固收量化套利策略系列之三：基差预测框架以及期现套利策略构建

中信期货研究|固定收益策略报告(国债) 基差预测框架以及期现套利策略构建 ——固收量化套利策略系列之三 2024-07-02 投资咨询业务资格： 证监许可【2012】669号 报告要点 本文基于国债期货基差可能的影响因素建立了基差预测模型，并构建了期现套利策略。对于T主力合约，周频维度上对基差变化方向的预测准确率约为60%，策略年化收益3.08%，最大回撤0.94%，胜率61%。对于TF主力合约，周频维度上对基差变化方向的预测准确率约为58%，策略年化收益1.80%，最大回撤1.07%，胜率64%。 中信期货商品指数走势 中信期货十年期国债期货指数中信期货沪深300股指期货指数中信期货商品指数 127260 123 220 119 115180 111 140 107 103100 摘要：本文分别从交割期权价值、市场情绪和持有收益3个维度出发，选取了20个可能影响国债期货基差变化的影响因素，并基于LARS算法和贝叶斯平均建立了基差的预测模型。 国债期货期现策略构建：从周频维度上分别对T和TF主力合约构建了基差预测模型和期现套利策略。若预测未来一周合约基差上行，则下周第一个交易日做多CTD券，同时做空期货合约；若预测未来一周合约基差下行，则下周第一个交易日做空活跃券，同时做多期货合约。平仓时间点为下一周的最后一个交易日。 T主力合约期现套利策略表现：模型对T主力合约基差方向变化的预测准确率为60%，对应的期现套利策略年化收益3.08%，同时最大回撤为0.94%，夏普比1.79，Calmar比为3.28，策略周度胜率为61%。 TF主力合约期现套利策略表现：模型对TF主力合约基差方向变化的预测准确率为58%，对应的期现套利策略年化收益1.80%，同时最大回撤为1.07%，夏普比1.45，Calmar比为1.68，策略周度胜率为64%。 风险提示：回测仅基于历史数据 2023/82023/92023/102023/112023/122024/12024/22024/32024/42024/52024/6 固定收益团队 研究员：张菁 021-80401729 zhangjing@citicsf.com从业资格号F3022617投资咨询号Z0013604 程小庆 021-60819969 chengxiaoqing@citicsf.com 从业资格号F3083989 投资咨询号Z0018635 重要提示：本报告非期货交易咨询业务项下服务，其中的观点和信息仅作参考之用，不构成对任何人的投资建议。我司不会因为关注、收到或阅读本报告内容而视相关人员为客户；市场有风险，投资需谨慎。 目录 摘要：1 一、国债期货基差的影响因素4 （一）交割期权价值的影响因素4 （二）市场情绪的影响因素5 （三）持有收益的影响因素5 二、基差变化的预测模型7 （一）预测频率7 （二）预测模型的建立7 三、基差预测视角下的期现套利策略构建8 （一）T主力合约的期现套利策略8 （二）TF主力合约的期现套利策略10 四、结果分析13 （一）基差预测模型解释变量分析13 （二）期现套利策略收益分析14 免责声明19 图目录 图表1：T主力合约基差预测备选指标池6 图表2：TF主力合约基差预测备选指标池7 图表3：T主力合约CTD券基差预测信号（+1为预测基差上行，-1为预测基差下行，下同）9 图表4：T主力合约CTD券基差累计收益9 图表5：T主力合约期现套利策略净值10 图表6：T主力合约期现套利策略表现10 图表7：TF主力合约CTD券基差预测信号11 图表8：TF主力合约CTD券基差累计收益11 图表9：TF主力合约期现套利策略净值12 图表10：TF主力合约期现套利策略表现12 图表11：T主力合约基差预测模型入选变量13 图表12：TF主力合约基差预测模型入选变量14 图表13：T主力合约做多基差分解15 