影响基差的三因素：对于股指期货而言，影响基差的因素主要包括分红预期、套保多空力量与市场情绪。我们尝试按照以上三因素对基差进行分解，并逐个分析单一因素对基差的影响方式。其中套保需求影响基差的中长期趋势变动，市场情绪则影响基差的短期波动，分红属于季节性因素。

基差预测变量选择：（1）分红预期：使用季度标签作为哑变量；（2）套保需求：使用股指期货前20位客户持仓和私募量化中性产品新增作为套保多空数据；（3）市场情绪：使用动量与QRS指标。综合三方面指标后，我们尝试预测年化基差率的绝对基差率和下一周的相对涨跌方向。

合约展期时机对策略收益的影响：国内股指期货品种均有对应的近月、次月和随后两个季月的合约，由于交割机制的存在，需要考虑换仓展期的时间选择问题。近月合约往往由于流动性优势较为受到市场欢迎。我们测试了近月合约在不同时点换仓展期对于总体策略收益的影响，发现提前三天换仓策略收益最高，但边际提升幅度有限，更大影响因素仍来自于基差本身的波动。

基差波动对策略的影响：我们通过双样本t检验发现，在基差处于贴水环境时当月合约可获得更高收益，而在相对升水时，选择季月合约可获得更高收益。本文使用流动性相对充裕的当月合约和当季合约作为基础配置工具，考虑交易成本，并使用基差率的预测来指导合约配置，最终组合持仓收益率相比单个合约在收益率和夏普比率上均有一定提升。

风险提示：本篇报告基于市场历史表现搭建预测模型，无法确保模型样本外表现。

市面上现有的股票增强策略主要分为两种：第一种采用量化因子模型等方法构建选股组合，并借助组合优化等方式控制组合相对基准指数的偏离度，以期在在相对波动较低的情况下获得超过指数本身的收益以达到增强的效果。第二种为使用衍生品获取增强收益，基差增强策略即属于后者利用股指期货的增强策略。

由于股指期货价格反映了未来股票价格，当期价格会与其现货价格存在一定差异。期货与现货价格由于交割制度的存在会在接近交割日时趋于收敛，因此投资于期货连续合约的实际收益与标的指数的收益将存在差异，我们通常将这个差异称为展期收益/成本（Roll Profit/ Cost），其主要来源于期货基差收敛的过程。股指期货基差策略期望获得期货合约与现货合约的收益率之差作为增强的主要来源，而其股指期货本身又能够追踪相应指数表现，不必担心跟踪一篮子股票权重造成的误差。

股指期货基差对市场策略的影响可以分为多空两个方面，期指空头的亏损来源和多头持仓收益的来源是基差贴水的一体两面。股指贴水越深，则更利好多头仓位，利空空头仓位，反之贴水越收敛甚至升水，则更加利好空头仓位利空多头。我们将可能受到影响的策略按照是否对冲和仓位多空划分成四个象限，分析每个象限的策略会受到的影响。

图表1：期指策略的主要维度

资料来源：中金公司研究部

► 多头持仓：主要包括雪球发行、卖出看涨期权和指数增强策略：对冲类型包括发行雪球产品与买入看跌期权以及卖出看涨期权，均具有负delta，所以需要持有股指期货多头来对其风险进行对冲，基差贴水会使得以上多头策略获益；对于非对冲类型的期指多头策略如指数增强策略来说，期现收敛则是其中最重要稳定的收益来源之一。

►空头持仓：主要包括卖出看跌期权、买入看涨期权、量化中性对冲策略：此时期权仓位delta为正，底层资产价格与期权价值同向变动，因此需要持有相应期指空头合约。而持有股指期货的空头会因为基差贴水产生亏损，升水获得收益。

图表2：买入欧式看跌期权delta与对冲：需持有股指期货多头

资料来源：中金公司研究部

基差对于多空双方的影响基本是对称的。在长期贴水环境下，股指期货的多头持仓如基差增强策略会长期获益，而持有期指空头的策略如量化中性策略则会承受相应对冲成本。因此对于基差的研究只需针对单边策略即可，理论上来说另一侧的基差对策略冲击只需相应取相反数即可。下文仅针对基差对于基差指数增强策略的影响，也即股指期货多头策略进行详细分析。

