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“ETF 情绪温度计”系列研究(三) |
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ETF 情绪温度计——高频折溢价的基差预测能力 研究结论
前言:本篇报告为“ETF 情绪温度计”系列报告第三篇，作为整个系列 的延续与拓展，考察了 ETF 高频折溢价对基差的预测能力，也深入探 究了折溢价与基差相互关联的本质原因。
ETF 高频折溢价信号:折溢价信号分为两类，日内信号与日间信号。 日内信号仅基于当日的日内高频数据构建，具体涉及指标为“今收 VS 今开”、“今收 VS 今日平均”、“今收正负”;日间信号则关注折溢价在 相邻两个交易日间的变化情况，具体指标为“今收 VS 昨收”、“今收 VS 昨日平均”。
前言:本篇报告为“ETF 情绪温度计”系列报告第三篇，作为整个系列 的延续与拓展，考察了 ETF 高频折溢价对基差的预测能力，也深入探 究了折溢价与基差相互关联的本质原因。
ETF 高频折溢价信号:折溢价信号分为两类，日内信号与日间信号。 日内信号仅基于当日的日内高频数据构建，具体涉及指标为“今收 VS 今开”、“今收 VS 今日平均”、“今收正负”;日间信号则关注折溢价在 相邻两个交易日间的变化情况，具体指标为“今收 VS 昨收”、“今收 VS 昨日平均”。
- 基差的均值回复性质:由于期货市场与现货市场间存在套利机制，基差 通常在一定区间内上下波动。基于此性质，我们将每日基差与前一日进 行比较，得到预测次日基差变化的有效信号。
- 基差的交割日效应:根据金融学中的无套利定价理论，临近交割日期货 价格会向现货价格收敛，即基差趋向于 0。因此我们在期货主力合约临 近到期时，发出基差向 0 收敛的预测信号。
- 基差预测综合信号:汇总上述多个不同维度的子信号，构建综合信号。 信号预测效果优秀，回测期 2016/12/01-2020/01/23 内，50 基差预测信号 频率为 44.79%，胜率为 74.42%;300 基差预测信号频率为 45.57%，胜 率为 74.00%;500 基差预测信号频率为 41.28%，胜率为 74.76%。
- 风险提示:本报告所有统计结果均基于历史数据，未来市场可能发生重 大变化;本报告对高频折溢价的估算基于市场公开数据，不排除存在误 差情形。
[Table_Author]
2020 年 02 月 25 日
证券分析师 高子剑
执业证号:S0600518010001 021-60199793 gaozj@dwzq.com.cn
研究助理 沈芷琦
021-60199793 shenzhq@dwzq.com.cn
相关研究
1、《“ETF 情绪温度计”系列研究 (一)——基于高频折溢价的择 时策略》20191106
2、《“ETF 情绪温度计”系列研究 (二)——从高频折溢价到 CTA 信号》20191126 3、《短线择时模型——Easy 择 时》20200108
执业证号:S0600518010001 021-60199793 gaozj@dwzq.com.cn
研究助理 沈芷琦
021-60199793 shenzhq@dwzq.com.cn
相关研究
1、《“ETF 情绪温度计”系列研究 (一)——基于高频折溢价的择 时策略》20191106
2、《“ETF 情绪温度计”系列研究 (二)——从高频折溢价到 CTA 信号》20191126 3、《短线择时模型——Easy 择 时》20200108
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金工专题报告
内容目录
1. 前言..................................................................................................................................................4 2. 分钟数据分析..................................................................................................................................5 3. ETF 高频折溢价信号 ...................................................................................................................... 6
1. 前言..................................................................................................................................................4 2. 分钟数据分析..................................................................................................................................5 3. ETF 高频折溢价信号 ...................................................................................................................... 6
3.1.
3.2.
3.2.
基于日内数据的信号............................................................................................................6 3.1.1. 今收 VS 今开 ............................................................................................................... 6 3.1.2. 今收 VS 今日平均 ....................................................................................................... 7 3.1.3. 今收正负......................................................................................................................8
基于日间数据的信号............................................................................................................9 3.2.1. 今收 VS 昨收 ............................................................................................................... 9 3.2.2. 今收 VS 昨日平均 ..................................................................................................... 10
基于日间数据的信号............................................................................................................9 3.2.1. 今收 VS 昨收 ............................................................................................................... 9 3.2.2. 今收 VS 昨日平均 ..................................................................................................... 10
