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期货价差交易机会的评估与识别
2013-05-27 07:15:52   来源/作者:国泰君安期货 胡江来    评论:0


    期货价差交易可划分为跨期套利、跨品种套利、跨市场套利三种类型。随着价差机会的介入度不断提高,采用量化技术分析与实时跟踪数量较多的期货品种,同时针对筛选好的价差组合进行细化处理,将提高参与者捕捉价差异常变动的能力。
 
    进行价差交易时,如不采用数量手段,单凭经验或者产业链关系,逻辑上认为其策略的潜在获利空间将受到压制,毕竟介入数量增多势必引发受到重点关注品种上的机会出现减少,而且价差运行方向是否与判断一致也难以确定。通过数量手段遍历各种价差组合,同时辅助以经验或者相关性进一步分析价差特征,是较好的选择。目前,捕捉单一品种内、不同月份间的异常价差,捕捉产业相关性高的期货合约之间的异常价差,这两种方式使用的范围较广。
 
    受各个期货品种的换月及流动性特征、前后主力合约之间间隔月份、主力合约与次主力合约之间间隔月份、商品期货季节性及气候等因素的影响,价差交易面临的不确定性也随之增大。比如,大幅的价差并不一定出现在广泛认可的品种上,仅仅关注已经熟悉的价差组合,受数量较少限制,遗漏其他组合的价差机会概率较大。加上推出的品种数量不断增加,资金投入及研究分析的难度增加。相对而言,通过数量手段,遍历各种价差组合,等识别价差区间的突破特征后,再具体到可能存在价差交易机会的品种进行细化分析。以数量手段为基础的价差分析策略,复用性较强,逻辑上获利的概率也较高。
 
    由全市场观察再集中聚焦的价差机会识别模式,需要一个相对清晰的量化分析框架,必须综合考虑价差所涉及的两个合约之间的长期及短期相关性,还需要考虑最新价差组合的波动区间、波动区间在同类方案中所处的位置、交易所执行价差交易的便利程度、交割时点设置、当前价差所处位置与历史均值的比较、剩余存续期限内价差单向变动等因素。
 
    考虑到外盘市场合约特征及难以取得较大数量的分钟同步数据,本文仅关注内盘市场的价差交易机会,同时也没有分析数量大于2的多个品种之间的套利。假定价差涉及的两个合约之间介入的比例为1:1,对于跨期套利,价差率定义为(远端合约价格-近端合约价格)/(远端合约价格+近端合约价格)/2。如果涉及到跨品种及跨市场,价差率定义为(合约排名居后价格-合约排名居前价格)/(约排名居后价格+合约排名居前价格)/2。波动区间定义为价差率均值加减一倍标准差所界定的范围。
 
    通过相关的数据处理,我们认为主力及非主力连续序列的构建、价差序列的序贯遍历、监控最新价差组合、价差所涉及合约之间比例设定、价差涉及的合约数量等因素值得关注。由于价差组合不断变动,关注历史价差的同时,也需要实时关注最新价差的表现。具体细化到某一价差组合的历史数据时,两个合约之间间隔月份的数量不等的处理、季节性需求导致相同交割时间间隔的两个合约价差突变,等等层面,是细化处理环节需要认真对待的。
      
    同一品种内价差两腿之间的相关性及价差机会
      
    由于同一品种间不同合约的相关性较强,对于跨期价差交易我们选择不计算相关系数。价差数据选择日收盘价。最新价差组合定义为一旦价差涉及的某个合约发生变更,就称更新后的价差组合为最新价差组合。跨期价差设定合约为流动性排在第一、二位的合约。具体到合约流动性的排序上,以成交量、持仓量最大作为筛选条件,如果成交量及持仓量相等,则选择交割日较远的合约作为主力合约,以此准则选出的第二个期货品种成为次主力合约。
 
    价差率数据显示,豆粕与焦炭的价差机会较多。就价差空间而言,与期指价差处于同一水平线的品种有铜、铝、锌、银、豆一等五个品种。从价差率的比较上看,期指与豆粕的波动区间相差21倍,考虑到期指全部合约的成交额与豆粕的比值处在11—12,简单地以收益率及交投衡量,豆粕期货的跨期价差交易介入条件较好。
   
    不同品种主力合约间的相关性
   
    考察相关性需注意不同时间频率、不同样本长度等因素的综合权衡。其中,主力合约的筛选方式与跨期价差交易的处理方式一致,时间频率为一分钟及日收盘价两种形式,数据均作剔除非同步交易的处理。对于长期相关性的计算,选择2007年8月至2013年3月12日的数据;对于短时相关性的计算,选择2011年3月12日至2013年3月12日的数据。设定纳入到跨市场、跨品种的价差交易方案,必须满足不同时间频率、不同样本长度上三个维度的相关系数均大于0.9或小于-0.9的条件。大于0.9,视作价差部位的买卖方向要求相反;小于-0.9,视作价差部位的买卖方向要求相同。
 
