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摘要
一、2022年宏观经济及资本市场回顾
2022年以来，宏观经济压力陡升，三驾马车消费、出口和投资均受较大负面扰动。消费在此起彼伏的疫情以及地产衰退影响下大幅走弱；进出口方面，伴随海外无限QE的终结以及欧美逐步进入超级加息周期，海外需求转弱使得出口在2022年开始下滑；投资方面几乎全依赖财政发力，宽信用路径仍不畅。
国内来看，除加息预期影响外，上半年疫情发酵和地产暴雷全面压制权益资产，股票市场在四月和十月筑出双底，随后在各类复苏政策刺激下开启反弹；债券市场则在资产荒加持下上半年持续走强，但疫情松绑之后遭遇理财赎回潮大幅回调。
二、重大政策及事件分析
影响2023年资本市场的重大政策和事件主要包括二十大顶层设计、防疫政策转向、地产和平台经济再扶持以及海外衰退等方面。
其中，二十大确立了发展与安全的主题，指明了未来十数年经济发展的改革方向以及长期高景气方向；防疫政策和地产扶持等政策则主要致力于解决当下信心不足的问题，防疫政策转松彻底激活市场活力，地产扶持和再提平台经济则致力于在新兴经济体量不足的当下通过给老经济模式活血来保住基本盘，争取扭转内外双弱的局面；海外方面，加息预期逐步趋缓，缩表后的衰退预期开始发酵，对国内的影响也从资本账户层面的美元抽血向经常账户的外需下滑转化，外部经济环境的变化将对各类市场形成扰动；此外，通胀削减法案、欧美对俄原油制裁、半导体等新兴行业的相关限制性措施仍将对全球市场形成持续冲击，国际环境的竞争成分和博弈成分在2023年仍将较强。
三、2023年投资展望
（一）国内债券市场展望：强预期弱现实环境下预计以震荡为主
整体上，在信用可控的前提下前期收益率上行过快的券种配置性价比将逐步凸显，但需考虑政策刺激的脉冲窗口以及外部衰退趋势，把握好配置节奏。
（二）美国债券市场展望：通胀维持高位叠加衰退预期赔率较高
美联储偏鹰的政策以及后期加息预期已经逐步被市场提前反映，美债收益率大概率在2023年震荡走低，但拐点有赖于对衰退情况的判断，整体预计下半年美国债券收益率在降息预期下将进入下行阶段。
（三）A股市场展望：政策利好驱动中国资产估值修复
展望2023，港股和A股相对乐观。首先，便宜才是硬道理，2022年内外压力下估值指标已经回到历史底部区间，当前位置长周期赔率价值已经凸显；其次，压制市场的三座大山美元加息、疫情政策和地产危机大部分已经彻底翻转，国内稳经济政策将刺激盈利和权益市场流动性逐步改善。
（四）港股和中概股展望：资金回流和景气改善双轮驱动
港股的两大宏观压制因素都将好转，2023年港股整体有望迎来行情修复。港股多是内地企业，其业绩跟随国内，而流动性跟随美国，投资者以海外为主。2023年中国宏观经济小幅改善，美联储将结束本轮加息，在当前低估值状态下，业绩和流动性的双重改善将带动港股有所好转。
（五）美股展望：加息叠加衰退，需等待货币政策转向
2023年上半年，加息周期预期结束，但美国的利率水平仍处于高位，对美股仍难以形成正面支撑，同时面临经济衰退的风险，美股将震荡。下半年，货币政策转向宽松，且经济衰退的风险落地，美股将重新走牛。
（六）大宗商品市场展望：美元磨顶与全球衰退预期下震荡加剧
展望2023年，海外经济周期和中国周期出现错配，海外衰退预期持续抬头，中国经济在疫情放松下步入缓复苏周期，商品周期难言结束，大概率各品种走势转向供需驱动演绎分化，而非结构性短缺下的趋势周期。
（七）公募REITs市场展望：关注资产自身核心驱动因素
一级市场，预计2023年每月以2-3只发行速度进行，年底预计在50～60只，发行规模或将达到2000亿元，覆盖保租房、新能源、新基建、产业园等多个新旧试点行业；二级市场，2023年主要关注三大影响投资的因素：经济阶段复苏、扩募落地、微观产品账户扰动。
（八）外汇市场展望：美元弱势整理，人民币整体开始转强
随着加息预期趋缓，美元最强势的阶段已经过去，后续将持续震荡，对应人民币已经企稳，待各国央行加息逐步趋缓后，后续汇率的强弱需要重点关注各国经济复苏情况。短期来看，疫情和稳经济政策已经开始推升人民币汇率走强，但长期仍需要关注复苏逻辑的兑现。
四、大类资产配置建议
五、策略配置建议
2022年宏观经济及资本市场回顾
（一）宏观经济：疫情扰动，内外交困，风险偏好极度收缩
2022年以来，宏观经济压力陡升，消费、出口和投资均受较大负面扰动。消费在此起彼伏的疫情以及地产衰退影响下大幅走弱；进出口方面，海外需求转弱使得出口在2022年开始下滑；投资方面几乎全依赖财政发力，宽信用路径仍不畅。
1. 消费数据持续走弱
受多点连续疫情爆发影响，2022年全年消费持续走弱。4月上海疫情封城，社会消费品零售总额（下文简称“社零”）当月同比下滑11.1％，为2020年6月以来最低水平；10月由于多地疫情爆发，社零同比持续负增长，11月同比降幅-5.9％。疫情影响居民就业和收入，全年城镇调查失业率在5.3％～6.1％高位波动，居民消费支出、可支配收入增速也持续下降，消费者信心指数也同步降至历史低位。
图1-1社会消费品零售增速
——数据来源：ifind，长安信托
2.全球需求走弱，导致出口乏力
2022年下半年出口增速转负，外需开始掉头向下。2022年1-7月出口增速基本保持10％以上，但将出口量价拆分，2022年上半年出口高增速主要依赖于出口价格增长的拉动。下半年随着欧美加息步伐的加快，全球需求回落，我国出口受到严重影响。美国制造业PMI在11月进入到收缩区间，美国个人储蓄存款已回落到疫情前水平，其房地产市场新屋开工数出现下降，需求逐步减弱；欧元区制造业PMI也已连续5个月处于荣枯线之下。我国出口增速与欧美需求高度相关，故我国8-11月出口增速快速下滑，至11月的-8.9％。在欧美面临经济衰退的预期下，出口在2023年将受到持续压制。
图1-2社会消费品零售增速
——数据来源：ifind，长安信托
3.投资极度依赖财政发力
基建和制造业投资虽然相对坚挺，但以专项债和政策性金融工具作为稳经济主力能否激活需求仍然有待观察。2022年基建保持高增，前11月广义基建投资累计同比11.65％。财政资金、专项债、两批政策性开发性工具7400亿元等托底基建资金端，使得2022年基建投资不断加速。
图1-3基建投资高增、地产投资增速持续下滑
——数据来源：ifind，长安信托
4.地产寒冬，宽信用渠道不畅
2022年上半年房企资金链严重承压，悲观预期和资金压力约束下拿地数据塌方，新开工施工面积持续下滑。强力调控叠加疫情的冲击，房企过去1年持续出现现金流、项目停工等问题，影响了居民对期房的信心，从而使得地产景气度持续走低，其中截止2022年11月土地购置面积、土地购置费累计同比分别收缩53.8％和6.3％。居民对地产预期转弱使得新增住房需求收缩，前11月商品房销售面积和销售金额累计同比分别收缩-23.3％和-26.6％。
图1-4房地产新开工施工面积持续下行
——数据来源：ifind，长安信托
5.风险偏好全面收缩资金涌向储蓄
