股指期货升水现象与背景分析 [page::4][page::6]

• 2023年以来IH、IF转为升水，基差期限结构由倒价（Back）转向正价（Contango）。

- 频繁升水带动ETFs规模增长，市场资金大量参与期现套利。

• 公募基金和场外衍生品持仓结构对升水有直接影响，机构化程度加深推动套利机会提升。

两大类股指期货基差套利策略构建思路 [page::8][page::9]

• 基差收敛策略：持有升水合约空头与ETF多头，期望基差到期收敛，交易频率低，适合IH和IF。

- 基差均值回归策略：基差超出阈值即开仓，回归到0以下平仓，交易频率高，更适合IC和IM。

• ETF选择采用动态选择最优折溢价ETF或固定ETF两种方案，分别影响收益来源和风险。

ETF流动性与基差调整影响分析 [page::10][page::11]

• 流动性好ETF调整基差与主力基差吻合度高，流动性差ETF调整基差偏离明显。

- 折溢价套利叠加提升整体收益空间，流动性考虑是ETF选择的重要因素。

基差收敛策略回测结果及收益分析 [page::14][page::15][page::16]

| 合约 | 平均年化收益 | 胜率 | 最大回撤 | 平均持仓周期(天) |
|-------|-------------|------|----------|-----------------|
| IH | 3.8% | 100% | -0.4% | 40 |
| IF | 5.8% | 100% | -0.6% | 40 |
| IC | 4.7% | 100% | -0.5% | 40 |
| IM | 1.9% | 100% | -0.6% | 40 |

• 动态ETF选择结果更稳定，流动性和指增ETF可提高收益但风险也增加。

基差均值回归策略详细说明与回测结果 [page::20][page::21][page::22][page::24]

• 高频交易策略：基差率超过手续费即建仓，回落至负值平仓。手续费约3bp，开仓阈值10-40bp均尝试回测，均效益正向。

- 固定ETF方案可额外赚取ETF折溢价收益，收益高于动态ETF策略。

• 23年费后年化收益：IH 4.8%，IF 9.2%，IC 10.5%，IM 12.1%。

| 品种 | 23年基差均值回归策略费后年化收益 |
|------|-------------------------|
| IH | 4.8% |
| IF | 9.2% |
| IC | 10.5% |
| IM | 12.1% |

策略总结与风险提示 [page::25][page::0]

• 升水常态化提供了稳定的无风险套利机会，基差收敛与均值回归策略在不同市场环境和品种有不同优势。

- ETF流动性与Alpha收益对策略整体盈利影响显著，指增ETF提升收益但带来波动。

• 基差收敛策略适用于高升水环境，胜率高且风险低；均值回归策略收益更高但交易频繁，适用中小盘指数。

- 风险方面，策略基于历史规律，市场规律变化可能导致失效。[page::0][page::25]

股指期货套利策略系列一：股指期货与ETF的基差套利策略 —— 详细分析报告

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题: 股指期货套利策略系列一：股指期货与ETF的基差套利策略

- 作者: 常海晴，金融工程分析师

• 发布机构: 上海东证期货有限公司，东证衍生品研究院

- 发布时间: 2023年10月11日

• 核心主题: 本报告聚焦于股指期货的基差套利机会，提出两种无风险的基差套利策略，即基差收敛策略和基差均值回归策略，结合ETF的选择策略进行期现套利。拟定了策略的构建思路、回测结果和风险提示。

核心论点：

• 股指期货市场中基差期限结构已由往年贴水为主转为升水常态，尤其是IH和IF合约，带来了无风险的基差套利机会。

- 两种基差套利策略分别适合不同类型的股指期货合约：基差收敛策略适合年化升水较高的IH、IF；基差均值回归策略适合基差围绕零频繁波动的IC和IM。

• ETF选择策略与基差套利策略存在联动，动态选择折溢价最低的ETF方式较为稳健，而固定ETF策略可同时赚取基差和ETF的折溢价收益。

- 历史回测表明，两类策略均可带来稳定的正收益，且风险较低，适合不同投资者需求。

风险提示: 策略基于过去市场规律构建，若市场机制或行为发生变化，策略可能失效。[page::0]

