随着国民经济的持续发展,钢铁的需求日益增大。同时,铁矿石作为冶炼钢铁的原材料,需求量不断增长。我国铁矿石主要来源于国外进口,同时我国铁矿石的消耗量和进口量居全球首位。鉴于此,铁矿石价格的波动对我国国民经济的发展影响甚大。然而,中国一直是国际铁矿石价格的被动接受者,这对国内相关行业的发展影响颇重。就冶炼工序而言,钢铁为焦炭和铁矿石的冶炼产物;就产业链而言,钢材期货作为焦炭期货和铁矿石期货的上游产品,三者可以进行套保交易,抵御市场波动风险。但是现有关于钢材产业链期货跨品种套利策略研究成果主要集中于对焦炭和螺纹钢两种期货间进行跨品种套利。因此,本文研究钢材产业链跨品种套利是理论研究的有益补充,将国内钢材产业链的跨品种套利策略研究从两种期货间套利扩展为焦炭、铁矿石和螺纹钢三种期货品种间的跨品种套利策略研究。本文总结和梳理现有国内外期货套利研究成果,并从套利方式和套利策略角度进行分类阐述,归纳现有理论成果研究的不足之处,明确研究方向。首先,详细介绍了期货跨品种套利理论和神经网络模型基本概念,重点描述了BP神经网络模型和NAR动态神经网络模型的网络结构和运行原理;其次,描述了焦炭、铁矿石和螺纹钢期货价格波动状况,运用Johnsan协整检验的方法验证三者之间存在的长期关系;然后,详细介绍了组合期货套利头寸的设置、交易费用、保证金、交易规则和样本区间分类;最后,两种不同模型的套利策略通过设置不同的开平仓阈值进行对比研究。实证研究结果表明,BP神经网络模型套利策略和NAR动态神经网络模型套利策略均取得正向收益,但二者的差异主要体现在以下几方面:一、就样本数据拟合效果而言,无论是样本内数据还是样本外数据,NAR动态神经网络模型拟合效果均优于BP神经网络模型;二、就套利精确性而言,NAR动态神经网络模型套利策略精确性要高;三、就受数据影响而言,NAR动态神经网络模型受数据影响最小,随着样本数据的不断增大,预测效果更好;四、就总收益率而言,无论是样本内数据还是样本外数据,NAR动态神经网络模型套利策略均优于BP神经网络模型套利策略。本文的创新点主要集中以下几方面:一、现有期货研究成果所涉及到的对象主要为农产品期货、原油期货及其衍生品期货,对于其他期货研究较少。此外,2013年大连商品交易所推出了铁矿石期货,因此现有关于铁矿石期货套利研究成果较少。因此,本文的研究是对铁矿石期货套利的有益补充;二、国内进行期货套利研究的策略主要可以分为两大类,均值回归套利策略和神经网络模型套利策略。前者侧重于研究期货合约间的长期均衡关系,后者侧重于研究期货合约间的短期波动。本文将上述两种套利策略有效结合,研究期货合约间长期均衡关系的同时研究期货合约间的短期波动;三、国内学者利用神经网络模型来研究期货套利策略的成果较少,所采用的神经网络套利模型比较单一,主要以BP模型为主。本文将运用BP神经网络模型和NAR动态神经网络模型对焦炭、铁矿石和螺纹钢期货进行跨品种套利策略对比研究。