13.9　跨市场的点差交易模式

不同的期货市场之间存在许多相互依赖的关联属性，但它们没有被归类于套利系列之中，由于这些市场工具之相关性的基础非常完美，而相应的点差交易模式则是一种从短期差值当中获利的极好方法。对前述这些相关性最全面的研究方法可以在约翰·墨菲的《多市场之间的技术分析》 ^[1] 之中发现，他研究了各类市场工具的领先和滞后性，并测试了它们之间相互作用的属性。最近，马科斯·卡萨诺斯所著的《跨市场交易策略》 ^[2] 对这些相关性进行了详细的研究。

许多读者会意识到，在过去10年中，许多市场之间的相关性均处于日益增强的过程中。全球化、套利和寻求更高回报的资金流动或者逃避风险等因素共同导致了具有引导关联属性的市场工具之间的行情相互联动。相对于大宗商品基金（如高盛商品指数）的投资而言，其资本的流动方式可以对谷物、能源市场以及金属市场产生同质的影响。

债券市场和股票市场之间的相关性十分令人不解，其主要由标准普尔500指数所代表。美联储利用利率来管理控制经济增长和通货膨胀，因此，其很自然地期望股市会对这些精心安排的变化方式做出反应，而随着利率的下降，标准普尔指数应该会上升。在经济学中，这种现象被描述为J曲线效应，因为降息的效果对股市的影响存在滞后性。J曲线模式的下半部分表明：相关价格一开始会继续走低，但在其最终对刺激方案做出反应之前，价格下跌的速度会有所降低。在多数情况下（如2002年开始的经济复苏情境），美联储需要多次降息，如此才能在股市中看到持续的积极的反应情势。

在图13-15中，我们可以看到J曲线模式，其中10年期美国国债的价格在2007年缓慢上涨，而标准普尔指数则处于下跌的过程之中。直到2008年9月，当次贷危机导致美联储大幅降息时，相应的利率水平一直持续到2008年9月的最后一个季度。在股市再次下跌之后，随着利率的下降（价格的上涨），股市也开始了一段长牛行情，欧元的走势则变得更加难以解析。欧元走高的情境表明：美国的经济强于欧洲各国，且其同时也有助于美国的出口，而此类模式也发生在相应的延迟情境中。因此，在图13-15上的2008年中，我们看到标准普尔指数的下跌情境反映了美国经济的低迷，那么，欧元则会上涨。在2008年金融危机之后，经济形势不断变化，但是，美国持续的低利率和未解决的债务问题都对欧元有利。另外，在诸如通货膨胀和政府稳定政策等其他条件相同的情况下，货币的价值主要会对利率做出反应，因为投资者会将资金转移至最高的实际收益率（即通货膨胀的净利率）所在的地域之中。

图13-15　10年期国债（顶部面板）所导致股票市场（中心面板）的延迟反应情境；欧元的走强（底部面板）将改善美国的贸易平衡态势

还有许多其他的市场差价也应该被关注，即

·美国市场所有的指数交易工具——道琼斯指数、标准普尔指数、罗素指数以及纳斯达克指数；

·欧洲市场指数工具——欧洲斯托克指数、DAX指数和CAC指数。

·伦敦金属交易所（LME）有色金属交易，即铜、锡、铅、铝、锌和镍，所有这些均用于房地产中；

·黄金和原油是通货膨胀要素的主要组成部分，其另一种作用是对冲通货膨胀；

·以黄金或其他货币计价的大宗商品，它们让我们看到其他人为一种产品所支付的价格，同时又创造了一个新型的市场交易工具。

13.9.1　日益增长的套利风险

尽管任何套利交易似乎都可限制风险，因为当市场上存在着广泛的套利行为时，其降低了相关净值的变动，但是，通常的情况并非如此。跨市场交易的人士认为：从本质上来说，在购买一个市场的标的资产，且卖出另一个市场上的相关标的资产时，此种方式相较于简单地于单一市场之上所进行的买卖而面临的风险而言，显得要低一些。你所使用的经纪公司将会知道：标准普尔期货和道琼斯指数期货于较长的时间之内的头寸风险较低，因此，它们将会对你所要缴纳的保证金予以相应的考量，这两笔交易的保证金通常会被规制为两笔交易所相关的更大金额的诉求，因为这两笔交易可被视作单独的仓位头寸。所以，保证金的规模则代表了一种风险相关的测度标准。

