恒指期貨的量化博弈：從統計套利到動態對沖的實戰策略與風險解剖

量化研究團隊
量化研究團隊
2025-12-25 960 瀏覽 3 分鐘閱讀
恒指期貨的量化博弈：從統計套利到動態對沖的實戰策略與風險解剖

引言：恒指期貨——量化交易者的獨特競技場

作為亞洲時區的旗艦股指衍生品，恒生指數期貨（HSI Futures）不僅是風險管理工具，更是一個由程式化訂單流、機構博弈與宏觀事件共同驅動的複雜生態系統。在過去十五年的職業生涯中，從Goldman Sachs的Delta One櫃檯到專注亞洲市場的宏觀量化基金，我親眼見證並參與了這個市場從以人工為主導到算法交易佔據主流的深刻變革。本文旨在將這些實戰經驗提煉成系統性的策略框架與風險管理原則，並輔以具體的數學模型與代碼示例。

恒指期貨的市場微結構與量化優勢

理解交易標的的「脾性」是任何策略成功的基石。恒指期貨（代號：HSI）的交易時間、合約規格與現貨指數的互動方式，創造了獨特的量化機會。

流動性分佈與日內模式

恒指期貨的流動性並非均勻分佈。通過分析Tick數據，我們可以觀察到清晰的日內模式：開盤後首30分鐘（香港時間9:30-10:00）和收盤前30分鐘（15:30-16:00）通常成交量最大，價差最窄，是執行大額訂單的理想窗口。然而，午盤（12:00-13:00）期間流動性可能驟降，放大交易成本。一個簡單的流動性代理指標是「成交量加權平均價差」（Volume-Weighted Average Spread, VWAS）。

import pandas as pd
import numpy as np

def calculate_vwas(tick_data):
    """
    計算成交量加權平均價差。
    tick_data: DataFrame，需包含['bid_price', 'ask_price', 'volume']欄位。
    """
    tick_data['spread'] = tick_data['ask_price'] - tick_data['bid_price']
    vwas = np.average(tick_data['spread'], weights=tick_data['volume'])
    return vwas

# 示例：按小時聚合分析日內模式
tick_data['hour'] = tick_data['timestamp'].dt.hour
hourly_vwas = tick_data.groupby('hour').apply(calculate_vwas)
print(hourly_vwas.idxmin(), hourly_vwas.min()) # 流動性最佳時段

期現基差（Basis）的統計特性

期貨價格F與現貨指數S之間的差額（F - S）稱為基差。在無套利條件下，理論基差應等於持有成本（Cost of Carry）： \( F_{理論} = S \times e^{(r - q)(T - t)} \)，其中r為無風險利率，q為股息率，T為到期日。然而，實際市場中，由於市場情緒、流動性需求與套利限制，基差會持續偏離理論值，形成統計套利機會。恒指期貨的基差均值回歸特性顯著，尤其是在季度合約到期前。

核心量化策略實戰剖析

策略一：基差收斂統計套利

這是一種經典的市場中性策略。核心邏輯是做多被低估的一方，做空被高估的一方，等待價差收斂至歷史均值。

信號生成： 我們定義標準化基差 \( Z_t = \frac{Basis_t - \mu_{basis}}{\sigma_{basis}} \)，其中 \(\mu_{basis}\) 和 \(\sigma_{basis}\) 是過去60個交易日的滾動均值和標準差。當 \( Z_t > 2 \)（基差過寬，期貨相對溢價），賣空期貨同時買入等Delta的ETF（如盈富基金 2800.HK）。當 \( Z_t < -2 \) 時執行相反操作。當 \( |Z_t| < 0.5 \) 時平倉。

實戰案例（2018年2月波動率衝擊）： 2018年2月初，全球波動率（VIX）飆升，恒指單週暴跌近10%。市場恐慌導致恒指期貨出現深度貼水（大幅折價），Z值一度跌破-3，創多年極值。此時，執行「買期貨、賣現貨」的套利組合，在隨後一週市場情緒稍穩、基差修復的過程中獲得了可觀收益，同時對沖了市場方向性風險。

import yfinance as yf
import statsmodels.api as sm

def basis_arbitrage_signal(hsi_futures_data, hsci_data, lookback=60):
    """
    生成基差套利交易信號。
    """
    # 計算基差（假設數據已對齊）
    basis = hsi_futures_data['close'] - hsci_data['close']
    
