我国资本市场上首个金融期货品种沪深300股票指数期货合约于2010年4月16日在中国金融期货交易所上市。由此,中国资本市场将会进入双边交易的时代,从而改变之前的单边盈利模式。在股指期货推出之后,投资者既可以做多,也可以做空,还可以通过多空双向交易等同时获得利润,因此推动投资者的多元化。而期货特有的价值发现,套期保值,优化资产配置等优点使中国资本市场的结构趋于均衡和稳定。股指期货的推出开启了中国对冲基金的元年,多种投资策略也将应运而生,而套利策略是投资策略中最主要的一种。对于股指期货市场中套利交易的评价,特别是对股票现货市场波动性的影响,虽然目前的研究尚未达到完全统一,不过主流观点仍然认为,套利交易并没有导致股票现货市场的波动性增大,相反的是,套利交易行为起到了稳定股票现货市场的作用。这是由于套利交易行为有助于价格发现功能的有效发挥以及套利交易行为有助于市场流动性的提高。因此,套利交易行为对于我国股指期货市场的健康发展是至关重要的。套利者在我国股指期货市场参与者中比例的增加,有助于抑制市场的过度投机。在我国,目前仅仅推出的沪深300股指期货合约,针对跨市套利和跨品种套利,由于很难找到对应的金融期货市场和金融期货产品来实现这两种套利,所以这两种套利在我国股指期货市场操作性不高。因此本文仅讨论我国股指期货市场中的跨期套利。根据买卖合约的交割月份及买卖方向的差异,股指期货跨期套利的方式主要可以分为牛市套利、熊市套利和蝶式套利三种。为简便起见,本文仅讨论主力合约和次月合约构成的跨期套利时间段。首先,如果套利者判断近月合约价格的上涨幅度将会大于远月合约价格的上涨幅度,或者近月合约价格的下跌幅度将会小于远月合约价格的下跌幅度,就可以采取买入近月合约的同时卖出远月合约进行套利交易。这样的套利方式就称为牛市套利,即判断远近合约价差将会进一步缩小的时候,进行买入近期合约而卖出远期合约的策略。相反,如果套利者判断近月合约价格的下降幅度将会大于远月合约价格的下降幅度,或者判断近月合约价格的上涨幅度将会小于远月合约价格的上涨幅度的时候,就可以采取买入远月合约的同时卖出近月合约进行套利交易。这样的套利方式称为熊市套利,即判断远近合约价差将会进一步扩大的时候,执行买入远期合约而卖出近期合约的策略。而蝶式套利则是利用三个不同交割月份的期货合约价差进行套利交易,具体方法为由两个方向相反、共享居中交割月份合约的跨期套利组成,即是由一手牛市套利和一手熊市套利组合而成的。其次,按照价差变动的方向来看,股指期货跨期套利又可以分为正向套利、反向套利。正向套利是指远近合约实际价差高于无套利区间上限,套利者可以卖出远期期货合约,同时买入近期期货合约,当实际价格比回落到无套利区间之后,对远近合约同时进行平仓,获取套利收益。相反,反向套利是指远近合约实际价差低于无套利区间上限,套利者可以买入远期期货合约,同时卖出近期期货合约,当实际价格比回落到无套利区间之后,对远近合约同时进行平仓,获取套利收益。传统的基于持有成本理论的跨期套利,是以股指期货持有成本定价模型为基础的。持有成本定价模型是确定期货理论价格的基本方法,此模型认为股指期货的理论价格应该等于标的物的现货价格与持有至股指期货到期日所产生的持有成本之和,而远近股指期货合约的价差则等于远期合约的理论价格与近期合约的理论价格之差。因此,股指期货的跨期套利实际上是以期现套利为基础的。传统的基于持有成本理论的跨期套利假设股指期货市场接近有效市场且存在大量的套利者。这意味着市场上的投资者都是理性的,且获取信息的能力趋同,因此远近合约之间的价差会始终在较小的范围内围绕着它们的合理价差而波动。