项目状态
已完成
项目类型
策略研究
起始时间
Jun 15, 2025 → Aug 20, 2025
项目描述
复现并优化跨品种股指期货套利（年化收益13%，夏普1.53）与跨式组合波动率策略优化（VRP择时+ Zakamouline对冲，年化收益28.7%，夏普1.99），构建可复用的模块化研究框架，成果显著优于传统策略；
负责人
所属板块
开发衍生品（期权、期货）交易策略
学习收获
Daily-Futures-Arbitrary-Strategy
Yuyang-Yao75 • Updated Dec 21, 2025
S（Situation）
为了深入理解 IF/IC 等股指期货跨品种套利 的研究思路，我选取东证期货金工团队的研究报告《股指期货套利策略系列四：跨品种套利的基差、动量与季节性特征》作为蓝本，希望在此基础上：
- 完整复现 报告中的基差、动量、季节性三类信号；
- 搭建一个模块化、可扩展的多因子策略研究框架，而不是单一 notebook；
- 形成一套可以反复迭代的 日频策略研究平台（频率可通过换数据源扩展到更高频）。
这个项目在策略层面暂时不直接面向实盘——没有充分覆盖交易成本、滑点、保证金约束等，但它的规模足够大、流程足够完整，非常适合用来训练我对“一个量化策略从想法 → 数据 → 信号 → 回测 → 绩效分析”的全流程理解，同时系统学习 git 和工程化开发。
股指期货跨品种套利赚钱的原因很直接： IC、IF、IH 代表的风格不同，资金在这些风格之间不断切换，使得它们短期涨跌出现明显错位（比如宽松时 IC 涨太多）。这种偏离通常会在情绪冷却后回归正常水平。策略不是赌市场方向，而是捕捉不同指数之间“短期超涨—长期修复”的价差变化，收益来自风格溢价的重新定价和情绪错价的修复。
A（Action）
1️⃣ 策略拆解与模块设计
- 阅读并拆解研报，将策略分解为三大信号：
- 基差信号：根据股指期货相对现货的年化基差差，捕捉价差收敛空间；
- 动量信号：对跨品种价差使用均线、通道突破等指标，抽取趋势信息；
- 季节性信号：统计历史月度胜率和春节效应，对特定月份加权提升持仓置信度。
- 设计模块化架构：
data_utils负责数据读取、同期对齐和基差/价差计算；signal_utils封装三类信号函数；strategy_utils将信号合成、离散化为目标仓位（0, ±0.5, ±1, ±1.5）；backtest_utils承担日频回测、净值计算和绩效指标统计；factor_selection做参数网格搜索与结果管理；picture_utils完成净值曲线和信号可视化
2️⃣ 数据与回测流水线实现
- 在
config.py中集中配置品种映射、回测区间、参数空间，主程序main.py只负责调度： - 先调用
data_utils加载/预处理日频数据； - 再调用
signal_utils生成各因子信号； - 交给
strategy_utils合成最终仓位； - 最后用
backtest_utils计算日度收益、净值曲线和一整套指标（年化收益、波动率、夏普、最大回撤、Calmar 等），回测使用 pybroker 回测框架。
- 默认以日频收盘价为基础，可以通过替换数据源扩展到更高频，实现了频率可调的设计。
3️⃣ 工程化与 git 实践
- 用 git 管理项目版本：
- 按功能拆分 commit（例如“新增基差信号模块”“重构回测接口”“补充季节性统计”）；
- 在引入大改动时先开分支，本地验证后合并，逐渐建立起较为规范的开发工作流。
- 代码组织上：
- 使用清晰的包结构与相对导入，提高可读性和可维护性；
- 在 README 中记录依赖、运行方式、模块说明，并添加 License，形成一个“对外可读”的开源型项目。
R（Result & Reflection）
- 功能层面：
- 成功复现了研报中的核心结论，策略在日频假设下能获得与报告方向一致、结构清晰的多因子收益；
- 一键脚本可以完成“数据加载 → 信号生成 → 回测 → 图表输出”，为后续扩展其他股指对/商品对提供了模板。
- 实盘适用性：
- 当前框架尚未完整纳入交易成本、滑点、保证金占用和交易细则（最小变动价位、持仓上限等），因此策略收益与真实可交易收益之间仍有差距；
- 策略频率为日频（可通过调整数据扩展），可解释性强、信号清晰，更适合作为研究与教学案例，而不是直接“搬到实盘”。
- 个人收获：
- 通过这个项目，我第一次从头到尾独立跑通了一个完整策略全流程：阅读研报 → 抽象信号 → 写模块 → 跑回测 → 做参数分析与可视化；
- 在实践中学会使用 git 做版本管理、用模块化思路拆分代码任务，也形成了自己偏好的项目结构和开发习惯；
- 这些经验为后续真正面向实盘的策略开发打下了工程基础，也让我对“研究型代码”和“交易型代码”的差异有了更清楚的认识。