    # 計算滾動Z-score
    basis_mean = basis.rolling(window=lookback).mean()
    basis_std = basis.rolling(window=lookback).std()
    z_score = (basis - basis_mean) / basis_std
    
    # 生成信號：1=做空期貨/做多現貨， -1=做多期貨/做空現貨， 0=平倉
    signal = pd.Series(0, index=z_score.index)
    signal[z_score > 2] = 1
    signal[z_score < -2] = -1
    signal[(z_score.abs() < 0.5) & (signal.shift(1) != 0)] = 0 # 平倉條件
    
    return signal, z_score

策略二：動態Delta對沖與Gamma Scalping

對於持有恒指期權頭寸的交易者，利用期貨進行動態Delta對沖是核心風險管理技術。Delta（Δ）衡量期權價格對標的資產價格的敏感度。目標是通過買賣恒指期貨，使整個組合的Delta中性化。

對沖頻率是關鍵決策點。根據Leland (1985)的經典論文《Option Pricing and Replication with Transactions Costs》，在存在交易成本的情況下，存在一個最優的對沖調整間隔。公式修正了Black-Scholes模型，引入了調整後的波動率： \(\hat{\sigma} = \sigma \sqrt{1 + \frac{k}{\sigma} \sqrt{\frac{2}{\pi \Delta t}} }\)，其中k是交易成本比例，Δt是對沖間隔。

Python動態對沖模擬：

def dynamic_delta_hedge(option_delta_series, futures_price_series, initial_capital, transaction_cost=0.0002):
    """
    模擬動態Delta對沖的損益。
    option_delta_series: 期權頭寸的Delta時間序列（負數代表賣出期權）。
    futures_price_series: 期貨價格序列。
    """
    portfolio_delta = 0
    cash = initial_capital
    futures_position = 0
    pnl = []
    
    for i in range(1, len(option_delta_series)):
        # 目標是讓總Delta為0: futures_position + option_delta = 0
        target_futures_position = -option_delta_series.iloc[i] # 期貨合約數（每點50港元）
        delta_change = target_futures_position - futures_position
        
        # 執行對沖，考慮交易成本
        trade_value = delta_change * futures_price_series.iloc[i] * 50 # 合約乘數
        cash -= trade_value * (1 + np.sign(delta_change) * transaction_cost)
        futures_position = target_futures_position
        
        # 計算當日市值變動
        mtm_change = futures_position * (futures_price_series.iloc[i] - futures_price_series.iloc[i-1]) * 50
        # 期權價值的變化已體現在Delta的變化中，此處簡化為僅計算期貨損益
        pnl.append(mtm_change)
    
    total_pnl = sum(pnl) - (initial_capital - cash) # 最終損益
    return total_pnl, np.array(pnl)

# 注：實戰中需使用更精確的期權定價模型（如Binomial或SABR）來計算Delta。

風險管理：超越VaR的恒指期貨多維度風控

恒指期貨因其高槓桿和對宏觀事件的高度敏感性，風險管理必須是多維度和前瞻性的。

1. 流動性風險與壓力測試

2015年「中國股災」期間，恒指期貨市場曾出現流動性瞬間蒸發，買賣價差急劇擴大，導致止損單以極差價格成交。因此，壓力測試不應只基於歷史波動率，還需模擬「流動性黑洞」情景。建議使用極值理論（Extreme Value Theory, EVT）來估計在壓力情境下的潛在損失。

