目录 1. 模型说明单因子模型因子有效性检验实证研究前期准备关于展期的处理库存指标的建立实证研究品种筛选判断库存水平的指标构建

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桂趾苏
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1 专题报告兴证期货. 研发产品系列兴证期货. 研发中心金融工程研究团队崔诗笛从业资格编号 :F 投资咨询编号 :Z 周英从业资格编号 :F 联系人周英电话 : 邮箱金融衍生品金融工程商品期货 CTA 专题报告 ( 二 ): 基于库存因子的商品期货量化策略内容提要策略介绍 2018 年 3 月 27 日星期二在上一篇报告商品期货 CTA 专题报告 ( 一 ): 量化基本面之库存因子研究中, 我们做了库存因子有效性研究为进一步探索库存因子的使用途径, 本篇报告中我们将基于单因子策略的逻辑, 将库存水平作为排序因子, 利用多空策略来实施商品期货交易策略这里基于的逻辑是商品库存水平偏高的期货品种将比商品库存水平偏低的品种价格涨得较慢或者跌得更快, 从而我们可以利用库存因子赚取品种之间相对价格变化的收益策略用途本报告从横截面数据维度解读库存数据, 对库存数据进行处理以得出库存水平指标作为因子, 将该因子作为单因子模型中的解释变量, 进一步对库存因子进行有效性检验, 探索库存因子的使用途径此商品期货对冲行为, 可以规避商品期货市场上大部分的市场风险, 是一种市场中性策略, 从而与大盘走势相关性较低在市场上无明显趋势性机会时, 可获得更加稳健的收益表现实证结果分版块对冲策略收益表现优于全品种的对冲策略各个板块在合理参数设置下都能获得稳定且良好的收益表现, 其中有色金属板块的收益表现卓越, 在最优参数设置下, 可以获得 34.89%, 收益风险比 3.40, 最大回撤 -6.16% 的收益表现黑色板块和能源化工板块整体表现不如有色金属板块, 波动和回撤较大农产品收益表现较差, 分析部分原因在于品种数目较少数据更新频率较低因子有效性检验上, 除了农产品板块, 其他板块在因子收益率方向上保持一致性, 有色金属板块和黑色板块在因子收益率显著性检验表现较好 1

2 目录 1. 模型说明单因子模型因子有效性检验实证研究前期准备关于展期的处理库存指标的建立实证研究品种筛选判断库存水平的指标构建策略规则制定回测结果因子有效性检验比较总结

3 1. 模型说明 1.1 单因子模型多因子模型多因子模型 (Multiple-Factor Model,MFM) 是从套利定价模型 (Arbitrage Pricing Theory, APT) 的思想发展出来的风险模型体系, 其理论被广泛用于股票投资中现代金融理论认为, 资产的预期收益是对资产持有者所承担风险的报酬, 而多因子模型正是对于风险 - 收益关系的定量表达在模型中, 不同因子代表的是不同风险类型的解释变量, 多因子模型刻画的是资产预期收益与资产在每个因子上的因子载荷 ( 风险敞口 ) 之间的线性关系公式表达如下 : R j = K k=1 X jk f k + u j (1) : 资产 j 的收益单因子模型 R j X jk : 资产 j 在因子 k 上的因子暴露 ( 因子载荷 ) f k : 因子 k 的因子收益 u j : 资产 j 的残差收益在此, 我们将这种思维体系运用到商品期货投资中, 将库存因子认为是影响商品期货收益率的解释变量, 则多因子模型转换为单因子模型如果将所有品种划分在商品市场一类, 公式表达如下 : R j = c + X j f + u j (2) : 资产 j 的收益 R j c: 常数项, 可以理解为市场因子 ( 商品期货市场 ) X j : 资产 j 在库存因子上的因子暴露 ( 因子载荷 ) f : 库存因子的因子收益 u j : 资产 j 的残差收益如果考虑板块因素对各个品种的收益影响, 公式表达如下 : R j = b b=1 X b f b + X j f + u j (3) R j : 资产 j 的收益 X b : 为 0-1 哑变量, 如果该资产属于板块 b, 则该变量为 1, 否则为 0 X j : 资产 j 在库存因子上的因子暴露 ( 因子载荷 ) f b : 资产 j 在板块 b 上的收益, 需回归拟合 f : 库存因子的因子收益 u j : 资产 j 的残差收益特别地, 如果我们采取版块内对冲策略, 则 (3) 式转化为 (2) 式 1.2 因子有效性检验有效因子体现在两个方面 : 逻辑相关性 : 理论上该因子应该与资产收益率存在联系, 在上篇报告商品期货 CTA 专题报告 ( 一 ): 商品量化基本面之库存因子研究中, 我们提到 3