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2. 逐节深度解读

2.1 背景分析（第1章及图表1-6，页4-5）

• 关键点： 2023年以来，股指期货贴水消失并持续升水，形成了基差“Contango”结构，尤其IH、IF表现突出，IC、IM的贴水也明显减少，甚至部分月份出现升水。IC合约基差季节性规避失效，波动维持在高位震荡。基于ETF规模与股指期货持仓数据，投资者对期货与ETF的正向套利参与显著提高，特别是沪深300相关产品表现活跃。
• 数据解读：

- 图表1-4显示，不同时点的IH、IF、IC、IM的基差期限结构均呈现从负向期限结构转为正向期限结构。
- 图表5体现IC当季年化基差的季节性特征消失，2023年基差水平接近零且高位波动频繁。
- 图表6通过沪深300ETF规模与IF持仓头寸变化，揭示正向套利资金大量入场。ETF规模上升，期货空头持仓增加，体现套利需求明显。

• 逻辑推理：

- 股指期货贴水消失，升水变得常态化，反映机构投资者需求结构变化及市场价格效率提升。
- ETF资金流入推高现货价格，期货价格涨幅相对有限，形成期货升水，创造套利空间。

2.2 股指期货升水原因分析（第2章，页6-7）

• 核心论点：

- 短期因素包括场外衍生品对冲（多头需求）、私募监管增严限制加杠杆、市场情绪波动等，推动升水幅度增长。
- 长期趋势源自资本市场定价效率提升和Alpha空间收缩，指数型基金规模扩张，场外衍生品发展带动需求多样化，导致股指期货贴水率长期下滑，基差围绕零展开周期性波动。
- 不同品种因机构投资偏好差异出现不同驱动机制：
- IH、IF由公募、保险、银行理财等偏好大盘蓝筹的机构持有，空头套保需求下降，多头需求增长，促进升水。
- IC、IM受券商和私募带动的多头对冲需求影响，空头套保需求恢复滞后，贴水率下降。

• 数据解析：

- 图表7、8显示公募基金IH与IF的多头持仓量增多、空头减持。
- 图表9揭示IC、IM基差与现货指数负相关性增强，说明对冲需求增加。
- 图表10通过估算场外衍生产品多头仓位，证实多头需求持续扩张。
- 图表11总结短期和长期因素交叉作用的逻辑链条。
- 图表12说明基差在多空力量博弈下的周期性波动状态。

2.3 基差套利策略构建思路（第3章，页8-9）

• 两种主要策略框架：

- 基差到期收敛策略： 当合约剔除分红年化基差显著高于资金成本时建立期现套利仓位，持有至合约到期平仓。交易频率低，风险在于基差可能到期不收敛。
- 基差均值回归策略： 利用基差的均值回复特征，在基差明显升水时建仓，回落至零以下时平仓，交易频率更高，通过频繁捕捉基差波动获得累积收益。

• ETF折溢价率处理方式：

- 动态选择折溢价最低的ETF建立仓位，灵活调整，但需对流动性作筛选。
- 固定ETF策略，通过折溢价调整基差信号计算进行交易，简单稳健且可捕捉更多Alpha收益。

• 资金仓位约定：

- ETF多头占总资金仓位约83%
- 股指期货空头占约17%，对应保证金

• 数学表达式：

- ETF折溢价计算公式为：
$$\mathrm{ETF\_premium} = \frac{\mathrm{Close} - \mathrm{IOPV}}{\mathrm{IOPV}}$$
其中Close为ETF收盘价，IOPV为基金单位净值。

• 图表13-14提供了基差套利策略的四种构建方案和流程图，清晰区分了动态与固定ETF选择，及基差收敛与均值回归两种策略。

2.4 ETF数据及流动性分析（第4章，页10-13）

• ETF的规模和流动性分布显著不均，流动性集中在少数核心品种（如上证50ETF的510050、沪深300ETF的510300等）。
• 流动性好处：

- 冲击成本小，交易效率高。
- 调整后的基差与原始基差差异较小，交易信号更纯净。

• 流动性不佳的ETF：

- 冲击成本高，交易容量有限。
- 折溢价调整后的基差可能与股指期货基差偏差较大，承载一定的折溢价套利成分。

• 图表15-22展示了多支ETF流动性 差异对折溢价调整基差的影响，验证了模型中ETF选择对策略表现的影响。

2.5 基差收敛策略回测分析（第5章，页14-19）

• 采用日度数据对各期货品种自1801合约以来的逐合约策略回测。
• IH、IF设定开仓阈值较高（年化4%），IC、IM分别为2%和1%。
• 策略胜率极高，接近100%，最大回撤小，持仓周期约40天。
• 流动性较差的ETF与指数增强ETF（指增ETF）表现优于流动性佳的普通ETF，后者带来一定的Alpha溢价，提升收益但波动也较大。
• 动态选ETF方案平衡流动性与Alpha收益。
• 具体收益：

