鑽石舞台

影響基差的三因素：對於股指期貨而言，影響基差的因素主要包括分紅預期、套保多空力量與市場情緒。我們嘗試按照以上三因素對基差進行分解，並逐個分析單一因素對基差的影響方式。其中套保需求影響基差的中長期趨勢變動，市場情緒則影響基差的短期波動，分紅屬於季節性因素。

基差預測變量選擇：（1）分紅預期：使用季度標籤作為啞變量；（2）套保需求：使用股指期貨前20位客戶持倉和私募量化中性產品新增作為套保多空數據；（3）市場情緒：使用動量與QRS指標。綜合三方面指標後，我們嘗試預測年化基差率的絕對基差率和下一周的相對漲跌方向。

合約展期時機對策略收益的影響：國內股指期貨品種均有對應的近月、次月和隨後兩個季月的合約，由於交割機制的存在，需要考慮換倉展期的時間選擇問題。近月合約往往由於流動性優勢較為受到市場歡迎。我們測試了近月合約在不同時點換倉展期對於總體策略收益的影響，發現提前三天換倉策略收益最高，但邊際提升幅度有限，更大影響因素仍來自於基差本身的波動。

基差波動對策略的影響：我們通過雙樣本t檢驗發現，在基差處於貼水環境時當月合約可獲得更高收益，而在相對升水時，選擇季月合約可獲得更高收益。本文使用流動性相對充裕的當月合約和當季合約作為基礎配置工具，考慮交易成本，並使用基差率的預測來指導合約配置，最終組合持倉收益率相比單個合約在收益率和夏普比率上均有一定提升。

風險提示：本篇報告基於市場歷史表現搭建預測模型，無法確保模型樣本外表現。

市面上現有的股票增強策略主要分為兩種：第一種採用量化因子模型等方法構建選股組合，並藉助組合優化等方式控制組合相對基準指數的偏離度，以期在在相對波動較低的情況下獲得超過指數本身的收益以達到增強的效果。第二種為使用衍生品獲取增強收益，基差增強策略即屬於後者利用股指期貨的增強策略。

由於股指期貨價格反映了未來股票價格，當期價格會與其現貨價格存在一定差異。期貨與現貨價格由於交割制度的存在會在接近交割日時趨於收斂，因此投資於期貨連續合約的實際收益與標的指數的收益將存在差異，我們通常將這個差異稱為展期收益/成本（Roll Profit/ Cost），其主要來源於期貨基差收斂的過程。股指期貨基差策略期望獲得期貨合約與現貨合約的收益率之差作為增強的主要來源，而其股指期貨本身又能夠追蹤相應指數表現，不必擔心跟蹤一籃子股票權重造成的誤差。

股指期貨基差對市場策略的影響可以分為多空兩個方面，期指空頭的虧損來源和多頭持倉收益的來源是基差貼水的一體兩面。股指貼水越深，則更利好多頭倉位，利空空頭倉位，反之貼水越收斂甚至升水，則更加利好空頭倉位利空多頭。我們將可能受到影響的策略按照是否對沖和倉位多空劃分成四個象限，分析每個象限的策略會受到的影響。

圖表1：期指策略的主要維度

資料來源：中金公司研究部

► 多頭持倉：主要包括雪球發行、賣出看漲期權和指數增強策略：對沖類型包括發行雪球產品與買入看跌期權以及賣出看漲期權，均具有負delta，所以需要持有股指期貨多頭來對其風險進行對沖，基差貼水會使得以上多頭策略獲益；對於非對沖類型的期指多頭策略如指數增強策略來說，期現收斂則是其中最重要穩定的收益來源之一。

►空頭持倉：主要包括賣出看跌期權、買入看漲期權、量化中性對沖策略：此時期權倉位delta為正，底層資產價格與期權價值同向變動，因此需要持有相應期指空頭合約。而持有股指期貨的空頭會因為基差貼水產生虧損，升水獲得收益。

圖表2：買入歐式看跌期權delta與對沖：需持有股指期貨多頭

資料來源：中金公司研究部

基差對於多空雙方的影響基本是對稱的。在長期貼水環境下，股指期貨的多頭持倉如基差增強策略會長期獲益，而持有期指空頭的策略如量化中性策略則會承受相應對沖成本。因此對於基差的研究只需針對單邊策略即可，理論上來說另一側的基差對策略衝擊只需相應取相反數即可。下文僅針對基差對於基差指數增強策略的影響，也即股指期貨多頭策略進行詳細分析。