2021年四季度之前地产政策持续高压，导致房企2021-2022年大面积负债暴雷，地产融资链条的崩溃逐步通过非标资产违约等形式传导至居民投资端，并极大压制了购房情绪；另外，中国权益市场由于疫情、俄乌战争、海外加息等影响下大幅下跌，沪深300全年收益率-21.63％，居民权益投资受到大幅亏损。国内疫情、地产衰退以及美元加息三重压力之下，国内外风险偏好持续收缩。实体经济的低迷逐步通过地产暴雷、楼盘大面积烂尾、非标违约、股市下跌等资产端危机事件逐步传导至负债端。
与此同时，2022年债券型基金规模逐月走高，至年底债券型基金资产净值为8.59万亿元，占总基金比重从2021年年初的24.5％大幅度上升至32％。但十月后在强政策刺激下，债券收益率开始上行，引发债券市场流动性负反馈螺旋，银行理财产品大面积亏损，固定收益理财的抱团最终以赎回潮压力下的大面积亏损结束。资产荒压力下，储蓄迅速走高，居民部门整体大幅降低风险资产配置偏好，收紧投资和消费，全面向储蓄转移，存款余额同比大幅增长，居民存款余额同比增加17.84万亿。
图1-5存款余额大幅上行
——数据来源：ifind，长安信托
（二）资本市场：权益持续承压，商品高开低走，固收抱团终瓦解
图1-6全球风险资产2022年回顾总览
——数据来源：西筹科技
2022年全球风险资产大幅波动，商品整体上行，权益大幅下行。权益方面主要受加息预期持续压制，年初美国因为之前两年疫情期间的无限QE政策导致通胀爆表，随后美联储开始进入加息周期，缩表操作导致后续美元指数不断走强，全球股票资产在利率压制下持续走低；大宗商品方面，2月末俄乌冲突突然加剧导致欧洲能源危机，能源类以及农产品类等大宗商品脉冲式上行，随后在加息和衰退预期交织下宽幅震荡走弱。
国内资产方面，除加息预期影响外，上半年疫情发酵和地产暴雷全面压制权益资产，股票市场在四月和十月筑出双底，随后在各类复苏政策刺激下开启反弹；债券市场则在资产荒加持下上半年持续走强，但疫情松绑之后遭遇理财赎回潮大幅回调。
1.股票市场回顾
2022年A股和港股市场均大幅下挫，上证指数、沪深300指数、创业板指数、恒生指数和恒生中国企业指数分别下挫15.13％、21.63％、29.37％、15.46％和18.59％。
图1-72022年权益市场事件回顾
——数据来源：长安信托整理
年初在基本面的弱势预期下“春季躁动”并未出现，随后俄乌战争冲击以及美联储超预期加息政策以及四月份上海疫情影响使得连续下行；4 月底，随着政治局会议强调稳增长后的相关政策持续出台以及疫情阶段性趋缓，成长股带领大盘反弹；三季度，地产持续恶化以及美联储紧缩政策内外双重压制下A股和港股第二次年内触底；进入四季度，二十大召开，地产和疫情政策超预期松绑刺激市场开始反转，地产链、医药和出行链带领大盘反弹。
行业方面，2022年上半年上游资源品和能源相关板块与大宗商品联动整体表现较强，地产链和服务业以及TMT整体在疫情和地产低迷扰动下维持弱势；5-6月反弹期间，新能源和消费等偏成长板块引领大盘反弹；后续2022第二轮大跌期间各版块轮流下跌，房地产等周期板块领跌；十一月之后，地产政策和疫情政策大幅转向，地产链和服务链相关板块领涨。2022年，内外需求整体承压，行业缺乏主线，行业轮动速度基本维持在一个季度以内，同时A股成交量大幅收缩最低至6000亿左右，快速轮动叠加量能收缩，A股权益类资产和策略均大幅下跌。
图1-82022年权益市场行业结构变迁
——数据来源：长安信托整理
港股和中概股方面，2022上半年由于美元加息、审计风波以及中国平台经济政策等扰动因素大幅下跌，随着十月底以来境内平台经济相关政策的转向以及美元加息趋缓港股和中概股开始大幅估值修复。截止12月30日，恒生指数相对十月底部已经修复35.5％，中国互联网指数更是相比十月底部大幅修复接近70％，部分港股成长股和中概股在两月时间已经上涨超过一倍。
美股方面，加息周期下全年维持下跌走势，四季度略有企稳。10月以来，通胀拐点、加息路径、衰退预期以及龙头企业基本面数据多重因素相互扰动，美股陷入震荡。年末，随着联储维持鹰派方案，市场有所调整，美股创年内新低。
2.债券市场回顾
（1）国内利率债：强政策刺激弱现实持续对峙，理财挤兑收尾
2022年利率债市场行情呈现出了平-涨-跌趋势。全年来看，在政策脉冲的强预期和经济内生动能不足的弱现实持续对峙下，债市由窄幅震荡走向大幅调整。
图1-92022年债券市场事件回顾
——数据来源：长安信托整理
上半年债市窄幅震荡，10Y国债收益率大体在2.67％-2.85％的窄区间内运行。年初国内严峻的疫情形势、资产荒现象的演绎叠加海外方面俄乌局势冲突、美联储加息预期、中美10Y国债利差倒挂等多空因素的制衡下，上半年10Y国债最大振幅仅18BP。7-8月份地产断供风波及超预期的10bp降息推动牛市迈入高潮，10Y国债最低下行至2.58％。9月和11月债市先后在资金预期波动、民企地产支持政策持续加码、疫情防控优化措施的不断调整和理财基金赎回负反馈中遭遇两次急跌，10月和12月在经历了国庆节后资金面维持宽松和理财赎回情绪逐渐回暖，债市得以短暂喘息，10Y国债利率于12月中旬触及2.92％的年内高点后迎来阶段性修复。
（2）国内信用债：资产荒下持续走牛，政策转向后大幅下挫
2022年1-10月信用债收益率整体震荡下行，11-12月快速上行。本年度前10个月资产荒现象演绎，1年、3年、5年AAA中票分别累计下行59BP、37BP和36BP；3年AAA、AA+城投债收益率累计下行32BP和36BP。年末两月，地产支持政策落地和疫情防控优化，理财赎回的负反馈效应放大债市波动，信用债收益率拉升迅速，调整幅度超过利率债。11月以后，1年、3年、5年AAA中票分别大幅上行56BP和63BP、60BP；3年AAA、AA+城投债收益率累计上行71BP和93BP。
图1-10信用利差走势
——数据来源：长安信托整理
整体上债券市场违约主体和违约规模与去年相比都大幅减少，但展期主体和展期规模同比大幅增加。全年新增公募债券违约主体9家，较去年减少13家，公募债券违约规模为335.20亿元，同期相比下降1,071.64亿元；全年新增展期主体40家，同比多增12家，债券展期规模2,134.91亿元，是去年同期的3.04倍。违约加展期合计约2470亿，同比增加约360亿。
（3）国际债券市场：加息预期下债券收益率快速上行，期限利差倒挂
2022年，市场的交易主线集中于美国通胀不断走高、美联储的货币政策不断超预期紧缩，美债收益率快速走强。且由于对经济长期衰退预期的加剧，长端收益率和短端形成长期倒挂局面。
3.大宗商品市场回顾
2022年大宗商品市场主要围绕俄乌冲突、高通胀下的美元加息周期、国内经济缓复苏进行交易。商品呈现整体趋势相似、但各品种在供需错配行情下多次上演分化的宽幅震荡行情。
图1-112022年大宗商品事件回顾
——数据来源：长安信托整理
（1）能源：上半年地缘冲突推高油价，下半年紧缩政策致油价回落
