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1、 期货市场统计套利策略模型研究与应用期货市场统计套利策略模型研究与应用 中期研究院中期研究院 陈冬华陈冬华 王红英王红英 陈桂宏陈桂宏 套利交易,作为期货市场规避风险功能的重要交易方式之一,在国际上广泛被期货基金、投资机构和投机者所应用。据统计，在国外成熟的商品期货市场中,套利交易约占总交易量的 40%以上。虽然我国期货市场经过多年发展逐步完善,参与期货市场的机构和个人逐渐增多,但套利交易并未受到投资者的真正重视和充分挖掘，使得我国期货市场存在着一定的不规律性，价格发现的功能尚未完全发挥。同时，在我国期货市场上，对套利进行数学建模的方法还相对较少，本文主要从计量的角度上来对期货套利方法进行分析
2、和探讨。一、一、期货套利的作用分析期货套利的作用分析 期货市场是市场经济发展的客观需要，期货市场的作用在于为生产者、经营者提供回避风险的机制，因此，期货市场必须拥有吸纳价格风险的工具。期货价差套利交易为期货市场风险转移提供一定的基础保障。套利的实质是利用期货市场中价格失真的机会，并预测这种价格失真会较快消失，价差将重新恢复正常水平，从而获取利润。套利交易对期货市场的正常运行起到了非常重要的作用，有助于扭曲的期货市场价格体系重新恢复正常水平。其作用主要有以下三个方面：第一、套利行为有助于价格发现功能的有效发挥。由于影响期货市场价格和现货价格的因素存在一定的差异，套利者就会时刻注意市场动向，发现不
3、正常的价格关系，利用不同期货合约价格之间的价差变化或者期货市场与现货市场之间的价格变化，随时进行套利。这种交易的结果，客观上使期货市场的各种价格关系趋于正常，促进市场公平价格的形成。第二、套利行为有助于市场流动性的提高。套利行为的存在增加了期货市场的参与人数以及合约的成交量，承担了价格变动的风险，提高了期货交易的活跃程度，扩大市场规模和深度，使得套期保值者较容易找到交易对手，自由地进出市场，从而使市场具有充分的流动性。第三、适度的期货套利能够减缓价格波动。套利交易者进行期货交易，总是力图通过对未来价格的正确判断和预测来赚取价差利润。当期货市场供过于求时.市场价格低于均衡价格，套利交易者低价买进
4、合约，从而增加了需求，使期货价格上涨，供求重新趋于平衡;当期货市场供不应求时，市场价格则高于均衡价格，套利交易者会高价卖出合约，增加了供给，使期货价格下跌，供求重新趋于平衡。可见，期货套利对于缩小价格波动幅度发挥了很大的作用。二、期货套利的种类二、期货套利的种类 期货市场套利的种类主要有四种：跨期套利、跨市套利、跨品种套利、期现套利。跨期套利是指当两个不同到期月份的同种商品期货合约产生较大价格偏差时，通过做多被低估合约做空被高估合约的方法，待其价差回复正常时获利平仓。跨期套利是各种期货投资群体均可采用的“大众化”组合投资策略，因为不仅生产企业、现货商、投资公司等期货法人投资者会积极参与跨期实盘
5、套利，在获得稳定收益的同时，凭借迅速提高的企业贸易额扩大企业的社会影响，而且对于无法进行交割的个人期货投资者也可在做好资金管理、设定严格止损的前提下，适度开仓，以对冲形式平仓获利。投资者当预计近期的价格将要走强的时候，买近抛远，即所谓的牛市套利；当预计近期的价格将要走弱的时候，抛近买远，即所谓的熊市套利。而在某一商品期货系列合约中，认为中间交割月份的合约价格与两边交割月份的合约价格之间的相关关系出现差异时，建立两个方向相反、共享居中交割月份合约的跨期套利组合，即所谓的蝶市套利。此外，对于可存储的商品来说，还可以通过类似于存储商品或者处理存货的方式在合约间价差超出持有成本时进行相应的实盘跨期套利
6、，获取无风险的套利收益。跨市套利是在不同交易所之间的套利交易行为。当同一期货商品合约在两个或更多的交易所进行交易时，由于区域间的地理差别，各商品合约间存在一定的价差关系。例如，上海期货交易所和伦敦金属交易所都进行的铜铝交易，由于经常会出现各种各样的原因使得两个市场之间的价差超出正常的均衡范围，此时就为套利交易者提供了很好的套利机会，当两个市场间的价格关系恢复均衡时，就可以将两边的买卖合约同时对冲平仓并从中获利。在做跨市场套利时，还需注意影响两市场价格差的几个重要因素，如运费、关税和汇率等。当然，即使两个市场的价差在合理的正常范围之内，也可以通过对两个市场阶段性价差变动的判断来进行相应的套利，但
