炒股技巧 
技术指标 
炒股入门 
炒股专题
炒股问题 
外部文章 
网站首页对冲成本与基差(对冲成本基差)
基金是投资者参与权益市场的首选方式。但是基金赚钱基民不赚钱的现象却长期存在，部分基金持有人的投资收益并不理想。其实，投资基金赚钱的其实并不难，本文总结了基金投资赚钱的三种方式。
方式一：长期持有优秀指数，赚经济增长的钱
指数基金是基金投资赚钱的第一种方式。
巴菲特曾经设下一个很有名的赌局：以十年为期，打赌任意五只对冲基金组合的总体回报无法战胜标普500指数，赌注50万美元。条件开出后，华尔街一片寂静。直到两年后的2007年，对冲基金公司Protege Partners站了出来，选择了5个对冲基金组合和标普500指数对战。
从2008到2017年的十年间，表现最好的对冲基金组合累计收益为87.7%，年化收益6.5%；而标普500指数基金产生了高达125.8%的收益，年化收益8.5%（这十年间还经历了全球金融危机，否则标普500指数的收益率会更高）。指数基金是被动投资，却能战胜许多聪明人管理的对冲基金，这出乎很多人意料，也让指数基金一战成名。
来源：摘自2018年巴菲特致股东的信
指数为什么长期上涨？这与指数的优胜劣汰机制相关。指数是由成分股（都是当时候优秀公司）组成的，大部分指数每年会调整1-2次成分股，淘汰一部分公司，再吸纳一部分新鲜血液。比如沪深300指数是每年6月和12月各调整一次，所以指数长期上涨是自然规律。
指数基金的投资标的主要分为宽基指数和行业指数。
（1）宽基指数
宽基指数的年化收益在10%左右。例如，标普500过去70多年的年化收益约11%、恒生指数过去50多年的年化收益约12.7%，沪深300过去30多年的年化收益约10%。
股价=每股盈利*市盈率，市盈率涨涨跌跌，高低相抵，因此，从长期看股价反映的是公司盈利能力，背后是中国的经济增长。过去十年，A股市场股票型基金的整体收益率在10%左右，而全部A股净资产收益率（ROE）的平均值也是这个水平。
（2）行业指数
行业指数和宽基指数的上涨逻辑是一样的，都会定期优胜劣汰。但是和宽基指数不同的是，行业有朝阳和夕阳之分，因此不同行业之间的利润悬殊较大，从而导致行业指数的回报率也有较大差距。从下图可以看到，排名第一的食品饮料行业，其区间涨幅是排名最后的纺织服装行业的近13倍。
大消费（包括医药）和大科技（包括高端制造）是人类的长期刚需，需求只增不减，行业长期发展趋势不会改变，属于优秀行业。除了需求没有天花板外，消费、医药、科技、高端制造等行业还有技术、品牌等壁垒加持，行业利润率高于A股平均水平。
优秀的宽基指数和行业指数长期上涨的特征，是我们投资赚钱的保障。长期持有优秀指数是投资基金赚钱的第一种方式，它的优点是不用择股和择时，长期赚企业利润增长的钱。这种钱是容易赚的钱，拿得住就行。但缺点是必须拿很久，因为指数每隔几年都需要经历一次20%-30%的波动，如果高位入场年化收益肯定大打折扣，持有感受和收益都难以让人满意。
方式二：投资主动型基金，赚专业选股的钱
看完第一种赚钱方式，尤其是巴菲特“十年之约”的故事，可能很多人会坚信投资指数基金比投资主动管理型基金更有效，收益更高。实际上，这种有效性是分市场和分策略的。
就市场而言，美股是典型的机构主导，个人投资者稀少，而机构之间的激烈竞争导致市场高度有效，因此主动型基金想要胜出极为困难。
但是在A股市场，个人投资者贡献了绝大多数的成交量，且做空机制的缺乏，给了主动型基金极大的发挥空间。根据银河证券基金研究中心的统计，过去十五年，主动型基金年化超越指数约4%，过去10年，年化收益超越指数达到了约5-6%。