2022 年在地缘冲突和经济衰退预期中，原油整体呈现先涨后跌趋势。上半年，地缘政治冲突下的供给扰动推高油价。年初能源市场直面俄乌冲突带来的供给冲击，俄罗斯原油海运供应停滞带来原油市场的巨大供应端缺口直接推升油价上涨；下半年，通胀高企加剧衰退预期，油价走弱。
（2）黑色：疫情及稳增长政策频繁扰动下大幅震荡
2022年全球终端用钢需求面临较大压力，一方面由于国内房地产市场的偏弱运行叠加疫情反复扰动，钢材需求表现不及预期，另一方面由于俄乌冲突与高通胀下的加息周期影响，海外钢材需求见顶回落，钢材价格整体承压。
（3）有色：强现实和弱预期博弈下整体价格重心下移
2022年铜价走势在强现实和弱预期的博弈下，整体价格重心有所下移。分阶段来看，1-4月，需求预期和现实均较强，供给端受俄乌冲突扰动，LME铜在俄乌冲突爆发之际突破历史新高；5-7月，美联储偏鹰表态，叠加需求预期恶化，市场开始交易衰退预期，铜价遭受重挫；8-12月，铜价暴跌后，下游开始补库，铜库存持续低位对价格形成支撑，叠加国内基本面较差和人民币贬值压力，沪铜率先回升，同时伴随美国通胀预期回落，铜价继续反弹。
（4）贵金属:避险情绪到强力加息再到衰退预期，金价走出V型行情
2022年总体来看，贵金属经历避险情绪升温带来的短时加持和经济衰退金价总体走出V型行情。
1月-3月中旬，俄乌冲突引发市场风险偏好急剧恶化，市场避险情绪抬升，共同支撑金价走高；3月中旬-11月初，美联储步入加息周期，实际利率在加息和缩表预期下由负转正，主导短期投机头寸出清，叠加衰退预期尚未成为共识，避险需求有限，金价下行；11月初-年末，市场逐步对海外经济衰退形成共识，加息预期缓和，实际利率上行空间有限，避险需求抬升，金价上行。
（5）农产品：俄乌冲突和极端天气加剧价格波动
2022年在俄乌冲突、不利天气影响下，农产品上半年基本均以供给冲击为主大幅向上波动，下半年受到美联储紧缩政策和衰退预期的影响整体走弱，需求端不振逐步成为主导因素。
4.公募REITs市场回顾
图1-122022年公募REITs事件回顾
——数据来源：长安信托整理
一级市场：新增发行13只REITs，规模420亿元。2022年共发行上市13只REITs，发行规模420亿元，发行规模较2021年上涨15.4％。今年新上市REITs主要分布在保障房、高速、产业园、清洁能源四个行业，发行数量分别为4只、4只、4只和1只。
二级市场：2022年底存续规模达854亿元，存续只数为24只。2022年REITs指数整体略微收跌，涨幅为-1.31％，主要受特许类表现欠佳拖累导致。2022年产权类REITs表现较好，全年涨幅为6.09％，特许类跌幅较大，全年涨幅为-7.12％。2022年REITs二级市场出现了两轮上涨行情，上涨持续时间与下跌持续时间几乎持平。上涨行情主要受政策利好、高收益吸引资金入场、超跌反弹及无风险利率下行等因素驱动，下跌行情主要受对REITs业绩的担忧、宏观基本面悲观预期、股票市场剧烈调整跟跌及固收+账户流动性压力造成REITs卖出等因素所致。
（三）大类资产策略回顾：组合配置策略优势显现
2022年在俄乌冲突、美元加息周期、中国疫情的持续扰动下，权益市场持续下行，多数策略遭遇回撤，而CTA策略因“危机Alpha”属性和低相关性特点涨幅居前。
图1-132022年各类策略资产收益回顾
——数据来源：火富牛，长安信托
（注：FOF基金特指公募FOF策略指数）
指数增强和权益多头策略：在权益市场整体下行的背景下，平均来看没有取得正收益，并且全年跌幅最大。但从择时、基本面选股、量化选股、高频交易等基本收益贡献的维度来讲，偏好基本面选股和长周期择时的主观多头策略以及公募偏股基金相对表现最弱，而偏好量化选股以及交易能力的量化类策略相对风险控制能力较强。深层次原因主要是2022年市场主要受宏观事件及流动性冲击较大，而行业层面基本处于青黄不接阶段缺乏主线逻辑牵引，最终反映到市场层面就是流动性的脉冲以及主线频繁切换，交易能力强的策略相对更为占优。但是2022年十月之后，底层逻辑逐步向基本面逻辑切换，主观类策略近期已经开始占优。
债券策略：由于信用的割裂，债券策略整体分化程度极大。首先，偏利率和高评级信用债的公募债基来说2022年整体表现一般，接近一半的年内收益在最后一波理财冲击中被回撤掉；其次，私募债基方面内部表现也极为分化，偏好高收益地产债的管理人基本在上半年已经被击穿，虽然下半年地产高收益债市场迅速走高，但大部分地产债策略可能并没有能力穿越黎明前的黑暗。偏好城投债的策略整体在2022年上半年资产荒环境下表现较好，下半年也受到收益率上行压力有所回撤。
市场中性策略：中性策略由于对冲掉了beta风险，使得整体策略表现并未随权益走弱而回撤，但是在22Q1和22Q3股指期货升水抬高对冲成本和市场成交低迷的影响，整体震荡下行，22Q2受益于超额环境改善表现较好。
CTA策略：CTA策略整体表现高开低走，由于CTA策略和标的资产波动率呈现明显正相关性，从波动率来看，22年出现两次升波和两次降波过程。在第一次升波阶段（1月末至3月末），大宗商品受俄乌冲突影响，上涨速度快且趋势流畅，波动率快速抬升，CTA策略快速盈利。在第二次升波阶段（6 月初-7月中旬）：美联储加息引发衰退预期，商品市场下行，前期所有时序类的 CTA 大多处于偏多头仓位，跟随大宗下行。其中信号偏短的管理人反映较快，净值上偏 V 型反转。
FOF配置策略：热度抬升发行放量，波动率总体可控。在整体波动较高的2022年，FOF因收益回撤控制优异而受到投资者热捧发行放量，全年共有138支公募FOF基金成立。22年全年在权益市场走跌的情况下，FOF基金收益基本为负，其中私募FOF跌幅4.23％，公募FOF跌幅7.27％，两者在前三季度业绩基本差异不大，经常强弱切换，进入第四季度后公募FOF开始持续下行，私募FOF相对更为抗跌，这种差异或与债券市场收益率上行以及小盘股票持续承压有关，私募FOF相对而言资产和策略多元性优于公募FOF。
整体来看，大类策略中偏绝对收益的中性策略和债券策略均录得正收益，但中性策略下半年基本走平，债基在四季度也出现赎回潮负反馈导致大幅波动；方向性资产相关的策略中只有CTA策略实现正收益，其它策略收益均为负。公募FOF和私募FOF两类组合资产在2022年这种宏观扰动较多的环境下相对而言波动和回撤的控制能力较强，极大地减弱了各类负面要素的冲击，组合配置的优势得到显现。
本文源自金融界
智通财经APP获悉，受巨额对冲成本的刺激和国内较高投资收益率的诱惑，日本寿险公司正以创纪录的速度抛售外国债券。日本财务省周四公布的初步投资组合流动数据显示，11月份日本投资者净减持了1.9万亿日圆(约合141亿美元)的海外债务，创历史新高。此外，10月份的国际收支数据显示，日本投资者总体上是美国、法国和德国国债的净卖家。
由于通胀似乎显示出的见顶迹象强化了投资者对各大央行将放缓加息步伐的预期，全球债券在11月反弹。东京NLI研究所高级经济学家Tsuyoshi Ueno表示：“寿险公司可能利用债券价格上涨的机会减持债券。我预计投资环境对寿险公司仍然不利。”