图表14：T主力合约期现套利策略-做多基差收益分解15 图表15：T主力合约做空价差分解15 图表16：T主力合约期现套利策略-做空价差收益分解16 图表17：T主力合约期现套利策略周度收益分布（元）16 图表18：TF主力合约做多基差分解17 图表19：TF主力合约期现套利策略-做多基差收益分解17 图表20：TF主力合约做空价差分解17 图表21：TF主力合约期现套利策略-做空价差收益分解18 图表22：TF主力合约期现套利策略周度收益分布（元）18 在前两篇系列报告中，我们分别从同一品种的跨期套利和不同品种之间的跨品种套利两个角度，构建了基于国债期货的套利策略。本篇报告，我们将从期现结合的视角出发，尝试发掘现券和期货之间可能存在的套利机会。 利用国债期货和现券开展套利策略的本质在于交易基差的边际变化。当预期基差走阔时，可以通过做多现券、做空期货合约来实现做多基差的操作；反之当预期基差可能收窄时，则做多期货合约、做空现券来做空基差。因此，在不考虑持有至交割的条件下，期现套利策略能否盈利的关键，在于如何预测未来基差的变化。 一、国债期货基差的影响因素 从理论定价的层面看，国债期货的基差由净基差和持有收益共同组成。这部分我们分别探讨净基差和持有收益的影响因素，并选取相关的高频备选指标。 对于净基差而言，其水平主要受到交割期权价值和市场情绪的影响，因此可以分别从交割期权和市场情绪的影响因素出发，寻找决定净基差水平的相关变量。其中，交割期权由转换期权、时机期权和月末期权共同构成，其中转换期权指空头选择交割券的权利，CTD券潜在的切换机会可能产生相应的收益，该收益即为转换期权的价值。时机期权的价值体现为空头选择交割时间的潜在收益，月末期权价值体现为最后交易日到最后交割日之间，空头调整可交割债券可能带来的收益。一般来说，时机期权和月末期权价值相对较低，因此交割期权价值主要受到转换期权影响，也就是说，寻找影响交割期权价值的因素的关键，在于寻找什么指标能反映可交割券的切换。 对于市场情绪而言，如果投资者对后市强烈看涨或看跌，那么期货的升贴水幅度也可能出现阶段性扩大，进而对净基差产生扰动。当市场情绪乐观时，净基差可能持续压缩至显著低于交割期权价值；当市场情绪悲观时，可能使净基差持续走阔，从而显著高于交割期权价值。 对于持有收益而言，持有收益为票息收入与资金成本之差，接近于收益率曲线的斜率，而长短端利差受到短端利率影响更大，因此可以从高频的资金面数据寻找代理变量，也可以将当前利率曲线的形态纳入考量。 综上所述，我们可以从如下角度归纳影响基差变化的主要因素： （一）交割期权价值的影响因素 首先，根据经验法则，当到期收益率大于3%时，长久期债券更可能成为CTD券，反之当到期收益率小于3%时，短久期债券更可能成为CTD券。因此，我们可以通过观察国债到期收益率和3%的偏离程度来判断交割期权价值的高低。 此外，收益率曲线的形态及其变化也可能影响交割期权价值，原因在于曲线形态和市场对其的预期会影响CTD券切换的临界收益率，进而影响CTD券的范围以及CTD券发生切换的可能性。 （二）市场情绪的影响因素 市场情绪层面的影响因素则更加多样。首先，基差存在一定的均值回归效应，当期的基差水平可能对未来的基差变化方向存在指示作用。当期基差水平越高，市场贴水修复动能可能更足，因此未来基差可能下降，反之亦然。 此外，利差层面的指标也能为我们提供市场预期的参考视角，例如税收利差、互换利差和新老券利差等指标。税收利差衡量的是国开债和国债的利差，由于国开债交易属性更强，因此对债市走势的反应相较于国债更敏锐。互换利差衡量的是利率互换和资金利率的差值，能够反映市场对于后市资金面的预期程度，若市场对未来资金面有宽松或收紧的预期，可能导致基差出现趋势性变化。新老券利差指国债/国开债的新券和次新券之间的利差，当市场情绪较好时，老券的流动性可能改善，使得新老券利差走阔；当市场情绪较差时，老券流动性偏弱的特征可能被进一步放大，使得新老券利差收窄。 