仿真交易进行两月 谈股指期货交易实证分析(2)

　　数据几何分布情况

　　下面我们从连续期货合约和沪深300指数的日收益率频率几何分布图进行判断，如下图所示。

　　图：连续合约的收益率分布情况

    图：沪深300指数收益率的分布情况

　　从上两个几何分布图可以看出，连续期货合约和沪深300指数的收益率成明显的尖峰厚尾分布，且期货收益率分布的尖峰厚尾性更强。两一方面，我们可以看出，期货合约收益率基本呈正态分布的状况，短短两个月的仿真交易数据接近进行金融领域数据处理的理想状态，这位对股指期货后续的数量研究，提供了很好的一个平台。可以针对具体情况，运用相应的模型对其进行计量研究。

　　期现相关性研究

　　下面我们对连续合约与现货及各活跃时期的合约与现货指数，运用收盘价进行相关性分析，以期观察两者之间的关联性的变动情况。

　　表：连续合约与沪深300指数收盘价的相关性

　　表：各合约活跃期与沪深300的相关性分析：

　　对期货及现货指数的收盘价进行相关性分析发现，连续期货合约与沪深300指数收盘价相关性高达0.986，各活跃月份的期货合约与沪深300指数收盘价的相关性成递减趋势，由11月的0.953到0701合约的0.815，当然，由于0701合约的当月交易时间比较短，代表性不足。

　　我们对连续合约及各当其合约、沪深300指数进行处理，计算它们之间收益率的相关性，如下表所示。

　　表：连续合约与沪深300指数收益率的相关性

　　表：各合约活跃期与沪深300收益率的相关性分析：

　　从上表我们可以看出，连续合约与沪深300指数的收益率有比较明显的相关性，它们之间的相关系数为0.664。而各当期活跃合约与沪深300指数的收益率相关性变化比较大，其中，0611合约与沪深300指数的收益率相关性为0.767，0612和0701两个合约与沪深300指数收益率的相关性为负值，出乎意料，也有悖于金融市场的规律，其原因可能是，统计数据比较少，且其中部分数据明显是真所致，也可能是期货走出了有别于现货指数的独立的行情。

　　期现回归分析

　　我们运用时间区间内统计出的连续合约及沪深300指数的收益率数据，对其进行回归分析，我们先将期货合约作为自变量，现货指数作为因变量，然后将现货指数作为自变量，期货合约作为因变量观察期货对现货指数的影响情况，结果如下：

　　HS300 = C(1) + C(2)*FUTURE

　　HS300 = 0.00473358619 + 0.354858218* FUTURE

　　(2.642749) (5.683475)

　　R-s=0.44 DW=2.54

　　FUTURE = C(1) + C(2)*HS300

　　FUTURE = -0.001184356573 + 1.241817905*HS300

　　(-0.327) (5.6834)

　　R-s=0.44 DW=2.64

　　从上面两个方程结果看出，它们都通过了显著性检验，且相关系火速现货指数对期货的影响大于期货对现货指的影响。期货收益率波动1个单位引起现货指数收益率波动0.35单位，而现货指数收益率波动1个单位，引起期货收益率变动1.24单位。

　　期现的因果检验

　　为进一步了解沪深300指数现货与连续期货合约收盘价之间的相互引导关系,我们进行Granger 因果检验。我们选取滞后2阶进行处理。

　　表：连续期货与沪深300现货指数的因果检验

　　从检验结果可知沪深300现货指数和连续期货合约收盘价之间有因果关系，其中，连续期货合约对沪深300现货指数具有更强的引导作用，这一特征反映出期货对现货的价格发现及预测功能。

中诚期货 黄付生