股指期货日内价格规律及策略构建

常海晴

★日内收益异象一：
宽基指数与对应的股指期货在日内不同时间段的分别有显著的
正负收益， 且期货和现货的收益往往是反向的。
期货与现货规律的差异进一步导致基差与价差也在日内不同时
段各自呈现出收益异象。
★日内收益异象二： 日内动量效应显著
日频以上 A 股收益呈现出更强的反转特征， 在日内级别上则呈现
出更强的动量特征， 其中 2 小时级别的动量效应最强。 事实上日
内动量效应在世界各个市场、 各类资产上广泛存在， 目前学界对
该现象主流的三个解释为： 投资组合再平衡效应、 晚知信息的交
易行为效应/噪声交易效应、 对冲需求效应。
★日内动量检验与策略构建
对日内收益进行切分， 分别研究不同时段收益之间的相关性和预
测效果： 将日内某时点至收盘的收益率作为目标变量， 选取该时
点前的日内已实现收益或隔夜收益等作为特征进行预测。 同样的
思路我们同时检验和构建了日内单边与跨期策略， 模型方面考虑
了线性 OLS 模型与非线性的回归树、 分类树模型。
对于单边策略， OLS 模型优于树模型。 10： 30 给出交易信号， IH
前一小时动量单因子分类树滚动预测可实现年化收益 15.5%， 夏
普 1.16； IF 日内已实现收益动量 OLS 滚动预测可实现年化收益
18.3%， 夏普 1.35； IC 前一小时动量 OLS 滚动预测可实现年化收
益 17.2%， 夏普 1.11。
日内跨期套利策略考虑杠杆后也有较多的收益空间， 且树模型在
这个预测问题上表现优于 OLS。 IH、 IF、 IC 日内跨期策略回归
树滚动预测可分别实现年化收益 18.5%、 14.4%、 26.1%、 ， 夏普
0.98、 0.80、 1.28。
★ 风险提示
模型基于历史数据构建， 未来市场规律的变动可能使模型失
效。