对冲效率的关联系数
BETA值的计算及应用
当β=0 :资产组合的收益不受市场收益的影 响。
β系数在股指期货投资策略 中的应用
β系数的应用
股指期货和商品期货有显著的差异：
股指期货合约的标的物是股票价格指 数。如沪深300指数是由上海和深圳证券 市场中选取300只A股作为样本编制而成 的成份股指数。
现货价格 期货价格 基差
7月30
4410
5102
692
8月30
5241
5348
107
损益
831
-246
585
由于基差的变化，本次β对冲不仅对冲了股票组合的市场 系统风险，而且盈利585个点。
如果基差走势此相反，则会亏损相应点数。
投资者在使用β对冲的过程中应密切关注 基差的变化，并选择有利的时机完成交 易。
以指数收益率为自变量，个股收益率为因变 量，做一阶拟合直线（ Ri ＝α+βRm ）
通过最小二乘法法，即可计算得到个股相对指 数的β系数。
β系数的计算
股票组合的β系数
投资者拥有的往往不止一只，当拥有一个投资 组合时，就需要测算这个投资组合的β系数。
假设一个投资组合P中有n个股票组成，第i个的 资金比例为Xi(X1+X2……+Xn＝1)，βi为第i个 的β系数。
β是一条回归直线的斜率,它是通过对基于 无风险利率的资产组合获得的超额收益和 基于无风险利率的市场获得的超额收益的 回归分析得出的；
β系数的概念
当β=1.0 : 资产组合的收益和风险与市场 的收益和风险一致；
当β=2.0 : 资产组合的超额收益是市场超 额收益的二倍，风险也是市场风险的二 倍；
对冲聚合效应
对冲聚合效应一、什么是对冲聚合效应？对冲聚合效应（portfolio aggregation effect）指投资资产组合中，不同投资品种的相关性关系，以及这些资产在组合中的权重比例造成的整体风险水平变化。
二、为什么会出现对冲聚合效应？1. 相关性关系投资资产之间的相关性关系对整体风险水平产生影响。
当投资资产的相关性比较高时，整体风险水平较高，反之则较低。
例如，同时持有多个股票，如果这些股票在同一行业内，那么它们的价格波动很可能是相关的，这将增加整体风险。
2. 权重比例在投资资产组合中，各个投资品种的权重比例不同，会对整体风险水平产生影响。
例如，如果某个投资品种的权重过大，那么它的价格波动将对整体风险产生更大的影响。
三、如何应对对冲聚合效应？1. 多样化投资品种多样化投资品种是降低整体风险水平的重要方法。
通过选择不同领域、不同类型的投资品种，可以降低相关性关系，减轻对冲聚合效应的影响。
2. 控制权重比例控制权重比例也是减轻对冲聚合效应影响的方法之一。
在投资资产组合中，需要根据不同投资品种的风险、收益等指标来分配权重，合理控制各项投资品种的比例。
3. 分散投资通过分散投资，可以进一步降低投资组合的整体风险水平。
例如，将投资资产组合分散到不同地区、不同产业、不同类型的资产中，可以有效避免单一资产带来的风险。
四、总结对冲聚合效应是投资资产组合中一个重要的风险因素，需要我们在投资过程中注意相应的风险控制措施。
通过多样化投资品种、控制权重比例、分散投资等方法，可以有效降低整体风险水平，保护投资者的资产安全。
协方差cov和相关系数的关系
协方差cov和相关系数的关系协方差（covariance）和相关系数（correlation coefficient）是统计学中常用的两个概念，用于描述两个变量之间的关系。
虽然它们都可以衡量变量之间的相互关系，但在某些方面上又存在一定的区别。
协方差是用来衡量两个变量之间的总体线性关系的统计量。
它描述的是两个变量在同一时间内的变化趋势是否一致。
协方差的计算公式为变量X和Y的观测值与它们的均值之差的乘积的平均值。
如果协方差为正值，表示两个变量呈正相关关系，即当一个变量增大时，另一个变量也增大；如果协方差为负值，表示两个变量呈负相关关系，即一个变量增大时，另一个变量减小。
相关系数是用来衡量两个变量之间线性关系强度的统计量，它的取值范围在-1到1之间。
相关系数的计算公式是协方差除以两个变量的标准差的乘积。
相关系数越接近1或-1，表示两个变量之间的线性关系越强，且方向一致；相关系数越接近0，表示两个变量之间的线性关系越弱，或者呈现非线性关系。
协方差和相关系数可以用来衡量两个变量之间的关系，但是在实际应用中，相关系数更常用。
这是因为协方差的值受到变量本身单位的影响，而相关系数的值不受单位影响，更便于进行比较和解释。
另外，相关系数还可以用来判断两个变量之间的线性关系的强度和方向，以及预测一个变量的值是否可以根据另一个变量的值来推断。
在金融领域中，协方差和相关系数经常被用来衡量不同资产之间的关联程度。
投资组合的风险和收益往往与资产之间的相关性密切相关。
如果两个资产的相关系数为1，表示它们完全正相关，投资者可以通过在这两个资产之间进行适当的分配来实现风险的分散和收益的最大化；如果两个资产的相关系数为-1，表示它们完全负相关，投资者可以通过在这两个资产之间进行适当的分配来实现风险的对冲和收益的最大化。
如果两个资产的相关系数接近于0，则它们之间的关联性较弱，投资者可以通过在这两个资产之间进行适当的分配来实现风险的分散和收益的稳定。
对冲
1 N (d1 ) N (0.145) 0.554
N d1 1 e 2
2 d1 2
1 e 2
0.145 2 2
0.398
2Vn 2V 2V1 2V2 y1 y2 yn 0 2 2 2 2 s s s s
案例：某交易员现已卖空了某股票的看涨期权（第一个期权）1000份。为
了构造对冲组合，他需要用该股票与第二个期权来进行δ对冲与γ对冲，已知 第一个期权与第二个期权的δ与γ系数分别为： δ1=0.5，δ2=0.26； γ1=0.038， γ2=0.017。问他应该买入（或卖出）多少股票与第二个期权，才能避免风险？
解：设买入ns份标的股票和n2份第二个期权来构造对冲组合，可列出方程组：
ns 0 (1000 ) 0.038n2 0.017 0
买进2235份第二个期权。
ns 1 (1000 ) 0.5 n2 0.26 0
δ对冲 γ对冲
解得：ns＝-581； n2＝2235。即卖空581份该股票，
1 N d 2 e 2
2 d2 2
1 e 2
( 1.17 ) 2 2
0.384
N d 2 0.384 2 0.0348 s T 50 0.5 70 360