由於我國A股市場缺乏相應現貨做空機制，股指期貨長期處於貼水狀態，在7月底IM上市前又以IC貼水程度最深。因此基差增強策略主要通過持有IC多頭獲取股指期貨與現貨價格收斂的收益率差來獲取增強效果。基於上述特點，基差指增策略優劣勢均較為明顯。該策略的損益主要來源於三個部分：1）股指期貨與現貨逐漸收斂過程中的基差貢獻的部分；2）股指期貨對應指數本身的波動；3）持有股指期貨只需要最低8%的保證金即可，餘下大比例資金可以投入低風險高流動性產品進行現金管理。

圖表3：基差增強策略損益主要來源

資料來源：中金公司研究部

第一部分是基差增強策略是否可以獲得增強的關鍵點，因此我們主要討論期限收斂給基差增強策略帶來的增強部分收益，增強部分的收益計算主要有期現收益差和展期收益損益兩種方法。

增強部分計算方法

由於股指期貨合約存在交割日，隨着日期不斷推進，當月合約到期時，次月合約會變為新的當月合約，而新的次月合約則會重新上線或由季月合約補位。因此想要長期持有單種到期期限的合約（如當月合約）則需要在合約到期前或到期當日賣掉該種合約，買入下一期限合約，也即是股指期貨的展期操作。

圖表4：股指期貨展期示意圖

資料來源：中金公司研究部

基差增強策略的增強相對收益一般使用兩種方法計算：第一種是股指期貨與現貨收斂造成的期貨價格相對指數價格上漲的部分，此時關注的指標為年化基差率，方法為計算期指合約收益率與指數收益率之差；第二種是考慮賣近月買遠月賺取滾動收益（Roll down yield），僅考慮遠月和近月合約的價格差異（跨期價差指標）。

股指期貨展期時獲得的收益和展期後合約價格和現指價格的收斂應當是股指期貨貼水的一體兩面，只有展期時遠端合約價格比近端價格更低時，才有持有合約不斷收斂於指數的現象出現，所以需要注意的是不能同時將以上兩種收益重複計算，以上兩種方法計算的展期損益應該基本一致，可以任選一種作為滾動持有期指策略的損益，我們認為第一種方法相對更加準確直觀，因此本文採用第一種算法計算相關收益率。

圖表5：展期價差和期現收益率差是基差損益的兩種表現形式

資料來源：中金公司研究部

投資於期貨連續合約的實際收益與標的指數的收益存在差異，我們通常將這個差異稱為展期收益（Roll Profit）或展期成本（Roll Cost），展期收益來源於期貨基差收斂的過程。長期以來股指期貨的空頭力量大於多頭力量，導致股指期貨貼水，貼水環境下，在合約臨近到期的基差收斂過程中，股指期貨多頭可以獲得展期收益，空頭則面臨展期成本。具體計算公式如下：

圖表6：滾動持有期指損益計算方法

資料來源：中金公司研究部

優勢：更高的夏普比率

基差增強策略的優勢在於收益穩定，夏普比率高。由於基差增強策略收益一般只依賴於股指期貨與指數之間的價格差，而這種價格差的背後的多空力量較為穩定，因此基於基差的增強策略收益曲線也相對平穩，回撤和波動率更小。而基於主動選股的增強策略收益高度依賴於選中的一籃子股票的表現，波動率和回撤相對更大。

圖表7：基差增強與選股增強

資料來源：中金公司研究部

我們使用市場上公募基金的中證500指數增強策略淨值編製成選股增強淨值指數，代表了市面上中證500選股指數增強策略的平均收益。中金量化500增強模擬組合我們在之前的《量化多因子系列（2）：非線性假設下的情景分析因子模型》中推出，2020年及以前為樣本內表現，2021年及以後為樣本外表現。

圖表8：增強策略收益曲線對比

資料來源：Wind，中金公司研究部，註：截至2021-12-31，中金量化500增強模擬組合樣本外範圍為2021年及之後

圖表9：IC當月合約基差增強收益統計

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表10：500指數增強綜合收益統計

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表11：中金量化500指數增收益統計

資料來源：Wind，中金公司研究部，註：2021年數據為組合樣本外表現

圖表12：指數增強收益表現統計

資料來源：Wind，中金公司研究部，註：截至2021-12-31

公募選股增強策略7年來平均年化收益7.4%，夏普比率1.39，而基差增強年化收益、夏普分別為14.2%和3.38，是市面上選股增強策略的兩倍左右。雖然中金量化500指數增強策略年化收益較高，年化收益為17.1%，但其對應波動率也較大，導致夏普比率仍不及IC的基差增強策略。