4. 基差的均值回复性质.....................................................................................................................11 4.1. 均值回复信号效果...............................................................................................................11 4.2. 对折溢价信号的解释..........................................................................................................12
5. 基差的交割日效应........................................................................................................................13 6. 基差预测综合信号........................................................................................................................14 6.1. 综合信号回测效果..............................................................................................................14 6.2. 参数敏感性检验..................................................................................................................16 6.3. 进一步讨论..........................................................................................................................16 7. 总结................................................................................................................................................19 8. 风险提示........................................................................................................................................19
5. 基差的交割日效应........................................................................................................................13 6. 基差预测综合信号........................................................................................................................14 6.1. 综合信号回测效果..............................................................................................................14 6.2. 参数敏感性检验..................................................................................................................16 6.3. 进一步讨论..........................................................................................................................16 7. 总结................................................................................................................................................19 8. 风险提示........................................................................................................................................19
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金工专题报告
图表目录
图 1:50ETF 择时策略净值走势 ........................................................................................................ 4 图 2:50CTA 策略净值走势................................................................................................................ 4 图 3:华夏上证 50ETF 分钟成交量日内走势 ................................................................................... 5 图 4:华夏上证 50ETF 分钟折溢价日内走势 ................................................................................... 5 图 5:华泰柏瑞沪深 300ETF 分钟成交量日内走势 ......................................................................... 5 图 6:华泰柏瑞沪深 300ETF 分钟折溢价日内走势 ......................................................................... 5 图 7:南方中证 500ETF 分钟成交量日内走势 ................................................................................. 6 图 8:南方中证 500ETF 分钟折溢价日内走势 ................................................................................. 6 图 9:ETF 折溢价“今收 VS 今开”信号的累计看对次数.................................................................. 7 图 10:ETF 折溢价“今收 VS 今日平均”信号的累计看对次数........................................................ 8 图 11:ETF 折溢价“今收正负”信号的累计看对次数....................................................................... 9 图 12:ETF 折溢价“今收 VS 昨收”信号的累计看对次数.............................................................. 