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网站首页对冲成本就是基差(对冲成本 基差)
2022Q3沪深300和中证500期指持仓量有所下降，上证50期指持仓量有所增加。IH、IF和IC日均基差贴水走窄；大小盘期指多空持仓比变动出现分化，IC多空持仓比明显上升。量化对冲策略总体运行环境稳定，其中现货端，全市场行情集中度显著降低，选股难度或有降低；期货端，IH、IF、IC对冲成本显著降低，IM对冲成本相对较高。
▍A股市场交易工具规模总览：沪深300和中证500期指持仓占指数自由流通市值比例有所下降。
1）2022Q3上证50、沪深300和中证500的被动型基金占其指数自由流通市值比例均有所上升，分别由上季度末的1.16％、0.98％和1.85％上升到1.35％、1.14％和2.06％；
2）上证50、沪深300和中证500期指占指数覆盖的自由流通市值比例分别为1.53％、1.22％和6.76％，而上季度末分别为1.41％、1.45％和7.24％；
3）上证50和沪深300股票期权的持仓市值占比均有所下降。2022Q3末分别为0.40％和0.81％，而上季度末为1.00％和0.98％。
▍三大期指日均基差贴水走窄，IF和IC持仓量有所下降。
1）IH、IF和IC日均基差贴水走窄。2022Q3中IH、IF和IC主力合约的日均基差分别为-0.09％、-0.29％和-1.00％，此前一个季度分别为-0.41％、-0.53％和-1.42％，IM主力合约上市首个季度的日均基差为-0.64％；
2）三大期指持仓量变化出现明显分化。2022Q3末，上证50、沪深300和中证500股指期货的持仓量分别为11.98万张、17.84万张和32.39万张，相对上季度末分别变化+8.4％、-15.9％和-6.0％。上证50期指持仓量稳步提升，而沪深300和中证500出现明显下降；
3）大小盘期指多空持仓比变动出现分化。2022Q3末，上证50、沪深300和中证500股指期货的多空持仓比分别为0.76、0.86和1.03，上一季度末分别为0.82、0.89和0.98。上证50和沪深300多空持仓比下降，而中证500多空持仓比出现明显上升。中证1000股指期货上市首个季度末多空持仓比为0.96，上市以来表现震荡，近期有上行趋势；
4）ETF期权与对应的股指期货之间总体上不存在无风险套利机会。
▍量化对冲：全市场行情集中度显著下降，同时对冲成本显著降低。
1）沪深300指数成分股的分化度先降后升，中证500维持在历史中等偏上水平；
2）全市场行情集中度显著下降，选股难度降低；
3）三大期指对冲成本显著下降。2022Q3上证50、沪深300和中证500期指的日均年化开仓成本分别为-3.02％ 、-3.44％和-7.14％，上一季度分别为-6.54％、-7.54％和-10.95％。中证1000期指的日均年化开仓成本为-11.40％；
4）大盘期现替代价值下降，中小盘期现替代价值上升。
▍风险因素：
衍生品政策变动风险；流动性紧张风险；基差大幅波动风险。
本文源自金融界
本文主要通过量化的方式，找到反向市场结构的规律，剖析并检验反向市场结构存在的原因。实际上，无论是哪种交易模式，我们都需要仔细研究市场结构可能产生的变化，注意潜在的或者可能意外出现的风险，保持谨慎。
期货市场结构的主要分类
在对未来价格无预期的情况下，由于持有成本的存在，期货理论价格应该比现货价格高，远月合约价格应该比近月合约价格高，这种市场结构称为正向市场结构。
所谓反向市场结构，是指期货价格比现货价格低，或者期货远月合约价格比近月合约价格低的市场结构。一般而言，反向市场结构是由于商品近期供给紧张或需求旺盛，而预期未来供给会大量增加或需求疲软造成的。
那么近月合约和远月合约有没有可能出现两头高、中间低或者两头低、中间高的结构呢？也是有的，但不常见，可以称之为混合市场结构。混合市场结构形成的原因各不相同，比较复杂。
反向市场结构下单边做多
反向市场结构对卖出保值或做空投机而言，相当不利，因为在这种情况下，卖出套保会有基差损失，而且这种基差损失可能会完全吞噬套保的目标利润。对于做空投机，如果空近月合约，需要克服高价的现货对期货向上的吸引力，而空远月合约又会发现价格已经很低了，远期看跌的预期已经反映在远期合约的价格之中，再往下跌，可能空间有限，这很尴尬。另外，展期换月带来的损耗也会使做空的绝对收益大打折扣。因此，在反向市场中做空需要较为精准地把握时机，速战速决，不可恋战。
与做空相反，反向市场结构天然地对做多有利，因为卖出价格相对高位的近月合约，再买入价格相对低位的远期合约进行展期，买入成本越来越低，于是在持有多头数量不变的情况下，手里会有越来越多的剩余资金，这就像是投资某项资产能够源源不断获得现金回报一样。或者保持资金投入不变，在买价越来越低的情况下，可持有的多头数量就会越来越多，投资者直接赚了“数量”。当然，虽说做多是有利的，但并不代表无风险，投资者的绝对收益会随着期货绝对价格的波动而波动，当持有价值大幅缩水时，投资者可能还会出现亏损。
自铁矿石期货上市以来，大多数情况下是反向市场结构，我们就以铁矿石期货为例，来测试一下做多的收益。假设在铁矿石期货上市之后就持有多头头寸，其间在合约进入交割月前最后一个交易日时，换月展期，平老仓，在邻近合约上开新仓继续买入。为说明问题，下面把同期持有铁矿石现货多头的收益与持有期货多头的收益进行比较。测试结果如下图所示：
图为铁矿石现货多头的收益与期货多头的收益对比
测试结果表明，在反向市场结构下，持有期货多头明显有利，甚至可以把它当成是一种投资。不过，很多投资者更感兴趣的是持有期货带来的超额收益，而非绝对收益，因为超额收益丰厚，甚至比绝对收益还要高，而且风险较小。
反向市场结构下做空基差
超额收益是期货多头收益减去现货多头收益，换个说法就是期货多头收益加上现货空头收益，那么也就是做空基差的收益。为什么在反向市场结构中做空基差可以获利？我们看一下铁矿石的基差波动规律就会一目了然：
这里的现货价格是进口铁矿石的现货价格，图中走势线是基差，是现货价格减去近月合约价格的差，而近月合约交割之后，则用现货价格减去下一个近月合约价格。比如，1月合约交割了，那么基差是现货价格减去5月合约价格，5月合约交割后，基差就是现货价格减去9月合约价格，以此类推。为了方便观察基差的变化情况，这里用竖线把进入交割月的时点标示出来，并把因期货换月造成的基差跳跃断开。
