在期货市场的备考冲刺阶段，期货跨市场套利中的汇率风险量化是一个重要考点。
一、期货跨市场套利基础
跨市场套利是利用不同市场间同一期货品种的价格差异获取利润的方式。比如在国内期货市场和国际期货市场对同一种大宗商品进行操作。但这里面临汇率风险，因为涉及不同货币结算。
二、汇率风险的量化 - GARCH(1,1)模型
1. GARCH(1,1)模型知识点
- GARCH模型（广义自回归条件异方差模型）主要用于对金融时间序列数据的波动性建模。GARCH(1,1)是最常见的一种形式，它包含一个自回归项和一个移动平均项。公式上，$h_t=\omega+\alpha\varepsilon_{t - 1}^2+\beta h_{t - 1}$，其中$h_t$是条件方差，$\omega$是常数项，$\alpha$是自回归系数，$\varepsilon_{t - 1}^2$是上一期的残差平方，$\beta$是移动平均系数，$h_{t - 1}$是上一期的条件方差。
- 学习方法：理解公式的意义很关键。可以通过简单的示例数据来代入计算，比如假设初始的条件方差、残差等数值，然后按照公式逐步计算下一期的条件方差，从而熟悉模型的运作方式。
2. 汇率波动VaR计算
- VaR（Value at Risk）即风险价值，它表示在一定置信水平下，在未来特定一段时间内可能遭受的最大损失。在基于GARCH(1,1)模型计算汇率波动VaR时，首先要通过该模型估计出汇率收益率的波动率。
- 学习方法：掌握不同置信水平下（如95%、99%）的计算方法。可以通过实际汇率数据进行模拟计算，先运用GARCH(1,1)模型得到波动率的估计值，再根据正态分布等假设来计算VaR值。
三、风险价值在跨境套利中的应用步骤
1. 第一步：数据收集
- 收集不同市场的期货价格数据以及对应的汇率数据。例如要研究上海期货交易所和大连商品交易所的铜期货跨市场套利以及涉及人民币兑美元汇率的影响。
2. 第二步：构建GARCH(1,1)模型
- 对汇率收益率数据进行建模，得到波动率的动态估计。
3. 第三步：计算VaR
- 根据构建的模型和设定的置信水平计算汇率波动的VaR值。
4. 第四步：调整套利策略
- 根据计算出的VaR值来调整跨市场套利的头寸规模等策略，以控制风险。
总之，在期货从业考试冲刺阶段，要深入理解期货跨市场套利中汇率风险量化的各个环节，通过多做练习题、分析实际案例等方式掌握相关知识，顺利通过考试。
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