菜籽油1009和豆油1009套利的程序化交易

1、菜籽油1009和豆油1009套利的程序化交易一、 跨品种套利跨品种套利主要是指在相关性高的期货合约之间相同交割月份之间的套利，其套利的基本原理是在两者价差不合理的时候买入被价值被低估合约同时卖出价格被高估的合约，在不合理价差向合理价差回归的过程中获利。但是在实际的操作过程中，往往由于难以对价差所处的区间进行一个明确的判断，即价差是处于合理的波动区间还是超越合理的波动区间，判断的失误从而导致套利交易的失败是套利交易中经常面临的一个主要的问题。因此如何比较明确的对价差所处的区间进行合理的判断是进行跨品种套利的一个前提条件。依据计量经济学的分析模型，对基差进行统计性分析，明确基差出现的概率和波动范围

2、，制定相应的操作策略，从而能对套利操作产生一个比较明确的指导。二、 菜籽油1009和豆油1009套利的可行性分析2.1 菜籽油1009和豆油1009的相关性分析 两个品种是否具有相关性以及多大程度的相关是进行跨品种套利的先决条件，不同的相关程度决定套利的开仓比例和风险收益分析，进行跨品种套利之前必须对套利进行相关性分系。通过分析，菜籽油1009和豆油1009具有极强的正相关性，分别对不同周期的相关性进行测试，结果表明在周、日、小时、15分钟的周期上，相关系数分别为0.96、0.85、0.978、0.991。较强的正相关说明套利的二者价格变化的一致性较强，价差的波动范围较小，套利风险相对较小，但

3、套利收益也相对较小。2.2从合约的流通量分析菜籽油在上市以来，成交日趋活跃，持仓量和成交量稳步放大，品种的逐步成熟吸引了更多的市场主体参与菜籽油期货交易，与豆油、棕榈油成为我国油脂的“三驾马车”。目前菜籽油的日均成交量为100000手左右，持仓量120000手左右，相对较高的成交量和持仓量非常有利于套利单子的进出，也意味着套利交易的滑点成本较小。2.3 从供给和需求的影响因素上看首先，从消费上看，二者同为国内主要的油脂消费品种，有极强的相互替代性，决定二者的价差不可能无限制的偏离，在长期看来二者在不同时期应该处于不同的均衡区间内；其次，从供给上看，影响二者价格的主要因素不同，我国是世界油菜籽主

4、产国之一，对进口的依赖性偏低，菜籽油价格波动相对稳定，但是国内大豆的供给主要依靠进口，不确定的因素较多，价格变动较大，这也导致了两者的价差频繁波动。价差的频繁波动套利的建仓提供了良好的契机，极强的相互替代关系又为套利提供了保障。三、菜籽油1009和豆油1009套利的程序化交易三、套利的程序化交易程序化交易是近年随着计算机和网络的发展而兴起的，主要原理通过事先编好的计算机程序在行情和交易系统之间建立连接，当行情变化满足开平仓的条件时，交易系统自动发出交易指令。套利交易是建立在基差不合理的基础上，一方面当两合约价格激烈变化的时候，价格变化时间很短而且幅度很大，套利时机稍纵即逝。如果仅仅从直观看判断

5、套利机会，往往很有可能产生误差；另一方面是套利开仓的头寸和套利平仓是对两个合约同时进行操作，单纯手动下单比较繁琐且成功率不高，往往因为一边价格的不合理而导致套利交易的失败，而程序化交易可以根据交易者的思想计算出入市点，由计算机严格按照策略，实时监测，计算准确，从而保证第一时间抓住套利机会。因此利用程序化交易进行套利交易就十分必要。3.1 套利程序化交易的策略目前，主要的套利模型有两种，即统计套利和趋势套利。趋势套利主要认为基差在一定时期内会延续原来的趋势，价差会逐步发散；统计套利认为价差应该围绕其均衡价格上下波动，当价差脱离均衡价格范围一定区域后，虽然价差相对于均值区域的偏移有可能进一步扩展但