基金经理之所以可以跑赢指数，道理很简单，一个班100人，全班平均值成绩肯定不如前10名尖子生的平均成绩高。指数相当于全班成绩，尖子生成绩相当于优秀公司的平均成绩。主动型基金凭借强大的研究团队，选出业内优秀公司，从而跑赢市场。
就策略而言，巴菲特赌约选择的交易对手是量化对冲策略，这种策略只赚α（超额收益）的钱，不赚β（市场）的钱，也就是说虽然从2009-2017年美股都是牛市，但是量化对冲策略的收益并不包括市场上涨的部分，只计算超越市场的部分。超额收益再扣除掉对冲的基差成本，在牛市中跑输标普500并不意外。
如果赌约的对手方是量化指增策略，那么结果就完全不一样了。量化指增策略赚α+β的钱，换算到那个赌约中，就是年化6.5%的超额收益加上年化8.5%的指数收益，这就是15%的年化收益，是大幅跑赢指数的。
不论从A股的大数据，还是指增策略的优势，都表明优秀的基金经理跑赢指数是常态，投资者把钱交给专业的人，可以跑赢指数。
但这种投资方法也有缺点，一方面，权益市场盈亏同源，超越指数的前提必然是一定程度的风险暴露，做对了是正超额，做错了是负超额，主动管理型基金的波动可能比指数更大。
另一方面，投资主动管理型基金的前提是对基金经理的理解和信任，但是花无百日红、人无千日好，信任在回撤面前是很脆弱的，这是无法克服的人性。缺乏信任时，投资者很难长期持有并享受复利效应，更难将全部资金投入进去。其结果就是拿出一点钱买了一只产品，或许今年的回报很高，但是相对于其他的未投资金来说，这些收益可能是聊胜于无。
方式三：将全部资产进行科学配置，赚资产配置理念的钱
把钱交给专业的人打理，长期看可以跑赢市场。但是这种方式很难克服市场波动带来的信任脆弱，投资者很难长期持有，更难以重仓投入。分散出击之下，买入的产品也有涨有跌，最终的全资产收益率可能并不理想。
而方式三可以避免这个问题，同样是将资产交给专业人士，但是用资产配置的理念取代了买产品的理念，其结果是可以重仓乃至全仓配置。全部资产增值10%，这就是实打实的最终收益，如果这个年收益率能够持续，7年时间就能实现资产翻倍。
诺奖得主马科维茨说过，资产配置是天底下唯一的免费午餐。资产配置是一种投资方法，也是一种实事求是的投资理念。
市场风格经常切换，没有一个策略是常胜将军。每种策略都有适合它的时候，也有无效的时候。这种情况下，资产配置的重要性就显示出来了。比如一个资产组合里，各种风格都配置一些，任何一个阶段，总有一些表现得好。虽然短期表现会因市场处于某种极致风格，而落后于这种风格鲜明的基金，但长期来看总体处于一种平衡状态，不论收益还是持有感受都大概率是不差的。
用资产配置的理念进行投资，主要有两条途径。一是买入FOF产品，优点是简单高效一键操作，缺点是FOF多是标准化产品，可能不能满足投资者的个性化需求。另一条途径是找到专业的投资顾问进行个性化配置，通盘考虑投资者的投资目标、预期收益、风险承受能力、资金周期等等情况，做出定制化、动态化的资产配置方案。
资产配置的好处是可以全仓配置，降低波动，能够为全资产收益率划定一条6%-8%的收益下限，并尽可能提高，更加适合高净值投资者。但是缺点是其收益中枢处于中低水平，在其他产品高收益率的对照下，再好的理念也可能显得苍白无力。
最后总结，用上面三种方式投资基金长期看都赚钱，但每种方法各有优缺点，投资者可以根据自己的投资需求选择最合适自己的。
首先要明白基差是什么：基差=现货价格-期货价格。期货价格进场出现与现货价格大幅偏离的情况，基差回归交易策略即以此为基础。
基差回归交易策略的决策过程：
本文将详细阐述此交易策略，希望投资者能够真正理解此策略的逻辑，从而使用此策略指导自己的交易。
一 高基差的产生及其回归的必然性