我们这里举例说明：当进入交割期内进行套利时，3月和6月的10年期美国国债的收益率可能会非常小，因为风险被认定为很小。而较低的保证金则意味着更高的杠杆率，且增加了大多数交易者的风险，因为他们将交易的收益作为所要求的保证金的一部分。在某些情况下，利差风险将大于直接或短期的风险。当价格偏离时，杠杆就会对你不利。

标准普尔和欧洲斯托克等属于不同计价货币的两个金融市场的交易工具，这将增加外汇汇率变化的不确定性，而当你增加第三个不确定因子时，风险就会增加。

13.9.2　创设新型的金融市场之交易工具

直到几年前，俄罗斯还在用黄金购买所有的石油产品，而石油通常是以美元计价的。当一个国家进口任何产品时，它们使用本国货币，或者被要求用本国货币来销售产品，或用指定的第三方货币进行支付。有时，购买的决定方式，也就是购买的时机取决于买家的货币是如何定价的。如果我们将石油价格除以黄金或欧元，就会看到相应价格变动的不同画面。它实际上变成了另一个市场工具，我们可以应用顺势交易或其他的交易方法获取收益，进而使投资组合更加具有多样化的属性。

作为一种范例情境，我们来看一看石油/黄金的变化模式：在图13-16中，原油期货被显示在顶部面板，而中间面板所显示的是黄金期货走势，底部面板显示的是石油与黄金的比率。我们在每个面板上应用一条40周移动平均线，其中很重要的一点是基于该比率的移动平均线比任何一个独立金融工具的均线要快得多，并且从这一比率中，相关交易者可以获取可观的收益。一个比率的创设实质上构建了一个新的交易工具——在相关市场当中，源自于两个基础资产的顺势交易信号会在不同的时刻予以生成。

图13-16　原油（顶部面板）以黄金计价（中间面板，两者均以周际期货价格为准），在底部面板给出了相关比率，每个面板均显示了一条40周移动平均线

比率交易不同于两个市场工具之间的价差交易，如果你使用一个最古老的反向调整的期货系列，这个比率可能会有问题，因为这些价格可能接近于0甚至是负数。如果我们只看2000年的数据，结果则是安全的。在图13-16的右侧，于2008年年初，原油价格为135美元，而黄金为950美元，相关比率为0.19。如此，我们可建立一个简单的交易策略，即在这个比率上升的时候买入原油并卖出黄金，在这个比率下降之时卖出原油并买入黄金。而每次应用这一策略进入其中一种交易时，相应波动率都会以本章第13.6.7节“配对交易”中所讨论的相同方式调整两端的情境；或者，我们可以找到黄金合约的数量，这些合约正好对冲了原油合约的价值——这就是我们购买原油现货时所发生的情况。鉴于原油价格为135美元、黄金价格为950美元，所以，我们相对于1个单位的原油期货合约而言则需买入或卖出1.42份黄金期货合约，或者确定相关比率为3∶2。但是，相对于前述这个范例情境而言，棒线的一端将会被挥发性地调整，进而最大限度地降低相应的风险。

图　13-17

上述这个投资组合的性能比较模式可以在图13-17中被发现，其中图13-17a展示了基于比率的交易信号所相关的测试结果，以及每端的累积利润和最终的测试结果；图13-17b显示了单独交易原油且单独交易黄金的测试结果，同时也显示了头寸规模相关的波动率的调整方式。很明显，前述这个比率的测试结果比单独交易的测试结果要差，然而，其相关波动率也比较低。如果我们将比率法的波动率调整为2.64，那么，测试结果将是相同的。尽管如此，市场的净收益率几乎是前述这个比率的两倍。

这些结果仅仅是一个40周平均水平的回测，因此，在更广泛的回测过程中，它们可能不能代表相对绩效。构造这一比率的目的是创设一个新的金融交易工具，其结果是基于顺势交易策略，从而使投资组合多样化。如果要知道相关交易是否完成，那么，每周的利润或损失变化的相关系数被认为是0.42，这一系数相当低。请记住：如果这两种基础资产相关的交易方法都是顺势模式，而且均有利可图，那么，它们在盈利时期必须拥有相同的头寸，因此，相关系数不存在低于0.30的情况。