今年以来，在美日收益率差距扩大、日本贸易逆差不断加深的背景下，日元兑美元汇率跌至30年低点。对冲波动日元的成本飙升。数据显示，3个月日元兑美元对冲成本约为4.9%，接近金融危机以来的最高水平。这使得美债对日本投资者来说极度无利可图。日本投资者是美债的最大海外持有者，保险公司在其中扮演着引人注目的角色。
尽管日元兑美元汇率已从10月低点强劲反弹，但对进一步上涨的预期使得日本投资者不太可能重新涌入外国债券。Tsuyoshi Ueno表示：“考虑到日元升值风险上升，寿险公司将不愿意购买未对冲的外国债券。我关注的是，他们是否会进一步从外国债券转向日元债券。”
2019年3月以来，国内债券市场深度调整，利率风险对冲工具再次引起大家关注。利率互换作为国内唯一初具规模的利率风险管理工具，得到的关注度最高，实际对冲效果如何却值得深思。
一般认为对冲效果取决于基差（即利率互换与债券收益率之差）的稳定性。令人困扰的是，基差通常变幻莫测，具有不确定性。那么接下来的问题是，面临市场调整，基差的变化是否有一定的规律？
本文尝试用实证分析的方法研究市场调整时基差的变化规律，从而寻找相对确定的交易契机。
一、各类市场调整下的基差变化
通常，我们聚焦三类市场调整：一是市场的流动性冲击，流动性冲击是指资金市场流动性紧张，表现为非银融资利率明显高于银行；二是收益率曲线整体上行，代表无风险利率显著抬升；三是利率曲线陡峭化，预期未来利率上行。上述三类市场调整在实际观察中常对基差产生影响。
基差的定义：同期限利率互换与国开债收益率之差，基差（i）= [IRS（i）-YTM（i）]，其中i=1,5，表示1、5年期限利率互换与国开债的基差。
从历史数据梳理中我们发现，在不同类型市场调整下的基差变化呈现规律性。第一，流动性冲击使得基差先扩宽后缩窄；第二，无风险利率抬升使得基差先扩宽后缩窄；第三，利率期限结构陡峭化使得基差先缩窄后扩宽。
第一类市场调整：流动性冲击。一般R007-DR007扩大，市场流动性较为紧张，基差先扩宽后回调。
如图1，在缴准、缴税和跨年的关键时点，基差常在冲击后出现大幅度扩宽。
图1:流动性冲击与基差
表1:流动性冲击时1年基差调整情况
第二类市场调整：以十年期国债收益率为代表的无风险利率水平上行，基差先扩宽后回调。
如图2，大多数无风险利率抬升的行情中（除2016年利率互换超调以外），5年基差先扩宽后回调。
图2:无风险利率水平与基差
表2:无风险利率水平提升时5年基差调整情况
第三类市场调整：利率期限结构陡峭化，预期未来利率上行，基差缩窄后回调。
如图3，当利率期限结构显著陡峭化时，1年基差在大部分情况下先缩窄后增加。
图3:曲线形态变化与基差
表3:利率期限结构陡峭化时基差调整情况
二、基差的VAR模型与估计结果
从历史数据中初步发现，流动性冲击、无风险利率变化以及利率期限结构陡峭化对基差的影响有一定规律。为进一步研究基差与上述三个因子之间的动态变化关系，采用VAR模型对向量时间序列进行建模。
我们选用2015年-2019年周度数据的时间序列作为样本，建立向量自回归模型并进行格兰杰检验。
将置信区间设置为95％的结果是，流动性冲击和无风险利率水平变化是1年基差调整的格兰杰因；无风险利率水平变化和利率期限结构变化是5年基差变化的格兰杰因。
三、脉冲反应及贡献度验证
（一）脉冲分析
1、1年基差的脉冲反应
实证结论：无风险利率水平抬升和流动性的冲击时，1年基差在一定时间内先减小后变大，如表4所示。
表4:1年基差的脉冲结果
在资金面主导的利率显著抬升中，抛售短期债券资产+“收取短期固定利率+支付浮动利率”可以在半个月的时间窗口中获取相对稳定的资本利得。
以上结果和交易直觉相悖。这是因为，流动性冲击常常出现在跨季、跨月或者货币政策转向的时点，相比较而言，银行拥有较低的资金成本、更加准确的关于流动性的市场信息和更强的估值风险承受能力。在流动性冲击初期，银行根据资金市场优势信息判断资金情况，若存款类机构间融资成本仍然较低，通过“收取固定利率+支付浮动利率”进行事件性交易的意愿增加。
非银机构操作往往相反，在流动性冲击时，担忧在过程中逐渐升级。甚至在极端情况下，需要抛售活跃债券进行融资，陆续通过“支付固定利率+收取浮动利率”套保资金成本，但有限的敞口对市场的冲击力度有限。
2、5年基差的脉冲反应
实证结论：无风险利率水平抬升和利率期限结构的陡峭化，使得基差在一定时间内先减小后变大，如表5所示。
表5:5年基差的脉冲反应结果
在无风险利率显著抬升及未来预期抬升的行情中，抛售长久期债券资产+“收取长端固定利率+支付浮动利率”可以在半个月的时间窗口中获取相对稳定的资本利得。
利率互换经过13年发展，与债券市场交易量仍然相差悬殊，2018年利率互换市场交易量21.49万亿，而金融债市场交易量是其5倍以上。因此，在利率整体抬升的市场行情中，具有巨大存量的债券市场，无法利用较小体量的利率互换进行完全对冲，资产组合降低久期、防风险甚至止损的策略引发的恐慌和抛售，使得债券收益率的走高必然更加剧烈。
（二）方差分解分析
在VAR模型的基础上使用方差分解可以进一步分析解释量冲击的贡献度。分别对1年基差、5年基差进行方差分解，流动性冲击、无风险利率水平变化以及利率期限结构变化对基差变化的贡献度如表6、7所示。
表6:1年基差的方差分解结果
表7:5年基差的方差分解结果
从1年基差的方差分解来看，流动性冲击、无风险利率水平变化对1年基差变化的影响较大，并且对1年基差的贡献度逐渐递增，当冲击发生时，在2周以内建仓效果较好，3周之后的冲击影响逐渐消失。
从5年基差的方差分解来看，无风险利率水平对5年基差变化的影响最大，流动性冲击及利率期限结构的影响有限。当无风险利率抬升时，在2周以内建仓效果较好，3周之后冲击影响逐渐消失。
四、结论
基差的变化说明，利用利率互换对冲债券头寸存在基差风险，对冲效果存在不确定性。但是，银行作为利率互换市场风险敞口的主要贡献机构具有信息优势，决定短端基差面对流动性冲击先减小后增加；利率互换市场的交易量不及债券市场，决定在无风险利率抬升时长端基差先减小后增加。
另外，通过实证分析发现，在以上特定的基差变化中能够寻找一定交易契机：
在资金面主导的利率显著抬升中，抛售短久期国开债+“收取短期固定利率+支付浮动利率”组合策略在冲击发生后的2周内执行，获取相对稳定资本利得的可能性较高。
在无风险利率显著抬升且曲线陡峭化的行情中，抛售长久期债券资产+“收取长期固定利率+支付浮动利率”组合策略在冲击发生后的2周内执行，获取相对稳定资本利得的可能性较高。
然而，利率互换市场在近几年迎来广义基金的陆续参与，入市成员占比超过40％，未来市场主要敞口的贡献机构将发生变化。和广义基金的资产负债相匹配，利率互换的对冲价值体现将越发灵活、多元，基差变化必将更加复杂。
本文源自债券圈
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摘要
股指期货在量化策略中扮演着重要的角色，对于中性策略和衍生品策略来说股指期货是对冲市场风险的工具，对于股票多头策略来说它是一类重要的指数增强工具。而不论充当何种角色，基差都是策略表现最大的影响因素之一。本文从一大用法、两种影响因素和三个维度拆解股指期货基差策略，并尝试对基差进行预测，利用预测基差率来配置不同期限的合约以达到超过单一合约表现的效果。
