小伙伴推送了华泰期货2018年9月量化策略专题报告，阐述了商品期货配对交易的理论，策略设计和实测结果。

我以一个门外汉的水平，也尝试看一下这样的研报，一方面也是对近期学习的一个总结汇报。

 

第一部分 理论

配对交易三大要素：市场中性要素、套利理论要素、技术分析要素

 

市场中性策略：是一种包含多头头寸和空头头寸的资产组合，其收益来源于多头头寸和空头头寸收益的加权之和。

 

市场中性策略，从定量角度来看，就是在资本资产定价模型，CAPM中，贝塔值为0的，残差收益。

 

除了能够构造针对市场收益率rm的中性策略，还可以针对性的构造市值中性、板块中性、头寸中性、因子暴露中性等策略。市场中性策略并非没有风险，只是对冲一部分风险

 

例举了跨期的焦炭价格做配对交易，商品在价格走势上基本同趋势，但是从价差角度，有明显的波动，并且通过20日均线平滑趋势可以看到价格围绕均线收敛。

 

但是跨品种的价格收敛没有那么绝对，属于隐含价格收敛，有一定的趋势趋同，但是由于属于不同的品种，价差的噪音相对较大。

 

配对交易的市场均衡点：是配对交易的核心之一，确定价格偏离的程度，

配对交易的价差趋势：错误的判断价差趋势，或者过早的判断价差开始收敛，都会导致效率降低，甚至引起亏损。

具体策略中，应当采用显著性检验来确定趋势收敛的价差概率。但文章中没有提及。

 

 

 

第二部分 策略设计

期货配对交易策略，分为统计套利配对交易策略，和基本面套利配对交易策略

 

统计套利策略：基于均衡价格，买入低估资产，卖出高估资产。具体步骤包括：配对标的选择、配对可交易性测试、配对交易设计

 

配对标的选择，分为：协整法、因子暴露法和距离法

 

协整法：平稳序列，等均值的噪声序列，均值、方差均不随时间变化；非平稳序列，即有趋势的序列，均值和方差随时间增加而趋势变化。通过平稳性检验，寻找协整关系。

 

因子暴露法：在普通协整关系的基础上，将资产a,b的收益分为平稳序列收益和非平稳序列收益两部分。如果两部分资产收益率为共同因子解释，则通过计算两者之间的线性关系，检验平稳序列收益是否为标准的平稳序列，进行资产配对。

 

距离法：利用欧几里。。。。。哪有那么复杂，就是用尺量一下价格距离，测算一下距离差算均值。均值最小的进行配对。

 

上述前两种的方法还不是很懂。

 

配对可交易性测试：线性关系检验和残差稳定性检验

 

线性关系检验：两个资产和回归系数的价差，围绕均值上下波动，

 

残差稳定性检验：对单位时间内价差击穿均衡点的次数来检验均值回复的特性。利用bootstrap技术和蒙特卡洛模拟来测试结果的偶然性。

 

配对交易设计：确定入场时机，采用标准差和均值回复的性质来确定入场和出场。以布林带模式，2倍标准差入场，20日均线为均值，均值回复出场。

 

同时采用z值，标准差倍数，可以更标准化的测量价差的偏离度。

 

文章说采用标准差确定入场，随着周期变化会有问题，但是前提是价差基于正态分布，这个前提假设可能都没有满足。

 

多重均衡水平设置，通过对z值在历史上达到某些极值的次数，来判断入场概率。这个也是一样，没有基于分布形态的假设，都是撞运气。

 

多重窗口设置：通过不同的均线方法，确定不同的均衡水平。意义在哪里？还是，没有基于分布形态的均值选择也是撞运气。

 

上述的理论和它的产品设计好像并没有什么结合的地方。

 

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第三部分 交易实测

单品种跨期配对交易：跨期价差影响因素包括：无风险利率、仓储成本、库存和供求

 

不同品种的主力合约注意点：核实持仓量，比如金属板块主力合约每月切换，但黑色系主力合约4个月切换。

 

铜连二连三的价格相关性0.99以上，非常高；焦炭因为4个月更换一次主力合约，所以受基本面影响，存在较大价差，但更适于做配对交易。

 

波动率成本：考虑配对交易是双边交易，所以滑点、手续费都要双倍考虑。

 

根据上述的策略进行回测，情况很不好，而且为了弥补策略的不足，采用多均衡水平设置来凑，结果也就凑出了夏普比率1.7左右。而且没有做作样本外测试，不知道是不是这样就推实盘。

 

感觉应该不只这样呀！整篇文章，应该理论解释做的最好，而到最后的实测反而草草解决，可能是策略保密的原因吧。