20100718_国泰君安股指期货研究中心_期现套利中沪深300指数现货部位配置研究一—ETF组合

期货研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 第 1 页 共 8 页 国泰君安期货 GUOTAI JUNAN FUTURES 期现套利中沪深 300 指数现货部位配置 研究一—ETF 组合  吴泱 胡江来  021-52135888 021-52138790  wuyang@gtjas.com hujianglai@gtjas.com 近期报告： 2010.06.20 机构投资者股指期货期现套 利研究 2010.06.30 期限套利中现货组合配置比 重及跟踪误差测算研究——以成交额为例 2010.07.10 VaR 对期现套利的资产配置研 究 2010.07.20期现套利中沪深 300 指数 现货部位配置研究一—ETF 组合 摘要：  3:1 或 7:3 的比例观察各股指期货合约作为主力期间的复制效果。 随着时间的流逝，市场行动较为一致的 ETF 组合跟踪误差呈现减 少趋势， ETF 的跟踪误差日内较大现象虽然有所改善，但仍然处 于高位。同时，考虑热门 ETF 市价在基差偏离较大时存在朝套利 者头寸利润方位反向运行导致套利活动失败的风险，高点位的跟踪 误差与现货配比的暴露存在套利失败可能和被市场大鳄利用的风 险。  按照最优化模型求解结果，按照 50ETF、100ETF、180ETF 与中小板 ETF 的顺序，最优化比例如下：0.3666:0.2537:0.0904:0.2893， 跟踪误差等于 7.44BP。亦即在考察的样本区间内，配置在 50ETF、 100ETF、180ETF 与中小板 ETF 的现货资金分别为 36.66%、25.37%、 9.04%与 28.93%。  以 4月 16 日至上一交易日一分钟收盘价数据，根据优化模型确定 最优配置比。然后将计算出的最优配置作为当日 ETF 现货组合资金 的分 配方 学校职工宿舍分配方案某公司股权分配方案中药治疗痤疮学校教师宿舍分配方案医生绩效二次分配方案 案，考察样本外时段复制沪深 300 指数效果。结果显示动 态调整配比优于固定比例模型。  新的 ETF 品种推出，影响按照历史数据形成的 ETF 最优权重。在新 ETF 品种与已有受热捧的 ETF 互补、覆盖面较大和重叠度小等情况 下，市场参与者可在考虑自身需求的情况下，将新 ETF 品种纳入进 原有的现货部位组合中。我们注意到中盘 ETF 在短短不足一个月的 时间里，交易额上升幅度迅速，且由于该 ETF 与 50ETF 的互补，为 套利现货操作中无重叠完全复制沪深 300 指数铺平了道路。50ETF+ 中盘ETF将在股指期货套利现货部位扮演重要角色。在沪深300ETF 推出以前，现货部位的 ETF 复制策略值得市场参与者的紧密关注。 2010.07.20 期货研 究 股指期货 国泰君安期货 GUOTAI JUNAN FUTURES 期货研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 第 2 页 共 8 页 国泰君安期货 GUOTAI JUNAN FUTURES 1. 前言 在股指期货套利组合开仓时，市场参与者面临构建现货头寸的问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 。目前，在我国市场上，存在的选择 分为完全复制沪深 300 指数成份股、部分复制沪深 300 指数成份股、ETF 组合、ETF 与标的成份股混合等四 种现货配置方式。在实务中，市场参与者介入期现部位时，面临交易成本、冲击成本、交易延迟、成份股股 票停牌等约束。套利策略的成功实践，具体到现货部位，依赖于开仓与出清阶段现货实施的情况。期现套利 中自身入场利润与离场利润、开仓时机选择、头寸建立、保证金监控、资金管理、风险监控、解除头寸等环 节紧密相扣，对于这些环节的把握关系到稳健性年化收益率的实现。 华夏基金管理有限公司在 2004 年 12 月 30 日推出的 50ETF，正式开启了中国市场开放式交易所指数基 金的新纪元，ETF 产品迅速得到市场认可并获得了极大成功。特别是股指期货推出后，ETF 交投日益活跃， ETF 在中国金融市场占据了重要地位。如果没有 ETF 品种的引入，市场参与者挖掘期现资产之间定价偏误的 套利活动只能通过以适当权重构建标的成份股现货组合的形式进行，此种模式除了成本高外，为规避期现资 产价格同向运行风险，要求同时进行建仓平仓操作，一般市场参与者难以把握复制股票期货标的指数的现货 部位策略。