在基差回归交易策略中，首先要求的条件就是近月合约出现高基差，那么为什么期货合约会出现高基差？我们知道，现货价格是商品当下的流通价格，而期货价格是市场参与者对商品在未来某一时点的预期价格，价格不同也就理所当然。由于基本面的各种因素影响，尤其是一些突发因素，典型的如农产品在生长期突发灾害事件，使市场对商品在未来某一时点的供需作出偏松或者偏紧的预期，体现在价格上就是期货价格对现货价格贴水或者升水，加上资金的炒作追逐，就是高基差产生的根本原因。如果基本面风平浪静，那么基差也就一直保持在合理水平。
在不考虑逼仓的情况下，随着交割月份的临近，高基差是必然要回归的，为什么？这是因为过高的基差会产生无风险的期现套利机会，试想：你是一个螺纹钢贸易商，如果现在螺纹钢现货价格是3500，期货价格是4000，你会怎么做？是的，你会从现货市场买入螺纹钢，同时在期货市场卖出螺纹钢，反之亦然，这就是期现套利，这个套利过程就会使螺纹钢的现货价格上涨，期货价格下跌，直至二者的价差回归至无套利空间的合理水平，这就是基差回归的必然性，也是本交易策略的理论基础。
因此，在基差回归交易策略中，我们首先要关注的指标就是近月合约出现高基差的情况。如何知道哪些品种出现高基差？基差多高算高？
二 基差回归的方向
高基差必然会回归，但是回归发生方式却可能有2种，期货价格向现货价格靠拢或者现货价格向期货价格靠拢，对于没有现货背景的投资者而言，我们只能交易前者，当发现某品种的近月合约出现高基差时，我们就需要去研判基差可能以哪种方式回归。
研判的方法大致有2种，证伪法和库存法。
证伪法 上文提到产生高基差的原因是因为一些突发或者重大的多空因素的发生，在资金推动下使远期合约的期货价格与现货价格发生比较大的偏离，随着时间的推移，如果这些因素被逐渐证实，那么必然是现货价格向期货价格靠拢，实际上这就是期货的价格发现功能。但是如果这些因素被证伪，或者对供求关系的影响远远小于起初的预期，此时期货价格也就理所当然的向现货价格靠拢。但是证伪法无法量化，只能凭感觉，所以我们的交易策略主要使用库存法。
库存法 按照经济学规律，商品的价格取决于供给与需求的相互作用，供给与需求相互作用的结果就是库存，我们可以根据库存的大小来判断供给与需求的相对强弱。如果某种商品库存较低，说明市场上供不应求，需求的力量大于供给的力量，在其他条件不变的情况下，商品的价格易涨难跌，反之则易跌难涨。
高基差分2种情况，期货对现货的高升水和深贴水。期货高升水即为期货价格大幅高于现货价格，如果此时产业库存处于高库存状态，意味着供过于求，现货价格在高库存压制下很难走强。反之在期货深贴水时，意味着期货价格大幅低于现货价格，如果此时产业库存处于低库存状态，意味着供不足需，现货价格在低库存支撑下很难走弱。在上述这两种情况下，期货价格都理应向现货价格靠拢以完成基差的回归修复。
当我们得出了基差将以期货向现货靠拢的方式完成回归后，还需要等待入场时机，因为基差有可能会进一步走阔，入场太早除了要承担额外的风险外，对收益也有影响。入场时机可以使用你喜欢的任何一种技术分析指标给出的转势信号，均线、MACD、2B都可以，但是注意时间周期不宜太小，因为使用基差回归交易策略持仓时间都在数周以上，没道理在分钟级别寻找开仓机会。
至此，我们就总结出价差回归交易策略的基本公式：
期货高升水+现货高库存+技术转势信号做空期货
深贴水+现货低库存+技术转势信号做多
三 进一步提高确定性
上述公式已经可以满足大部分的交易需求，不过为了进一步提高确定性，我们可以加入更多的条件，加入什么条件取决于你对产业基本面的了解和能够获得的数据。比如我们可以加入一项产业利润，当产业链某一个环节的利润很高时，企业在高利润驱使下会加足马力生产，而此环节的高利润就等于产业链下一个环节的高成本，如果下一个环节不能将高成本向下转移，唯一的结果就是压缩采购减少生产乃至行业大面积亏损甚至有破产倒闭情况发生，导致库存越来越高，当库存达到个临界点时，就必须降价处理，价格下跌，所以高利润无法长期维持，反之，低利润也不可能长期维持，于是就有了下面的公式：