回测比率法是否提供多样化交易方式的具体过程是比较两种基础资产的实际买入价格，如图13-18所示，比率法相关的交易更为频繁，而原油和黄金的买价则长期保持不变。前述这种情境为改变比率法的灵敏度提供了一些线索，从而可以减少新头寸的数量。另外，它还表明这两种基础资产所相关的交易方法是不同的，正如我们所预期的那样：我们可以创建一个新的交易市场，从而为顺势交易策略项下的投资组合提供多样化的投资模式。

图13-18　用比率法和独立移动平均法比较原油和黄金入场价格

许多金融市场工具都依赖于原油的价格，其中尽管石油是合成材料和许多其他产品的组成部分，但是，能源、塑料、橡胶和运输公司都是需求者名单中的主角。如果我们应用相同的埃克森美孚（XOM）原油公司股价/原油期货价格所相关的40日移动平均比率，那么，这一次波动率调整模式使用的则是“配对交易”部分所涉及的平均实时波幅来调整相应的仓位头寸，且每一种资产需要投资10000美元，所得测试结果则如图13-19所示。在前述这种情况下，每种交易都需配置相同的风险权重，且只有于平仓时刻才会显示相应的累计利润。尽管原油在图表中间显示出两个令人讨厌的损失情境，但是，埃克森美孚石油公司在最后却出现了巨大的亏损，而原油期货利润则抵消了这一损失。你也可以只选择做多那些诸如埃克森美孚石油公司一类的股票，尽管这只股票很容易被卖空也无关大局。

在最后一个范例中，四大卡车公司之一的沃纳公司（WERN）股价与原油期货价格是彼此相匹配的，而所预计的情境是：随着原油价格走高，沃纳公司的股价将会下跌（比率下降），在这种情况下，40天的趋势似乎对这两个市场工具都适用，因为这两个金融工具的交易信号都是基于同一比率的，而且由于这两个金融工具行情具有多样化的属性，所以相应的测试结果会显得更加平稳。而这两个工具的头寸规模都已经过调整，从而使风险趋于均衡。图13-20显示了于最近的一个时期，一个市场工具的利润和损失则被另一个市场的反向表现所抵消，这使得合并的结果显得更加平滑。

图13-19　应用埃克森美孚石油公司股价/原油期货比率，且于调整波动率之后所显示的头寸规模

图13-20　相关的测试结果是应用日间数据，且基于沃纳公司股价/原油期货价格的比率而导出

对于比率法相关基础资产的选取是因为人们相信它们之间有一种基本的相关性，而这些选择似乎都奏效了。其他的组合模式可能是大宗商品/黄金、原油期货/欧元，然而，可能还有更多的模式。我们没有比较相应的测试结果是否优于40日或40周移动平均线所相关的单种交易模式，因为我们的目的是构造一个新的市场工具，且于不同的时间周期生成相应的交易信号。在对冲基金的世界里，流动性可能是一个问题，而顺势交易方法则有助于解决这个问题。

13.9.3　选择顺势交易模式还是均值回归交易模式

前几节讨论了在许多方面的套利方法，它们均使用了顺势交易策略。那么，相对于有些市场以及交叉市场的范例情境而言，我们要选择的套利策略是按趋势还是按回归模式呢？

在这本书的不同地方，我们讨论了市场噪声的存在和影响。在短期内，噪声是最明显的，而且趋势压倒了长期的噪声，因此，当我们选择使用一个平均回归的系统时，我们所试图利用的是市场噪声和较短的持有周期。此外，如果两只股票之间存在持续的差异，那么，较长期的趋势将会更好地捕捉到这一效果。

从本质上说，配对交易从短期价格扭曲中获取利润，因此，它可在短期内取得成功。当投资者从低市值等高风险股票转向更安全的派息股票时，这种情绪的逐渐转变是一种趋势。同样，当利率下降时，投资者倾向于转向期限较短的金融工具，这样当利率开始上升时，他们就能够转移其手中的资金。

图13-21　交割月之间的点差波动情境

1.利用牛市行情和熊市行情的趋势

趋势套利模式中可能存在的风险较低，我们则可凭以取代长期或短期趋势的交易模式。在谷物和食品（一般商品）中，牛市行情普遍存在，而且，在临近交割的几个月里，其增长的速度快于延迟数月交割的合约。牛市的套利模式可以通过在近月区间植入多单，于延展区间植入空单的方式来设置，其间的风险和回报都会减少。然而，两个交割月之间的时段越长，价差的波动就越剧烈（见图13-21），就像在一个满仓的情况下，一旦上升的价格达到峰值，价差就会被逆转，因为近月交割合约的行情增长速率会比延迟交割合约的快。如此，我们则可以出售近月合约，买入延期合约的方式来融入熊市行情当中。