（ 3）
S 1 S
2S 0 2 S
（4）设买入ns份标的股票和n2份第二个期权来构造 对冲组合，可列出方程组：
（2） γ值：
C N (d1 ) 2 s s s T
2
公积金对冲计算公式
公积金对冲计算公式摘要：一、公积金对冲计算公式简介1.公积金对冲是什么2.公积金对冲计算公式的作用二、公积金对冲计算公式详解1.计算公式2.公式各部分含义及计算方法3.公积金对冲计算公式的应用实例三、公积金对冲计算公式注意事项1.计算过程中的注意事项2.公积金对冲计算公式在实际应用中的局限性正文：一、公积金对冲计算公式简介公积金对冲计算公式是用于计算个人公积金贷款额度的一种公式，其主要目的是为了帮助借款人了解其可贷款额度，以便更好地规划财务状况。
通过公积金对冲计算公式，借款人可以快速、准确地计算出自己所能获得的公积金贷款额度，从而更加便捷地进行资金安排。
二、公积金对冲计算公式详解1.计算公式公积金对冲计算公式如下：公积金额度= {[(借款人月工资总额- 借款人所在单位住房公积金月缴存额) ÷ 还贷能力系数] - 借款人现有贷款月应还款总额} × 贷款期限（月）2.公式各部分含义及计算方法- 借款人月工资总额：指借款人每月从工资中获得的全部收入。
- 借款人所在单位住房公积金月缴存额：指借款人所在单位每月为其缴纳的住房公积金金额。
- 还贷能力系数：一般为40%，根据借款人的还款能力进行调整。
- 借款人现有贷款月应还款总额：指借款人目前已有贷款每月需要还款的金额。
- 贷款期限（月）：指借款人申请的贷款期限，通常为12 个月、24 个月等。
3.公积金对冲计算公式的应用实例假设某借款人月工资总额为5000 元，所在单位住房公积金月缴存额为1000 元，还贷能力系数为40%，现有贷款月应还款总额为2000 元，贷款期限为24 个月。
则该借款人的公积金额度计算过程如下：公积金额度= {[(5000 - 1000) ÷ 0.4] - 2000} × 24= {[4000 ÷ 0.4] - 2000} × 24= 10000 - 2000= 8000 元因此，该借款人的公积金额度为8000 元。
黄金关于国际股市风险的对冲效率研究
二 ．黄金与标普５ ０ ０ 指数期货对 冲交易策略构建及 实证研 三 ．结论与展望
究
本文主要研究了黄金资产的避险牲能， 并使用标准普尔５ ０ ０ 期货 １ 、单期静态的最小方差对冲策略。为了简化问题 ， 集中关注黄 连续指数与Ｃ Ｏ ＭＥ Ｘ黄金期货连续指数进行实证研究， 探讨使用黄金 金对国际股市对冲的效率 ， 我们选用单期静态的对冲策略， 在建 寸 对冲国际股市风险的有效性。我们的结论是 ， 黄金是 良好的避 险资 冲头寸后一直保持对冲头寸不变， 直到对冲期结束。需要指出的是， 产， 可以用来对国际股市风险进行有效对冲。 在实际的投资过程中， 投资者会有调整对冲头寸进行多期动态对冲的 鉴于作者对于实证研究的方法与对冲策略的研究还不深入， 其中 需求。 的策略建立与数据的｛ 寸 ｛ 仑 难免存在不足之处 ， 希望在今金的价值与避险功 能
１ 、黄金的价值 。黄金是中国传统文化 中财富的象征， 从古代帝 王的龙袍龙椅到今天婚嫁喜宴必不可少的黄金饰品， 在现代社会黄金 也被作为一种稳健的保值增值的投资品。２ ０ １ ３ 年４ 月１ ５ 日纽交所金价 暴跌９ ％创３ ｏ 年来最大跌幅， 但随之诞生的新名词 “ 中国大妈”则使 国际投资者 ｌ 识了国人对黄金保值增值传统观念的重视。 除了对黄金保值增值的传统观念 以外， 国内投资渠道的匮乏也使 得投资黄４ ， － ｔ ￣ 为老百姓对抗通胀 的重要方式。相 当一部分投资者认 为黄金是一种稳健的投资产品， 而从２ ０ ０ ０ 年开始的黄金牛市也使得黄 金投资者 “ 逢低买入”的信念更加坚定。人们普遍买入后长期持有， 坚信黄金能够对抗通货膨胀， 保值增值。 ２ 、黄金的波动性与避 险功 能。但是黄金是不是真如 传统观 念里说的那样可 以 “ 避险”呢， 到底其保值效果如何呢？我们选取 Ｃ Ｏ ＭＥ Ｘ 黄金连续合约指数和标普５ ０ ｏ 指数期货合约进行 比较。选取 从２ ０ １ ２ 年９ 月１ Ｅ ｌ 至２ ０ １ ３ 年８ 月３ １ 日 —年的时段， 数据显示 ， 黄金Ｇ ｃ 的波 动性明显要比同期的股指期货Ｅ ｓ 波动 陛大， 其标准差分别为１ ． ０ １ ％和 ０ ． ６ ８ ０ ／ ｏ ， Ｇ Ｃ 的峰度也为Ｋ Ｓ 的２ 倍以上。从历史数据 匕 看黄金是波动 陛 非常大的资产 ， 其投资价值远不如普通的股票和债券。 那么黄金的价值究竟在何处呢？黄金的生产方法几千年来都没 有大的进步， 生产黄金始终是一件困难的孝 隋， 因此历史上黄金可以 作为货 币单位， 这是由其内在价值所决定的。在纸币本位下， 黄金的
金融风险管理相关系数和Copula函数
金融风险管理相关系数和Copula函数金融风险管理是在金融市场中对于不确定性的管理和控制。
相关系数和Copula函数都是金融风险管理中常用的工具和技术。
相关系数是用来衡量两个变量之间的关联程度的统计量。
在金融风险管理中，相关系数被广泛应用于衡量不同投资资产之间的相关性。
相关系数的范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关性。
通过计算相关系数，投资者可以了解不同资产之间的相关程度，帮助他们进行资产配置和风险分散。
相关系数越高，两个资产的价格变动趋势越一致，投资者需要更加注意风险管理和资产配置。
然而，相关系数的局限在于它只能测量线性关系，无法准确反映非线性关系或尾部风险。
这就引出了Copula函数的应用。
Copula函数是一种用来描述多变量随机变量之间相关关系的方法。
它能够捕捉到非线性关系和尾部风险，因此在金融风险管理中具有重要的应用价值。
通过使用Copula函数，投资者能够更准确地估计多个资产之间的相关性和联动性，从而更有效地进行风险管理和资产配置。
Copula函数可以根据具体的风险偏好和投资目标进行定制，提供个性化的风险管理和投资策略。
然而，使用Copula函数也存在一些挑战和限制。
由于Copula函数需要估计多维分布函数，数据要求较高，且计算复杂度较高。
此外，Copula函数对于模型的选择和参数估计也需要一定的专业知识和经验。