期货高升水+现货高库存+高利润+技术转势信号做空
期货深贴水+现货低库存+低利润+技术转势信号做多
当然，如果你基本面功底深厚，还可以加入更多条件，比如产业集中度、行业开工率、进出口价差等等。
四 用套利进行对冲
期货的单边行情在产生高收益的同时也伴随高风险，即使是基差回归这种确定性比较高的交易策略也同样如此，投资者在做任何交易的时候都应该对风险保持足够的警惕，并尽可能去控制，不可存侥幸心理。跨期套利就是我们通常采用的风控手段。
当近月开始走基差回归的逻辑时，由于远月合约没有基差回归的驱动力，所以近月合约期货价格向现货价格靠拢的速度和力度强于远月合约，这就是跨期套利的逻辑基础，具体来说，当我们的交易方向是做多时，选择正套，即多近空远，当我们的交易方向是做空时，选择反套，即空近多远。
五 逼仓
最后，简单聊一聊逼仓。
逼仓这种行为，越往前越多，是纯粹的资金对垒和猎杀，中外皆同。近些年以后由于监管趋严，同时市场规模越来越大，恶性逼仓的事件很少见了。当逼仓发生时，期货价格基本完全无视现货价格绝尘而去，以巨大的基差进入交割月，由于普通投资者不允许持仓进入交割月，只能接受被收割的命运，止损出局，合约进入交割月之后，在资金的操控下，往往再以连续的停板将基差修复完成回归，但已经没普通投资者什么事了。
基差回归交易策略，不用太担心遇到逼仓的问题，因为即使遇到逼仓，大概率也是队友，因为逼仓虽然是资金对决，但是客观上也需要基本面配合，所谓无风不起浪。比如当我们按照交易策略入场做空时，基本面至少应该是现货高库存，同时期货对现货处于高升水状态，如果此时多逼空的话，相当于多方以高价接盘海量库存，产业客户巴不得倾囊相授，因此即使发生逼仓也应该是空逼多，与我们在同一战壕。反之，当我们按照交易策略入场做多时，基本面至少应该是现货低库存，此时若空逼多，空方除了要投入大量资金砸盘外，还需要组织海量货源入场准备交割，而由于期货对现货处于深贴水状态，说明期货比现货要便宜很多，产业客户自然乐意接货，因此即使发生逼仓也应该是多逼空，还是我们的队友。
但是凡事都有万一，交易制度本身也存在天然的漏洞可能被操纵者利用，比如多逼空，如果多方事先把交割仓库填满，那空方即使把全世界的货拉过来也无济于事。所以，做交易应时时刻刻把风控放在第一位，运用各种风控手法控制风险，不可执念。
《基金经理投资笔记》资产配置系列
一层一层，剥开大类资产配置的心
本文作者：刘翀 华宝基金养老金部副总经理、单宽之 华宝基金养老金部分析师
自2008年金融危机之后，许多人对金融衍生品口诛笔伐，认为金融衍生品加剧了市场风险，为金融衍生品增添了些许争议和几分神秘。其实，正如一枚硬币的正反两面一样，金融衍生品可以避险、也可以冒险，好比天使与魔鬼的融合。众所周知，有人靠牛市赚钱，有人则靠熊市赚钱。其实，也有人靠震荡市赚钱。所谓震荡，是指忽上忽下的市场行情，其方向的切换和节奏的把握往往让投资人神魂颠倒，与其去猜测震荡行情中的下一个波段会呈现怎样的弧度和角度，不如安安稳稳用对冲的方式守住收益的高度和厚度。总体而言，笔者认为量化对冲有如下三种不“对”不冲的特性。
一、 大盘行情不“对”，不乱冲
说到投资里面什么最难，可能部分投资者会给出“判断”的答案。确实，判断对于投资而言极其重要，本系列之前的文章也提到提高投资回报率的方法之一就是提高判断的胜率，通俗而言就是看得准，能够较好把握标的涨跌。相比较于分析过去，投资可能更加侧重对未来的判断。
