摘要
对于月差，主要分为月差正向套利和月差反向套利。同时交易套利的主要驱动分为基本面驱动型和统计套利型。其中按照基本面驱动型来看，棉花作物季内正向套利相对来说由于更符合贸易流，因而更受到产业资金和大部分投机资金的青睐。相对地，统计套利型则简单按照过去月差变化的统计结果，按照一定的算法来进行交易， 易期待价差回归，从而获取利润。
对于基差，由于近月往往反映了现货的强弱，若进行跨远月的基差套利，那么其方法与月差套利类似。而对于现货与近月之间的基差套利，我们也将进行讨论。
棉花跨期套利，主要分为月差正向套利和月差反向套利。同时交易套利的主要驱动分为基本面驱动型和统计套利型。其中按照基本面驱动型来看，棉花作物季内正向套利相对来说由于 更符合贸易流，因而更受到产业资金和大部分投机资金的青睐。相对地，统计套利型则简单按 照过去月差变化的统计结果，按照一定的算法来进行交易，易期待价差回归，从而获取利润。 本文主要讨论通过基本面套利的方法来对棉花进行月差套利
1、月差基本面套利法
基本面分析法，主要通过研究当下和未来棉花基本面变化情况，从而判断对基差和月差的 影响。
相对而言，通过基本面研究套利与研究单边在很多程度上是存在共性的，相对而言，套利 合约因为本身买卖数量相等，方向相反，其对冲性质可以有效规避系统性风险的冲击，从而可以让投资者专注于交易基本面因素或者特殊时间，从而获取利润。
回顾近几年的市场来看，我们可以看到，月差套利的走势与棉花的牛熊周期密切相关。例 如前期 CF1705-1709 月差，在临近交割月时，由于仓单压力偏大，多头接货能力不足，导致近月出现崩盘，并使得1-9月差一路扩大到无风险套利空间。又比如在2010年底，由于现货的紧张，导致近月出现了极高的升水，CF1009-1101月差甚至出现近月升水2000元/吨以上的局面。
总体而言，在熊市末期和牛市初期阶段，由于现货依然偏紧，同时市场更多炒作预期，容 易导致远月升水的情况；相对的，在牛市末期和熊市初期，往往由于现货紧张，使得近月升水的局面更容易出现。
除此以外，作为有现货背景的交易者，还可以通过计算无风险套利价差在适合的机会入场， 通过月差正套还获得无风险收益。在这里，如果正套要有经济收益，那么一方面仓单可以跨期流转，另一方面月差要大于持仓成本。
持仓成本：合约保证金资金利息+交割成本+仓储费用
需要说明的是，对于棉花持仓的成本，随着交易时间的变化则会发生区别。其中升贴水。
1.假设目前的棉花近月价格在16000元/吨附近，交割日在9月15日，那么对于CF1705-1709价差来说，仓储费用则为 0.8*123=97.6 元/吨，交割费用=4 元/吨，交易手续费 2.4 元/吨，增值税率暂定在11%，也不考虑新的仓库升贴水变化（新疆运费补贴公布后才能确定），1年期贷款利率4.35%。同时根据《郑州商品交易所交割细则》， 8 月1日起每日历日贴水 4 元/吨，到 9 月15 日贴水160 元/吨，那么均衡的无套机机 会价差 X 为：
X=98.4+4+2.4+160+X*0.11+16000*4.35%*123/365
求得 X=559 元/吨
2.事实上，由于实际企业的资金成本将高于1 年期贷款利率，如 6%，那么均衡的无套机机会价差 X 为：
X=98.4+4+2.4+160+X*0.11+16000*6%*123/365
求得 X=661 元/吨
3.对于 1709-1801 价差，由于出现仓单每日贴水，到1 月15 日贴水将达到488 元/吨，此时按照4.35%利率的均衡的无套机机会价差 X 为：
X=97.6+4+2.4+488+X*0.11+16000*4.35%*122/365
求得 X=927 元/吨
4.而此时按照6%利率的均衡的无套机机会价差 X 为：
X=97.6+4+2.4+488+X*0.11+16000*6%*122/365
求得 X=1029 元/吨
5.对于1801-1805 价差，由于出现仓单无需贴水，此时按照4.35%利率的均衡的无套机机会价差X为：
X=96+4+2.4+X*0.11+16000*4.35%*120/365
求得 X=366 元/吨
6.而此时按照6%利率的均衡的无套机机会价差 X 为：