10 图 13:ETF 折溢价“今收 VS 昨日平均”信号的累计看对次数.......................................................11 图 14:“均值回复”信号的累计看对次数......................................................................................... 12 图 15:“交割日效应”信号的累计看对次数..................................................................................... 13 图 16:50 基差预测综合信号的累计看对次数 ............................................................................... 14 图 17:300 基差预测综合信号的累计看对次数 ............................................................................. 15 图 18:500 基差预测综合信号的累计看对次数 ............................................................................. 15 图 19:综合信号的参数敏感性 ........................................................................................................ 16 图 20:50 基差预测综合信号的累计看对次数(剔除前后 5 分钟) ........................................... 17 图 21:300 基差预测综合信号的累计看对次数(剔除前后 5 分钟) ......................................... 17 图 22:500 基差预测综合信号的累计看对次数(剔除前后 5 分钟) ......................................... 17 图 23:综合信号的参数敏感性(剔除前后 5 分钟) .................................................................... 18
表 1:50ETF 择时策略与 50CTA 策略的绩效指标........................................................................... 4 表 2:ETF 折溢价“今收 VS 今开”信号的频率和胜率...................................................................... 7 表 3:ETF 折溢价“今收 VS 今日平均”信号的频率和胜率.............................................................. 8 表 4:ETF 折溢价“今收正负”信号的频率和胜率............................................................................. 9 表 5:ETF 折溢价“今收 VS 昨收”信号的频率和胜率.................................................................... 10 表 6:ETF 折溢价“今收 VS 昨日平均”信号的频率和胜率.............................................................11 表 7:“均值回复”信号的频率和胜率............................................................................................... 12 表 8:“交割日效应”信号的频率和胜率........................................................................................... 14 表 9:综合信号的频率和胜率 .......................................................................................................... 15 表 10:综合信号的频率和胜率(剔除前后 5 分钟) .................................................................... 18
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图 1:50ETF 择时策略净值走势 ........................................................................................................ 4 图 2:50CTA 策略净值走势................................................................................................................ 4 图 3:华夏上证 50ETF 分钟成交量日内走势 ................................................................................... 5 图 4:华夏上证 50ETF 分钟折溢价日内走势 ................................................................................... 5 图 5:华泰柏瑞沪深 300ETF 分钟成交量日内走势 ......................................................................... 5 图 6:华泰柏瑞沪深 300ETF 分钟折溢价日内走势 ......................................................................... 5 图 7:南方中证 500ETF 分钟成交量日内走势 ................................................................................. 6 图 8:南方中证 500ETF 分钟折溢价日内走势 ................................................................................. 6 图 9:ETF 折溢价“今收 VS 今开”信号的累计看对次数.................................................................. 7 图 10:ETF 折溢价“今收 VS 今日平均”信号的累计看对次数........................................................ 8 图 11:ETF 折溢价“今收正负”信号的累计看对次数....................................................................... 9 图 12:ETF 折溢价“今收 VS 昨收”信号的累计看对次数.............................................................. 10 图 13:ETF 折溢价“今收 VS 昨日平均”信号的累计看对次数.......................................................11 图 14:“均值回复”信号的累计看对次数......................................................................................... 12 图 15:“交割日效应”信号的累计看对次数..................................................................................... 