常见套利模型之统计套利

传统套利模型中,套利者通过低买高卖来赚钱,但由于套利者的存在,最终会将交易价格拉平。

还是接着前一篇《常见套利模型之传统套利》中苹果店的例子,如果有很多人发现套利机会,低价买入苹果并高价卖出,由于供需的调价,价格低的苹果店会抬高价格,价格高的苹果店会压低价格,最终导致两地苹果的价格趋于一致。

由于传统套利没有赔钱的风险,所以收益率并不会高,通常也就是市场短期借款利率的水平,如果有超额收益的话,就好象地上掉了钱,那些天天盯着市场的人早就出手捡走了。另外,因为传统套利没有风险的,所以套利者可以拆借资金操作,所以不合理的价格会很快消失。

另外,随着自动交易的流行,很多机构通过计算机来盯盘,并迅速自动交易,这导致市场“基本无利可套”,通常只有在市场流动性发生危机的时候,才有可能出现大的套利机会,例如允许T+0操作的ETF基金,基本都不存在套利空间。而期现套利的收益率,也越来越接近1个月的短期市场利率。

统计套利,是指不保证每笔套利交易都能赚到钱,但是赚钱的可能性大,赔钱的可能性小。假如我们玩掷硬币赌正反面的游戏,正面和反面的概率都是50%,但是正面我们能赢10元,而反面我们仅输9元钱,这样的赌局,在第三章中有介绍,可以通过凯利公式来实现收益增长的最大化。

还是前面苹果店的例子,假设海南岛的苹果价格通常在4元/斤左右,而北京的苹果价格通常在5元/斤左右,那么套利者买入海南岛的苹果,然后运输到北京卖出,并不能保证一定赚钱,例如在苹果运输的过程中,北京的苹果价格跌到3元/斤,那么套利者可能还会亏损,但也可能套利的收益大于预期,例如运输过程中,北京的苹果涨到7元/斤,那么套利者赚了3元/斤,比预期值更高。不过由于平均价格的存在,如果套利者进行多次交易,平均下来的利润还是1元/斤。

常见的统计套利操作有折价LOF基金的赎回套利操作,方法是T日在二级市场买入LOF基金,T+1日通过场内基金赎回,由于存在1天的基金净值波动,这种类型的套利不能保证100%赚钱,但如果认为基金净值的波动呈现正态分布规律的话,则可以通过统计套利的模型,通过多次的交易来将基金净值的波动过滤掉。

由于统计套利的单次风险稍大,必须涉及仓位管理,所以参与者较少,也无法通过计算机做自动交易,这导致统计套利的收益率要高于传统套利。

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