ETF 是试图挖掘期现资产之间定价不一致的一个现货头寸的替代选择，小资金的市场参与者得以 借助 ETF 这一通道参与进期现套利交易。 沪深 300 股票指数期货的推出，有效帮助市场参与者对冲资产价格下行风险，其规避风险的功能得到越 来越多的市场参与者的认同，期现市场的定价偏差在套利活动的介入下得以迅速纠正，股指期货帮助缓和了 前期国内外宏观经济和政策等因素作用下资产价格下行趋势带给市场参与者的潜在威胁，对资本市场的稳健 运行发挥着重要作用。 随着市场结构的不断完善，大额的定价偏差不复存在，在捕捉小额利润机会时，可逐渐聚成可观年收益。 一部分专业的市场参与者期待获取稳健的年化收益率，股指期货定价偏差中蕴含的无风险利润机会这一特征 吸引了他们的关注与参与，同时大量的套利活动操作帮助市场变得更加富有流动性，市场纠偏机制更加完善。 当前主要的套利方法是期现套利。 在搏杀小额期现偏差时，要求市场参与者对整个流程具有深刻理解和精细把控能力。本研究从现货部位入手， 基于历史数据，研究使用 ETF 品种复制沪深 300 指数的情况。 2. 模型介绍 在现货端的配置上，存在固定配置比、移动配置比、混合配置比三种方法。按照目前市场的观点，固定 配置比主要基于 180ETF 与 100ETF 在沪深 300 指数标的总市值中占比较大、所包含的股票数量覆盖较大、 重叠程度较低等优势，一般按照 3:1 或 7:3 的比值分配在 180ETF 与 100ETF 上的资金。移动配置比方法，简 单而言，利用较长时间的前段交易数据，测算最新交易日的现货配置 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 。可以在成交额、成交量、优化规 划等方案基础上制定。混合配置比是指使用较长时段测算出的配比，将其应用到一定时间区隔中，在这一时 间区隔范围内配比保值不变，这种做法主要是考虑到在套利实务中，不能在当日就套利组合建仓平仓操作时， 在套利头寸持有的时间区隔内，只能保持构建现货的部位。持有时段这一因素，使得现货配置比中需要兼顾 固定与移动因素的考虑。下面就一般优化配置模型进行介绍。优化模型的改进模式将在后续的研究报告中进 行。 一般的优化模型具体表现形式如下： 其中 。 参数定义如下： ： 第 期现货指数收益率 期货研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 第 3 页 共 8 页 国泰君安期货 GUOTAI JUNAN FUTURES ： 第 期现货组合中各品种收益率之和 ： 现货组合中第 支股票配置的资金占整个现货组合的比重 ： 第 支现货品种第 期的收益率 ： 样本观测的个数 ： 现货品种配置的个数 3. 数据统计及模型结果 3.1 数据统计 表 1 统计了自 1010 年 4 月 16 日股指期货上市以来 ETF 交投情况。考虑到流动性和基差，期现套利中期 货部位使用流动性好的主力合约构建，同时注意到形成和解除套利组合时需要基差的配合，当基差处于高水 位运行时开套利仓位，在基差较深贴水点位时出清套利头寸，一般新合约开始前段具有较好开仓机会，在交 割日前具有良好平套利仓位机会。在构建套利部位和解除头寸时，ETF 的低成本、可作为停牌股票替代、无 印花税等优势，使得其得到中小套利资金偏爱。套利资金在现货部位的进出影响着 ETF 的成交情况，因此接 下来按照各股指期货合约作为主力合约的区隔，分别考察了各股指期货合约作为主力合约期间 ETF 市场的运 行状况。具体结果见表 2。 表 1 交易所挂牌上市 ETF 基金交投状况（2010.04.16-2010.07.16） 证券品种 交易代码 成立时间 交易地点 日均成交量 日均成交额 50ETF 510050 2004-12-30 上交所 597.40 1191.87 100ETF 159901 2006-03-24 深交所 186.81 623.68 180ETF 510180 2006-04-13 上交所 648.06 388.00 中小板 ETF 159902 2006-06-08 深交所 63.54 159.42 红利 ETF 510880 2006-11-17 上交所 18.67 41.72 央企 ETF 510060 2009-08-26 上交所 17.69 23.95 治理 ETF 510010 2009-09-25 上交所 5.14 3.74 深成 ETF 159903 2009-12-04 深交所 33.59 34.79 超大盘 ETF 510020 2009-12-29 上交所 80.67 16.82 价值 ETF 510030 2010-04-23 上交所 7.79 19.68 中盘 ETF 510130 2010-03-29 上交所 15.75 39.40 注： 1、日均成交量单位为百万份，日均成交额单位为百万元。 