- IH、IF、IC、IM动态选ETF年化收益分别约为3.8%、5.8%、4.7%、1.9%，最大回撤在-0.4%到-0.6%之间。

• 图表28、32、36、40列出了各品种逐合约对应回测结果的详细统计指标，包括年化收益、夏普比率、最大回撤、日/周胜率等；图表29-31及33-35展示了不同ETF选择方案的收益对比及净值曲线。
• 逻辑意义：

- 基差收敛策略稳健，适合资金成本低、升水率较高品种使用。

2.6 基差均值回归策略回测分析（第6章，页20-24）

• 均值回归策略采用分钟级数据，信号触发后快速执行交易，手续费计算充分考虑当日平今仓的成本。
• 通过尝试不同的开仓和平仓基差率阈值（10-40bp，-10-0bp），策略在手续费覆盖以内均展示正收益能力。
• 固定ETF策略平均收益和风险更优，且能捕捉ETF折溢价的中额Alpha机会。
• IC和IM的基差幅度较低，采用该策略收益较高。
• 2023年费后年化收益近似如下：IH约4.8%，IF约9.2%，IC约10.5%，IM约12.1%。
• 相关图表（45-60）详细列示了策略在不同阈值、ETF选择下的累计收益、年化收益率、最大回撤、夏普比、交易胜率以及持仓周期，图表52、56、60特别显示不同ETF的Alpha收益，强调ETF选择对策略表现的核心影响。

2.7 报告总结（第7章，页25）

• 股指期货升水常态化，带来明确且持续的无风险基差套利机会。
• 两种策略各有适用场景，基差收敛策略适合交易频率较低、升水幅度较大的IH、IF；均值回归策略适合交易频率高、基差围绕零波动的IC、IM。
• ETF选择显著影响策略收益，动态选择折溢价最低ETF策略相对稳健，固定ETF策略在高频交易中能提取更多Alpha收益。
• 基差收敛策略年化收益为3.8%（IH）、5.8%（IF）、4.7%（IC）、1.9%（IM），均值回归策略更高，为4.8%（IH）、9.2%（IF）、10.5%（IC）、12.1%（IM）。

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3. 图表深度解读

• 图表1-4：IH、IF、IC、IM股指期货剔除分红的基差期限结构显示从典型的贴水（Backwardation）转为升水（Contango），其中IH和IF改变化更为明显，反映市场参与者结构和需求的变化，支撑了基差套利的出现。
• 图表5：IC合约季节性年化基差不再呈现过去明显的季节性规律，2023年基差保持高位震荡，表明传统季节性套利机会减少，市场流动性和多空力量更为复杂。
• 图表6：沪深300ETF规模与IF持仓净头寸负相关关系表明ETF资金扩张与期货空头增加相伴随，反映现实中期现套利交易的资金流入。
• 图表7、8和9：公募基金持仓结构与基差与市场相关系数的变化反映机构持仓与基差关系，说明市场多头需求结构与套保需求的不同来源及变化。
• 图表10：估算的场外衍生品IC多头仓位持续稳步上升期，支撑了上文多头需求增长的论断。
• 图表11、12：示意短期（监管、市场情绪）与长期（资本市场定价效率、机构化程度）因素交织，以及基差因多空互动呈现周期波动的均衡图，提供理论支持。
• 图表13、14：交易逻辑流程图及四种基差套利策略组合，形象说明策略差异与ETF选择逻辑。
• 图表15-22：不同ETF的流动性差异显著影响折溢价调整后基差，流动性好的ETF调整基差与原始基差高度一致，劣质流动性则偏离明显，暗示交易成本和策略执行风险。
• 图表28-60：细致回测统计结果展示策略绩效，胜率极高，最大回撤小，Alpha贡献通过ETF选择展现。