对进入牛市或熊市的时间确认方式的分析模式可以基于近月合约相关的标准顺势交易方法。许多交易者认为，这种行情离散情境本身也必须在确定一个价位之前确定相应的趋势，因此，中等速度的移动平均值可能适用于套利，其将根据套利方向上的相对变化提供一个信号。对于短线交易者来说，1～3天的变化可能已经足够了。当近月交割的看涨趋势信号以及交割的看跌信号造成相互矛盾的信息时，我们不应输入任何买单和卖单。

2.点差变化相关的波动率

相对价值差值的使用意味着你在寻找一个市场，其中某种工具和/或股票的价格相对较高，而另一个相对较低，如此就产生了一个交易信号，即于最高价格点位卖出，于最低价格点位买入。因为前述问题提出了一种相对价值的现象，于是，我们即可比较好地掌握相应的时机，但是，我们不知道相关两种金融工具的波动率。如果相应波动率非常低，那么，相关交易中可能就没有足够的获利空间。

上述两种金融工具所相关的波动率（无论是单独，还是竞合作用）都有可能生成较高的风险，从而使交易者没有机会采取均值回归型的交易策略。波动率的跳跃情境偶尔也会造成巨大的损失，而大多数利差也会受到这个问题的影响。图13-22显示了2006～2011年的标准普尔和纳斯达克的期货价格，相关比率被显示在第三个面板之中，同时，两类工具的年化波动率被显示在底部面板中。如果你使用的是基于实际比率的均值回归方法，那么，在图表的前半部分买入的比率是0.05，卖出的比率是0.15，这已经很好了。然而，在始于2008年9月的这场危机中，以0.15的价格出售将意味着遭受灾难性的风险。另外，从2009年7月开始的一段时期同样令人担忧——波动率下降，而比率不再是0.15。

图13-22　标准普尔/纳斯达克指数的年化波动率显示，未来5年的波动率为3种不同水平

上述所有这些问题都对进场和离场的定时机制所相关的相对价值指标系统提出了质疑。不过，从较早的波动水平跃升至2008年的极端水平，在此情境下，任何方法都将导致亏损。尽管相对价值在2009年中期低波动区间产生过相应的交易信号，但是，相关情境不会告诉你相应波动率是否过低，也无法产生交易利润，因为相应的回报低于交易成本。为了克服前述这个问题，我们需要一个低波动率相关的过滤器，而这将减少交易的次数，即使选择具有更多潜在收益的交易也不例外。

3.历史情境的比较模式

对较长历史时期的分析将使我们更好地理解套利交易所涉及的一致性问题和相关风险。一项长期研究将揭示季节性和周期性波动模式，以及相应的低波动率和高波动率的时期，而影响波动率变化模式的一些因素如下。

（1）基础资产价格波动率之间的相关性。

在大多数市场，较高的价格与较高的波动性和更广泛的价差有关，较低的价格则会迫使大多数价差缩小范围。当相关产品以每加仑4.00美元而本身1.00美元的价格交易时，暖油和汽油之间的价差肯定要大得多。此外，波动率会随着价格的突然变化而增加。但是，当公众对其进行调整时，即使相关资产的价格再高，波动率也会下降。这是一个概念，即相对于不确定性的因素而言，波动率会有所增加，然后在均衡的过程中下降。

（2）正常的季节性模式。

季节性要素所导致的价差会以可预测的方式缩小和增长。在收获期间，基差（现货市场和期货市场的差价）得以扩展，如此则反映了现存的供应量。在收获之后，如果需求未能得以满足，那么，相应的基差将继续缩小。

（3）投资者的风险偏好。

投资者在不确定的时期会转向更安全的资产，然后，随着经济回归正常情境，其投资会再次返回风险较高的市场，其中比较熟悉的模式是股市和利率之间相关性的应用。在前述这种情况下，“逃到低风险”这一说法表明：当一个不稳定的事件发生时，要么是股价大幅下跌，要么是发生地缘政治危机，那么政府利率会出现“失控”状态，而股票市场的不同板块之间会发生变化。在良好的经济周期中，投资者愿意承担小型股的不确定性，否则，他们会发现大公司相对安全。图13-22比较了标准普尔500和纳斯达克过去5年的情况，纳斯达克被认为是风险较高的投资。在2008年之前，相关比率较高，这表明投资者中有很大一部分将资金投向了纳斯达克。从2009年起，这一比例下降了25%以上，对高风险资产的偏好呈现明显的下降态势。