一旦它们的价差偏离了合理价差至一定范围,大量的套利者即会进行套利交易活动,使非合理价差迅速向合理价差收敛,而套利者从中获取利润。当计算出合理价差和无套利区间上限和下限的时候,就可以建立套利策略,而策略的实践方法,则是将策略程序化,形成系统策略。所谓程序化交易系统是指利用计算机技术,将策略设计人员的交易策略逻辑与参数,进行计算机语言编程,并将交易策略系统化。一般来说,系统化的交易策略包括模型(策略)的设计、风险动态管理技术、误差矫正反馈检验准确率、极快的下单速度这四部分。当市场出现适用于模型的交易机会的时候,系统化策略发出交易信号,快速下单并且按照预期离场获取利润；当市场走势违背于系统化策略的时候,系统做出及时止损并且对于预期误差,模型参数以及模型本身进行及时修正。对策略性能的评价是基于程序化策略测试的各项指标的解读,对之前建立的基于持有成本的跨期套利策略在样本IF1201和IF1202构成的跨期套利区间上测试出来的各项性能指标表明,基于持有成本的跨期套利策略在我国股指期货市场环境下是失效的。经过对样本序列进行的ADF检验以及自相关图检验,表明我国股指期货远近合约价差序列是非平稳的,造成序列非平稳的因素很多,跨期套利中的实际价差,本来就存在很多不确定性因素,加上目前我国股指期货市场发展尚不成熟,缺乏套利投资者并且存在大量的投机者,所以,当投机者对影响股指后市变化的预期存在明显分歧的时候,将使不同时间交割的远近股指期货合约价值预期存在较大差异,因此加剧了实际价差的波动。例如,当大量投资者在对影响未来股指现货的宏观经济基本面看好的时候,将会高估远月合约的价值,造成远近合约实际价差被高估。特别是当近月合约接近交割日的时候,由于近月合约将收敛于股指现货的价值,所以此时的的价差波动完全依赖于人们对远期合约价值的预期。基于统计的跨期套利是基于实际价差样本的统计特征来挖掘实际价差稳定性和变量间的长期均衡关系,从而制定相对客观的跨期套利模型,而无需对行情进行预计和估计而构建套利模型追逐利润的方法。股指期货跨期套利中常见的统计套利的方法主要有基于协整的跨期套利,基于GARCH的跨期套利。基于协整的套利思路如下：第一,对各序列进行处理,利用单位根检验检验序列的稳定性,一般大多数经济金融时间序列都是不平稳的,但若两个序列是同阶单整的,那么两个序列之间可能存在协整关系。第二,检验协整关系的存在,通过OLS回归后对得出的残差进行平稳性检验,如果残差是平稳的,则两个序列之间存在长期的均衡关系,基于协整的统计套利方法就可以实施。第三,根据对价差的统计分析来制定跨期套利的策略。而基于GARCH模型的套利思路如下：第一,用样本内数据进行GARCH模型的拟合。第二,用拟合的GARCH模型对样本外数据的方差进行估计。第三,根据时变方差的估计值制定套利的策略。本文给出的基于基本统计量的跨期套利策略,套利思路如下：第一,以上一个跨期套利时间段主力合约和次月合约的价差序列为基础,基于序列样本计算出它的基本统计量,即样本均值,样本标准差。第二,以得到的样本均值为本次套利时间区间的均值average和样本方差作为参数,并设置建仓系数Copen和平仓系数Cclose作为参数。建仓系数是指计算套利区间上限Bup和套利区间下限Blow的时候,乘以样本标准差δ的系数。第三,当实际价差大于套利区间上限的时候,我们预测价差将下降收敛,进行正向套利操作；当价差回归至套利区间上限,我们获取套利利润。相反,当实际价差小于套利区间下限的时候,我们预测价差将上升收敛,进行正向套利操作；当价差回归至套利区间下限,我们获取套利利润。此策略在国内主流程序化交易平台交易开拓者上实现,并在实践中也得到了有效性检验。