7、是这种情况的套利偶然性比较大。期现套利在空间上涉及现货市场和期货市场的交易，在时间上涉及现货市场的交易和期货市场的交割，既可以归类为跨市套利，也可以归类为跨期套利，但在国内市场，它往往作为一种独立的套利方式被广泛地实践。在一个均衡的市场条件下，根据无套利的均衡思想，同一种资产的现货价格应等于其期货价格的现值。期现套利是通过观察期货和现货价格之间的基差，利用期货、现货价格的背离，在同一资产的期货市场和现货市场建立数量相等、方向相反的交易部位，并以交割方式结束交易的一种操作方式。期现套利是时间套利在期货市场的应用，它利用期货和现货价格的走势的一致性和期货合约临近交割时期货和现货价格的趋同性进行操作
8、。在期现套利、跨期套利和跨市套利策略中，组合内的各种资产间具有相对确定的因果关系，也可以在不考虑交易成本的前提下，得出无套利均衡时资产价格间的等式，而跨品种套利策略中的资产间不具有确定的因果关系只具备一定程度的相关关系。这种相关关系来源于上市品种间具有相互替代性或均处于同一产业链，跨品种套利正是利用这种相关性在不同品种的期货合约分别做多和做空，以期在有利时机分别对冲在手的合约获利。在制定跨品种套利策略时，不仅要分析品种相关性的机理，还要考虑相关性的影响因素。根据品种间相关性的原理将跨品种套利大致分为替代性套利和产业链套利。1）替代性跨品种套利 上市品种如果功能上、播种面积、产量上存在替代性，价
9、格将会反映出一定程度的相关性，当品种间相对价格(价格之差或价格之比)发生偏差时出现套利机会。市场上存在的铜和铝、豆粕和玉米的套利属于此类，但不论是铜和铝的套利，还是豆粕和玉米的套利，品种间的相关性在理论和实践上无法准确定量，相关性影响因素较多，投资者在操作时往往也是通过对商品之间价差图的分析来判断，随机性强，风险大，可操作性不足。2）产业链跨品种套利 处于同一产业链上各品种的价格因受成本和利润的约束也会具有一定程度的相关性，与替代性跨品种套利相比，这种相关性更加稳定，大豆、豆粕和豆油之间的压榨式套利，以及原油、汽油、重油之间的裂解式套利正是利用了这种关系，而套利策略制定的前提是压榨或裂解技术的
10、相对稳定。三、统计套利模型研究三、统计套利模型研究 统计套利是指用统计方法挖掘套利机会的投资策略，统计套利的核心是对金融及其它经济时间序列应用计算建模技术以发现和利用统计套利机会:识别资产组合内部的统计错误定价关系,并对错误定价的动态性进行建模,制定和实施统计套利投资策略。随着计算建模技术(例如:协整方法和神经网络方法)的不断发展和统计套利方法的成功应用,统计套利模型越来越受到学者和投资者的重视。Hogan（2004）利用统计套利的思想研究市场效率，他给出了公式化的统计套利定义，设初始投入为 0 的自融资交易策略X(t):t0在t时刻经无风险利率折现后的价值为)(tv，如果)(tv满足：(1)
11、(tv=0(2)0)(limtvEt(3)0)0)(lim=tvPt(4)如果对tvP，则有0)(lim=ttvVart 则称该交易策略为一个统计套利机会。该定义说明统计套利需要满足四个条件：自融资交易策略的初始投入为0；经无风险利率折现后的价值的极限值为正；损失概率趋于0；如果损失概率在一定时间内不是0，则经时间平均的方差极限为0，或者说随着时间的推移，收益)(tv的方差的增加速度能够被t控制住。第四个条件当且仅当损失概率大于0时成立，这表明统计套利是有风险的，即存在着损失的可能，统计套利在一段时间内并不是无风险方法，而恰恰是这一点使得我们能够区分套利与统计套利的概念。若存在某一时刻T，对t
12、T，有)0)(tvP=0，就是标准形式的套利。我们认为，期货市场统计套利方法可分为两种，一种是模型套利，另一种是趋势套利。本文主要研究模型的统计套利方法。1）模型套利 模型套利方法，是指套利交易者根据两个合约的历史价差或比值，或者通过两种商品的替代性、两者之间上下游产品关系来建立模型，当两个合约具备这种条件时，不计两个合约的强弱表现而进行建仓，当两个合约之间的价差达到模型预期利润时进行平仓的操作方法。其理论基础是两个合约的未来表现，应在其历史价差或比值之内，或者应该在其合理的基差之内。我们把期货市场价格与均衡价格之间的偏差称为错误定价。价格差只是错误定价的表现形式。从时间序列角度看，错误定价我
