使用基差指标交易期货

论文链接https://www.researchgate.net/publication/324670834_Predicting_Out-of-Sample_Returns_Using_Basis_to_Beat_the_Historical_Average

投资范围包括商品（28种）、股票指数（12种）、固定收益（18种）和外汇（7种）的65种期货合约。市场i在时间tau的基差计算为现货价格与期货合约之间的对数差，通过乘以365并除以两个期货合约到期日之间的天数进行年化。计算历史平均回报、平均基差和最新基差。该策略使用受限回归（其中预测变量的权重为非负）来估计斜率系数。也可以考虑使用朴素预测器（历史回报、基差和最新基差的平均值）或简单回归。该策略涉及做多预期回报高于横截面均值的证券，并做空回报低于均值的证券。该投资组合采用等权重，并每月重新平衡。

II. 策略合理性

该论文研究了基于基差（现货价格与期货合约之间的差异）的未来回报预测因子。它探讨了三种使用单个证券信息的朴素预测因子，并发现汇总证券信息可以改善预测。朴素预测因子对66%至77%的证券显示出正的样本外R平方值。该研究还将这些朴素预测因子与包含横截面信息的更复杂的受限预测因子进行了比较。受限预测因子的表现与朴素预测因子相似，但其权重是经过校准而非固定的。该论文表明，虽然受限回归方法有效，但像朴素预测因子III这样更简单的方法可能更实用，可用于预测未来回报。