商品期货套利策略实证
⑴ 请问商品期货只做单品种，套利是怎么实现的呢
单品种可以做跨期套利，就是利用合约不同到期日的背离套利。也可以跨交易所套利，譬如沪铜和伦铜套利。
⑵ 期货套利怎么做 风险和收益怎么样
期货套利风险相对于单纯投机风险小，但收益见效时间长，收益保持中下。
期货套利是指利用相关市场或者相关合约之间的价差变化，在相关市场或者相关合约上进行交易方向相反的交易，以期在价差发生有利变化而获利的交易行为，如果发生利用期货市场与现货市场之间的价差进行的套利行为，那么就称为期现套利。
股指期货与现货指数套利原理：
指投资股票指数期货合约和相对应的一揽子股票的交易策略，以谋求从期货、现货市场同一组股票存在的价格差异中获取利润。
当期货实际价格大于理论价格时，卖出股指期货合约，买入指数中的成分股组合，以此获得无风险套利收益，称为“正套”。
当期货实际价格低于理论价格时，买入股指期货合约，卖出指数中的成分股组合，以此获得无风险套利收益，称为“反套“。
市场中常常出现价格分布不寻常的合约组合，有些可以成为投资者套利交易的良好对象，有些则是“套利陷阱”，其存在由于种种原因，并不能很好的价差回归，有时甚至会出现令人诧异的变化，导致套利失败。因此投资者要格外小心下面几种“套利陷阱”。
1.不做跨年度的跨期套利
2.不做非短期因素影响的正向套利
由于套利机会是依据中长期价格关系找到短期价格呈现偏离的机会，发生套利机会的因素一般都是短期或者突发事件引起的价格异变，所以，一般不应介入非短期因素影响的正向套利时机。
3.“逼仓”中的套利危险
其风险重要在跨期套利中浮现，一般而言，跨期的虚盘套利不涉及到现货，而逼仓的风险就在于没有现货头寸做维护，当市场行情呈现单边逼仓的时候，逼仓月合约要比其它月份走势更强,其价差未涌现“理性”回归，从而导致亏损的局势。
4.不做流动性差的合约
如果组建的套利组合中一个或两个期货合约流动性很差，则我们就要注意该套利组合是否可以顺利地同时开仓和平仓，如果不能，则要斟酌废弃该次套利机会。此外，如果组合构建得足够大，则组合的两个合约都存在必定的冲击成本。在期现套利和跨期套利中，参与到交割的套利须保证有足额的资金交付。
5.资金的机遇成本和借入成本
在实际投资中，两个交易账户均须备有足够的预留保证金，这会增添利息成本，从而下降收益率。我们需要斟酌资金起源是自有资金还是借贷资金，而资金借入的期限和套利头寸的持有期限可能并不匹配。
⑶ 请问有没有关于期货跨期套利的文献综述最好是关于商品期货的O(∩_∩)O谢谢
在期货从业资格考试的教材 《期货市场基础知识》一书里面有详细讲解
里面有详细的例子讲解
⑷ 怎么用期货套利的分析方法做分析
以下资料来源参考：中金网。
在进行套利交易前，首先应对目前的套利关系用图表加以分析。在普通的交易方面，图表是决定时点的主要工具，它对价格的波动提供了历史性资料。套利图表与一般的价格图表不同在于它记载着不同月份的合约之间彼此相互的关系。所以，套利图表作为分析、预测行情的工具，它并不注重绝对的价格水平，而是在图表中标出价差的数值，以历史价差作为进行套利分析的依据。
另外，套利常常会显示出季节性的关系，即在一个特定的时间显示出价格变动幅度的宽窄差异，实践证明其符合性的程度相当高，此种套利即为季节性套利，并且在期货交易中提供了最佳获利机会。为了利用季节性进行套利，必须回溯分析多年前的价格资料和研究此种套利，并且必须将现在的供求加以考虑，然后研究确定过去的市场行为是否能够应用在未来的几年。这种类比研究法是以多种市场分析方法综合而得的分析技术，此类方法是用来证明最初激励因素能否在套利季节再度发生。为了使这种季节性的趋势增加可信度，重要的是确定明显的等量使得激励因素能发生作用。
在收集以往套利资料时，不要将不同期间的资料拿来做比较。在期间相似的情形下，通常相同的供求力量会引起类似的套利。因此，在价格剧烈上涨的期间里，参考同期的利多市场可得到相似的价格行为。例如美国在20世纪70年代初，“逆转市场”主宰了整个行情，后来比较正常的市场结构引导市场走向，但有的供给量较吃紧的商品期货如咖啡、可可仍保持着逆转形式。了解这些引起市场不均衡的因素及特定商品对这些不均衡状况的反应，可在后来的套利中有所参考和借鉴。
