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我爱基民

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从LOF基金中获取无风险收益  

2007-06-23 21:17:59|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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  从LOF基金中获取无风险收益

  我们以前曾经谈过开放式基金的投机问题,可能有些人信了。如果大家不至于跟我一样懒惰,那在2007年上半年中一定可以找到很多这样的机会。如我所知道的,有人已经做过ETF的套利,据说一天10几个回合下来,很轻松地净赚了一些。

  现在请允许我开始单独谈从LOF——“ListedOpen-EndedFund”——上市开放式基金中获取无风险收益问题。

  一、LOF基金是可能也是可以获取无风险收益的

  但是,有些时候,在做LOF基金无风险收益操作的时候,你是要冒一些风险的。但这种风险主要还是基金选择的风险和市场调整的风险,而不是我们说的操作方法本身的风险。所以,我们才在获取收益前面加上“无风险”这一定语。

  先看一张图,结合这张图我们将做一个讲解:

  图一:景顺鼎益基金走势图

  从LOF基金中获取无风险收益 - 傅慎 - 我爱基民

  比如说,有一只LOF基金叫景顺鼎益的,在深交所的代号是162605,它2007年6月22日的净值是1.173元,而它在场内的价格是1.206元,溢价2.81%.它在2007年6月14日场内最高价格达到2.563元,当日收盘2.510元,而这个基金当日净值是2.206元,按收盘价格计算的溢价率高达16.18%!!!当然,你可能不是先知先觉者。但如果我们再仔细一点,你就会发现,我们即使不是在二级市场操作,就算公司6月14日刊登了《分红预告》的当天,我们将场外净值为2.206元的基金托管入场内,到6月18日基金分红登记日当天以收盘价2.28元卖出,那就有3.35%的无风险收益(如果你是在6月19日卖出,那么因为18日是登记日,你原来一个份额按"每10份基金份额派发红利10.70元"和当日净值2.206元计算,你的份额就是1.485份)。19日净值为1.184元,场内当日收盘价为1.333元,溢价率为12.58%。当然,这可能只是个案,也许,等你把基金托管入场内,通过两个交易日,那时候也许价格和净值已经趋于一致了,这就是所谓风险。可是,换一个角度说,如果出现这种情况,充其量也就等于你买了一只基金而已。但是,相反的情况,当场内价格低于净值时,做这种场内到场外的套利托管就是一件非常有把握的事情。

  本文不想讨论这种套利机制是怎么形成的和是不是合理,就像市场上将大多数如废纸一张的认估权证炒上天一样,当然是一种过度投机行为,但它确实是一种客观存在。况且,与认估权证不同,LOF基金的套利在技术或者说操作层面是没有任何风险的。

  二,目前有LOF基金13只

  我不一一念它们的名称和代号了,因为大家跟我一样,很容易在股票分析软件里获取这些信息。

  图二:LOF基金大全

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  三、LOF基金价格与净值的关系

  经济学上有一个“价格围绕价值变动”的原理。意思是:第一,任何商品和服务,它的价格都有可能与它的内在价值不一致;第二,任何商品或服务其价格最终还是以价值为基础的。

  实际上,在LOF基金中也是一样,如果你有兴趣去发现,就一定知道,除非纯属巧合,不然几乎找不到有那么一天,LOF基金的收盘价格和当日净值是一致的。原因很简单,因为在交易时间内,LOF基金交易价格是“已知”的而它的净值是“未知”的。

  但从经济学“价格围绕价值变动”的原理看,似乎让我们对LOF基金价格的预测抱有那么一点希望。我们的想法是,按照经济学原理,基金净值应该与基金价格存在一种线性关系。也就是说,可以把价格看作是净值的函数,是随自变量净值变化而变化的。如果我们的上述想法没有被数学老师否定的话,那么我们就可以利用简单的数理经济学方法揭示他们之间的关系。

  我们不想在这里推导一元线性回归模型了。我们只需要知道,假如x与y是线性关系,即:

  y=a+bx

  那么我们就可以利用“最小二乘法”先把方程求出来,办法是把系数a(截距)、b(斜率)求出来就可以了。

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  这里,为了简化程序,我们就以景顺鼎益近10个交易日——2007年6月8日至2007年6月22日——的数据为基础,看看该基金的价格与净值到底有着什么样的关系。

  鼎益函数资料(06.6.11-6.22)

