跨期套利組合構建

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與跨品種套利不同，跨期套利是對同一市場，同一品種，不同到期月份的合約之間進行套利，這其中涉及到非主力合約的問題。非主力合約成交量比較小，有的甚至低到幾十數百手，很容易被幾手交易量將價格拉至異常。這種異常實際較難捕捉，只會放大回測結果。我們以滬鎳為例，其主力合約主要在1，5，9月交割，其余月份成交量很低。而1月交割合約活躍期為7月至12月，5月交割合約活躍期11月到來年4月，所以在構建1月交割合約和5月交割合約的套利組合時，我們選擇11、12月作為套利策略實施的時間進行測試，12月底若有持倉強行平倉。這個時間內，1月交割合約為主力合約，5月交割合約為次主力合約。

鎳跨期套利

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在套利時，我們需要計算均衡價差，一般來說有兩種算法：

模擬交割法：通過模擬交割過程各項費用，來計算套利過程中的各項成本，從而得出均衡價差。優點：容易計算，價差變化下；缺點：實際中價差很少恢復到這一水平
歷史滯后均值法：通過歷史的價差，選擇時間窗口長度，得到均衡價差。優點：容易計算，價差動態；缺點：不能保證樣本外價差恢復到這一水平
我們以選定套利組合的開盤價差為對象，使用歷史滯后均值法，取N日價差均值為中線，中線加上N日價差M倍均值為上軌，中線減去N日價差M倍均值為下軌來構造布林帶通道，當價差突破上軌，做空價差。我們選擇1，5，9這三個月份交割合約，滾動的進行測試，其中1-5合約測試的時間為11月和12月，5-9合約測試的時間為3月和4月，9-1合約測試的時間為7月和8月，所以全年有半年時間不進行操作。

相關參數及設定
成交價設置為當日開盤價。這里，考慮到次主力合約成交量可能較少，我們設置為3個滑點。
開倉信號為價差超過上軌或者突破下軌，信號觸發當天即按所設定的成交價進行成交。平倉信號達到中線附近或者，所設定的套利期現結束強行平倉。
手續費設為6元一手
回測時間為2015年5月至2017年4月
暫不考慮止損。
universe = ‘NIM0’ # 策略期貨合約
start = ‘2015-05-18’ # 回測開始時間
end = ‘2017-04-31’ # 回測結束時間
capital_base = 1000000 # 初試可用資金
refresh_rate = 1 # 調倉周期
freq = ‘d’ # 調倉頻率：m-> 分鐘；d-> 日
margin_rate = 0.09
commission = {‘NI’: (6, ‘perShare’)}
slippage = Slippage(3, ‘perShare’)

months = [‘07’, ‘08’, ‘11’, ‘12’, ‘03’, ‘04’]

mid, up, low = [], [], []
def initialize(futures_account): # 初始化虛擬期貨賬戶，一般用于設置計數器，回測輔助變量等。
futures_account.mean = deque([], maxlen=10)
futures_account.std = deque([], maxlen=10)

futures_account.M0 = '' futures_account.M1 = ''

def handle_data(futures_account): # 回測調倉邏輯，每個調倉周期運行一次，可在此函數內實現信號生產，生成調倉指令。
if futures_account.current_date[5:7] in [‘11’, ‘12’]:
M0 = universe[:2] + str(int(futures_account.current_date[2:4])+1) + ‘01’
M1 = universe[:2] + str(int(M0[2:4])+(int(M0[4:])+4)/12)+’0’+str((int(M0[4:])+4)%12)
elif futures_account.current_date[5:7] in [‘07’, ‘08’]:
M0 = universe[:2] + str(int(futures_account.current_date[2:4])) + ‘09’
M1 = universe[:2] + str(int(M0[2:4])+(int(M0[4:])+4)/12)+’0’+str((int(M0[4:])+4)%12)
elif futures_account.current_date[5:7] in [‘03’, ‘04’]:
M0 = universe[:2] + str(int(futures_account.current_date[2:4])) + ‘05’
M1 = universe[:2] + str(int(M0[2:4])+(int(M0[4:])+4)/12)+’0’+str((int(M0[4:])+4)%12)

long_position = futures_account.position.get(futures_account.M0, dict()).get('long_position', 0) short_position = futures_account.position.get(futures_account.M1, dict()).get('short_position', 0)if futures_account.current_date[5:7] not in months:if long_position != 0:order(futures_account.M0, -20, 'close')order(futures_account.M1, 20, 'close')returnM0_open_price = get_symbol_history(symbol=M0, field='openPrice', time_range=11)[M0]['openPrice'] M1_open_price = get_symbol_history(symbol=M1, field='openPrice', time_range=11)[M1]['openPrice']diff = np.array(M0_open_price - M1_open_price, dtype=float) futures_account.mean.append(ta.MA(diff, 10)[-1]) futures_account.std.append(ta.STDDEV(diff, 10)[-1])if diff[-1] < futures_account.mean[-1] - 1 * futures_account.std[-1] and long_position == 0:order(M1, -20, 'open')order(M0, 20, 'open') if diff[-1] > futures_account.mean[-1] - 0.2 * futures_account.std[-1] and long_position != 0:order(M1, 20, 'close')order(M0, -20, 'close')futures_account.M0 = M0 futures_account.M1 = M1

總結

以上是生活随笔為你收集整理的跨期套利的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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