由于我国A股市场缺乏相应现货做空机制，股指期货长期处于贴水状态，在7月底IM上市前又以IC贴水程度最深。因此基差增强策略主要通过持有IC多头获取股指期货与现货价格收敛的收益率差来获取增强效果。基于上述特点，基差指增策略优劣势均较为明显。该策略的损益主要来源于三个部分：1）股指期货与现货逐渐收敛过程中的基差贡献的部分；2）股指期货对应指数本身的波动；3）持有股指期货只需要最低8%的保证金即可，余下大比例资金可以投入低风险高流动性产品进行现金管理。

图表3：基差增强策略损益主要来源

资料来源：中金公司研究部

第一部分是基差增强策略是否可以获得增强的关键点，因此我们主要讨论期限收敛给基差增强策略带来的增强部分收益，增强部分的收益计算主要有期现收益差和展期收益损益两种方法。

增强部分计算方法

由于股指期货合约存在交割日，随着日期不断推进，当月合约到期时，次月合约会变为新的当月合约，而新的次月合约则会重新上线或由季月合约补位。因此想要长期持有单种到期期限的合约（如当月合约）则需要在合约到期前或到期当日卖掉该种合约，买入下一期限合约，也即是股指期货的展期操作。

图表4：股指期货展期示意图

资料来源：中金公司研究部

基差增强策略的增强相对收益一般使用两种方法计算：第一种是股指期货与现货收敛造成的期货价格相对指数价格上涨的部分，此时关注的指标为年化基差率，方法为计算期指合约收益率与指数收益率之差；第二种是考虑卖近月买远月赚取滚动收益（Roll down yield），仅考虑远月和近月合约的价格差异（跨期价差指标）。

股指期货展期时获得的收益和展期后合约价格和现指价格的收敛应当是股指期货贴水的一体两面，只有展期时远端合约价格比近端价格更低时，才有持有合约不断收敛于指数的现象出现，所以需要注意的是不能同时将以上两种收益重复计算，以上两种方法计算的展期损益应该基本一致，可以任选一种作为滚动持有期指策略的损益，我们认为第一种方法相对更加准确直观，因此本文采用第一种算法计算相关收益率。

图表5：展期价差和期现收益率差是基差损益的两种表现形式

资料来源：中金公司研究部

投资于期货连续合约的实际收益与标的指数的收益存在差异，我们通常将这个差异称为展期收益（Roll Profit）或展期成本（Roll Cost），展期收益来源于期货基差收敛的过程。长期以来股指期货的空头力量大于多头力量，导致股指期货贴水，贴水环境下，在合约临近到期的基差收敛过程中，股指期货多头可以获得展期收益，空头则面临展期成本。具体计算公式如下：

图表6：滚动持有期指损益计算方法

资料来源：中金公司研究部

优势：更高的夏普比率

基差增强策略的优势在于收益稳定，夏普比率高。由于基差增强策略收益一般只依赖于股指期货与指数之间的价格差，而这种价格差的背后的多空力量较为稳定，因此基于基差的增强策略收益曲线也相对平稳，回撤和波动率更小。而基于主动选股的增强策略收益高度依赖于选中的一篮子股票的表现，波动率和回撤相对更大。

图表7：基差增强与选股增强

资料来源：中金公司研究部

我们使用市场上公募基金的中证500指数增强策略净值编制成选股增强净值指数，代表了市面上中证500选股指数增强策略的平均收益。中金量化500增强模拟组合我们在之前的《量化多因子系列（2）：非线性假设下的情景分析因子模型》中推出，2020年及以前为样本内表现，2021年及以后为样本外表现。

图表8：增强策略收益曲线对比

资料来源：Wind，中金公司研究部，注：截至2021-12-31，中金量化500增强模拟组合样本外范围为2021年及之后

图表9：IC当月合约基差增强收益统计

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表10：500指数增强综合收益统计

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表11：中金量化500指数增收益统计

资料来源：Wind，中金公司研究部，注：2021年数据为组合样本外表现

图表12：指数增强收益表现统计

资料来源：Wind，中金公司研究部，注：截至2021-12-31

公募选股增强策略7年来平均年化收益7.4%，夏普比率1.39，而基差增强年化收益、夏普分别为14.2%和3.38，是市面上选股增强策略的两倍左右。虽然中金量化500指数增强策略年化收益较高，年化收益为17.1%，但其对应波动率也较大，导致夏普比率仍不及IC的基差增强策略。