  日期XiYiXiYiXiXi∑Xi∑Yi(∑x)2YiYi(∑y)2

  112.1752.1484.6724.7314.614

  122.2032.2594.9774.8535.103

  132.2322.335.2014.9825.429

  142.2062.515.5374.8666.3

  152.2192.395.3034.9245.712

  181.1842.2822.7021.4025.208

  191.1821.3331.5761.3971.777

  201.1791.2811.5101.3901.641

  211.1861.2141.4401.4071,474

  221.1731.2061.4151.3761.454

  合计16.93918.95334.33231.328321.045286.93038.712359.216

  a=(10*34.332-321.045)/(10*31.328-286.930)=0.845

  b=1/10(18.953)-(0,845/10)*16.939)=0.464

  所以,关于自变量净值的函数价格就是

  Y(价格)=0.845+0.464*X(净值)

  四、皮尔逊相关系数与LFO基金的选择

  1、公式的误差

  在第三个问题出来后,我们已经找到了很简单的关于LOF基金价格与净值的关系。然而,在验证上述公式的时候,我们马上发现了一个重大问题,原来,实际情况并不像我们的公式这么简单。比如,按照我们的公式,22日那天的价格应该这样计算:

  Y=0.845+1.173*0.464=1.389(元)

  但实际市场价格却是1.206元。

  再比如,11日那天的价格应该这样计算:

  Y=0.845+2.175*0.464=1.854(元)

  但实际市场价格却是2.148元。

  2、皮尔逊相关系数的概念

  上述事实说明,我们的实际数字和我们的公式是有误差的。为了找到这个误差,并知道误差到底有多少,我们需要引入一个概念,叫“皮尔逊相关系数”。

  “皮尔逊相关系数”是英国统计学家皮尔逊于20世纪提出的一种计算直线相关的方法,因而又称为“皮尔逊相关”。“皮尔逊相关系数”数值在-1和+1之间,并且具有明确的暗示:

  如果有两个变量,X、Y

  当相关系数为0时,X和Y两变量无关系。

  当X的值增大,Y也增大,正相关关系,相关系数在0.00与1.00之间

  当X的值减小,Y也减小,正相关关系,相关系数在0.00与1.00之间

  当X的值增大,Y减小,负相关关系,相关系数在-1.00与0.00之间

  当X的值减小,Y增大,负相关关系,相关系数在-1.00与0.00之间

  相关系数的绝对值越大,相关性越强,相关系数绝对值越接近于1,相关度越强,相关系数越接近于0,相关度越弱。

  通常情况下我们认为:

  相关系数0.8-1.0为极强相关

  0.6-0.8为强相关

  0.4-0.6为中等程度相关

  0.2-0.4为弱相关

  0.0-0.2为极弱相关或无相关

  3、皮尔逊相关系数公式及图象

从LOF基金中获取无风险收益 - 傅慎 - 我爱基民

  一个典型的皮尔逊完全相关如下图:

  图三:皮尔逊完全相关

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  图四:皮尔逊完全不相关

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  以景顺鼎益上述例子而言,就可以得出:

  r=10*34.332-321.045/√[10*31.328-286.930][10*38.712-359.216]=0.84

  这说明,如果按照皮尔逊的定义,该基金的价格和净值之间关系还是非常密切的。

  4、对皮尔逊定义的一点修正。

  也许是统计出发点不同的缘故,我个人认为,证券投资“无风险收益”的意义不同于一般统计意义上的“误差”的意义。换一句话说,在证券投资中,仅仅1%的投资机会收益,特别是利差收益在资本量足够大的情况下,都可能给你带来超常规的超额收益,而在这时候,皮尔逊系数可能高达0.9以上甚至更高。

  因此,在考虑LOF基金套利的时候,我认为皮尔逊系数绝对值小于0.9就应该看作弱相关了。

  5、LFO基金选择的原则

  第一、选好明星公司。

  第二、尽量选择明星基金。

  第三、寻求关于基金净值的价格一元线性函数皮尔逊系数绝对值最小的基金。越小,表明套利的机会越多,套利的空间越大。记住:越小越好。

  五、从LOF基金中获取无风险收益的两大渠道

  也是非常简单:

  第一是当发现基金有“分红”、拆分等可能引起股价波动的信息时,直接到证券营业部做场内交易。

  第二是通过场内外的“基金转换业务”进行套利。

  第三,采取“自下而上”的战术。也就是说,买进基金以价格比基金净值低为原则;卖出基金以高于基金净值为原则。

  这篇文章就快写完了。也许,你觉得“最小二乘法”在这里纯粹是一个摆设;也许,你觉得“皮尔逊系数”太专业还很烦。所有这些我都会同意。那就让我们用直觉来定吧——一般地说,在股票分析软件的K线图上起伏跌宕,涨跌跨度比较大的基金,“皮尔逊系数”可能就会相对小些。

  

 

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