2统计套利机会雷达预警系统

统计套利机会雷达预警系统

成文日期：2018/5/28

在期货市场中充斥着各种各样的套利机会。在期货品种维度上，存在很多跨品种套利机会；在时间维度上，存在很多跨期套利机会和期现套利机会。但是，我们面临一个困难的问题，那就是“如何尽可能多的并且有效的发现有价值的套利机会”。毕竟，当我们进行期货品种研究的时候，个人熟悉的期货品种有限，那么所能发现的套利机会就有限；并且即使我们只研究一种套利配对，它的价差结构也会随着时间、随着市场的变化发生结构性转变，那么自己过去所熟悉的适合这个套利配对的套利规则也可能会失效，或者一个好的套利机会的出现可能需要漫长的等待。

因此，我们需要寻找一个能够应用在多品种，多时间周期的科学的方法去尽可能多的发现潜在有价值的套利机会。这个科学的方法必须能够清楚的揭示套利配对中价差运动的内在逻辑，从而明确获利途径；并且这个方法要被市场所验证。我司的量化团队通过大量的研究和试验工作，找到了一个上述这样的科学方法，并且以此为根基开发了“统计套利机会雷达预警系统”以及相关的投资咨询服务。通过此系统我们实现了对20种以上不同的“跨品种套利配对”的“价差”（此方法得到的价差具有特殊性，详见后文）的监测以及10种以上不同的“跨期套利配对”的“价差”的监测。当价差扩大到超过设定的预警值后，系统发出预警信号，提示潜在的套利机会。通过同时间对30多个套利配对的监测，使用者可以高效的发现多个潜在的有价值的套利机会，使用者可以根据自身对市场的认识去分析这些套利机会，设计并实施交易计划；也可以根据我们所提供的相关的投资咨询服务（例如深度研报，交易策略等）来制定交易计划。通过本系统以及后续的研究工作，我们梳理了一个投资逻辑，即先用本系统找到数个潜在的套利机会，再对其中若干个进行针对性的研究，包括基本面、技术面、以及风险管理，提高投资胜率与收益。下面，我们将着重介绍我们所采用的科学方法的原理、我们产品的特性和使用方法、以及相关的投资咨询服务。

