今天我們將詳細介紹如何使用期貨和期權進行量化對沖策略，並通過具體的例子展示如何實現這些對沖策略。對沖策略旨在降低投資組合的風險，通過使用衍生工具來平衡市場波動帶來的損失，從而達到更穩定的收益。我們還將學習風險管理和資金管理的重要性，並結合這些技術來提高對沖策略的穩健性。今日 Colab
對沖是一種減少風險的技術，通過持有與原始投資相反方向的衍生工具（如期貨或期權）來抵消潛在的損失。例如，當持有一個股票投資組合時，可以使用期貨或期權進行對沖，這樣即使股市下跌，對沖工具的增值也能部分抵消損失。
注意期權期貨本身是一個相較於股票更加有鞥險的工具，請記得一定要做好資產管理跟避險
期貨合約是一種常見的對沖工具，特別是對於大型投資組合或指數基金來說。期貨合約允許投資者鎖定未來的價格波動，當投資組合中的資產價格下跌時，期貨合約的價值上升，可以有效地抵消損失。
當投資者持有某些股票或資產組合時，如果擔心市場的整體下跌，便可以賣出對應指數或股票的期貨合約來對沖風險。這樣當股票價格下跌時，賣出的期貨合約價格將上升，這樣的增益能夠部分抵消股票下跌帶來的損失。
以下我們使用 Backtrader 來展示如何對沖股票組合風險。另外補充一下頭寸就是倉位的意思。
!pip install backtrader yfinance
import backtrader as bt
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
# 定義股票期貨對沖策略
class HedgingStrategy(bt.Strategy):
def __init__(self):
self.size = 0 # 保存股票倉位大小
self.future = None # 保存期貨頭寸
def next(self):
if not self.position:
# 投資股票
for data in self.datas[:-1]: # 最後一個數據是期貨，不參與股票買入
cash = self.broker.getcash() / (len(self.datas) - 1)
size = int(cash / data.close[0])
self.buy(data=data, size=size)
# 賣空期貨進行對沖
self.future = self.sell(data=self.datas[-1], size=1) # 賣空期貨
# 初始化 Cerebro
cerebro = bt.Cerebro()
# 添加股票數據（假設持有AAPL和MSFT）
symbols = ['AAPL', 'MSFT']
for symbol in symbols:
data = bt.feeds.PandasData(dataname=yf.download(symbol, start="2019-01-01", end="2021-01-01"))
cerebro.adddata(data)
# 添加期貨數據（假設使用標普500指數期貨對沖）
futures_data = bt.feeds.PandasData(dataname=yf.download('^GSPC', start="2019-01-01", end="2021-01-01"))
cerebro.adddata(futures_data, name='S&P500 Futures')
# 設定初始資金
cerebro.broker.setcash(100000.0)
# 添加對沖策略
cerebro.addstrategy(HedgingStrategy)
# 執行回測
cerebro.run()
%matplotlib inline
plt.rcParams['figure.figsize'] = [15, 12]
plt.rcParams.update({'font.size': 12})
img = cerebro.plot(iplot = False)
img[0][0].savefig('backtrader_future.png')
可以看到以下買賣點，APPL 跟 MSFT 為買, S&P500 為賣，過程較緩和，最後整體資產上漲:
通過賣出指數期貨，我們可以有效減少股票市場下跌帶來的風險。在股市下跌時，期貨的賣空頭寸會增加收益，從而彌補股票組合的損失。這種策略適合大型組合，特別是在市場不確定性高的情況下。
期權是一種靈活的對沖工具，允許投資者在不賣出資產的情況下進行保護。看跌期權是對沖股票投資組合的常用工具，因為它能夠在市場下跌時增值，從而對沖股價下跌帶來的損失。
期權對沖的核心是通過購買看跌期權來保護投資組合。看跌期權賦予持有人在特定日期前以預定價格賣出標的資產的權利，這意味著當市場價格下跌時，期權的價值上升，從而抵消資產的下跌。
以下是一個示範，展示如何使用看跌期權來對沖股票組合。
# 假設你已經有一個股票投資組合，我們演示如何使用看跌期權對沖
class OptionHedgingStrategy(bt.Strategy):
def __init__(self):
self.size = 0
def next(self):
if not self.position:
# 投資股票組合
cash = self.broker.getcash() / len(self.datas)
for data in self.datas[:-1]: # 最後一個數據為期權數據
