套利策略与跨期价差分析
套利策略（Arbitrage Strategy）作为量化投资中的核心方法之一，旨在利用市场中存在的“价格错配”现象，通过多品种、多市场或多周期之间的价差交易，捕捉低风险甚至无风险的稳定收益。在日益高效的金融市场中，尽管“无风险套利”机会已极为稀缺，但各类“统计套利”“跨期套利”“跨品种套利”仍有广泛的实践空间。尤其是在中国市场的期货领域，跨期价差的结构性规律性为套利策略提供了重要依托。
本文聚焦于套利策略中的一个经典领域——跨期套利（Calendar Spread Arbitrage），解析其原理、逻辑、实证表现及策略模型构建过程，帮助投资者理解如何在高波动市场中获取稳健收益来源。
一、套利策略概述：捕捉市场定价偏差
广义套利包括空间套利（不同市场）、时间套利（不同期限）、品种套利（不同但相关品种）、结构套利（合成工具与真实标的）等多种类型。其基本前提是：同一资产或高度相关资产在不同市场、不同形式下价格应当一致或趋同。一旦出现价差，则构成交易机会。
例如，在A市场某商品价格为100元，B市场价格为102元，若可以低买高卖，扣除交易成本后仍有正收益，理论上可实现套利。虽然随着市场效率提升，这类“静态套利”空间收窄，但基于统计分析和行为金融构建的“动态套利”仍有良好表现。
二、跨期套利定义与逻辑
跨期套利（Calendar Spread Arbitrage）是指在同一标的物的不同交割月份之间建立多空头寸，以利用期货期限结构的价差变动实现收益的交易策略。简而言之，就是买入某一期货合约、同时卖出另一期交割期不同的合约，构建“价差头寸”，待价差变化时对冲平仓获取利润。
该策略建立在以下前提逻辑之上：
- 期限结构：不同交割月份合约通常因供需预期、成本结构、资金利率、季节效应等形成合理价差区间；
- 价差均值回归：价差在统计意义上呈现一定中枢波动性，过度偏离后有回归趋势；
- 双边头寸风险可控：多空头寸抵消市场方向性风险，主要暴露于价差波动风险。
三、期货跨期价差的主要决定因素
1. 基差与库存变化： 在商品期货中，基差（现货-期货）波动和现货库存状态会直接影响不同期限合约的定价。例如，临近交割月份常受现货扰动更强，远月合约则反映市场长期供需预期。
2. 季节性因素： 农产品、有色金属等周期性商品的供需存在明显季节波动，不同交割月价格结构受此影响显著。套利模型需融合季节因子调整预期价差中枢。
3. 无风险利率： 期货定价理论中，利率成本是重要参数。加息或降息预期可改变不同期限合约的贴水/升水结构，进而引发跨期价差的重估。
4. 宏观政策与事件驱动： 限产、进口关税调整、临储政策等将改变远期预期，带来结构性价差变动机会。例如，在2021年限电限产背景下，螺纹钢主力合约与远月合约出现显著扩张。
四、典型跨期套利策略模型
1. 均值回归模型： 该模型认为价差围绕历史均值波动，设定Z-Score阈值，当Z值高于一定标准（如1.5）即认定价差高估，建立空价差组合；反之建立多价差组合。
2. 动量趋势模型： 若价差持续突破上轨或下轨且成交量配合，可视为趋势强化，反向进场或顺势加仓。常结合布林带、MACD等技术指标判断动能变化。
3. 状态转换模型（HMM）： 利用隐马尔可夫模型对价差状态进行建模，识别“收敛态”“扩散态”切换规律，适用于高频交易或事件驱动行情识别。
4. 多因子回归预测： 融合库存、进口量、基差、资金面等多个变量，构建回归或机器学习模型，预测未来价差变动趋势，提高入场精准度。
五、风险控制与回测表现
尽管跨期套利被认为是“低风险策略”，但依旧存在流动性风险、模型失效、保证金调整、事件冲击等风险点。常见风险控制手段包括：
- 限制最大价差偏离幅度，防止系统性扩张陷入深度回撤；
- 设置最大持仓周期与浮亏止损线（如-2%即止损）；
- 动态调整持仓杠杆，根据波动率或资金曲线调节仓位；
- 对合约换月机制及主力切换保持跟踪，避免跳空风险。
回测数据显示，在以螺纹钢、豆粕、沪铜等为标的构建的跨期套利组合中，年化收益可稳定维持在10%-15%，最大回撤控制在5%-8%。尤其在市场震荡或无明显趋势时，该策略表现优于单边趋势类模型，呈现出高稳健性的特征。
六、应用场景与配置建议
跨期套利策略特别适合用于对冲组合系统性波动，适合希望降低组合相关性、提升资金利用效率的专业投资者。建议作为多策略组合中的“稳健收益引擎”模块，与CTA趋势、多因子选股、红利增强等形成互补。对于基金经理而言，可将其用于提升底层组合稳定性；对于FOF投资者，也可作为现金管理和波动控制的辅助策略模块。