据分析，糖市存在套利机会。因为白糖现货市场、近月合约受到明确而较强的支撑，但是远月合约则遭遇较强的压力，原糖因为其基本面不利变动而下跌破位，又会给国内糖市带来不小压力，这些压力也相对集中于远月合约。因此，远月合约将重现并持续贴水格局，在1209与1301合约价差绝对值缩小时，可以关注多1209合约、空1301合约的套利。预计远月合约最大贴水可达300～400元/吨。
⑸ 商品期货套利差价总共要差多少才能够无风险稳定获利正向套利怎么操作反向套利怎么
差价多少，这也没个定数
你可以参照最近五六年的最高和最低值
然后从中分析个合适的差价
个人觉得最近这两年套利也不怎么按套路
⑹ 期货跨期套利时要如何利用历史数据进行的实证检验
1般来讲历史数据只能提供参考，要实证的话还是以当天的为准！
⑺ 如何才能做好商品期货套利
根据市场变化进行持仓头寸数量的变化。
⑻ 商品期货价差套利 给举个例子解释下 形象点的小弟才能理解
套利是指利用相关市场或相关合约之间的价差变化，在相关市场或相关合约上进行交易方向相反的交易，以期价发生有利变化而获利的交易行为。
如果利用期货市场和现货市场之间的价差进行套利行为，称为期现套利（Arbitrage）。如果利用期货市场上不同合约之间的价差进行的套利行为，称为价差交易（Spread）。
(8)商品期货套利策略实证扩展阅读
利用两种不同的、但相关联商品之间的价差进行交易。这两种商品之间具有相互替代性或受同一供求因素制约。跨商品套利的交易形式是同时买进和卖出相同交割月份但不同种类的商品期货合约。例如金属之间、农产品之间、金属与能源之间等都可以进行套利交易。
交易者之所以进行套利交易，主要是因为套利的风险较低，套利交易可以为避免始料未及的或因价格剧烈波动而引起的损失提供某种保护，但套利的盈利能力也较直接交易小。
⑼ 商品期货套利案例有哪些，求助各位
套利( spreads): 指同时买进和卖出两张不同种类的期货合约。交易者买进自认为是"便宜的"合约，同时卖出那些"高价的"合约，从两合约价格间的变动关系中获利。在进行套利时，交易者注意的是合约之间的相互价格关系，而不是绝对价格水平。
套利一般可分为三类：跨期套利、跨市套利和跨商品套利。
跨期套利是套利交易中最普遍的一种，是利用同一商品但不同交割月份之间正常价格差距出现异常变化时进行对冲而获利的，又可分为牛市套利(bull spread)和熊市套利(bear spread两种形式。例如在进行金属牛市套利时，交易所买入近期交割月份的金属合约，同时卖出远期交割月份的金属合约，希望近期合约价格上涨幅度大于远期合约价格的上帐幅度；而熊市套利则相反，即卖出近期交割月份合约，买入远期交割月份合约，并期望远期合约价格下跌幅度小于近期合约的价格下跌幅度。
跨市套利是在不同交易所之间的套利交易行为。当同一期货商品合约在两个或更多的交易所进行交易时，由于区域间的地理差别，各商品合约间存在一定的价差关系。例如伦敦金属交易所(LME)与上海期货交易所(SHFE)都进行阴极铜的期货交易，每年两个市场间会出现几次价差超出正常范围的情况，这为交易者的跨市套利提供了机会。例如当LME铜价低于SHFE时，交易者可以在买入LME铜合约的同时，卖出SHFE的铜合约，待两个市场价格关系恢复正常时再将买卖合约对冲平仓并从中获利，反之亦然。在做跨市套利时应注意影响各市场价格差的几个因素，如运费、关税、汇率等。
⑽ 量化投资—策略与技术的作品目录
《量化投资—策略与技术》
策略篇
第 1章 量化投资概念
1.1 什么是量化投资 2
1.1.1 量化投资定义 2
1.1.2 量化投资理解误区 3
1.2 量化投资与传统投资比较 6
1.2.1 传统投资策略的缺点 6
1.2.2 量化投资策略的优势 7
1.2.3 量化投资与传统投资策略的比较 8
1.3 量化投资历史 10
1.3.1 量化投资理论发展 10
1.3.2 海外量化基金的发展 12
1.3.3 量化投资在中国 15
1.4 量化投资主要内容 16
1.5 量化投资主要方法 21
.第 2章 量化选股 25