一、统计套利原理以及程序化实现

我们所采用的科学方法，相信一些读者已经知道了，就是统计套利模型，也称为配对交易策略模型。统计套利模型可以找出符合统计套利原理的套利配对，通过数理

统计的方法揭示套利配对历史价差的内在规律，从而预测未来价差的趋势走向。统计

套利模型在上世纪80年代开始被应用在美国交易市场，一举获得成功。之后，统计

套利模型得到了广泛的认可和发展。

我们首先介绍一下统计套利模型所采用的基本原理。在模型中，通常选择两种在历史价格具有共同运动模式（相似时间序列）的资产（或资产组合），当两个资产之

间的价差扩大到一定程度的时候，卖出价格被高估的资产，买入价格被低估的资产。

当资产之间的价差具有均值回归特性，那么在未来某一时刻，当价差回归到历史均衡

状态，价差收窄，此刻进行平仓获利。图1示例了两种在历史价格具有共同运动模式

的期货品种，它们的价格时间序列具有高度的相关性。

图1：玉米主连合约与玉米淀粉主连合约价格走势（2016年3月到2018年5月）

数据来源：徽商期货研究所、聚宽量化交易平台

图2展示了统计套利模型程序化实现的流程图，如图所示，我们首先应用相关性检验、聚类分析等技术在大量的跨品种配对、和跨期配对中进行初步筛选，挑选出那

些历史价格时间序列具有高度相关性的配对；然后将这些配对进行协整关系分析，得

出协整方程，通过协整方程得到统计套利模型下的价差时间序列，这个价差可能具备

均值回归特性，如果均值回归特性得到确认，那么代表配对中的两个历史价格时间序

列具有长期的均衡关系；接下来，我们应用ADF检验等技术对上一步所得的价差时间

序列进行均值回归性检验，如果通过检验，则此配对进入我们的“套利配对池”。我

们对“套利配对池”中的每个“套利配对”的价差进行实时监控，并根据设定好的预

警规则检测预警信号，发现潜在套利机会。

图2：统计套利模型程序化实现流程图

资料来源：徽商期货研究所

我们获取期货合约数据的规则如下：对于跨品种套利，各个品种合约的历史价格数据均采用该品种的主力连续合约的日线收盘价数据，至少采用两年以上的历史数据

进行分析。对于跨期套利，每个品种的跨期套利配对中的近月合约价格数据采用该品

种的主力连续合约数据（日收盘价），远月合约价格数据采用该品种主连合约的展期

合约数据（日收盘价），同时按不同年份同比匹配原则进行数据的清洗。例如棉花的

主力合约月份分别是01、05、09，如果目前我们所处的时间是6月份，此时主力合约

为09合约，此时我们进行09合约与明年01合约的套利监测，那么我们所用的历史数

据就为过去至少三年中，09合约是主力合约的时间段的09合约的价格数据和在它之

后01合约的价格数据，然后将这些数据拼接在一起进行分析。此方法主要是为了规避

品种的季节性影响因素。

二、产品效果展示以及使用方法

图3示例了“统计套利机会雷达预警系统”所提供的套利配对的价差图，在分析这张价差图之前，我们有必要先阐述一下这张价差图的内容要点，如下所示。

图3：甲醇主连合约与塑料主连合约的价差图（2016年6月到2018年5月）

数据来源：徽商期货研究所、聚宽量化交易平台

价差图要点的解释说明：

1.统计套利模型下的价差说明（特别重要）：统计套利模型下的价差是通过协整

关系分析中的协整方程所得到的，例如，如果一个套利配对的协整方程为Z=X-1.2Y，

Z为价差，X为套利配对中标的合约A的价格，Y为套利配对中标的合约B的价格，

即这里的价差等于买入1手合约A同时卖出1.2手合约B的价格差，在实际操作中，

应买了10手合约A，卖出12手合约B，即相当于买入10手的价差。如果协整方程为

Z=X-1.18Y，Y前的系数应该四舍五入为1.2，从而指导实际的交易操作，并且能保证

相对正确的跟踪价差曲线。这里必须注意，当价差向下偏离均值回归线时，这时合约

A价格被低估，合约B价格被高估，应该做正向操作，买入+1手价差（或者+N手价

差），当价差向上偏离均值回归线时，这时合约B价格被低估，合约A价格被高估，应该做反向操作，买入-1手价差（或者-N手价差）。每张价差图的相关信息中提供了对应的协整方程。

2.均值回归线：由协整关系分析所得出的价差均衡位置（价差图中的红色水平线），历史价差围绕这条线上下往复做均值回归运动，如果当前价差偏离均值回归线足够大，那么在未来某一个时刻，价差应该再次回归到均值回归线附近，同时，均值回归线也是在实际交易操作中的参考平仓位置。

3.预警上、下轨线的设定规则：通过表达式“回归均值±历史价差标准差”得到，在价差图中分别用蓝色水平线和绿色水平线表示。当价差超过预警上、下轨线时，系统发出预警信号，该配对的套利机会等级从“建议观望”更新为“推荐”，当价差超过“回归均值±2*历史价差标准差”时，该配对的套利机会等级更新为“强烈推荐”。

我们从图3可以看出，最近一天的价差偏离均值回归线的程度为1.497倍标准差，所以这时套利机会的等级为“推荐”。从模型出发，价差将在未来某个时刻出发回归到均值附近，同时如果我们结合其他方面（如基本面等）的分析，若研判其他方面与模型信号有协同共振效应，则会进一步提高我们的投资胜率。

三、产品相关服务以及注意事项

“统计套利机会雷达预警系统”所监控的价差图将以报告的形式每天在公司全新打造的“套保云”平台上进行发布和更新。同时，我们将针对提示套利机会的套利配对进行进一步的研究分析（包括基本面、技术面、风控规则）并为客户提供深度研究报告或者投资策略。因此，我们为客户梳理了一个投资逻辑，即先用本系统找到数个潜在的套利机会，再对其中若干个进行针对性的研究，从而提高发现好的投资机会的概率和效率。

注意事项：

1.本系统只提供套利机会预警提示，并不提供具体的交易建议。如果您想要获得某

一种监测套利配对的深度研究报告或者套利交易策略，请联系我们，我们将为您提供相关的投资咨询服务。

2.套利配对价差的均值回归特性是根据历史数据检测的，在未来这种均值回归特性

可能发生偏离或者失效，价差存在脱离过去统计规律而发生异常性扩大的风险。

因此，如果您使用本系统来指导您的交易操作，建议设置止损点。

【徽商期货有限责任公司月度分析报告由徽商期货研究所组织撰写，供业务人员及在徽商期货进行期货交易的投资者参考。尽管本刊所载信息我们认为是由可靠来源取得或编制，徽商期货并不保证本刊所载信息或数据的准确性、有效性或完整性。本刊所载资料不应视为阁下对任何期货商品交易的直接依据。在选择期货投资以及对期货商品做出交易决策之前，建议向徽商期货专业人士咨询。未经徽商期货授权，任何人不得以任何形式将本刊内容全部或部分发布、复制。】