13 图 16:50 基差预测综合信号的累计看对次数 ............................................................................... 14 图 17:300 基差预测综合信号的累计看对次数 ............................................................................. 15 图 18:500 基差预测综合信号的累计看对次数 ............................................................................. 15 图 19:综合信号的参数敏感性 ........................................................................................................ 16 图 20:50 基差预测综合信号的累计看对次数(剔除前后 5 分钟) ........................................... 17 图 21:300 基差预测综合信号的累计看对次数(剔除前后 5 分钟) ......................................... 17 图 22:500 基差预测综合信号的累计看对次数(剔除前后 5 分钟) ......................................... 17 图 23:综合信号的参数敏感性(剔除前后 5 分钟) .................................................................... 18
表 1:50ETF 择时策略与 50CTA 策略的绩效指标........................................................................... 4 表 2:ETF 折溢价“今收 VS 今开”信号的频率和胜率...................................................................... 7 表 3:ETF 折溢价“今收 VS 今日平均”信号的频率和胜率.............................................................. 8 表 4:ETF 折溢价“今收正负”信号的频率和胜率............................................................................. 9 表 5:ETF 折溢价“今收 VS 昨收”信号的频率和胜率.................................................................... 10 表 6:ETF 折溢价“今收 VS 昨日平均”信号的频率和胜率.............................................................11 表 7:“均值回复”信号的频率和胜率............................................................................................... 12 表 8:“交割日效应”信号的频率和胜率........................................................................................... 14 表 9:综合信号的频率和胜率 .......................................................................................................... 15 表 10:综合信号的频率和胜率(剔除前后 5 分钟) .................................................................... 18
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金工专题报告
1. 前言
ETF 紧密跟踪市场指数，其交易数据中包含了丰富的投资者情绪信息。东吴金工推 出“ETF 情绪温度计”系列报告，基于对 ETF 交易数据的研究，挖掘有效信号，度量 行情冷暖，为实际投资提供参考。
在之前两篇系列报告《基于高频折溢价的择时策略》、《从高频折溢价到 CTA 信号》 中，我们通过对 ETF 高频折溢价数据的分析，分别构建了以 ETF、股指期货为标的的 择时策略。具体地，以华夏上证 50ETF、上证 50 期货主力合约为例。策略效果较佳， 在回测期内，ETF 择时策略的年化收益为 24.74%，收益波动比 2.76，日度胜率 61.38%; CTA 策略的年化收益为 29.57%，收益波动比 2.44，日度胜率 57.55%。
图 1:50ETF 择时策略净值走势 图 2:50CTA 策略净值走势
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所 数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
ETF 紧密跟踪市场指数，其交易数据中包含了丰富的投资者情绪信息。东吴金工推 出“ETF 情绪温度计”系列报告，基于对 ETF 交易数据的研究，挖掘有效信号，度量 行情冷暖，为实际投资提供参考。
在之前两篇系列报告《基于高频折溢价的择时策略》、《从高频折溢价到 CTA 信号》 中，我们通过对 ETF 高频折溢价数据的分析，分别构建了以 ETF、股指期货为标的的 择时策略。具体地，以华夏上证 50ETF、上证 50 期货主力合约为例。策略效果较佳， 在回测期内，ETF 择时策略的年化收益为 24.74%，收益波动比 2.76，日度胜率 61.38%; CTA 策略的年化收益为 29.57%，收益波动比 2.44，日度胜率 57.55%。
图 1:50ETF 择时策略净值走势 图 2:50CTA 策略净值走势
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所 数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
表 1:50ETF 择时策略与 50CTA 策略的绩效指标 50ETF 择时策略
50CTA 策略 29.57% 12.12% 2.44 57.55% 1.37 7.29% 42.16%
年化收益
年化波动
收益波动比
日度胜率
盈亏比
最大回撤
信号频率
24.74% 8.96% 2.76 61.38% 1.59 5.38% 26.01%
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
学术研究表明，除了 ETF 折溢价，基差也能在一定程度上反映投资者情绪，因此 我们猜测两者间或许存在某种联系。作为系列研究第三篇，本报告试图探索 ETF 折溢价 与对应基差之间的关系，我们将发现 ETF 高频折溢价具有优秀的基差预测能力。具体
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金工专题报告
图 3:华夏上证 50ETF 分钟成交量日内走势
图 4:华夏上证 50ETF 分钟折溢价日内走势
地，以上证 50、沪深 300、中证 500 期货主力合约为例。其中，折溢价的理论基础、分 钟折溢价数据的计算等，本篇报告不再赘述，详细请参考系列报告第一篇;另外本报告 预测的基差为日频基差，定义为:当日基差=当日期货收盘价格−当日现货收盘价格。
2. 分钟数据分析
首先，我们考察华夏上证 50ETF、华泰柏瑞沪深 300ETF、南方中证 500ETF 的分 钟成交量与分钟折溢价在日内的变化情况。2016/12/01-2020/01/23，将 ETF 每日成交量、 折溢价的分钟数据分别进行日内标准化，再将所有交易日相同分钟对应的数据取平均值， 具体结果如下图 3-8 所示。
2. 分钟数据分析