基差的一大用法：指数增强
基差增强策略本质是利用期现收敛作为其主要收益来源，因此IM上市前贴水最深的IC合约一般为基差增强策略的首选工具。由于国内市场缺乏现货做空机制，贴水一般较为稳定，因此增强表现也相对平稳，回撤和波动率更小，夏普比率更高。而基于选股的增强策略收益高度依赖于选中的一篮子股票的表现，波动率和回撤相对更大。但基差增强策略的劣势也相对突出，主要在于目前非套保交易限制仍较严格，基差增强策略的规模容量相对有限。
基差预测的三个维度：分红、套保与情绪
影响基差的三因素：对于股指期货而言，影响基差的因素主要包括分红预期、套保多空力量与市场情绪。我们尝试按照以上三因素对基差进行分解，并逐个分析单一因素对基差的影响方式。其中套保需求影响基差的中长期趋势变动，市场情绪则影响基差的短期波动，分红属于季节性因素。
基差预测变量选择：（1）分红预期：使用季度标签作为哑变量；（2）套保需求：使用股指期货前20位客户持仓和私募量化中性产品新增作为套保多空数据；（3）市场情绪：使用动量与QRS指标。综合三方面指标后，我们尝试预测年化基差率的绝对基差率和下一周的相对涨跌方向。
期指策略两种影响因素：展期与贴水
合约展期时机对策略收益的影响：国内股指期货品种均有对应的近月、次月和随后两个季月的合约，由于交割机制的存在，需要考虑换仓展期的时间选择问题。近月合约往往由于流动性优势较为受到市场欢迎。我们测试了近月合约在不同时点换仓展期对于总体策略收益的影响，发现提前三天换仓策略收益最高，但边际提升幅度有限，更大影响因素仍来自于基差本身的波动。
基差波动对策略的影响：我们通过双样本t检验发现，在基差处于贴水环境时当月合约可获得更高收益，而在相对升水时，选择季月合约可获得更高收益。本文使用流动性相对充裕的当月合约和当季合约作为基础配置工具，考虑交易成本，并使用基差率的预测来指导合约配置，最终组合持仓收益率相比单个合约在收益率和夏普比率上均有一定提升。
风险提示：本篇报告基于市场历史表现搭建预测模型，无法确保模型样本外表现。
正文
基差在策略层面的影响及应用
市面上现有的股票增强策略主要分为两种：第一种采用量化因子模型等方法构建选股组合，并借助组合优化等方式控制组合相对基准指数的偏离度，以期在在相对波动较低的情况下获得超过指数本身的收益以达到增强的效果。第二种为使用衍生品获取增强收益，基差增强策略即属于后者利用股指期货的增强策略。
由于股指期货价格反映了未来股票价格，当期价格会与其现货价格存在一定差异。期货与现货价格由于交割制度的存在会在接近交割日时趋于收敛，因此投资于期货连续合约的实际收益与标的指数的收益将存在差异，我们通常将这个差异称为展期收益/成本（Roll Profit/ Cost），其主要来源于期货基差收敛的过程。股指期货基差策略期望获得期货合约与现货合约的收益率之差作为增强的主要来源，而其股指期货本身又能够追踪相应指数表现，不必担心跟踪一篮子股票权重造成的误差。
基差如何影响策略与产品
股指期货基差对市场策略的影响可以分为多空两个方面，期指空头的亏损来源和多头持仓收益的来源是基差贴水的一体两面。股指贴水越深，则更利好多头仓位，利空空头仓位，反之贴水越收敛甚至升水，则更加利好空头仓位利空多头。我们将可能受到影响的策略按照是否对冲和仓位多空划分成四个象限，分析每个象限的策略会受到的影响。
图表1：期指策略的主要维度
资料来源：中金公司研究部
► 多头持仓：主要包括雪球发行、卖出看涨期权和指数增强策略：对冲类型包括发行雪球产品与买入看跌期权以及卖出看涨期权，均具有负delta，所以需要持有股指期货多头来对其风险进行对冲，基差贴水会使得以上多头策略获益；对于非对冲类型的期指多头策略如指数增强策略来说，期现收敛则是其中最重要稳定的收益来源之一。
►空头持仓：主要包括卖出看跌期权、买入看涨期权、量化中性对冲策略：此时期权仓位delta为正，底层资产价格与期权价值同向变动，因此需要持有相应期指空头合约。而持有股指期货的空头会因为基差贴水产生亏损，升水获得收益。
图表2：买入欧式看跌期权delta与对冲：需持有股指期货多头
资料来源：中金公司研究部
基差对于多空双方的影响基本是对称的。在长期贴水环境下，股指期货的多头持仓如基差增强策略会长期获益，而持有期指空头的策略如量化中性策略则会承受相应对冲成本。因此对于基差的研究只需针对单边策略即可，理论上来说另一侧的基差对策略冲击只需相应取相反数即可。下文仅针对基差对于基差指数增强策略的影响，也即股指期货多头策略进行详细分析。
基差收益：以增强策略为例
由于我国A股市场缺乏相应现货做空机制，股指期货长期处于贴水状态，在7月底IM上市前又以IC贴水程度最深。因此基差增强策略主要通过持有IC多头获取股指期货与现货价格收敛的收益率差来获取增强效果。基于上述特点，基差指增策略优劣势均较为明显。该策略的损益主要来源于三个部分：1）股指期货与现货逐渐收敛过程中的基差贡献的部分；2）股指期货对应指数本身的波动；3）持有股指期货只需要最低8%的保证金即可，余下大比例资金可以投入低风险高流动性产品进行现金管理。
图表3：基差增强策略损益主要来源
资料来源：中金公司研究部
第一部分是基差增强策略是否可以获得增强的关键点，因此我们主要讨论期限收敛给基差增强策略带来的增强部分收益，增强部分的收益计算主要有期现收益差和展期收益损益两种方法。
增强部分计算方法
由于股指期货合约存在交割日，随着日期不断推进，当月合约到期时，次月合约会变为新的当月合约，而新的次月合约则会重新上线或由季月合约补位。因此想要长期持有单种到期期限的合约（如当月合约）则需要在合约到期前或到期当日卖掉该种合约，买入下一期限合约，也即是股指期货的展期操作。
图表4：股指期货展期示意图
资料来源：中金公司研究部
基差增强策略的增强相对收益一般使用两种方法计算：第一种是股指期货与现货收敛造成的期货价格相对指数价格上涨的部分，此时关注的指标为年化基差率，方法为计算期指合约收益率与指数收益率之差；第二种是考虑卖近月买远月赚取滚动收益（Roll down yield），仅考虑远月和近月合约的价格差异（跨期价差指标）。
股指期货展期时获得的收益和展期后合约价格和现指价格的收敛应当是股指期货贴水的一体两面，只有展期时远端合约价格比近端价格更低时，才有持有合约不断收敛于指数的现象出现，所以需要注意的是不能同时将以上两种收益重复计算，以上两种方法计算的展期损益应该基本一致，可以任选一种作为滚动持有期指策略的损益，我们认为第一种方法相对更加准确直观，因此本文采用第一种算法计算相关收益率。
图表5：展期价差和期现收益率差是基差损益的两种表现形式
资料来源：中金公司研究部
投资于期货连续合约的实际收益与标的指数的收益存在差异，我们通常将这个差异称为展期收益（Roll Profit）或展期成本（Roll Cost），展期收益来源于期货基差收敛的过程。长期以来股指期货的空头力量大于多头力量，导致股指期货贴水，贴水环境下，在合约临近到期的基差收敛过程中，股指期货多头可以获得展期收益，空头则面临展期成本。具体计算公式如下：
