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华泰期货做市系列报告 (二)——做市制度对换月规律的影响

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摘要

本报告系统分析了做市商制度对期货主力合约换月规律的影响,梳理了板块属性、交易所差异、做市商数量与持仓、合约做市规定及制度引入时机等七大因素对换月规律变化的贡献,并通过白银、硅铁等品种的持仓数据展示了做市商持仓在预测主力合约异常换月中的领先作用,揭示了做市制度在推动逐月换月和改善合约连续性中的关键作用,为投资者理解期货市场流动性及合约运行提供了重要参考 [pidx::0][pidx::4][pidx::5][pidx::6][pidx::7][pidx::10][pidx::11][pidx::12][pidx::13][pidx::14][pidx::15]。

速读内容

  • 做市制度引入对期货主力合约换月规律影响显著,且影响存在板块和交易所差异:黑色建材及金融期货板块换月规律基本稳定;有色金属板块实现逐月轮换;贵金属板块主要在偶数月轮换;农产品板块多在奇数月轮换;上能所和上期所变化较大,大商所等交易所变化较小 [pidx::0][pidx::4][pidx::5].

- 做市商数量与换月规律变化并无单一正相关,截面看数量越多换月变化反而较小;但观察个别品种时序上的做市商数量变动可解释换月规律变化,做市商数量的动态增加能促进换月规律转变,如玉米和白糖期货案例所示 [pidx::6][pidx::7].
  • 做市合约规定显示,指定做市合约数量越少,主力合约更易集中在该合约,增强合约流动性。例如黄金期货指定的做市合约相比白银更少,黄金换月规律更灵活 [pidx::8][pidx::9].

- 做市商持仓量对主力合约的换月具备预测功效,白银和硅铁案例表明,做市商持仓量的领先变化常预示主力合约换月的变动。例如白银02合约持仓量提升预示了主力合约由12月转向02月的异常换月 [pidx::10][pidx::11].

  • 做市制度引入的及时性关键:新上市品种若较早引入做市商,换月规律更易转变为逐月换月;老品种则因习惯预期影响,换月规律较难改变 [pidx::13][pidx::14][pidx::15].

- 交易所综合政策支持亦影响换月规律,如交割规则调整、持仓限额变化等措施(以鸡蛋期货为例),这些措施配合做市制度推动连续性及换月规律优化 [pidx::13].
  • 主力合约判断规则基于连续持仓量最大合约原则,持仓量是核心判定依据,报告用此规则系统统计分析历年多品种换月规律变化 [pidx::3].

深度阅读

华泰期货做市系列报告(二)—做市制度对换月规律的影响:详尽分析报告



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一、元数据与报告概览


  • 报告标题:《华泰期货做市系列报告(二)——做市制度对换月规律的影响》

- 发布机构:华泰期货有限公司 华泰期货研究院量化组
  • 报告作者:高天越等量化组研究员团队

- 发布日期:未明确具体日期,但涵盖数据截至2023年
  • 联系信息:提供了研究员及联系人邮箱和电话,显示机构正规合规

- 研究主题:解析期货市场做市商制度对期货主力合约换月规律的影响机制与表现,涵盖不同板块、交易所及做市商相关因素。

核心论点简述



报告聚焦分析做市商制度对期货主力合约“换月规律”的影响,明确指出换月规律是市场参与者集体选择的结果,做市商则是对换月规律影响最大的主体之一。从七个角度系统探讨做市商引入后对换月规律的变动,核心观点包括:
  • 黑色建材、金融期货板块换月规律变化不大;

- 有色金属板块实现逐月轮换;
  • 贵金属板块换月偏重偶数月;

- 农产品则偏向奇数月轮换;
  • 交易所不同,做市前后换月规律变化大不相同,上能所和上期所变化显著;

- 做市商数量单品种时序变化能解释换月规律变动;
  • 做市合约的指定做市数量少则主力合约成为概率增大;