13、们可以认为是基于某期货品种价格震荡剧烈而造成的短时间偏离正常价格运行区间的一个价格差值时间序列。在现实中，投资风险不为零并且存在信息和交易成本，这使得无套利定价理论所依赖的假设（即资本市场中的理论均衡会排除套利机会）不能满足，从而期货品种的市场价格与理论价格或者价值自然会存在一定的偏离，这就给投资者构成了一个套利的机会。我们认为统计套利机会正是来自于期货各合约或各相关品种之间的一种相对错误定价关系。以套期交易模型计算出的市场均衡价格为基准，确定其价格波动的上下区间，发现市场价格与均衡价格之间的错误定价关系，从而进行套利。因为统计套利背后的基本概念就是均值回复，如果长期均值存在的话（一般表现为资
14、产价格时间序列是统计上的平稳过程），资产价格将会回复到它的均值。若时间序列是平稳的，那么就可以利用资产价格偏离长期均值的机会，实施统计套利策略。错误定价关系的市场特征直接决定了统计套利投资组合的绩效。长期来看，期货市场中错误定价关系能够被修正，并不能给投资者带来收益。但是，这种偏差在中、短期期货市场中是存在的，并且反映出一定的趋势持续和反转的特性。我们可以在市场中捕捉这样的偏差，进行统计套利并获得相对收益。统计套利通过刻画错误定价关系捕捉期货市场价格的异常，是对哪一种期货品种模型价格更加接近市场均衡价格的检验，即在计算统计套利相对收益时选择合理的市场参照价格。本文使用的统计套利模型主要是对期货
15、品种价差进行协整分析,当同样品种或相关品种之间的关系符合一种长期均衡的关系，也即是说期货价格将会回复到它长期的均值。我们所要求的是套利组合中的价差或者比值为平稳序列,这样，当资产价格偏离长期均值时,便可以利用错误定价关系来制定统计套利交易策略。协整的概念给出了套利组合之间的长期稳定关系,而套利组合的中短期暂时偏离可以被视为统计套利机会,从而制定相应的交易策略,达到获得收益的目标。我们首先对期货价格序列进行单位根检验，确定各个时间序列的阶数。通过判断期价图形，我们对其进行单位根检验，结果表明：在 1%的显著性水平下，期货价格序列均接受存在单位根假设，对其差分序列进一步进行单位根检验，则显著拒绝存
16、在单位原假设，这说明它们的差分序列是平稳的。因此，我们通过检验可知期货价格序列都是 I(1)过程，即所有期货价格序列都是一阶单整的。该条件符合我们能对各品种价格的时间序列进行协整回归检验的要求。在研究方法上,首先讨论期货合约价格序列是否存在协整关系,如果期货各合约价格之间存在协整关系,则误差修正项将是平稳的,这意味着各合约期货价格之间将保持长期均衡关系,各合约间的期货价格不可能出现无限制的偏离,这将使两个品种之间的套利成为可能。反之,如果各合约期货价格之间不存在协整关系,那么它们期货价格之间就可能出现无限制的偏离,从而使得这两个品种之间的套利面临很大的风险。因此,只有各合约期货价格之间存在长期
17、均衡关系时,才可能借助一定的交易策略研究套利的问题。由上可知，期货价格序列为非平稳的，经过一阶差分后平稳，即为 I（1）序列，由此，我们可以简单的对其建立回归方程：tttXY+=该公式可转换为：tY-tX=t 其中tY 为被解释变量，tX 解释变量，为解释度，t 为模型残差项。模型建立后，需要对其残差项进行 ADF 检验，当该残差项不存在单位根，即为平稳序列，tY 和tX 之间存在协整关系；当残差项存在单位根，为非平稳序列，那么tY 和tX 的方程是伪回归，tY 和tX 之间不存在协整关系。我们选取铜期货品种价格序列来进行跨期套利的统计研究，合约选取cu807、cu808、cu809 三个合约
18、，时间跨度为 2005 年 8 月 16 日至 2008 年 5 月23 日，由于各合约交易状况的不同，我们删除一些不匹配的时间序列，得到 625个数据。数据来源于中期-国瑞煊智能化交易系统 5.5 版本。我们分别对 cu807、cu808、cu809 三个合约进行回归方程计算，可得到如下结果：表 1：铜每日价格协整分析模型 模型 截距估计()截距标准差 斜率估计 斜率标准差 拟合优度 cu808=cu807+1-919.53 76.16 1.01 0.001 1 cu809=cu808+2 813.67 193.75 0.99 0.003 0.99 cu809=cu807+3 5692.25