图为铁矿石基差波动规律
从2013年铁矿石期货上市交易至今，在绝大部分情况下，铁矿石是处在一个反向的市场结构中，也就是现货价格比期货价格高，所以基差大多数情况下为正。上图中，竖线把横向坐标轴(时间轴)切成一段一段的，我们会发现什么呢？随着时间推移，交割期限临近，基差齐刷刷地往下向零值回归。前面我们做的测试，相对持有现货的超额收益，就是所有时间段内基差回归的累计值。
利用基差相对可靠的波动规律，做空或者做多基差，期现两个市场同时进行对冲，赚取基差利润，是期现货贸易公司重要的盈利手段。做空基差，就是做空现货的同时买入期货，其中做空现货是做空基差的难点，决定了期现交易的规模。做空现货有很多种方式，不同企业在不同情况下的做法不同。对于钢铁生产企业而言，一定的原材料储备是维持安全生产的必要条件，而且在市场里铁矿石现货多头始终是买方。那么怎样做空铁矿石现货，从而达到做空基差的目的呢？
第一个办法是推迟现货采购定价。假设钢企铁矿石采购当前是按M+0或M+1均价结算，那么我们可以改为按M+1或M+2均价结算，把某个月的现货采购定价推迟一个月，就相当于做空了一个月的现货。
需要说明的是，不是只有卖空现货或者卖空现货合同才是做空现货，推迟现货采购定价也是做空现货。比如，当前铁矿石买入价格是700元/吨，假设企业通过商务谈判推迟现货采购的定价期，那么如果未来价格涨到了750元/吨，此时企业不得不按750元/吨的价格结算，企业就亏了50元/吨；反过来，如果结算时价格跌到了650元/吨，那么企业就赚了50元/吨。涨就亏，跌就赚，这不就是做空的效果么？
第二个办法是通过推迟定价期的方式做空现货，实物流是不发生改变的，现货实物采购进度不变，实物库存不变，所以不影响安全生产。这里特别强调一下，我们要习惯把实物流和价值流分离，商品价值的确定与否才是核算风险敞口的标准。商品价值的确定是由买卖双方的商务合同决定的，不依赖于实物以及资金是否发生流转，除非发生违约。
推迟一个月定价，到下个月的时候，假设市场还是反向结构，就继续把下个月的采购定价也推迟一个月，直到第n个月时，市场不再是反向结构，就不再推迟了。我们看看这么做的现货采购价格变化：第一个月的材料在第二个月定价，价格就从原来的P(1)变成了P(2)，而第二月的材料采购价格由P(2)变成了P(3)，以此类推，第n个月的采购价P(n)变成了P(n+1)，而新旧价格对照如下所示：
不难看出，采购数量和批次并没有改变，只是相当于把第一个月的材料采购价推迟到第n+1个月来定，价格由P(1)变成了P(n+1)，中间其他月份的价格与原来的价格是重合的，没有变化。于是推迟一个月定价，相当于做空了一个月的现货采购量，做空的时间跨度是n+1个月，做空现货的损益就是(P(1)-P(n+1))×月采购量(这里假设每个月的采购量相同)。
我们的目的是做空基差，所以在推迟现货定价的同时，还要同时买入期货。如果我们做空的时间跨度很大，跨过了期货交割月，则期货需要换月，所以期货总利润是一段一段累计的。
基差利润等于做空现货的利润与做多期货的利润总和。假设我们把现货利润也跟期货一样在每次进入交割月时做个了结，分成一段一段的，并与期货利润一段段地相对应，那么每段期现合并的利润就是每段做空基差的利润，所以总盈亏就是每段基差利润的累计。不难推导，假设我们把每个月的定价期往后推迟两个月，那么就相当于把第一个月采购量和第二个月采购量的定价分别推迟到了第n+1个月和第n+2个月，这样的话做空数量就翻倍了。
以上是通过推迟采购定价的方式做空现货，那么如果现货采购定价不能推迟怎么办？确实，在现货交易对手太少，买卖双方都心知肚明，知道对方想干什么的情况下，要灵活改变现货定价模式对己方有利是不容易的。
除此之外，企业也可以在不影响安全生产的情况下，通过调节现货采购数量和库存数量，并配套期货工具，赚取基差利润，以达到增加企业效益的目的。钢厂除了长协定价采购，还有一口价甚至点价采购，库存包括入库的、在途的，其实只要有心，现货采购还是有一定调节空间的，这为企业赚取基差利润提供了可行性。
反向市场结构下做多期差
如果还是不行，笔者认为还有替代方案，那就是进行跨期正套(对冲)，即多近月合约、空远月合约，也就是做多期差。不过，这对基差和期差研究有更高的要求，而且风险比基差交易要高。
我们回到铁矿石基差波动规律图，这次在图中加上期差。
图为铁矿石基差波动规律
这里的期差是近月合约减去邻近远月合约的价差，1月合约交割后，期差就是9月合约价格减去5月合约价格；5月合约交割后，期差就是1月合约价格减去9月价格；9月合约交割后，期差就是5月合约价格减去1月合约价格，如此循环。我们会发现，在很多情况下，基差和期差会发生“劈叉”，基差往下跌时，期差往上涨。这是不是能为我们带来新的思路呢？
为方便说明，笔者用A表示现货价格，B表示近月合约价格，C表示远月合约价格，基差=A-B，期差=B-C，大多数情况下，近月合约价格B处于现货价格A和远月合约价格C之间，它们按A>B>C排列。当处在中间的B向A滑动使得A、B距离变小时，就同时造成了B、C之间的距离变大，于是基差A-B和期差B-C发生“劈叉”。那么出现这种现象正常吗？是否能从原理上解释？笔者认为，基差和期差发生“劈叉”是正常的，不“劈叉”才不正常。还记得万有引力公式么？不记得没关系，总之知道两个物体之间的引力与它们之间的距离平方成反比就行。这跟我们讨论的基差和期差变化有什么关系？
现货价格和期货价格会相向运动，至交割时必将趋同，这就像是它们之间存在引力一样。由于近月合约的交割期限近，远月合约交割期限远(交割期限的远近就相当于万有引力中的距离)，所以现货与近月合约之间的引力远大于现货与远月合约的引力。假设以现货价格A为参照物，则近月合约价格B和远月合约价格C都在向现货价格A运动，但B向A运动的速度远大于C向A运动的速度，所以B在靠近A的同时，也在远离C。从理论上推导，基差缩小就伴随着期差扩大，它们同时发生。如果我们不能做空基差(因为不方便空现货)，则可以考虑用做多期差来替代。
下面我们来测试一下，看一看做多期差(跨期正套)会是什么效果。规则是多近月合约、空邻近远月合约，在近月合约进入交割月前一日平仓了结，然后再多新的近月合约(此时就是原来的远月合约了)、空新的邻近远月合约，如此反复。下面还是以铁矿石为例，测试结果如下图所示：