2.1 多因子 26
2.1.1 基本概念 27
2.1.2 策略模型 27
2.1.3 实证案例：多因子选股模型 30
2.2 风格轮动 35
2.2.1 基本概念 35
2.2.2 盈利预期生命周期模型 38
2.2.3 策略模型 40
2.2.4 实证案例：中信标普风格 41
2.2.5 实证案例：大小盘风格 44
2.3 行业轮动 47
2.3.1 基本概念 47
2.3.2 m2行业轮动策略 50
2.3.3 市场情绪轮动策略 52
2.4 资金流 56
2.4.1 基本概念 56
2.4.2 策略模型 59
2.4.3 实证案例：资金流选股策略 60
2.5 动量反转 63
2.5.1 基本概念 63
2.5.2 策略模型 67
2.5.3 实证案例：动量选股策略和反转选股策略 70
2.6 一致预期 73
2.6.1 基本概念 74
2.6.2 策略模型 76
2.6.3 实证案例：一致预期模型案例 78
2.7 趋势追踪 84
2.7.1 基本概念 84
2.7.2 策略模型 86
2.7.3 实证案例：趋势追踪选股模型 92
2.8 筹码选股 94
2.8.1 基本概念 95
2.8.2 策略模型 97
2.8.3 实证案例：筹码选股模型 99
2.9 业绩评价 104
2.9.1 收益率指标 104
2.9.2 风险度指标 105
第 3章 量化择时 111
3.1 趋势追踪 112
3.1.1 基本概念 112
3.1.2 传统趋势指标 113
3.1.3 自适应均线 121
3.2 市场情绪 125
3.2.1 基本概念 126
3.2.2 情绪指数 128
3.2.3 实证案例：情绪指标择时策略 129
3.3 有效资金 133
3.3.1 基本概念 133
3.3.2 策略模型 134
3.3.3 实证案例：有效资金择时模型 137
3.4 牛熊线 141
3.4.1 基本概念 141
3.4.2 策略模型 143
3.4.3 实证案例：牛熊线择时模型 144
3.5 husrt指数 146
3.5.1 基本概念 146
3.5.2 策略模型 148
3.5.3 实证案例 149
3.6 支持向量机 152
3.6.1 基本概念 152
3.6.2 策略模型 153
3.6.3 实证案例：svm择时模型 155
3.7 swarch模型 160
3.7.1 基本概念 160
3.7.2 策略模型 161
3.7.3 实证案例：swarch模型 164
3.8 异常指标 168
3.8.1 市场噪声 168
3.8.2 行业集中度 170
3.8.3 兴登堡凶兆 172
第 4章 股指期货套利 180
4.1 基本概念 181
4.1.1 套利介绍 181
4.1.2 套利策略 183
4.2 期现套利 185
4.2.1 定价模型 185
4.2.2 现货指数复制 186
4.2.3 正向套利案例 190
4.2.4 结算日套利 192
4.3 跨期套利 195
4.3.1 跨期套利原理 195
4.3.2 无套利区间 196
4.3.3 跨期套利触发和终止 197
4.3.4 实证案例：跨期套利策略 199
4.3.5 主要套利机会 200
4.4 冲击成本 203
4.4.1 主要指标 204
4.4.2 实证案例：冲击成本 205
4.5 保证金管理 208
4.5.1 var方法 208
4.5.2 var计算方法 209
4.5.3 实证案例 211
第 5章 商品期货套利 214
5.1 基本概念 215
5.1.1 套利的条件 216
5.1.2 套利基本模式 217
5.1.3 套利准备工作 219
5.1.4 常见套利组合 221
5.2 期现套利 225
5.2.1 基本原理 225
5.2.2 操作流程 226
5.2.3 增值税风险 230
5.3 跨期套利 231
5.3.1 套利策略 231
5.3.2 实证案例：pvc跨期套利策略 233
5.4 跨市场套利 234
5.4.1 套利策略 234
5.4.2 实证案例：伦铜—沪铜跨市场套利 235
5.5 跨品种套利 236