    从短期及长期相关性的统计性结果来看,焦炭与螺纹钢、黄金与银、螺纹钢与线材、铅与锌等品种的主力合约之间关联度较高,长短期相关性均值位列前4位。反观金融期货品种,其与各品种的长短期相关性,与PVC、线材、螺纹钢、锌、橡胶、铜等工业品的价格走势关联度较大,与农产品走势的关联较弱。总体而言,金融期货与商品期货品种的价格走势,关联度最高的组合为PVC与沪深300。以日频级别计算,该组合的长期相关系数0.8170,在一定程度间接说明国内股市受房地产等基础设施建设的影响较大。日频级别的数据显示,PVC与沪深300的短期相关系数0.7442,较长期相关系数降低约0.07,说明随着国内经济结构转型及升级,股市受基础设施建设的影响有所降低。
    
    不同品种主力合约间的价差机会
     
    针对相关度较高的期货品种,选择AG与AU、CU与PB、CU与RU、J与RB、J与WR、PB与ZN、RB与WR、RU与TA等8个组合,通过每个组合确定对应的最新合约,每日可得到诸如AG1306与AU1306、 CU1306与PB1305等价差组合。涉及到价差及价差波动区间等数据处理时,分别采用日频及分钟频率。
 
    从日频率的数据来看,波动幅度较大的品种为焦炭与螺纹钢、螺纹钢与线材,其他品种机会相对较弱。与金融期货的跨期价差机会比较,筛选后的商品主力合约间的价差波动幅度相对较大,有4个价差组合的波动幅度与金融期货的跨期价差组合处在同一水平,3个合约的波动幅度高出0.08。从分钟频率级别数据来看,8个价差组合,其均值、波动幅度指标与日频率仅有小幅区别,进行数据处理时,可借助日频级别数据进行分析,从而节省处理需耗费的时间。日频级别与分钟级别数据显示,金与银、铅与锌、焦炭与螺纹钢、燃油与PTA的价差均值及波动幅度均相等,该层面的数据显示产业关联度大的商品品种,盘中两者的价差相对稳定,因此计算两个指标时,采用不同频率的数据结果均能取得一致。相应地,焦炭及线材、螺纹钢与线材等品种,在不同时间间隔下,相应地计算得到的指标有所差异。就长短期相关性来看,这两个品种的关联度较强,但不同频率计算得到的均值及幅度指标有所差异。究其原因,或与线材交投不活跃有较大的关系。
   
    同一品种的跨期套利介入头寸数量评估
   
    进行价差交易时,如果较多参与者均采用价差交易、套期保值模式,当档位深度不够时,数量较大的资金同时针对相对有限的价差执行对冲方案,势必压制价差的介入空间,甚至导致价差交易方案失败。为确保潜在价差收益尽可能覆盖自身的成本及收益目标,有必要针对前20名会员净空持仓数据,评估价差方案的介入数量。我们选择郑商所上市的期货品种,从主力合约的角度,衡量跨期价差交易的介入规模。时间从2010年8月24日至2013年3月14日,取日持仓量最大合约作为主力合约。相关分析发现,棉花、白糖、甲醇、PTA、普麦、菜油、早籼稻、强麦、玻璃、菜油等10个品种,期间的净持仓日均值分别是-1262手、1263手、-6手、-518手、-21手、-714手、-410手、-842手、-244手及-562手。从数量上看,白糖的多头套保及价差交易的介入幅度较大,其他品种空头套保及价差交易的介入幅度较多。整体上看,净持仓为负的概率较大,也就是持仓结构大体上以净空持仓为主。以净空持仓为800手作为阈值,价差方案及套保方案介入数量较大的品种为棉花、强麦。同样地,我们也需要查看结构中多头持仓及空头持仓量的数量,毕竟价差头寸可能需要隔夜持仓,有较大数量持仓相对能够减少出清时的冲击成本。以每日多空持仓均需大于5万手作为筛选标准,棉花、白糖、PTA、菜油、强麦、玻璃等品种的价差介入机会较好。综合多空持仓量的最小介入手数及净持仓日均值等因素,介入跨期套利操作,可选择的品种有棉花、PTA、菜油、强麦、玻璃等。相对而言,玻璃等品种的介入数量较少,机会相对更佳,棉花等品种的介入数量较多,介入规模可适当控制。

表1:期货品种内主力及次主力合约的价差均值及波动幅度(日频率)
 



   表2:不同品种主力合约间的相关系数

 



   表3:期货品种主力合约间的价差均值及波动幅度

 


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