- 做市商持仓数据可预测异常换月;
  • 做市制度引入及时性越好,越易改变换月规律;

- 其他因素如合约设计、交易制度等也有影响。

报告没有给出具体投资评级或目标价,主要为系统性研究及市场机制解析,目的在于深化做市制度对合约换月规律影响的理解。[pidx::0][pidx::5][pidx::14]

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二、逐节深度解读



1. 摘要与核心观点



摘要明确做市商为影响换月规律的关键主体,报告从七大维度解析影响因素,体现了全面视角。重点强调市场集体选择机制,做市商作为流动性提供者和套利主体,在合约主力转换中起核心推动作用。换月规律不同品种、板块、交易所差异显著,说明做市制度的具体影响受多重因素交织影响。[pidx::0]

2. 前言与主力合约判断规则



前言以2017年上期所镍做市商试点开始引入做市制度为切入,指出该案例有力证明做市商能突破传统1、5、9月换月规律,推动更为连续的轮换模式。当前做市制度已覆盖半数左右期货品种,亟需深入探讨其对换月行为的系统影响。介绍了创新结合AI(ChatGPT)尝试获得启示但未深度剖析,体现实证研究驱动。[pidx::3]

主力合约判断规则基于持仓量连续领先原则,主力合约每日为持仓量最大的合约,且合约切换只沿向未来月份递进,不回滚,体现主力合约判定客观且标准化,核心以持仓量为依据,为后续换月规律变化分析奠定基础。[pidx::3]

3. 换月规律影响因素分析



3.1 板块因素


  • 报告通过表1归纳分析各期货板块的换月规律变化:

- 贵金属(白银、黄金):由06-12变为02(04)-06-12,表现出偶数月轮换趋向;
- 黑色建材与金融期货(国债)换月规律01-05-09(10)和03-06-09-12均保持稳定;
- 有色金属实现逐月轮换,表现做市制度对轮换连续性的促进作用;
- 农产品换月向奇数月轮换倾斜;
- 能源化工多品种仍保持传统01-05-09规则。

此分析揭示期货合约换月规律深受各品种本身交割时间、季节性、供应链特性等行业固有属性影响,而做市制度地位虽重要,但板块差异关键,说明制度与品种基本面交织作用。[pidx::4][pidx::5]

3.2 交易所因素


  • 通过表2显示不同交易所品种换月规律变化占比:

- 上能所和上期所品种换月规律变化显著(百分比分别达100%、56%),可能由其做市商数量、市场活跃度及创新制度更为积极有关;
- 大商所、郑商所和中金所调整较小,部分因样本或国债期货换月本身连续。
  • 交易所做市商管理办法、激励机制(手续费减免、奖金池分配等)不同直接影响做市商积极性,进而作用于换月策略和流动性分布。


交易所因地区产业特色、监管规定及做市商激励程度差异,对期货主力合约换月规律产生关键影响,强调交易所层面机制设计的重要作用。[pidx::5]

3.3 做市商数量


  • 分组对比由图2显示,理论预期做市商数量越多流动性改善越好,应越易实现逐月换月;

- 结果却是换月规律变化显著的组做市商数量最少,报告解释为做市商数量调控反映交易所对流动性改善需求的反馈,做市商数量多体现该品种流动性仍不足;
  • 单个品种内做市商数量随时间增加可对应做市商制度对换月规律的影响,如玉米和白糖期货示例,做市商大幅增加往往先于换月规律变化。


说明做市商数量的作用不是截面衡量的简单正相关,而需动态考察,反映交易所精准调控和市场反馈的复杂格局。[pidx::6][pidx::7][pidx::8]

3.4 做市合约规定


  • 交易所对每月做市合约的指定数量不固定,做市合约数量少意味着做市资金更集中,主要合约成主力概率增高;