综上所述，相关系数和Copula函数都是金融风险管理中常用的工具和技术。
相关系数用于测量线性关系，而Copula函数可以更准确地捕捉非线性关系和尾部风险。
通过综合应用这两种方法，投资者可以更好地理解和管理金融风险，实现更有效的资产配置和投资决策。
关联系数f 分 -回复
关联系数f 分-回复什么是关联系数？关联系数（degree of association）是一种度量变量之间关联强度的统计指标。
它主要用于衡量两个变量之间的相关性，反映了变量之间的相互关联程度。
通常，关联系数的取值范围为-1到1之间，其中-1表示负相关，0表示无相关，而1则表示正相关。
关联系数的计算方法有多种，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数、切比雪夫距离等。
这些方法用于不同类型的数据，比如连续数据、有序数据和分类数据。
下面将一步一步介绍关联系数的计算方法及其应用。
1. 皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）是用来衡量两个连续变量之间线性关联程度的常用方法。
它可以计算协方差以及两个变量的标准差，然后将协方差除以标准差的乘积得到相关系数。
2. 斯皮尔曼秩相关系数（Spearman rank correlation coefficient）是一种用于度量有序变量之间关联性的指标。
它首先将变量的原始值转换为秩次，即按照从小到大的顺序排序，并赋予相应的秩次。
之后，斯皮尔曼秩相关系数计算的是秩次之间的皮尔逊相关系数。
3. 切比雪夫距离（Chebyshev distance）是一种用于衡量分类数据之间关联性的指标。
它定义为两个分类变量之间差异的最大绝对值。
切比雪夫距离越小，表示分类变量之间的关联性越强。
通过计算关联系数，我们可以得到关于变量之间关联强度的量化信息。
这些信息可以用于各种领域的应用，包括金融、医学、社会科学等。
下面以金融领域为例，来说明关联系数的应用。
在金融领域，我们经常使用关联系数来研究资产之间的相关性。
通过计算股票之间的关联系数，投资者可以了解不同公司之间的相关性，帮助他们构建多样化的投资组合。
例如，如果两只股票具有正相关性，那么它们的价格可能会同时上涨或下跌。
投资者可以利用这一信息来降低投资组合的风险。
此外，关联系数还可以用于寻找影响变量之间关联性的因素。
相关系数理解与计算
相关系数理解与计算相关系数是统计学中常用的一种衡量变量之间关联程度的指标。
它可以帮助我们了解两个变量之间的线性关系强度和方向。
在实际应用中，相关系数被广泛用于数据分析、市场研究、金融风险评估等领域。
本文将介绍相关系数的概念、计算方法以及其在实际应用中的意义。
一、相关系数的概念相关系数是用来衡量两个变量之间关联程度的统计指标。
它的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示无相关。
相关系数的绝对值越接近1，表示两个变量之间的关联程度越强。
二、相关系数的计算方法常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数两种。
1. 皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数是用来衡量两个连续变量之间线性关系的强度和方向。
它的计算公式如下：r = (Σ((X - X̄)(Y - Ȳ))) / (n * σX * σY)其中，r表示皮尔逊相关系数，X和Y分别表示两个变量的取值，X̄和Ȳ分别表示两个变量的均值，σX和σY分别表示两个变量的标准差，n表示样本容量。
2. 斯皮尔曼相关系数斯皮尔曼相关系数是用来衡量两个变量之间的单调关系的强度和方向。
它的计算公式如下：ρ = 1 - (6 * Σd^2) / (n * (n^2 - 1))其中，ρ表示斯皮尔曼相关系数，d表示两个变量的秩次差，n表示样本容量。
三、相关系数的实际应用相关系数在实际应用中具有广泛的意义，下面以金融风险评估为例进行说明。
在金融领域，相关系数可以帮助分析人员评估不同资产之间的相关性，从而帮助投资者降低风险。
通过计算不同资产之间的相关系数，投资者可以了解它们之间的关联程度，从而进行有效的资产配置。
如果两个资产之间的相关系数接近1，说明它们之间存在较强的正相关关系，投资者可以选择将它们进行组合投资，以实现风险的分散。
相反，如果两个资产之间的相关系数接近-1，说明它们之间存在较强的负相关关系，投资者可以选择将它们进行对冲投资，以降低风险。
此外，相关系数还可以用于市场研究。
delta对冲的回归系数
delta对冲的回归系数delta对冲是一种常用的风险管理策略，通过持有资产组合的对应期权头寸来对冲资产组合的价格波动风险。
该策略的回归系数指的是delta对冲策略在不同市场环境下的效果，即对冲比例与资产价格变动的关系。
在以下的文章中，我将详细介绍delta对冲策略的回归系数。
回归系数是用来衡量两个变量之间关系的统计指标，反映变量之间的线性关系的紧密程度。
在delta对冲中，回归系数表示对冲比例与资产价格的变动之间的关系。
回归系数一般用斜率表示，可以通过拟合回归模型获得。
在进行delta对冲的过程中，对冲比例是一个关键参数。
这个比例可以通过对资产组合进行数学建模来计算得到，也可以通过历史数据来进行统计分析得到。
通过计算回归方程可以得到对冲比例的回归系数，从而了解对冲策略在不同市场情况下的效果。
回归系数的值可以为正数、负数或零。
正数表示对冲比例与资产价格变动之间存在正相关关系，即当资产价格上涨时，应增加对冲比例以减少风险；负数表示对冲比例与资产价格变动之间存在负相关关系，即当资产价格上涨时，应减少对冲比例以减少风险；零表示对冲比例与资产价格变动之间不存在线性关系，即无论资产价格是上涨还是下跌，对冲比例都不需要调整。
通常情况下，对冲比例的回归系数应接近于1。
这意味着当资产价格变动时，对冲比例可以完全对冲资产组合的价格波动风险。
然而，在实际操作中，对冲比例的回归系数往往不是精确的1，这可能是由于模型的假设不准确、数据的不完全性等原因造成的。
对冲比例的回归系数的值越接近于1，说明对冲策略的效果越好，能够更好地减少资产组合的价格波动风险。
