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股指期货交易常态化中短期风险提示

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摘要:股指期货常态化中短期交易风险提示 1、关注流动性释放过程中的投机行为;2、关注升贴水结构转变的期现套利交易 3月22日中国金融期货交易所发布了关于加强客户管理和金融期货套期保值交易的相关通知,3月24日央行行长易纲表示要持续推动金融衍生品市场的对外......

  

股指期货常态化中短期交易风险提示

  

1、关注流动性释放过程中的投机行为;2、关注升贴水结构转变的期现套利交易

  

 

  

3月22日中国金融期货交易所发布了关于加强客户管理和金融期货套期保值交易的相关通知,3月24日央行行长易纲表示要持续推动金融衍生品市场的对外开放,可以看出股指期货的全面放开迫在眉睫。因此在股指期货恢复常态化的过程中,需要重点关注短期内可能面临的流动性释放所产生的投机行为和升贴水结构转变中期现套利交易的风险,对此我们进行了四种情景假设,为投资者在操作中提供一定的参考。

  

 

  

对于流动性释放过程中的投机行为,我们主要从股指期货的成交持仓比的正常化出发,进而探讨股指期货功能的发挥。由于股指期货常态化有利于再度吸引市场中性策略、套利策略、量化对冲策略等资金进入股市,将显著增加股指期货的流动性,而且在当前金融市场日益开放的情况下,还会吸引境外指数投资者或机构长期资金的涌入,因此对于股指期货的配置也将出现较2015年更大规模的需求。在这种情况下,若受到外围风险事件的影响,很可能会造成流动性的过度涌入,或造成过度投机,从而不能有效的实现股指期货功能的发挥。

  

 

  

从股指期货成交持仓比来看,股指期货自2015年开始受限,市场的流动性骤然下降,股指期货功能几乎丧失。不过在受限的近四年中,中金所对股指期货的放松循序渐进的进行了三次,分别是在2017年2月16日、2017年9月15日和2018年12月2日。我们通过对比股指期货的成交持仓比来看三次松绑以及受限前的流动性,发现在放松的三次中流动性较前期有所改善,但其幅度远低于受限之前,显示流动性缺乏。随着近期市场对股指期货放松呼声的提高,且监管层也在有意识的发表对股指期货放开的言论,至2019年3月IF、IH、IC成交持仓比分别达1.09、1.10和0.82,流动性较2017年出现较大的改善,同时指数也走出了触底反弹的态势。

  

 

  

随着我国对金融衍生品的发展,股指期货放开迫在眉睫,因此维持一个怎么样的成交持仓比较为合理,也成为监管层重要关注的问题之一。我们对比国外指数来看,标普500指数和迷你标普500指数合约上市的5年内基本维持在1.5至2.7倍的水平,随着市场的成熟,逐渐收敛至0.5-0.6倍。前后相比收窄了约5倍水平。对于我国沪深300指数合约来看,在2010-2014年中,去除刚上市的前4个月,成交持仓比较为异常,之后的水平基本在5-10倍区间震荡,因此若从国际市场成熟度的发展来看,成交持仓比约在1-2倍区间较为合理。我们在对比当前的期指成交持仓水平来看,已然进入了合理区间,但是考虑到我国期指近四年的限制,市场发展并未成熟,因此当前的合理基准应回归至5倍以上的水平。

  

 

  

若在未来两个月内股指期货全面放开,可能将在短期内吸引大量的对冲资金,以及增加日内套利或投资交易,成交持仓比恐高于10倍水平以上,这将增加市场的投机度,反而会增加现货市场的波动水平,带来一定的风险。因此在放开过程中需加强套期保值交易行为的管理,不仅可以规避系统性风险,避免投资者在现货市场中的集中抛售行为,减缓股市下跌的幅度,保护各类投资者的利益,更好地发挥风险管理功能,而且可以增加持仓规模,建立有效成交持仓比水平,降低投机水平。另一方面是价格发现功能的实现。异常的成交持仓比或流动性,带来了较高的投机性,使得期指不能真实的反映市场价格预期,会对股指期货价格实现功能大打折扣,甚至异常指数点会引发市场的极度恐慌或乐观行为。

  

 

  

对于股指期货的升贴水结构变化的幅度主要影响到了期现的套利交易。股指期货属于现金交割,因资金成本的存在,理论上股指期货应该对现货为升水结构,但自2015年8月对股指期货限制以来,股指期货就始终维持贴水现货指数的状态。在这种状态下,已不属于无风险套利范畴,期现套利相对困难。我们以上市时间最长的IF指数合约为例,自2010年4月至2014年12月期间,IF活跃合约处于升水状态的概率达63.78%,其中升水幅度在[0.00%,1.00%]区间达到89.44%, 在此期间若我们做升水收窄的期限套利,期货端将基本能平均实现1%的收益,考虑到资金成本,预计收益在0.55%左右。

  

 

  