（4）特定的事件。

a.咖啡或橙汁的供货冻结会减少供应量，而其对树木的损害会对相关价格产生长期的影响，并会使接下来的农作物年内的价格相对于潜在的冻结情境而言变得更加敏感。

b.导致季节性价格变化的事件（如对出口谷物的特殊需求）将会压倒作物年剩余时间内的季节性模式，并经常影响下一季。

c.由于库存不足、前一年的出口需求增加，以及在生长季节中处于干燥和炎热的天气等因素的综合作用将导致紧张的行情，从而导致价格上涨，此外，所预期的潜在问题将会成为现实。通过观察过去类似的情况，相应涨势的幅度可以被应用，即我们可以使用一种中速的方式跟踪其规模，在趋势转向或在收获开始前1个月的时间内获利了结，而任何一种相关情境都必须是最先出现的。

13.9.4　相对价值交易的时机掌控方法

在“配对交易”相关的内容中，快速随机指标可被用来确定入场和离场的时间，而我们仍然可以应用一些可行的替代方法，即参考许多其他的震荡指标，如RSI指标和MACD指标等。当前有一种新的计算指标特别有趣，即埃勒斯的费希尔变换模式（这一公式可以在第11章中找到），尽管它开始与随机指标相类似，但是，它的框架结构就是为了避免交易者在长时间内陷入高位和低点的纠结之中。费希尔变换模式的阈值范围是+1到-1（或+100到-100），但是，+80和-80的范围则是超买和超卖区域，当这一比率达到80以上时（见图13-23），铂金就会被卖出，黄金也会被买走；当相关比率接近于0时，我们就要平仓离场，而这意味着行情回归至正常的水平。实际上，埃勒斯的费希尔变换模式在超买和超卖之间表现得很好。

图13-23　应用期货数据（第三个面板）与底部面板的费希尔变换模式所确定的铂金/黄金比率

13.9.5　评级服务

互联网是许多金融服务的一个来源，它可以对未来几周或几个月股市行情可能的成功或失败情境进行评估。其中一些公司的业绩记录显示，它们的排名相当准确，其中最引人注目的是史达麦公司（Starmine），这些服务机构也可以收取一定的费用；或者，也有一些网站允许你根据不同的标准对股票进行排名（比如市盈率），其中包括TheStreet.com、Cramer’s Mad Money、Reuters以及The Motley Fool，而其他网站则更接近于Starmine公司的分析结果，即提供相关分析师的建议摘要。前述机构和网站都会给出强势行情、温和行情以及低迷做空行情的建议，而每一种建议都要附带等级评定所关联的数值。无论是自己创建排名，还是使用分析人员的建议，你都有必要记录下每日或每周的情况（因为结果可能是嘈杂的），然后在电子表格中进行排名并监控相关预期是否成功。

在确定了服务机构或自己的方法是否良好之后，其中有一些方法可以根据测试结果以价差的方式进行交易。

（1）如果股票的总数量很小，那么在排名中，会有20%～35%的股票被交易。而如果相关的数据很大，那么你就需要进行多样化的交易，至少在每个板块交易5只股票，而且越多越好。而在顶部和底部区域所选择的股票将被称为“篮子”。

（2）如果排名是成功的，那么，你就会把它当作一种顺势交易方法——买最好的，卖最差的；如果排名不成功，那么行情将显示一种回归态势，你就要卖出最好的股票，然后买入最坏的股票。

（3）如果你在每一个篮子里交易n只股票，同时，第n只股票（最坏的股票中最好的或最好的一类股票中最坏的）会从相关篮子中移动至至少两个方向，那么，你就需要平去相关头寸，代之以一只篮子内的股票，这样你就可以避免频繁地切换相关的交易工具。

（4）确认底部篮子中的股票行情的变动情境，并掌控相关波动率。在某些情况下，某些股票的排名非常低，因为它们很少被交易，而这些股票不具备任何风险保护功能，同时还会扭曲上下两个篮子的股票的整体行情。顶部篮子中的股票不应该有这个问题。