反之，如果回归系数的值较小，说明对冲策略的效果较差，不能充分对冲资产组合的价格波动风险。
需要注意的是，回归系数只能反映对冲比例与资产价格变动之间的线性关系。
在实际操作中，资产价格的变动往往是复杂的，可能受到多个因素的影响，因此仅仅依靠对冲比例的线性关系来对冲风险可能是不够的。
公积金对冲计算公式
公积金对冲计算公式（原创版）目录1.公积金对冲计算公式的概念2.公积金对冲计算公式的种类3.公积金对冲计算公式的举例4.公积金对冲计算公式的适用范围5.公积金对冲计算公式的注意事项正文公积金对冲计算公式是指在计算公积金贷款额度时，采用的一种计算方法。
它可以帮助借款人预先估算出自己能够获得的公积金贷款额度，从而更好地规划贷款方案。
下面详细介绍一下公积金对冲计算公式的种类、举例和适用范围。
1.公积金对冲计算公式的种类（1）按借款人自身计算。
计算公式为：[（借款人月工资总额 / 借款人所在单位住房公积金月缴存额）还贷能力系数 - 借款人现有贷款月应还款总额] 贷款期限（月）。
（2）按使用配偶额度计算。
计算公式为：[（夫妻双方月工资总额 / 夫妻双方所在单位住房公积金月缴存额）还贷能力系数 - 夫妻双方现有贷款月应还款总额] 贷款期限（月）。
其中，还贷能力系数为 40%，月工资总额 = 公积金月缴存额（单位缴存比例 + 个人缴存比例）。
（3）按照房屋价格计算的贷款额度。
计算公式为：房屋价格 * 贷款比例。
其中，贷款比例根据不同城市和银行的政策有所不同，一般为房价的 70%-80%。
2.公积金对冲计算公式的举例以按借款人自身计算为例，假设某借款人月工资总额为 10000 元，所在单位住房公积金月缴存额为 1250 元（假设个人和单位缴存比例分别为 5% 和 12%），还贷能力系数为 40%，现有贷款月应还款总额为 3000 元，贷款期限为 30 年。
那么，该借款人可获得的公积金贷款额度为：[（10000 / 1250）* 40% - 3000] * 30 = 240000 元。
3.公积金对冲计算公式的适用范围公积金对冲计算公式适用于计算公积金贷款额度，可以帮助借款人在贷款前了解自己的贷款额度，以便更好地规划贷款方案。
4.公积金对冲计算公式的注意事项（1）在计算公积金贷款额度时，要确保所提供的个人信息和财务数据准确无误，以免影响计算结果。
对冲效率的关联系数
对冲效率的关联系数一、对冲的概念早期的“对冲”(hedging)被译作“套期保值”、“避险”、“套头交易”等。
现代投资理论对对冲这种操作策略，适用的是一种比较宽泛的投资策略概念。
是投资者为了达到规避风险或者效益、效率最大化而采取的双向操作策略的统称。
对冲作为股指期货应用的一种策略，分为防御性对冲，主动性对冲、和综合性对冲。
防御性对冲又叫被动性对冲，是把对冲操作作为一种避险措施来使用，目的是保护现货利益，规避系统风险。
主要包括完全套期保值和留有敞口风险的不完全套期保值。
主动性对冲，是把收益最大化或效率最大化作为目标的对冲策略，主要包括套利策略和系统性投机策略。
综合性对冲又称混合性对冲，是上述策略的综合运用，比如把股指期货的综合功用融合进股票组合中，形成包含股指期货的组合投资策略，把股指期货策略当作风险控制器和效率放大器，从而使得夏普比率最大化，来实现不同时期、不同市场背景下的综合效果。
二、关联和系数研究对冲基本策略，首先要着重研判关联。
股票组合，标的指数，期货指数客观上形成一个三维关联关系。
这个三维体系中，研究方向是两组关联关系。
即单品种(包括股票组合)和标的指数的关联，现货指数和期货指数的关联。
研究重点是标的指数，因为他“一肩挑两头”。
(一)股票组合(包括单品种)和标的指数的关联。
股指期货标的物有别于商品期货标的物的主要特征之一是不可完全复制性。
商品现货可以完全复制标准仓单，只要按照标准仓单的要求去生成，二者不仅可以消灭质量离差而且可以消灭价格离差。
股票组合与股指之间的离差是永远存在的，即使某指数基金严格按照沪深300指数的构成比例去组建这个组合，也不可能做到完全“复制”，因为沪深300指数以分级靠档派许加权法计算的权重比例，每个撮合节都在变，是个序列变量。
所以只能做到“逼近”，比如跟踪指数的ETF基金。
机构投资组合的品种中通常包括沪深300成份股之外的股票，收益率离差就更难以避免了。
这个特征可以派生出两个概念：第一，商品期货对冲操作的目标是价格风险，而股指期货对冲的目标是价格风险中的系统性风险；第二，由于股指期货的现货价格形成于证券市场，是集中交易的结果，具有权威性，准确性，动态性和唯一性，因此更方便于建立数学模型来研判他们之间的关联系数。
对冲风险系数概念汇总
对冲风险系数概念汇总：对冲流派之一，就是将计算机科学领域的知识应用到股指期货的产品设计中，通过量化分析的手段去解决问题。
而系统性风险的定义，同样需要量化指标的衡量。
贝塔系数(Beta coefficient)贝塔系数是一种评估证券系统性风险的工具，用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性。
在股票、基金等投资术语中常见。
贝塔系数是统计学概念，它反映的是某一投资对象相对于大盘的表现情况。
其绝对值越大，显示其收益变化幅度相对于大盘的变化幅度越大；绝对值越小，显示其变化幅度相对于大盘越小。
如果是负值，则显示其变化的方向与大盘的变化方向相反：大盘涨的时候它跌，大盘跌的时候它涨。
这一指标可以作为考察基金经理降低投资波动性风险的能力。
贝塔系数利用回归的方法计算。
贝塔系数为1即证券的价格与市场一同变动。
贝塔系数高于1即证券价格比总体市场更波动。
贝塔系数低于1（大于0）即证券价格的波动性比市场为低。
公式贝塔系数应用贝塔系数反映了个股对市场（或大盘）变化的敏感性，也就是个股与大盘的相关性或通俗说的“股性”。
可根据市场走势预测选择不同的贝塔系数的证券从而获得额外收益，特别适合作波段操作使用。
当有很大把握预测到一个大牛市或大盘某个不涨阶段的到来时，应该选择那些高贝塔系数的证券，它将成倍地放大市场收益率，为你带来高额的收益；相反在一个熊市到来或大盘某个下跌阶段到来时，你应该调整投资结构以抵御市场风险，避免损失，办法是选择那些低贝塔系数的证券。