然而在2015年8月股指期货受限之后,持续为贴水结构,在2016年1月至2018年12月期间,IF活跃合约处于贴水状态的概率达83.86%,其中贴水幅度在[-1.00%,0.00%]区间达到83.20%,在此期间若继续期现套利,期货端贴水幅度回归至0.00%时,则会亏损平均1%的收益,考虑到资金成本,预计亏损在1.45%左右。

  

 

  

以上主要是从股指期货未限和部分受限之后升贴水结构的变化来探讨的期现套利所可能出现的赢亏情况,从当前情况来看,随着2018年12月2日第三次部分放开股指期货之后,指数开始逐渐呈现升水状态,我们观察至自2019年1月至2019年3月25日期间,共计54个交易日,其中IF活跃合约处于升水状态的概率达68.52%,其中升水幅度在[0.00%,0.40%]区间达到83.78%,在此期间若我们做升水收窄的期限套利,期货端将基本能平均实现0.4%的收益,但考虑到资金成本,预计收益将持平。但需要注意的是在这三个月期间指数呈现了触底反弹格局,市场情绪较为乐观,从流动性来看仍然不足,若后期股指期货常态化后,升贴水的状态不仅需要从流动性角度来考虑,而且还需要从市场情绪出发,由此我们给出四种可能的情景:

  

 

  

情景一:流动性过度,情绪较乐观(35%)。在这种情况下,股指期货升水幅度将在短期内快速扩大,预计将会在[2.00%-4.00%]区间,由此进行期现套利,预计可获得3%的收益,但考虑到资金成本,预计收益在2.55%左右;

  

 

  

情景二:流动性过度,情绪不乐观(45%)。股指期货投机氛围较高涨,股指期货可能由当前的升水结构转为贴水结构,贴水幅度或在0.5%左右,考虑到资金成本,预计亏损在1.00%左右;

  

 

  

情景三:流动性不足,情绪不乐观(12%)。股指期货可能由当前的升水结构转为贴水结构,贴水幅度或在3%左右,考虑到资金成本,预计亏损在3.45%左右;

  

 

  

情况四:流动性不足,情绪较乐观(8%)。股指期货升水幅度将略好于现状,升水幅度预计在1%左右,由此进行期现套利可获得与市场收益水平相等的利润,在此情况下考虑到资金成本,预计收益在0.55%左右。

  

 

  

以前通过低门槛的单品业务把资产量级迅速做大,现在加强数据和催收环节的监管,很多还没有建立自主风控系统的中小金融机构遇到今天这样的局面也在所难免。摆在这些金融机构面前两条路:舍弃消费信贷这块肥肉,或者,老老实实建设一个能够代替大数据的专属风控体系。后面(贷款)要继续开起来的。我们用的是数据公司随数据一起提供的风控模型,现在没有了他们的数据,模型跑不起来,就不知怎么做客户信用评估、怎么降低逾期风险。一家互联网金融负责人王宇直言不讳表示,数据端口停了,公司的信贷业务也停了,(公司)大部分人还在放假。

  

 

  

另一家区域银行的零售信贷负责人刘浩程表示在积极寻找解决办法。他说,此前积累的历史数据比较少,现在我们先上了一些简单的规则,让业务继续运转着。逐步再做体系化的风控。。不过他也焦虑遇到了新问题:模型该怎么建设?哪些数据源可以相信?什么维度的数据对建模有帮助?这些以前从来没考虑过,现在要开始面对。相对于很多金融机构的手足无措,一些注重自身风控建设的的金融机构却尝到监管带来的甜头。

  

 

  

一家不愿透露姓名的消费金融公司负责人表示,很多金融机构对大数据的理解就是数据买卖和流量,业务全依靠外部数据。什么‘买数据免费赠送冷启动策略和黑盒模型、提供资金拿固定收益,风险由流量平台兜底’,这些饮鸩止渴的事情让大家只关注短期利益,扰乱了整个消费金融行业秩序。现在对数据的监管严格起来,行业也逐步正规起,他认为这是正本清源、良币驱逐劣币的好事,是对消费金融健康长远发展的有力推动。

  

 

  

监管获益的还有更多地方金融机构。一家区域银行信贷业务负责人则表示,他们银行在2年前就开始对数据的整合、挖掘、分析和运用,通过数据分析、人工智能、机器学习等能力,建设了专属的风控体系,目前已经在多个业务和产品中应用。我们当地好几个银行的线上信贷业务原先很猛,现在都停了,客户现在追着我们跑。谨慎乐观的他表示,实时关注监管细则出台,及时优化自身风控体系,以迎接更大的风险挑战。

  

 

  

监管部门一直倡导金融机构挖掘自身数据价值,提升自主风险管理水平。2018年5月,银保监会印发《银行业金融机构数据治理指引》(银保监发〔2018〕22号)引导银行业金融机构加强数据治理,提高数据质量,充分发挥数据价值,提升经营管理水平,全面向高质量发展转变而制定的法规。要求银行业金融机构将数据治理纳入公司治理范畴,并将数据治理情况与公司治理评价和监管评级挂钩,鼓励银行业金融机构开展制度性探索。