2、价值 ETF 数据计算起点为从 2010 年 5 月 28 日，中盘 ETF 数据计算起点为 6 月 23 日。 3、跟踪误差单位：BP（万分之一） 资料来源：国泰君安期货研究所 期货研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 第 4 页 共 8 页 国泰君安期货 GUOTAI JUNAN FUTURES 表 2 按照各股指期货合约作为主力合约期间交易所挂牌上市 ETF 基金交投状况 2010.6.12-2010.7.16 2010.5.18-2010.6.11 2010.4.16-2010.5.17 证券 品种 日均成交 量占比 日均成交额 占比 日均成交量 占比 日均成交额 占比 日均成交量 占比 日均成交额 占比 50ETF 30.93% 43.22% 33.05% 43.74% 42.92% 53.69% 100ETF 10.46% 24.36% 12.10% 27.19% 11.14% 23.47% 180ETF 46.03% 19.50% 42.25% 17.18% 30.42% 11.53% 中小板 ETF 3.50% 6.16% 4.62% 7.86% 3.37% 5.31% 红利 ETF 0.76% 1.16% 0.88% 1.30% 1.65% 2.30% 央企 ETF 0.75% 0.69% 1.03% 0.90% 1.36% 1.17% 治理 ETF 0.15% 0.08% 0.27% 0.13% 0.48% 0.22% 深成 ETF 2.21% 1.59% 1.63% 1.13% 2.25% 1.47% 超大盘 ETF 3.74% 0.53% 4.18% 0.56% 6.42% 0.85% 价值 ETF 0.34% 0.63% 0.76% 1.32% -- -- 中盘 ETF 1.12% 2.08% -- -- -- -- 资料来源：国泰君安期货研究所 表 2 中，50ETF、100ETF、180ETF 与中小板 ETF 依次占据前四席，在三个股指期货分别作为主力合约 期间前 4 位置未发生变动。沪深 300 指数标的中占据高权重的 50ETF 一直是现货部位热门，相对股指期货合 约挂牌后的一个月，50ETF 的成交额有所下滑，IF1007 作为股指主力合约期间，50ETF 的成交额与 IF1006 作为主力合约期间未发生明显变动。100ETF 在整个考察期间交易额占比波动幅度较小， 180ETF 交易占比 持续上升，表明市场资金对覆盖标的成分指数广的 ETF 品种越来越认同，套利者在实务中领悟到在高配占沪 深 300 指数标的流通市值高的 50ETF 同时，为减少现货部位折溢价和冲击成本对交易的影响，需要分散程度 高的 ETF 品种辅助。红利 ETF 成交额占比来看，相对于 7 月份，5 月、6 月期间，套利资金在高分红的现货 上配置较多，与 5、6 月我国股票市场分红密集的事实吻合。中盘 ETF 虽然推出时间不久，但市场的认可程 度高，相比于价值 ETF 成交额的滑落，市场对盘面清晰、重叠程度少的 ETF 品种更为接受。在大盘 50ETF 的重压下，同种风格的价值 ETF 成交额迅速下落也是可预期到的。 表 3 和表 4 就当前流通的单个 ETF 基金与沪深 300 指数相关性与跟踪误差进行了测算，考察时间兼顾了股指 期货上市以来到 7 月 16 日及三个股指期货合约作为主力时段的表现。 表 3 ETF 基金统计性描述与跟踪沪深 300 指数情况（一分钟情形） 证券 品种 对数收益率 均值 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 差 相关 系数 跟踪误差 最大值 跟踪误差 最小值 跟踪误差 均值 50ETF -1.60 0.0010 0.9831 12 2.8 9.6 100ETF -1.66 0.0012 0.9899 21 7.0 10 180ETF -1.77 0.0015 0.9980 26 9.2 14 中小板 ETF -1.27 0.0014 0.9314 26 9.3 11 红利 ETF -2.01 0.0014 0.9936 16 7.0 12 央企 ETF -2.70 0.0017 0.9879 29 7.3 15 治理 ETF -4.01 0.0025 0.9943 39 12 20 深成 ETF -1.84 0.0015 0.9859 25 1.1 13 超大盘 ETF -2.18 0.0031 0.9882 30 6.3 28 价值 ETF -3.04 0.0035 0.9082 32 4.2 22 中盘 ETF -2.29 0.0027 0.9934 25 7.0 16 注： 1、价值 ETF 数据计算起点为从 2010 年 5 月 28 日，中盘 ETF 数据计算起点为 6 月 23 日。