首先，我们考察华夏上证 50ETF、华泰柏瑞沪深 300ETF、南方中证 500ETF 的分 钟成交量与分钟折溢价在日内的变化情况。2016/12/01-2020/01/23，将 ETF 每日成交量、 折溢价的分钟数据分别进行日内标准化，再将所有交易日相同分钟对应的数据取平均值， 具体结果如下图 3-8 所示。
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
图 5:华泰柏瑞沪深 300ETF 分钟成交量日内走势
图 5:华泰柏瑞沪深 300ETF 分钟成交量日内走势
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
图 6:华泰柏瑞沪深 300ETF 分钟折溢价日内走势
图 6:华泰柏瑞沪深 300ETF 分钟折溢价日内走势
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
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金工专题报告
图 7:南方中证 500ETF 分钟成交量日内走势 图 8:南方中证 500ETF 分钟折溢价日内走势
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所 数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
可以发现，三个品种标准化后的分钟成交量在日内都大致呈现“u”型走势，即上 午靠近开盘时点的成交量最大，随后逐渐减小;下午成交量呈缓慢上升趋势，临近收盘 迅速增大，最后一分钟由于集合竞价，成交量又迅速减小。除此之外，在上午收盘和下 午开盘附近，成交量也有类似的较为剧烈的波动。整体来看，一天中成交量最大的两个 区域位于上午开盘和下午收盘附近。
分钟折溢价的波动相对更为剧烈。整体来看，临近上午开盘和下午收盘左右，折溢 价都相对较高，中间时段则相对较低。上午开盘短时间内的折溢价最大，随后迅速降至 平均水平以下;而下午开盘短时间内，折溢价迅速增大;上下午收盘前几分钟，折溢价 均迅速减小。另外值得一提的是，三个 ETF 品种折溢价在下午的走势呈现出了不同的形 态，50ETF 的分钟折溢价大多在均值附近波动，而 300ETF 和 500ETF 的折溢价则有明 显的逐渐上升趋势，这可能与三个 ETF 品种不同的特性有关。
3. ETF 高频折溢价信号 3.1. 基于日内数据的信号
本小节的内容延续了前两篇系列报告的方法，每日信号只基于当日的日内高频数据， 具体涉及指标为:“今收 VS 今开”、“今收 VS 今日平均”、“今收正负”。
3.1.1. 今收 VS 今开
由 ETF 分钟成交量的日内“u”型走势可知，靠近上午开盘和下午收盘时点的成交 量较大，或许意味着这两段时间内的信息含量最为丰富，因此我们考虑将开盘和收盘附 近的折溢价水平进行比较。
具体地，构建“今日收盘折溢价”与“今日开盘折溢价”两个指标:对每日分钟折 溢价数据，取前后各 m 分钟(m 为参数)，计算第 1 至 m 分钟的折溢价平均值，记为“今
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可以发现，三个品种标准化后的分钟成交量在日内都大致呈现“u”型走势，即上 午靠近开盘时点的成交量最大，随后逐渐减小;下午成交量呈缓慢上升趋势，临近收盘 迅速增大，最后一分钟由于集合竞价，成交量又迅速减小。除此之外，在上午收盘和下 午开盘附近，成交量也有类似的较为剧烈的波动。整体来看，一天中成交量最大的两个 区域位于上午开盘和下午收盘附近。
分钟折溢价的波动相对更为剧烈。整体来看，临近上午开盘和下午收盘左右，折溢 价都相对较高，中间时段则相对较低。上午开盘短时间内的折溢价最大，随后迅速降至 平均水平以下;而下午开盘短时间内，折溢价迅速增大;上下午收盘前几分钟，折溢价 均迅速减小。另外值得一提的是，三个 ETF 品种折溢价在下午的走势呈现出了不同的形 态，50ETF 的分钟折溢价大多在均值附近波动，而 300ETF 和 500ETF 的折溢价则有明 显的逐渐上升趋势，这可能与三个 ETF 品种不同的特性有关。
3. ETF 高频折溢价信号 3.1. 基于日内数据的信号
本小节的内容延续了前两篇系列报告的方法，每日信号只基于当日的日内高频数据， 具体涉及指标为:“今收 VS 今开”、“今收 VS 今日平均”、“今收正负”。
3.1.1. 今收 VS 今开
由 ETF 分钟成交量的日内“u”型走势可知，靠近上午开盘和下午收盘时点的成交 量较大，或许意味着这两段时间内的信息含量最为丰富，因此我们考虑将开盘和收盘附 近的折溢价水平进行比较。
具体地，构建“今日收盘折溢价”与“今日开盘折溢价”两个指标:对每日分钟折 溢价数据，取前后各 m 分钟(m 为参数)，计算第 1 至 m 分钟的折溢价平均值，记为“今
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金工专题报告
日开盘折溢价”;计算第 243-m 至 242 分钟的折溢价平均值，记为“今日收盘折溢价”。 信号的构建方法为:若“今日收盘折溢价”大于“今日开盘折溢价”，则我们预测次日 基差将会减小;若“今日收盘折溢价”小于“今日开盘折溢价”，则预测次日基差将会 增大。信号的经济学逻辑将在第 4 节中进行详细分析。
由于三个品种的特性不同，各自的最优参数 m 取值也不同。本着不过度优化的原 则，此处我们统一将参数 m 取为 5，展示三个 ETF 折溢价对各自期货主力合约基差的 预测效果。回测期 2016/12/01-2020/01/23 内，50 基差的预测胜率为 60.14%，300 基差 预测胜率为 59.73%，500 基差预测胜率为 60.41%。下图 9 展示了三个基差预测信号的 累计效果，表 2 则详细报告了三个信号的频率和胜率。
图 9:ETF 折溢价“今收 VS 今开”信号的累计看对次数
由于三个品种的特性不同，各自的最优参数 m 取值也不同。本着不过度优化的原 则，此处我们统一将参数 m 取为 5，展示三个 ETF 折溢价对各自期货主力合约基差的 预测效果。回测期 2016/12/01-2020/01/23 内，50 基差的预测胜率为 60.14%，300 基差 预测胜率为 59.73%，500 基差预测胜率为 60.41%。下图 9 展示了三个基差预测信号的 累计效果，表 2 则详细报告了三个信号的频率和胜率。
图 9:ETF 折溢价“今收 VS 今开”信号的累计看对次数
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
信号次数 730 730 730
信号次数 730 730 730
表 2:ETF 折溢价“今收 VS 今开”信号的频率和胜率
上证 50
沪深 300
中证 500
看对次数 | 439 | 436 | 441 | |||
看错次数 | 291 | 294 | 289 | |||
信号频率 | 95.05% | 95.05% | 95.05% | |||
日度胜率 | 60.14% | 59.73% | 60.41% | |||
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所 | ||||||
3.1.2. 今收 VS 今日平均 上一小节考虑“今收”与“今开”，这一小节将“今开”改为“今日平均”，即将每
日第 243-m 至 242 分钟计算的“收盘折溢价”与整日“平均折溢价”相比，若“今日收
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日第 243-m 至 242 分钟计算的“收盘折溢价”与整日“平均折溢价”相比，若“今日收
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金工专题报告
盘折溢价”大于“今日平均折溢价”，则预测次日基差减小;若“今日收盘折溢价”小 于“今日平均折溢价”，则预测次日基差增大。
仍取参数 m 为 5，回测结果显示，修改后的信号同样有效。2016/12/01-2020/01/23， 50 基差预测胜率为 64.11%，300 基差预测胜率为 62.60%，500 基差预测胜率为 60.96%。 信号的累积效果和详细信息，分别如下图 10 和表 3 所示。
图 10:ETF 折溢价“今收 VS 今日平均”信号的累计看对次数
仍取参数 m 为 5，回测结果显示，修改后的信号同样有效。2016/12/01-2020/01/23， 50 基差预测胜率为 64.11%，300 基差预测胜率为 62.60%，500 基差预测胜率为 60.96%。 信号的累积效果和详细信息，分别如下图 10 和表 3 所示。
