商品期货跨期套利实战笔记

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于 2023-01-14 22:52:06 首次发布

合约对：IC2301&IC2302
价差计算
前-后（6082-6079.8）
在这里插入图片描述

做多价差开仓（预期价差变大）
买2301（前）
卖2302（后）

做空价差开仓（预期价差变小）：
买2302（后）
卖2301（前）

二、交割时间
股指期货交割日为每月第三个周5，节假日顺延

棕榈油期货的交割月份为1-12月,最后交易日为交割月第十个交易日,最后交割日为最后交易日后第三个交易日
（例：P2301，最后交易日为1月13日，1月16日已无交易）
在这里插入图片描述

商品主力合约只产生在1月/5月/9月三个合约当中，例如1401，1405，1409会随着时间轮流的做为主力合约；
股指则是当月合约为主力合约。

三、软件选择
快期缺少前后腿操作，一年下来估计滑点也有万把块了。
尽量在默认合约里选，K线好像比较完整
在这里插入图片描述

四、观察现象解释
回测中的低点和极星软件中低点价差不同
9：30分前是集合竞价，回测程序中选取每天9：30之后的数据
2016年1月1日起,调整IF、IH、IC交易时间调整为集合竞价时间为每个交易日9:25-9:30,其中9:25-9:29为指令申报时间,9:29-9:30为指令撮合时间。连续竞价时间为每个交易日9:30-11:30为指令撮合时间。连续竞价时间为每个交易日9:30-11:30(第一节)和13:00-15:00(第二节)。”