4 的宏观经济理论以及现货升水理论都说明了库存因子与商品期货价格走势存在逻辑相关性统计相关性 : 实证检验中该因子确实与资产收益率存在明显的相关性接下来, 我们从实证角度验证库存因子的有效性, 下面是验证有效因子的两种方法 : 回归法 : 单因子回归计算因子收益针对单因子的回归模型 ( 公式 2): R t j = c t + X t j f t + u t j (4) t R : j 资产 j 第 t 期的收益 c t : 常数项, 可以理解为市场收益 ( 商品期货市场内对冲策略 ) 或板块收益 ( 板块内对冲策略 ) X t j : 资产 j 第 t 期在库存因子上的因子暴露 ( 因子载荷 ) f : t 该因子第 t 期的因子收益 u t j : 资产 j 第 t 期的残差收益因子收益序列 t 检验 f t 为因子第 t 期的因子收益, 如果该因子与资产收益率显著相关, 那么 f t 应该显著不等于 0, 为此我们需要从两个维度上开展显著性检验 : 1 对于每一期的截面回归, 都可以得到一个因子收益率 f t 的 t 值, 从横截面数据上说明该因子值与资产收益之间存在显著的线性关系 2 对于每一期的截面回归, 我们得到回归拟合系数值即因子收益率 f, t 从而在时间序列上得到 f t 序列, 对此序列我们同样需要进行 t 检验, 这是从时间序列维度上检验因子收益率序列的方向一致性综合上述结果分析, 我们可以得到以下指标以验证因子有效性 : 1) t 值序列平均 -- 因子显著性 2) t 值序列的标准差 -- 因子稳定性 3) t 值序列均值的绝对值除以 t 值序列的标准差 -- 因子有效性 4) 因子收益序列平均值 -- 因子收益方向的一致性 5) 因子收益序列零假设检验的 t 值 -- 因子收益显著不为零公式表达为 : t = f u σ n 1 t: f 的 t 统计量 f : 样本均值 u: 总体均值, 此处为 0 σ: 样本标准差 n: 样本容量 (5) 4

5 IC 值的计算与分析 : 因子 IC 值指的是因子在第 t 期的因子暴露值与 t+1 期的资产收益率的相关系数, 公式表达为 : IC t f = corr({r t+1 }, {f t }) (6) IC t f : 因子在第 t 期的 IC 值 {R t+1 }: 所有资产第 t+1 期的收益率序列 {f t }: 所有资产第 t 期的因子载荷序列综合上述结果分析, 我们可以得到以下指标以验证因子有效性 : 1) IC 值序列的均值大小 -- 因子显著性 2) IC 值序列的标准差因子稳定性 3) IC 值序列均值与 IC 值序列标准差的比值因子有效性 4) IC 值序列大于零 ( 或小于零 ) 的占比因子作用方向的稳定性 2. 实证研究前期准备商品期货 CTA 专题报告首篇报告商品量化基本面之库存因子研究中, 我们已经阐述了商品期货展期的处理方式以及库存数据的处理过程为避免阅读障碍, 此处我们将其过程再简要复述一遍 2.1 关于展期的处理主力合约价格连续化期货价格主力合约价格会在主力合约切换时出现跳价, 而这种跳价产生的损益是不应该被计算在持仓损益中, 为此我们需要对主力合约价格进行一个连续化的处理, 处理的具体步骤如下 : 1 将主力合约价格序列转化为价格变化率序列 2 用价格变化率序列反推出连续化处理后的主力合约价格序列举例说明, 例如黄金期货在 2008/4/22 日主力合约由 AU0806.SHF 切换为 AU0812.SHF, 价格连续化处理过程如下图 1: 图示说明主力合约价格连续化过程 5

