您的位置 > “从统计学的角度出发，首先你的基础数据必须正确，如果没有这个前提，那么价差数据的正确性就无从保证，依据错误的价差得到的判断肯定存在問題。现在软件的数据都或多或少有一些错误，比如说价位不正确，或者中间遗漏掉一天，所以从这些软件上提取数据以后要仔细检查，给予修正或剔除。”
“王哥，现在软件都有套利分析的功能，这个好不好？”
“國内看盘软件上的功能相对死板，刚才我说过的缺点多少都存在，连路透也有数据错误。提取差价图时，如果是到期月份相同比如1月豆和1月粕，那么問題还不大，但是如果是同品種不同月份比如9月和1月，软件统计的结果就存在设计缺陷。当9月合约交割下市，交易所很快推出下一年度的9月合约，这个时候的9—1差价已经物是人非了。如果你把时间延长，你经常可以发现一些大的转折，破坏了真实的结构。
“差价对于不同的套利，它所起的作用是不一样的。比如说期现套利和跨期交割套利，它捕捉的是一段时间内现货和期货间或者期货合约之间的价格差，通过交割的手段来实现这个差价，只要持仓成本合适并有利润，就可以进行，这个时候价差图不重要。”
“王哥，如果我是投机性头寸，根本没有交割能力呢？”
“投机性头寸还要考虑资金的影响因素，我这里指的是买前抛后的套利。持仓成本加适当的利润差是交割套利愿意入市的基础。”小王用笔在纸上划写着，“但是如果远期合约的价格受到支撑，而近月合约交易中现货商的资金在短期内抵抗不住抛压而下沉，比如多头主力的向后移仓，必然引发价差愈加扩大，但是这个位置又将引发新一轮的交割套利入市。历史价差图告诉我们差价曾经达到的上方极限在何处，或者通过标准差、方差等计算出达到某一位置后亏损的概率有多少，尽量减少被套的时间和程度。”
“王哥，如果快进入现货月价差还不缩小，而市场成交量已经萎缩，那投机头寸只能离场。”
“投机头寸确实无法顺利解决这个問題。也许进入现货月后，价差慢慢重新回复正常水平，但是此时的流动性不足导致平仓的不确定，这是风险控制所不允许的。在我们做决策分析时往往要特别提及。”
“农产品还有季节性的問題，以及仓单的存续性問題。这时候的价差好像变动更频繁。”小李说。
“季节性問題大多發生在新老作物年度之间，比如夏季小麦的收割，秋季棉花、大豆的收割。这也是从考虑当前库存和新作物上市后的基本面情况出发的。我们用9月、11月大豆作个例子，如果预期丰收，那么9—11月的差价就会拉大，因为9月库存紧张，11月库存开始增加。如果预期歉收，那么对11月以后的供应担忧占据主要因素，9—11月的差价就会相对缩小。而仓单存续期問題，主要是注销仓单的数量对资金的压力問題，比如郑州小麦的7月和9月，如果注销仓单多，必然导致9—7月差价扩大，但是如果注销仓单比例小，同时9—7 月差价很大，将会吸引部分现货商入场，使得差价缩小。”
“哦，王哥，价差和价差图对于这样的套利帮助也不大，以前的上下限只是告诉我们曾经达到的程度，而眼下的情况却是根据目前的基本面和资金面来决定。”
“是啊，对于跨期投机性套利来讲，月份的强弱变动是资金较量的结果，价差图确实只是起到参考的作用。但是跨市套利交易以及原料加工的跨商品套利，是运用价差图的好地方。跨市套利建立在进出口业务上，两地间的差价扭曲后必然在一定的时间内能够修补；原料产品的套利建立在加工商的利润上，利润的多寡能够反映原料和产品间的大致关系，处于一个区间的波动状态中。我们可以根据历史形成的上下限，使用稳妥的资金管理方式，进行交易。”
“王哥，跨市套利常常用比值来处理，和价差相比有什么不同？”
“它们的数据来源是一样的，不过是表达方式不同。不过商品价格的高低影响着具体的解读。比如说铜的进口比值問題，1500美元时，内外比值10.38可以进口。当3000美元时，10.3的比值就可以进口，为什么？因为杂运费250元是基本固定的，在相对高价时，它的比重下降了。而差值呢？1500美元时，差值700点就可以进口了，而到3000美元时，差值700点进口则要亏损200多元。所以比值和差值最好同时运用，寻找最好的配合。大豆价格和豆粕、豆油的价格也可以用比值的办法来测试。”
“哦，原来各有巧妙不同啊！”(期货日报)