size = int(cash / data.close[0])
self.buy(data=data, size=size)
# 對沖股票的看跌期權
self.sell(data=self.datas[-1], size=1) # 購買看跌期權對沖
# 當期權數據可用時，使用期權合約進行對沖
看跌期權對沖策略能夠在股票市場下跌時提供保護。當市場下跌時，看跌期權的價值會上升，這樣投資者可以獲得下跌的補償。相比期貨，期權對沖更靈活，因為投資者可以選擇是否行使期權，根據市場情況靈活應對。
對沖比例調整：根據投資組合的風險承受能力，可以動態調整期貨或期權的頭寸大小。不同市場環境下，對沖比例的調整可以提高策略的靈活性。
動態對沖：定期重新評估市場條件，並相應調整對沖頭寸。隨著市場的波動，動態對沖能夠更好地適應市場變化。
多工具結合：同時使用期貨和期權來構建更複雜的對沖策略。例如，在股市大幅下跌風險高的時期，通過賣出期貨和購買看跌期權的組合，可以提供更全面的保護。
在設計和實施對沖策略時，風險管理和資金管理是成功的關鍵組成部分。有效的風險管理可以幫助投資者減少潛在損失，資金管理則確保投資者不會因過度投資而承擔過大的風險。我們在之前的篇長已經有提過止損了，今天會在多做一些介紹
風險管理的核心是控制潛在損失。對沖策略中的風險管理，通過對資產或衍生工具進行對沖，減少市場波動對投資組合的影響。當市場波動劇烈時，對沖工具能夠幫助投資者平衡潛在的風險和回報。
風險管理的基本原則：
資金管理是一種控制資本分配和確保風險承受能力不超過限度的技巧。在對沖策略中，良好的資金管理可以確保每筆投資不會過度消耗資本，同時保持穩定的收益。
常見的資金管理方法：
固定比例資金管理：每次投資都只使用總資金的固定百分比。例如，如果投資者設定使用5%的資金進行每筆交易，則每次交易只使用投資總額的5%，這樣可以確保在連續虧損時不會迅速消耗完所有資本。
Kelly 公式（Kelly Criterion）：
Kelly 公式是一種基於概率的資金管理方法，通過最大化長期資本增長率來幫助投資者確定每次交易應投入多少資金。Kelly 公式能夠在保持風險適度的情況下，實現最大的回報。
Kelly 公式如下：
f^*：應該投入的資金比例b：賠率（獲勝後的回報比率）p：獲勝的概率q：失敗的概率（即 1 - (p)）例子：
如果某個交易的賠率為 2:1（即獲勝後能賺2倍的資本），而獲勝的概率為 60%，則 Kelly 公式計算如下：
這意味著應該將總資金的40%用於此筆交易。
最大損失控制法：設定每筆交易的最大損失額度，這可以防止過度虧損。例如，設定每次交易的最大虧損不得超過資本的2%，即使連續幾次虧損，也不會導致投資組合承受過大的風險。
在實際操作中，對沖策略可以結合風險管理和資金管理來構建更加穩健的投資組合。以下是如何將風險管理和資金管理加入到期貨和期權對沖策略中的實例。
當使用期貨進行對沖時，我們可以將資金管理策略與風險管理相結合，控制每次對沖所使用的資本比例，並設定適當的止損點來防止期貨頭寸過度虧損。
import backtrader as bt
class HedgingWithRiskManagement(bt.Strategy):
params = (('stop_loss', 0.1), ('kelly_fraction', 0.4)) # 設定止損比例與Kelly公式比例
def __init__(self):
self.size = 0
self.future = None
def next(self):
if not self.position:
# 投資股票
for data in self.datas[:-1]: # 最後一個數據是期貨，不參與股票買入
cash = self.broker.getcash() * self.params.kelly_fraction / (len(self.datas) - 1)
size = int(cash / data.close[0])
self.buy(data=data, size=size)
# 賣空期貨對沖
self.future = self.sell(data=self.datas[-1], size=1)
def stop(self):
# 停止條件：當期貨損失超過設定的比例時執行止損
if self.future and (self.future.price / self.datas[-1].close[0]) >= self.params.stop_loss:
self.close(self.future)
# 執行回測
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.addstrategy(HedgingWithRiskManagement)
這樣，我們可以通過設定Kelly公式的比例來動態調整每次交易的資金使用量，並通過止損條件來限制潛在的損失，達到資金和風險的雙重管理。完整程式可參考如下:
import backtrader as bt
import yfinance as yf
# 定義期貨對沖策略
class HedgingWithRiskManagement(bt.Strategy):
params = (('stop_loss', 0.1), ('kelly_fraction', 0.4)) # 設定止損比例與Kelly公式比例
def __init__(self):
self.size = 0 # 保存股票倉位大小