其他数据起点时间为 2010 年 4 月 16 日。所有数据结 束时点 2010 年 7 月 16 日。 2、对数收益率均值单位为 ，跟踪误差单位：BP（万分之一）。以下表格类同。 期货研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 第 5 页 共 8 页 国泰君安期货 GUOTAI JUNAN FUTURES 资料来源：国泰君安期货研究所 表 4 单个 ETF 基金与沪深 300 指数相关性与跟踪误差 2010.6.12-2010.7.16 2010.5.18-2010.6.11 2010.4.16-2010.5.17 证券品种 相关系数 跟踪误差 相关系数 跟踪误差 相关系数 跟踪误差 50ETF 0.9685 8.0 0.8722 12 0.9746 9.0 100ETF 0.9947 9.5 0.8538 12 0.9970 9.4 180ETF 0.9970 13 0.9810 14 0.9961 15 中小板 ETF 0.9808 9.7 0.3839 12 0.9347 11 资料来源：国泰君安期货研究所 3.2 模型结果 3.2.1 模型一：简单配比模型 目前，市场广泛认可的方法是按照 3:1 或 7:3 的比例分配现货部位 180ETF 与 100ETF 的资金。本研究将 3:1 或 7:3 的比例观察各股指期货合约作为主力期间的复制效果。具体结果见表 4。按照表 4 的结果，随着时 间的流逝，市场行动较为一致的 ETF 组合跟踪误差呈现减少趋势， ETF 的跟踪误差日内较大现象虽然有所 改善，但仍然处于高位。同时，考虑热门 ETF 市价在基差偏离较大时存在朝套利者头寸利润方位反向运行导 致套利活动失败的风险，高点位的跟踪误差与现货配比的暴露存在套利失败可能和被市场大鳄利用的风险。 表 5 100ETF 与 180ETF 按照固定比例配置的跟踪误差及相关系数结果 100ETF：180ETF 时间区隔 跟踪误差 相关系数 最大值 最小值 均值 标准差 2010.4.16-2010.5.17 0.9988 20 8.0 12 1.18 2010.5.18-2010.6.11 0.9972 29 4.1 12 0.78 3:1 2010.6.12-2010.7.16 0.9990 20 9.0 10 0.52 2010.4.16-2010.5.17 0.9991 19 7.7 12 1.1 2010.5.18-2010.6.11 0.9960 28 2.7 12 0.75 7:3 2010.6.12-2010.7.16 0.9991 20 8.5 10 0.50 资料来源：国泰君安期货研究所 3.2.2 模型二：最优配比固定模型 综合前述 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 ，市场资金在未来的几个月中，在一般情况下，中小资金将偏好于在 50ETF、100ETF、 180ETF、中小板 ETF 与中盘 ETF 上构建现货组合。由于中盘 ETF 挂牌时间在 6 月 23 日。数据样本相对较 少。为了研究的需要，将 6 月 23 日假定为现货配置拐点，研究 6 月 23 日前后配置 50ETF、100ETF、180ETF 和中小现货部位跟踪沪深 300 指数的情况。将 2010 年 4 月 16 日至 2010 年 6 月 22 日的一分钟数据作为样本， 根据优化模型确定最优配置比。接下来就 6 月 23 日直到 7 月 16 日的一分钟数据，按照优化模型得出的参数 考察样本外时段复制沪深 300 指数效果。 按照最优化模型求解结果，按照 50ETF、100ETF、180ETF 与中小板 ETF 的顺序，我们得到的最优化比 例如下：0.3666:0.2537:0.0904:0.2893，跟踪误差等于 7.44BP。亦即在考察的样本区间内，配置在 50ETF、 100ETF、180ETF 与中小板 ETF 的现货资金分别为 36.66%、25.37%、9.04%与 28.93%。 