破局与起航：股指期货量化策略2024年度剖析与2025年展望

年度报告-股指期货 破局与起航：股指期货量化策略2024 年度剖析与2025年展望 报告日期：2024年12月31日 ★股指期货基差展望 展望2025年，预计IH、IF的交易与配置需求将保持稳定，两品种基差将继续维持小幅长期升水和Contango的期限结构。IC与IM的基差影响因素则比较复杂：市场情绪对两品种基差的影响程度将增强；目前的市场环境下中性策略依然体现出其配置价值，这将带来稳定的空头套保需求；随着市场波动增加、期指贴水加深，结构化产品新发显著回暖，预计2025年仍有不少新增空间。综上所述，预计2025年IC与IM的综合对冲成本会小于2024年但大于2023年预估两品种的剔除分红当季合约年化基差均值在-3%、-6%左右。 ★股指期货跨期套利与基差管理策略 金2024年股指期货的跨期套利策略趋势性极强，仅等权配置四品种的跨期正套组合便可取得1.04的收益风险比和8.5%的年化收益（6 融倍杠杆），跑赢了历史表现更好、换手率更高的年化基差率策略。 工这也导致展期优化策略普遍没有跑赢最优单一合约选择。而仓位管 程理思路在2024年的基差高波动环境中凸显出其价值，可以为股指期货持仓贡献较多超额收益。 ★股指期货跨品种套利策略 2024年根据不同配对的波动率构建的时序合成策略取得了 12.1%的年化收益，1.33的收益风险比；波动率中性的跨品种基差截面套利策略取得了20%的年化收益、0.97的收益风险比。从收益贡献看，基差和季节性因子贡献了时序策略的主要收益，由于2024年风格轮动加快，动量策略表现不佳。 ★股指期货日间择时策略 国庆节前后由于极少的样本点贡献了很高的波动，日度择时模型产生的量化信号受到了较大扰动，但总体而言，在因子库相似的情况下，机器学习模型在样本外取得了显著优于OLS模型的表现，体现了非线性模型在小样本日度择时策略上的较大潜力。相比2022-2023年，2024年日度择时模型的收益出现了爆发，这与2024年市场的高波动有关。 ★股指CTA策略展望 高波动市场环境下，2024年是股指CTA策略的爆发之年。Alpha空间下滑、被动指数化投资发展的大趋势下，股指期货量化策略仍是一片蓝海。挖掘风险暴露不同、多周期的套利或择时策略，进而将低相关性的子策略构建为组合策略将是股指CTA的发展方向。 常海晴金融工程高级分析师 从业资格号:F03087441投资咨询号:Z0019497 Tel：8621-63325888-4191 Email：haiqing.chang@orientfutures.com 扫描二维码，关注“东证繁微”小程序 重要事项：本报告版权归上海东证期货有限公司所有。未获得东证期货书面授权，任何人不得对本报告进行任何形式的发布、复制。本报告的信息均来源于公开资料，我公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证，也不保证所包含的信息和建议不会发生任何变更。我们已力求报告内容的客观、公正，但文中的观点、结论和建议仅供参考，报告中的信息或意见并不构成交易建议，投资者据此做出的任何投资决策与本公司和作者无关。 有关分析师承诺，见本报告最后部分。并请阅读报告最后一页的免责声明。 目录 1、2024年股指期货市场表现回顾5 1.1、收益和波动情况5 1.2、成交持仓情况5 1.3、股指期货基差情况6 2、股指期货跨期套利与基差管理策略表现跟踪9 2.1、跨期套利策略表现9 2.2、基差管理策略表现12 2.2.1、空头对冲成本及优化策略12 2.2.2、多头替代及优化策略14 3、跨品种套利策略表现15 4、日度择时策略表现17 5、日内择时策略表现21 6、总结与展望23 7、风险提示23 图表目录 图表1：股指期货历年收益情况5 图表2：股指期货日均成交额（单位：亿元）5 图表3：股指期货日均持仓额（单位：亿元）5 图表4：股指期货历年剔除分红年化基差率均值6 