19、 777.7 0.91 0.01 0.88 表 2：模型残差 ADF 检验 残差项 检验结果 1 平稳*2 平稳*3 平稳*注：*表示 1%统计显著水平 *表示 1%5%统计显著水平 *表示 5%10%统计显著水平 由表 1 我们知道，铜期货相邻合约的拟合度非常高，接近于 1，这让我们可以简便的使用两期货合约价格之间的价差进行套利分析。而相间隔的合约如cu807 和 cu809 拟合度相对较小，因此不能简单的用它们的价差进行套利分析。由表 2 可知，铜期货三个合约回归方程残差项均通过 ADF 检验，为平稳序列。这表明铜合约期货价格之间都存在着一种协整关系，当期货偏离正常区间外，套利的机会也将随
20、之产生。表 3：跨期套利策略数据分析结果 价格差模型 容量 平均值 中间数 标准差 最大值 最小值 置信下界 置信上界 Cu808-Cu807 625-110.83-160 428.24-1360 3050-950.18 728.51 Cu809-0.99*Cu808 625 120.672-140 980.46 4960-2490-1801.04 2042.38 Cu809-0.91*Cu807 625 5889 5468.5 4010.53 27637.1-9560-1971.52 13749.74 表 3 为分析方程残差所得出的套利区间，置信区间为 95%，而这区间是相对严谨的，适合保守
21、套利者，而一些激进的投资者则可以选择较小的置信区间，以便能发现更多的套利机会，在这里，我们将只给出概率为 5%的套利机会，相应的成功率为 95%，可获得稳定的收益。下列各图即为我们所得出各合约价差的可能统计套利区间。cu808与cu807每日价差图-1500-1000-500050010001500200025003000350005-8-1605-10-1605-12-1606-2-1606-4-1606-6-1606-8-1606-10-1606-12-1607-2-1607-4-1607-6-1607-8-1607-10-1607-12-1608-2-1608-4-16价格差置信下限置信
22、上限均衡点 cu809与cu808每日价差图-3000-2500-2000-1500-1000-5000500100015002000250030003500400045005000550005-8-1605-10-1605-12-1606-2-1606-4-1606-6-1606-8-1606-10-1606-12-1607-2-1607-4-1607-6-1607-8-1607-10-1607-12-1608-2-1608-4-16价格差置信下限置信上限均衡点 cu809与cu807每日价差图-12000-10000-8000-6000-4000-200002000400060008000
23、10000120001400016000180002000022000240002600028000300002005-8-162005-10-162005-12-162006-2-162006-4-162006-6-162006-8-162006-10-162006-12-162007-2-162007-4-162007-6-162007-8-162007-10-162007-12-162008-2-162008-4-16价格差置信下限置信上限均衡点 由于期货跨期套利不只局限于对每日价格波动的一种套利行为，还有表现为 对每小时、每 5 分钟、每分钟价格剧烈波动时所出现的套利机会，当然，人为的
24、发现套利机会并介入操作，在操作时间上往往是不够的，所以套利机会更多的是需要程式化交易系统来进行自动监控和交易管理的。我们还是以铜期货品种 3 个合约为样本，选取时间跨度为 2008 年 1 月 2 日10：002008 年 5 月 23 日 15：00，频数为每小时，样本数为 361 个。表 4：铜每小时收盘价协整分析模型 模型 截距估计(a)截距标准差 斜率估计 斜率标准差 拟合优度 cu808=cu807+4 412.05 146.55 0.99 0.002 0.998 cu809=cu808+5 937.29 156 0.98 0.002 0.998 cu809=cu807+6 1327