图 10:ETF 折溢价“今收 VS 今日平均”信号的累计看对次数
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
信号次数 730 730 730
信号次数 730 730 730
表 3:ETF 折溢价“今收 VS 今日平均”信号的频率和胜率
上证 50
沪深 300
中证 500
看对次数 | 468 | 457 | 445 | |||
看错次数 | 262 | 273 | 285 | |||
信号频率 | 95.05% | 95.05% | 95.05% | |||
日度胜率 | 64.11% | 62.60% | 60.96% | |||
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所 | ||||||
3.1.3. 今收正负
基于日内数据构建信号时，除了上述与前两篇系列报告相似的方法，我们还发现“今 日收盘折溢价”的正负，对次日基差的变化也具有不错的预测能力。同样将当日临近收 盘 m 分钟折溢价的平均值记为“今日收盘折溢价”，若“今日收盘折溢价”大于 0，则 预测次日基差减小;若“今日收盘折溢价”小于 0，则预测次日基差增大;否则无信号。
下图 11 和表 4 展示了参数 m 取 5 时的回测效果，50 基差预测胜率为 64.93%，300 基差预测胜率为 66.03%，500 基差预测胜率为 62.74%。
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基于日内数据构建信号时，除了上述与前两篇系列报告相似的方法，我们还发现“今 日收盘折溢价”的正负，对次日基差的变化也具有不错的预测能力。同样将当日临近收 盘 m 分钟折溢价的平均值记为“今日收盘折溢价”，若“今日收盘折溢价”大于 0，则 预测次日基差减小;若“今日收盘折溢价”小于 0，则预测次日基差增大;否则无信号。
下图 11 和表 4 展示了参数 m 取 5 时的回测效果，50 基差预测胜率为 64.93%，300 基差预测胜率为 66.03%，500 基差预测胜率为 62.74%。
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图 11:ETF 折溢价“今收正负”信号的累计看对次数
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
信号次数 730 730 730
信号次数 730 730 730
表 4:ETF 折溢价“今收正负”信号的频率和胜率
上证 50
沪深 300
中证 500
看对次数 | 474 | 482 | 458 | |||
看错次数 | 256 | 248 | 272 | |||
信号频率 | 95.05% | 95.05% | 95.05% | |||
日度胜率 | 64.93% | 66.03% | 62.74% | |||
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所 | ||||||
3.2. 基于日间数据的信号
前文介绍的两个信号均基于当日日内数据，未涉及不同交易日间数据的比较。现在 我们考察 ETF 折溢价在相邻两个交易日间的变化情况，具体指标为:“今收 VS 昨收”、 “今收 VS 昨日平均”。
3.2.1. 今收 VS 昨收
与前文一致，我们对每日分钟折溢价数据，取临近下午收盘 m 分钟的平均值，定 义为当日收盘折溢价。将每日的收盘折溢价与前一日进行对比，若“今日收盘折溢价” 大于“昨日开盘折溢价”，则预测次日基差减小;若“今日收盘折溢价”小于“昨日开 盘折溢价”，则预测次日基差增大。
仍取 m 等于 5，信号回测结果如图 12 和表 5 所示，50 基差预测胜率为 61.32%，300 基差预测胜率为 61.32%，500 基差预测胜率为 60.08%。
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前文介绍的两个信号均基于当日日内数据，未涉及不同交易日间数据的比较。现在 我们考察 ETF 折溢价在相邻两个交易日间的变化情况，具体指标为:“今收 VS 昨收”、 “今收 VS 昨日平均”。
3.2.1. 今收 VS 昨收
与前文一致，我们对每日分钟折溢价数据，取临近下午收盘 m 分钟的平均值，定 义为当日收盘折溢价。将每日的收盘折溢价与前一日进行对比，若“今日收盘折溢价” 大于“昨日开盘折溢价”，则预测次日基差减小;若“今日收盘折溢价”小于“昨日开 盘折溢价”，则预测次日基差增大。
仍取 m 等于 5，信号回测结果如图 12 和表 5 所示，50 基差预测胜率为 61.32%，300 基差预测胜率为 61.32%，500 基差预测胜率为 60.08%。
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图 12:ETF 折溢价“今收 VS 昨收”信号的累计看对次数
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
信号次数 729 729 729
信号次数 729 729 729
表 5:ETF 折溢价“今收 VS 昨收”信号的频率和胜率
上证 50
沪深 300
中证 500
看对次数 | 447 | 447 | 438 | |||
看错次数 | 282 | 282 | 291 | |||
信号频率 | 94.92% | 94.92% | 94.92% | |||
日度胜率 | 61.32% | 61.32% | 60.08% | |||
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所 | ||||||
3.2.2. 今收 VS 昨日平均
类似地，我们将上一小节中的“昨日收盘折溢价”换为“昨日平均折溢价”，若“今 日收盘折溢价”大于“昨日平均折溢价”，则预测次日基差减小;若“今日收盘折溢价” 小于“昨日平均折溢价”，则预测次日基差增大。
在参数 m 取值为 5 的情况下，回测期 2016/12/01-2020/01/23 内，50 基差预测胜率 为 64.88%，300 基差预测胜率为 65.71%，500 基差预测胜率为 59.81%。
类似地，我们将上一小节中的“昨日收盘折溢价”换为“昨日平均折溢价”，若“今 日收盘折溢价”大于“昨日平均折溢价”，则预测次日基差减小;若“今日收盘折溢价” 小于“昨日平均折溢价”，则预测次日基差增大。
在参数 m 取值为 5 的情况下，回测期 2016/12/01-2020/01/23 内，50 基差预测胜率 为 64.88%，300 基差预测胜率为 65.71%，500 基差预测胜率为 59.81%。
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图 13:ETF 折溢价“今收 VS 昨日平均”信号的累计看对次数
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
信号次数 729 729 729
信号次数 729 729 729
表 6:ETF 折溢价“今收 VS 昨日平均”信号的频率和胜率
上证 50
沪深 300
中证 500
看对次数 | 473 | 479 | 436 | |||
看错次数 | 256 | 250 | 293 | |||
信号频率 | 94.92% | 94.92% | 94.92% | |||
日度胜率 | 64.88% | 65.71% | 59.81% | |||
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所 | ||||||
4. 基差的均值回复性质 4.1. 均值回复信号效果
除了上一节展示的 ETF 折溢价信号，我们从基差本身的性质中也发现了一些有效 信息。基差的均值回复性质在学术领域是被广泛证实的，由于期货市场与现货市场间存 在套利机制，基差通常在一定区间内上下波动。基于此性质，我们提出一个最为简单的 预测信号:将每日收盘基差与前一日进行比较，若今日基差大于昨日基差，则预测次日 基差减小;若今日基差小于昨日基差，则预测次日基差增大。
回测结果显示，“均值回复”信号效果优秀，2016/12/01-2020/01/23，50 基差预测胜 率为 64.61%，300 基差预测胜率为 61.59%，500 基差预测胜率为 64.33%。
