跨期套利（期货）

1. 原理

什么是跨期套利？

跨期套利是指在同益市场利用标的相同、交割月份不同的商品期货合约进行长短期套利的策略。跨期套利本质上是一种风险对冲，当价格出现单方向变动时，单边投机者要承担价格反向变动的风险，而跨期套利过滤了大部分的价格波动风险，只承担价差反向变动的风险。

跨期套利相较于跨品种套利而言更复杂一些。跨期套利分为牛市套利、熊市套利、牛熊交换套利。每种套利方式下还有正向套利和反向套利。不管是哪种套利方式，其核心都是认为“价差会向均值回归”。因此，在价差偏离均值水平时，按照判断买入被低估的合约，卖出被高估的合约。

套利方法

套利方法可归结为以下几类：

协整检验

要想判断两个序列之间是否存在关系，需要对序列进行协整检验。以大商所豆粕为例，对DCE.m1701和DCE.m1705进行检验。

1701合约的t值 = -2.1176，临界值为-3.4769，t > 临界值说明序列平稳。
1705合约的t值 = -2.5194，临界值为-3.4769，t > 临界值说明序列平稳。

两个序列都为单整序列，残差序列也平稳，说明二者之间存在长期稳定的均衡关系。

2、策略逻辑

第一步：选择同一标的不同月份的合约，本策略以豆粕为例。
第二步：计算价差的上下轨。
第三步：设计信号。价差上穿上轨，买近卖远；价差下穿下轨，卖近买远。
价差达到止损点时平仓，价差回归到均值附近时平仓。

回测标的：DCE.m1801、DCE.m1805
回测时间:2017-09-25 到 2017-10-01
回测初始资金：200万
注意：若修改回测期，需要修改对应的回测标的。

3、策略代码

1. # coding=utf-8

2. from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals

3. import numpy as np

4. from gm.api import *

5. '''

6. 通过计算两个真实价格序列回归残差的0.9个标准差上下轨,并在价差突破上轨的时候做空价差,价差突破下轨的时候做多价差

7. 并在回归至标准差水平内的时候平仓

8. 回测数据为:DCE.m1801和DCE.m1805的1min数据

9. 回测时间为:2017-09-25 08:00:00到2017-10-01 15:00:00

10. '''

11. def init(context):

12.    context.goods = ['DCE.m1801', 'DCE.m1805']

13.    # 订阅品种数据

14.    subscribe(symbols = context.goods,frequency = '1d',count = 31,wait_group = True)

15. def on_bar(context, bars):

16.    # 获取历史数据

17.    close_1801 = context.data(symbol=context.goods[0], frequency='1d', count=31, fields='close')['close'].values

18.    close_1805 = context.data(symbol=context.goods[1], frequency='1d', count=31, fields='close')['close'].values

19.    # 计算上下轨

20.    spread = close_1801[:-2] - close_1805[:-2]

21.    spread_new = close_1801[-1] - close_1805[-1]

22.    up = np.mean(spread) + 0.75 * np.std(spread)

23.    down = np.mean(spread) - 0.75 * np.std(spread)

24.    up_stop = np.mean(spread) + 2 * np.std(spread)

25.    down_stop = np.mean(spread) - 2 * np.std(spread)

26.    # 获取仓位

27.    position1801_long = context.account().position(symbol = context.goods[0],side =PositionSide_Long)

28.    position1801_short = context.account().position(symbol = context.goods[0],side =PositionSide_Short)

29.    # 没有仓位时

30.    if not position1801_short and not position1801_long:

31.        # 上穿上轨时，买近卖远

32.        if spread_new > up:

33.            order_volume(symbol=context.goods[0], volume=1, order_type=OrderType_Market, side=OrderSide_Buy, position_effect=PositionEffect_Open)

34.            order_volume(symbol=context.goods[1], volume=1, order_type=OrderType_Market, side=OrderSide_Sell, position_effect=PositionEffect_Open)

35.            print('上穿上轨，买近卖远')

36.        # 下穿下轨时，卖近买远

37.        if spread_new < down:

38.            order_volume(symbol=context.goods[0], volume=1, order_type=OrderType_Market, side=OrderSide_Sell, position_effect=PositionEffect_Open)

39.            order_volume(symbol=context.goods[1], volume=1, order_type=OrderType_Market, side=OrderSide_Buy, position_effect=PositionEffect_Open)

40.            print('下穿下轨，卖近买远')

41.    # 价差回归到上轨时，平仓

42.    if position1801_long:

43.        if spread_new <= np.mean(spread):

44.            order_close_all()

45.            print('价差回归，平仓')

46.        if spread_new > up_stop:

47.            order_close_all()

48.            print('达到止损点，全部平仓')

49.    # 价差回归到下轨时，平仓

50.    if position1801_short:

51.        if spread_new >= np.mean(spread):

52.            order_close_all()

53.            print('价差回归，平全部仓')

54.        if spread_new < down_stop:

55.            order_close_all()

56.            print('达到止损点，全部平仓')

57. if __name__ == '__main__':

58.    '''

59.    strategy_id策略ID,由系统生成

60.    filename文件名,请与本文件名保持一致

61.    mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST

62.    token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成

63.    backtest_start_time回测开始时间

64.    backtest_end_time回测结束时间

65.    backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST

66.    backtest_initial_cash回测初始资金

67.    backtest_commission_ratio回测佣金比例

68.    backtest_slippage_ratio回测滑点比例

69.    '''

70.    run(strategy_id='strategy_id',

71.        filename='main.py',

72.        mode=MODE_BACKTEST,

73.        token='token_id',

74.        backtest_start_time='2017-07-01 08:00:00',

75.        backtest_end_time='2017-12-31 16:00:00',

76.        backtest_adjust=ADJUST_PREV,

77.        backtest_initial_cash=2000000,

78.        backtest_commission_ratio=0.0001,

79.        backtest_slippage_ratio=0.0001)

4、回测结果与稳健性分析

设定初始资金200万，手续费率为0.01%，滑点比率为0.01%。回测结果如下图所示。

回测期累计收益率-8.12%，年化收益率为-16.46%。最大回撤率为11.48%，胜率为50.00%。

注：此策略只用于学习、交流、演示，不构成任何投资建议。