25、.58 199.07 0.97 0.003 0.996 表 5：模型残差 ADF 检验 残差项 检验结果 4 平稳*5 平稳*6 平稳*注：*表示 1%统计显著水平 *表示 1%5%统计显著水平 *表示 5%10%统计显著水平 由于斜率估计都将接近于 1，为简单计算，我们把它看作 1，则铜每小时收 盘价统计模型残差可约等于每对合约之间的价格差。通过表 4、表 5 我们知道，该模型均通过协整检验，可进行套利分析。表 6：跨期套利策略数据分析结果 价格差模型 容量 平均值 中间数 标准差 最大值 最小值 置信下界 置信上界 Cu808-Cu807 361-153.52-150 130.98 340
26、-570-410.25 103.21 Cu809-Cu808 361-128-120 144.43 570-590-411 155 Cu809-Cu807 361-281.52-280 189.57 390-890-653.08 90.03 下列各图即为我们所得出各合约价差的可能统计套利区间。cu808与cu807每小时价差图-650-600-550-500-450-400-350-300-250-200-150-100-5005010015020025030035008-1-208-1-908-1-1608-1-2308-1-3008-2-608-2-1308-2-2008-2-2708-3
27、-508-3-1208-3-1908-3-2608-4-208-4-908-4-1608-4-2308-4-3008-5-708-5-1408-5-21价格差置信下限置信上限均衡点 cu808与cu809每小时价差图-600-500-400-300-200-100010020030040050060008-1-208-1-908-1-1608-1-2308-1-3008-2-608-2-1308-2-2008-2-2708-3-508-3-1208-3-1908-3-2608-4-208-4-908-4-1608-4-2308-4-3008-5-708-5-1408-5-21价格差置信下限置信
28、上限均衡点 cu809与cu807每小时价差图-900-800-700-600-500-400-300-200-100010020030040008-1-208-1-908-1-1608-1-2308-1-3008-2-608-2-1308-2-2008-2-2708-3-508-3-1208-3-1908-3-2608-4-208-4-908-4-1608-4-2308-4-3008-5-708-5-1408-5-21价格差置信下限置信上限均衡点 由于统计套利策略的一种相似性，也即总以价差为基础的一种套利方法，我们在这里只对同个品种的跨期套利进行实证研究，而对于跨品种或者跨市套利统计原理类似
29、，在这里我们不再赘述。模型套利的基础是基于期货品种之间价差的波动，而价差波动偏离是基于历史交易价格数据模型的统计边界值。价差套利交易模式最大的风险来源就是价差波动超出了基于历史交易价格数据统计出来的价差边界值。由于价差套利交易一般是参照交易模型的上下价差边界值来决定交易方向,一旦实际价差偏离统计边界值,就意味着价差交易出现亏损。但对于价差交易出现的亏损,风险管理往往失败。套利交易的本质是利用市场的暂时无效性,由于市场暂时的无效性,会使价差在一段时间里偏离正常的价差水平,但偏离正常水平的价差最终还是会回归正常水平,价差向正常水平回归的过程就是价差套利交易盈利的过程。一般来说,价差偏离正常水平的幅
30、度越大,套利的盈利空间就越大。正是基于价差变化的这一特点,套利交易者往往在亏损的情况下选择增加持仓量,希望从随时可能回归的价差变化中降低亏损,或扭亏为盈。但如果价差继续朝不利的方向发展,积累起来的庞大持仓量导致的高比例亏损,或满足不了追加保证金的要求而使价差套利者被迫平仓离场,当然,偏离的价差最终会向正常的价差水平回归,但套利失败者往往等不到这个时候。2）趋势套利 我们之前对利用模型套利方法来对期货市场各品种价差进行统计,并由此得出确立套利策略,但在研究的过程中,我们发现大部分的期货品种的价差并不遵循着一定的规律,也即该价差往往存在着一种趋势,而这对于统计套利所要确定的一种均衡关系无法满足，从
