1樓：chinto
可以嘗試使用機器學習進行策略研究。跨期套利還可以關注一些特別的時間段產生的交易機會，具體細節可以私聊。另外，跨期和跨品種價差很多都是不回歸的，使用回歸策略思想就不太合適了。
以上拋磚引玉。
2樓：
企業發行100元債券，購買100元銀行理財，銀行理財再去做100元銀行委外業務，委外機構再去購買100元企業債。
在這樣乙個迴圈體系中，儘管看起來什麼都沒有產生，但是在企業資產負債表中，企業生成了100元資產和100元負債，銀行理財增加了100元規模，委外機構擴大了100元受託資產，所有機構似乎都能從中獲利。
但需要注意的是，每個環節的收益率是不一樣的，這就可能引發一些問題。比如，企業5年AA+中票收益率是3.5%，三個月理財預期收益率是3.
9%，企業可以賺到40bp；理財資金再以4.2%的成本委外，理財可以賺到30bp；委外機構購買3.5%的企業債，這存在70bp的虧損，如何彌補這個虧損就成為了委外機構的難題，在高收益率資產幾乎消失殆盡的時代，委外機構只能通過加槓桿的方式維持收益和負債的匹配，近兩年來央行一直保持寬鬆，持續釋放流動性又使得加槓桿的方式不斷得到支撐。
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