“数”看期货：主动对冲策略超额显著，期指成交量大幅上升-20230423-国金证券-15页_1020kb

“数”看期货总结

核心内容

本周，股指期货与商品期货市场均出现下跌趋势，但市场结构与交易策略表现差异显著。以下为文档核心内容、主要观点与关键信息的总结：

股指期货市场概况与主动对冲策略表现

市场概况

• 期指表现：本周四大期指（IF、IC、IM、IH）整体震荡收跌，其中中证1000期指跌幅最大（-3.35%），上证50期指跌幅最小（-0.66%）。
• 成交量：全部合约的日均总成交量均大幅增加，IH成交量增幅最大（+41.42%），显示出市场活跃度的提升。
• 基差水平：截至周五收盘，IF、IC、IM和IH当季合约的年化基差率分别为-0.26%、-4.40%、-4.15%和0.10%，除IF外，其余基差均小幅收敛。
• 跨期价差：四大期指当月合约与下月合约的跨期价差率分别处于2019年以来的74.90%、54.80%、69.20%、72.80%分位数，整体趋于正常水平。
• 分红影响：分红对四大期指4月合约影响较小，预计沪深300指数、中证500、上证50指数和中证1000指数的分红对4月主力合约点位影响分别为2.79、11.69、2.43、14.01点。

主动对冲策略表现

• 策略收益：IC和IH主动对冲策略表现优于被动对冲组合，收益率分别为0.49%和0.90%；IF主动对冲策略表现逊于被动对冲组合，收益率为-0.21%。
• 策略信号：本周策略信号方向分化，开多、开空均有，且各合约策略信号均以信号平仓结束。
• 模型优势：主动对冲策略通过多项式拟合预测价格趋势，结合日内交易与对冲仓位，降低负基差带来的影响，增强市场中性策略表现。

商品市场回顾与最新配置观点

市场概况

• 整体表现：本周商品期货市场普遍下跌，整体跌幅为-2.09%。
• 细分板块：黑色和贵金属板块跌幅最大，分别为-3.18%和-2.37%。
• 涨幅表现：玻璃（+6.99%）、生猪（+6.93%）和沪锡（+8.85%）涨幅居前，而原油（-7.31%）、豆油（-7.86%）和棕榈油（-7.93%）跌幅最大。

配置建议

• 交易活跃度：原油是本周交易活跃上升最多的品种，菜油则是活跃度下降最多的品种。
• 价差结构：在统计的56个品种中，38个处于BACK结构，价差偏离幅度明显缩小，纯碱（+16.49%）和纤维板（-9.24%）是价差正负偏离最大的两个品种。
• 市场预期：随着预期博弈充分，商品价格将更受实质供需平衡影响，短期波动或缩小，CTA策略获利难度加大。

风险提示

• 模型风险：基于历史数据、建模和测算的分析结果，若市场环境或政策发生重大变化，模型可能失效。
• 政策风险：政策环境变化可能导致资产与风险因子关系不稳定。
• 市场风险：国际政治摩擦升级可能引发资产同向大幅波动。
• 成分股变化风险：指数成分股变动可能导致分红点位预估偏差。

关键信息

• 交易策略：通过多项式拟合预测价格趋势，使用1分钟频率进行拟合和监控。
• 策略信号定义：
  • 若一阶导数大于0且二阶导数大于0，为上涨趋势加速（开多）；
  • 若一阶导数小于0且二阶导数小于0，为下跌趋势加速（开空）；
  • 若一阶导数大于0但二阶导数小于0，为上涨趋势放缓（平仓）；
  • 若一阶导数小于0但二阶导数大于0，为下跌趋势放缓（平仓）。
• 套利条件：当前正反套利空间不足，因套利收益小于零，暂无套利机会。
• 交易限制：主动对冲策略适用于交易限制较小的产品，如专户类产品。

图表目录（简要说明）

• 图表1：本周期指表现概览，展示各指数涨跌幅、主力合约基差率等。
• 图表2：四大期指合约存续期分红影响点位预估。
• 图表3-14：各期指主力合约与当季合约的基差率、成交量、持仓量等。
• 图表15-18：各期指跨期价差频率分布。
• 图表19-23：主动对冲策略回测表现、净值对比、策略信号等。
• 图表24-29：价差偏离、交易热度、大宗关联股票涨跌幅等。
• 图表30-31：沪银、郑棉价差率。
• 图表32-35：分红预测方法、EPS取值、预测派息率、策略信号定义。

附录说明

• 期现套利计算：基于现货与期货价格关系，计算套利收益率，考虑交易成本、保证金和无风险利率。
• 股利预估方法：通过历史分红规律预测分红点位，计算方式为EPS × 预测派息率 × 指数收盘价 × 成分股权重。
• 策略参数：使用4阶多项式拟合，拟合时间长度为450分钟，止盈线为1.10%，止损线为-1.30%。

总结

股指期货市场本周震荡下跌，但成交量增加，主动对冲策略在IC和IH上表现优于被动对冲。商品市场普遍下跌，黑色和贵金属板块跌幅较大，但部分商品如玻璃、生猪等涨幅显著。市场预期中，结构性机会仍存，但商品波动或缩小，CTA策略获利难度加大。策略模型基于多项式拟合预测趋势，通过主动交易优化对冲成本。需注意模型失效、政策变动及市场波动等风险。