期货研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 第 6 页 共 8 页 国泰君安期货 GUOTAI JUNAN FUTURES 表 6 固定最优配置比策略下 ETF 组合复制沪深 300 指数（2010.06.12-2010.07.16） 日期 相关系数 日内跟踪误差 最大值 最小值 标准差 日内累计 2010-6-17 0.9677 14 4.34 1.21 1189 2010-6-18 0.9862 6.46 2.43 0.76 1310 2010-6-21 0.9970 13 6.53 1.09 1847 2010-6-22 0.9353 14 4.81 1.06 1317 2010-6-23 0.9919 8.32 4.44 0.40 1213 2010-6-24 0.9804 16 6.07 1.08 1405 2010-6-25 0.9660 13 6.23 0.88 1534 2010-6-28 0.9849 20 5.77 1.33 1392 2010-6-29 0.9970 8.85 5.35 0.64 1604 2010-6-30 0.9382 12 6.10 1.31 1887 2010-7-1 0.9885 8.99 4.75 0.49 1463 2010-7-2 0.9916 26 6.81 1.83 1916 2010-7-5 0.9846 38 8.64 3.22 2512 2010-7-6 0.9880 15 6.74 0.88 2013 2010-7-7 0.9646 23 6.90 2.84 2014 2010-7-8 0.9801 5.90 0.69 0.59 1009 2010-7-9 0.9980 16 5.69 1.11 1571 2010-7-12 0.9424 11 0.70 8.56 1449 2010-7-13 0.9716 6.45 2.82 0.33 1236 2010-7-14 0.9826 11 5.19 1.00 1328 2010-7-15 0.9880 21 8.30 1.39 2147 2010-7-16 0.9806 18 6.50 1.34 1694 资料来源：国泰君安期货研究所 从表 6 呈现的结果看，固定最优比在每个交易日中存在爆点现象，跟踪误差存在突然放大的风险。 3.2.3 模型三: 最优配比动态调整模型 按照最优化模型求解结果，按照 50ETF、100ETF、180ETF 与中小板 ETF 的顺序，以 4 月 16 日至上一 交易日一分钟收盘价数据，根据优化模型确定最优配置比。然后将计算出的最优配置作为当日 ETF 现货组合 资金的分配方案，考察样本外时段复制沪深 300 指数效果。我们得到的最优化比例和跟踪误差如下表所示。 结果显示动态调整配比优于固定比例模型。 表 7 动态最优配置比策略下四 ETF 组合复制沪深 300 指数（2010.06.12-2010.07.16） 日期 最优配比 样本期间 50ETF 100ETF 180ETF 红利 ETF 相关系数 跟踪误差 2010-6-17 0.3638 0.2532 0.0911 0.2919 0.9894 7.56 2010-6-18 0.3642 0.2533 0.0907 0.2918 0.9890 7.52 2010-6-21 0.3648 0.2524 0.0915 0.2913 0.9892 7.49 2010-6-22 0.3656 0.2532 0.0910 0.2902 0.9894 7.48 … … … … … … … 2010-7-14 0.3802 0.2518 0.0880 0.2800 0.9933 7.28 2010-7-15 0.3807 0.2528 0.0881 0.2784 0.9934 7.25 2010-7-16 0.3807 0.2519 0.0880 0.2794 0.9935 7.28 注： 1、价值 ETF 数据计算起点为从 2010 年 5 月 28 日，中盘 ETF 数据计算起点为 6 月 23 日。其他数据起点时间为 2010 年 4 月 16 日。所有数据结 期货研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 第 7 页 共 8 页 国泰君安期货 GUOTAI JUNAN FUTURES 束时点 2010 年 7 月 16 日。 