金工策略周报

股指期货基差与展期收益跟踪 主要内容 ★股指市场行情： 上周市场风格切换，大盘风格收跌、小盘风格反弹。上证50、沪深300、中证500、中证1000全收益指数分别收跌0.79%、收跌0.08%、收涨2.25%、收涨2.99%。IH、IF、IC、IM的9月合约则分别收跌0.66%、收涨0.01%、收涨2.43%、收涨3.26%。 分行业看，银行贡献了上证50和沪深300主要的跌幅，电力设备贡献了中证500主要的涨幅，电子贡献了中证1000主要的涨幅。 ★股指期货分红预测： 年报分红已经基本完成，2024中报分红目前的影响高于2023年报。中报季结束后，各指数中报分红预期有所增加。预计上证50、沪深300、中证500、中证1000的中报分红点数分别为13.4、12.8、8.7和7.9个指数点。 ★股指期货基差情况跟踪： 股指期货基差有所走强。IH、IF、IC、IM剔除分红的当季合约年化基差率周度均值分别为0.71%、0.14%、-4.53%、-7.86%，较上周分别走强0.21%、0.66%、0.39%、0.85%。9月起雪球到期量减少、市场情绪企稳恢复带来股指期货基差收敛的压力，但雪球持续到期、融券需求转向期指、市场情绪偏弱带来空头移仓换月力量强于多头的基本面不变，故维持基差长期偏弱震荡的判断。关注基差短期走强带来的空头移仓机会。(股指期货基差=期货收盘价-现货收盘价) ★股指期货成交持仓情况： 股指期货成交活跃度环比有所增加。IF、IH、IC、IM总成交量周度均值分别为8.1万手、4.1万手、8.1万手、14.5万手。会员持仓方面，IH、IF前20会员持仓多空净头寸有所上行，IC、IM则有所下行。 ★股指期货展期策略推荐： 预计股指期货基差偏弱震荡，展期策略维持多近空远的推荐。 各品种基差持续走强 股指期货基差期限结构： •IH、IF期限结构平坦化；IC、IM维持Back结构 股指期货展期收益跟踪： 主要内容 ★跨期套利策略： 动量因子和年化基差率持续给出正套信号，正套策略上周亏损。 ★跨品种套利策略： 线性与非线性策略信号分化，线性组合给出多小盘空大盘信号，线性组合盈利，非线性组合信号不一，非线性组合部分盈利★日内择时策略： 近一周各品种日内继续倾向于给出空头信号，上周各品种日内策略出现回撤。 跨期套利策略——动量因子 动量因子：过去k个交易日跨期反套组合的收益率。策略构建：IH使用一年动量，IF、IC等权配置10、20、30、40、60、80、120、250个交易日的动量因子， 构建多周期动量策略。收盘价调仓，交易成本按单边万0.5考虑。 跨期套利策略——年化基差率因子（未剔除分红） 策略构建说明：根据当日14:45各期限合约年化基差率日度调仓，做多年化基差率最低的合约、做空年化基差率最高的合约，距离到期日小于10天的合约不在选择范围内，收盘价调仓，交易成本按单边万0.5考虑。 跨期套利策略——年化基差率因子（剔除分红） 策略构建说明：根据当日14:45各期限合约剔除分红年化基差率日度调仓，做多年化基差率最低的合约、做空年化基差率最高的合约，距离到期日小于10天的合约不在选择范围内，收盘价调仓，交易成本按单边万0.5考虑。 跨品种套利策略——线性组合 跨品种套利策略——非线性组合 日内择时策略跟踪——线性组合 日内择时策略跟踪——非线性组合 国债期货量化策略 东证衍生品研究院金融工程王冬黎 量化模型最新策略观点 ➢（1）基差与期现套利 •本周期债基差普遍反弹，三十年国债期货基差与跨期价差均高位震荡。 ➢（2）期货单边策略 •基于机器学习的日度多空量化择时策略（T、TF、TS）净值本周净值反弹，最新策略信号中性。 •基于债券净价加基差预测的TL择时策略信号偏多。 ➢（3）期货套利策略 •仓位调整后的跨品种策略本周净值震荡，当期信号为近季合约做空久期中性T-TL组合。 ➢（4）信用债中性策略 •基于远季合约的国债期货对冲压力指数震荡回落，当前信用债久期轮动加对冲策略持有高久期3-5年指数并进行国债期货对冲。 ➢（5）现券久期策略 •久期轮动策略7月继续推荐持有5-7年高久期指数，持有收益预测值延续边际上升。 1、国债期货基差与期现套利监控 ➢基差与期现套利 •本周期债基差普遍反弹，三十年国债期货基差与跨期价差均高位震荡，其他品种基差位于中低区间。具体数据方面，30年主力合约基差位于2.27，较上周上行0.39，隐含回购利率IRR位于-4.07%；10年期主力合约本周基差位于0.06，较上周上行0.08，隐含回购利率IRR位于1.91%；5年期主力合约基差位于0.25，隐含回购利率IRR位于1.49%；2年期国债期货基差位于0.1，隐含回购利率IRR为1.33%。 2、LSTM高频量价日度择时策略 ➢LSTM模型高频量价日度策略 •基于机器学习的日度多空量化择时策略（T、TF、TS）净值本周净值反弹，最新策略信号中性。 •期债日度多空策略样本外整体表现稳定，模型构建过程我们基于国债期货高频量价采用LSTM模型预测国债期货日度收益，对于每个品种分别基于多个窗口进行模型训练，我们展示所有窗口训练模型信号等权的结果。 3、三十年国债期货择时策略 ➢三十年国债期货策略 •基于债券净价加基差预测的三十年国债期货策略信号偏多。 •三十年国债期货策略基于债券净价预测与期货基差变化预测相叠加的方法，债券净价预测指标我们基于活跃券技术指标与利率利差数据，基差预测基于线性收敛的假设。 4、久期中性跨品种套利策略 ➢久期中性跨品种套利策略 •仓位调整后的跨品种策略本周净值震荡，当期信号为近季合约做空久期中性T-TL组合。 •策略构建方面，我们基于动态久期中性配比构建的国债期货跨品种久期中信组合，再基于久期中性配比计算各个组合的基差Carry，久期中性和时序滚动标准化后对六个组合基差Carry绝对值进行排序，持有Carry因子值绝对值最高的组合。 4、久期中性跨品种套利策略 ➢久期中性跨品种套利策略 •策略2021年至今基于当季合约构建年化收益4.7%，最大回撤3.9%，夏普比率1.15。基于下季合约构建年化收益4.2%，最大回撤2.8%，夏普比率1.2。基于次主力合约构建年化收益4.3%，最大回撤3.2%，夏普比率1.22。 5、信用债久期轮动中性策略 ➢信用债轮动加对冲中性策略 •基于远季合约的国债期货对冲压力指数震荡回落，当前信用债久期轮动加对冲策略持有高久期3-5年指数并进行国债期货对冲。 •信用债久期轮动中性策略的构建基于国债期货对冲压力指数判断信用债久期敞口并采用信用债对冲模型通过国债期货空头对冲构建中性策略。国债期货对冲压力指数基于资金成本、隐含回购利率和债券借贷成本构建：() 5、信用债久期轮动中性策略 ➢信用债轮动加对冲中性策略 •信用债久期轮动策略可获得相对基准更优的夏普，基于2021年至今的数据，高等级信用债久期轮动策略净值（不对冲）年化收益4.6%，最大回撤1.5%，夏普比率7.2，收益风险比优于底仓3-5年指数，加入国债期货中性对冲后，对冲成本约64BPs，最大回撤进一步得到控制。 6、现券久期轮动策略 ➢现券久期轮动策略 ➢久期轮动策略7月继续推荐持有5-7年高久期指数，持有收益边际上升。历史持仓情况方面，2024年1-2月持有高久期5-7年指数，3月持有低久期1-3Y指数，4-5月持有高久期5-7Y指数。 6、现券久期轮动策略 ➢现券久期轮动策略 ➢国债久期轮动策略是我们基于债券超额收益预测模型构建的现券月度现券久期择时策略，策略建模过程先构建并预测零息债券超额收益，再通过动态复制的方法将得到实际可投资的四个中债国债财富指数的净值（1-3Y、3-5Y、5-7Y和7-10Y）根据收益预测值排序选择预期回报最高的指数作为当期持仓。 ➢债券久期轮动策略超额收益显著，2024年模型合成信号超额113BPs，2011年至今年化收益4.98%，最大回撤2.58%，夏普比率2.1，年化超额收益122BPs。 李晓辉金融工程首席分析师从业资格号：F03120233投资咨询号：Z0019676Email: Xiaohui.li01@orientfutures.com 主要内容 ★商品因子表现： •最近一周商品各类因子的表现出现较大幅度的回调，其中此前三个月内表现相对不错的期限结构、量价趋势类因子平均跌幅超过1%，同时持仓类、价值类因子也均有不同程度负收益，仅部分基差和部分仓单类因子获得了小幅正收益。 •今年以来表现相对较好的商品大类因子是，期限结构类以及部分持仓类和量价趋势类因子。而今年以来期现基差类、仓单类因子表现较差，但近期也在逐步修复。总体上尽管CTA因子近期的表现差强人意，但我们认为商品市场仍存在一定的盈利空间。 ★跟踪策略表现： •最近一周截面类各子策略表现相对较差，除Long CWFT & Short CWFT组合及XGB组合之外其他均为负收益，而规则型时序类策略因为市场上趋势发生转向而获得了跌幅超过1%的负收益。近期由于预期上正发生改变，预计CTA策略可能还会出现些反复震荡的情况。 •CWFT策略年化收益10.5%，夏普比率1.72，Calmar1.20，最大回撤-8.81%，最近一周收益-0.14%，今年以来收益2.20%。•C_frontnext& Short Trend策略年化收益13.1%，夏普比率1.95，Calmar1.95，最大回撤-6.72%，最近一周收益-0.71%，今年以来收益-0.01%。•Long CWFT & Short CWFT策略年化收益15.6%，夏普比率1.62，Calmar1.19，最大回撤-13.07%，最近一周收益0.82%，今年以来收益-0.95%。•CSXGBoost策略年化收益11.0%，夏普比率1.90，Calmar2.15，最大回撤-5.14%，最近一周收益0.46%，今年以来收益0.02%。•RuleBasedTS Sharp-combine策略年化收益12.4%，夏普比率1.54，Calmar1.50，最大回撤-8.26%，最近一周收益-1.61%，今年以来收益1.56%。•RuleBasedTS XGB-combine策略年化收益12.4%，夏普比率2.02，Calmar2.77，最大回撤-4.49%，最近一周收益-1.29%，今年以来收益3.01%。•CS strategies, EW combine策略年化收益17.2%，夏普比率2.28，Calmar2.33，最大回撤-7.38%，最近一周收益0.58%，今年以来收益0.25%。 商品截面单因子的业绩表现 •最近一周商品各类因子的表现出现较大幅度的回调，其中此前三个月内表现相对不错的期限结构、量价趋势类因子平均跌幅超过1%，同时持仓类、价值类因子也均有不同程度负收益，仅部分基差和部分仓单类因子获得了小幅正收益。 •今年以来表现相对较好的商品大类因子是，期限结构类以及部分持仓类和量价趋势类因子。而今年以来期现基差类、仓单类因子表现较差，但近期也在逐步修复。总体上尽管CTA因子近期的表现差强人意，但我们认为商品市场仍存在一定的盈利空间。 基于因子的商品策略跟踪表现 跟踪策略概览 •CWFT组合：以Carry、Warrant、Futurespot和Trend类因子的简单复合组合，同一大类内部的因子等权，而不同的大类之间则以、以5:2:2:1的权重再复合 •C_frontnext& Short Trend组合：在不改变长期价差因子持仓方向的前提下尽可能地对冲掉短期价格波动的负收益。C_frontnext为主因子，Short Trend（窗口参数为20日的16个趋势因子）为副因子 •Long CWFT & Short CWFT组合: C\W\Fs\T四类因子内部等权复合后再以5:2:2:1复合，长周期的CWFT因子为主因子