图表6：滚动持有期指损益计算方法
资料来源：中金公司研究部
优势：更高的夏普比率
基差增强策略的优势在于收益稳定，夏普比率高。由于基差增强策略收益一般只依赖于股指期货与指数之间的价格差，而这种价格差的背后的多空力量较为稳定，因此基于基差的增强策略收益曲线也相对平稳，回撤和波动率更小。而基于主动选股的增强策略收益高度依赖于选中的一篮子股票的表现，波动率和回撤相对更大。
图表7：基差增强与选股增强
资料来源：中金公司研究部
我们使用市场上公募基金的中证500指数增强策略净值编制成选股增强净值指数，代表了市面上中证500选股指数增强策略的平均收益。中金量化500增强模拟组合我们在之前的《量化多因子系列（2）：非线性假设下的情景分析因子模型》中推出，2020年及以前为样本内表现，2021年及以后为样本外表现。
图表8：增强策略收益曲线对比
资料来源：Wind，中金公司研究部，注：截至2021-12-31，中金量化500增强模拟组合样本外范围为2021年及之后
图表9：IC当月合约基差增强收益统计
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表10：500指数增强综合收益统计
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表11：中金量化500指数增收益统计
资料来源：Wind，中金公司研究部，注：2021年数据为组合样本外表现
图表12：指数增强收益表现统计
资料来源：Wind，中金公司研究部，注：截至2021-12-31
公募选股增强策略7年来平均年化收益7.4%，夏普比率1.39，而基差增强年化收益、夏普分别为14.2%和3.38，是市面上选股增强策略的两倍左右。虽然中金量化500指数增强策略年化收益较高，年化收益为17.1%，但其对应波动率也较大，导致夏普比率仍不及IC的基差增强策略。
分年度来看，选股增强统计在遇到系统性风险时如2018、2019和2021年时由于未全部覆盖的风险暴露而发生回撤。在上述500选股增强平均收益表现中2019年收益率转负，但对于IC基差增强来说仍有11.5%的年化收益率。
从稳定性的角度来看，基差增强策略有明显的优势。对比选股增强策略，基差增强的年化波动率比平均选股增强和中金量化选股增强低1个和3个百分点，而最大回撤仅有平均选股增强表现和中金量化选股增强的不到1/5和1/4，稳定性优势较为显著。
劣势：较小的策略容量
基差增强策略的劣势也同样明显，目前政策对于股指期货投机交易的总持仓仍有严格限制，对于IH、IC与IM来说单一客户单合约投机交易总持仓不得超过1200手，对于IF限制为5000手。且对于公募基金来说，《证券投资基金参与股指期货交易指引》[1]规定一般情况下基金在任何交易日日终，持有的买入股指期货合约价值，不得超过基金资产净值的10%。这些限制都在一定程度上限定了基于基差的增强策略容量。
图表13：股指期货规则限制
资料来源：上交所，中金公司研究部，注：截至2022-08-19
按照一手股指期货100万元来估算，单一客户单合约的总持仓不能超过12亿。对于IC品种来说，四份合约的总持仓应不超过48亿元。对于其他三类股指期货合约来说限制总体类似。但由于目前政策规定每日下单和每手下单限制等交易所规定的同时存在以及非主力合约的流动性成本问题，实际的可交易总量应远低于总持仓的限制。
基差的拆解与预测
股指期货会与其现货价格存在一定差异，这种期货现货价格之差我们称之为基差。基差本质上是股指期货价格与现货价格偏离的程度，我们认为基差主要会受到三种因素的影响：分红、套保与市场情绪。我们尝试从以上这三个方面拆解基差并对其周度变化做出预测。
影响基差的三因素：分红、套保与市场情绪
股指期货基差本质上为期货价格与其现货价格的价格之差，而期货与现货价格由于交割制度又会在接近交割日时趋于收敛，因此投资于期货连续合约的实际收益与标的指数的收益将存在差异，我们通常将这个差异称为展期收益/成本（Roll Profit/ Cost），其主要来源于期货基差收敛的过程。对于股指期货而言，影响基差的因素主要由套保交易产生的多空力量，情绪与分红预期影响。
图表14：影响基差三大因素
资料来源：中金公司研究部
股票分红预期
按照中证指数及上证指数的编制方法规定，当成分股分红时（在除息除权日），不会对指数做额外修正，而是让指数随成分股股价的除息除权而自然回落。由于期货交易的是对到期日标的价格的预期，合约到期日前的成分股分红会提前反映在基差的贴水中。分红发生后指数点位朝现货价格回落，因此分红导致的股指期货贴水不会带来展期收益/成本。只有剔除分红导致的贴水后，基差率与年化基差率才能充分反映持有合约到期面临的展期收益/成本。
由于公司分红是三种影响因素中较容易剥离的部分，我们尝试将分红因素使用股息点指数进行剥离。分红上市公司大多在年报披露分红预案，并在之后的1-2个月内实施，因此分红实际发生集中在每年的5-8月份，季节性较强，导致股指期货基差也呈现规律的季节性变动。但实际上我们发现即使剔除分红后的年化基差率仍有明显的季节性规律。
图表15：分红数据不能完全解释基差的季节性特点
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表16：期货价格与分红关系
资料来源：Wind，中金公司研究部
我们认为市场对分红预期的期望与实际分红的偏差，造成了在剔除历史分红之后当季年化基差率月度平均仍有较为明显的季节性。我们将季度数据设置成哑变量的形式，将其作为自变量作线性回归，发现回归结果显著,且第二季度相关性绝对值最高，符合之前剔除分红因素后仍具有较显著季节性的假设。
图表17：季节性线性回归结果
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表18：季节性回归后的残差月度均值
资料来源：Wind，中金公司研究部
套保多空力量
套保需求影响基差的中长期趋势变动。股指期货的空头套保需求主要来自市场中性策略，市场中性产品的规模和净值是观测空头套保需求的重要指标。我国目前有IH、IF、IC和IM四种股指期货，分别挂钩上证50指数、沪深300指数、中证500指数和中证1000指数。由于IC挂钩的中证500指数覆盖的是私募量化策略主要覆盖标的，也即中小盘股，因此IC主要是私募中性策略的主要做空工具；而IF挂钩的沪深300指数则属于公募基金的偏好持仓范围，因此IF属于公募中性策略的主要做空工具；而IH由于历史贴水率相对较浅，空头成本较低，常作为打新或定增策略的对冲工具。
图表19：主流宽基指数期货特点与定位
资料来源：中金公司研究部
图表20：宽基指数期货当季年化贴水率对比
资料来源：Wind，中金公司研究部
