股指期货基于PSO算法的二维动量空间
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动量效应是股票市场上存在的一种较为普遍的现象，即在一定持有时期内，如果某只股票或者某个股票组合在前一段时期表现较好，那么下一段时期该股票或者股票投资组合仍将有良好表现。进一步，由于动量效应的存在，某些股票在一定时间内的表现会强于大盘。本文基于这一点，我们将动量效应运用到股指期货的产品设计中。因篇幅有限，本文探讨了基于动量效应的择股策略在股指期货上两方面的应用：其一，利用股指期货和动量择股合成增强型指数基金；其二，利用股指期货和动量择股实施alpha策略。
动量择股的方法
区分于以往动量策略的研究，本文将结合了短期动量和长期动量的二度空间，作为筛选股票的标准。当短期动量向上交叉长期动量时，股票的上涨动量开始提速，之后往往存在超越大盘的表现。此外，关于动量的定义，本文也不同于以往的研究。以往的研究有将股票收益率以及资产定价模型(CAPM)计算出来的常数项alpha作为动量的计算依据。本文将股票的收益率与沪深300指数收益率差值的累积值作为动量的衡量标准。由于涉及到动量计算中的短期参数、长期参数以及持有期等5个参数的选取，为了使得持有期内，股票相对于大盘的超额收益最大化，本文运用了人工智能领域的PSO粒子群优化算法对参数进行优化。
数据和结果
本文所选用的样本为2007年9月26日至2010年7月29日期间的沪深股市的所有A股。设定股票的持有期为15日，依据前文所述的PSO粒子群优化算法，确定短期动量和长期动量等参数值。在样本区间内，依照上述动量择股策略，筛选出符合要求的股票，并计算出持有15日后，筛选出股票相对于沪深300指数超额收益率的均值。截至到7月8日，动量择股的超额收益均值累计值已经达到初始值的2.8倍。可见，本文所选用的动量择股策略取得了较为满意的结果。接下来，本文将简要介绍如何将上述动量择股策略与股指期货相结合，进行产品设计。
动量择股与股指期货合成增强指数基金
一般情况下，利用股指期货合成指数基金的方法是：将整个组合投资在国债上，同时购买与组合价值相当的股指期货合约，如果期货合约价格与理论价格一致，则股指期货和国债组合的多头头寸产生的收益与假设持有指数所有成分股的收益是相等的。为了构造增强型指数基金，可以考虑将组合投资的范围扩大至股票，将资金的一部分投入本文所述的动量策略筛选出的股票之上，从而达到指数增强的目的。这种指数增强基金的构造方法具有跟踪误差低、交易成本低以及调整配置灵活等优势。
动量择股与股指期货实施alpha策略
Alpha策略的思想就是通过股指期货对冲投资组合的系统性风险Beta，锁定超额收益Alpha。通过运用本文所述的动量策略，做多表现优于沪深300指数的股票，同时做空与股票市值相当的股指期货合约，规避了市场的系统风险，同时可以获得比较显著的绝对收益。
实证分析
为了更好地说明如何将动量择股与股指期货结合进行产品设计，考虑到篇幅的限制，本文仅举例说明如何实施alpha策略。在7月19日，基于上述动量择股策略，选出一定数量的股票，通过一定基本面分析之后，确定alpha策略现货的构造组合。根据资金规模大小，在空头部分做空4笔主力合约IF1008，同时，根据空头部分市值的大小，赋予现货构造中的每只股票以相同的比重，进而确定每只股票的持有笔数。现货和期货部位的清单如表所示。基于上述动量择股的alpha策略自构建以来，其收益取得了较为稳健的增长。