X=96+4+2.4+X*0.11+16000*6%*120/365
求得 X=377 元/吨
2、月差统计套利法
与基本面套利法相对应的，则是统计套利法，即统计套利型则简单按照过去月差变化的统 计结果，按照一定的算法来进行交易，易期待价差回归，从而获取利润。
在本专题中，我们亦将月差统计套利划分为 1-9 套利、9-5 套利、5-1 套利。其中考虑到期 货成交活跃度和交割月限仓问题，我们将统计样本时间分别取 2 月 1 日——8月31日、10月1日——4月30 日以及 6 月1日——12 月 31 日。
1、5 月对 1 月的平均价差 91，最小-1630，最大 1070，99%置信度为 26.85，那么有 99%的 概率价差会落在（64.2，117.9）的区间。假设盈利目标为 200 元/吨，交易成本为 5 元/吨，这也 就意味着，如果月差在-145 以下，那么可以进行月差反套，而月差在 325 之上可以进行月差正 套，从而以求得月差回归并获利。
2、9 月对 5 月的平均价差 248，最小-1505，最大 1190，99%置信度为 29.22，那么有 99%的 概率价差会落在（218.6，277.0）的区间。假设盈利目标为 200 元/吨，交易成本为 5 元/吨，这
也就意味着，如果月差在 5 以下，那么可以进行月差反套，而月差在 485 之上可以进行月差正 套，从而以求得月差回归并获利。
3、1 月对 9 月的平均价差-233，最小-6125，最大 1325，99%置信度为 63.05，那么有 99%的 概率价差会落在（-295.7，-169.6）的区间。假设盈利目标为 200 元/吨，交易成本为 5 元/吨， 这也就意味着，如果月差在-505 以下，那么可以进行月差反套，而月差在 35 之上可以进行月差 正套，从而以求得月差回归并获利。
从上面的数理统计中，我们也看到，1-9 的月差波动率显著大于 5-1 月差和 9-5 月差，因而 从回归的角度来看，5-1 月差和 9-5 月差更适合做月差回归。
这里要说明的是，由于期货行情容易暴涨暴跌，因而具有肥尾的特性，按照正态分布所得的置信区间偏小；同时统计套利不能解释基本面的驱动。同时在出现极端行情时，价差不一定会出现回归而呈现趋势走势（如2012年的9-5月差，临近交割月近月连续出现走强），因而单纯使用统计套利存在的很大的缺陷，总体上更适合于震荡行情
3、基差套利
对于基差套利，由于近月往往反映了现货的强弱，若进行跨远月的基差套利，那么其方法 与月差套利类似。而对于现货与近月之间的基差套利，我们将在这里着重讨论。
现货和近月之间的期现套利主要分两类，第一类在期货盘面出现大幅上涨，而现货保持相 对低迷时，贸易商通过买现货注册成仓单并抛在期货盘面上，以博取无风险套利空间。其本质 上与跨期套利并无区别，计算方法也类似，不同点在于我们需要考虑注册仓单的费用、运费、 以及棉花本身质量升贴水的大小。其主要风险点在于：1、注册仓单失败，导致套利行为变成期 货和现货各自的单边投机。2、政策风险。如先前调整增值税税率，将改变无风险套利空间。同 时若交易所改变仓单质量升贴水大小也将有可能使得套利空间发生改变。3、费率风险。如购买现货后，运费出现上涨等。
第二类则是在期货盘面出现大幅下跌、现货保持相对坚挺时，通过以盘面为基础加上一定 的升贴水买入点价，接现货后在现货市场卖出来进行套利。比如郑棉期货近月价格为 15500 元/吨，仓单的升水在 700 元/吨，而仓单当地的现货价格在 16300 元/吨，交易杂费在 50 元/吨，那么对于企业来说，可以通过点价买入仓单，其成本为 16200 元/吨，并通过自身的销售渠道卖出，在扣除其费用后，一吨可以盈利 50 元。对于第二类，其主要风险点在于：1、点价后到销售前价格出现波动，使其利润不能得到锁定；2、对于销售渠道弱的企业可能出现接货后销售不畅的局面。
4、小结
棉花作为农产品大家庭成员之一，因其种植季节性使得仓单具有一年半注销的特性。而这个特性使得棉花月差和基差套利具有了可操作的空间和现货基础。
作者：华泰期货研究院 农产品组 徐盛
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