5.5.1 套利策略 237
5.5.2 实证案例 238
5.6 非常状态处理 240
第 6章 统计套利 242
6.1 基本概念 243
6.1.1 统计套利定义 243
6.1.2 配对交易 244
6.2 配对交易 247
6.2.1 协整策略 247
6.2.2 主成分策略 254
6.2.3 绩效评估 256
6.2.4 实证案例：配对交易 258
6.3 股指套利 261
6.3.1 行业指数套利 261
6.3.2 国家指数套利 263
6.3.3 洲域指数套利 264
6.3.4 全球指数套利 266
6.4 融券套利 267
6.4.1 股票—融券套利 267
6.4.2 可转债—融券套利 268
6.4.3 股指期货—融券套利 269
6.4.4 封闭式基金—融券套利 271
6.5 外汇套利 272
6.5.1 利差套利 273
6.5.2 货币对套利 275
第 7章 期权套利 277
7.1 基本概念 278
7.1.1 期权介绍 278
7.1.2 期权交易 279
7.1.3 牛熊证 280
7.2 股票/期权套利 283
7.2.1 股票—股票期权套利 283
7.2.2 股票—指数期权套利 284
7.3 转换套利 285
7.3.1 转换套利 285
7.3.2 反向转换套利 287
7.4 跨式套利 288
7.4.1 买入跨式套利 289
7.4.2 卖出跨式套利 291
7.5 宽跨式套利 293
7.5.1 买入宽跨式套利 293
7.5.2 卖出宽跨式套利 294
7.6 蝶式套利 296
7.6.1 买入蝶式套利 296
7.6.2 卖出蝶式套利 298
7.7 飞鹰式套利 299
7.7.1 买入飞鹰式套利 300
7.7.2 卖出飞鹰式套利 301
第 8章 算法交易 304
8.1 基本概念 305
8.1.1 算法交易定义 305
8.1.2 算法交易分类 306
8.1.3 算法交易设计 308
8.2 被动交易算法 309
8.2.1 冲击成本 310
8.2.2 等待风险 312
8.2.3 常用被动型交易策略 314
8.3 vwap算法 316
8.3.1 标准vwap算法 316
8.3.2 改进型vwap算法 319
第 9章 其他策略 323
9.1 事件套利 324
9.1.1 并购套利策略 324
9.1.2 定向增发套利 325
9.1.3 套利重仓停牌股票的投资组合 326
9.1.4 封闭式投资组合套利 327
9.2 etf套利 328
9.2.1 基本概念 328
9.2.2 无风险套利 330
9.2.3 其他套利 334
9.3 lof套利 335
9.3.1 基本概念 335
9.3.2 模型策略 336
9.3.3 实证案例：lof 套利 337
9.4 高频交易 341
9.4.1 流动性回扣交易 341
9.4.2 猎物算法交易 342
9.4.3 自动做市商策略 343
9.4.4 程序化交易 343
理论篇
第 10章 人工智能 346
10.1 主要内容 347
10.1.1 机器学习 347
10.1.2 自动推理 350
10.1.3 专家系统 353
10.1.4 模式识别 356
10.1.5 人工神经网络 358
10.1.6 遗传算法 362
10.2 人工智能在量化投资中的应用 366
10.2.1 模式识别短线择时 366
10.2.2 rbf神经网络股价预测 370
10.2.3 基于遗传算法的新股预测 375
第 11章 数据挖掘 381
11.1 基本概念 382
11.1.1 主要模型 382
11.1.2 典型方法 384
11.2 主要内容 385
11.2.1 分类与预测 385
11.2.2 关联规则 391
11.2.3 聚类分析 397
11.3 数据挖掘在量化投资中的应用 400
11.3.1 基于som 网络的股票聚类分析方法 400
11.3.2 基于关联规则的板块轮动 403
第 12章 小波分析 407
12.1 基本概念 408
12.2 小波变换主要内容 409
12.2.1 连续小波变换 409
