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成都股票开户-【权益策略】股指专题:中证1000股指期货及期权的

时间: 2025-02-03 | 作者: 佚名

重要提示

本公众号所推送的内容经由中信期货授权后发布,均为中信期货已公开的信息,不保证文中观点或陈述的完整性、准确性和更新及时性,且不作任何担保。本公众号所推送文章不构成任何形式的投资建议或销售要约,期货有风险,投资需谨慎。

文:张革金融团队

转自中信期货研究所权益策略团队报告

报告要点

中证1000指数具有波动较大、权重股分散的特征。期货期权上市后可能有一定贴水,建议关注多头替代、中性策略、定增对冲、风格套利、波动率套利。

摘要

基差交易机会:中证1000指数期货上市后年化贴水幅度预计5%左右,可以使用股指期货多头替代来获得贴水的超额收益。参考IC多头替代的效果,2017年至今,持有IC当月、当季合约替代持有中证500指数,在合约到期前一日移仓,分别获得了8.6%、7.4%的年化超额收益。另外在期货上市初期,由于中证1000ETF规模较小,融券对冲容量不足,没有反向期现套利的力量,股指期货基差预计宽幅波动,需做好基差管理。

对冲交易机会(中性):挑选出市场上规模较大的中证1000指数ETF及指增产品,2018年初至今中证1000指增产品累计有84.7%的超额收益;同期的中证500指增产品累计超额收益50.2%。中证1000指数比较容易做出超额收益,适合进行中性策略。但中证1000指数目前交易尚未拥挤,随着策略扩容中证1000的超额收益将会降低到中证500指数相近的水平。

对冲交易机会(定增):定增的个股以小票为主,与中证1000指数相关性更高,因此定增使用中证1000指数对冲效果更好。假设初始资金3亿元,每次定增购买100万,等市值做空中证1000指数对冲,假设有年化8%的贴水损失。2021年至今,持有定增股票使用中证1000对冲的收益率为10.9%;回撤为-8.19%;年化波动率为0.085。中证1000对冲在回撤和波动率控制上均有较好的表现。

风格套利机会:中证1000相关衍生品上市之后,可以关注沪深300/中证1000的套利机会。根据动量效应、陆股通持股占比、无风险利率-CPI择时,分别获得了7%、12.9%、6.5%的年化收益率,表现较好。

波动率交易机会:回顾沪深300股指期权在上市初期的期权加权隐含波动率走势发现,股指期权的隐含波动率定价出现小幅高估,由此可关注新品种中证1000指数在上市初期的隐含波动率套利交易机会。

雪球交易机会:中证1000指数的波动率高于中证500指数,发行雪球产品能给出更高的票息;有了股指期货IM作对冲工具后,交易台也将再次优化中证1000雪球报价。市场上可能有较多的中证1000指数雪球发行,分流雪球对中证500指数的影响。胜率方面,回溯2018年至今,中证1000指数雪球总计获得票息的胜率为82.20%,优于中证500的77.54%。

风险点:1)超额收益不及预期;2)交易情绪大幅转弱

正文

一、中证1000指数特征

(一)特征1:权重分散

特征一,中证1000指数权重分散,相应期货工具适合作为中性策略的对冲底仓。这一结论可从两个维度论证,一是统计主要宽基指数权重排名前10%个股的权重之和,沪深300、中证500、中证1000分别为41.77%、23.50%、28.33%,中证1000指数权重集中度较低,二是统计中证1000指数行业分布,其中权重最高的基础化工占比仅为12.4%,这意味着中证1000指数可以免受行业政策扰动。

(二)特征2:中小市值&高换手

特征二,中证1000指数以中小市值个股为主。统计中证1000个股市值的中位数,2019年、2020年、2021年分别为66.23亿、76.57亿、108.37亿,个股市值多为十亿、百亿级别。市值偏小特性决定中证1000指数换手水平偏高,计算2016年至2020年主要宽基指数日频换手率均值,沪深300、中证500、中证1000分别为0.44、1.33、1.91。