近年来由于量化策略规模的增长，量化中性策略产品数量也随之上升。量化中性策略一般需要做空股指期货来对冲市场风险。当股指期货的空头力量到达一定程度时，相应期指的基差即表现出长期贴水的特征，这也是在挂钩中证500指数的IC合约上观察到的现象。由于基差贴水将会给多头带来期现收敛的收益，2019年后雪球结构产品由于其从基差贴水中获得高额收益的对冲特点而大受欢迎，在经历规模快速上涨后，其所需要的股指期货多头力量将中性策略的空头力量削弱了相当一部分。但由于其场外衍生品的特性和过于复杂的风险暴露，监管很快发声限制了雪球产品规模的进一步提升，在当前政策对于场外衍生品的约束下，目前IC合约的空头对冲力量仍强于多头。
图表21：私募中性产品新增月度数量
资料来源：朝阳永续，中金公司研究部
图表22：可能包含雪球产品的股票场外衍生品规模
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表23：IC合约基差主要套保多空力量
资料来源：中金公司研究部
值得注意的是，我们认为在IM上市之后当前IC合约的定位和发展在一定程度上出现在IM中重现，而IC的贴水率则将相对IM上市前略微收敛。在《中证1000股指衍生品上市可能对市场带来哪些影响？》中我们提到，中证1000的中证1000指数成分股内有效量化因子的占比较高，高于上证50、沪深300和中证500指数。另外中证1000内的有效因子中以技术类型的因子为主，量化因子模型在中证1000指数上的超额收益空间更大，我们认为基于中证1000的量化中性策略将更受市场青睐。
图表24：中证1000有效因子占比在主流宽基指数中最高
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表25：中证1000公募指数增强产品平均年化超额收益最高
资料来源：Wind，中金公司研究部
基于以上原因，在IM上市后挂钩中证500指数的量化中性策略将逐步向中证1000转移，导致中性策略的对冲盘IC空头相应转移至IM，这一改变可能使得IC的卖盘压力减少，贴水率收敛。贴水率收敛可能导致包括雪球发行、指数增强等一系列从IC贴水获益策略与产品收益率下降，当基差收益下降后500规模雪球降低，对冲IC多头力量减弱，贴水逐渐扩大直到与500中性策略空头力量形成新动态平衡。但我们认为长期来看IC对比以前应略升水，而上市的IM将与IC历史贴水率持平甚至比IC历史贴水更深。
图表26：IM上市影响IC贴水传导机制
资料来源：中金公司研究部
我们认为IM上市将占有IC相关策略的相当一部分地位，取代现有包括中证500挂钩的雪球产品、指数增强策略等多种从期现收敛获益的策略和产品。但长期来看IM将吸引更多增量资金入场，IC仍将保留部分策略份额，长期基差率最终处于IF与IM之间。
图表27：IM当季合约年化基差率最深
资料来源：Wind，中金公司研究部
市场交易情绪
市场情绪决定了基差的短期波动。市场情绪变化引起的投机性交易往往导致股指期货基差与现货指数涨跌呈现一定相关性，该现象主要是由于短期市场情绪的动量性质造成的，期货投机交易方认为该指数短期上涨或下跌走势会进一步扩大，因此期货价格会朝现货价格短期趋势的方向进一步运动，导致基差贴水的收敛或扩大。此外，超预期事件驱动市场大涨大跌时，基差往往也会随之会有较大波动。
值得注意的是在2019年后中证500的指数收益率和IC当季年化基差率滚动的同期相关性开始快速下跌，从最高接近70%逐渐下跌到近期的-26.8%，即指数的涨跌与基差由开始的高度正相关逐渐转变为负相关性，这与情绪驱动期货价格变化的逻辑相反。所以影响基差的市场情绪因素近年来开始很大程度上受到类雪球的场外产品规模的影响，而不能单独使用市场涨跌动量对基差短期波动进行解释。
图表28：中证500指数10日收益率与年化基差率2021年转为负相关
资料来源：Wind，中金公司研究部
我们认为这种相关性变化和雪球产品的规模在2019和2020年后逐渐上升有较大关联。我们在《雪球产品对市场波动的影响真有那么大吗？》提到雪球发行方为对冲其市场delta风险，需要持有一定IC合约并进行“高抛低吸”的对冲模式，因此在市场未发生极端下跌行情的情况下需要在市场上涨时卖出而在下跌时买进，于是造成IC的价格与中证500指数的变动方向产生反向，进而导致基差和指数收益率呈现负相关。
图表29：股票场外衍生品规模逐渐上升
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表30：雪球产品“高抛低吸”对冲特点
资料来源：Wind，中金公司研究部
利用期指客户持仓预测基差率
我们尝试将基差按照以上三因素对期指基差进行分解并尝试对基差的未来绝对水位和相对变化做出预测。分红方面我们使用季度哑变量数据作为分红或季节性因素代理，在套保数据方面我们使用股指期货前20位客户持仓数据和私募基金新成立中性产品数量，情绪方面我们使用股指日收益率和5日收益率以及滞后一期的基差率作为动量情绪指标，再使用《量化择时系列（1）：金融工程视角下的技术择时艺术》中构造的相对强弱支撑QRS指标和指数历史表现作为市场情绪指标，尝试预测年化基差率的绝对大小和下一周的相对涨跌幅度。
图表31：基差预测变量选择
资料来源：Wind，朝阳永续，中金公司研究部
首先从自变量的相关性来看，除前二十大客户买卖仓位数据相关性较高之外，其他变量的相关性都较低。值得注意的是前二十股指期货客户多空仓位差与新增中性策略产品数量也有较高的负相关性，主要是由于新增中性策略产品数越高，需要用来对冲的空头仓位相对上升，进而导致多空仓位差值下降。
图表32：基差预测自变量相关系数
资料来源：Wind，朝阳永续，中金公司研究部
接着我们将本期自变量与下期的年化基差率取周度均值并进行滚动拟合，测试以上变量的预测表现。我们将预测目标设置成两类：1）周度年化基差率涨跌二分类以及2）周度年化基差率绝对大小二分类。
考虑到基差率日度波动较大，且考虑到交易成本与流动性冲击，作为对冲和收益增强工具的股指期货日度调仓意义有限，我们主要预测周度基差率变化。又因为近月年化基差率常距离交割日太近，年化处理后导致数据波动性太大，也不宜作为年化基差率的代理，因此我们选取较为稳定的当季基差率计算年化基差率作为我们预测的目标。由于2015年-2016年市场波动较大，且IH和IC刚上市历史短，基差率波动更大，对于我们的预测有较大干扰，所以本文仅使用2017后的基差数据进行测试。
图表33：期指当月合约年化基差率临近交割波动过大
资料来源：Wind，中金公司研究部
预测周度基差率
我们使用上述自变量滚动预测下一期周度基差涨跌或绝对值：
► 周度相对涨跌：预测相对涨跌方面，IH/IF/IC分别可以得到平均样本外周度准确率57.2%/55.8%/56.7%。为防止过拟合我们使用逻辑回归模型来滚动预测基差周度涨跌，每期使用120周数据，回看历史108周数据，预测未来12周的涨跌率。
► 基差绝对水平：对于IH/IF/IC的基差率绝对大小分界线，我们选择每一期滚动的训练集的基差率的中位数，若超过该中位数则设置为1，否则设置为0，以使得样本预测目标尽量平衡，IH/IF/IC分别可以得到平均样本外周度准确率64.1%/46.4%/75.9%。