12.2.2 连续小波变换的离散化 410
12.2.3 多分辨分析与mallat算法 411
12.3小波分析在量化投资中的应用 414
12.3.1 k线小波去噪 414
12.3.2 金融时序数据预测 420
第 13章 支持向量机 429
13.1 基本概念 430
13.1.1 线性svm 430
13.1.2 非线性svm 433
13.1.3 svm分类器参数选择 435
13.1.4 svm分类器从二类到多类的推广 436
13.2 模糊支持向量机 437
13.2.1 增加模糊后处理的svm 437
13.2.2 引入模糊因子的svm训练算法 439
13.3 svm在量化投资中的应用 440
13.3.1 复杂金融时序数据预测 440
13.3.2 趋势拐点预测 445
第 14章 分形理论 452
14.1 基本概念 453
14.1.1 分形定义 453
14.1.2 几种典型的分形 454
14.1.3 分形理论的应用 456
14.2 主要内容 457
14.2.1 分形维数 457
14.2.2 l系统 458
14.2.3 ifs系统 460
14.3 分形理论在量化投资中的应用 461
14.3.1 大趋势预测 461
14.3.2 汇率预测 466
第 15章 随机过程 473
15.1 基本概念 473
15.2 主要内容 476
15.2.1 随机过程的分布函数 476
15.2.2 随机过程的数字特征 476
15.2.3 几种常见的随机过程 477
15.2.4 平稳随机过程 479
15.3 灰色马尔可夫链股市预测 480
第 16章 it技术 486
16.1 数据仓库技术 486
16.1.1 从数据库到数据仓库 487
16.1.2 数据仓库中的数据组织 489
16.1.3 数据仓库的关键技术 491
16.2 编程语言 493
16.2.1 GPU算法交易 493
16.2.2 MATLAB 语言 497
16.2.3 c#语言 504
第 17章 主要数据与工具 509
17.1 名策多因子分析系统 509
17.2 MultiCharts：程序化交易平台 511
17.3 交易开拓者：期货自动交易平台 514
17.4 大连交易所套利指令 518
17.5 mt5：外汇自动交易平台 522
第 18章 量化对冲交易系统：D-alpha 528
18.1 系统构架 528
18.2 策略分析流程 530
18.3 核心算法 532
18.4 验证结果 534
表目录
表1 1 不同投资策略对比 7
表2 1 多因子选股模型候选因子 30
表2 2 多因子模型候选因子初步检验 31
表2 3 多因子模型中通过检验的有效因子 32
表2 4 多因子模型中剔除冗余后的因子 33
表2 5 多因子模型组合分段收益率 33
表2 6 晨星市场风格判别法 36
表2 7 夏普收益率基础投资风格鉴别 37
表2 8 中信标普风格指数 41
表2 9 风格动量策略组合月均收益率 43
表2 10 大小盘风格轮动策略月收益率均值 46
表2 11 中国货币周期分段（2000—2009年） 49
表2 12 沪深300行业指数统计 50
表2 13 不同货币阶段不同行业的收益率 51
表2 14 招商资金流模型（cmsmf）计算方法 58
表2 15 招商资金流模型（cmsmf）选股指标定义 59
表2 16 资金流模型策略——沪深300 61
表2 17 资金流模型策略——全市场 62
表2 18 动量组合相对基准的平均年化超额收益（部分） 68
表2 19 反转组合相对基准的平均年化超额收益(部分) 69
表2 20 动量策略风险收益分析 71
表2 21 反转策略风险收益分析 73
表2 22 趋势追踪技术收益率 93
表2 23 筹码选股模型中单个指标的收益率情况对比 99
表3 1 ma指标择时测试最好的20 组参数及其表现 117
表3 2 4个趋势型指标最优参数下的独立择时交易表现比较 120
表3 3 有交易成本情况下不同信号个数下的综合择时策略 120
表3 4 自适应均线择时策略收益率分析 124