当前课题：

商品期货套利观察
豆油和棕榈油
豆粕与和菜粕
玉米和玉米淀粉
螺纹钢和热卷
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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
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清华大学《量化交易》学习笔记
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本文系统介绍了量化交易的核心概念与实践方法。首先阐述了量化交易的定义、开发流程和策略分类，包括股票、CTA、期权等多种交易产品及多因子、均值回归等策略类型。然后详细讲解了股票基础知识，涵盖基本面分析、技术指标、选股择时等内容。接着介绍了量化交易平台的使用方法，包括利用numpy、pandas和matplotlib进行股价统计分析，以及MACD、KDJ等常用技术指标的实现。文章还提供了量化策略实战框架和常用API，并详细说明了数据获取、量化选股（营收因子、利润因子等）和量化择时（趋向指标、反趋向指标等）的具体
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所谓集合竞价就是在当天还没有开盘之前，你可根据前一天的收盘价和对当日股市的预测来输入股票价格，在集合竞价时间里输入计算机主机的所有下单，按照价格优先和时间优先的原则计算出最大成交量的价格，这个价格就会是集合竞价的成交价格，而这个过程被称为集合竞价。
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在回测期间，跨期套利策略获得了40.87%的年化收益，7.52%的最大回撤，2.18的夏普比率。对比起高频统计套利策略，本策略交易次数相对低频，持仓周期较长，因此受滑点与手续费影响较少，可操作性强，但回撤相对较大，适用于风险偏好相对较高的低频交易者。，本次策略修改更注重于能实盘交易，可供期货实盘交易者深度参考。声明：本内容由掘金量化原创，仅供学习、交流、演示之用，不构成任何投资建议！3.价差回归到均值水平时或偏离达到止损位时，平仓；4.价差回归到均值水平时或偏离达到止损位时，平仓。焦炭主力与次主力合约。
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交易思路：同品种不同交割月合约价格差会随着交割日到来会有规律的波动，我们可以在价差较低，预测价差会扩大时，卖出低价合约并买入高价合约（多头套利），也可以在价差较高，预测价差会进一步缩小时，买入低价合约并卖出高价合约（空头套利）。通过分析两个合约的价差变化我们发现，30日内价差低点为20，高点38，方差4.45，变化不算太剧烈。为了更好的利用资金，我们将开仓金额各分配50%给两个合约，由于套利风险较小，策略暂未设置止损，若担心穿仓可合理设置止损即可。以玉米合约为例来详解如何实现多头套利。
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绝对收益之套利策略
宽客在线的博客
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阅读原文 1套利的基本概念 套利交易也称价差交易。合约之间价格走势的偏离波动是进行套利的基础。利用不同合约的价差波动，同时买入和卖出两张不同的期货合约以从中获取风险利润的交易方式。通常被称为套利。 2引言套利策略分类 （1），期现套利 期现套利是套利交易中风险相对较小的交易策略。但是需要较强的现货背景。期货价格是商品未来的价格，现货价格是商品目前的价格。当期货市场与现货市场出...
写R代码实现期货跨期套利分析
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<think>好的，用户想查找用R语言实现期货跨期套利分析的代码或方法。首先，我需要回忆一下跨期套利的基本概念。跨期套利通常是利用同一商品不同交割月份的期货合约之间的价差波动来进行套利。用户可能希望了解如何用R语言分析这些价差，识别套利机会，并可能回测策略。 接下来，我需要参考用户提供的引用内容。引用[2]提到使用R语言进行套利策略的性能评估，包括计算收益率、夏普比率等指标。这可能对用户有帮助，因为跨期套利也需要类似的分析步骤。引用[3]展示了Python中的配对交易策略，虽然语言不同，但分析逻辑类似，比如协整性检验、价差计算等，这些步骤在R中同样适用。 用户之前的问题是关于期货跨期套利，现在需要具体的R代码示例。我需要确保回答的结构清晰，分步骤讲解。首先，数据准备部分，可能需要使用quantmod包来获取期货数据。然后是计算价差和统计指标，比如均值、标准差，确定交易信号。接下来是模拟交易，生成交易信号，计算收益。最后是绩效评估，如夏普比率，最大回撤等。 需要注意，用户可能需要处理的是不同到期月份的合约，比如近月和远月合约。因此，代码示例中应该包括如何获取和处理这两种合约的数据。同时，要确保代码的正确性，比如使用正确的函数和包，例如使用urca包进行协整检验，而不是ADF检验，因为协整检验更适合两个序列的关系。 另外，用户可能对如何可视化价差和交易信号感兴趣，所以需要包含绘图的代码，比如用ggplot2绘制价差和信号。在绩效评估部分，引用[2]中的夏普比率计算方法可以直接参考，但需要调整以适应跨期套利的数据结构。 还需要考虑异常处理，比如数据对齐问题，确保两个合约的时间序列长度一致，处理缺失值。此外，参数设置如移动平均窗口大小，套利阈值如何确定，可能需要用户根据实际情况调整，但示例中应给出典型值。 最后，要生成相关问题，可能涉及优化策略、风险管理，或其他套利类型如跨市场套利，如引用[1]提到的。确保问题相关且能引导用户进一步探索。</think>以下是用R语言实现期货跨期套利分析的完整代码框架和关键方法说明： ### 一、期货跨期套利分析框架 $$y_t = \alpha + \beta x_t + \epsilon_t$$ 其中$y_t$和$x_t$代表不同期限合约价格，$\epsilon_t$为价差序列[^3] ### 二、R语言实现代码 ```r # 加载必要包 library(quantmod) # 数据获取 library(urca) # 协整检验 library(PerformanceAnalytics) # 绩效分析 # 1. 数据准备 getSymbols("CLF2024", src="yahoo") # 假设近月合约 getSymbols("CLG2024", src="yahoo") # 假设远月合约 near <- Cl(CLF2024) # 近月收盘价 far <- Cl(CLG2024) # 远月收盘价 # 2. 价差分析 spread <- far - near # 计算价差 # 3. 统计套利模型 # 协整检验 coint_test <- ca.jo(data.frame(near, far), type="trace", K=2) summary(coint_test) # 显示协整关系检验结果 # 4. 交易信号生成 lookback <- 20 # 20日移动窗口 mean_spread <- rollmean(spread, lookback, fill=NA) std_spread <- rollapply(spread, lookback, sd, fill=NA) # 构建交易信号 signals <- ifelse(spread > mean_spread + 1.5*std_spread, -1, ifelse(spread < mean_spread - 1.5*std_spread, 1, 0)) # 5. 收益计算 returns <- ROC(spread) * lag(signals) cum_returns <- cumsum(returns, na.rm=TRUE) # 6. 绩效评估(引用[2]) SharpeRatio(returns, Rf=0.03/252, FUN="StdDev") maxDrawdown(returns) ``` ### 三、关键步骤说明 1. **数据对齐**：需确保两个合约时间序列长度一致，可用`merge(near, far, all=FALSE)`处理 2. **价差平稳性**：通过Johansen协整检验判断价差的均值回归特性 3. **阈值设置**：1.5倍标准差为常用触发阈值，可根据品种波动性调整 4. **交易成本**：实际应用中需扣除每笔交易手续费和滑点成本 ### 四、可视化分析 ```r # 价差分布图 ggplot(data=fortify(spread), aes(x=Index, y=spread)) + geom_line() + geom_hline(yintercept=mean(spread, na.rm=T), color="red") + labs(title="期货价差时序图") # 信号与收益图 plot(cum_returns, main="累计收益率曲线") ```
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