从图中可以看到，它们的业绩曲线走势基本同步，这符合我们前面作出的基差缩小和期差扩大是同步的判断，但连续做空基差的利润是557元/吨，连续做多期差的利润只有333元/吨，有明显差距。这是为什么呢？
回答这个问题前，我们先假设现货与远月合约的价差A-C是固定不变的，那么处在A、C之间的B在向A移动时，一定是基差A-B缩小多少，则期差B-C就扩大多少，也就是说，做空基差和做多期差的利润相同。不过，这个假设是不成立的，因为随着时间推移，远月合约价格C也在向现货价格A运动，于是造成了期差B-C扩大的幅度要比基差A-B缩小的幅度小，这就解释了为什么做多期差的业绩要比做空基差的业绩差。
图为铁矿石基差与期差交易
为证明反向市场结构在一般情况下随着时间推移，基差缩小与期差扩大同时发生，并且基差缩小幅度大于期差扩大幅度这一结论的可靠性，下面再用螺纹钢做一下测试。2016年之后，尤其是从2017年开始，螺纹钢基本是反向市场结构，符合我们做空基差或者做多期差的条件，测试结果如下图所示：
图为螺纹钢基差与期差交易
从图中可以发现，做空螺纹钢基差和做多螺纹钢期差都是赚钱的，业绩曲线大体一致，并且做空基差的利润高于做多期差的利润。这证明在反向市场结构下，基差缩小和期差扩大相伴而生，做空基差和做多期差都是可行的，如果不能做空基差，那么做多期差也是不错的选择。
既然做空基差和做多期差都是可行的，那么能不能两种操作同时进行呢？笔者认为是完全可以的。空现货、多近月合约加上多近月合约、空远月合约，合起来就是一份现货空头、两份近月合约多头、一份远月合约空头，这就是碟式套利策略。下面还是以螺纹钢期货为例，因为近几年螺纹钢基差回归比较正常，结果如下图所示：
图为螺纹钢基差和期差交易
图中最上面的一条线是碟式套利的收益曲线。从2016年4月至2019年6月的3年时间里，做空基差的利润是2862元/吨，做多期差的利润是1573元/吨，碟式套利因为是两份套利的叠加，所以利润高达4435元/吨。
从以上分析来看一切都很美好，但风险是什么？在反向市场结构下，单边做多做空基差、做多期差、碟式套利，风险孰大孰小？
笔者认为，主要的风险点来自于市场结构的转变，即从反向市场结构转变为正向市场结构。首先，如果这种转向来自于现货或者近月合约的剧烈下跌，那么单边做多损失可能最惨重；其次是做多期差，即多近月合约、空远月合约，市场结构反转的话，近月合约和远月合约之间的价差会出现180度的翻转，由正变负，那么做多期差也会损失惨重；再次是碟式套利，理论上碟式套利是风险较小的一种套利模式，但这里的碟式套利包含了一个多近月合约、空远月合约的做多期差套利，所以也有一定的风险；最后是做空基差，风险是最小的，甚至在反向结构变为正向结构时，可能获利更多，因为做空基差本身就是反套，但做空基差并不是没有风险，基差不回归怎么办？这是可能出现的，只有在正向市场做多基差并能够交割才是无风险的。
(责任编辑：陈状)
来源: 和讯网
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2019年3月以来，国内债券市场深度调整，利率风险对冲工具再次引起大家关注。利率互换作为国内唯一初具规模的利率风险管理工具，得到的关注度最高，实际对冲效果如何却值得深思。
一般认为对冲效果取决于基差（即利率互换与债券收益率之差）的稳定性。令人困扰的是，基差通常变幻莫测，具有不确定性。那么接下来的问题是，面临市场调整，基差的变化是否有一定的规律？
本文尝试用实证分析的方法研究市场调整时基差的变化规律，从而寻找相对确定的交易契机。
一、各类市场调整下的基差变化
通常，我们聚焦三类市场调整：一是市场的流动性冲击，流动性冲击是指资金市场流动性紧张，表现为非银融资利率明显高于银行；二是收益率曲线整体上行，代表无风险利率显著抬升；三是利率曲线陡峭化，预期未来利率上行。上述三类市场调整在实际观察中常对基差产生影响。
基差的定义：同期限利率互换与国开债收益率之差，基差（i）= [IRS（i）-YTM（i）]，其中i=1,5，表示1、5年期限利率互换与国开债的基差。
从历史数据梳理中我们发现，在不同类型市场调整下的基差变化呈现规律性。第一，流动性冲击使得基差先扩宽后缩窄；第二，无风险利率抬升使得基差先扩宽后缩窄；第三，利率期限结构陡峭化使得基差先缩窄后扩宽。
第一类市场调整：流动性冲击。一般R007-DR007扩大，市场流动性较为紧张，基差先扩宽后回调。
如图1，在缴准、缴税和跨年的关键时点，基差常在冲击后出现大幅度扩宽。
图1:流动性冲击与基差
表1:流动性冲击时1年基差调整情况
第二类市场调整：以十年期国债收益率为代表的无风险利率水平上行，基差先扩宽后回调。
如图2，大多数无风险利率抬升的行情中（除2016年利率互换超调以外），5年基差先扩宽后回调。
图2:无风险利率水平与基差
表2:无风险利率水平提升时5年基差调整情况
第三类市场调整：利率期限结构陡峭化，预期未来利率上行，基差缩窄后回调。
如图3，当利率期限结构显著陡峭化时，1年基差在大部分情况下先缩窄后增加。
图3:曲线形态变化与基差
表3:利率期限结构陡峭化时基差调整情况
二、基差的VAR模型与估计结果
从历史数据中初步发现，流动性冲击、无风险利率变化以及利率期限结构陡峭化对基差的影响有一定规律。为进一步研究基差与上述三个因子之间的动态变化关系，采用VAR模型对向量时间序列进行建模。
我们选用2015年-2019年周度数据的时间序列作为样本，建立向量自回归模型并进行格兰杰检验。
将置信区间设置为95％的结果是，流动性冲击和无风险利率水平变化是1年基差调整的格兰杰因；无风险利率水平变化和利率期限结构变化是5年基差变化的格兰杰因。
三、脉冲反应及贡献度验证
（一）脉冲分析
1、1年基差的脉冲反应
实证结论：无风险利率水平抬升和流动性的冲击时，1年基差在一定时间内先减小后变大，如表4所示。
表4:1年基差的脉冲结果
在资金面主导的利率显著抬升中，抛售短期债券资产+“收取短期固定利率+支付浮动利率”可以在半个月的时间窗口中获取相对稳定的资本利得。
