股指期货
行情简评： 受关税事件影响，市场分化，上证50与沪深300下跌，中证500和中证1000反弹。汽车和电力设备拖累沪深300，食品饮料和电子拖累上证50，医药生物和国防军工带动中证500，计算机和医药生物带动中证1000。各品种成交上涨，基差走强，IC和IM维持深贴水。
基差策略推荐： 基差波动降低震荡，IC、IM维持深度贴水。当前基差环境由中性空头套保需求驱动，贴水环境有一定持续性。关税事件反复可能导致市场尾部风险增大，或增加股指期货避险需求。建议用右侧思路对待跨期套利交易与展期，维持多近空远的正套方向推荐，待观察到跨期价差与基差反转后再调整。
套利策略跟踪： 跨期套利策略上周净值持平，年化基差率、正套和动量策略上周收益分别为0.1%、0.0%、-0.1%。跨品种套利时序策略上周净值震荡。大小盘日度趋势不明朗，且动量与基差因子信号相抵，策略仓位较低。上周合成策略亏损0.1%。最新信号IC/IF、IM/IC均空仓。跨品种套利截面策略上周盈利2.19%。
择时策略跟踪： 日度择时策略上周表现平淡，单因子等权、OLS、XGB上周分别亏损0.3%、亏损0.6%、盈利0.3%。最新信号OLS模型看空上证50、沪深300、中证1000，看多中证500；XGB模型看空上证50，看多沪深300、中证500、中证1000。
国债期货
策略关注： 期债跨期基差普遍位于历史同期偏低区间，期债基差与资金利率相关性较高，资金利率宽松下可关注期债整体与跨期正套策略。多因子择时择时策略净值本周震荡，策略信号偏多，主要看多的因子有基差因子、高频因子等。国债期货跨品种套利策略TS-T最新信号偏多，T-TL最新信号偏空。信用债久期轮动加对冲策略现券拉久期持有3-5年指数并进行国债期货对冲。
基差与跨期价差： 本周期债基差窄幅震荡、跨期价差震荡下行，IRR位于1.5%-2%左右。期债跨期基差普遍位于历史同期偏低区间，期债基差与资金利率相关性较高，资金利率宽松下可关注期债整体与跨期正套策略。
多因子择时策略： 多因子择时择时策略净值本周震荡。策略信号多因子择时策略信号偏多，主要看多的因子有基差因子、高频因子等。多因子择时策略分品种净值与信号（日度信号）显示，组合净值本周震荡。
跨品种套利策略： 国债期货跨品种套利策略本周净值震荡。TS-T久期中性组合最新信号中性，T-TL久期中性组合最新信号偏空。国债期货跨品种套利策略净值与信号（日度信号）显示，TS-T久期中性组合最新信号中性，T-TL久期中性组合最新信号偏空。
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延续回落，当前信用债久期轮动加对冲策略现券拉久期持有3-5年指数并进行国债期货对冲。
商品CTA因子及跟踪策略表现
因子表现： 上周国内商品市场整体偏弱，除部分油脂油料类品种小幅上涨外，其他多数工业品品种下跌。多数商品因子上周收益为正，涨幅较明显的是量价趋势类因子，价值类因子表现突出，期现结构类因子、持仓类因子、期现类因子也均小幅上涨。
跟踪策略表现： CWFT策略年化收益10.0%，夏普比率1.69，Calmar1.14，最大回撤-8.81%，最近一周收益1.03%，今年以来收益2.93%。C_frontnext & Short Trend策略年化收益12.3%，夏普比率1.86，Calmar1.83，最大回撤-6.72%，最近一周收益-0.29%，今年以来收益1.85%。Long CWFT & Short CWFT策略年化收益12.6%，夏普比率1.38，Calmar0.96，最大回撤-13.07%，最近一周收益-0.04%，今年以来收益-3.74%。CS XGBoost策略年化收益7.6%，夏普比率1.26，Calmar0.59，最大回撤-12.89%，最近一周收益-1.72%，今年以来收益-4.99%。RuleBased TS Sharp-combine策略年化收益11.9%，夏普比率1.53，Calmar1.44，最大回撤-8.26%，最近一周收益1.06%，今年以来收益3.42%。RuleBased TS XGB-combine策略年化收益12.5%，夏普比率2.14，Calmar2.80，最大回撤-4.49%，最近一周收益0.23%，今年以来收益4.61%。CS strategies, EW combine策略年化收益13.7%，夏普比率1.88，Calmar1.85，最大回撤-7.38%，最近一周收益-0.23%，今年以来收益-4.02%。
跟踪策略组合的回测表现： 以上6种策略当中上周表现最好的是CWFT，收益1.03%；今年以来表现最好的是CWFT，收益2.93%。以上截面策略的等权复合策略（周度收益等权）的年化收益13.7%，夏普比率1.88，Calmar1.85，最大回撤-7.38%，最近一周收益-0.23%，今年以来收益-4.02%。
商品基本面量化
基本面量化策略： 基于各商品板块主成分的基本面量化策略，特色有基本面数据处理和目标收益率设定。模型训练细节：以2015至2020为第一个训练集，五年滚动训练OLS、XGBoost和合成模型(权重各一半)。基于三个模型结果，分别构建市场中性和多空策略，共六个策略，回测使用T+1日的10:00 ～ 10:10的VWAP价格成交。
OLS模型表现： 以线性为基准的OLS模型，样本外的2020-2024年多空整体收益更高，夏普比更稳健，反观两者2025年的表现，今年以来多空表现优于市场中性，前者年化在8.61%，后者年化在8.52%。最新信号多头集中于FU、TA和RM，空头集中于JM、SA和RU，整体偏空为主。
XGB模型表现： 以非线性为基准的XGB模型，样本外的2020-2024年两种策略构建方式整体收益均高且稳定，2025年获得正收益，市场中性的年化收益为-5.05%，多空策略的年化收益为6.34%，相较两者在2024年的表现反弹。最新信号多头信号较平均，空头信号集中于AP、CS和SM。
合成模型表现： 等权合成线性模型和非线性模型的预测效果，合成模型的样本外表现以多空策略为佳，2025年以来两者均能获得正收益，其中多空策略较市场中性更优，市场中性收益为6.85%，多空策略为9.74%。最新信号受线性OLS预测值影响，多头分配重在FU、RM和EB，空头集中于JM、RU和SA。