分年度來看，選股增強統計在遇到系統性風險時如2018、2019和2021年時由於未全部覆蓋的風險暴露而發生回撤。在上述500選股增強平均收益表現中2019年收益率轉負，但對於IC基差增強來說仍有11.5%的年化收益率。

從穩定性的角度來看，基差增強策略有明顯的優勢。對比選股增強策略，基差增強的年化波動率比平均選股增強和中金量化選股增強低1個和3個百分點，而最大回撤僅有平均選股增強表現和中金量化選股增強的不到1/5和1/4，穩定性優勢較為顯著。

劣勢：較小的策略容量

基差增強策略的劣勢也同樣明顯，目前政策對於股指期貨投機交易的總持倉仍有嚴格限制，對於IH、IC與IM來說單一客戶單合約投機交易總持倉不得超過1200手，對於IF限制為5000手。且對於公募基金來說，《證券投資基金參與股指期貨交易指引》[1]規定一般情況下基金在任何交易日日終，持有的買入股指期貨合約價值，不得超過基金資產淨值的10%。這些限制都在一定程度上限定了基於基差的增強策略容量。

圖表13：股指期貨規則限制

資料來源：上交所，中金公司研究部，註：截至2022-08-19

按照一手股指期貨100萬元來估算，單一客戶單合約的總持倉不能超過12億。對於IC品種來說，四份合約的總持倉應不超過48億元。對於其他三類股指期貨合約來說限制總體類似。但由於目前政策規定每日下單和每手下單限制等交易所規定的同時存在以及非主力合約的流動性成本問題，實際的可交易總量應遠低於總持倉的限制。

股指期貨會與其現貨價格存在一定差異，這種期貨現貨價格之差我們稱之為基差。基差本質上是股指期貨價格與現貨價格偏離的程度，我們認為基差主要會受到三種因素的影響：分紅、套保與市場情緒。我們嘗試從以上這三個方面拆解基差並對其周度變化做出預測。

股指期貨基差本質上為期貨價格與其現貨價格的價格之差，而期貨與現貨價格由於交割制度又會在接近交割日時趨於收斂，因此投資於期貨連續合約的實際收益與標的指數的收益將存在差異，我們通常將這個差異稱為展期收益/成本（Roll Profit/ Cost），其主要來源於期貨基差收斂的過程。對於股指期貨而言，影響基差的因素主要由套保交易產生的多空力量，情緒與分紅預期影響。

圖表14：影響基差三大因素

資料來源：中金公司研究部

股票分紅預期

按照中證指數及上證指數的編制方法規定，當成分股分紅時（在除息除權日），不會對指數做額外修正，而是讓指數隨成分股股價的除息除權而自然回落。由於期貨交易的是對到期日標的價格的預期，合約到期日前的成分股分紅會提前反映在基差的貼水中。分紅髮生後指數點位朝現貨價格回落，因此分紅導致的股指期貨貼水不會帶來展期收益/成本。只有剔除分紅導致的貼水後，基差率與年化基差率才能充分反映持有合約到期面臨的展期收益/成本。

由於公司分紅是三種影響因素中較容易剝離的部分，我們嘗試將分紅因素使用股息點指數進行剝離。分紅上市公司大多在年報披露分紅預案，並在之後的1-2個月內實施，因此分紅實際發生集中在每年的5-8月份，季節性較強，導致股指期貨基差也呈現規律的季節性變動。但實際上我們發現即使剔除分紅後的年化基差率仍有明顯的季節性規律。

圖表15：分紅數據不能完全解釋基差的季節性特點

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表16：期貨價格與分紅關係

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表17：季節性線性回歸結果

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表18：季節性回歸後的殘差月度均值

資料來源：Wind，中金公司研究部

套保多空力量

套保需求影響基差的中長期趨勢變動。股指期貨的空頭套保需求主要來自市場中性策略，市場中性產品的規模和淨值是觀測空頭套保需求的重要指標。我國目前有IH、IF、IC和IM四種股指期貨，分別掛鈎上證50指數、滬深300指數、中證500指數和中證1000指數。由於IC掛鈎的中證500指數覆蓋的是私募量化策略主要覆蓋標的，也即中小盤股，因此IC主要是私募中性策略的主要做空工具；而IF掛鈎的滬深300指數則屬於公募基金的偏好持倉範圍，因此IF屬於公募中性策略的主要做空工具；而IH由於歷史貼水率相對較淺，空頭成本較低，常作為打新或定增策略的對沖工具。