为避免非系统风险，可以在相应的市场走势下选择那些相同或相近贝塔系数的证券进行投资组合。
比如：一支个股贝塔系数为1.3，说明当大盘涨1%时，它可能涨1.3%，反之亦然；但如果一支个股贝塔系数为-1.3%时，说明当大盘涨1%时，它可能跌1.3%，同理，大盘如果跌1%，它有可能涨1.3%。
夏普比率(Sharpe Ratio)投资中有一个常规的特点，即投资标的的预期报酬越高，投资人所能忍受的波动风险越高；反之，预期报酬越低，波动风险也越低。
贝塔系数公式
贝塔系数公式贝塔系数是衡量个股或投资组合相对于整个市场的波动性的指标。
它是投资组合理论中常用的一种数学工具，用来衡量证券相对于大盘指数的价格波动。
贝塔系数的计算公式如下：β = Cov(Rs, Rm) / Var(Rm)其中，β为贝塔系数，Cov(Rs, Rm)为投资组合收益与市场收益的协方差，Var(Rm)为市场收益的方差。
理解贝塔系数的含义需要从两个方面来看。
首先，贝塔系数表示了个股或投资组合与整个市场的相关性程度。
贝塔系数大于1表示收益变动比市场大，贝塔系数小于1表示收益变动比市场小，而贝塔系数等于1表示收益变动与市场变动的关系一致。
其次，贝塔系数还可以用来衡量对冲风险的效果。
投资组合中的某些证券可能与整个市场相关性很高，这时如果投资者希望降低市场风险，可以选择这些证券进行对冲操作。
贝塔系数的计算可以通过统计学上的回归分析来实现。
首先，需要选择一个代表市场的指数作为基准，常见的有沪深300指数、标普500指数等。
然后，收集个股或投资组合的历史收益率数据和基准指数的历史收益率数据。
利用回归分析计算个股或投资组合收益率与基准指数收益率之间的协方差和基准指数收益率的方差，即可求得贝塔系数。
贝塔系数是投资管理中非常重要的指标之一。
它可以帮助投资者评估个股或投资组合相对于整个市场的风险水平，从而进行有效的风险控制和资产配置。
投资者可以根据个股或投资组合的贝塔系数来判断其相对于市场的表现，并据此进行投资决策。
然而，需要注意的是，贝塔系数只是一个参考指标，不能完全代表个股或投资组合的风险特征。
在进行投资决策时，还需要考虑其他因素，如行业特点、公司基本面等。
此外，贝塔系数的计算结果可能会受到市场环境的影响，需要谨慎使用。
总之，贝塔系数是衡量个股或投资组合相对于整个市场波动性的重要指标。
通过计算个股或投资组合与市场的相关性，可以评估其风险水平，并据此进行有效的风险控制和资产配置。
然而，在使用贝塔系数时需要考虑其他因素，并注意其局限性，以实现更加准确和有效的投资决策。
delta对冲的回归系数
回归系数是用来衡量自变量对因变量的影响程度的统计量。
在Delta对冲中，回归系数通常用来评估市场指数与投资组合之间的关系。
由于Delta对冲是一种风险管理策略，旨在通过建立相应的对冲头寸来减少市场波动的影响，因此回归系数可以帮助确定对冲头寸的大小和方向。
然而，具体的回归系数取决于所使用的回归模型以及所选取的自变量和因变量。
在Delta对冲中，常见的回归模型包括线性回归、多元回归以及时间序列回归等。
自变量可以是市场指数的涨跌幅、波动率或其他相关因素，而因变量通常是投资组合的收益或价值变化。
由于回归系数是根据具体数据和模型计算得出的，没有一个固定的标准值。
它们的值可能会随着数据样本和模型的不同而变化。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行回归分析，并根据回归系数的统计显著性、解释能力和经济意义等因素来评估其有效性和可靠性。
总之，Delta对冲的回归系数是用来衡量市场指数与投资组合之间关系的统计量，具体取决于所使用的回归模型和自变量、因变量的选择。
在实际应用中，需要进行详细的回归分析来确定回归系数的大小和意义。
1。
最小方差套期保值比率
附录：最小方差套期保值比率（对冲率）可以通过股票指数期货演示如何得到对冲现货头寸的最优期货合约数量。
假设A 持有充分分散化的股票组合现货头寸，并且完全模拟市场指数（如S&P500），但是担心价格下跌，希望使用期货合约对持有的头寸对冲。
已知：S=S&P500指数现价TVS 0=初始持有现货总值（就是150万美元） F=期货价格（S&P500指数期货） FVF 0=一份期货合约的账面价值 N S,0=现货持有的指数单位数量 N f =持有的期货合约数量 S 0=1500 F 0= “合约乘数”或者S&P500指数每点价值z=250美元。
因此FVF 0=F 0z （） 如果现货头寸是TVS0美元，投资者初始持有NS,0单位指数，则N S,0=TVS 0/S 0=1500000/1500=1000单位指数 （）t=0时，对冲者在现货市场上为多头，因此在期货市场上空头卖出N f 份合约。
在t=1时刻，结清持有的头寸，对冲的组合价值变化如下：zF N S N z F F N S S N A V f S f S )()()()3.3(0,01010,∆-∆=---=+=∆期货头寸的变化即期市场头寸的变化。
其中，0101,F F F S S S -=∆-=∆对冲组合的方差是)4.3(2)()(,22222A z N N z N N F S f S F f S S V ∆∆∆∆-+=σσσσ其中，2V ∆σ是S 的变化的方差。
对公式（）的Nf 微分，并使之为零（来得到最小值），也就是02=∂∂f VN σ，得到最优值： )5.3(,0,22A z N z N FS S F f ∆∆∆=σσ)6.3()(2,0,A z N N FFS S f ∆∆∆=σσ代替公式（）中的0,S N ，得到最小方差对冲率)7.3(0)(,2,00A t zS TVS N FS FF S f ∆∆∆∆∆⎪⎭⎫⎝⎛===βσσ时现货指数的价值现货头寸的总价值其中，“beta ”为现货资产绝对变化量△S 对期货价格绝对变化量△F 回归得到的回归系数：)8.3()(,0A F S tF S εβα+∆+=∆∆∆)9.3(2,,A F SFF S F S ∆∆∆∆∆∆∆⋅==σσρσσβ如果投资者手中持有的股票组合精确地反映了S&P500的组成，beta 值就会与之一致，于是)10.3(42501000000,A zS TVS z N N S f （份合约）美元个指数单位====期货合约中持有的指数单位数量是()10000,==S f N zN ，与现货市场中持有的指数单位数量相同。