除了利差层面的指标外，我们也可以关注隔夜回购占银行间质押式回购的比例，若该占比较高，表明债市交投情绪较强，反之表明债市情绪偏弱。 从国债期货层面的指标看，我们可以通过中金所公布的会员席位成交持仓数据来观察市场情绪。例如我们可以计算主力合约前5大席位的净持仓相对占比，该指标可以直观反映当前市场多空力量的相对强弱，也能表现主力机构的持仓集中程度。另一方面，我们也从量价相关性的角度刻画国债期货投资者的情绪，例如可以计算活跃席位和非活跃席位的多空强弱与隔夜收益和日内收益的相关系数，其中活跃席位的划分依据为每个席位成交持仓比水平的高低，多空拥挤度具体计算细节可参考参考系列报告《固收量化择时系列之一：多空拥挤度指标用于国债期货择时》。 （三）持有收益的影响因素 前文我们提到，利率曲线斜率的变化主要受到短端利率的影响，因此我们选取了DR007这一与债市流动性相关程度较高的资金利率指标。并且，前文提到的隔夜回购成交量占比以也会一定程度上影响短端利率表现。另外，当前的利率期限结构也包含了对未来收益率曲线形态的预期。因此，我们也将当前N-S模型的三个参数的取值考虑在内，作为预测未来期限利差变化的变量。 最终，我们分别从交割期权价值、市场情绪和持有收益三个维度出发，选取 了20个可能影响国债期货基差变化的细分指标，如图表1-图表2所示： 图表1：T主力合约基差预测备选指标池 指标维度指标名称 交割期权价值 市场情绪 持有收益 资料来源：Wind中信期货研究所 10Y国债到期收益率-3%10Y国债到期收益率-Shibor3m 10Y国债到期收益率-7Y国债到期收益率当期T主力合约CTD券基差水平 10Y国开债到期收益率-10Y国债到期收益率 Shibor3m_IRS-Shibor3m FR007_IRS-FR007 10Y国债新券利率-10Y国债次新券利率 10Y国开新券利率-10Y国开次新券利率R001成交量/银行间质押式回购成交量T主力合约前5大席位净持仓相对占比 T主力合约活跃席位多空拥挤度和日内收益20日相关系数T主力合约非活跃席位多空拥挤度和日内收益20日相关系数T主力合约活跃席位多空拥挤度和隔夜收益20日相关系数 T主力合约非活跃席位多空拥挤度和隔夜收益20日相关系数 DR007 N-S模型水平因子N-S模型斜率因子N-S模型曲率因子 图表2：TF主力合约基差预测备选指标池 指标维度指标名称 交割期权价值 市场情绪 持有收益 资料来源：Wind中信期货研究所 5Y国债到期收益率-3%5Y国债到期收益率-Shibor3m 5Y国债到期收益率-3Y国债到期收益率当期TF主力合约CTD券基差水平 5Y国开债到期收益率-5Y国债到期收益率 Shibor3m_IRS-Shibor3m FR007_IRS-FR007 5Y国债新券利率-5Y国债次新券利率 5Y国开新券利率-5Y国开次新券利率R001成交量/银行间质押式回购成交量TF主力合约前5大席位净持仓相对占比 TF主力合约活跃席位多空拥挤度和日内收益20日相关系数TF主力合约非活跃席位多空拥挤度和日内收益20日相关系数TF主力合约活跃席位多空拥挤度和次日隔夜收益20日相关系数 TF主力合约非活跃席位多空拥挤度和次日隔夜收益20日相关系数 DR007 N-S模型水平因子N-S模型斜率因子N-S模型曲率因子 二、基差变化的预测模型 （一）预测频率 由于预测基差的目的主要在于给期现套利策略提供参考——若预期未来基差上行，则通过做多现券、做空期货的方式实现做多基差的操作；反之若预期未来基差下行，则可通过做空现券、做多期货的方式来实现做空基差的操作。这里，我们将预测频率固定为周频。 （二）预测模型的建立 我们采用了前篇系列报告《固收量化套利系列之二：基于宏观因子的国债期 货跨品种套利策略》中提出的最小角回归（LARS）算法。具体的，我们采用固定长度的滚动窗口对未来一周的基差变化方向进行预测： 每个滚动窗口期内，采用LARS算法选择不