一笔交易包含有大量的私有信息,价格贡献最大;提前交易时段私有信息的价格发现贡献度最高;尽管提前交易时段的交易提供了较大的价格发现,但定价效率较低。     

持有成本法的股指期货期现套利实证分析

沪深300股指期货从2010年4月16日上市交易以来,它的套利功能就受到投资者的广泛关注。期指和股指的不合理价差构成了套利机会。本文从实证的角度得出结论,套利投资者在确定自己的无套利区间后可以利用套利操作获得无风险利润。     

我国股指期货套利交易策略研究

股票指数期货（以下简称股指期货）是一种以股票价格指数作为标的物的金融期货合约。利用股指期货进行套利交易不仅有利于股指期货功能的发挥，也是投资者运用股指期货进行套期保值、规避风险的前提条件。作为股指期货最重要的运用方式之一的期现货套利策略成为投资者极为关注的热点。实现套利对股指期货的定价就显得尤为重要。本文浅析无套利条件下股指期货的定价，提出股指期货套利交易的对策。     

对复制跟踪沪深300股票组合模型的探讨

中国金融期货交易所第一个交易品种--股指期货上市在即,但目前金融衍生品市场上却没有与之完全对应可进行套利的合适产品.两支沪深300的LOF流动性不强,三支指数型ETF和沪深300相关性不够,高端投资者迫切地需要建立合格的投资给合来跟踪沪深300指数.     

股指期货投资策略与技巧

随着股指期货的渐行渐近,人们对股指期货的关注程度也在日益提高。作为中国内地第一个金融期货产品的沪深300指数期货,有其与其他金融产品不同的投资方法,并且有一定的复杂性。沪深300指数期货的主要用途有两个:利用沪深300指数期货对股票投资组合进行风险管理以及进行套利活动来获取无风险利润。正确认识股指期货并且能熟练掌握股指期货的投资策略对于投资者而言是十分重要的。文章阐述了股指期货两种投资用途的投资策略与技巧。     

股指期货交易量与股指现货波动关系研究——来自香港恒生指数的实证

文章以香港恒生股票指数及其期货为样本,研究了股指波动性与指数期货交易量之间的关系。研究结果表明,它们之间存在单向因果关系,股指现货市场的日间价格波动并没有明显增加股指期货的交易,但股指期货的交易量却对指数现货的波动性产生延迟影响,这从一定程度上反映了香港市场股指期货主要被投资者用于套利而不是风险对冲的工具。     

我国沪深300股指期货价格发现功能的实证分析

我国股指期货的推出对证券市场产生了巨大的影响,改变了股票市场缺乏规避系统性风险工具的现状,给金融市场带来新的生机与活力。本文采用协整检验、误差修正模型、方差分解和脉冲响应函数实证分析了我国股票市场和期货市场的价格发现功能。研究发现股指期货在价格发现上占主导地位,表明我国股指期货的推出,增强了市场效率,使市场信息能够更快捷的传达。     

离岸与在岸股指期货市场的价格联动关系研究——基于国内股指期货市场受限的实证分析

金融资产的价格发现权是各国经济主权的重要组成部分,关系到市场秩序和国民财富的安全。从历史经验看,一旦在岸市场出现发展迟滞或过度管制等问题,竞争性离岸市场就会利用契机快速发展。以2015年国内股指期货受限事件为自然实验,分析新加坡交易所A50与国内沪深300股指期货的价格联动关系,研究表明：国内市场受限后,A50股指期货的持仓量呈明显上升趋势,承载的避险需求增大,其夜盘和盘前涨跌能有效预测沪深300指数开盘走势;在同步交易时段,沪深300股指期货在价格发现中的贡献度为64.4%,仍明显高于A50股指期货;境内熔断触发后,A50股指期货的成交量没有显著减少,表明在岸市场暂停无法显著制约离岸市场的价格发现能力。     

基于波动效应与价格发现的期指仿真交易研究

沪深300股指期货仿真交易的推出,对我国现货市场的影响如何以及这种影响是否有利于现货效率的改进。首次采用修正的GARCH模型和向量误差修正模型(VEC)将股指期货推出后现货市场波动性的变化和股指期货与现货市场的价格发现功能结合起来进行对比研究。结果表明,期指仿真交易的推出对于现货市场效率的改进确实存在正面的影响。其引入在短期内加大了现货市场的波动,但这一波动正是市场信息流动加速的反映,因而提高了市场信息的传递效率。同时期货价格领先于现货价格,存在由期货市场到现货市场长期的单向因果关系,说明期货价格具有引导现货价格向均衡方向调整的功能,从而在经验上支持了股指期货市场的开放政策。     

股票指数期货：工具与监管

本文从股票指数期货在金融交易中发挥的作用、股票指数期货交易的开设对股票市场波动性的影响、以及我国当前的股票市场交易制度与监管三个层面上对开设股票指数期货交易进行分析研究,并指出:就股票指数期货作为一种金融衍生工具而言,我国应该及早引入股票指数期货,以提高股票市场的运作效率。同时考虑到我国经济正在进行深层次的结构性调整,市场交易制度有其自身的特点,当前更应着重加强资本市场的制度建设,提高监管力度,为早日开设股票指数期货交易创造条件。     

基于状态转移模型的我国股指期货走势预测方法

文章应用马尔科夫状态转移模型,假定股指期货收益服从正态分布,将中国内地股指期货品种IF1103收益分为三个状态,发现80%的收益都很平稳,波动不大,且持续时间长,少数收益波动很大,持续时间很短,这与实际基本符合。     

Open interest,volume, and volatility: evidence from Taiwan futures markets

This paper examines the relationships amongst volatility, total trading volume (TVOL) and total open interest (TOI) for three Taiwan stock index futures markets as well as the role of the latter two variables in the dynamics of GARCH modeling and forecasting. From both ex-post and ex-ante perspectives, we study this issue by using the VAR model and augmented GARCH-type models, respectively. For the GARCH-type models, we employ both symmetric and asymmetric models augmented with lagged logs in TOI and/or TVOL. We find that whether addition of these two variables helps the basic GARCH models predict future volatility depends upon the sample period examined for all three sets of futures. Nonetheless, the best three models for out-of-sample volatility forecasting in the MSE sense are generally the augmented models for all sub-intervals and all three futures contracts.     

Deriving equity risk premium using dividend futures

In this paper I present a simple stock price decomposition model using the dividend discount model and dividend futures. The main contribution of this paper is the use of dividend futures which represent the risk-adjusted expectations of future dividends. This allows for the calculation of the implied equity risk premium and the decomposition of stock price movements into individual components. Due to the use of daily market data, this method can take into account the structural changes associated with falling interest rates and the Covid-19 pandemic. I empirically show the risk premium development of the S&P 500 Index and Euro Stoxx 50 Index in the last decade.