協整理論在期指套利中的運用及策略源碼[開拓者公式]
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目前大家都是用滬50ETF和深100ETF組合模擬現貨指數，用基差做期限套利，隨著套利人群的增多，基差逐漸變
小，不足以覆蓋成本，所以機會很少，為此，需要修正基差。
計量經濟學中有個協整理論，今天拋磚引玉，和大家一起探討。
不同市場上的同質或相似商品的價格存在長期均衡關系，當價格偏離均衡時，由于套利交易的存在，偏離會迅速
回到均衡。在一定的門限值以外，二者服從協整關系，在門限值以內，二者沒有協整關系，這種關系稱為門限協
整。
用滬50ETF和深100ETF組合模擬的現貨指數，和HS300指數確實存在長期的均衡關系，但很可惜，模擬的現貨指數
和期貨指數不具備長期的均衡關系，因為隨時間推移，他們之間的價差會逼近0，那么，就無意義了嗎？
一個期指合約的存續期大約25天，如果從合約剛誕生，在極小的周期上，如10秒級別，在一定的存續期內，是存
在這種協整關系的。并且這種機會出現的頻率遠高于正常的期限基差，這樣就可以套利了。
程序源碼如下：
Params
Numeric AjustmentRatio(804507); // 協整系數
Numeric AjustmentLength(2000); // 協整周期
Numeric Weight1(1); // 現貨權重
Numeric Weight2(1);
Numeric Band(1.25); //目標價差曲線開倉上下限
Numeric Lots(1); //每次開倉手數
Vars
NumericSeries St; //指數自然對數變換曲線
NumericSeries St1; // 目標價差曲線
Numeric MinPoint; // 最小變動單位
Bool SellEntrysignal(False); // 正向套利信號
Bool BuyEntrysignal(False); // 反向套利信號
Bool SellExitsignal(False); // 正向套利出場信號
Bool BuyExitsignal(False); // 反向套利出場信號
Numeric myEntryPrice;
Begin
St=10000*ln(Data0.close*ContractUnit)-AjustmentRatio*ln((Data1.close*Weight1+Data2.close*Weight2)/(Weight1+Weight2))/100;
st1=(st-XAverage(st,AjustmentLength))/StandardDev(st,AjustmentLength,0);
PlotNumeric("St1",St1);
PlotNumeric("零軸",0);
PlotNumeric("正向",Band);
PlotNumeric("反向",(-1)*Band);
MinPoint=MinMove*PriceScale;
SellEntrysignal=st1[1]>Band;
If (SellEntrysignal) // 正向套利,期指開空單，買入現貨
{
// 開倉價格取開盤價加上一個單位滑點，這樣能更接近真實情況，并能盡量保證成交
myEntryPrice = Open-MinPoint;
Sellshort(Lots,myEntryPrice);
}
BuyEntrysignal=st1[1]<(-1)*Band;
If (BuyEntrysignal) // 反向套利,期指開多單，賣出現貨
{
// 開倉價格取開盤價加上一個單位滑點，這樣能更接近真實情況，并能盡量保證成交
myEntryPrice = Open+MinPoint;
Buy(Lots,myEntryPrice);
}
SellExitsignal=CrossUnder(st1[1],0);
if( SellExitsignal && MarketPosition == -1 ) // 正向套利平倉,期指空單平，賣出現貨
{
// 開倉價格取開盤價加上一個單位滑點，這樣能更接近真實情況，并能盡量保證成交
myEntryPrice = Open+MinPoint;
BuyToCover(Lots,myEntryPrice);
}
BuyExitsignal=CrossOver(st1[1],0);
if (BuyExitsignal && marketposition==1) // 反向套利平倉,期指多單平，買入現貨
{
// 開倉價格取開盤價加上一個單位滑點，這樣能更接近真實情況，并能盡量保證成交
myEntryPrice = Open-MinPoint;
Sell(Lots,myEntryPrice);
}
End
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