分年度来看，选股增强统计在遇到系统性风险时如2018、2019和2021年时由于未全部覆盖的风险暴露而发生回撤。在上述500选股增强平均收益表现中2019年收益率转负，但对于IC基差增强来说仍有11.5%的年化收益率。

从稳定性的角度来看，基差增强策略有明显的优势。对比选股增强策略，基差增强的年化波动率比平均选股增强和中金量化选股增强低1个和3个百分点，而最大回撤仅有平均选股增强表现和中金量化选股增强的不到1/5和1/4，稳定性优势较为显著。

劣势：较小的策略容量

基差增强策略的劣势也同样明显，目前政策对于股指期货投机交易的总持仓仍有严格限制，对于IH、IC与IM来说单一客户单合约投机交易总持仓不得超过1200手，对于IF限制为5000手。且对于公募基金来说，《证券投资基金参与股指期货交易指引》^[1]规定一般情况下基金在任何交易日日终，持有的买入股指期货合约价值，不得超过基金资产净值的10%。这些限制都在一定程度上限定了基于基差的增强策略容量。

图表13：股指期货规则限制

资料来源：上交所，中金公司研究部，注：截至2022-08-19

按照一手股指期货100万元来估算，单一客户单合约的总持仓不能超过12亿。对于IC品种来说，四份合约的总持仓应不超过48亿元。对于其他三类股指期货合约来说限制总体类似。但由于目前政策规定每日下单和每手下单限制等交易所规定的同时存在以及非主力合约的流动性成本问题，实际的可交易总量应远低于总持仓的限制。

股指期货会与其现货价格存在一定差异，这种期货现货价格之差我们称之为基差。基差本质上是股指期货价格与现货价格偏离的程度，我们认为基差主要会受到三种因素的影响：分红、套保与市场情绪。我们尝试从以上这三个方面拆解基差并对其周度变化做出预测。

股指期货基差本质上为期货价格与其现货价格的价格之差，而期货与现货价格由于交割制度又会在接近交割日时趋于收敛，因此投资于期货连续合约的实际收益与标的指数的收益将存在差异，我们通常将这个差异称为展期收益/成本（Roll Profit/ Cost），其主要来源于期货基差收敛的过程。对于股指期货而言，影响基差的因素主要由套保交易产生的多空力量，情绪与分红预期影响。

图表14：影响基差三大因素

资料来源：中金公司研究部

股票分红预期

按照中证指数及上证指数的编制方法规定，当成分股分红时（在除息除权日），不会对指数做额外修正，而是让指数随成分股股价的除息除权而自然回落。由于期货交易的是对到期日标的价格的预期，合约到期日前的成分股分红会提前反映在基差的贴水中。分红发生后指数点位朝现货价格回落，因此分红导致的股指期货贴水不会带来展期收益/成本。只有剔除分红导致的贴水后，基差率与年化基差率才能充分反映持有合约到期面临的展期收益/成本。

由于公司分红是三种影响因素中较容易剥离的部分，我们尝试将分红因素使用股息点指数进行剥离。分红上市公司大多在年报披露分红预案，并在之后的1-2个月内实施，因此分红实际发生集中在每年的5-8月份，季节性较强，导致股指期货基差也呈现规律的季节性变动。但实际上我们发现即使剔除分红后的年化基差率仍有明显的季节性规律。

图表15：分红数据不能完全解释基差的季节性特点

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表16：期货价格与分红关系

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表17：季节性线性回归结果

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表18：季节性回归后的残差月度均值

资料来源：Wind，中金公司研究部

套保多空力量

套保需求影响基差的中长期趋势变动。股指期货的空头套保需求主要来自市场中性策略，市场中性产品的规模和净值是观测空头套保需求的重要指标。我国目前有IH、IF、IC和IM四种股指期货，分别挂钩上证50指数、沪深300指数、中证500指数和中证1000指数。由于IC挂钩的中证500指数覆盖的是私募量化策略主要覆盖标的，也即中小盘股，因此IC主要是私募中性策略的主要做空工具；而IF挂钩的沪深300指数则属于公募基金的偏好持仓范围，因此IF属于公募中性策略的主要做空工具；而IH由于历史贴水率相对较浅，空头成本较低，常作为打新或定增策略的对冲工具。