（5）对每一个篮子的波动率进行调整，最好是按照本章的“配对交易”部分中所阐述的方式应用以美元计价的平均真实范围，且对每只股票进行平均投资。同样，整体股票篮子的行情可能会在波动率方面出现分歧，我们需要对其进行调整，但是，只有在波动幅度超过20%的情况下，前述这一情况才会发生；否则，每个新的头寸都将根据当前的波动率进行调整，整体的投资组合将进行自我调整。

自我排名可以有很多方式，我们可以使用相关公司的基本数据，或者简单地跟踪收益率，或者查看信息比率（收益除以风险），甚至测试长期顺势交易系统的表现。就基本面分析来说，互联网上的评分似乎是最好的，但对于技术分析而言，如果是你自己操作的话，那你会更多地对整个过程进行控制。

13.9.6　广义的市场中性策略

经典的市场中性策略是指一种适用于单个工业集团或相关股票的均值回归（套利）策略。一般来说，标的资产的相关系数应该在0.5～0.70。任何较低的相关性都面临更大的风险，而任何更高的价格都难以生成足够的利润来抵消交易成本。与配对交易一样，相较于相关性指标而言，协整法可能是选择参与者的更好方式。大型市场的中性项目的优势在于：那些同时交易很多股票的人是一些相关性较低的参与者，他们的交易结果可能会增加市场的规模，但是，他们的风险被分散投资所抵消。

在过去的10年里，指数基金和程序交易的套利模式（将个别股票与指数进行套利）导致许多股票的彼此相关性得以增加。当标准普尔的期货由于大型对冲基金或保险项目的指令而远离现金标准普尔价格时，这一趋势就足以使你获利——电子指令会立即生效，且买入标准普尔500指数中的所有股票并卖出期货。购买所有股票的行为增加了相关性，并降低了市场中性交易成功的机会。

从本质上说，市场中性策略与上一节关于评级服务的步骤非常相似。噪声在股票市场价格的总体水平非常高，这使得一个均值回归的策略比顺势交易的方法更加容易获取成功。在这种情况下，相较于长期持有的交易方式而言，较短的持有期可以规避市场的整体基本趋势受到冲击的风险。

13.9.7　其他的套利问题

交易的经验表明：某些交易技巧比其他的要好，而有些交易方式则是危险的。

1.相关条件和价差订单的应用方式

在一个好的价差交易模式中，其中的套利机会可能是短暂的，并且其需要一个套利的订单来确保最小的目标——相应过程不是以特定价格购买股票A，再以另一个价格卖空股票B（或指数），从而植入两张订单，而是根据A、B股票的价差x来购买A、卖出B，进而植入一张价差订单，它是期货市场当中一种常见的订单模式。但是，在股票市场中，这种方式很难实现，因为股市中卖空是受到限制的。

另外，卖空交易应该先做，然后在卖空交易确认后立即植入买单。一些交易平台显示：当某些股票可供卖空时，我们可以通过回车键来同时植入两个订单，这是最简单的方法。在期货市场，此种套利交易的优势在于成本更低，其约为直接植入两张订单的成本的3/4。

2.价差套利交易的进场和离场模式

当一种套利的两种交易方式不能同时入场或离场时，相应的风险就会增加。若套利范围不受保护，仓中只是一个简单的多空头寸，那必须对其加以管理。我们现在考虑一种情境：在一个快速变化的牛市中，于相关行情之上，近月合约的期货价格上涨的速度比延迟合约的快，虽然两种方式都可以同时使用一种套利指令，但它可能很容易进入多方头寸（价格在趋势方向上移动），然后，在几分钟或几天内进入空方头寸，其目的是依据价格的方向获利。在理想的情况下，空单是在多头获利的情况下被植入的，然后，以相关的收益对其进行保护。而当空单起作用的时候，其对整体投资组合是有益的；当它不起作用时，相关交易就会出现一个巨大的损失，这将很难用从套利中获得的利润来抵消。如果交易的目的是降低风险，那么，价差订单的植入和离场模式是不可能达到这个目的的。

当某种趋势从上到下运行的时候，我们有必要将其从牛市行情转向熊市行情。如果在牛市中取得了巨大的利润，而这一趋势和蔓延的信号都是向下的，那么，行情则很可能进入牛市，并利用积累的利润来抵消增加的风险。这里，一个更保守的交易者可能会在两个交割月里输入一张空单，以此应对较低的波动率，从而降低风险和利润，进而保护先前的收益。一些期货市场行情的波动率（比如能源价格）在延迟交割的几个月里会比较低，而其他的（比如欧洲美元）则会更高。