31、而使得我们无法用统计套利的模型进行套利分析，而这也需要使用趋势套利的方法进行套利。趋势套利方法解决我们在模型套利遇到的价差长期不在于某一特定置信区间内而出现的统计套利问题，它完善了期货市场套利的方法。我们以大豆 901 与 809 为例，从历史的价差来看，大豆合约价差总存在着一种趋势性，这就不适合使用模型套利的方法，而更适合使用趋势套利的方法。图：大豆 901 与 809 价差走势图 趋势套利操作方法，主要是指套利交易者在进行套利时，参考当时两个市场同种商品或同一市场两个合约的强弱表现来决策，买进强势合约而卖出弱势合约形成的套利。这种套利操作适合于所有可具套利条件的合约，其理论基础是“趋势仍将
32、延续”，弱势合约在没有其他因素影响下后期还将表现弱势，而强势合约同时继续保持强势，这和技术分析里面的三个理论基础中“价格沿趋势运动”相似。在实际操作中，套利交易者还可以通过绘制两个商品的价差图来进行技术分析，决策是否进行“正套”或者“反套”，平仓或者建仓，从而达到获利的目的。因为如果期货价格具有趋势性，那么其套利合约之间的价差也有趋势性。但它的趋势方向并不是同价格的趋势方向相一致的。例如，如果套利的两个合约都在价格的上升趋势中，那它们之间的价差可能是变动不大，并没有形成趋势；但如果套利的两个合约，一个在价格的上升趋势中，一个在价格下跌的趋势中，那它们之间的价差就会越来越大或越来越少，从而形成一
33、定的趋势。价差产生趋势的主要原因是人为的，虽然参入套利的合约是同一品种，但一般情况下，投资者一般会选择某一个月份合约做多，另外一个月份合约做空，同时在某个月份多空争夺中，很有可能多方战胜了空方，形成多亦多，或者空方战胜了多方，形成了空亦空。所以价差趋势主要是惯性趋势，从而使得价差更加扩大，无法用正常的套利区间进行操作。当然,当这种价差偏离到某种程度的时候,将会促使趋势套利交易者改变思路而反转操作,这也意味着期货合约价差的一种理性回归。对于趋势套利方法，我们可以运用趋势高低点的统计算法进行从笔者所做过的一些实证例子来看，该算法对于某些品种处于交易活跃时期内的套利是非常有效的。3）统计套利实施过程
34、中应注意的原则 由上，我们知道模型套利与趋势套利具有较强的互补性，在价差处于上升趋势中，运用趋势套利能获得良好的收益，而当价差在震荡期内，即能够形成均值回归的走势当中的时候，运用模型套利也能获得稳定的收益。但不论运用哪种套利，都需要经过投资者对当前市场的结构进行判断，然后才能制定套利策略。而套利策略的制定并不是稳定不变的，市场在变，套利策略也是需要进行不断进行优化和改进的。事实上，优化和改进套利策略的本质就是减少错误交易的概率。有时正确的套利策略并不一定能让投资者获利，究其原因，主要还是在于没有遵守好套利的原则，一般来说，套利交易时必须坚持以下原则：1、制订完整的套利交易计划，并保证套利计划得
35、到严格的执行。要清醒认识到自己进行的是套利交易而不是一般性的投机交易，因此，套利结束时应将自己的多单和空单全部进行平仓。心存侥幸的交易往往会破坏套利计划的严肃性，而单边持有的空单或多单所带来的风险则可能导致巨大的亏损。如果视套利为一个行为过程的话，套利计划则是重要的起点，良好的套利计划也许不是套利成功的充分条件，但却是套利成功的必需要素。2、切记并非所有的套利都是低风险交易。套利风险小并不等于无风险，即套利虽为投资者提供了一定的保护机制，但不能就此推论套利交易一定为低风险的交易方式。套利风险既可能来源于交易者自身的主观错误（如错误估计了价格波幅），也可能来源于外在的客观因素（如政府政策导致的商
36、品价格扭曲性变动）。3、通常情况下不使用套利交易来保护已亏损的单边交易，但在某些情况下亦可运用套利交易来分散风险。众所周知，风险是期货市场的孪生兄弟，因此该认输时当认输。如果你单边做空某一期货合约后，市场价格便不断上涨，这时你惟一的选择就是承认损失迅速离市。这时你通过套利交易，卖空同一商品期货的另一合约，这只能将损失暂时锁住，却并不能扭转亏损的事实，反而增加了保证金和交易费。但在一些特殊情况下，若你做了单边多头或空头交易后因判断失误而存在较大亏损风险时，仍可借助套利交易来力挽狂澜。4、注重空头套利交易机会的准确把握。根据有关统计资料，在空头市场上进行的套利往往比在多头市场上的套利更能使交易者实现预期目标利润，许多农产品的期货交易均证明了空头套利存在有较大的利润空间。总之，虽然套利策略能够利用数学统计的方法总结出一种规律，我们依照这种规律作为套利操作的指导，但套利毕竟是一个连续的操作决策过程，从研究套利对象的特性到制订套利计划，然后选择入市和出市的时机，最后确保套利交易的理想收益，都需要投资者有一定的自律、足够的耐心和不断的总结的。