图表19：主流宽基指数期货特点与定位

资料来源：中金公司研究部

图表20：宽基指数期货当季年化贴水率对比

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表21：私募中性产品新增月度数量

资料来源：朝阳永续，中金公司研究部

图表22：可能包含雪球产品的股票场外衍生品规模

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表23：IC合约基差主要套保多空力量

资料来源：中金公司研究部

值得注意的是，我们认为在IM上市之后当前IC合约的定位和发展在一定程度上出现在IM中重现，而IC的贴水率则将相对IM上市前略微收敛。在《中证1000股指衍生品上市可能对市场带来哪些影响？》中我们提到，中证1000的中证1000指数成分股内有效量化因子的占比较高，高于上证50、沪深300和中证500指数。另外中证1000内的有效因子中以技术类型的因子为主，量化因子模型在中证1000指数上的超额收益空间更大，我们认为基于中证1000的量化中性策略将更受市场青睐。

图表24：中证1000有效因子占比在主流宽基指数中最高

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表25：中证1000公募指数增强产品平均年化超额收益最高

资料来源：Wind，中金公司研究部

基于以上原因，在IM上市后挂钩中证500指数的量化中性策略将逐步向中证1000转移，导致中性策略的对冲盘IC空头相应转移至IM，这一改变可能使得IC的卖盘压力减少，贴水率收敛。贴水率收敛可能导致包括雪球发行、指数增强等一系列从IC贴水获益策略与产品收益率下降，当基差收益下降后500规模雪球降低，对冲IC多头力量减弱，贴水逐渐扩大直到与500中性策略空头力量形成新动态平衡。但我们认为长期来看IC对比以前应略升水，而上市的IM将与IC历史贴水率持平甚至比IC历史贴水更深。

图表26：IM上市影响IC贴水传导机制

资料来源：中金公司研究部

我们认为IM上市将占有IC相关策略的相当一部分地位，取代现有包括中证500挂钩的雪球产品、指数增强策略等多种从期现收敛获益的策略和产品。但长期来看IM将吸引更多增量资金入场，IC仍将保留部分策略份额，长期基差率最终处于IF与IM之间。

图表27：IM当季合约年化基差率最深

资料来源：Wind，中金公司研究部

市场交易情绪

市场情绪决定了基差的短期波动。市场情绪变化引起的投机性交易往往导致股指期货基差与现货指数涨跌呈现一定相关性，该现象主要是由于短期市场情绪的动量性质造成的，期货投机交易方认为该指数短期上涨或下跌走势会进一步扩大，因此期货价格会朝现货价格短期趋势的方向进一步运动，导致基差贴水的收敛或扩大。此外，超预期事件驱动市场大涨大跌时，基差往往也会随之会有较大波动。

值得注意的是在2019年后中证500的指数收益率和IC当季年化基差率滚动的同期相关性开始快速下跌，从最高接近70%逐渐下跌到近期的-26.8%，即指数的涨跌与基差由开始的高度正相关逐渐转变为负相关性，这与情绪驱动期货价格变化的逻辑相反。所以影响基差的市场情绪因素近年来开始很大程度上受到类雪球的场外产品规模的影响，而不能单独使用市场涨跌动量对基差短期波动进行解释。

我们认为这种相关性变化和雪球产品的规模在2019和2020年后逐渐上升有较大关联。我们在《雪球产品对市场波动的影响真有那么大吗？》提到雪球发行方为对冲其市场delta风险，需要持有一定IC合约并进行“高抛低吸”的对冲模式，因此在市场未发生极端下跌行情的情况下需要在市场上涨时卖出而在下跌时买进，于是造成IC的价格与中证500指数的变动方向产生反向，进而导致基差和指数收益率呈现负相关。