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除了上一节展示的 ETF 折溢价信号，我们从基差本身的性质中也发现了一些有效 信息。基差的均值回复性质在学术领域是被广泛证实的，由于期货市场与现货市场间存 在套利机制，基差通常在一定区间内上下波动。基于此性质，我们提出一个最为简单的 预测信号:将每日收盘基差与前一日进行比较，若今日基差大于昨日基差，则预测次日 基差减小;若今日基差小于昨日基差，则预测次日基差增大。
回测结果显示，“均值回复”信号效果优秀，2016/12/01-2020/01/23，50 基差预测胜 率为 64.61%，300 基差预测胜率为 61.59%，500 基差预测胜率为 64.33%。
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图 14:“均值回复”信号的累计看对次数
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
信号次数 729 729 729
信号次数 729 729 729
表 7:“均值回复”信号的频率和胜率
上证 50
沪深 300
中证 500
看对次数 | 471 | 449 | 469 | |||
看错次数 | 258 | 280 | 260 | |||
信号频率 | 94.92% | 94.92% | 94.92% | |||
日度胜率 | 64.61% | 61.59% | 64.33% | |||
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所 | ||||||
4.2. 对折溢价信号的解释
前文在介绍 ETF 折溢价信号时，笔者曾经埋下一个伏笔，只展示了信号的构建方 法和回测效果，而未解释信号背后的经济学逻辑。下文我们将对折溢价为何具有优秀的 基差预测能力进行分析总结。
报告开篇曾提到，ETF 折溢价、期货基差都可以作为投资者情绪的代理变量，因此 两者之间必然存在某种联系。确实，相关性检验表明同一时期的 ETF 折溢价与期货基差 高度正相关;另外，由于套利机制的存在，不仅基差具有均值回复的特性，其实 ETF 折溢价也同样具有此性质。因此，我们认为，ETF 折溢价与期货基差之间的关系来源于 “都可衡量投资者情绪”、“都受到套利机制的约束”:“投资者情绪”使两者紧密相连， 在同一时期下高度正相关;而“套利机制”则导致两者都有显著的均值回复特性，在相 邻时期下高度负相关。正是这两个本质原因，使得 ETF 折溢价与期货基差相互联系、 互为参考、互为印证。
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前文在介绍 ETF 折溢价信号时，笔者曾经埋下一个伏笔，只展示了信号的构建方 法和回测效果，而未解释信号背后的经济学逻辑。下文我们将对折溢价为何具有优秀的 基差预测能力进行分析总结。
报告开篇曾提到，ETF 折溢价、期货基差都可以作为投资者情绪的代理变量，因此 两者之间必然存在某种联系。确实，相关性检验表明同一时期的 ETF 折溢价与期货基差 高度正相关;另外，由于套利机制的存在，不仅基差具有均值回复的特性，其实 ETF 折溢价也同样具有此性质。因此，我们认为，ETF 折溢价与期货基差之间的关系来源于 “都可衡量投资者情绪”、“都受到套利机制的约束”:“投资者情绪”使两者紧密相连， 在同一时期下高度正相关;而“套利机制”则导致两者都有显著的均值回复特性，在相 邻时期下高度负相关。正是这两个本质原因，使得 ETF 折溢价与期货基差相互联系、 互为参考、互为印证。
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至此，本篇报告虽然着力于研究 ETF 折溢价对基差的预测能力，但希望能够给读 者带来以下建议:若您是期货交易者，在关注基差变化时，不妨也顺带考察 ETF 折溢价 层面的信息;若您是关注折溢价变化的 ETF 投资者，在制定交易策略时，不妨看看对应 期货产品的相关变化。ETF 折溢价与基差的相互关系，或许能为您带来一些额外信息。
5. 基差的交割日效应 基差除了均值回复的特征以外，还存在“交割日效应”:根据金融学中的无套利定
价理论，临近交割日期货价格会向现货价格收敛，即基差趋向于 0。
基于以上原理，我们构造“交割日效应”信号，在期货主力合约即将切换的前 1 天， 发出基差向 0 收敛的信号，即若当日基差大于 0，则预测次日基差减小;若当日基差小 于 0，则预测次日基差增大。下图 15 和表 8 详细展示了三个品种“交割日效应”信号的 回测效果，50 基差预测胜率为 84.21%，300 基差预测胜率为 71.05%，500 基差预测胜 率为 86.84%。
5. 基差的交割日效应 基差除了均值回复的特征以外，还存在“交割日效应”:根据金融学中的无套利定
价理论，临近交割日期货价格会向现货价格收敛，即基差趋向于 0。
基于以上原理，我们构造“交割日效应”信号，在期货主力合约即将切换的前 1 天， 发出基差向 0 收敛的信号，即若当日基差大于 0，则预测次日基差减小;若当日基差小 于 0，则预测次日基差增大。下图 15 和表 8 详细展示了三个品种“交割日效应”信号的 回测效果，50 基差预测胜率为 84.21%，300 基差预测胜率为 71.05%，500 基差预测胜 率为 86.84%。
图 15:“交割日效应”信号的累计看对次数
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
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表 8:“交割日效应”信号的频率和胜率
上证 50
沪深 300
中证 500
信号次数 38 38 38
看对次数 | 32 | 27 | 33 | |||
看错次数 | 6 | 11 | 5 | |||
信号频率 | 4.95% | 4.95% | 4.95% | |||
日度胜率 | 84.21% | 71.05% | 86.84% | |||
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所 | ||||||
6. 基差预测综合信号 6.1. 综合信号回测效果
前三节内容，我们分别基于 ETF 折溢价、基差的均值回复特性和交割日效应，构 造了多个不同维度的子信号，本节内容汇总上述信息，构建综合信号。综合信号的具体 构建方法如下:
(1)若“交割日效应”无信号，则汇总“ETF 折溢价”、“基差均值回复”信号， 当且仅当两者所有子信号皆预测基差减小(增大)时，综合信号预测次日基差减小(增 大);
(2)若“交割日效应”有信号，则综合信号与“交割日效应”信号相同。
此处仍将综合信号的参数 m 取为 5。回测期 2016/12/01-2020/01/23 内，50 基差预测 信号频率为 44.79%，胜率为 74.42%;300 基差预测信号频率为 45.57%，胜率为 74.00%; 500 基差预测信号频率为 41.28%，胜率为 74.76%。
前三节内容，我们分别基于 ETF 折溢价、基差的均值回复特性和交割日效应，构 造了多个不同维度的子信号，本节内容汇总上述信息，构建综合信号。综合信号的具体 构建方法如下:
(1)若“交割日效应”无信号，则汇总“ETF 折溢价”、“基差均值回复”信号， 当且仅当两者所有子信号皆预测基差减小(增大)时，综合信号预测次日基差减小(增 大);
(2)若“交割日效应”有信号，则综合信号与“交割日效应”信号相同。
此处仍将综合信号的参数 m 取为 5。回测期 2016/12/01-2020/01/23 内，50 基差预测 信号频率为 44.79%，胜率为 74.42%;300 基差预测信号频率为 45.57%，胜率为 74.00%; 500 基差预测信号频率为 41.28%，胜率为 74.76%。
图 16:50 基差预测综合信号的累计看对次数
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数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
图 17:300 基差预测综合信号的累计看对次数
图 17:300 基差预测综合信号的累计看对次数
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
图 18:500 基差预测综合信号的累计看对次数
图 18:500 基差预测综合信号的累计看对次数
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