6 同理, 若对主力合约开盘价进行连续化处理, 则假设在 2008 年 4 月 23 日开盘时平掉 AU0806.SHF 再买入 AU0812.SHF 合约然后类似上述步骤获取连续化的主力合约开盘价序列展期成本在发生展期的时候, 我们需要考虑展期费用, 如上述例子中, 在 2008/4/22 日收盘展期成本为 : rollcost = netvalue fee + netvalue (1 fee) fee = netvalue fee (2 fee) netvalue 为未发生展期时的当天净值 rollcost 为展期成本 fee 为手续费率另外, 如果展期时间为调仓日 ( 信号产生变化 ), 那么展期成本就不需要另外考虑而可直接算进因调仓而产生的手续费中 2.2 库存指标的建立延续上篇报告中对于库存数据的处理过程, 我们得到每个品种的社会总体库存数据各个品种的库存数据种类选取如下 : 表 1: 各品种库存选用指标品种大类数据更新日期库存指标黄金贵金属日频交易所库存白银贵金属日频交易所库存铜有色日频交易所库存铝有色每周一周四社会库存锌有色日频交易所库存铅有色日频交易所库存镍有色日频交易所库存锡有色日频交易所库存螺纹钢黑色周五社会库存热轧卷板黑色周五社会库存动力煤黑色日频港口库存铁矿石黑色周五港口库存焦煤黑色周五港口库存 + 厂家库存焦炭黑色周五港口库存 + 厂家库存石油沥青能源化工周五交易所库存橡胶能源化工周五交易所库存 + 城市库存 PVC 能源化工日频期货库存塑料能源化工日频期货库存聚丙烯能源化工日频期货库存玻璃能源化工周五生产线库存甲醇能源化工周三港口库存 PTA 能源化工日频期货库存棕榈油农产品日频港口库存豆油农产品日频商业库存豆粕农产品周一厂家库存大豆农产品日频港口库存玉米农产品周一城市库存玉米淀粉农产品周四厂家库存白糖农产品日频期货库存棉花农产品日频期货库存 6

7 库存数据处理规则 : 时段一致性 : 同一品种的不同库存数据种类开始更新时间不一致, 为了反映社会总库存情况并尽可能利用库存数据, 我们以该品种库存数据开始更新时间最早的时间作为我们的数据观察起始日, 每日对所有可得库存数据进行整合加总, 然后类似主力合约价格连续化的处理方法对库存数据进行连续化处理, 以消除数据种类数目变化对库存加总数据的影响频率一致性 : 库存数据指标的更新频率存在差异, 基本上有日频周频月频, 考虑交易的及时性, 我们仅考虑日频周频库存数据同时因各个品种的更新时期不一致, 大多集中在周五, 从数据的完整性以及品种之间的可比性考虑, 我们统一将数据调整为日频数据, 日期序列为上海交易所日期序列, 空白数据延用上一个数据单位一致性 : 针对不同库存数据单位存在差异的问题, 我们需要对品种库存数据进行统一单位换算, 为此我们统一用千克作为单位换算处理标准如下 : 黄金白银中,1 金衡盎司 = 克 = /1000 千克有色金属中,1 短吨 = 吨 =0.9072*1000 千克玻璃品种中,1 万重箱 = 千克考虑获得数据时点 : 库存数据有时会在期货合约收盘之后才会公布, 更特别的是, 由于时差因素, 芝加哥商品交易所 (CME) 有色金属库存其实是第二天早上 7 点多公布, 但是万得显示日期为当天考虑数据可获取时间, 避免回测时使用未来信息, 我们采取利用当天库存数据得到交易信号, 而第二天开盘根据信号交易的交易规则 3. 实证研究 3.1 品种筛选首先, 我们需要对上述品种筛选得出合理的品种构建品种池以实施对冲策略, 筛选标准如下 : 库存数据质量 : 计算获得库存数据总量应占社会总体库存水平比例较大, 数据质量为大众认可且保持较高的更新频率 ( 筛掉按月更新数据 ) 例如, 玉米的生产厂家较为分散, 统计到的库存数据占总体库存水平比例很低, 因此应该予以剔除, 而玉米淀粉的生产厂家较为集中, 统计出的数据质量较高, 所以我们予以采用交易活跃度 : 上市满两年且近两年日均交易额大于 2 亿元, 以上所有 30 个品种均满足此条件经过筛选得出品种池 (26 个品种 ) 如下 : 金属 : 黄金白银铜铝锌铅镍锡黑色 : 螺纹钢热卷动力煤铁矿石焦煤焦炭能源化工 : 橡胶 PVC 塑料聚丙烯石油沥青玻璃甲醇 PTA 农产品 : 棕榈油豆油豆粕玉米淀粉 7