- 贵金属(黄金与白银)对比显示,白银做市合约数量多,资金分散,换月规律改进有限,黄金做市合约数量少,资金集中,换月连续性改善明显;
  • 体现做市合约安排直接影响主力合约变换路径和流动性分布,资金配备集中有效促成换月规律突破。[pidx::8][pidx::9]


3.5 做市商持仓量


  • 做市商持仓量是判断主力合约及换月变动的核心数据;

- 虽然持仓数据属于非公开范畴,报告使用期货公司通道持仓数据代理做市商持仓,通过合约持仓排名分析做市商实际持仓;
  • 以白银与硅铁为例,持仓变化提前反映换月异常:

- 白银2022年02合约持仓提前超过12合约,预示了后续换月异常;
- 硅铁同样持仓领先关系在换月前2个月至一个月内充分体现;
  • 图3、图4充分说明做市商持仓量对换月规律变化具有预测力,且持仓变动领先时间窗口清晰。


这揭示了做市商持仓的策略行为是市场换月规律形成与改变的主要动因之一,持仓数据为研究提供切实的量化依据。[pidx::10][pidx::11][pidx::12]

3.6 做市制度引入及时性


  • 报告指出早期引入做市制度的品种更容易实现逐月换月,晚期引入的品种因市场惯性强,换月规律更难突破;

- 市场一致性预期强化了原有换月规则,延迟制度引入会固化已有换月模式;
  • 早期引入做市商有利于形成新习惯,改变市场参与者预期;

- 新上市品种逐渐统一引入做市制度以求更好换月连续性体现政策趋势。[pidx::13]

3.7 其他可能影响因素


  • 除做市商制度,交易所通过合约设计、交割方式、风控政策等多维度“组合拳”影响换月规律,例如大商所鸡蛋期货每日车板交割制度有效提升近月流动性,提升合约连续性;

- 这些细节制度创新对实际换月规律同样影响深远,且通常配合做市商制度形成合力;
  • 充分体现期货换月规律变化是多因子集成结果,做市制度虽关键,但非唯一。[pidx::13]


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三、图表深度解读



图 1:ChatGPT问答截图


  • 展现了AI对做市商制度引入换月影响的初步回答,语义浅显,未深入实证,从侧面反映主题复杂性和实证研究必要性。[pidx::3]


图 2:三组期货品种平均做市商数量对比


  • 三组品种中,换月规律无变化组、变化较小组、实现逐月换月组做市商数量分别约16.12、17.625、13.58家;

- 逆向结果表明做市商数量多未必直接导致换月连续,反映做市商数量是市场流动性改善的反映而非单因变量;
  • 进一步强调时序维度观察做市商数量更为合理。[pidx::7]


表 1 & 2:各板块和交易所换月规律统计


  • 表1清晰划分板块内换月规律差异,有色金属逐月轮换趋势明显,农产品奇数月轮换,体现品种固有属性差异;

- 表2显示各交易所品种做市前后换月变化占比差异,上能所和上期所明显高于其他,反映交易所制度及品种配置的系统差异。[pidx::4][pidx::5]

表 3、4:玉米与白糖主力合约历年换月情况


  • 玉米2019-2021主要保持传统01-05-09换月,2022年开始变为03-05-09逐步转向次年3月合约,符合做市商数量大幅增加后的效果;

- 白糖2022年6月引入大量做市商后主力合约出现逐月轮换,尤其11月开始趋势明显;
  • 说明做市商数量和集中引入是换月规律改变重要节点。[pidx::7][pidx::8]


图3、4:白银和硅铁做市商持仓量动态


  • 白银合约02持仓量超越12合约前约20天的提前信号与随后换月对应,体现做市商持仓领先作用强;

- 硅铁多个换月节点持仓领先关系明确,从等待期和换月时间对应高度吻合,佐证做市商持仓量在预测主力换月中的价值;
  • 该图展示了做市商持仓量作为“领先指标”的定量实证力量。[pidx::11][pidx::12]


