QMT 期货量化：基于期现基差与动量信号的趋势对冲策略

在量化对冲交易中，将**期现基差（Basis）与价格动量（Momentum）**相结合，能够在基差处于合理或极端区间时，借助动量信号精准择时进行建仓或平仓，从而提升期现套利与趋势对冲策略的风险收益比。

本文将基于国信 QMT 平台的 Python API，为您详细介绍如何在 QMT 中构建并运行该策略。

一、策略逻辑与核心指标

1. 基差率计算：
   $$\text{基差率} = \frac{\text{现货价格 (如沪深300指数 000300.SH)} - \text{期货价格 (如 IF 主力合约)}}{\text{现货价格}}$$
   当基差率大于设定阈值时，说明期货折价较高（贴水），具有对冲或套利安全边际。

2. 动量信号判定：
   在对冲标的（或现货指数）出现明确动量突破（例如 20 日动量正向突破或收盘价突破均线）时，触发对冲建仓信号。

3. 交易执行：

   • 建仓：当基差率满足对冲安全边际，且动量信号看多时，买入现货 ETF 并卖出对应价值的股指期货主力合约（卖出开仓）。
   • 平仓：当基差收敛归零，或动量反转时，平仓对冲持仓。

二、QMT 策略完整 Python 源码

请在 QMT 【策略开发】- 选择 Python 模型进行编写：

#coding:gbk

import numpy as np

def init(ContextInfo):
    # 1. 设定资金账号与交易标的
    ContextInfo.account = '6000000248'         # 请替换为您的实盘/虚拟期货/股票账号
    ContextInfo.set_account(ContextInfo.account)
    
    ContextInfo.index_code = '000300.SH'      # 现货基准（沪深300）
    ContextInfo.future_code = 'IF00.IF'       # 股指期货主力合约
    
    # 设置股票池
    ContextInfo.set_universe([ContextInfo.index_code, ContextInfo.future_code])
    
    # 2. 策略参数设置
    ContextInfo.basis_threshold = 0.005       # 基差率门槛 (0.5%)
    ContextInfo.momentum_period = 20          # 动量周期
    ContextInfo.trade_lots = 1                # 下单手手数
    
    # 全局状态控制
    ContextInfo.has_position = False
    print("策略初始化完成：基于期现基差与动量信号的趋势对冲策略")

def handlebar(ContextInfo):
    # 保证只在最新的 barPos 执行逻辑或逐 Bar 计算
    d = ContextInfo.barpos
    if d < ContextInfo.momentum_period:
        return
    
    # 获取主力合约代码
    real_future = ContextInfo.get_main_contract(ContextInfo.future_code)
    if not real_future:
        return
        
    # 获取行情数据（现货指数与期货主力）
    index_data = ContextInfo.get_market_data_ex(['close'], [ContextInfo.index_code], period='1d', count=ContextInfo.momentum_period + 1)
    future_data = ContextInfo.get_market_data_ex(['close'], [real_future], period='1d', count=2)
    
    if ContextInfo.index_code not in index_data or real_future not in future_data:
        return
        
    index_closes = index_data[ContextInfo.index_code]['close'].values
    future_close = future_data[real_future]['close'].values[-1]
    index_close = index_closes[-1]
    
    # 1. 计算基差率 (现货 - 期货) / 现货
    basis_rate = (index_close - future_close) / index_close
    
    # 2. 计算动量信号 (当前价格对比 20 日前价格的涨跌幅)
    momentum = (index_close - index_closes[0]) / index_closes[0]
    
    # 3. 交易信号判定
    # 买入对冲条件：基差率大于阈值（贴水足够大）且现货呈现正向动量
    if not ContextInfo.has_position:
        if basis_rate > ContextInfo.basis_threshold and momentum > 0:
            print(f"[信号触发-建仓] 当前基差率: {basis_rate:.4f}, 20日动量: {momentum:.4f}")
            # 期货卖出开仓 (opType=3, orderType=1101 为单股单账号股/手下单, prType=5 为最新价)
            passorder(3, 1101, ContextInfo.account, real_future, 5, -1, ContextInfo.trade_lots, 'BasisMomStrategy', 1, 'Build_Short_Future', ContextInfo)
            ContextInfo.has_position = True
            
    # 平仓条件：基差收敛（基差率小于0）或动量转负
    else:
        if basis_rate < 0 or momentum < -0.01:
            print(f"[信号触发-平仓] 当前基差率: {basis_rate:.4f}, 20日动量: {momentum:.4f}")
            # 期货买入平仓，优先平今 (opType=8)
            passorder(8, 1101, ContextInfo.account, real_future, 5, -1, ContextInfo.trade_lots, 'BasisMomStrategy', 1, 'Close_Short_Future', ContextInfo)
            ContextInfo.has_position = False

三、代码核心 API 说明

1. ContextInfo.get_main_contract(codemarket)：
   动态获取指定期货品种（如 IF.IF 或 IF00.IF）在当前时刻的主力合约代码，自动解决期货合约换月问题。
2. ContextInfo.get_market_data_ex(...)：
   QMT 高性能行情获取接口，返回包含时间序列与字段列的 DataFrame 数据，支持快速提取收盘价进行向量化计算。
3. passorder(...)：
   QMT 核心下单函数。策略中 opType=3 代表期货卖出开仓，opType=8 代表平空（优先平今），配合 quickTrade=1 可实现信号生成时即时触发委托下单。