资料来源：国泰君安期货研究所 表 8 动态最优 ETF 组合复制沪深 300 指数样本外一天（2010.06.12-2010.07.16） 日期 相关系数 日内跟踪误差 最大值 最小值 标准差 日内累计 2010-6-17 0.9599 2.46 0 1.66 2.46 2010-6-18 0.9807 6.48 0.64 0.74 5.74 2010-6-21 0.9622 6.95 0.65 0.72 6.23 2010-6-22 0.9277 14 4.58 1.06 5.72 … … … … … … 2010-7-14 0.9797 9.79 5.14 0.92 5.93 2010-7-15 0.9878 16 7.12 1.16 10 2010-7-16 0.9819 15 6.57 1.26 7.72 资料来源：国泰君安期货研究所 4. 结论 新的 ETF 品种推出，影响按照历史数据形成的 ETF 最优权重。在新 ETF 品种与已有受热捧的 ETF 互补、 覆盖面较大和重叠度小等情况下，市场参与者可在考虑自身需求的情况下，将新 ETF 品种纳入进原有的现货 部位组合中。我们注意到中盘 ETF 在短短不足一个月的时间里，交易额上升幅度迅速，且由于该 ETF 与 50ETF 的互补，为套利现货操作中无重叠完全复制沪深 300 指数铺平了道路。50ETF+中盘 ETF 将在股指期货套利 现货部位扮演重要角色。在沪深 300ETF 推出以前，现货部位的 ETF 复制策略值得市场参与者的紧密关注。    期货研究 请务必阅读正文之后的免责条款部分 第 8 页 共 8 页 国泰君安期货 GUOTAI JUNAN FUTURES 作者简介 吴泱：国泰君安期货研究所副所长、高级数量分析师。获加拿大不列颠哥伦比亚大学（The University of British Columbia）金融博士资格。有着多年中外金融市场投资从业经验，擅长期货、期权等衍生品定价模 型以及期货、外汇、商品等程序化交易系统的研发与应用。目前主要从事股指期货套利套保策略、期货交易 资金风险管理以及程序化交易算法交易等方面的研究。 免责声明 本报告的信息均来源于公开资料，我公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证，也不保证所包含的信 息和建议不会发生任何变更。我们已力求报告内容的客观、公正，但文中的观点、结论和建议仅供参考，报 告中的信息或意见并不构成所述品种的买卖出价，投资者据此做出的任何投资决策与本公司和作者无关。 本报告版权仅为我公司所有，未经书面许可，任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制和发布。如引用、 刊发，需注明出处为国泰君安期货研究所，且不得对本报告进行有悖原意的引用、删节和修改。 国泰君安期货业务受理机构 金融理财部 上海延平路121号三和大厦10楼A座（200042） 电话：021-52138122 传真：021-52138110 上海曲阳路营业部 上海市曲阳路910号复城国际11号楼705/706 室 电话：021-55392185 传真：021-65447766 上海期货大厦营业部 上海市浦电路500号期货大厦2001B（200122） 电话：021-68401887 传真：021-68402738 北京营业部 北京建国门外大街乙12号双子座大厦东塔29 层 电话：010-58795755 传真：010-58795787 天津营业部 天津和平区郑州道18号港澳大厦6层（300050） 电话：022-23023170 传真：022-23300841 四平营业部 吉林省四平市铁东区南一纬路629号（136001） 电话：0434-6121571 传真：0434－6121579 杭州营业部 杭州市西湖大道58号金隆花园三楼（310000） 电话：0571-56112999 传真：0571-56112821 宁波营业部 海曙区中山西路2号恒隆中心26 A（315010） 电话：0574-56868088 传真：0574-56868191 金融理财三部 上海市静安区延平路121号三和大厦26楼（200042） 深圳福田区益田路6009号新世界中心34楼(518026) 电话：0755-23976712 传真：0755-23970712 上海虹桥路营业部 上海市虹桥路618号2楼 邮编：200030 电话：021-64485682 传真：021-64485677 国泰君安证券各营业部受理IB业务 客户服务中心：40088-95521 http://www.gtjaqh.com 泰君安期货客户服务电话 40088-95521