8 3.2 判断库存水平的指标构建首先, 我们需要找到合理的指标去判断商品品种的库存水平, 为此构建了以下指标 : 库存环比变化率 (Factor): 为现库存水平相对于历史一段时间的平均库存量的库存变化率, 用公式阐述即为 : 其中 : Factor = Inventory(t) 为 t 时间品种库存数量 Inventory(t) Inventory_ave(t N, t 1) 1 Inventory_ave(t N, t 1) 为 t 时间历史 N 期的库存数量平均数 3.3 策略规则制定根据 ( 时间长度为 N) 计算得到指标值 :Factor 换仓日设置为每一周每两周第一个交易日在每个换仓日对所有可交易品种按照 Factor 进行从高到低排序按照排序品种, 做空前 20% 的品种, 做多后 20% 的品种保证金以外的资金不进行投资, 为不加杠杆的投资交易手续费规定为 3%% 8

9 3.4 回测结果 1. 将所有品种划分在商品市场一类进行全品种 (26 个品种 ) 对冲策略 : 表 2: 全品种对冲策略收益表现年化收益收益风险比最大回撤 % 6.04% % -9.54% % 4.75% % -7.77% % 2.35% % -9.62% % 1.82% % % % 3.30% % -9.27% % 5.52% % % % 9.05% % -8.93% % 7.36% % -9.29% % 8.12% % -9.08% % 14.27% % -3.92% 交易次数针对全品种 (26 个品种 ) 的多空对冲策略收益表现一般, 年化收益多为正数但其收益的参数稳定性不足最优参数 ( 为 90 天, 投资期为 2 周 ) 下, 可以获得 14.27%, 收益风险比 1.81, 最大回撤 -3.92% 的收益表现胜率图 2: 最优参数组下全品种对冲策略净值表现盈亏比 9

10 2. 分板块进行商品对冲策略有色金属板块表 3: 有色金属板块对冲策略收益表现 % 17.70% % % % 4.31% % -8.31% % 7.64% % -7.33% % 6.80% % -8.46% % 11.28% % % % 12.94% % % % 12.01% % % % 11.22% % % % 22.10% % % % 19.63% % -9.43% 年化收益交易次数收益风险比针对有色金属板块的对冲策略收益表现优异, 年化收益均为正数且收益具有一定的参数稳定性较短时, 持有一周策略表现优于两周, 当较长时, 持有两周策略表现更好最优参数 ( 为 5 天, 投资期为 1 周 ) 下, 可以获得 34.89%, 收益风险比 3.40, 最大回撤 -6.16% 的收益表现图 3: 有色金属板块最优参数组下对冲策略净值表现最大回撤盈亏比胜率 10

11 黑色板块表 4: 黑色板块对冲策略收益表现 % 6.76% % % % 4.46% % % % 1.41% % % % 6.69% % % % 5.90% % % % 11.17% % % % 8.49% % % % 8.23% % % % 8.24% % % % 6.08% % % 年化收益交易次数收益风险比针对黑色板块的对冲策略收益表现不错, 年化收益均为正数且收益具有一定的参数稳定性, 较长时收益表现更好其表现整体表现不如有色金属板块, 波动和回撤较大最优参数 ( 为 50 天, 投资期为 2 周 ) 下, 可以获得 11.17%, 收益风险比 0.84, 最大回撤 % 的收益表现图 4: 黑色板块最优参数组下对冲策略净值表现最大回撤盈亏比胜率可以看到黑色板块从 2017 年下半年出现回撤, 分析主要是黑色板块内的产业链上下游品种相互作用的影响具体来说, 这段时间的基本面情况总体概括为成材库存偏紧, 因此交易策略主要为多成材 ( 螺纹钢热卷 ), 空原料 ( 铁矿石焦炭 ), 在成材库存偏紧的后期时段, 钢厂补库需求导致利润向上游转 11