(三)特征3:民企占比高,对融资环境敏感

特征三,对于融资环境敏感。统计指数企业属性分布,中证1000中有六成上市企业隶属于民企,而民企先天对于信用环境敏感。统计主要宽基滚动4季经营现金流与滚动4季营业收入的比值,可见中证1000比值显著低于沪深300以及中证500,信用恶化周期,民企现金流恶化易致使中证1000跌幅更深。

(四)特征4:个股之间分化加剧

特征四,个股之间分化加剧。统计最近4年中证1000个股跑赢基准指数的胜率,2018年、2019年、2020年、2021年分别为51.6%、43.6%、38.4%、41.5%,2019年之后跑赢基准指数的个股占比中枢下移。同时计算年涨跌幅75分位数与25分位数的差值,2019年至2021年,该数据始终在40%以上,这一现象暗含个股之间分化加剧。之所以出现如上现象,我们认为与2021年之后指增策略扩容有关,鉴于上述策略可能在活跃股中频繁交易,这可能导致大量资金在少部分个股博弈,一个印证项是2021年之后成交额排名前10%的个股,其量能占比中枢上移,2021年升至37%,这一力量介入某种意义上加大了个股的分化程度,同时少部分个股提供绝大部分超额,Alpha的可获取性提升。

(五)特征5:股息率较低

特征五,股息水平较低。统计中证1000指数近五年股息率,数据显示中证1000指数派息水平显著低于沪深300以及中证500,其中近两年股息率稳定在0.8%的水平。同时统计现金分红的时间,数据显示5月下旬至6月中旬是中证1000分红的高峰,其派息高峰领先于沪深300约20个自然日。

二、中证1000指数的波动率特征

按照个股、板块、指数、期货的顺序,自下而上分析中证1000指数波动率偏高的原因和影响指标。

(一)中证1000指数权重股价格波动剧烈

分别选取中证1000指数和沪深300指数内权重排名前20的个股,计算股票仅一个月的收益变化后发现,中证1000指数权重股的收益波动率明显高于沪深300指数权重股的收益波动率。

(二)中证1000指数权重行业波动较高

按照wind一级行业分类,占比中证1000指数权重最高的行业为工业和信息技术,同时占比沪深300指数权重最高的行业为金融和信息技术。因此将信息技术、金融以及工业作为典型行业板块回溯发现,在中证1000指数中占比较高的信息技术行业类股票在长期有着明显的超额波动率。

从指数权重调整的角度来看,中证1000指数所受到的影响不大,信息技术为首的高波动率行业长期维持着高额的占比。反观沪深300指数,在指数权重调整的过程中,信息技术等高波动率板块占比逐渐升高,这也会提升沪深300指数波动。

同时也需要关注行业间的相关系数表现,根据组合波动率公式,指数波动率与行业间相关系数呈现正相关性。因此选取中证1000指数的权重行业信息技术与工业,计算行业收益序列的20日相关系数,并转化100日分位数平滑处理,得到下图。

在回溯中可以观察到,中证1000指数的历史波动率和权重行业的相关系数分位数呈现明显反向关系,这也说明历史波动率和行业相关系数为正相关性。因此当市场出现系统性行情(各行业同涨或同跌)时,行业间相关系数上升,波动率走高的可能性比较大;反之如果出现行业间走势分化,则波动率或将回落。

因此,中证1000指数波动率需重点跟踪信息技术与工业行业的走势一致性。

(三)指数层面,波动率和换手率具有同步性

对中证1000指数和沪深300指数30天历史波动率的对比分析发现,中证1000指数的价格走势波动明显高于沪深300指数。两者波动差异原因在于两个指数风格不同,而更高的波动率暴露也会给新期权品种带来更多交易机会。

自18年以来,中证1000指数历史波动率与沪深300指数历史波动率的差额均值为3.78%,近半年波动率差额均值为6.48%。

另外,从指数层面来看,不论是中证1000指数还是沪深300指数,其历史波动率与标的换手率走势的一致性较强。因此除风格因素外,指数本身层面的高换手率也为中证1000指数提供了更高的波动率。