  

 

  

2019年8月,中国人民银行印发《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》明确提出,增强金融风险技防能力,正确处理安全与发展的关系,运用金融科技提升跨市场、跨业态、跨区域金融风险的识别、预警和处置能力。有数据与没数据,不同金融机构的差异化解法。9月20日,首届人工智能应用沙龙上,顶象针对数十家国有银行、股份制银行、城商行、区域农商行做过一份调研:89%的金融机构为本次数据监管点赞,认为是正本清源;75%的被调研金融机构希望通过人工智能等新技术补充或增强自身的风控系统,以提升风险管理能力;更有90%金融机构希望新技术新方案能够有效应对各类新型欺诈。

  

 

  

对早期就注重风控建设或者拥有数据沉淀基础的金融机构来说,建设自主可控的风控体系是顺水推舟;而那些业务刚刚启动、缺乏数据积累自己被数据喂养习惯的金融机构如何度过这次难关呢?顶象资深业务专家、解决方案与售前总经理晋梅表示,一些自主信贷产品刚刚起步、几乎没有什么完整业务数据积累的金融机构,需要调整好心态、找到合理的发展节奏和务实的业务目标,逐步实现自主风控、实现自主业务闭环。需要充分研究市场、研究客群、研究成功的案例,充分挖掘自身的优势和亮点,设计适合当下发展阶段和风险承受能力的金融产品,哪怕先从基础的专家策略集开始,做好产品测试方案,逐步沉淀和积累业务经验和数据,做好监测和及时优化调整的工作。

  

 

  

比如,利用其对当地消费市场、居民消费习惯的把握和了解,跟区域性消费场景合作,通过客户经理的定向引导、以挖掘存量用户为切入点,小步尝试开展有区域特色的消费信贷业务等。初期虽然不具备建设复杂数据模型和风控体系的基础,但只要抓牢风控本质,把握场景风险、消费用途、用户收入负债及基础信息真实性等基本面的评估和数据留存,在业务开展过程中,及时监测业务数据、复盘和调整策略,还是能够逐步打造有特色、有壁垒的区域性业务。她进一步解释。

  

 

  

对于金融产品矩阵丰富、业务量级充足、客群覆盖较广、历史数据完善的金融机构,晋梅表示,除了继续在单品关键环节提升精细运营的程度,还要考虑各关键环节之间的有机关联,更要把握多个金融产品之间的协同发展。从业务本质的理解出发,单个产品的全流程形成闭环,多个产品的协同管理构建关联网络,最大程度挖掘各类业务开展过程中产生的用户营销响应、借贷申请审批、转账交易、刷卡消费、理财行为等多类数据的组合价值。

  

 

  

这张跨产品、链接用户、覆盖业务生命周期的关联网络,把银行海量自有业务数据,像石油一样源源不断输送到需要数据驱动决策的业务场景,再通过对关联数据的挖掘和分析,基于历史数据、用户行为、业务规律所提炼出来的关联结构和趋势特征,为关键决策提供参考依据。关联网络基于业务理解的构建、基于基础认知过程的挖掘逻辑,能有效保障其分析过程透明易理解、充分保障其分析结果的可解释性,实现业务人员知其然更知其所以然,从而更好的为业务决策服务。

  

 

  

推动制度完善与技术防控相结合,有效防范各类风险。把握好重创新与防风险的关系,既要建立自主可控的系统安全,更离不开国家层面的征信体系建设的支撑,以及法律法规完善,由此才能保障消费金融业务长远健康发展。

  

 

  

自主可控,金融风控建设的重要性和必要性,风险管理的核心是业务安全,业务安全的核心原则就是自主可控。一系列事件的发生把自主可控战略提升到新的高度,实现自主可控不仅是金融机构核心竞争力的体现,更是金融业健康发展、数字化转型建设的重要基石,其必要性、重要性和紧迫性不言而喻。2018年6月1日,中国人民银行党委举行中心组集体学习时特别提到,积极适应互联网时代对金融网络安全的新需求,加强对重要金融基础设施的规划,稳步推进核心领域自主可控技术在金融业的应用,提高金融网络安全和信息化工作的前瞻性、科学性、有效性。

  

  

顶象关联网络通过充分挖掘金融机构内部的数据金山,穿透纷繁的表象,根据对金融机构具体业务场景、业务逻辑、产品流程、客群特征、风险特点的深度理解,量身定做,把与业务需求紧密相关的客群特征、业务数据、交易信息、核心征信、合规数据等海量数据,科学构建有内涵、可外延的复杂关联网络。再通过应用图数据挖掘、无监督算法、半监督算法、有监督算法等多角度充分挖掘,进而结合应用场景、实际操作人员的具体需求直观而智能的在运营和监测平台呈现最有效信息,为金融机构的反欺诈体系、风控体系等的建设提供了有力的支撑,帮助金融机构实现业务安全体系自主可控。

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