以上结果和交易直觉相悖。这是因为，流动性冲击常常出现在跨季、跨月或者货币政策转向的时点，相比较而言，银行拥有较低的资金成本、更加准确的关于流动性的市场信息和更强的估值风险承受能力。在流动性冲击初期，银行根据资金市场优势信息判断资金情况，若存款类机构间融资成本仍然较低，通过“收取固定利率+支付浮动利率”进行事件性交易的意愿增加。
非银机构操作往往相反，在流动性冲击时，担忧在过程中逐渐升级。甚至在极端情况下，需要抛售活跃债券进行融资，陆续通过“支付固定利率+收取浮动利率”套保资金成本，但有限的敞口对市场的冲击力度有限。
2、5年基差的脉冲反应
实证结论：无风险利率水平抬升和利率期限结构的陡峭化，使得基差在一定时间内先减小后变大，如表5所示。
表5:5年基差的脉冲反应结果
在无风险利率显著抬升及未来预期抬升的行情中，抛售长久期债券资产+“收取长端固定利率+支付浮动利率”可以在半个月的时间窗口中获取相对稳定的资本利得。
利率互换经过13年发展，与债券市场交易量仍然相差悬殊，2018年利率互换市场交易量21.49万亿，而金融债市场交易量是其5倍以上。因此，在利率整体抬升的市场行情中，具有巨大存量的债券市场，无法利用较小体量的利率互换进行完全对冲，资产组合降低久期、防风险甚至止损的策略引发的恐慌和抛售，使得债券收益率的走高必然更加剧烈。
（二）方差分解分析
在VAR模型的基础上使用方差分解可以进一步分析解释量冲击的贡献度。分别对1年基差、5年基差进行方差分解，流动性冲击、无风险利率水平变化以及利率期限结构变化对基差变化的贡献度如表6、7所示。
表6:1年基差的方差分解结果
表7:5年基差的方差分解结果
从1年基差的方差分解来看，流动性冲击、无风险利率水平变化对1年基差变化的影响较大，并且对1年基差的贡献度逐渐递增，当冲击发生时，在2周以内建仓效果较好，3周之后的冲击影响逐渐消失。
从5年基差的方差分解来看，无风险利率水平对5年基差变化的影响最大，流动性冲击及利率期限结构的影响有限。当无风险利率抬升时，在2周以内建仓效果较好，3周之后冲击影响逐渐消失。
四、结论
基差的变化说明，利用利率互换对冲债券头寸存在基差风险，对冲效果存在不确定性。但是，银行作为利率互换市场风险敞口的主要贡献机构具有信息优势，决定短端基差面对流动性冲击先减小后增加；利率互换市场的交易量不及债券市场，决定在无风险利率抬升时长端基差先减小后增加。
另外，通过实证分析发现，在以上特定的基差变化中能够寻找一定交易契机：
在资金面主导的利率显著抬升中，抛售短久期国开债+“收取短期固定利率+支付浮动利率”组合策略在冲击发生后的2周内执行，获取相对稳定资本利得的可能性较高。
在无风险利率显著抬升且曲线陡峭化的行情中，抛售长久期债券资产+“收取长期固定利率+支付浮动利率”组合策略在冲击发生后的2周内执行，获取相对稳定资本利得的可能性较高。
然而，利率互换市场在近几年迎来广义基金的陆续参与，入市成员占比超过40％，未来市场主要敞口的贡献机构将发生变化。和广义基金的资产负债相匹配，利率互换的对冲价值体现将越发灵活、多元，基差变化必将更加复杂。
本文源自债券圈
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摘要
股指期货在量化策略中扮演着重要的角色，对于中性策略和衍生品策略来说股指期货是对冲市场风险的工具，对于股票多头策略来说它是一类重要的指数增强工具。而不论充当何种角色，基差都是策略表现最大的影响因素之一。本文从一大用法、两种影响因素和三个维度拆解股指期货基差策略，并尝试对基差进行预测，利用预测基差率来配置不同期限的合约以达到超过单一合约表现的效果。
基差的一大用法：指数增强
基差增强策略本质是利用期现收敛作为其主要收益来源，因此IM上市前贴水最深的IC合约一般为基差增强策略的首选工具。由于国内市场缺乏现货做空机制，贴水一般较为稳定，因此增强表现也相对平稳，回撤和波动率更小，夏普比率更高。而基于选股的增强策略收益高度依赖于选中的一篮子股票的表现，波动率和回撤相对更大。但基差增强策略的劣势也相对突出，主要在于目前非套保交易限制仍较严格，基差增强策略的规模容量相对有限。
基差预测的三个维度：分红、套保与情绪
影响基差的三因素：对于股指期货而言，影响基差的因素主要包括分红预期、套保多空力量与市场情绪。我们尝试按照以上三因素对基差进行分解，并逐个分析单一因素对基差的影响方式。其中套保需求影响基差的中长期趋势变动，市场情绪则影响基差的短期波动，分红属于季节性因素。
基差预测变量选择：（1）分红预期：使用季度标签作为哑变量；（2）套保需求：使用股指期货前20位客户持仓和私募量化中性产品新增作为套保多空数据；（3）市场情绪：使用动量与QRS指标。综合三方面指标后，我们尝试预测年化基差率的绝对基差率和下一周的相对涨跌方向。
期指策略两种影响因素：展期与贴水
合约展期时机对策略收益的影响：国内股指期货品种均有对应的近月、次月和随后两个季月的合约，由于交割机制的存在，需要考虑换仓展期的时间选择问题。近月合约往往由于流动性优势较为受到市场欢迎。我们测试了近月合约在不同时点换仓展期对于总体策略收益的影响，发现提前三天换仓策略收益最高，但边际提升幅度有限，更大影响因素仍来自于基差本身的波动。
基差波动对策略的影响：我们通过双样本t检验发现，在基差处于贴水环境时当月合约可获得更高收益，而在相对升水时，选择季月合约可获得更高收益。本文使用流动性相对充裕的当月合约和当季合约作为基础配置工具，考虑交易成本，并使用基差率的预测来指导合约配置，最终组合持仓收益率相比单个合约在收益率和夏普比率上均有一定提升。
风险提示：本篇报告基于市场历史表现搭建预测模型，无法确保模型样本外表现。
正文
基差在策略层面的影响及应用
市面上现有的股票增强策略主要分为两种：第一种采用量化因子模型等方法构建选股组合，并借助组合优化等方式控制组合相对基准指数的偏离度，以期在在相对波动较低的情况下获得超过指数本身的收益以达到增强的效果。第二种为使用衍生品获取增强收益，基差增强策略即属于后者利用股指期货的增强策略。
由于股指期货价格反映了未来股票价格，当期价格会与其现货价格存在一定差异。期货与现货价格由于交割制度的存在会在接近交割日时趋于收敛，因此投资于期货连续合约的实际收益与标的指数的收益将存在差异，我们通常将这个差异称为展期收益/成本（Roll Profit/ Cost），其主要来源于期货基差收敛的过程。股指期货基差策略期望获得期货合约与现货合约的收益率之差作为增强的主要来源，而其股指期货本身又能够追踪相应指数表现，不必担心跟踪一篮子股票权重造成的误差。
