在CCC-GARCH模型基础上，引入时变相关系数建立DCC模型，发现在大多数情形下，时变相关系数能够给我们带来明显的正向增益。在2016年的上证50品种上提高了16.62%的损益控制能力，在2017年的沪深300品种上提高了45.29%损益控制能力。 2017年的表现中可以看到，在上证50、沪深300、中证500上能够获得2.12%、3.20%、1.28%的损失降低效果，分别取得了66.67%、88.89%、77.78%的月度胜率。 在当前正基差逐渐回归的市场中，完全对冲的两个风险点仍然存在，动态对冲的方式从风险控制的角度提供了另外一种致力于解决完全对冲风险的方。 Alpha对冲策略的alpha收益部分的研究在更多的选股报告中可以看到，可以发掘各种不同的因子、构建不同的模型来获取超额指数的收益。而风险控制研究寥寥无几，主要的原因在于正基差的存在使得简单的完全对冲方法就可以锁定至期货到期日的损益，无需对于期货的头寸进行过多的操作。 在完全对冲的方法下，我们的目标是锁定组合的损益风险，在仅考虑基准指数与期货之间的对冲问题时，实际上完全对冲的方式就是在交易基差，交易基差的基础就是基于对基差的预测，由于期货与现之间的理论定价关系： 这就意味着在期货合约到期日，基差必然会到0，因此从建仓日至到期日之间的基差总体变化趋势是很容易预测的。但是这样的对冲方式带来了两个方面的风险： 1、建仓日基差的不可控。只有当建仓日的基差为正的时候，完全对冲是对我们有利的，而建仓日基差为负的时候，完全对冲对我们是不利的（即当前的负基差的市场）； 2、建仓日至期货到期日之间的基差波动不可控。不同与远期合约，期货每日盯市、逐日结算，持有期间的基差波动风险事实上是会在每天影响我们组合的损益。 造成这两个风险的主要原因就是我们对于对冲目标不正确的认知，正如我们一开始所说，对冲的目标是在于风险控制，即通过期货来抵消基准指数波动的风险。 图1中，我们可以看到，在到期日前期货与现货的走势呈现的过程。而由于基差的影响，期货与现货在合约到期前的线性的，因此为了控制到期日前的收益波动风险，需要设定如下的基于风险控制的目标函数： 根据如上公式，我们得到了计算对冲比例的公式，对冲比例与期货与现货的相关系数有关，同时与标的指数和期货收益率的标准差有关。 一般而言，相关系数小于1，现货的波动率往往低于期货波动率，因此，对冲比率往往小于1，即对冲比例往往低于完全对冲的比率。 从图1、3的上证50、沪深300、中证500三个品种的主力合约2015年基差变化情况，以及三个主力合约今年以来的基差情况，我们可以看到，2015年6月以来，各品种的指数期货均呈现大幅贴水状态，而近期贴水幅度有所回升，上证50合约已开始呈现正基差，沪深300的基差也呈现在0左右波动，而中证500仍处于负基差的。 在本报告中，我们将时变相关系数引入到对冲比例的估计，以期提高估计的准确性从而提高动态对冲的效果。我们来对比引入时变相关系数前后2016年以来对冲效果（对冲效果对比采用模拟实际对冲中：指数收益率-对冲比例*期货收益率，从而构建的组合收益净值的损益情况来进行刻画，以下均以该标准评判）： 引入时变相关系数之后，我们可以看到，除了上证50 2017年表现出的提升率较差，其他情况下时变相关系数相较于常相关系数对于对冲的效果是有着显著的提升的。因此，后续我们采用时变相关系数，模型对对冲比率进行估算，并计算各对冲方法的盈亏状态。 根据DCC-GARCH模型估计得到的对冲比率，我们将其应用于三个指数的动态对冲。观察动态对冲与静态对冲之间效果的区别。 通过对比三个品种上的动态对冲表现，我们可以看到，由于日间手续费较低，因此考不考虑成本下，动态对冲的损失差别并不大。而动态对冲相较于完全对冲，自从2016年以来能够为我们持续得减少负基差带来的损失。 在上述的部分中，我们采用的为理论上每日对冲的结果来说明动态对冲的效果，但是在实际的操作中，我们一般不会对期货头寸进行如此频繁地操作，同时这样的方法也会导致对冲比率短期内的大幅波动，在实际操作层面都是很难复现的。 因此，根据我们计算得到的日频对冲比率，我们以周度进行平滑处理，计算周度的平均对冲比率作为下周的对冲比率，并统计这样的对冲方式的效果： 1、周度平滑的动态对冲在近两年均能获得相对于完全对冲的收益，不过由于受到16年年初熔断和周度调仓的不性，导致降低损失效果有所下降； 2、动态对冲在2017年表现出色，上证50、沪深300、中证500能够获得2.12%、3.20%、1.28%的损失降低效果； 3、而动态对冲比率基本不会超过1.1，因此对于金的压力几乎与完全对冲相同，不会带来由于对冲比率偶尔上升造成的金成本上升。 我们可以看到上证50指数上，今年总体胜率为66.67%%，9月以来上证50正基差较为稳定，因此动态对冲效果一般。 我们可以看到沪深300指数上，今年总体胜率为88.89%，仅4月跑输完全对冲策略，9月以来沪深300基差正负波动较大，因此动态对冲效果仍然很出色。 我们可以看到中证500指数上，今年总体胜率为77.78%，仅4、5月跑输完全对冲策略，中证500负基差幅度一直较大，因此动态对冲效果仍然很出色。 首先，Alpha对冲策略本质应该区分为两部分：Alpha收益与风险控制。Alpha收益指的是通过选股策略我们能够获得的相对于基准指数的超额收益率；风险控制指的是通过期货对冲基准指数的波动风险。 1、建仓日基差的不可控。只有当建仓日的基差为正的时候，完全对冲是对我们有利的，而建仓日基差为负的时候，完全对冲对我们是不利的（即当前的负基差的市场）； 2、建仓日至期货到期日之间的基差波动不可控。不同与远期合约，期货每日盯市、逐日结算，持有期间的基差波动风险事实上是会在每天影响我们组合的损益。 再次，金字旁的女孩名字我们对估计对冲比例的模型进行了改进，引入了时变相关系数进行模型修正，通过发现时变相关系数的引入能够在大多数的情况下提升对冲效果。 最后，我们了DCC-GARCH模型在2016、2017年的表现，发现动态对冲在两年中持续为我们减少着对冲的损失。今年以来在三大指数品种上分别取得了月度55.55%、88.89%、77.78%的胜率。 在当前正基差逐步回归的行情下，对于中证500这样仍然处于负基差状态的品种仍然进行动态对冲，而沪深300这样基差处于0附近波动的品种也发现其动态对冲效果很不错，而上证50这样的已经恢复正基差的品种则不继续动态对冲。 《天风证券-专题报告：基于时变相关系数的动态对冲策略——动态对冲表现 2017-10-27》
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