三、衍生品上市后的交易机会

(一)多头替代

若股指期货贴水,可以买入股指期货替代持有股指现货或ETF,获得贴水收敛的超额收益。以贴水较深的中证500为例,2017年初至今,一倍杠杆买入IC当月、当季合约替代持有中证500指数,在合约到期前一日移仓,分别获得了8.6%、7.4%的年化超额收益。中证1000指数大部分特征与中证500指数相近,期货上市后基差预计与中证500指数期货类似,多头替代可以获得较多的超额收益。

若期货贴水较深,可以使用股指期货多头替代和ETF融券卖出套利,当前中证1000指数跟踪产品虽然规模较小,但融券余额占比高,未来随着中证1000指数跟踪产品规模提升,融券的额度也将提升。类比中证500当前融券余额约150亿元,对应约1.2万手期货合约,约占IC总持仓的3%。但在期货上市初期融券容量较小,难以通过融券对冲套利来稳定基差,因此预计期货上市后基差波动会比较大,需要做好基差管理。

(二)中性策略

成分股权重分散的指数更容易做出超额收益,当前三大指数期货中,中证500指数的成分股权重最分散,指数前10%个股权重之和为23.50%。中证1000指数的成分股权重同样较为分散,且个股数量较多,比较容易通过选股获得超额收益。

挑选出市场上规模较大的中证1000指数ETF及指增产品,2018年初至今中证1000指增产品累计有84.7%的超额收益;同期的中证500指增产品累计超额收益50.2%。但考虑到中证500指数中挖掘alpha的指数增强及中性策略产品规模已经较大,而中证1000指数中挖掘alpha的策略规模较小,尚未拥挤,随着策略扩容中证1000指数的超额收益将会降低,可能接近于中证500指数当前水平。

策略容量方面,中证1000指数与中证500指数当前成分股的总市值及成交额均较为接近,预计未来中性策略及指增产品的市场容量与中证500相当。

(三)定增对冲

定增股票存在较大幅度的折价,同时有6个月的封闭期,可以使用股指期货对冲封闭期间股价波动的风险,从而获得定增折价的稳定收益。然而定增的个股以小票为主,统计2020年至今共有905次定增发行,其中发行主体市值小于100亿的有515次,占比超过50%。定增个股大多属于中证1000指数或市值比中证1000指数成分股更低。

鉴于定增个股小市值的特点,使用沪深300或中证500指数期货对冲效果较差,而中证1000指数期货更适合定增对冲。回溯2021年6月29日至2022年6月24日定增对冲效果,假设初始资金3亿元,每次定增购买100万,等市值做空股指期货对冲,其中中证1000指数期货还未上市,直接使用指数做空对冲,假设有年化8%的贴水损失。持有定增股票不对冲、使用沪深300对冲、使用中证500对冲、使用中证1000对冲的收益率分别为15.5%、33.5%、33.3%、10.9%;回撤分别为-27.72%、-10.28%、-11.36%、-8.19%;年化波动率分别为0.249、0.189、0.168、0.085。中证1000对冲在回撤和波动率控制上均有较好的表现。

(四)中证1000指数与沪深300风格套利

中证1000相关衍生品上市之后,衍生品之间的套利机会增多,这一部分重点关注期货之间的风格套利行为,并旨在分析沪深300/中证1000的扰动因素。

1. 风格套利的观察信号:动量效应

下图计算了沪深300与中证1000的比值,从历史经验来看,除去2008年之前的样本,两者比值具有较好的趋势性。为了验证这一观察,我们回溯了一个策略,称之为1月动量策略,指的是若上一月若沪深300跑赢中证1000,则本月做多沪深300/中证1000,否则本月做多中证1000/沪深300。这一策略在2006年之后的年化收益率为7%,显示跟随趋势对于判断沪深300/中证1000有一定借鉴意义。

2. 风格套利的观察信号:陆股通持股占比

2015年之后,沪深300/中证1000趋势逆转,与外资介入不无关系,外资的流入倾向可以反映指数相对强弱。下图左图统计了沪深300陆股通持股占比与中证1000持股占比差值,该数据与沪深300/中证1000正相关,且略有一定的领先性,外资持股占比可以预判市场风格。