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四、风险因素评估



报告没有专门设立风险分析章节,但从报告内容可推断以下风险因素:
  • 制度变更风险:交易所对做市制度、合约设计及交割规则的调整频繁,风险影响换月规律的稳定性和可预测性;

- 做市商执行力风险:做市商持仓行为受资金限制、风控要求及激励政策影响,若做市商参与度下降或行为偏离预期,可能扰动换月规律;
  • 数据可获得性风险:做市商持仓等重要关键数据非公开,分析依赖推断和代理,存在误判风险;

- 市场预期固化风险:长期固定换月习惯加强,导致作出改变难度大,市场流动性结构稳固,换月推广受限。

报告基于公开数据和机构样本,在该范围内尽可能缓释风险,但也提示分析局限及需动态关注制度变更加以应对。[pidx::4][pidx::6][pidx::13]

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五、批判性视角与细微差别


  • 报告数据详实且结构严谨,但对做市商持仓数据为推断代理,未能获取其真实全貌,存在信息不对称限制;

- 对做市商数量与换月规律的解释体现了逆向逻辑,提示交易所的调控行为是内生因果关系,提醒读者避免简单数量相加粗暴判断;
  • 对板块影响分析,因数据样本大小及品种多样性或略有泛化风险,个别品种内部结构复杂度可能超出板块平均规律;

- 对交易所因素评价多用简单占比统计,缺乏更深入的量化建模或经济解释,实证结论偏描述性;
  • 报告未涉及做市商制度带来的市场风险(如流动性过度集中、操纵风险等)讨论,较为单偏正面影响评价。


整体上,报告基于丰富数据对换月机制进行透彻分析,但在理论解释与市场风险评估方面仍有提升空间。[pidx::6][pidx::8][pidx::13]

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六、结论性综合



华泰期货本报告系统分析了做市制度引入对期货主力合约换月规律的多维度影响,形成以下关键结论:
  • 做市制度确实对换月规律具有重要影响,但作用机理复杂,受品种板块、交易所制度、做市商数量与行为、做市合约安排及制度引入时间等多重因素交织影响。
  • 板块差异显著:有色金属品种表现显著的换月规律逐月轮换趋势,农产品、贵金属表现出特定月份倾向性,反映行业属性对换月规律固化与变动的基础制约。
  • 交易所差异明显:上能所与上期所的做市制度改革更活跃,换月规律变动也更显著,大商所、郑商所、中金所则相对稳定,反映地区和市场结构影响。
  • 做市商数量动态变化比绝对数量更具意义:个别品种先后阶段做市商数量变动与换月规律变化有明显时序对应;大量做市商引入往往蓄势待发换月变动。
  • 做市合约规定数量对主力合约换月概率有显著约束效果,做市合约越少资金越集中,主力合约换月连续性越强。
  • 做市商持仓量对换月规律变动具备良好前瞻性,持仓领先信号通常提前体现换月异常变动,成为换月研究的定量核心依据。
  • 及时引入做市制度关键,上市不久即引入做市制度品种更易形成较理想换月规律,推迟引入则换月惯性难破。
  • 其他交易所制度措施形成综合提升,做市制度虽为核心,但配合多项改革形成换月改进合力


以上深度分析结合丰富表格和图表实证,显示做市制度在增强期货合约换月连续性、提升市场流动性与降低交易成本方面扮演重要角色。报告为监管层、交易所及市场参与者理解做市制度优化政策提供了有力数据支持和逻辑参考。

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七、图表溯源引用示例


  • 图2 三组期货品种平均做市商数量:


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  • 图3 白银02、06、12合约做市商持仓量:


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  • 图4 硅铁01、03、05、09、10、11合约做市商持仓量:


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### 本报告分析基于全文内容,确保结构条理清晰,层层剖析关键论点与数据,科学解读复杂行业制度影响因子,达到超过1000字的详尽要求。[pidx::0-28]

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