图表29：股票场外衍生品规模逐渐上升

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表30：雪球产品“高抛低吸”对冲特点

资料来源：Wind，中金公司研究部

我们尝试将基差按照以上三因素对期指基差进行分解并尝试对基差的未来绝对水位和相对变化做出预测。分红方面我们使用季度哑变量数据作为分红或季节性因素代理，在套保数据方面我们使用股指期货前20位客户持仓数据和私募基金新成立中性产品数量，情绪方面我们使用股指日收益率和5日收益率以及滞后一期的基差率作为动量情绪指标，再使用《量化择时系列（1）：金融工程视角下的技术择时艺术》中构造的相对强弱支撑QRS指标和指数历史表现作为市场情绪指标，尝试预测年化基差率的绝对大小和下一周的相对涨跌幅度。

图表31：基差预测变量选择

资料来源：Wind，朝阳永续，中金公司研究部

首先从自变量的相关性来看，除前二十大客户买卖仓位数据相关性较高之外，其他变量的相关性都较低。值得注意的是前二十股指期货客户多空仓位差与新增中性策略产品数量也有较高的负相关性，主要是由于新增中性策略产品数越高，需要用来对冲的空头仓位相对上升，进而导致多空仓位差值下降。

图表32：基差预测自变量相关系数

资料来源：Wind，朝阳永续，中金公司研究部

接着我们将本期自变量与下期的年化基差率取周度均值并进行滚动拟合，测试以上变量的预测表现。我们将预测目标设置成两类：1）周度年化基差率涨跌二分类以及2）周度年化基差率绝对大小二分类。

考虑到基差率日度波动较大，且考虑到交易成本与流动性冲击，作为对冲和收益增强工具的股指期货日度调仓意义有限，我们主要预测周度基差率变化。又因为近月年化基差率常距离交割日太近，年化处理后导致数据波动性太大，也不宜作为年化基差率的代理，因此我们选取较为稳定的当季基差率计算年化基差率作为我们预测的目标。由于2015年-2016年市场波动较大，且IH和IC刚上市历史短，基差率波动更大，对于我们的预测有较大干扰，所以本文仅使用2017后的基差数据进行测试。

图表33：期指当月合约年化基差率临近交割波动过大

资料来源：Wind，中金公司研究部

预测周度基差率

我们使用上述自变量滚动预测下一期周度基差涨跌或绝对值：

► 周度相对涨跌：预测相对涨跌方面，IH/IF/IC分别可以得到平均样本外周度准确率57.2%/55.8%/56.7%。为防止过拟合我们使用逻辑回归模型来滚动预测基差周度涨跌，每期使用120周数据，回看历史108周数据，预测未来12周的涨跌率。

► 基差绝对水平：对于IH/IF/IC的基差率绝对大小分界线，我们选择每一期滚动的训练集的基差率的中位数，若超过该中位数则设置为1，否则设置为0，以使得样本预测目标尽量平衡，IH/IF/IC分别可以得到平均样本外周度准确率64.1%/46.4%/75.9%。

预测结果如下：

图表34：IH相对涨跌周度滚动准确率

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表35：IH绝对涨跌周度滚动准确率

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表36：IF相对涨跌周度滚动准确率

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表37：IF绝对涨跌周度滚动准确率

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表38：IC相对涨跌周度滚动准确率

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表39：IC绝对涨跌周度滚动准确率

资料来源：Wind，中金公司研究部

从滚动预测结果来看，虽然预测基差绝对大小的平均准确率更高，但由于其样本外正确率波动过大，不宜作为合约配置参考，我们下文仅使用相对周度涨跌预测值来计算基于预测值的合约选择策略。

基于股指期货的特点，我们认为基差增强策略收益的影响因素主要分为两个部分：展期时点选择和基差波动。经过测试我们发现前者对策略整体收益影响较为有限，更多仍是受到基差本身的绝对深度和变化的影响。

基差率或者年化基差率所能代表的仅仅是对持有具体某一合约至到期时的展期收益，实际的展期中会连续持有多张合约，且一般不会持有合约至到期交割，所以年化基差率并不能完全等同于展期收益/成本，涉及多合约展期需要根据具体交割时点的不同具体计算展期损益。我们测算在剔除交易费用和流动性冲击成本（单边3bp）后，IF、IH和IC三种股指期货在近月到远月换仓操作，采用在交割日前不同换仓时点的策略累计收益净值如下。从结果中不难看出换仓日对于整体收益曲线影响有限，更大的收益影响来源仍来自于股指期货与现货的期限收敛带来的收益/成本。