3.创建一个价差交易模式来保护整体的头寸

通过下一个延迟交割月或者使用股票期权或期货期权来保护现有趋势头寸的价差做法是一个有问题的策略。如果市场行情一直上涨，而其中出现暂时的低迷情境，那么，一些交易者则希望卖出下一份延期合约、一只ETF或一种股票的期权，从而对冲相应的风险。

对于股票来说，上述这种方法是合理的，因为长期资本收益会带来税收的优势。在其他情况下，对冲、佣金或期权溢价会增添额外的成本，同时也会使新增头寸变得更加复杂，这不仅需要跟踪原始交易，而且还需要知道何时移除对冲。鉴于目前佣金成本的竞争态势，结束交易可能是更简单、更有效地应对不确定性的一种方法。

4.对趋势行情的反向映射模式

一些套利方向与趋势相反。通常情况下，上涨的期货价格反映在近月合约中，而在不确定性较低的延期合约中则体现的更少。对于贵金属或者纯粹的套利市场而言，上涨的趋势会导致延期合约的上涨速度快于近月合约，例如不断上涨的黄金价格会生成更大的总合约价值，因此合约价值会产生更高的利息，这是承载费用的组成部分，而每一份延期的合约都将反映出业已增加的运输费用。

5.规则的例外情境

在一个趋势行情期间，大多数市场在交割月份之间会表现出明显的相关性。然而，对于不可储存的大宗商品，如牛、猪、肉鸡和鸡蛋，情况则并非如此，这些市场相对于同等的看涨或悲观的消息而言，其反应中几乎不体现什么相关性。

在特殊需求时期，或者饲料价格非常高，牲畜可能会提前送到市场，这会导致当前价格的下降，也将迫使生猪价格下降；在下一个月，牛和猪的价格可能会上升，以反映供应短缺；然而，即使在最极端的情况下，相应模式也不会持续很久。

6.极端情境的套利比率

一种套利模式的两个方向很少有相同的波动率，当其严重不匹配时，此种套利模式所生成的情境将与更不稳定的方向上的头寸相同。利差交易的风险甚至可能高于单纯的多方或空方头寸，例如，图13-24a显示了套利的价格波动模式，而图13-24b则显示了相关交易的组织结构，其中，A端资产的价格波动率则显得很高，如果在期货市场上使用相同产品的交割月，那么延展月份的波动率会逐渐降低，而利率期货市场的情况则属于例外。前述这种情况经常发生，因为影响当前价格的新闻对期货价格的影响较小，如图13-24b所示，波动率的不匹配可能是由价差交易品种的选择方式较差所致，即使相关头寸大小根据相应差值进行调整也不能予以改善。现在，我们考虑一只股票的价格是100美元，而另一只股票的价格是2美元，我们可能会在价格较低的股票中出现流动性的问题。如果你交易1000股昂贵的股票，你将需要5万股廉价股票——极端比率扭曲了股价下跌的重要性。没有任何重大意义的微小变动将是不稳定的，从而导致整体风险上升。此外，尽管低价位股票的绝对波动率较低，但是，它们往往具有较高的相对波动率。

图13-24　价差套利品种选择的方式不佳

较大的头寸规模会在较便宜的股票中出现事件风险。低价位股票的波动率比价格更高的股票的大。即使在5美元的时候，股票的好消息也会使价格涨到5.50美元，这是10%的变动。在100美元的股票中，10%的变动将不太可能发生。当廉价股票杠杆化时，10%的方向性错误可能是致命的。

在期货市场，还有其他因素影响套利产品的选择模式：

·具体事件，如经济报告或美联储公告，可能会对交易产品的行情方向产生不同的影响，美联储的利率政策通常以不同目的针对收益率曲线，且以不同的方式影响曲线的波动情境。

·在合约到期前，近几个月的高波动性利差可能不会被调整到正常水平。在到期时，现金市场上的极端需求可能会导致更不寻常的利差值，其原因是短期的挤压模式，即在期货到期时无法交割现金产品。

·一个高度不稳定的价差套利模式可能比单纯的仓位头寸面临更大的风险。这可能是两种交易产品的行情方向不同所致；或者，其是由较低的利润率所增加的杠杆风险所致，而这不是套利交易的目的。

[1] John J.Murphy，Intermarket Technical Analysis(New York：John Wiley & Sons，1991).

[2] Markos Katsanos，Intermarket Trading Strategies(Hoboken，NJ：John Wiley & Sons，2008).