12 移, 促使原料价格上涨比成材价格上涨更快, 从而会出现回撤能源化工板块表 5: 能源化工对冲策略收益表现 % 10.26% % % % 13.03% % % % 10.46% % % % 10.74% % % % 13.80% % % % 12.70% % % % 13.98% % % % 13.23% % % % 11.07% % % % 9.60% % % 年化收益交易次数收益风险比针对能源化工板块的对冲策略表现较强于黑色板块, 年化收益均为正数且收益具有一定的参数稳定性最优参数 ( 为 40 天, 投资期为 2 周 ) 下, 可获得 13.80%, 收益风险比 1.16, 最大回撤 % 的收益表现图 5: 能源化工对冲策略净值表现最大回撤盈亏比胜率 12

13 农产品板块表 6: 农产品板块对冲策略收益表现 % -4.89% % % % -3.84% % % % 0.85% % % % -1.97% % % % -1.04% % % % -2.32% % % % 3.88% % % % 7.78% % -7.76% % 14.36% % -6.07% % 15.74% % -5.97% 年化收益交易次数针对农产品板块的对冲策略收益表现较差, 收益大多表现亏损, 较长时收益表现更好, 且投资两周收益优于投资一周, 但回撤相对较大最优参数 ( 为 90 天, 投资期为 2 周 ) 下, 可以获得 15.74%, 收益风险比 1.35, 最大回撤 -5.97% 的收益表现收益风险比图 6: 农产品板块对冲策略净值表现最大回撤盈亏比胜率 13

14 3.5 因子有效性检验在第二章中, 我们讲解了因子有效性检验的理论方法, 下面将这些方法应用在库存因子的检验中, 以验证库存因子在商品期货市场投资上的有效性 1. 将所有品种划分在商品市场一类进行全品种 (26 个品种 ) 对冲策略表 7: 全品种因子有效性检验结果因子收益率均值因子收益率 t 检验 % -2.69% % 65.12% % -2.00% % 62.79% % -0.52% % 55.26% % -0.33% % 50.00% % -0.40% % 52.63% % -0.52% % 55.26% % -0.60% % 59.46% % -0.63% % 61.11% % -0.76% % 60.00% % -0.77% % 64.71% IC<0 占比 2. 分板块进行商品对冲策略表 8: 有色金属板块因子有效性检验结果因子收益率均值因子收益率 t 检验 IC<0 占比 % % % 60.47% % -8.52% % 62.79% % -5.89% % 73.17% % -5.07% % 67.50% % -4.64% % 64.10% % -3.07% % 65.79% % -2.36% % 64.86% % -2.20% % 63.89% % -2.02% % 68.57% % -1.34% % 67.65% 表 9: 黑色板块因子有效性检验结果因子收益率均值因子收益率 t 检验 IC<0 占比 % -4.06% % 53.00% % -2.58% % 58.00% % -4.83% % 63.00% % -5.26% % 66.00% % -5.06% % 63.00% % -4.61% % 63.00% % -4.33% % 61.00% % -4.04% % 61.00% % -3.88% % 60.00% % -3.94% % 60.61% 14

15 表 10: 能源化工板块因子有效性检验结果因子收益率均值因子收益率 t 检验 IC<0 占比 % -2.21% % 60.56% % -1.28% % 54.93% % -0.29% % 50.70% % -0.23% % 48.57% % -0.41% % 46.38% % -0.49% % 50.00% % -0.47% % 50.75% % -0.34% % 46.97% % -0.35% % 49.23% % -0.35% % 53.13% 表 11: 农产品板块因子有效性检验结果 % 5.63% % 46.15% % -3.77% % 61.54% % -1.28% % 52.94% % -0.73% % 57.14% % -0.40% % 54.17% % -0.52% % 57.45% % -0.37% % 54.35% % -0.32% % 60.00% % -0.88% % 59.09% % -1.14% % 65.12% 从因子有效性检验的角度上看, 除了农产品板块, 其他板块都满足了因子收益率序列的方向一致性, 有色板块和黑色板块在因子收益率的显著性检验上表现较好因此我们认为在有色板块黑色板块以及能源化工板块上进行对冲策略较为适合因子收益率均值因子收益率 t 检验 IC<0 占比 15