而右图我们回溯了这一指标的择时效果,具体策略如下,若陆股通持股占比差值滚动3月均值>陆股通持股占比差值滚动6月均值,则认为外资更倾向流入沪深300,此时做多沪深300/中证1000,反之做多中证1000/沪深300。2017Q3之后,策略累计收益率为81.6%,年化收益率为12.9%。

3. 风格套利的观察信号:无风险利率-CPI

利率中枢的波动由两部分因素决定,分别是实际利率与通胀预期,而通胀预期上行通常意味着企业业绩改善,此时资金追求景气度,小盘占优,而实际利率上行代表货币政策收紧,此时对于利率敏感的小盘承压。于是我们选择无风险利率-CPI指标反映实际利率的相对表现。

策略如下,若10年期国债收益率-CPI滚动3月均值>滚动6月均值,此时认为实际利率上行,做多沪深300/中证1000,反之做多中证1000/沪深300。这一策略在大部分时间曲线上行,期间年化收益率为6.5%。

(五)波动率套利

期权隐含波动率受期权成交量影响,以沪深300指数为例,沪深300股指期权隐含波动率高点与期权成交量高点的同步性较强。另外,隐含波动率以历史波动率为锚定,沪深300股指期权隐含波动率长期高于标的历史波动率,自上市以来差额均值为2.7%。

回顾沪深300股指期权在上市初期的期权加权隐含波动率走势发现,股指期权的隐含波动率定价出现小幅高估,由此可关注新品种中证1000指数在上市初期的隐含波动率套利交易机会。

不同期权品种间的隐含波动率差额处于稳定运行区间,预计新品种上市后,沪深300股指期权和中证1000股指期权间存在期权跨品种套利交易机会,两支股指期权间波动率的博弈也将反映市场投资者的风险偏好。

(六)雪球产品

中证1000指数的波动率高于中证500指数,发行雪球产品能给出更高的票息;有了股指期货IM作对冲工具后,交易台也将再次优化中证1000雪球报价。市场上可能有较多的中证1000指数雪球发行,分流雪球对中证500指数的影响。

因此对中证1000指数雪球和中证500指数雪球进行理论回测。敲入价格假设为标的期初价格的80%。每日观察敲入。敲出价格假设为标的期初价格的103%。每月观察敲出。产品存续期一年,票息统一暂定为30%。回测期间为2018年1月4日至2022年6月7日。

雪球整体胜率回测:总计样本交易日天数1073天,中证500指数雪球总计获得票息胜率为77.54%(包括敲出场景73.90%和未敲入未敲出场景3.63%),对比中证1000指数雪球总计获得票息的胜率为82.20%(包括敲出场景76.98%和未敲入未敲出场景5.22%)。中证1000指数雪球胜率占优。

中证1000指数雪球,年化收益7.37%,最大回撤37.84%。

中证500指数雪球,年化收益7.12%,最大回撤34.75%。

因此仅从净值回测角度,中证1000指数雪球与中证500雪球收益表现相似。但我们初始假定两者有同样票息,实际目前已有的中证1000指数雪球的票息报价会比中证500指数雪球报价高出3%-4%,但因缺乏对冲工具整体未能上量。预计IM股指期货上市运行平稳后,交易台会进一步优化票息报价,市场也会有更多中证1000指数雪球的发行。

2021年四季度是雪球发行的高峰期,目前市场上存量的雪球多在这段时间发行,而一年期的雪球将在今年四季度到期,到期后可能迎来续作高峰,续作雪球可能多以中证1000指数为标的,到时候IM基差预计受到雪球对冲影响上行,表现类似于2021年的IC。而IC基差可能因为雪球缩量而小幅下行。

风险提示:场外结构的回测对路径以及续作票息上的设定非常严格。因此回测仅仅作为参考,不具备强复制性。另外,场外结构的回测净值也会有明显跃迁效应。

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