基差如何影响策略与产品
股指期货基差对市场策略的影响可以分为多空两个方面，期指空头的亏损来源和多头持仓收益的来源是基差贴水的一体两面。股指贴水越深，则更利好多头仓位，利空空头仓位，反之贴水越收敛甚至升水，则更加利好空头仓位利空多头。我们将可能受到影响的策略按照是否对冲和仓位多空划分成四个象限，分析每个象限的策略会受到的影响。
图表1：期指策略的主要维度
资料来源：中金公司研究部
► 多头持仓：主要包括雪球发行、卖出看涨期权和指数增强策略：对冲类型包括发行雪球产品与买入看跌期权以及卖出看涨期权，均具有负delta，所以需要持有股指期货多头来对其风险进行对冲，基差贴水会使得以上多头策略获益；对于非对冲类型的期指多头策略如指数增强策略来说，期现收敛则是其中最重要稳定的收益来源之一。
►空头持仓：主要包括卖出看跌期权、买入看涨期权、量化中性对冲策略：此时期权仓位delta为正，底层资产价格与期权价值同向变动，因此需要持有相应期指空头合约。而持有股指期货的空头会因为基差贴水产生亏损，升水获得收益。
图表2：买入欧式看跌期权delta与对冲：需持有股指期货多头
资料来源：中金公司研究部
基差对于多空双方的影响基本是对称的。在长期贴水环境下，股指期货的多头持仓如基差增强策略会长期获益，而持有期指空头的策略如量化中性策略则会承受相应对冲成本。因此对于基差的研究只需针对单边策略即可，理论上来说另一侧的基差对策略冲击只需相应取相反数即可。下文仅针对基差对于基差指数增强策略的影响，也即股指期货多头策略进行详细分析。
基差收益：以增强策略为例
由于我国A股市场缺乏相应现货做空机制，股指期货长期处于贴水状态，在7月底IM上市前又以IC贴水程度最深。因此基差增强策略主要通过持有IC多头获取股指期货与现货价格收敛的收益率差来获取增强效果。基于上述特点，基差指增策略优劣势均较为明显。该策略的损益主要来源于三个部分：1）股指期货与现货逐渐收敛过程中的基差贡献的部分；2）股指期货对应指数本身的波动；3）持有股指期货只需要最低8%的保证金即可，余下大比例资金可以投入低风险高流动性产品进行现金管理。
图表3：基差增强策略损益主要来源
资料来源：中金公司研究部
第一部分是基差增强策略是否可以获得增强的关键点，因此我们主要讨论期限收敛给基差增强策略带来的增强部分收益，增强部分的收益计算主要有期现收益差和展期收益损益两种方法。
增强部分计算方法
由于股指期货合约存在交割日，随着日期不断推进，当月合约到期时，次月合约会变为新的当月合约，而新的次月合约则会重新上线或由季月合约补位。因此想要长期持有单种到期期限的合约（如当月合约）则需要在合约到期前或到期当日卖掉该种合约，买入下一期限合约，也即是股指期货的展期操作。
图表4：股指期货展期示意图
资料来源：中金公司研究部
基差增强策略的增强相对收益一般使用两种方法计算：第一种是股指期货与现货收敛造成的期货价格相对指数价格上涨的部分，此时关注的指标为年化基差率，方法为计算期指合约收益率与指数收益率之差；第二种是考虑卖近月买远月赚取滚动收益（Roll down yield），仅考虑远月和近月合约的价格差异（跨期价差指标）。
股指期货展期时获得的收益和展期后合约价格和现指价格的收敛应当是股指期货贴水的一体两面，只有展期时远端合约价格比近端价格更低时，才有持有合约不断收敛于指数的现象出现，所以需要注意的是不能同时将以上两种收益重复计算，以上两种方法计算的展期损益应该基本一致，可以任选一种作为滚动持有期指策略的损益，我们认为第一种方法相对更加准确直观，因此本文采用第一种算法计算相关收益率。
图表5：展期价差和期现收益率差是基差损益的两种表现形式
资料来源：中金公司研究部
投资于期货连续合约的实际收益与标的指数的收益存在差异，我们通常将这个差异称为展期收益（Roll Profit）或展期成本（Roll Cost），展期收益来源于期货基差收敛的过程。长期以来股指期货的空头力量大于多头力量，导致股指期货贴水，贴水环境下，在合约临近到期的基差收敛过程中，股指期货多头可以获得展期收益，空头则面临展期成本。具体计算公式如下：
图表6：滚动持有期指损益计算方法
资料来源：中金公司研究部
优势：更高的夏普比率
基差增强策略的优势在于收益稳定，夏普比率高。由于基差增强策略收益一般只依赖于股指期货与指数之间的价格差，而这种价格差的背后的多空力量较为稳定，因此基于基差的增强策略收益曲线也相对平稳，回撤和波动率更小。而基于主动选股的增强策略收益高度依赖于选中的一篮子股票的表现，波动率和回撤相对更大。
图表7：基差增强与选股增强
资料来源：中金公司研究部
我们使用市场上公募基金的中证500指数增强策略净值编制成选股增强净值指数，代表了市面上中证500选股指数增强策略的平均收益。中金量化500增强模拟组合我们在之前的《量化多因子系列（2）：非线性假设下的情景分析因子模型》中推出，2020年及以前为样本内表现，2021年及以后为样本外表现。
图表8：增强策略收益曲线对比
资料来源：Wind，中金公司研究部，注：截至2021-12-31，中金量化500增强模拟组合样本外范围为2021年及之后
图表9：IC当月合约基差增强收益统计
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表10：500指数增强综合收益统计
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表11：中金量化500指数增收益统计
资料来源：Wind，中金公司研究部，注：2021年数据为组合样本外表现
图表12：指数增强收益表现统计
资料来源：Wind，中金公司研究部，注：截至2021-12-31
公募选股增强策略7年来平均年化收益7.4%，夏普比率1.39，而基差增强年化收益、夏普分别为14.2%和3.38，是市面上选股增强策略的两倍左右。虽然中金量化500指数增强策略年化收益较高，年化收益为17.1%，但其对应波动率也较大，导致夏普比率仍不及IC的基差增强策略。
分年度来看，选股增强统计在遇到系统性风险时如2018、2019和2021年时由于未全部覆盖的风险暴露而发生回撤。在上述500选股增强平均收益表现中2019年收益率转负，但对于IC基差增强来说仍有11.5%的年化收益率。