16 4. 比较本节中, 我们将商品期货 CTA 专题报告 ( 一 ): 量化基本面之库存因子研究中的多资产配置策略与本报告中的对冲策略进行比较, 以体现多样化分散投资及对冲策略对于商品期货投资的适用性多资产配置策略针对全品种 (26 个品种 ) 及推荐品种 (16 个品种 ) 分别进行回测回测时间为 (2016/5/ /1/26): 表 12: 比较不同策略收益表现策略类型指标多资产配置策略 - 全品种多资产配置策略 - 推荐品种对冲策略 - 全品种从结果来看, 多资产配置策略及对冲策略能有效稳定收益减小回撤, 其中针对全品种推荐品种的多资产配置策略以及针对有色金属板块的对冲策略表现最佳, 收益风险比达到 3 以上对冲策略 - 有色金属板块对冲策略 - 黑色板块对冲策略 - 能源化工板块对冲策略 - 农产品板块年化收益 17.44% 22.62% 14.27% 34.89% 13.96% 14.55% 15.74% 收益风险比最大回撤 -3.39% -3.83% -3.92% -6.16% % % -5.97% 胜率 58.07% 56.14% 70.59% 65.88% 50.12% 52.53% 54.52% 盈亏比总结分版块进行对冲策略收益表现优于全品种的对冲策略, 其中有色金属板块的收益表现最优因子有效性检验上, 除了农产品板块, 其他板块在因子收益率方向保持了一致性, 有色板块和黑色板块在因子收益率显著性检验表现较好分散化投资以及对冲策略能有效稳定收益减小回撤 16

17 分析师承诺本人以勤勉的职业态度, 独立客观地出具本报告本报告清晰准确地反映了本人的研究观点报告所采用的数据均来自公开资料, 分析逻辑基于本人的职业理解, 通过合理判断的得出结论, 力求客观公正, 结论, 不受任何第三方的授意影响本人不曾因也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接接收到任何形式的报酬免责声明本报告的信息均来源于公开资料, 我公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证, 也不保证所包含的信息和建议不会发生任何变更文中的观点结论和建议仅供参考兴证期货可发出其它与本报告所载资料不一致及有不同结论的报告本报告及该等报告反映编写分析员的不同设想见解及分析方法报告所载资料意见及推测仅反映分析员于发出此报告日期当日的独立判断客户不应视本报告为作出投资决策的惟一因素本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户, 不构成客户私人咨询建议本公司未确保本报告充分考虑到个别客户特殊的投资目标财务状况或需要本公司建议客户应考虑本报告的任何意见或建议是否符合其特定状况, 以及 ( 若有必要 ) 咨询独立投资顾问在任何情况下, 本报告中的信息或所表述的意见并不构成对任何人的投资建议在任何情况下, 本公司不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的损失负任何责任本报告的观点可能与资管团队的观点不同或对立, 对于基于本报告全面或部分做出的交易结果, 不论盈利或亏损, 兴证期货研究发展部不承担责任本报告版权仅为兴证期货有限公司所有, 未经书面许可, 任何机构和个人不得以任何形式翻版复制和发布如引用刊发, 需注明出处兴证期货研究发展部, 且不得对本报告进行有悖原意的引用删节和修改 17

月报大连期货市场 MONTHLY REPORT 期货 (Futures) 期权 (Options)

大连期货市场月报 DALIAN FUTURES MARKET MONTHLY REPORT 市场提要本月要事品种运行与价格交易数据产业资讯美国农业部数据主办 : 大连商品交易所 218 年第 5 期总第 15 期 5 内部资料妥善保存月报大连期货市场 MONTHLY REPORT 期货 (Futures) 期权 (Options) CONTENTS 目录 5 月市场提要 1 本月要事

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