过去的事情可能会在未来重演，但是其内容和形式不知会有怎样的改变。因此，对于做大类资产配置的人需要判断大的趋势，才能做好配置。可是，有时候并不是那么容易判断出大趋势，比如在市场盘整的时候，往往在一个区间范围内上下震荡，暂时上冲乏力且下跌不得，那么这时候如果要沿用看得准的标准去追求收益，这对投资人的要求会相当高，毕竟在相对较小的区间内波动本身行情厚度欠缺。
另外，上上下下的方向不明也总是挑逗着投资者的情绪与神经，总而言之就是难。震荡行情中，我们发现大盘行情没有给出一个对的方向，因此明智的选择是不乱冲，也就是采用对冲的方式先稳住阵脚，不胡乱赌方向。
所谓对冲基金，是通过股指期货对冲市场系统性风险，具有与市场β低相关的属性，无论市场涨跌，都力争实现稳定的绝对收益的基金。
说到这里就会明白，对冲系统性风险从而规避可能因其而带来的涨跌是对冲基金的特性，一般情况下其风险暴露敞口几乎为0。说到这里，可能读者会把对冲基金当做是避风港型资产，没有风险且不赚不赔。或许有读者会问：既然如此，那直接拿着现金或者货币基金不就完了，为什么还要选择量化对冲呢？对此，我们可以看看下面的数据统计。
数据来源：华宝基金、Wind
从上图我们可以看到，近1年股票多空型基金（对冲型基金的别名）的年化收益率为11.29％，年化波动率为4.14％，最大回撤为-2.01％。相比较于货币基金及其它债基而言，股票多空型基金的近1年收益不仅能够战胜它们，算上年化收益加上最大回撤后的风险调整后收益来看，其收益也能战胜其它债基。任何资产的名称和结构都各具特色，但是有一个观测和评价的维度是相同的，那边是风险收益特征，良好的风险收益特征是众多投资人所看重并追求的。对于绝对收益型投资者而言，量化对冲基金在近1年的风险收益特性上是具备一定的相对优势和吸引力的。
二、 期指基差不“对”，不全冲
虽然对冲市场系统性风险，但是这不代表量化对冲基金没有风险，其风险主要包括期指基差风险。所谓基差，是指同一标的的现货和期货之间的价格差。量化对冲一般都通过买入股票（或指数基金）并卖出股指期货来实现套期保值的风险对冲。如果把量化对冲比作是一个天平，一方是股票多头，另一方是股指期货空头，现货和期货的价格除了自身波动之外，相对也在波动，总体而言基差会在一定的范围内波动。如果建仓的时点恰好碰上了股指期货贴水严重，这就意味着现货的价格比期货的价格要高出正常水平，这时候就会产生对冲成本，通俗一点的理解就是一边高价买入一个东西的同时另一边低价卖出了这个东西，两笔交易综合来看是赔钱的，这就是所谓的由基差波动而引起的对冲成本。如果可以选择，那么在期指基差不“对”的时候，我们不要让手中的资金全冲进去，以便等待更好的时机进行建仓。关于基差，我们可以通过下图来进行直观理解。
数据来源：Wind
如上图所示，我们采取沪深300ETF作为多头，以沪深300期货作为空头进行对冲，我们可以观测到近1年基差（现货-期货）的走势总体上在-42和68之间波动，右下方有基差的频率分布图，总体上比较接近正态分布，但也有厚尾现象的存在，比较符合金融世界的常态。通过观测右方的统计数据及频率分布，我们不难发现频率最高柱状体的对应基差在-3.1与1.7之间，近1年均值为2.4，中值1.256，这些数据可以为我们基差中枢的设定提供参考。之所以是参考，那是因为不同的阶段基差中枢是会改变的，我们可以看上图左下方的近5个日历年度的基差季节图，不难发现2019年的基差走势与其它年份的基差走势明显不同，2019年全年的沪深300基差大多为负值，这从一个角度反映了2019年大家对沪深300的未来趋势看涨的时间占据多数，呈现出了牛市的特征。一般情况下，基差会围绕中枢进行上下波动，对于投资而言，除了尽量避开基差不利时建仓，对基差波动进行套利也是可以考虑的收益来源。
三、 增强趋势不“对”，不多冲