从稳定性的角度来看，基差增强策略有明显的优势。对比选股增强策略，基差增强的年化波动率比平均选股增强和中金量化选股增强低1个和3个百分点，而最大回撤仅有平均选股增强表现和中金量化选股增强的不到1/5和1/4，稳定性优势较为显著。
劣势：较小的策略容量
基差增强策略的劣势也同样明显，目前政策对于股指期货投机交易的总持仓仍有严格限制，对于IH、IC与IM来说单一客户单合约投机交易总持仓不得超过1200手，对于IF限制为5000手。且对于公募基金来说，《证券投资基金参与股指期货交易指引》[1]规定一般情况下基金在任何交易日日终，持有的买入股指期货合约价值，不得超过基金资产净值的10%。这些限制都在一定程度上限定了基于基差的增强策略容量。
图表13：股指期货规则限制
资料来源：上交所，中金公司研究部，注：截至2022-08-19
按照一手股指期货100万元来估算，单一客户单合约的总持仓不能超过12亿。对于IC品种来说，四份合约的总持仓应不超过48亿元。对于其他三类股指期货合约来说限制总体类似。但由于目前政策规定每日下单和每手下单限制等交易所规定的同时存在以及非主力合约的流动性成本问题，实际的可交易总量应远低于总持仓的限制。
基差的拆解与预测
股指期货会与其现货价格存在一定差异，这种期货现货价格之差我们称之为基差。基差本质上是股指期货价格与现货价格偏离的程度，我们认为基差主要会受到三种因素的影响：分红、套保与市场情绪。我们尝试从以上这三个方面拆解基差并对其周度变化做出预测。
影响基差的三因素：分红、套保与市场情绪
股指期货基差本质上为期货价格与其现货价格的价格之差，而期货与现货价格由于交割制度又会在接近交割日时趋于收敛，因此投资于期货连续合约的实际收益与标的指数的收益将存在差异，我们通常将这个差异称为展期收益/成本（Roll Profit/ Cost），其主要来源于期货基差收敛的过程。对于股指期货而言，影响基差的因素主要由套保交易产生的多空力量，情绪与分红预期影响。
图表14：影响基差三大因素
资料来源：中金公司研究部
股票分红预期
按照中证指数及上证指数的编制方法规定，当成分股分红时（在除息除权日），不会对指数做额外修正，而是让指数随成分股股价的除息除权而自然回落。由于期货交易的是对到期日标的价格的预期，合约到期日前的成分股分红会提前反映在基差的贴水中。分红发生后指数点位朝现货价格回落，因此分红导致的股指期货贴水不会带来展期收益/成本。只有剔除分红导致的贴水后，基差率与年化基差率才能充分反映持有合约到期面临的展期收益/成本。
由于公司分红是三种影响因素中较容易剥离的部分，我们尝试将分红因素使用股息点指数进行剥离。分红上市公司大多在年报披露分红预案，并在之后的1-2个月内实施，因此分红实际发生集中在每年的5-8月份，季节性较强，导致股指期货基差也呈现规律的季节性变动。但实际上我们发现即使剔除分红后的年化基差率仍有明显的季节性规律。
图表15：分红数据不能完全解释基差的季节性特点
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表16：期货价格与分红关系
资料来源：Wind，中金公司研究部
我们认为市场对分红预期的期望与实际分红的偏差，造成了在剔除历史分红之后当季年化基差率月度平均仍有较为明显的季节性。我们将季度数据设置成哑变量的形式，将其作为自变量作线性回归，发现回归结果显著,且第二季度相关性绝对值最高，符合之前剔除分红因素后仍具有较显著季节性的假设。
图表17：季节性线性回归结果
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表18：季节性回归后的残差月度均值
资料来源：Wind，中金公司研究部
套保多空力量
套保需求影响基差的中长期趋势变动。股指期货的空头套保需求主要来自市场中性策略，市场中性产品的规模和净值是观测空头套保需求的重要指标。我国目前有IH、IF、IC和IM四种股指期货，分别挂钩上证50指数、沪深300指数、中证500指数和中证1000指数。由于IC挂钩的中证500指数覆盖的是私募量化策略主要覆盖标的，也即中小盘股，因此IC主要是私募中性策略的主要做空工具；而IF挂钩的沪深300指数则属于公募基金的偏好持仓范围，因此IF属于公募中性策略的主要做空工具；而IH由于历史贴水率相对较浅，空头成本较低，常作为打新或定增策略的对冲工具。
图表19：主流宽基指数期货特点与定位
资料来源：中金公司研究部
图表20：宽基指数期货当季年化贴水率对比
资料来源：Wind，中金公司研究部
近年来由于量化策略规模的增长，量化中性策略产品数量也随之上升。量化中性策略一般需要做空股指期货来对冲市场风险。当股指期货的空头力量到达一定程度时，相应期指的基差即表现出长期贴水的特征，这也是在挂钩中证500指数的IC合约上观察到的现象。由于基差贴水将会给多头带来期现收敛的收益，2019年后雪球结构产品由于其从基差贴水中获得高额收益的对冲特点而大受欢迎，在经历规模快速上涨后，其所需要的股指期货多头力量将中性策略的空头力量削弱了相当一部分。但由于其场外衍生品的特性和过于复杂的风险暴露，监管很快发声限制了雪球产品规模的进一步提升，在当前政策对于场外衍生品的约束下，目前IC合约的空头对冲力量仍强于多头。
图表21：私募中性产品新增月度数量
资料来源：朝阳永续，中金公司研究部
图表22：可能包含雪球产品的股票场外衍生品规模
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表23：IC合约基差主要套保多空力量
资料来源：中金公司研究部
值得注意的是，我们认为在IM上市之后当前IC合约的定位和发展在一定程度上出现在IM中重现，而IC的贴水率则将相对IM上市前略微收敛。在《中证1000股指衍生品上市可能对市场带来哪些影响？》中我们提到，中证1000的中证1000指数成分股内有效量化因子的占比较高，高于上证50、沪深300和中证500指数。另外中证1000内的有效因子中以技术类型的因子为主，量化因子模型在中证1000指数上的超额收益空间更大，我们认为基于中证1000的量化中性策略将更受市场青睐。
图表24：中证1000有效因子占比在主流宽基指数中最高
