摘要:豆類各品種由于其內在的相互關聯性,期價變化高度趨同;然而由于其不同品種的上下游市場不同,又導致了各個品種間價差的變化。這一特性決定了豆類各品種間套利空間的存在。本文將從技術分析角度,深入發掘豆粕與豆油的套利關系。
關鍵詞:模型;套利機會;盈虧
豆粕、豆油套利理論研究及模型的建立
理論上,在有效市場中,在大豆價格不變的情況下,豆粕、豆油存在反比變動規律。 即:
* 若大豆價格不變,則豆油漲,豆粕將會下跌,即賣豆油的盈利用來抵消賣豆粕的虧損。
* 若大豆價格不變,則豆油跌,豆粕將會上漲,即賣豆粕的盈利用來抵消賣豆油的虧損。
用公式表示為:
A=c*Mα*Yβ (1)
A、M、Y分別代表大豆、豆粕、豆油價格,c為常數,α、β分別為豆粕、豆油價格變動對大豆價格變動貢獻率。
(1)式兩側同取自然對數后整理得:
lnA=α*lnM+β*lnY+lnc(2)
利用對數運算法則:當x的變動較小時,△lnx≈(x1-x0)/x0△x/x0,即α+β≈1可以約等于x的百分比變化。
根據上述運算法則,(2)式可作如下解讀:
* 當豆粕(M)價格不變時,豆油(Y)價格每變動1%,大豆(A)價格將變動1%*β,一般情況下,1>β>0。
* 當豆油(Y)價格不變時,豆粕(M)價格每變動1%,大豆(A)價格將變動1%*α,一般情況下,1>α>0。
* 當豆油(Y)豆粕(M)價格同方向各變動1%時,大豆(A)價格將變動1%*(α+β) ,一般情況下,。
因此,豆油、豆粕的相對強弱變化關系(相對大豆價格)可以用α與β的變化來確定,具體情況如下表:
數據的選擇:
* 根據不同交易周期的需要,可以選取不同的樣本空間。 下文以10個交易日左右的中短周期套利為研究對象,因此數據的樣本空間大小可以設定為10個交易日。即,若Xn為當前交易日,則最新樣本空間為[Xn-9,Xn],前一交易日樣本空間為[Xn-10,Xn-1],以此類推。
* 下文以CBOT大豆指數、豆粕指數、豆油指數收盤價作為每日標準價格進行統計分析及套利操作。
統計結果:
下圖統計了2007.1.19 至 2008.12.8 的477個交易日中α與β的變化走勢圖(每個樣本空間均為10個交易日)。
從圖中可以清晰的看到:大部分時間里,1>β>0,1>α>0,且α與β交替變化并圍繞y=0.5一線上下波動,α強則β弱,α弱則β強,α+β≈1,基本符合前文理論關系。
由圖中亦可看出α≈β≈0.5,因為雖然豆粕與豆油價格變動對大豆價格變動的影響程度交替變化,即某一時間段中,大豆的價格主要由豆粕(或豆油)主導,但從長期趨勢來看,其影響程度基本相當。這一點可以從對(2)式的回歸分析中證實,分析結果如下(數據區間:97.2.24-08.12.8,共計2960個交易日)
lnA=0.5760716lnM+0.4539251lnY+1.985897
式中α=0.5760716,β=0.453925,α+β=1.0299967,豆粕稍強,豆油稍弱,但基本符合理論值。
在統計區間2007.1.19 至 2008.12.8內,α與β的分布情況如下:
該分布情況說明,當α與β越靠近0或1,其回調的能量越大,即距離套利入場點越近,一旦出現回調,即出現套利入場機會。
套利機會與盈虧
按照模型中交易思路,在上圖統計區間內(2007.1.19 至 2008.12.8 的477個交易日),可對CBOT豆粕與豆油合約進行如下套利操作:
根據模型,在2007.1.19 至 2008.12.8 的477個交易日中,共有較顯著的套利機會13次,平均每36個交易日一次,持倉長度為10個交易日左右,其中10次盈利,3次虧損,總盈利9958美金,平均每次套利盈利766美金。
注意事項:
* 本文為純技術分析方法,對豆粕、豆油多空強弱變化的分析最好能夠進一步得到基本面的印證,可大大提高盈利的概率。
* 在極端行情中,α與β的變化可能超出常規區間,例如08.4-08.5,豆油價格高漲,完全主導了大豆價格的上漲,豆粕則被動跟隨。
* 本文模型選擇了中短期套利,即10個交易日左右的套利區間,故模型中每個交易日的強弱指標的計算均以最近的10個交易日作為樣本空間。同理,如想選擇不同長度的交易周期,可自行選擇樣本空間的大小。
結論:
本文主要運用了大豆、豆油、豆粕之間的內在價格變動關系,即在有效市場中,在大豆價格不變的情況下,豆粕、豆油存在反比變動規律。 通過將這一規律量化,得到標準化的多空能量強弱變化指標,進而指導豆粕與豆油的套利交易。 本文改變了傳統套利技術分析中對“形”的研究模式,以研究“勢”的變化為主,可與基本面信息分析相印證結合,用以準確把握套利入場出場機遇或其他相關研究。
作者簡介:王祎(1988—),女,遼寧撫順人,東北財經大學國際商學院國際會計專業本科生,研究方向:期貨。