图表5：IH、IF基差2024年度复盘6 图表6：IC、IM基差2024年度复盘7 图表7：IH分红调整后基差期限结构8 图表8：IF分红调整后基差期限结构8 图表9：IC分红调整后基差期限结构8 图表10：IM分红调整后基差期限结构8 图表11：跨期套利策略2024年以来策略表现10 图表12：跨期套利策略净值表现10 图表13：跨期套利策略分年度损益统计10 图表14：年化基差率因子2024年以来策略表现10 图表15：年化基差率因子策略净值表现11 图表16：年化基差率因子分年度损益统计11 图表17：跨期正套组合2024年以来策略表现11 图表18：跨期正套组合策略净值表现11 图表19：跨期正套组合分年度损益统计11 图表20：不同预判下的展期和仓位管理策略应对12 图表21：IH空头对冲净值跟踪13 图表22：IH空头对冲分年度损益统计13 图表23：IF空头对冲净值跟踪13 图表24：IF空头对冲分年度损益统计13 图表25：IC空头对冲净值跟踪13 图表26：IC空头对冲分年度损益统计13 图表27：IM空头对冲净值跟踪14 图表28：IM空头对冲分年度损益统计14 图表29：IC多头替代超额净值跟踪15 图表30：IC多头替代分年度损益统计15 图表31：IM多头替代净值跟踪15 图表32：IM多头替代净值跟踪15 图表33：跨品种套利策略2024年以来策略表现16 图表34：跨品种套利策略净值表现16 图表35：跨品种套利策略分年度损益16 图表36：不同配对组合的权重分配16 图表37：IC_IF组合不同子策略的收益贡献16 图表38：波动率中性的跨品种基差套利截面策略2024年以来策略表现17 图表39：跨品种套利截面策略净值表现17 图表40：跨品种套利截面策略仓位17 图表41：规则型和因子型策略构建思路优劣对比18 图表42：股指期货择时和套利策略的因子化研究框架18 图表43：日度择时策略2024年来表现19 图表44：日度择时策略净值表现19 图表45：日度择时策略分年度损益19 图表46：日度择时策略OLS模型样本外净值表现（分品种）19 图表47：IH日度择时策略OLS模型净值及仓位20 图表48：IF日度择时策略OLS模型净值及仓位20 图表49：IC日度择时策略OLS模型净值及仓位20 图表50：IM日度择时策略OLS模型净值及仓位20 图表51：日度择时策略XGBoost模型样本外净值表现（分品种）20 图表52：IH日度择时策略XGB模型净值及仓位21 图表53：IF日度择时策略XGB模型净值及仓位21 图表54：IC日度择时策略XGB模型净值及仓位21 图表55：IM日度择时策略XGB模型净值及仓位21 图表56：日内择时策略变量构建说明22 图表57：日内择时策略2024年表现22 图表58：日内策略净值表现（2023年以来）23 图表59：日内策略分年度损益23 1、2024年股指期货市场表现回顾 1.1、收益和波动情况 2024年股指先抑后扬，国庆行情拉高全年收益；股指期货贴水走阔叠加2024年分红增加，各品种展期收益较过去两年明显恢复，IH、IF、IC、IM主力合约分别取得了3.0%、2.5%、6.4%、11.9%的展期收益；各品种波动率明显提升，四品种主力合约年化波动分别为20.4%、22.3%、30.5%和36.9%，其中IC的波动率达到了2018年以来的最高水平。 图表1：股指期货历年收益情况 资料来源：Wind，Ricequant，东证衍生品研究院（2024年数据截止2024.12.25） 1.2、成交持仓情况 2024年市场波动率提升，股指期货成交额明显增长，创下股指期货限仓松绑后的历史新高；但股指期货日均持仓金额小幅下降，总体成交持仓比明显提升。IH、IF、IC、IM2024年日均成交金额分别为489、1314、1159、2111亿元，日均持仓金额分别为855、2724、2686、3055亿元。 