圖表19：主流寬基指數期貨特點與定位

資料來源：中金公司研究部

圖表20：寬基指數期貨當季年化貼水率對比

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表21：私募中性產品新增月度數量

資料來源：朝陽永續，中金公司研究部

圖表22：可能包含雪球產品的股票場外衍生品規模

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表23：IC合約基差主要套保多空力量

資料來源：中金公司研究部

值得注意的是，我們認為在IM上市之後當前IC合約的定位和發展在一定程度上出現在IM中重現，而IC的貼水率則將相對IM上市前略微收斂。在《中證1000股指衍生品上市可能對市場帶來哪些影響？》中我們提到，中證1000的中證1000指數成分股內有效量化因子的占比較高，高於上證50、滬深300和中證500指數。另外中證1000內的有效因子中以技術類型的因子為主，量化因子模型在中證1000指數上的超額收益空間更大，我們認為基於中證1000的量化中性策略將更受市場青睞。

圖表24：中證1000有效因子占比在主流寬基指數中最高

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表25：中證1000公募指數增強產品平均年化超額收益最高

資料來源：Wind，中金公司研究部

基於以上原因，在IM上市後掛鈎中證500指數的量化中性策略將逐步向中證1000轉移，導致中性策略的對沖盤IC空頭相應轉移至IM，這一改變可能使得IC的賣盤壓力減少，貼水率收斂。貼水率收斂可能導致包括雪球發行、指數增強等一系列從IC貼水獲益策略與產品收益率下降，當基差收益下降後500規模雪球降低，對沖IC多頭力量減弱，貼水逐漸擴大直到與500中性策略空頭力量形成新動態平衡。但我們認為長期來看IC對比以前應略升水，而上市的IM將與IC歷史貼水率持平甚至比IC歷史貼水更深。

圖表26：IM上市影響IC貼水傳導機制

資料來源：中金公司研究部

我們認為IM上市將占有IC相關策略的相當一部分地位，取代現有包括中證500掛鈎的雪球產品、指數增強策略等多種從期現收斂獲益的策略和產品。但長期來看IM將吸引更多增量資金入場，IC仍將保留部分策略份額，長期基差率最終處於IF與IM之間。

圖表27：IM當季合約年化基差率最深

資料來源：Wind，中金公司研究部

市場交易情緒

市場情緒決定了基差的短期波動。市場情緒變化引起的投機性交易往往導致股指期貨基差與現貨指數漲跌呈現一定相關性，該現象主要是由於短期市場情緒的動量性質造成的，期貨投機交易方認為該指數短期上漲或下跌走勢會進一步擴大，因此期貨價格會朝現貨價格短期趨勢的方向進一步運動，導致基差貼水的收斂或擴大。此外，超預期事件驅動市場大漲大跌時，基差往往也會隨之會有較大波動。

值得注意的是在2019年後中證500的指數收益率和IC當季年化基差率滾動的同期相關性開始快速下跌，從最高接近70%逐漸下跌到近期的-26.8%，即指數的漲跌與基差由開始的高度正相關逐漸轉變為負相關性，這與情緒驅動期貨價格變化的邏輯相反。所以影響基差的市場情緒因素近年來開始很大程度上受到類雪球的場外產品規模的影響，而不能單獨使用市場漲跌動量對基差短期波動進行解釋。

圖表28：中證500指數10日收益率與年化基差率2021年轉為負相關

資料來源：Wind，中金公司研究部

我們認為這種相關性變化和雪球產品的規模在2019和2020年後逐漸上升有較大關聯。我們在《雪球產品對市場波動的影響真有那麼大嗎？》提到雪球發行方為對沖其市場delta風險，需要持有一定IC合約並進行「高拋低吸」的對沖模式，因此在市場未發生極端下跌行情的情況下需要在市場上漲時賣出而在下跌時買進，於是造成IC的價格與中證500指數的變動方向產生反向，進而導致基差和指數收益率呈現負相關。