前文第一点中谈到量化对冲主要通过对冲市场系统性风险来规避潜在的波动损益，细心的读者可能会有疑问：风险与收益作为一枚硬币的两个方面，如果对冲了风险，那相当于把收益也给对冲了，可是为什么量化对冲基金在风险收益特征方面的数据还是体现出了绝对正收益的特征呢？
确实，在对冲市场系统性风险的同时我们也对冲了潜在的系统性收益，这个收益来源于我们平常说的β，实事求是地说在没有净风险敞口的时候量化对冲基金确实与β进行了道别。不过，对冲基金之所以市场以量化冠名，那是因为对冲基金通常会运用量化工具进行α的挖掘，从而获得相对基准的超额收益。
所谓量化投资，就是通过大数据、建模、计算等工具对优秀的投资标的进行价值规律的探索总结和对相关规律的投资实践以真正落实α的捕获。
从投资层面而言，具体操作就是在多头端以指数增强代替纯被动指数，在对冲了β的同时捕捉α，从而创造绝对收益。
数据来源：Wind
如上图所示，中证500增强基金对于中证500指数基金的超额收益也存在波动，有时有明显的超额，有时可能也会遇到超额收益不明显或是暂时不利的局面。既然对冲使得投资收益与β绝缘，那么α的捕捉就显得尤为重要。
古语有云：天有不测风云，人有旦夕祸福。在充满变化的金融市场中α仿佛晴天的阳光，人人向往但却无法时时拥有。在遇到阴雨天气的时候（α减弱甚至为负），投资者可以选择适当地避雨（不过多追求对冲基金的绝对收益或暂时在多头端跟住被动指数的步伐不偏离）以待天晴。在量化对冲基金绝对收益为零甚至为负的情况下，货币基金或许以风险更小、收益微薄的相对优势提供暂时的避风港。
四、 小结
对于量化对冲基金的不“对”不冲，实际上在投资的过程中无法考虑得面面俱到。第一个不“对”不冲其实对应的是“要不要对冲”的问题；第二个不“对”不冲对应的是“何时对冲更好”的问题；第三个不“对”不冲对应的是“如何对冲增强”的问题。
如果在选择了量化对冲基金的时候市场延续震荡，同时基差良好且还能提供超额收益α，这是所有投资者都愿意看到的事情。可是现实并非完全遵循这样顺畅的剧本，有时候或许不得不承受一定的浮亏。
不过，如果相信量化对冲的量化增强部分，那么假以时日会创造α收益，毕竟量化讲究的是基于量化数据对相关规律的研究与应用，通俗地理解就是“赚概率的钱”，而概率的落地需要充足的样本和充沛的时间去实现。总而言之，当你对未来的一段时间感到迷茫而不知方向的时候，不妨考虑量化对冲，对冲大风险（β），积攒小收益（α），与时间为友，相信前方不远的路口总有明确的箭头在等候。
【风险提示】本文的观点、分析及预测不构成对阅读者的投资建议，如涉及个股内容不作为投资建议， 亦不代表基金管理人旗下任何基金的持仓信息和投资方向。基金管理人承诺以诚实信用、勤勉尽责的原则管理和运用基金资产，但不保证基金一定盈利，也不保证最低收益，同时基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩也不构成本基金业绩表现的保证，在投资前请阅读本基金的《基金合同》、《招募说明书》等法律文件，市场有风险，投资需谨慎。
【了解作者】
刘翀：上海财经大学金融学硕士。11年以上证券从业经验。2018年8月加入华宝基金管理有限公司，现任华宝基金养老金部副总经理。曾在大型保险资管及大型券商从事各类资产的投资管理工作。对组合构建及股债配置比例有一定的研究，对增强收益回报的可转债资产有较为丰富的实践经验。对资产切换的择时有比较独到的经验与方法。代表产品为华宝稳健养老FOF。
单宽之：华宝基金FOF投资决策委员会投研秘书、养老金部分析师。美国哥伦比亚大学统计学硕士，具有大类资产配置、股权投资、公司并购、行业研究、量化分析等方面的经验。
本文源自金融界基金
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
法律声明