预测结果如下：
图表34：IH相对涨跌周度滚动准确率
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表35：IH绝对涨跌周度滚动准确率
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表36：IF相对涨跌周度滚动准确率
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表37：IF绝对涨跌周度滚动准确率
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表38：IC相对涨跌周度滚动准确率
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表39：IC绝对涨跌周度滚动准确率
资料来源：Wind，中金公司研究部
从滚动预测结果来看，虽然预测基差绝对大小的平均准确率更高，但由于其样本外正确率波动过大，不宜作为合约配置参考，我们下文仅使用相对周度涨跌预测值来计算基于预测值的合约选择策略。
基差增强收益：展期与贴水
基于股指期货的特点，我们认为基差增强策略收益的影响因素主要分为两个部分：展期时点选择和基差波动。经过测试我们发现前者对策略整体收益影响较为有限，更多仍是受到基差本身的绝对深度和变化的影响。
展期时点选择对收益影响有限
基差率或者年化基差率所能代表的仅仅是对持有具体某一合约至到期时的展期收益，实际的展期中会连续持有多张合约，且一般不会持有合约至到期交割，所以年化基差率并不能完全等同于展期收益/成本，涉及多合约展期需要根据具体交割时点的不同具体计算展期损益。我们测算在剔除交易费用和流动性冲击成本（单边3bp）后，IF、IH和IC三种股指期货在近月到远月换仓操作，采用在交割日前不同换仓时点的策略累计收益净值如下。从结果中不难看出换仓日对于整体收益曲线影响有限，更大的收益影响来源仍来自于股指期货与现货的期限收敛带来的收益/成本。
合约换仓时点的选择对于贴水较浅的IH合约影响较大，对比交割日换仓提前3天换仓可带来110bp年化收益率的提升。对于贴水相对较深的IF和IC来说整体提升有限，且单调性不完全一致，如交割日换仓在2016和2017年仍能取得较高收益，而2019年后交割日换仓的收益下降明显。我们认为其主要原因与基差环境变化和交割日换仓交易的拥挤度提升有关。
图表40：IH合约展期收益曲线
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表41：IH合约期现收益差统计量
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表42：IF合约展期收益曲线
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表43：IF合约期现收益差净值曲线
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表44：IC合约展期收益曲线
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表45：IC合约期现收益差净值曲线
资料来源：Wind，中金公司研究部
对于IF和IC合约来说，夏普最优的展期日是交割日前2天，也即每个月第3个周三将当月合约卖出转换到次月合约，IH需再提前一天。从年化收益率角度来看，最优展期日均为交割日前3天，也即每个月第3个周二将当月合约卖出转换到次月合约。
值得注意的是，即使转换展期日进行换仓会带来相对更高的年化收益，但收益率的提高以及稳定性均相对有限。我们认为在交割日前换仓更大的意义在于避开交割日的拥挤单向交易，在一定程度上减少流动性冲击带来的成本。
基于基差预测的合约切换提升收益
上一节我们发现股指期货合约的展期时点选择对于最终股指期货合约相对现货的收益率的影响有一定提升，但提升的效果并不十分显着。对于股指期货合约超额收益更多还是受基差率本身的影响，我们在这一节尝试用前文对于周度基差率涨跌的预测来指导月度和季度期货合约的切换，以期得到更高的策略收益。由于中证500指数期货历史数据相对较久且贴水较深，下文研究主要以中证500股指期货合约为基础策略工具。
测试结果发现，综合考虑收益率和流动性成本，若需要期指多头持仓，应该在相对高基差环境下选择当月合约作为多头收益率更高，在相对低基差环境下选择当季基差。我们假设已知每周基差涨跌或已知基差相对某个值的大小，切换不同持仓，假设手续费和流动性成本之和为万分之三，我们发现基于不同基差判断切换持仓仍能有效获得更高收益。
我们统计了在当月合约收益率占优的天数何当季合约占优的天数的基差统计，发现他们都近似于正态分布，Shapiro-Wilk正态测试表明两样本正态性均显着(P<0.05)。我们进一步对其进行双样本t检验发现当月合约占优的基差基差率要比当季合约基差率显着更低，即统计学意义上来说，在基差相对贴水时，选择当月合约可获得更高收益，而在相对升水时，选择季月合约可获得更高收益。
图表46：不同合约收益率占优时基差情况
资料来源：Wind，中金公司研究部
图表47：基于周度基差预测的合约择时收益
资料来源：Wind，中金公司研究部，注：数据截至2022-08-19
图表48：基于周度基差预测的合约择时收益统计
资料来源：Wind，中金公司研究部，注：数据截至2022-08-19
我们使用上一节对于基差相对涨跌的预测值选择当月合约或者季月合约。当在基于周度基差涨跌选择不同合约时，总收益要高于仅持有单合约的收益，总体风险相对更低。当月合约相对现货收益率优化后的年化超额收益达到9.7%，高于当季合约年化超额收益率9.0%以及当月合约年化超额收益8.3%。稳定性方面，年化波动率除当月合约外也优于其他单个合约。夏普比率也高于单个合约的总体表现。我们认为基于基差预测的合约配置策略对于基差增强策略可以进一步提升单合约的增强效果，并且可以在一定程度上保证策略总体的稳定性。
[1]https://www.amac.org.cn/governmentrules/czxgf/gfxwj/gfxwj_gmjj/gfxwj_gmjj_tzyz/201912/t20191222_7487.html
文章来源
本文摘自：2022年8月25日已经发布的《衍生品系列报告（3）：期指基差策略的“一二三”》
郑文才 SAC 执业证书编号：S0080121120041
周萧潇 SAC 执业证书编号：S0080521010006 SFC CE Ref：BRA090
刘均伟 SAC 执业证书编号：S0080520120002 SFC CE Ref：BQR365
王汉锋 SAC 执业证书编号：S0080513080002 SFC CE Ref：AND454
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