圖表29：股票場外衍生品規模逐漸上升

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表30：雪球產品「高拋低吸」對沖特點

資料來源：Wind，中金公司研究部

我們嘗試將基差按照以上三因素對期指基差進行分解並嘗試對基差的未來絕對水位和相對變化做出預測。分紅方面我們使用季度啞變量數據作為分紅或季節性因素代理，在套保數據方面我們使用股指期貨前20位客戶持倉數據和私募基金新成立中性產品數量，情緒方面我們使用股指日收益率和5日收益率以及滯後一期的基差率作為動量情緒指標，再使用《量化擇時系列（1）：金融工程視角下的技術擇時藝術》中構造的相對強弱支撐QRS指標和指數歷史表現作為市場情緒指標，嘗試預測年化基差率的絕對大小和下一周的相對漲跌幅度。

圖表31：基差預測變量選擇

資料來源：Wind，朝陽永續，中金公司研究部

首先從自變量的相關性來看，除前二十大客戶買賣倉位數據相關性較高之外，其他變量的相關性都較低。值得注意的是前二十股指期貨客戶多空倉位差與新增中性策略產品數量也有較高的負相關性，主要是由於新增中性策略產品數越高，需要用來對沖的空頭倉位相對上升，進而導致多空倉位差值下降。

圖表32：基差預測自變量相關係數

資料來源：Wind，朝陽永續，中金公司研究部

接着我們將本期自變量與下期的年化基差率取周度均值並進行滾動擬合，測試以上變量的預測表現。我們將預測目標設置成兩類：1）周度年化基差率漲跌二分類以及2）周度年化基差率絕對大小二分類。

考慮到基差率日度波動較大，且考慮到交易成本與流動性衝擊，作為對沖和收益增強工具的股指期貨日度調倉意義有限，我們主要預測周度基差率變化。又因為近月年化基差率常距離交割日太近，年化處理後導致數據波動性太大，也不宜作為年化基差率的代理，因此我們選取較為穩定的當季基差率計算年化基差率作為我們預測的目標。由於2015年-2016年市場波動較大，且IH和IC剛上市歷史短，基差率波動更大，對於我們的預測有較大幹擾，所以本文僅使用2017後的基差數據進行測試。

圖表33：期指當月合約年化基差率臨近交割波動過大

資料來源：Wind，中金公司研究部

預測周度基差率

我們使用上述自變量滾動預測下一期周度基差漲跌或絕對值：

► 周度相對漲跌：預測相對漲跌方面，IH/IF/IC分別可以得到平均樣本外周度準確率57.2%/55.8%/56.7%。為防止過擬合我們使用邏輯回歸模型來滾動預測基差周度漲跌，每期使用120周數據，回看歷史108周數據，預測未來12周的漲跌率。

► 基差絕對水平：對於IH/IF/IC的基差率絕對大小分界線，我們選擇每一期滾動的訓練集的基差率的中位數，若超過該中位數則設置為1，否則設置為0，以使得樣本預測目標儘量平衡，IH/IF/IC分別可以得到平均樣本外周度準確率64.1%/46.4%/75.9%。

預測結果如下：

圖表34：IH相對漲跌周度滾動準確率

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表35：IH絕對漲跌周度滾動準確率

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表36：IF相對漲跌周度滾動準確率

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表37：IF絕對漲跌周度滾動準確率

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表38：IC相對漲跌周度滾動準確率

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表39：IC絕對漲跌周度滾動準確率

資料來源：Wind，中金公司研究部

從滾動預測結果來看，雖然預測基差絕對大小的平均準確率更高，但由於其樣本外正確率波動過大，不宜作為合約配置參考，我們下文僅使用相對周度漲跌預測值來計算基於預測值的合約選擇策略。

基於股指期貨的特點，我們認為基差增強策略收益的影響因素主要分為兩個部分：展期時點選擇和基差波動。經過測試我們發現前者對策略整體收益影響較為有限，更多仍是受到基差本身的絕對深度和變化的影響。

基差率或者年化基差率所能代表的僅僅是對持有具體某一合約至到期時的展期收益，實際的展期中會連續持有多張合約，且一般不會持有合約至到期交割，所以年化基差率並不能完全等同於展期收益/成本，涉及多合約展期需要根據具體交割時點的不同具體計算展期損益。我們測算在剔除交易費用和流動性衝擊成本（單邊3bp）後，IF、IH和IC三種股指期貨在近月到遠月換倉操作，採用在交割日前不同換倉時點的策略累計收益淨值如下。從結果中不難看出換倉日對於整體收益曲線影響有限，更大的收益影響來源仍來自於股指期貨與現貨的期限收斂帶來的收益/成本。