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表25：中证1000公募指数增强产品平均年化超额收益最高
资料来源：Wind，中金公司研究部
基于以上原因，在IM上市后挂钩中证500指数的量化中性策略将逐步向中证1000转移，导致中性策略的对冲盘IC空头相应转移至IM，这一改变可能使得IC的卖盘压力减少，贴水率收敛。贴水率收敛可能导致包括雪球发行、指数增强等一系列从IC贴水获益策略与产品收益率下降，当基差收益下降后500规模雪球降低，对冲IC多头力量减弱，贴水逐渐扩大直到与500中性策略空头力量形成新动态平衡。但我们认为长期来看IC对比以前应略升水，而上市的IM将与IC历史贴水率持平甚至比IC历史贴水更深。
图表26：IM上市影响IC贴水传导机制
资料来源：中金公司研究部
我们认为IM上市将占有IC相关策略的相当一部分地位，取代现有包括中证500挂钩的雪球产品、指数增强策略等多种从期现收敛获益的策略和产品。但长期来看IM将吸引更多增量资金入场，IC仍将保留部分策略份额，长期基差率最终处于IF与IM之间。
图表27：IM当季合约年化基差率最深
资料来源：Wind，中金公司研究部
市场交易情绪
市场情绪决定了基差的短期波动。市场情绪变化引起的投机性交易往往导致股指期货基差与现货指数涨跌呈现一定相关性，该现象主要是由于短期市场情绪的动量性质造成的，期货投机交易方认为该指数短期上涨或下跌走势会进一步扩大，因此期货价格会朝现货价格短期趋势的方向进一步运动，导致基差贴水的收敛或扩大。此外，超预期事件驱动市场大涨大跌时，基差往往也会随之会有较大波动。
值得注意的是在2019年后中证500的指数收益率和IC当季年化基差率滚动的同期相关性开始快速下跌，从最高接近70%逐渐下跌到近期的-26.8%，即指数的涨跌与基差由开始的高度正相关逐渐转变为负相关性，这与情绪驱动期货价格变化的逻辑相反。所以影响基差的市场情绪因素近年来开始很大程度上受到类雪球的场外产品规模的影响，而不能单独使用市场涨跌动量对基差短期波动进行解释。
图表28：中证500指数10日收益率与年化基差率2021年转为负相关
资料来源：Wind，中金公司研究部
我们认为这种相关性变化和雪球产品的规模在2019和2020年后逐渐上升有较大关联。我们在《雪球产品对市场波动的影响真有那么大吗？》提到雪球发行方为对冲其市场delta风险，需要持有一定IC合约并进行“高抛低吸”的对冲模式，因此在市场未发生极端下跌行情的情况下需要在市场上涨时卖出而在下跌时买进，于是造成IC的价格与中证500指数的变动方向产生反向，进而导致基差和指数收益率呈现负相关。
图表29：股票场外衍生品规模逐渐上升
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表30：雪球产品“高抛低吸”对冲特点
资料来源：Wind，中金公司研究部
利用期指客户持仓预测基差率
我们尝试将基差按照以上三因素对期指基差进行分解并尝试对基差的未来绝对水位和相对变化做出预测。分红方面我们使用季度哑变量数据作为分红或季节性因素代理，在套保数据方面我们使用股指期货前20位客户持仓数据和私募基金新成立中性产品数量，情绪方面我们使用股指日收益率和5日收益率以及滞后一期的基差率作为动量情绪指标，再使用《量化择时系列（1）：金融工程视角下的技术择时艺术》中构造的相对强弱支撑QRS指标和指数历史表现作为市场情绪指标，尝试预测年化基差率的绝对大小和下一周的相对涨跌幅度。
图表31：基差预测变量选择
资料来源：Wind，朝阳永续，中金公司研究部
首先从自变量的相关性来看，除前二十大客户买卖仓位数据相关性较高之外，其他变量的相关性都较低。值得注意的是前二十股指期货客户多空仓位差与新增中性策略产品数量也有较高的负相关性，主要是由于新增中性策略产品数越高，需要用来对冲的空头仓位相对上升，进而导致多空仓位差值下降。
图表32：基差预测自变量相关系数
资料来源：Wind，朝阳永续，中金公司研究部
接着我们将本期自变量与下期的年化基差率取周度均值并进行滚动拟合，测试以上变量的预测表现。我们将预测目标设置成两类：1）周度年化基差率涨跌二分类以及2）周度年化基差率绝对大小二分类。
考虑到基差率日度波动较大，且考虑到交易成本与流动性冲击，作为对冲和收益增强工具的股指期货日度调仓意义有限，我们主要预测周度基差率变化。又因为近月年化基差率常距离交割日太近，年化处理后导致数据波动性太大，也不宜作为年化基差率的代理，因此我们选取较为稳定的当季基差率计算年化基差率作为我们预测的目标。由于2015年-2016年市场波动较大，且IH和IC刚上市历史短，基差率波动更大，对于我们的预测有较大干扰，所以本文仅使用2017后的基差数据进行测试。
图表33：期指当月合约年化基差率临近交割波动过大
资料来源：Wind，中金公司研究部
预测周度基差率
我们使用上述自变量滚动预测下一期周度基差涨跌或绝对值：
► 周度相对涨跌：预测相对涨跌方面，IH/IF/IC分别可以得到平均样本外周度准确率57.2%/55.8%/56.7%。为防止过拟合我们使用逻辑回归模型来滚动预测基差周度涨跌，每期使用120周数据，回看历史108周数据，预测未来12周的涨跌率。
► 基差绝对水平：对于IH/IF/IC的基差率绝对大小分界线，我们选择每一期滚动的训练集的基差率的中位数，若超过该中位数则设置为1，否则设置为0，以使得样本预测目标尽量平衡，IH/IF/IC分别可以得到平均样本外周度准确率64.1%/46.4%/75.9%。
预测结果如下：
图表34：IH相对涨跌周度滚动准确率
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表35：IH绝对涨跌周度滚动准确率
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表36：IF相对涨跌周度滚动准确率
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表37：IF绝对涨跌周度滚动准确率
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表38：IC相对涨跌周度滚动准确率