self.future = None # 保存期貨頭寸
def next(self):
if not self.position:
# 投資股票
for data in self.datas[:-1]: # 最後一個數據是期貨，不參與股票買入
cash = self.broker.getcash() * self.params.kelly_fraction / (len(self.datas) - 1)
size = int(cash / data.close[0])
self.buy(data=data, size=size)
# 賣空期貨進行對沖
self.future = self.sell(data=self.datas[-1], size=1)
def stop(self):
# 停止條件：確保期貨頭寸與價格有效
if self.future is not None and self.future.price is not None:
if (self.future.price / self.datas[-1].close[0]) >= self.params.stop_loss:
self.close(self.future)
# 初始化 Cerebro 回測引擎
cerebro = bt.Cerebro()
# 添加股票數據
symbols = ['AAPL', 'MSFT']
for symbol in symbols:
data = bt.feeds.PandasData(dataname=yf.download(symbol, start="2019-01-01", end="2021-01-01"))
cerebro.adddata(data)
# 添加期貨數據
futures_data = bt.feeds.PandasData(dataname=yf.download('^GSPC', start="2019-01-01", end="2021-01-01"))
cerebro.adddata(futures_data, name='S&P500 Futures')
# 設定初始資金
cerebro.broker.setcash(100000.0)
# 添加對沖策略
cerebro.addstrategy(HedgingWithRiskManagement)
# 添加分析工具
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.SharpeRatio, _name="sharpe", timeframe=bt.TimeFrame.Days, annualize=True)
cerebro.addanalyzer(bt.analyzers.Returns, _name="returns")
# 執行回測並提取結果
result = cerebro.run()
strategy = result[0]
# 提取並打印分析結果
sharpe_ratio = strategy.analyzers.sharpe.get_analysis().get('sharperatio', None)
total_return = strategy.analyzers.returns.get_analysis().get('rnorm100', None)
print(f"夏普比率: {sharpe_ratio:.2f}" if sharpe_ratio is not None else "夏普比率: 無法計算")
print(f"總報酬率: {total_return:.2f}%")
# 繪製回測結果
%matplotlib inline
plt.rcParams['figure.figsize'] = [15, 12]
plt.rcParams.update({'font.size': 12})
img = cerebro.plot(iplot = False)
img[0][0].savefig('backtrader_future_with_risk_mangement.png')
當使用期權對沖時，可以根據Kelly公式來決定每次購買看跌期權的數量，並設定止損點來防止期權頭寸因不利的市場波動造成過大損失。
class OptionHedgingWithRiskManagement(bt.Strategy):
params = (('stop_loss', 0.1), ('kelly_fraction', 0.3)) # 設定止損比例與Kelly公式比例
def __init__(self):
self.size = 0
def next(self):
if not self.position:
cash = self.broker.getcash() * self.params.kelly_fraction
for data in self.datas[:-1]: # 最後一個數據是期權數據
size = int(cash / data.close[0])
self.buy(data=data, size=size)
# 購買看跌期權對沖
self.sell(data=self.datas[-1], size=1)
def stop(self):
if self.position and (self.position.price / self.datas[-1].close[0]) >= self.params.stop_loss:
self.close(self.position)
# 執行回測
cerebro.addstrategy(OptionHedgingWithRiskManagement)
風險管理和資金管理是對沖策略中不可忽視的重要部分。透過設置止損和動態調整資本分配比例，我們能夠更好地控制投資組合的風險，並在保護資本的同時，保持穩定的回報。
今日作業：
透過這些練習，你將更好地掌握風險與資金管理技巧，並能靈活運用它們來優化對沖策略的表現。
!pip install backtrader yfinance
import backtrader as bt
import yfinance as yf
# 期貨對沖策略，結合風險管理與資金管理
class HedgingWithRiskManagement(bt.Strategy):
params = (('stop_loss', 0.1), ('kelly_fraction', 0.4)) # 設定止損比例與Kelly公式比例
def __init__(self):
self.size = 0 # 保存股票倉位大小
self.future = None # 保存期貨頭寸
def next(self):
if not self.position:
# 投資股票
for data in self.datas[:-1]: # 最後一個數據是期貨，不參與股票買入
cash = self.broker.getcash() * self.params.kelly_fraction / (len(self.datas) - 1)
size = int(cash / data.close[0])
self.buy(data=data, size=size)
# 賣空期貨進行對沖
self.future = self.sell(data=self.datas[-1], size=1)
def stop(self):
# 確認期貨頭寸和價格有效
if self.future is not None and self.future.price is not None:
if (self.future.price / self.datas[-1].close[0]) >= self.params.stop_loss:
self.close(self.future)
# 使用看跌期權進行對沖，結合資金管理與風險管理
class OptionHedgingWithRiskManagement(bt.Strategy):
params = (('stop_loss', 0.1), ('kelly_fraction', 0.3)) # 設定止損比例與Kelly公式比例
def __init__(self):
self.size = 0 # 保存期權倉位
def next(self):
if not self.position:
# 投資股票組合
cash = self.broker.getcash() * self.params.kelly_fraction
for data in self.datas[:-1]: # 最後一個數據是期權數據
size = int(cash / data.close[0])
self.buy(data=data, size=size)
# 購買看跌期權對沖
self.sell(data=self.datas[-1], size=1)
def stop(self):
if self.position and (self.position.price / self.datas[-1].close[0]) >= self.params.stop_loss:
self.close(self.position)
# 初始化 Cerebro 回測引擎
cerebro = bt.Cerebro()
# 添加股票數據（假設投資於AAPL和MSFT）
symbols = ['AAPL', 'MSFT']
for symbol in symbols:
data = bt.feeds.PandasData(dataname=yf.download(symbol, start="2019-01-01", end="2021-01-01"))
cerebro.adddata(data)
# 添加期貨數據（假設使用標普500指數期貨進行對沖）
futures_data = bt.feeds.PandasData(dataname=yf.download('^GSPC', start="2019-01-01", end="2021-01-01"))
cerebro.adddata(futures_data, name='S&P500 Futures')
# 添加對沖策略
cerebro.addstrategy(HedgingWithRiskManagement)
# 或者使用期權對沖策略
# cerebro.addstrategy(OptionHedgingWithRiskManagement)
# 設定初始資金
cerebro.broker.setcash(100000.0)
# 執行回測
cerebro.run()
%matplotlib inline
cerebro.plot(iplot=False)
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