合约换仓时点的选择对于贴水较浅的IH合约影响较大，对比交割日换仓提前3天换仓可带来110bp年化收益率的提升。对于贴水相对较深的IF和IC来说整体提升有限，且单调性不完全一致，如交割日换仓在2016和2017年仍能取得较高收益，而2019年后交割日换仓的收益下降明显。我们认为其主要原因与基差环境变化和交割日换仓交易的拥挤度提升有关。

图表40：IH合约展期收益曲线

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表41：IH合约期现收益差统计量

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表42：IF合约展期收益曲线

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表43：IF合约期现收益差净值曲线

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表44：IC合约展期收益曲线

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表45：IC合约期现收益差净值曲线

资料来源：Wind，中金公司研究部

对于IF和IC合约来说，夏普最优的展期日是交割日前2天，也即每个月第3个周三将当月合约卖出转换到次月合约，IH需再提前一天。从年化收益率角度来看，最优展期日均为交割日前3天，也即每个月第3个周二将当月合约卖出转换到次月合约。

值得注意的是，即使转换展期日进行换仓会带来相对更高的年化收益，但收益率的提高以及稳定性均相对有限。我们认为在交割日前换仓更大的意义在于避开交割日的拥挤单向交易，在一定程度上减少流动性冲击带来的成本。

上一节我们发现股指期货合约的展期时点选择对于最终股指期货合约相对现货的收益率的影响有一定提升，但提升的效果并不十分显着。对于股指期货合约超额收益更多还是受基差率本身的影响，我们在这一节尝试用前文对于周度基差率涨跌的预测来指导月度和季度期货合约的切换，以期得到更高的策略收益。由于中证500指数期货历史数据相对较久且贴水较深，下文研究主要以中证500股指期货合约为基础策略工具。

测试结果发现，综合考虑收益率和流动性成本，若需要期指多头持仓，应该在相对高基差环境下选择当月合约作为多头收益率更高，在相对低基差环境下选择当季基差。我们假设已知每周基差涨跌或已知基差相对某个值的大小，切换不同持仓，假设手续费和流动性成本之和为万分之三，我们发现基于不同基差判断切换持仓仍能有效获得更高收益。

我们统计了在当月合约收益率占优的天数何当季合约占优的天数的基差统计，发现他们都近似于正态分布，Shapiro-Wilk正态测试表明两样本正态性均显着(P<0.05)。我们进一步对其进行双样本t检验发现当月合约占优的基差基差率要比当季合约基差率显着更低，即统计学意义上来说，在基差相对贴水时，选择当月合约可获得更高收益，而在相对升水时，选择季月合约可获得更高收益。

图表46：不同合约收益率占优时基差情况

资料来源：Wind，中金公司研究部

图表47：基于周度基差预测的合约择时收益

资料来源：Wind，中金公司研究部，注：数据截至2022-08-19

图表48：基于周度基差预测的合约择时收益统计

资料来源：Wind，中金公司研究部，注：数据截至2022-08-19

我们使用上一节对于基差相对涨跌的预测值选择当月合约或者季月合约。当在基于周度基差涨跌选择不同合约时，总收益要高于仅持有单合约的收益，总体风险相对更低。当月合约相对现货收益率优化后的年化超额收益达到9.7%，高于当季合约年化超额收益率9.0%以及当月合约年化超额收益8.3%。稳定性方面，年化波动率除当月合约外也优于其他单个合约。夏普比率也高于单个合约的总体表现。我们认为基于基差预测的合约配置策略对于基差增强策略可以进一步提升单合约的增强效果，并且可以在一定程度上保证策略总体的稳定性。

[1]https://www.amac.org.cn/governmentrules/czxgf/gfxwj/gfxwj_gmjj/gfxwj_gmjj_tzyz/201912/t20191222_7487.html

本文摘自：2022年8月25日已经发布的《衍生品系列报告（3）：期指基差策略的“一二三”》

郑文才 SAC 执业证书编号：S0080121120041

周萧潇 SAC 执业证书编号：S0080521010006 SFC CE Ref：BRA090

刘均伟 SAC 执业证书编号：S0080520120002 SFC CE Ref：BQR365

王汉锋 SAC 执业证书编号：S0080513080002 SFC CE Ref：AND454