表3 5 市场情绪类别 126
表3 6 沪深300指数在不同情绪区域的当月收益率比较 128
表3 7 沪深300指数在不同情绪变化区域的当月收益率比较 129
表3 8 沪深300指数在不同情绪区域的次月收益率比较 130
表3 9 沪深300指数在不同情绪变化区域的次月收益率比较 130
表3 10 情绪指数择时收益率统计 132
表3 11 svm择时模型的指标 156
表3 12 svm对沪深300指数预测结果指标汇总 156
表3 13 svm择时模型在整体市场的表现 156
表3 14 svm择时模型在单边上涨市的表现 157
表3 15 svm择时模型在单边下跌市的表现 158
表3 16 svm择时模型在震荡市的表现 159
表3 17 噪声交易在熊市择时的收益率 170
表4 1 各种方法在不同股票数量下的跟踪误差（年化） 190
表4-2 股指期货多头跨期套利过程分析 199
表4 3 不同开仓比例下的不同保证金水平能够覆盖的市场波动及其概率 211
表4 4 不同仓单持有期下的保证金覆盖比例 212
表6 1 融券标的股票中在样本期内最相关的50 对组合（部分） 248
表6 2 残差的平稳性、自相关等检验 249
表6 3 在不同的阈值下建仓、平仓所能获得的平均收益 251
表6 4 采用不同的模型在样本内获取的收益率及最优阈值 252
表6 5 采用不同的模型、不同的外推方法在样本外获取的收益率（%） 253
表6 6 主成分配对交易在样本内取得的收益率及最优阈值 255
表6 7 主成分配对交易在样本外的效果 255
表6-8 各种模型下统计套利的结果 256
表6 9 延后开仓+提前平仓策略实证结果 260
表6 10 各行业的配对交易结果 261
表7 1 多头股票-期权套利综合分析表 283
表7 2 多头股票—股票期权套利案例损益分析表 284
表7 3 多头股票-指数期权套利案例损益分析表 285
表7 4 转换套利分析过程 286
表7 5 买入跨式套利综合分析表 289
表7 6 买入跨式套利交易细节 289
表7 7 卖出跨式套利综合分析表 291
表7 8 卖出跨式套利交易细节 292
表7 9 买入宽跨式套利综合分析表 293
表7 10 卖出宽跨式套利综合分析表 294
表7 11 买入蝶式套利综合分析表 296
表7 12 卖出蝶式套利综合分析表 298
表7 13 买入飞鹰套利分析表 300
表7 14 卖出飞鹰式套利综合分析表 301
表9 1 主要并购方式 324
表9 2 并购套利流程 325
表9 3 鹏华300 lof两次正向套利的情况 339
表9 4 鹏华300 lof两次反向套利的情况 340
表10 1 自动推理中连词系统 352
表10 2 模式识别短线择时样本数据分类 369
表10 3 rbf神经网络股价预测结果 375
表10 4 遗传算法新股预测参数设置 379
表10 5 遗传算法新股预测结果 380
表11 1 决策树数据表 389
表11 2 关联规则案例数据表 392
表11 3 som股票聚类分析结果 403
表11 4 21种股票板块指数布尔关系表数据片断 404
表12 1 深发展a日收盘价小波分析方法预测值与实际值比较 427
表12 2 不同分解层数的误差均方根值 428
表13 1 svm沪深300指数预测误差情况 445
表13 2 svm指数预测和神经网络预测的比较 445
表13 3 技术反转点定义与图型 448
表13 4 svm趋势拐点预测结果 450
表14 1 持续大涨前后分形各主要参数值 463
表14 2 持续大跌前后分形个主要参数值 465
表14 3 外汇r/ s 分析的各项指标 469
表14 4 v(r/s)曲线回归检验 470
表15 1 灰色马尔可夫链预测深证成指样本内（2005/1—2006/8） 484
表15 2 灰色马尔可夫链预测深证成指样本外（2006/9—2006/12） 484
表16-1 vba的12种数据类型 499
表18-1 d-alpha系统在全球市场收益率分析 534