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4. 估值分析

报告核心为策略构建与回测，未涉及传统企业价值类估值模型，估值部分集中在策略收益率、夏普比和最大回撤等风险调整指标分析，体现投资组合绩效评价方法。策略资金投入分配为ETF占83%，期货占-83%，体现对冲比例。

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5. 风险因素评估

• 策略基于历史统计规律，若市场结构（资金成本、套利资金规模、期货市场规则）、监管政策或投资者行为发生重大变化，可能导致策略失效。
• 基差到期不收敛风险： 尤其影响基差收敛策略，若在合约到期时基差仍未回落至零，可能造成损失。
• ETF流动性风险： 低流动性ETF可能增加冲击成本，限制策略执行有效性。
• Alpha收益波动风险： 使用指数增强ETF带来额外的Alpha收益，但该部分收益的不确定性可能增加整体风险。
• 手续费及资金成本影响： 交易费用和融资成本变化直接影响策略收益的实施空间。
• 策略交易频率： 基差均值回归策略交易频繁，执行风险和市场冲击成本较高。

报告未特别列出缓解措施，但通过多ETF选择和动态调整方案部分缓冲风险，同时通过风险提示提醒用户需关注市场结构演变风险。[page::0,7,25]

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6. 批判性视角与细微差别

• 潜在偏见： 报告基于过去数据回测，可能隐含稳健的历史市场假设。若未来市场参与者行为、监管环境或流动性结构变化，策略需要重新验证。
• 策略的最大回撤虽较小，但基差不收敛时的潜在亏损风险仍需关注，特别是基差均值回归策略交易频繁时。
• ETF折溢价调整虽能提升收益，但也增加了模型复杂度与执行难度。报告未详细讨论ETF折溢价可能放大的极端事件风险。
• 报告对资金成本假设相对简化，未深入探讨杠杆资金成本随市场波动显著波动的情形。
• 部分ETF流动性不足时的策略容量有限，可在实际操作中限制规模扩张，存在边际收益递减风险。
• 图表中部分ETF及合约的数据起止时间不一，可能影响模型连续性的严格性。

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7. 结论性综合

报告围绕2023年以来股指期货基差结构转变，深入挖掘基于基差的无风险套利机会。通过量化构建两大类基差套利策略：

• 基差收敛策略： 专注于合约到期前基差的最终收敛，交易频率较低，适合IH、IF等升水显著合约。回测验证该策略年化收益稳定，胜率高，最大回撤非常有限，是稳健套利工具。ETF选择以动态调整为主，权衡流动性与Alpha收益。
• 基差均值回归策略： 利用基差的频繁波动和均值回复特征，交易频率更高，适合基差频繁波动的IC、IM，结合固定ETF选择，能同时捕获基差和ETF折溢价变化带来的套利收益，显著提升整体年化收益，策略表现优异。
• ETF的流动性和Alpha贡献，尤其是指增ETF的引入，对策略收益产生关键影响。报告全面罗列各ETF的规模、流动性与基金信息，为策略执行提供了实操依据。
• 结合详尽的回测数据和风险提示，报告为投资者提供了结构性且验证充分的基差套利交易策略，强调在市场结构变迁中套利机会依然存在且值得关注。
• 图表成果明确体现策略在多个维度的亮眼表现：高胜率接近100%，最大回撤控制在1%以内，整体波动率偏低，费后年化收益在3%-12%区间，具体取决于策略类型与标的品种。

总之，报告提出的双策略框架结合ETF流动性与折溢价动态权衡，具备较强的理论依据和经验验证，适合机构投资者在当前市场环境下风险可控地捕捉基差套利收益。[page::0,4,6,8,10,14,20,25]

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附录：关键图表示例（Markdown格式）

• 图表1：IH剔除分红基差期限结构

• 图表6：沪深300ETF规模与IF持仓变化体现套利资金的入场

• 图表11：股指期货升水原因分析：短期与长期因素的交叉影响

• 图表15：IH流动性较好ETF折溢价调整基差

• 图表28：IH逐合约回测结果（动态选择ETF）

• 图表38：IC动态选择成交额大于1亿元ETF回测净值

• 图表44：均值回归策略回测说明

参见文字说明页20。

• 图表51：IF不同ETF选择方案回测净值(阈值30，0)

• 图表60：IM不同ETF的Alpha收益

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（全文深度解读基于页码编号，确保结论可追溯）

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