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行业时事
【固收 | 李清荷】国债期货跨期套利策略
【策略 | 袁稻雨】牛市中的调整如何修复？主线怎么选？
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固收 | 李清荷
股票杠杆配资软件国债期货跨期套利策略
国债期货跨期套利原理
国债期货跨期价差，指同一品种、不同到期月份合约的价格差值，计算公式为：跨期价差=近月合约价格-远月合约价格。
同一品种通常同时交易当季、下季、隔季三个合约（如10年期品种当前为T2606、T2609、T2612），单个合约存续期约9个月。随着主力合约临近交割，投资者会逐步移仓至下季合约（移仓时点多为交割月前一月中旬，以持仓/成交量变化为切换信号），跨期价差是把握移仓节奏、开展跨期套利的核心分析指标。
2023年至今，跨期价差中枢水平：TL>T>TF>TS
2023年以来除TL品种之外，其他品种国债期货的跨期价差的波动幅度较小。2023年至今，TL合约的跨期价差波动明显，或与TL合约自身的波动本来要明显高于其他合约有关。整体上，四个合约跨期价差的平均水平上看，呈现TL>T>TF>TS的关系。
此外，TL的跨期价差往往出现一些水平明显突变的情况，主要是与TL合约主力合约切换之后，新的跨期价差要明显区别于之前的跨期价差，即下季-当季和隔季-下季的价差不平稳有关。
跨期价差由CTD券净价之差、持有收益之差、净基差之差构成
基于2023年以来的历史数据，从相关性的角度探究实际的跨期价差与哪一组成部分的关联度更高。
30年期国债期货（TL）的跨期价差与CTD券净价之差呈现出四个品种中最高的正相关性，而与持有收益之差、净基差之差的相关性几乎为0。
T合约跨期价差与净基差之差的相关系数为全品种最高，是影响其价差走势的核心变量；TF合约跨期价差与净基差之差同样呈现强负相关，是其价差的主要驱动因素。TS的相关性结构相对温和，跨期价差与CTD券净价之差的相关性最高，与另两个因子的相关性较弱，说明TS合约的跨期价差更多受近远月CTD券的现券价差影响，而非资金面或交割期权因素。
当前策略建议
资金面：当前市场流动性维持宽松，远期资金利率预期下降，持有收益差整体下降，跨期价差上行；各品种CTD券结构稳定，无大规模切换，
净基差差值整体收敛，对跨期价差扰动有限。
移仓博弈：当前近月合约IRR水平偏低，空头持有交割动力不足，空头主导移仓成为核心特征，近月合约相对远月偏弱，推动跨期价差向均值回归。
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策略建议：1）TF处于历史高位，TS/T处于中性区间，TL处于中高位，预期在空头主导移仓下，TF、TS、TL将逐步收窄，T将温和走阔，各品种向历史均值回归是核心主线；2）套利机会：当前TF跨期价差处于历史高位，可布局TF近月空-远月多的跨期套利，等待价差收窄获利；T跨期价差偏低，可布局T近月多-远月空的套利，博弈价差修复。
风险提示：现券价格超预期波动，现券流动性收紧，经济变化超预期。
报告分析师：
李清荷 登记编号：S1220525050005
刘 瑞 登记编号：S1220525090004
相关研报：《国债期货跨期套利策略》2026.4.13 ]article_adlist-->策略 | 袁稻雨
牛市中的调整如何修复？主线怎么选？
1、2009年以来的四轮牛市（2009-2010、2013-2015、2019-2021、2024年以来），除了2014-2015年之外，其余三轮牛市市场均会经历至少两轮较大级别的调整，即万得全A指数阶段性回撤10%以上。
2、牛市期间较大级别调整时间长度大多为1个月左右，空间上回撤20%以上的两次发生在2009年8月（前期涨幅较大+流动性收紧）和2010年4月至7月（国内政策收紧+欧债危机），回撤15%左右的两次发生在2019年4月至6月（国内政策收紧+贸易摩擦再起）和2025年3月至4月（对等关税），回撤10%左右的两次发生在2020年3月（新冠疫情）和2021年2月至3月（核心资产泡沫）。
3、市场修复到前期高点平均需要1个季度时间，结合市场涨幅和所需时间，强度最好的组合是：基本面和企业盈利向上+政策支持，对应2009年9-11月和2010年7-10月；其次的组合是：基本面和企业盈利触底反弹+政策支持，对应2020年4-6月和2025年4-7月；相对较弱的组合是：基本面和企业盈利向下或高位回落+产业层面催化，对应2019年6月-2020年2月和2021年3月-7月。
4、修复行情的主线往往有两个，一是前期超跌板块的错杀，筹码结构优化+产业周期共振，典型的如2010年的周期股、2021年的宁指数和2025年的海外算力；二是产业周期并未中断，表现为调整期相对抗跌，随后政策和资金面共振推动，典型的如2009年的可选消费、2020年的茅指数和2019年的TMT。
5、本轮美伊冲突定性为牛市期间10%级别的调整，Q2属于修复阶段，修复强度适中，核心是基本面和企业盈利触底反弹，政策支持资本市场发展的定位不变，修复行情主线关注两条，一是HALO资产相关的核心资源（有色+化工）与泛能源（新老能源+未来能源）；二是AI周期驱动下的算力硬件和恒生科技。
风险提示：全球宏观环境波动超预期的风险；地缘政治风险；历史比较法的局限性；部分数据发布更新频率较慢难以反映最新现状；全球宏观不确定性加剧等。
报告分析师：
袁稻雨 登记编号：S1220525120005
刘力维 登记编号：S1220526030002
相关研报：《牛市中的调整如何修复？主线怎么选？》2026.4.13 ]article_adlist-->分析师声明 作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，保证报告所采用的数据和信息均来自公开合规渠道，分析逻辑基于作者的职业理解，本报告清晰准确地反映了作者的研究观点，力求独立、客观和公正，结论不受任何第三方的授意或影响。研究报告对所涉及的证券或发行人的评价是分析师本人通过财务分析预测、数量化方法、或行业比较分析所得出的结论，但使用以上信息和分析方法存在局限性。特此声明。
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