信号次数 344 350 317
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信号次数 344 350 317
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表 9:综合信号的频率和胜率
上证 50
沪深 300
中证 500
看对次数 | 256 | 259 | 237 | |||
看错次数 | 88 | 91 | 80 | |||
信号频率 | 44.79% | 45.57% | 41.28% |
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日度胜率 | 74.42% | 74.00% | 74.76% | |||
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所 | ||||||
6.2. 参数敏感性检验
前文在构建“ETF 折溢价”信号时，计算“开盘折溢价”和“收盘折溢价”的过程 中，参数 m 均取为 5。此处，我们改变参数取值为 1 至 90，对综合信号进行参数敏感性 检验。图 19 展示了不同参数取值下，信号胜率的变化情况。整体来看，综合信号的参 数稳定性较强，无论 m 取何值，50 基差预测胜率始终高于 71%，500 基差预测胜率始 终高于 74%，300 基差预测胜率也大多位于 70%以上。
图 19:综合信号的参数敏感性
前文在构建“ETF 折溢价”信号时，计算“开盘折溢价”和“收盘折溢价”的过程 中，参数 m 均取为 5。此处，我们改变参数取值为 1 至 90，对综合信号进行参数敏感性 检验。图 19 展示了不同参数取值下，信号胜率的变化情况。整体来看，综合信号的参 数稳定性较强，无论 m 取何值，50 基差预测胜率始终高于 71%，500 基差预测胜率始 终高于 74%，300 基差预测胜率也大多位于 70%以上。
图 19:综合信号的参数敏感性
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所 6.3. 进一步讨论
正如第二节对 ETF 分钟数据的分析，一天中上午开盘和下午收盘附近的成交量最 大，活跃交易在带来较多信息量的同时，也导致了折溢价发生较为剧烈的波动。因此本 小节尝试剔除每日 242 分钟数据的前后 5 分钟，在剩下的 232 分钟内，按照前文方法计 算“开盘折溢价”、“收盘折溢价”等指标，构建“ETF 折溢价”信号，再与“均值回复”、 “交割日效应”结合，得到综合信号。
整体来看，在参数 m 取 5 的情况下，剔除前后 5 分钟数据后，50 基差预测效果略 有提升，日度胜率为 75.88%;300 基差预测效果受影响较大，日度胜率下降至 67.91%; 500 基差预测效果几乎不变，胜率为 74.31%。下图 20-22 和表 10 详细展示了回测效果。
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正如第二节对 ETF 分钟数据的分析，一天中上午开盘和下午收盘附近的成交量最 大，活跃交易在带来较多信息量的同时，也导致了折溢价发生较为剧烈的波动。因此本 小节尝试剔除每日 242 分钟数据的前后 5 分钟，在剩下的 232 分钟内，按照前文方法计 算“开盘折溢价”、“收盘折溢价”等指标，构建“ETF 折溢价”信号，再与“均值回复”、 “交割日效应”结合，得到综合信号。
整体来看，在参数 m 取 5 的情况下，剔除前后 5 分钟数据后，50 基差预测效果略 有提升，日度胜率为 75.88%;300 基差预测效果受影响较大，日度胜率下降至 67.91%; 500 基差预测效果几乎不变，胜率为 74.31%。下图 20-22 和表 10 详细展示了回测效果。
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图 20:50 基差预测综合信号的累计看对次数(剔除前后 5 分钟)
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
图 21:300 基差预测综合信号的累计看对次数(剔除前后 5 分钟)
图 21:300 基差预测综合信号的累计看对次数(剔除前后 5 分钟)
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
图 22:500 基差预测综合信号的累计看对次数(剔除前后 5 分钟)
图 22:500 基差预测综合信号的累计看对次数(剔除前后 5 分钟)
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数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
表 10:综合信号的频率和胜率(剔除前后 5 分钟)
上证 50
沪深 300
中证 500
信号次数 311 321 288
同样地，我们也做了参数敏感性检验，在剔除前后 5 分钟的情况下，综合信号在不 同参数取值下的表现仍然稳健。
同样地，我们也做了参数敏感性检验，在剔除前后 5 分钟的情况下，综合信号在不 同参数取值下的表现仍然稳健。
看对次数 | 236 | 218 | 214 | |||
看错次数 | 75 | 103 | 74 | |||
信号频率 | 40.49% | 41.80% | 37.50% | |||
日度胜率 | 75.88% | 67.91% | 74.31% | |||
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所 | ||||||
图 23:综合信号的参数敏感性(剔除前后 5 分钟)
数据来源:Wind 资讯，东吴证券研究所
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7. 总结
本篇报告为“ETF 情绪温度计”系列研究第三篇，延续前两篇报告的思想，实现了 ETF 折溢价信号在基差预测上的应用。在计算 ETF 分钟折溢价的基础上，我们构建了 多个折溢价子信号，再与基差的均值回复特性以及交割日效应结合，得到了预测效果优 良稳健的综合信号。
另外，本篇报告也深入分析了 ETF 折溢价与期货基差相互联系的经济学逻辑，提 出“投资者情绪”和“套利机制”是使得两者互为参考、互为印证的本质原因，希望能 够为实际投资提供参考。
8. 风险提示 本报告所有统计结果均基于历史数据，未来市场可能发生重大变化;本报告对高频
本篇报告为“ETF 情绪温度计”系列研究第三篇，延续前两篇报告的思想，实现了 ETF 折溢价信号在基差预测上的应用。在计算 ETF 分钟折溢价的基础上，我们构建了 多个折溢价子信号，再与基差的均值回复特性以及交割日效应结合，得到了预测效果优 良稳健的综合信号。
另外，本篇报告也深入分析了 ETF 折溢价与期货基差相互联系的经济学逻辑，提 出“投资者情绪”和“套利机制”是使得两者互为参考、互为印证的本质原因，希望能 够为实际投资提供参考。
8. 风险提示 本报告所有统计结果均基于历史数据，未来市场可能发生重大变化;本报告对高频
折溢价的估算基于市场公开数据，不排除存在误差情形。
附注:感谢实习生夏铭松为本报告做出贡献。
附注:感谢实习生夏铭松为本报告做出贡献。
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增持: 预期未来 6 个月内，行业指数相对强于大盘 5%以上; 中性: 预期未来 6 个月内，行业指数相对大盘-5%与 5%; 减持: 预期未来 6 个月内，行业指数相对弱于大盘 5%以上。
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买入:预期未来 6 个月个股涨跌幅相对大盘在 15%以上; 增持:预期未来 6 个月个股涨跌幅相对大盘介于 5%与 15%之间; 中性:预期未来 6 个月个股涨跌幅相对大盘介于-5%与 5%之间; 减持:预期未来 6 个月个股涨跌幅相对大盘介于-15%与-5%之间; 卖出:预期未来 6 个月个股涨跌幅相对大盘在-15%以下。 行业投资评级: 增持: 预期未来 6 个月内，行业指数相对强于大盘 5%以上; 中性: 预期未来 6 个月内，行业指数相对大盘-5%与 5%; 减持: 预期未来 6 个月内，行业指数相对弱于大盘 5%以上。
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