2. 集中度風險與相關性斷裂

恒生指數高度集中於金融、地產和科技板塊。在2022年美國加息周期中，這些板塊同時受壓，導致指數波動加劇。風險模型必須監控板塊間的滾動相關性，並在相關性突然飆升（趨近於1）時觸發減倉。可以計算條件在險價值（Conditional VaR, CVaR），即給定損失超過VaR閾值時的期望損失： \( CVaR_{\alpha} = E[L | L > VaR_{\alpha}] \)。

import scipy.stats as stats

def calculate_var_cvar(returns, confidence_level=0.95):
    """
    計算歷史模擬法下的VaR和CVaR。
    """
    returns = np.array(returns)
    var = np.percentile(returns, (1 - confidence_level) * 100)
    cvar = returns[returns <= var].mean()
    return var, cvar # 注意：返回的是收益分位數，損失通常表示為負數

# 示例：計算恒指期貨日收益率的95% CVaR
hsi_returns = fetch_hsi_returns() # 假設的數據獲取函數
var_95, cvar_95 = calculate_var_cvar(hsi_returns, 0.95)
print(f"95% VaR (收益率): {var_95:.4f}")
print(f"95% CVaR (收益率): {cvar_95:.4f}")

3. 保證金與槓桿循環風險

期貨交易是保證金交易。在劇烈波動中，經紀商可能提高保證金要求，引發強制平倉的連鎖反應。一個穩健的原則是：永遠將實際使用的槓桿控制在交易所最低保證金要求所對應槓桿的50%以下。例如，若恒指期貨合約名義價值為2,000,000港元，最低保證金為100,000港元（槓桿20倍），則自設上限應為10倍。

實戰行動建議與系統搭建

  1. 數據是基石： 投資於高質量的Tick級歷史數據與實時數據源（如Bloomberg, Refinitiv，或可靠的本地供應商）。沒有乾淨、準確的數據，任何複雜模型都是空中樓閣。
  2. 從模擬到實盤的過渡： 在投入真金白銀前，必須進行至少一個完整市場周期（包含牛市、熊市、震盪市）的歷史回測，並進行至少3個月的實時模擬交易（Paper Trading）。重點關注策略在2020年3月（疫情崩盤）和2022年3月（加息恐慌）等極端時期的表現。
  3. 建立風控清單： 每日開盤前檢查：主要成分股有無重大公告？美國股指期貨表現如何？港元匯率是否穩定？將這些宏觀因子量化為「風險儀表板」。
  4. 執行算法選擇： 對於統計套利等對成本敏感的策略，使用TWAP（時間加權平均價格）或VWAP（成交量加權平均價格）算法拆單。對於事件驅動的策略，可能需要更激進的智能訂單路由（Smart Order Routing）。

風險警示與免責聲明

重要風險警示： 所有量化策略都存在過度擬合（Overfitting）的風險。歷史表現絕不代表未來結果。恒指期貨市場受到中國內地政策、全球資金流動及地緣政治的深刻影響，可能出現模型無法預測的結構性斷裂。槓桿交易可能導致損失超過初始本金。

免責聲明： 本文內容僅供教育與資訊分享之用，不構成任何投資建議、要約、招攬或邀請。作者不對任何依據本文內容進行的投資決策所導致的損失承擔責任。投資者應根據自身的財務狀況、投資目標及風險承受能力，尋求獨立的專業財務意見。

權威來源與延伸閱讀

  1. Leland, H. E. (1985). "Option Pricing and Replication with Transactions Costs." The Journal of Finance. 這篇論文是考慮交易成本的動態對沖理論基石。
  2. Hong Kong Exchanges and Clearing Limited (HKEX). 定期發布的《衍生產品市場交易研究報告》及《市場波動調節機制》文件，是理解市場微結構與監管框架的一手權威資料。
  3. Chan, E. P. (2013). Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale. John Wiley & Sons. 書中提供了多個可操作的均值回歸策略範例與回測細節。

恒指期貨的量化交易是一場結合精密數學、市場心理學與嚴格紀律的馬拉松。在這個由算法主導的新時代，持續學習、敬畏市場並堅守風險紀律，是長期生存與獲利的不二法門。希望本文的框架與工具，能為你在這個充滿挑戰與機遇的市場中，提供一份可靠的導航圖。

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