建仓数学模型和对冲数学模型
建仓数学模型和对冲数学模型波动博弈理论主张散户和庄家对抗，在每一只股票上和庄家对抗，通过对资金的分层管理，总是让自己的资金大于庄家的资金从而战胜庄家。
下面我们介绍三种不同的建仓数学模型以适用不同的股价走势。
这三种建仓数学模型分别是：指数建仓数学模型，均分建仓数学模型和金字塔建仓数学模型。
指数建仓数学模型主要用在股价运行高位，均分建仓数学模型用于股价在底部运行。
金字塔建仓数学模型用于股价在一个期间运行。
（一）指数建仓数学模型1. 指数建仓数学模型，如图2-4-1所示首先介绍资金指数建仓数学模型。
即股价降到越低，买入股票的资金按指数级增长，目前我们使用F＝M×2N。
这个数学公式也就是二倍资金买入法。
图2-4-1指数建仓数学模型图F代表投入股票的总资金，M代表投资者第一次买入股票的资金,N代表买入股票的次数。
建仓次数和建仓的点位非常重要，它直接关系到投资有多大的风险或是否能做到波动博弈投资。
当我们买进股票时，总认为股价是在底部，认为买进股票时，股价会升。
但是，常常在我们买进股票后，股价就往下跌，下跌以后，就出现亏损，有时会一直下跌。
指数建仓法就是保证股价下跌后有2倍的资金在下面补仓，持仓成本就大幅度降低，几乎和当时股票的价格相当，一旦反弹，损失就可补回。
当要买入一只长线投资股票时，为了规避风险，一定要在股价低位进仓，买入后股价就上涨。
这是最理想的情况。
但实际操作中，常常不可能有这样的理想情况。
当买进股票时，股价连续下跌，怎么办？当建仓时，买入一只股票，必须考虑到股价下跌的最坏情况。
在该股票的日K线图历史走势上，寻找三个价格支撑点。
因为股价低位在哪里？你并不知道，股价的低位都是相对的。
但是，当进入股市时的历史最低位是知道的。
买入股票时前期的低位是知道的，在前期的低位和历史的最低位之间再找一个点作为第三点。
在实际运用中，可以把最低点设计小于历史最低点，称为最可能的股价最低点。
前期价格低点或称为价格支撑点。
指标关联模型
指标关联模型指标关联模型是一种用于分析和预测指标之间关系的统计模型。
它可以帮助我们了解不同指标之间的相互影响，并找出其中的规律和趋势。
在实际应用中，指标关联模型被广泛应用于市场调研、金融风险评估、运营管理等领域。
在指标关联模型中，我们首先需要确定需要分析的指标集合，这些指标可以是经济数据、市场指数、公司财务数据等。
然后，我们通过收集历史数据来建立模型，并利用统计方法来分析指标之间的关系。
最常用的方法是相关性分析和回归分析。
相关性分析是指通过计算指标之间的相关系数来衡量它们之间的关联程度。
相关系数的取值范围为-1到1，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无相关关系。
通过相关性分析，我们可以找出哪些指标之间存在较强的关联关系，从而为后续的分析和预测提供依据。
回归分析则是通过建立数学模型来描述和预测指标之间的关系。
在回归分析中，我们选取一个或多个自变量来预测一个因变量的取值。
通过拟合回归模型，我们可以得到自变量对因变量的影响程度和方向。
回归分析可以帮助我们进行指标预测和决策优化，从而提高企业的经营效益和市场竞争力。
除了相关性分析和回归分析，指标关联模型还可以结合其他分析方法，如时间序列分析、因子分析等，来深入挖掘指标之间的关系。
时间序列分析可以帮助我们分析指标的历史变化趋势和周期性规律，从而预测未来的发展趋势。
因子分析则可以帮助我们发现隐藏在指标背后的共性因素，从而提高模型的解释力和预测准确度。
在实际应用中，指标关联模型可以帮助企业做出更准确的经营决策。
例如，在市场调研中，我们可以通过分析市场指数、消费者需求等指标，来预测产品销售量和市场份额。
在金融风险评估中，我们可以通过分析财务指标、行业数据等，来评估企业的偿债能力和盈利能力。
在运营管理中，我们可以通过分析生产指标、供应链数据等，来优化生产计划和物流配送。
然而，需要注意的是，指标关联模型只是一种分析工具，它所得到的结果和结论并不是绝对准确的。
tdcc系数
tdcc系数TDCC系数是指“时间相关系数（Time-dependent correlation coefficient）”。
它是一种用来衡量两个时间序列之间相关性的统计指标。
在金融领域，TDCC系数常被用来分析股票价格和市场指数之间的关系，以及其他时间序列数据的相关性。
TDCC系数的计算方法基于相关系数的概念。
相关系数是用来度量两个变量之间线性关系强度的统计指标，取值范围在-1到1之间。
当相关系数为1时，表示两个变量完全正相关；当相关系数为-1时，表示两个变量完全负相关；当相关系数为0时，表示两个变量之间没有线性关系。
TDCC系数在计算相关系数的基础上，考虑了时间的因素。
它可以帮助分析人员更准确地了解两个时间序列数据之间的关系，从而做出更准确的预测和决策。
在金融领域，TDCC系数常被用来分析股票价格和市场指数之间的关系。
通过计算股票价格和市场指数的TDCC系数，可以判断股票价格对市场指数的影响程度。
如果TDCC系数接近1，表示股票价格与市场指数之间存在强正相关关系，即市场指数的变化会直接影响股票价格；如果TDCC系数接近-1，表示股票价格与市场指数之间存在强负相关关系，即市场指数的变化会对股票价格产生相反的影响；如果TDCC系数接近0，表示股票价格与市场指数之间没有明显的相关性。
除了股票价格和市场指数之间的关系，TDCC系数还可以用于分析其他时间序列数据之间的相关性。
例如，可以用TDCC系数来分析销售额和广告投入之间的关系，以及气温和空调使用量之间的关系等等。
TDCC系数是一种用来衡量两个时间序列数据之间相关性的统计指标。
它的计算方法基于相关系数的概念，同时考虑了时间的因素。
在金融领域，TDCC系数常被用来分析股票价格和市场指数之间的关系，以及其他时间序列数据的相关性。
通过计算TDCC系数，可以更准确地了解两个时间序列数据之间的关系，从而做出更准确的预测和决策。
β系数=1
β系数=1全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：在投资学中，β系数是一种用来衡量一个投资资产相对于整个市场波动的指标。