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表39：IC绝对涨跌周度滚动准确率
资料来源：Wind，中金公司研究部
从滚动预测结果来看，虽然预测基差绝对大小的平均准确率更高，但由于其样本外正确率波动过大，不宜作为合约配置参考，我们下文仅使用相对周度涨跌预测值来计算基于预测值的合约选择策略。
基差增强收益：展期与贴水
基于股指期货的特点，我们认为基差增强策略收益的影响因素主要分为两个部分：展期时点选择和基差波动。经过测试我们发现前者对策略整体收益影响较为有限，更多仍是受到基差本身的绝对深度和变化的影响。
展期时点选择对收益影响有限
基差率或者年化基差率所能代表的仅仅是对持有具体某一合约至到期时的展期收益，实际的展期中会连续持有多张合约，且一般不会持有合约至到期交割，所以年化基差率并不能完全等同于展期收益/成本，涉及多合约展期需要根据具体交割时点的不同具体计算展期损益。我们测算在剔除交易费用和流动性冲击成本（单边3bp）后，IF、IH和IC三种股指期货在近月到远月换仓操作，采用在交割日前不同换仓时点的策略累计收益净值如下。从结果中不难看出换仓日对于整体收益曲线影响有限，更大的收益影响来源仍来自于股指期货与现货的期限收敛带来的收益/成本。
合约换仓时点的选择对于贴水较浅的IH合约影响较大，对比交割日换仓提前3天换仓可带来110bp年化收益率的提升。对于贴水相对较深的IF和IC来说整体提升有限，且单调性不完全一致，如交割日换仓在2016和2017年仍能取得较高收益，而2019年后交割日换仓的收益下降明显。我们认为其主要原因与基差环境变化和交割日换仓交易的拥挤度提升有关。
图表40：IH合约展期收益曲线
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表41：IH合约期现收益差统计量
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表42：IF合约展期收益曲线
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表43：IF合约期现收益差净值曲线
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表44：IC合约展期收益曲线
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表45：IC合约期现收益差净值曲线
资料来源：Wind，中金公司研究部
对于IF和IC合约来说，夏普最优的展期日是交割日前2天，也即每个月第3个周三将当月合约卖出转换到次月合约，IH需再提前一天。从年化收益率角度来看，最优展期日均为交割日前3天，也即每个月第3个周二将当月合约卖出转换到次月合约。
值得注意的是，即使转换展期日进行换仓会带来相对更高的年化收益，但收益率的提高以及稳定性均相对有限。我们认为在交割日前换仓更大的意义在于避开交割日的拥挤单向交易，在一定程度上减少流动性冲击带来的成本。
基于基差预测的合约切换提升收益
上一节我们发现股指期货合约的展期时点选择对于最终股指期货合约相对现货的收益率的影响有一定提升，但提升的效果并不十分显着。对于股指期货合约超额收益更多还是受基差率本身的影响，我们在这一节尝试用前文对于周度基差率涨跌的预测来指导月度和季度期货合约的切换，以期得到更高的策略收益。由于中证500指数期货历史数据相对较久且贴水较深，下文研究主要以中证500股指期货合约为基础策略工具。
测试结果发现，综合考虑收益率和流动性成本，若需要期指多头持仓，应该在相对高基差环境下选择当月合约作为多头收益率更高，在相对低基差环境下选择当季基差。我们假设已知每周基差涨跌或已知基差相对某个值的大小，切换不同持仓，假设手续费和流动性成本之和为万分之三，我们发现基于不同基差判断切换持仓仍能有效获得更高收益。
我们统计了在当月合约收益率占优的天数何当季合约占优的天数的基差统计，发现他们都近似于正态分布，Shapiro-Wilk正态测试表明两样本正态性均显着(P<0.05)。我们进一步对其进行双样本t检验发现当月合约占优的基差基差率要比当季合约基差率显着更低，即统计学意义上来说，在基差相对贴水时，选择当月合约可获得更高收益，而在相对升水时，选择季月合约可获得更高收益。
图表46：不同合约收益率占优时基差情况
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表47：基于周度基差预测的合约择时收益
资料来源：Wind，中金公司研究部，注：数据截至2022-08-19
图表48：基于周度基差预测的合约择时收益统计
资料来源：Wind，中金公司研究部，注：数据截至2022-08-19
我们使用上一节对于基差相对涨跌的预测值选择当月合约或者季月合约。当在基于周度基差涨跌选择不同合约时，总收益要高于仅持有单合约的收益，总体风险相对更低。当月合约相对现货收益率优化后的年化超额收益达到9.7%，高于当季合约年化超额收益率9.0%以及当月合约年化超额收益8.3%。稳定性方面，年化波动率除当月合约外也优于其他单个合约。夏普比率也高于单个合约的总体表现。我们认为基于基差预测的合约配置策略对于基差增强策略可以进一步提升单合约的增强效果，并且可以在一定程度上保证策略总体的稳定性。
[1]https://www.amac.org.cn/governmentrules/czxgf/gfxwj/gfxwj_gmjj/gfxwj_gmjj_tzyz/201912/t20191222_7487.html
文章来源
本文摘自：2022年8月25日已经发布的《衍生品系列报告（3）：期指基差策略的“一二三”》
郑文才 SAC 执业证书编号：S0080121120041
周萧潇 SAC 执业证书编号：S0080521010006 SFC CE Ref：BRA090
刘均伟 SAC 执业证书编号：S0080520120002 SFC CE Ref：BQR365
王汉锋 SAC 执业证书编号：S0080513080002 SFC CE Ref：AND454
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