在筆者發表的《利用基差構建期指短期交易策略》一文中，我們通過實證研究的方法分析了自股指期貨上市以來，基差水平值與滬深300指數走勢間可能存在的相互關系，并對基差水平值的預測準確率進行了統計，最后據其構建了一個短期交易策略，且模擬效果良好。在本文中，我們將主要針對基差的變化量進行研究，并進一步探討其對滬深300指數收益率的預測能力。

　　一、原交易策略回顧

　　在此，本文首先對《利用基差構建期指短期交易策略》一文中構建的原交易策略進行回顧，并給出最近一段時間的模擬跟蹤結果，如圖1所示（數據更新至2010年11月19日）。

　　從圖1可以看出，該交易策略的資產凈值在整段模擬期間形態良好，呈現出平穩增長的趨勢。但由于最近兩周資產凈值主要表現出震蕩的特征，該交易策略的夏普比率略有下降（現為20.18%），但累計收益率依然保持在95%左右，仍遠遠超出滬深300指數的當期收益率。

　　二、基差變化量與滬深300指數關系的實證分析

　　接下來，我們將把關注點轉移到基差的變化量上，對其與滬深300指數的關系進行實證分析。在對基差變化量和滬深300指數兩序列進行平穩性檢驗后，我們使用了線性回歸的方法對二者間的關系進行探討。結果發現，當期的滬深300收益率僅與滯后一期的基差變化量關系顯著，與滯后二期、滯后三期基差變化量的關系均不顯著。而且，根據回歸模型，在其他影響因素保持不變的前提下，當T日基差變化量的取值為正時，T+1日的滬深300指數收益率將有所增加，即上漲的可能性加大；反之，當T日基差變化量取負值時，將在一定程度上降低T+1日的滬深300指數收益率。此外，我們還使用了Granger因果檢驗的方法作出進一步的檢驗，得到的結果類似。

　　隨后，我們使用二元選擇模型中的Probit模型對基差變化量的取值范圍及其對滬深300指數收益率的預測準確度之間的關系進行了分析。結果發現，根據基差變化量的不同取值范圍，利用T日的基差變化量對T+1日滬深300指數收益率的預測效果最好，而對T+2日和T+3日的預測效果均不理想。

　　然而，與《利用基差構建期指短期交易策略》一文中對基差水平值的檢驗結果相比，本檢驗結果的顯著程度相對較弱。這在一定程度上說明，基差變化量與滬深300走勢的緊密程度不及基差水平值，據其預測指數走勢的整體效果也不如基差水平值理想。

　　三、基差變化量的預測準確率統計

　　上文從實證角度分析了基差變化量與滬深300指數收益率間存在的關系，接下來我們將從統計的角度探討以下問題：利用基差變化量對滬深300指數收益率進行預測的準確率到底如何？

　　我們根據T日的基差變化量，構造了多個不同的基差變化量取值范圍的組合，并分別對T+1日、T+2日和T+3日這三個時間段中滬深300指數收益率進行預測，最終得到了各種基差變化量組合的預測次數和預測準確率。我們對該結果進行了總結，如表1所示。從“平均值”一行可以看出，在三種情況中，T+1日的預測效果最為理想，預測準確率平均值達到62.6%，且其中約有64.8%的基差變化量組合的預測準確率分布在60%—70%。而其余兩種情況的預測準確率均值僅為45.5%和52.9%，效果一般。

　　四、新交易策略的構建

　　接著，我們根據T日的基差變化量構建了一個新的短期交易策略，并對其自2010年4月16日股指期貨上市以來的資產凈值走勢進行了模擬（見圖2），初始資金同樣為10,000,000元。從圖2可以看出，新交易策略的資產凈值在整段期間內呈現出逐步遞增的勢頭，而且具有較高的穩定性。

　　最后，我們試圖把新交易策略與原交易策略進行組合，并通過一定的杠桿設置把交易風險控制在較低的范圍內，使二者能夠得到相互優化和改良。該組合的最終模擬走勢如圖3所示。表2中統計了三種交易策略下各自的模擬結果，從中可以看出，無論從準確率、累計收益還是夏普比率的角度來看，新策略和原策略進行組合后的效果都有了顯著的提升，其夏普比率更是達到31.41%，這與我們預期的結果相一致。當然，該策略的后續走勢仍有待進一步跟蹤。

　　表 1 各種基差變化量組合的預測準確率分布

     表 2 交易策略模擬結果

     數據來源：廣發期貨發展研究中心