【华泰期货】量化专题报告：国债期货和国债ETF的统计套利策略（下篇）-251104（15页）.pdf

1、请仔细阅读本报告最后一页的免责声明摘要本文为国债期货和国债 ETF 的统计套利策略研究的下篇。在上篇中，我们介绍了如何使用卡尔曼滤波算法动态估计时变参数，捕捉两者之间的时变均衡关系，并在两个国债ETF 上进行测试，验证了算法的有效性。本文将在上篇模型建立的基础上，围绕卡尔曼滤波算法中的新息序列展开分析，探讨如何捕捉两者关系中的异常部分并构建统计套利策略。我们同样在两个国债 ETF 进行了回测以进行相互印证。回测结果显示，改进后的统计套利策略在两只 30 年期国债 ETF 上均能实现正向收益和较低回撤。其中，在 511130.SH上实现费后年化收益率 2.28%、夏普比率 1.98 和卡玛比率

2、3.57 的表现；在 511090.SH上实现费后年化收益率 3.68%、夏普比率 2.53 和卡玛比率 4.52 的表现。验证了策略的有效性与不同资产上的适用性。但同时，交易成本对策略净收益影响显著，在实际执行中需重点关注流动性管理与交易成本控制。期货研究报告|量化专题报告 2025-11-04国债期货和国债 ETF 的统计套利策略（下篇）研究院研究院 量化组量化组研究员研究员高天越高天越 0755-23887993 从业资格号：F3055799投资咨询号：Z0016156李逸资李逸资 0755-23887993 从业资格号：F03105861投资咨询号：Z0021365李光庭李光庭 075

3、5-23887993 从业资格号：F03108562投资咨询号：Z0021506联系人联系人黄煦然黄煦然 0755-23887993 从业资格号：F0310959王博闻王博闻 0755-23887993 从业资格号：F03149658投资投资咨询业务资格：咨询业务资格：证监许可【证监许可【20112011】12891289 号号量化专题报告丨 2025/11/4目录摘要.1统计套利策略的改进.4 异常捕捉小波变换.4 异常捕捉数据驱动的新息波动率预测.5 异常捕捉市场状态识别.6统计套利策略表现.9 回测设置.9 回测表现.9 总结.14参考文献.14量化专题报告丨 2025/11/4图表图

4、1:对新息序列进行的小波变换分解丨单位：无.5图 2:国债 ETF 收益率对应的市场状态丨单位：%.7图 3:国债期货收益率对应的市场状态丨单位：%.7图 4:新息序列对应的市场状态丨单位：无.8图 5:滚动窗口遍历阈值P0和P1示意丨单位：%.8图 6:511130.SH 套利策略净值走势丨单位：无.9图 7:511130.SH 套利策略不同交易成本下的净值走势丨单位：无.11图 8:511090.SH 套利策略净值走势丨单位：无.12图 9:511090.SH 套利策略不同交易成本下的净值走势丨单位：无.13表 1:511130.SH 套利策略表现.10表 2:511130.SH 套利策略

5、各年份表现对比.10表 3:511130.SH 套利策略不同交易成本下的净值表现对比.11表 4:511090.SH 套利策略表现.12表 5:511090.SH 套利策略各年份表现对比.12表 6:511090.SH 套利策略不同交易成本下的净值表现对比.13量化专题报告丨 2025/11/4统计套利策略的改进在上篇报告中，我们提到了统计套利主要分为四个步骤：资产选择、描述关系、异常捕捉和执行交易，并对其中的资产选择和描述关系两个环节展开了探讨。关于如何描述国债期货和国债 ETF 之间的均衡关系，我们在上篇中引入了流动性因子，并在这基础上使用了卡尔曼滤波算法对国债期货和国债 ETF 进行建模

6、，其中=?|被称为新息序列，衡量的是卡尔曼滤波中观测值与模型预测观测值之间的差异。新息序列 可以类比于 OLS 模型中的残差序列，同样都是我们用来衡量套利空间大小的重要数据支撑。而本篇报告将继续参考 Johnson-Skinner et al.（2021）的论文A NovelAlgorithmic Trading Strategy using Hidden Markov Model for Kalman FilteringInnovations，并集中讨论异常捕捉和执行交易这两个步骤。我们将尝试通过对新息序列 进行分解、提取以及对市场状态识别等方法，更为高效地捕捉两个资产间均衡关系的异常状态，