洞察焦点
- 随着时间的推移，资产往往会恢复到它们的平均价格。
- 我们可以用统计数据来确认乳制品的均值回归潜力。
- 我们着眼于长期均值，半衰期和时间。
均值回归的定义：均值回归是一个金融术语，假设资产的价格会随着时间的推移趋于收敛于平均价格。
半衰期的定义：一定量(物质)减少到其初始值的一半所需的时间。
波动性的定义：对给定证券或市场指数的收益分散性的统计度量。
探索均值回归：
- 我第一次接触这个概念是在2020年的Czapp上。
- 均值回归是一种理论，认为产品有一个长期平均价格(通常称为“长期均值”或简称“LRM”)，其在某一特定时间点的价格将倾向于长期平均价格。
把长期均值想象成一块磁铁，价格越远离它，它就越强。例如，如果一个产品的长期均值被计算为100美元/吨，而该产品目前的交易价格为70美元/吨，那么均值回归理论是，在没有其他影响的情况下， - 价格应该向其长期均值方向上升。
- 另一种将均值回归策略概念化的方式是，它就像一种产品与其本身之间的跨商品价差交易。
均值回归检验：
• 分析师可以做一些统计测试，确定正在调查的商品是均值回归的。三个关键概念是增广迪基-富勒测试、赫斯特指数和半衰期。
• ADF检验有助于确定时间序列是否具有单位根或平稳（均值回归）。如果找到单位根，则可以说商品具有“偏移”，即随着时间的推移而改变平均值或方差，而不是均值回归。
• 赫斯特指数是用以量化时间序列在一系列时间尺度上的持久性，本质上是测量时间序列的“长期记忆”的强度。值<0.5表示商品回归均值（>0.5表示趋势）。
• 半衰期是估计一个时间序列在偏离后回到其平均值的一半所需的时间。半衰期越短，表明均值回归特性越强。
均值回归交易:
- 一旦你确信你的商品确实表现出均值回归，下一步就是计算它的长期均值LRM，并评估当前价格相对于长期均值LRM在统计分布上的位置。
- 如果你的商品目前离长期均值LRM“很远”，那么可能存在一个交易机会。
非技术读者可以跳到下面的案例研究，这不会影响您的理解
基于新加坡交易所-新西兰交易所全脂奶粉数据的案例研究和交易洞察:
• 以下是截至2023年8月24日的数据：
- 现货价格= 2460美元/吨
- 均值回归率MRR = -0.016，这意味着理财产品价格预计将回落1.6%或约1.6%。每工作日40 美元/吨向平衡水平靠拢。
- 长期均值LRM = 3700美元/吨
- 半衰期= 43.3个工作日，这意味着在没有任何其他市场冲击的情况下，我们预计现货价格应该在2023年10月24日之前向长期均值3080美元/吨回归的半途。
- 波动率= 15.9%。本系列的下一篇文章将专门讨论波动性及其计算和交易策略。在本篇文章中，请把波动率作为给定值。
• 在没有任何其他当前或预期的市场动态的情况下，在上面的例子中，交易者会有兴趣购买全脂奶粉期货。
• 相关的新加坡交易所-新西兰交易所全脂奶粉期货半衰期为2023年11月，目前交易价格为2650美元/吨。交易者会购买这些期货，认为它们被错误定价为430美元/吨，并寻求在期货的价格上涨中获利，因为现货价格被拉向长期均值。
• 上面的图表可能看起来很混乱，但它可以帮助我们很好地概念化均值回归。
- 红线为计算出的随时间变化的长期均值LRM。如果这在2023年5月期间变得不稳定，则输出是无意义的，但我们可以将此视为新长期均值LRM的出现时期。从我的想法来看，6月份一个新的长期均值LRM建立在3500-3700美元的区间内。
- 在新的长期均值LRM出现之前，半衰期一直稳定在100天左右。有趣的是，基于更快的均值回归，2023年6月的半衰期更短，约为45天。
- 我们可以使用这里的值和上面的方程来模拟一组潜在的未来价格。您将注意到这些趋向于红色的长期均值LRM线。同样重要的是要注意，这些模拟价格仅基于输入数据，而不考虑任何当前或预期的市场基本面。
进行均值回归交易时应注意的风险：
- 关注均值回归：因为商品市场可能很复杂，并受到各种因素的影响。从长期来看，一些商品可以证明是均值回归的，但市场动态可能导致短期内偏离这种行为。考虑到这一点，重要的是要确保您已经了解了均值回归交易机会的背景，并根据您对进场时影响感兴趣商品的所有其他已知因素的理解，轻松进场。
- 趋势与均值回归：均值回归与“趋势市场”相反。你可能熟悉“牛市”或“熊市”市场趋势的概念。一种商品不可能既有趋势又有均值回归。你应该确定你的市场是其中之一还是另一个(或者两者都不明显)，并如果寻求利用这种类型的结构，需要确定商品是均值回归。
- 选择进入时机：正确的观点也需要正确的时机才能把握住市场机会。哪怕观点正确，没有得到市场共振也可能会导致交易者赔钱。例如，如果市场与长期均值LRM有很大的分歧，那么你应该寻求在期货合约到期之前签订一份期货合约，让你在潜在利润和市场趋同之间取得最佳平衡。
- 均值回归率不是恒定的。它们可能受到价格冲击的规律性、幅度、方向或季节性等因素的影响。重要的是，您需要确定最合适的均值回归率。
- “退出”/流动性风险：前两篇文章提及的风险同样适用于这里，特别是在相对缺乏流动性的市场，如乳制品。
均值回归是一个有用的工具，可以帮助你了解更广阔的市场。虽然不是决定性的交易触发点，但它对预测和风险评估非常有用。
想了解更多关于内部风险管理程序的信息，通过 TSoutter@czarnikow.com 与Tom取得联系
参考文献：
Carlos Blanco & David Soronow (June 2001) Mean Reverting Processes – Energy Price Processes Used For Derivatives Pricing & Risk Management. Commodities Now, 68-72