图表2：股指期货日均成交额（单位：亿元）图表3：股指期货日均持仓额（单位：亿元） 资料来源：Wind，东证衍生品研究院资料来源：Wind，东证衍生品研究院 1.3、股指期货基差情况 相比较2023年频繁升水的基差环境，股指期货2024年的基差环境总体呈现均值回复的特征，IH、IF升水收窄，IC、IM贴水明显扩大，IH、IF、IC、IM剔除分红的当季合约年化基差均值分别为2.1%、1.0%、-3.6%、-7.8%。2024年股指期货经历的政策环境空前复杂，从对冲资金看，DMA中性策略、场外衍生品的监管政策均发生了较大变化；从市场环境看，2024年的A股市场经历了春节前的小微盘流动性危机、国庆节前后市场情绪的罕见高涨，短期的投资资金流动与对冲资金的被迫平仓等因素对基差的短期走势产生了巨大冲击，给对冲资金的基差管理带来了巨大考验，同时也带来了多样化的套利空间。 图表4：股指期货历年剔除分红年化基差率均值 year IH当月 IH当季 IF当月 IF当季 IC当月 IC当季 IM当月 IM当季 2016 -13.4% -6.5% -21.7% -12.1% -36.2% -24.2% 2017 -0.9% 0.1% -6.3% -3.1% -13.3% -8.7% 2018 1.5% 2.3% -3.5% -1.1% -8.6% -6.4% 2019 0.3% 1.7% -1.2% 0.9% -11.8% -7.5% 2020 -5.8% -2.3% -7.1% -3.3% -14.8% -10.8% 2021 -0.9% -1.3% -4.2% -2.8% -8.1% -8.8% 2022 2.0% 1.9% -0.9% -0.2% -3.6% -3.9% -5.1% -7.3% 2023 5.4% 3.6% 4.3% 3.0% 0.6% -0.8% -2.0% -2.7% 2024 3.3% 2.1% 0.4% 1.0% -4.8% -3.6% -10.4% -7.8% 资料来源：Wind，东证衍生品研究院 图表5：IH、IF基差2024年度复盘 资料来源：Wind,东证衍生品研究院 图表6：IC、IM基差2024年度复盘 资料来源：Wind,东证衍生品研究院 图表5与图表6对股指期货四品种2024年的基差走势做了较为全面的复盘。2024年的基差走势可以将其分成三个阶段看待： �一阶段，今年9月底前，股指期货基差走势与市场高度相关，一方面是因为市场 在春节前后的急涨急跌与4-9月的长期阴跌都对股指期货上的投机资金和套保需求产生了影响，另一方面挂钩中证500、中证1000的场外产品敲入后交易台的负gamma敞口增强了IC、IM基差与市场的正相关性； �二阶段，国庆节市场大涨，受高涨做多情绪影响各品种基差均大幅升水； �三阶段，国庆的市场情绪降温后，IH、IF由于多头配置需求稳定大于空头套保需求维持了稳定的升水状态；活跃的市场成交带来了小盘的alpha收益增强空间，同时结构化产品大量敲出，受政策影响新发受限，IC、IM回归深度贴水状态。 展望2025年，预计IH、IF的交易与配置需求将维持稳定，预计两品种基差将继续维持小幅长期升水和Contango的期限结构。IC与IM的基差影响因素则比较复杂：从市场情绪的角度，国庆后两品种的成交持仓比明显提升，市场情绪对两品种基差的影响程度将增强；从中性策略的角度，高涨的市场成交额会带来alpha空间，虽然2024年中性策略历经市场考验，但目前的市场环境下中性策略依然体现出其配置价值，这仍将带来稳定的空头套保需求；从结构化产品的角度，随着市场波动增加、期指贴水加深，近两个月结构化产品新发显著回暖，预计2025年仍有不少新增空间。综合来看，2025年IC与IM的综合对冲成本可能会小于2024年但大于2023年，两品种的剔除分红当季合约年化基差均值可能分别为-3%、-6%左右。 超长期来看，权益市场定价效率的提升必然伴随着Alpha空间的下滑和被动指数型基金规模的提升，因此空头套保