一、跨期套利基础：定义、原理与核心逻辑
1.1 什么是跨期套利？
跨期套利，说白了就是利用同一品种、不同月份合约之间的价差来赚钱。
我刚开始做量化交易时，总觉得这玩意儿挺简单——不就是买近卖远或者买远卖近嘛。但真正上手后才发现，这里面的门道比想象中深得多。
举个例子：螺纹钢期货，有RB2301和RB2305两个合约。它们都是螺纹钢，但交割月份不同。正常情况下，远月合约比近月合约贵一点，因为要算上持仓成本。但有时候，这个价差会变得离谱——要么太大，要么太小，甚至变成负数。这时候，套利机会就来了。
核心定义：跨期套利是指在同一市场、同一品种的不同到期月份合约之间，建立方向相反的头寸，利用价差的异常波动来获取低风险收益的交易策略。
1.2 价差从哪里来？
你可能会问：为什么不同月份的合约价格会不一样？
嗯，这里有几个关键因素：
- 持仓成本：仓储费、资金利息、保险费等。远月合约天然要比近月贵。
- 供需预期：比如农产品，收获季的合约往往便宜，青黄不接时贵。
- 市场情绪：短期资金炒作，会把某个合约推得过高或过低。
- 交割规则：不同交易所对交割品的标准、升贴水规定不同。
我记得有一次做豆粕套利，M2209和M2301的价差突然从80块飙到200块。我一看，原来是市场担心9月大豆到港量不足，近月合约被硬生生拉起来了。这种情绪驱动的价差，往往不可持续。
1.3 核心逻辑：均值回归
跨期套利的底层逻辑，其实就是均值回归。
价差不会永远偏离。它就像一根被拉长的橡皮筋，迟早会弹回去。我们要做的，就是在它拉得最远的时候出手。
我的经验：判断价差是否"拉得太远"，不能光靠肉眼。我一般会用Z-score或者布林带做量化判断。当Z-score超过2或者低于-2时，才考虑入场。
举个例子：
# 计算价差的Z-score
import numpy as np
def z_score(spread, window=20):
mean = np.mean(spread[-window:])
std = np.std(spread[-window:])
return (spread[-1] - mean) / std
# 当z_score > 2 或 < -2 时触发信号
if z_score(current_spread) > 2:
print("价差过高，考虑做空价差")
elif z_score(current_spread) < -2:
print("价差过低，考虑做多价差")1.4 两种基本策略
跨期套利分两种：
| 策略类型 | 操作方式 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 正向套利 | 买入近月，卖出远月 | 价差过大，预期回归 |
| 反向套利 | 卖出近月，买入远月 | 价差过小或倒挂，预期回归 |
正向套利，说白了就是赌价差会缩小。反向套利，则是赌价差会扩大。
我个人的习惯是：优先做正向套利。为什么？因为正向套利有现货支撑，近月合约临近交割时，价格会向现货靠拢，风险更可控。反向套利一旦遇到逼仓，那亏损可不是闹着玩的。
避坑指南：我曾经在PTA上做过一次反向套利，价差已经倒挂-100块了，我觉得肯定要回归。结果呢？现货紧缺，近月合约被多头硬拉到交割，价差扩大到-300块。那次教训让我明白：不要跟趋势对着干，尤其是近月合约有逼仓风险时。
1.5 流动性：套利的命门
做跨期套利，最怕什么？
不是方向判断错，而是流动性不足。
你想想看，你同时开了两个方向的单子，结果远月合约半天成交不了一手，价差滑点大得吓人。等你终于平仓了，利润全被滑点吃掉了。
所以，我每次做套利前，都会先看两个合约的流动性：
- 近月合约日均成交量 > 10万手
- 远月合约日均成交量 > 5万手
- 买卖价差（spread）不超过1个最小变动价位
如果流动性不达标，再好的机会我也不碰。这是用真金白银换来的教训。
1.6 知识体系总览
下面这张图，是我自己梳理的跨期套利知识框架。你可以把它当作一张地图，后面每个章节都会对应到其中的一个节点。
1.7 小结
跨期套利，本质上是在赌价差会回归。但赌也要讲方法：
- 先搞清楚价差为什么存在
- 再用量化工具判断是否偏离
- 最后——也是最重要的——确认流动性没问题
嗯，这一章就到这里。记住一句话：套利不是无风险，而是风险可控。后面我们会一步步深入，把每个环节都拆开揉碎了讲清楚。