当β系数等于1时，代表该资产与市场的波动表现一致，即与市场的整体波动有着一对一的关系。
在本文中，我们将探讨β系数为1的含义以及其在投资领域的意义。
理解β系数是什么是至关重要的。
β系数的计算公式为资产的风险与市场整体风险的比率，即β = Cov（资产收益率，市场收益率）/ Var （市场收益率）。
β系数等于1时，表示该资产的风险与市场整体风险完全一致，即两者的波动表现高度相关。
当一个资产的β系数等于1时，意味着该资产的风险与市场整体风险高度相关，其表现与市场整体波动保持一致。
这种情况下，投资者可以通过持有该资产获得与市场整体波动相似的回报率。
β系数为1的资产通常被视为市场投资的一种替代品，可以帮助投资者实现市场平均回报率。
当β系数为1时，代表该资产与市场整体波动高度相关，具有市场投资的特性。
投资者可以通过持有β系数为1的资产来实现对冲、获取市场平均回报率以及实现投资组合的最优化。
在构建投资组合时，投资者可以考虑配置β系数为1的资产以实现资产组合的多样化和风险管理。
β系数为1的资产，不仅可以帮助投资者实现对冲和获取市场回报，还可以帮助投资者实现投资组合的最优化，为投资者创造更多的投资机会和收益。
第二篇示例：β系数是衡量一个投资品种相对于市场整体波动的指标。
β系数等于1意味着投资品种的价格波动与市场整体波动的程度是相等的，即投资品种的风险与市场整体风险是一致的。
在投资领域，β系数的数值通常被用来评估一个投资品种相对于市场整体风险的表现。
在实际应用中，投资者可以利用β系数等于1的特性来制定自己的投资策略。
如果一个投资者希望在市场整体风险上升时能够保持相对稳定的收益，那么他可以选择投资β系数等于1的投资品种。
这样一来，无论市场整体风险如何波动，投资者的收益将与市场整体波动保持一致，从而降低投资组合的整体风险。
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对冲效率的关联系数 一、对冲的概念 早期的“对冲”(hedging)被译作“套期保值”、“避险”、“套头交易”等。
现代投资理论对对冲这种操作策略，适用的是一种比较宽泛的投资策略概念。
是投资者为了达到规避风险或者效益、效率最大化而采取的双向操作策略的统称。
对冲作为股指期货应用的一种策略，分为防御性对冲，主动性对冲、和综合性对冲。
防御性对冲又叫被动性对冲，是把对冲操作作为一种避险措施来使用，目的是保护现货利益，规避系统风险。
主要包括完全套期保值和留有敞口风险的不完全套期保值。
主动性对冲，是把收益最大化或效率最大化作为目标的对冲策略，主要包括套利策略和系统性投机策略。
综合性对冲又称混合性对冲，是上述策略的综合运用，比如把股指期货的综合功用融合进股票组合中，形成包含股指期货的组合投资策略，把股指期货策略当作风险控制器和效率放大器，从而使得夏普比率最大化，来实现不同时期、不同市场背景下的综合效果。
二、关联和系数 研究对冲基本策略，首先要着重研判关联。
股票组合，标的指数，期货指数客观上形成一个三维关联关系。
这个三维体系中，研究方向是两组关联关系。
即单品种(包括股票组合)和标的指数的关联，现货指数和期货指数的关联。
研究重点是标的指数，因为他“一肩挑两头”。
(一)股票组合(包括单品种)和标的指数的关联。
股指期货标的物有别于商品期货标的物的主要特征之一是不可完全复制性。
商品现货可以完全复制标准仓单，只要按照标准仓单的要求去生成，二者不仅可以消灭质量离差而且可以消灭价格离差。
股票组合与股指之间的离差是永远存在的，即使某指数基金严格按照沪深300指数的构成比例去组建这个组合，也不可能做到完全“复制”，因为沪深300指数以分级靠档派许加权法计算的权重比例，每个撮合节都在变，是个序列变量。
所以只能做到“逼近”，比如跟踪指数的ETF基金。
机构投资组合的品种中通常包括沪深300成份股之外的股票，收益率离差就更难以避免了。
这个特征可以派生出两个概念：第一，商品期货对冲操作的目标是价格风险，而股指期货对冲的目标是价格风险中的系统性风险；第二，由于股指期货的现货价格形成于证券市场，是集中交易的结果，具有权威性，准确性，动态性和唯一性，因此更方便于建立数学模型来研判他们之间的关联系数。
而关联系数就是对冲纽带中的第一个环节。
股票组合和标的指数的关联可以用三个指标做定量化研究：他们是撬动系数，贝塔系数，样本误差系数。
1、撬动系数。
单品种和指数的关联研究一般有两个实现途径，一种是动因分析，一种是常态(现象)分析。
动因分析主要着眼于股指的波动构成因素和反作用，常态分析主要着眼于通常状态下的关联程度的概念。
动因分析是主动性对冲的关键，常态分析是防卫性对冲的要点。
撬动系数是动因分析的一个基本指标。
沪深300指数计算公式为，报告期指数=报告期成份股的总调整市值/基期*1000；其中，总调整市值=∑(市价*样本股调整股本数)。
可见影响指数波动的直接动因是成份个股波动。
我们把这种对造成指数波动的直接影响力进行解析称为动因分析。
根据沪深300指数的形成机制，可以逆运算撬动系数，表达式：撬动系数=(市价*样本股调整股本数)*指数市价/∑(市价*样本股调整股本数)。
撬动系数是一个构成沪深300指数的成份的重要性程度对比指标，他是该品种或者股票组合收益率占指数收益率的百分比，静态意义是在某一时间尺度，我们对其他品种做静止替代，该品种或组合收益率波动1%对沪深300指数撬动多少个点，也可以表达为撬动幅度，即该品种或组合收益率波动1%对沪深300指数收益率撬动的百分比。
可以用来分析指数的历史波动，也可以通过因素解析研判和预测指数未来的波动。
撬动系数和调整市值的比重呈正比，成份股撬动系数算术平均和沪深300指数正相关，横向对比呈现相对稳定性，自身时间序列上呈现动态变化，与其他品种的橇动系数的对比具有排序意义，撬动系数对应品种的对冲操作与期货指数的下单冲击成本相关联，是主动性对冲策略的重要指标。
撬动系数可以派生出另外两个明细的动因分析参数：贡献度和反射率。
贡献度。
在一个时间尺度内，单个品种的收益率波动幅度对指数的影响的定量化表达。
表达式：品种贡献系数=(1+报告期品种分极靠档下的市值贡献率) *基期指数市价-基期指数市价。
股票组合贡献系数=加权平均的单品种贡献系数。