6、最终将以极大的概率在较短的时间内回归到均值附近。价差对均值地带的反复穿越和回归就是统计套利的主要内容。由于菜籽油和豆油高度的相关性以及二者同于油脂品种有着极强的替代性，决定其基差应该有一个相对合理的均衡区间，套利的主要操作就是基于不合理价差向合理价差的回归，因此，二者之间的套利属于统计套利的范畴。3.2 套利程序化交易模型的设计步骤统计套利的核心就是确定均衡价格和正常波动区间，利用统计学的相关模型原理，可以得到均衡价格（M）和正常的波动区间（V），其一般的设计步骤如下：1. 依据相应的数学模型，对价差进行统计性分析，明确价差的分布概率，得出价差的均值（M）和方差(V),2. 根据均值和方差确定

7、价差的波动区间及套利区间；3. 根据价差出现的概率和风险收益率确定开仓和平仓条件； 4. 添加数据，对模型进行评估和修正，计算新的均值和方差；3.3基于基差正态拟合分布的程序化交易模型3.3.1 基差出现的概率分析对菜籽油和豆油日收盘价的基差进行描述性频率分析，得出基差小于538的概率为10%，基差大于670的概率也为10%，进行正态拟合分布后，得到均值为608，方差为51，峰度系数-0.026，偏度系数-0.001，基本上符合正态分布，因此，可以根据分析结果制定相应的交易策略。图一、日收盘价基差的正态拟合分布图3.4程序化交易的具体操作策略基于以上的分析，制订以下具体的操作策略（套利比例2：

8、1，即2张菜籽油对应1张豆油）；1. 设定价差的合理波动区间，波动上边界为710（M+2V）,下边界为506（M-2V），相应的胜率为95%；2. 若价差大于710，卖开菜籽油买开豆油；若价差小于506时，买开菜籽油卖开豆油；3. 当价差回归均值附近时608，套利单获利平仓；4. 设定止损，当价差大于761(M+3V)时，买平菜籽油卖平豆油；当价差小于455(M-3V)时，卖平菜籽油买开豆油；5. 备注：价差突破M±V时，向均衡价值的回归概率为68%；价差突破M±2V，向均衡价值的回归概率为95%，价差偏离均衡价值越远，套利的收益就越大，胜率也就越高，但是可交易的频率就小，

9、若把波动区间设定为M±V，则交易频率大幅增加，但相应的止损和手续费成本也会增加。 图二、基差的分布图及相应的操作区间3.5 套利模型的程序化交易的代码（基于文华财经Mytrade2009）四、交易模型的效果检验4.1样本内数据检验(2009-11-22010-2-26，日收盘价)样本内数据检验结果总收益套利次数平均收益盈利次数亏损次数最大盈利收益率7003233302604.6%开仓日期平仓日期开仓价差平仓价差操作盈亏09.11.3009.12.09588644买RO卖y24009.12.2910.01.22558618买RO卖y26010.02.1110.02.25564612买R

10、O卖y2004.2样本外数据检验（2010年3月1日2010年4月16日）样本外数据检验结果总收益套利次数平均收益盈利次数亏损次数最大盈利收益率6502325203304.3%开仓日期平仓日期开仓价差平仓价差操作盈亏10.03.1510.03.19522594买RO卖y32010.03.2310.03.30676602卖RO买y330从上面的分析结果可以看出，套利模型的胜率很高，但是可交易的次数很少，这是由于套利模型所采用的置信区间偏高（概率在95%），同时盈利额度也比较小，这主要跟菜籽油和豆油的二者极高的相关性有关，盈利偏小风险也偏小；因此不同的投资者可以根据自己的风险偏好和交易习惯来设定不同的置信区间，以获取更好的交易结果。五小结1.本文所给出的套利模型仅仅是基于对基差概率分析的基础上，模型比较简单，交易机会偏少，盈利率偏低但是相对稳定，若想提高交易频率，可以进一步的利用计量经济学的ECM模型或者GARCH模型对基差进行进一步的分析，以获取更优的套利区间。2. 菜籽油和豆油的套利交易是一种风险小、收益稳定的交易方式。在一般情况下，合约间价差的变化比单一合约的价格变化要小得多，且获利机会和风险大小都较易于估算，适合比较稳健的投资者参与；3. 本文套利模型主要基于历史差价变化具备一定的规律“即历史会重演”。大多数情况下，其基差变化会在一定幅度内波动，极少有差价突破其上