商品期货重点配对价差的月度效应

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如何选择配对品种

目前在商品期货市场，上市品种活跃品种也越来越多。我们知道，商品期货是可以做跨品种的配对交易的，理论上商品期货的品种数量越多，我们能组合的跨品种交易对也越多。那么，我们该如何选择有效的配对品种，来进行策略研究和配对交易？技术宅认为，应该遵循两项原则。

原则一，数学上的高相关性

数学上的相关性很好识别，我们只需要计算所有品种，在过去较长一段时期内，两两之间，收益率的相关性。上图是商品期货所有活跃品种的相关性矩阵（截取部分），用色阶标出了相关性的强弱。大家注意图中的右上、右下角，可以注意到OI、P这两个品种，具有很高的相关性。而OI、P分别和A、Y之间，也有较高的相关性。

如果对商品期货市场不太熟悉的读者，可能不知道OI、P、A、Y这些品种代码背后对应的品种是什么，他们之间数据上的高相关性是偶然造成的，还是有其背后的含义，这里就需要引入第二个原则。

原则二，经济学意义上的高相关性

有时候，数学上的相关性仅仅是由于数据相似度带来的，比如去年到今年工业品的一波牛市，造成所有品种的普涨，而如果我们恰好用了这样一段时间序列的数据来进行测试铜、橡胶，也能得到比较高的相关性。但需要认识道德是，这样的相关性，他的经济学意义不显著，橡胶是兼具工业品和农产品属性的品种，而铜则隶属于工业品中的有色金属。

因此，我们还需要用经济学意义上的相关性来确认。例如，这两个品种如果是上下游、替代品（部分替代品），或者再宽松一些，属于相同产业链，那么他们可以认为是经济学意义上的高相关性。比如我们上文提到的数学上高相关性的品种OI、P、A、Y之间，其中，OI、P、Y分别是菜油、棕榈油和豆油，他们都属于食用油，在我们日常生活中是替代品的关系，那么OI、P、Y，他们之间的高相关性，就是有其经济学意义的。

我们再来看A和OI、P、Y，A代表大豆，而其他三个都是食用油，食用油是由大豆压榨出来的，所以A和OI、P、Y之间，是上下游的关系，于是，A和OI、P、Y的数学相关性，同样有经济学意义。

一句话总结：只有数学、经济意义上同时满足高相关性，我们才称之为配对品种。

配对价差月度效应的内在逻辑

我们在此前的文章给大家分享过，商品期货单品种的月度效应，得到的结论是某些品种存在着确定性的月度或季节效应。而对于配对品种来说，他们之间的价差，也存在着月度或季节效应，其中的原理可以从两方面来理解。

首先，我们已经知道，单一品种由于供需的季节性变化，会产生月度、季度效应，而这些效应最终又会反映在配对价差上。单一品种的供应的季节性变化包括：农产品的播种季、收获季，工业品季节性的高开工率、低开工率；而单一品种消费的季节性变化，包括消费的淡季旺季等。

其次，对于配对品种来说，其价差的月度效应，相比单一品种，往往是更为显著的。这是因为配对品种是经济意义上高度相关的品种，配对品种的价差，对冲了市场及产业的波动风险，价差的季节效应将更加趋于稳定。举个例子，原材料、产成品的配对，在低开工率时期，对原材料的需求下降，而产成品的供应下降，将出现原材料走弱、产成品走强，价差拉大的逻辑（原材料相对于产成品的价格就将下行）；相反的，在高开工率时期，则逻辑完全反过来，原材料需求上升，产成品供应上升，出现原材料走强、产成品走弱，价差收敛的逻辑。

最典型的例子是16年开始的供给侧改革，可以看到从年初到年末，螺纹钢（产成品）供应下降，焦炭（原材料）需求下降，两者间的比价从年初的2.92，降低到年末最低的1.32，下降了一倍有余。