一般来说计算股票组合的指标通常采取两种方法，一种是分步汇总，一种是指数化，前者如上，后者是首先按照股票组合的投资权重计算跟踪市值的投资指数，而后对该投资指数核定各项指标。
对国际市场和国内市场的历史数据采用时间数列的因果检测得出如下结论，一，指数化法的稳定性稍高于汇总法；二，在同一时间尺度内，收益率的摆动性和单调性是不可调和的，摆动性强的，单调性就会弱，摆动性弱的单调性就会强；三，单品种的贡献系数往往呈现强摆动性，而股票组合的贡献系数就平缓的多，与这个理论相对应的一个常见现象是，股票品种总是以波段性和轮动的方式运动，反应在指数上却通常表现为相对平稳的趋势运动。
该指标同样具有排序意义。
反射率。
在一个时间尺度内，指数的波动幅度对某个成份个股或组合的影响进行定量化表达。
指数相对于单品种的影响力表达式：反射系数=(基期品种市值/基期指数市值)*报告期指数上升额/基期品种市值*基期品种市价。
单品种的交易带动了指数的变动，指数的波动同样反过来影响单品种的交易行为。
认识函数的自变量是情境，参与函数的自变量是认知，两个函数从相反的方向发挥其功能，但都服从于一个递归函数。
沪深300指数是一个不易被操纵的指数。
市场覆盖率高，总市值覆盖率约为70%，流通市值覆盖率约为60%，例如2007年3月30日的300只股票的总流通市值是2.25万亿。
300只股票的主要成份股权重比较分散，前10大成份股累计权重约为19%，前20大成份股累计权重约为28%。
例如，工商银行2007年3月30日占沪深300指数的权重是2.2%，同日占上证指数的权重是15.4%。
市场覆盖率高与成份股权重分散的特点决定了该指数有比较好的抗操纵性。
对于股票市场一千多只股票的波动和成交情况的综合反映一般采用指数的办法，按照指数成份的取样方式不同，指数分为综合指数和成份指数。
从统计的角度来评估，综合指数的取样由于囊括所有股票而不存在代表性误差，就反映市场状况而言比以抽样调查或典型调查为取样方法的成份指数更为客观全面。
那么作为股指期货标的物的沪深300指数是中国A股的全貌的综合反映么，通过β这个关联指标能否把股票组合和沪深300指数做全波段的拟合，这也是能否正确实施对冲操作的关键点。
二者的β分析在选取多种时间跨度的参数下都呈现基本稳定的高度相关关系。
这表明300指数具有鲜明的标尺职能，但是同全市场的收益率离差却呈现趋势性，累计计算的差率呈现放大趋势，这也意味着沪深300指数虽然和市场高度相关，但是较长周期来看，二者的收益率幅度差异就会显现出来。
运算规则一致，那么离差是取样因素造成的。
同时也意味着套保对冲和套利对冲交易存在展期风险。
那么就需要建立另一个量化指标：样本误差系数，在计算该系数的时候，由于本文以研究股指期货为内容，为了保持一致性，所以仍以标的指数为坐标。
表达式：样本误差系数＝转折点至今流通市值综合指数收益率-转折点至今沪深300收益率。
样本误差系数不同于β系数，他是对整个市场以沪深300指数为坐标对趋势的幅度差异所作出的研判，也可以用统计预测技术的多种方法估算未来系数。
从短期来看，误差系数不会对套期保值效果和套利效果产生重大影响，但是如果从展期或长期角度出发，误差系数的趋势化会夸张或紧缩对冲效果。
换句话来说，尽管股票组合通过比较严谨的统计模型使得残差率可以忽略不计，但是展期会使得误差呈现趋势性，而“集腋成裘”。
结论：优化套期保值周期变得非常重要，长线操作的对冲比率是需要参考样本误差系数作跟踪调整的。
(二)现货指数和期货指数的关联 现货指数与指数期货的理论关联包括三个统一：一是统一的基本面，无论是股票投资者还是股票指数期货的投资者，都基于宏观经济来判断涨跌，做出投资决策，这个统一确保二者基本方向的一致性。
二是他们分属不同的市场，一个是证券市场，一个是期货市场，两个市场在同一个时点上的供求关系是不同的，这就是价格离散的源泉，但是他们又是联结的，比如到期日的指数期货价格最终被现金交割规则熨平，自然回归现货价。
三是期货指数的定价基础是现货指数，其完全市场概念下的公式是，股指期货理论价格=现货指数价格+融资成本-股息收益，具体公式可以这样表达：股指期货理论价格=现货指数价格* [1+(无风险利率-股息收益率)*(期货合约到期时间-当前时间)]，这个表达式是股指期货利用方法之一------套利交易的持有成本模型(Cost-of-Carry Mo de l)的基础。
对国外市场的标的指数与期货指数关联研究的结论是无争议的，成熟市场的现货指数与期货指数表现出非常强烈的关联性。
尽管如此，离差还是不可避免的要产生，而且通常股指期货波动性要比现货指数大，主要是由以下几点原因造成的：第一，对信息的反映股指期货要更敏感一些，因为股指期货是直接交易的结果，而现货指数需要更多的个股投资者做出反映，所以容易滞后于指数期货。
第二股指期货的波动率一般高于现货指数，现货指数的指数形成机制在一定程度上熨平了瞬间波动，而股指期货的最新价通常由一笔交易决定，另外，股票市场相对期货市场具有较高的交易成本，交易成本原因使得细微信息被忽略。
第三，股指期货价格的波动性会受到保证金杠杆效应，交割制度等因素的影响产生边际外的波动。
上述强化了期指是先导，现指是基础的理论根据。
现货与指数期货的关联定量化指标主要包括偏离调整系数和流动性差异系数。
前者是收益率差异的调整值，后者是流动性的对比情况指标。
1、偏离调整系数 期货价格预期理论可以推导出基差的概念，期货与现货的绝对价差是基差,。
期现价格的均衡比价是1+(无风险利率-股息收益率)*(期货合约到期时间-当前时间)+交易费率+冲击成本比率；那么偏离调整系数的表达式：偏离调整系数=现货指数市价/期货指数市价-1/[1+(无风险利率-股息收益率)*(期货合约到期时间-当前时间)+交易费率+冲击成本比率]+1。
偏离调整系数是包括商品期货在内的套期保值操作必须考虑的参数，在股指期货套期保值策略中，是除了β系数之外的另一项重要参数。
因此风险最小化下的股指期货套期保值比率的表达式如下：股指期货套期保值比率=β系数*偏离调整系数。
偏离调整系数的估算方法用周期替代的办法效果为好。
套期保值数量=(股票组合市值/股指期货合约价值)*套期保值比率。
在一些股指期货的研究中，有学者在计算套期保值比率的时候，把股票组合直接和期货指数挂钩，跳跃了现货指数这个环节，这是一个比较简洁的做法。