合約換倉時點的選擇對於貼水較淺的IH合約影響較大，對比交割日換倉提前3天換倉可帶來110bp年化收益率的提升。對於貼水相對較深的IF和IC來說整體提升有限，且單調性不完全一致，如交割日換倉在2016和2017年仍能取得較高收益，而2019年後交割日換倉的收益下降明顯。我們認為其主要原因與基差環境變化和交割日換倉交易的擁擠度提升有關。

圖表40：IH合約展期收益曲線

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表41：IH合約期現收益差統計量

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表42：IF合約展期收益曲線

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表43：IF合約期現收益差淨值曲線

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表44：IC合約展期收益曲線

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表45：IC合約期現收益差淨值曲線

資料來源：Wind，中金公司研究部

對於IF和IC合約來說，夏普最優的展期日是交割日前2天，也即每個月第3個周三將當月合約賣出轉換到次月合約，IH需再提前一天。從年化收益率角度來看，最優展期日均為交割日前3天，也即每個月第3個周二將當月合約賣出轉換到次月合約。

值得注意的是，即使轉換展期日進行換倉會帶來相對更高的年化收益，但收益率的提高以及穩定性均相對有限。我們認為在交割日前換倉更大的意義在於避開交割日的擁擠單向交易，在一定程度上減少流動性衝擊帶來的成本。

上一節我們發現股指期貨合約的展期時點選擇對於最終股指期貨合約相對現貨的收益率的影響有一定提升，但提升的效果並不十分顯着。對於股指期貨合約超額收益更多還是受基差率本身的影響，我們在這一節嘗試用前文對於周度基差率漲跌的預測來指導月度和季度期貨合約的切換，以期得到更高的策略收益。由於中證500指數期貨歷史數據相對較久且貼水較深，下文研究主要以中證500股指期貨合約為基礎策略工具。

測試結果發現，綜合考慮收益率和流動性成本，若需要期指多頭持倉，應該在相對高基差環境下選擇當月合約作為多頭收益率更高，在相對低基差環境下選擇當季基差。我們假設已知每周基差漲跌或已知基差相對某個值的大小，切換不同持倉，假設手續費和流動性成本之和為萬分之三，我們發現基於不同基差判斷切換持倉仍能有效獲得更高收益。

我們統計了在當月合約收益率占優的天數何當季合約占優的天數的基差統計，發現他們都近似於正態分布，Shapiro-Wilk正態測試表明兩樣本正態性均顯着(P<0.05)。我們進一步對其進行雙樣本t檢驗發現當月合約占優的基差基差率要比當季合約基差率顯着更低，即統計學意義上來說，在基差相對貼水時，選擇當月合約可獲得更高收益，而在相對升水時，選擇季月合約可獲得更高收益。

圖表46：不同合約收益率占優時基差情況

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表47：基於周度基差預測的合約擇時收益

資料來源：Wind，中金公司研究部，註：數據截至2022-08-19

圖表48：基於周度基差預測的合約擇時收益統計

資料來源：Wind，中金公司研究部，註：數據截至2022-08-19

我們使用上一節對於基差相對漲跌的預測值選擇當月合約或者季月合約。當在基於周度基差漲跌選擇不同合約時，總收益要高於僅持有單合約的收益，總體風險相對更低。當月合約相對現貨收益率優化後的年化超額收益達到9.7%，高於當季合約年化超額收益率9.0%以及當月合約年化超額收益8.3%。穩定性方面，年化波動率除當月合約外也優於其他單個合約。夏普比率也高於單個合約的總體表現。我們認為基於基差預測的合約配置策略對於基差增強策略可以進一步提升單合約的增強效果，並且可以在一定程度上保證策略總體的穩定性。

[1]https://www.amac.org.cn/governmentrules/czxgf/gfxwj/gfxwj_gmjj/gfxwj_gmjj_tzyz/201912/t20191222_7487.html

本文摘自：2022年8月25日已經發布的《衍生品系列報告（3）：期指基差策略的「一二三」》

鄭文才 SAC 執業證書編號：S0080121120041

周蕭瀟 SAC 執業證書編號：S0080521010006 SFC CE Ref：BRA090

劉均偉 SAC 執業證書編號：S0080520120002 SFC CE Ref：BQR365

王漢鋒 SAC 執業證書編號：S0080513080002 SFC CE Ref：AND454