第三章 品种选择逻辑：产业链上下游关系、替代品与互补品、相关性分析、流动性筛选
做跨品种套利，第一步不是写代码，也不是回测。
是选品种。
品种选错了，后面再努力也是白搭。我见过太多人，上来就盯着螺纹钢和热卷做，结果发现两者价差根本不回归——为什么？因为供需逻辑已经变了。所以这一章，咱们把品种选择的底层逻辑彻底讲透。
3.1 产业链上下游关系：套利的天然土壤
产业链上下游，说白了就是「原料」和「成品」的关系。
比如大豆→豆粕→豆油，铁矿石→螺纹钢，原油→PTA→聚酯。这些品种之间，价格天然存在传导机制。上游涨价，下游成本跟着涨；下游需求好，上游也跟着受益。
但这里有个关键点：传导不是瞬时的。
我记得有一次做豆粕和豆油的套利，发现豆粕涨了，豆油没动。为什么？因为压榨利润在变化。油厂可以根据利润调整开工率，从而影响两个品种的供应量。这种时间差，就是套利空间。
具体怎么选？我建议你关注三点：
- 成本占比：上游原料占下游成本的比例越高，传导越强。比如铁矿石占螺纹钢成本60%以上，相关性自然高。
- 产能周期：上下游的产能扩张/收缩节奏是否同步？不同步时，价差会剧烈波动。
- 库存结构：上下游的库存水平是否匹配？比如港口铁矿石库存高，但钢厂库存低，说明传导可能受阻。
3.2 替代品与互补品：另一种套利视角
除了上下游，还有另一种关系——替代与互补。
替代品，比如豆粕和菜粕、螺纹钢和热卷、动力煤和焦煤。它们功能相似，可以互相替换。当一种涨价，需求就会转向另一种，从而带动价差回归。
互补品，比如螺纹钢和水泥、铜和铝。它们经常一起使用，需求同涨同跌。但互补品的套利逻辑更复杂，因为涉及终端需求的整体变化。
我个人的经验是：替代品套利比上下游套利更「稳」。
为什么？因为替代品的价差有「天花板」和「地板」。比如豆粕和菜粕，价差大到一定程度，饲料厂就会调整配方，用便宜的替代贵的。这种「配方调整」就是天然的回归力量。
3.3 相关性分析：用数据说话
前面说的都是定性分析。但做量化，必须定量。
相关性分析，就是计算两个品种价格序列的相关系数。一般用皮尔逊相关系数，取值范围-1到1。绝对值越接近1，相关性越强。
但这里有个坑：相关性不等于因果性。
我记得有一次，我发现甲醇和玉米的相关系数高达0.8。当时很兴奋，以为发现了新大陆。后来一查，原来是因为两者都受原油影响，根本不是直接关系。这种「伪相关」会害死人。
所以，我建议你这样做：
- 计算滚动相关性：用过去60天或90天的数据，计算滚动相关系数。看看相关性是否稳定。
- 做协整检验：相关性高不代表价差会回归。协整检验才能判断两者是否有长期均衡关系。
- 看滞后相关性：有些品种的传导有滞后。比如原油涨了，PTA可能过两天才跟。这时候要算滞后相关系数。
下面是一个简单的Python代码示例，计算两个品种的滚动相关性：
import pandas as pd
import numpy as np
def rolling_corr(series1, series2, window=60):
"""
计算滚动相关系数
"""
df = pd.DataFrame({
's1': series1,
's2': series2
})
df['corr'] = df['s1'].rolling(window).corr(df['s2'])
return df['corr']
# 示例：计算螺纹钢和热卷的滚动相关性
rb_price = pd.Series([...]) # 螺纹钢价格序列
hc_price = pd.Series([...]) # 热卷价格序列
corr = rolling_corr(rb_price, hc_price, window=60)
print(f"最近60天相关性: {corr.iloc[-1]:.2f}")3.4 流动性筛选：别死在流动性上
这一点，我放在最后说，但它的重要性排第一。
你想想看，策略再完美，如果品种没流动性，你进不去也出不来，有什么用？
我刚开始做套利时，就吃过这个亏。当时看中了一个冷门品种组合，价差模型显示有巨大机会。结果一开仓，滑点吃掉了一半利润。平仓时更惨，挂单半天没人接。从那以后，我把流动性筛选放在了第一位。
流动性筛选，我主要看三个指标：
| 指标 | 说明 | 我的标准 |
|---|---|---|
| 日均成交量 | 过去20天平均成交量 | > 10万手（主力合约） |
| 买卖价差 | 盘口买一和卖一的价差 | < 0.1%（相对价格） |
| 持仓量 | 总持仓量 | > 20万手 |
当然，这些标准不是死的。如果你做的是大资金，标准要更严格。如果是小资金，可以适当放宽。
另外，还要注意「流动性陷阱」：有些品种平时流动性很好，但遇到极端行情时，流动性会瞬间消失。比如2020年原油暴跌时，很多品种的流动性都出了问题。所以，我建议你回测时，一定要模拟极端行情下的滑点成本。
3.5 知识体系总览
说了这么多，咱们用一张图来总结一下品种选择的逻辑框架：
这张图把品种选择的四个维度串起来了。你每次选品种时，都可以拿这张图对照一下，看看自己漏了哪一步。
好了，品种选择逻辑就讲到这里。记住一句话：选品种就像选队友，选对了事半功倍，选错了事倍功半。下一章，咱们聊聊价差的计算和标准化处理——这是把「逻辑」变成「信号」的关键一步。