债市量化系列之五：国债期货多空持仓因子择时的再优化：引入“蜘蛛网”策略

请务必阅读正文之后的免责条款部分国债期货多空持仓因子择时的再优化：引入“蜘蛛网”策略——债市量化系列之五本报告导读：本文构建国债期货“蜘蛛网”择时策略，通过监测优选机构多空持仓变动生成交易信号，并引入动态调参机制优化机构筛选范围，有效提升策略夏普比率。投资要点：[Table_Summary][Table_Summary]本文中我们借鉴股指期货领域“蜘蛛网”策略的构建思路——将优选会员机构的多空持仓变动作为“蜘蛛网”的核心观测节点，通过交织的机构持仓数据网络捕捉市场动向的特性，基于多头与空头持仓增减蕴含了其对后续行情的判断这一理解，监测会员持仓的增减变化捕捉市场短期方向性信号以构建国债期货的“蜘蛛网”择时策略。具体而言：当优选机构多头持仓增加且空头持仓减少时，我们认为多头资金与空头资金对后续判断均偏多，发出做多信号；当优选机构多头持仓减少且空头持仓增加时，我们认为多头资金与空头资金对后续判断均偏空，发出做空信号；其余情况则不发出信号。回测结果表明，蜘蛛网策略在TS合约上展现出显著择时优势：2020年1月1日至2025年4月10日期间，基于前20家会员机构多空持仓构建的策略实现年化收益1.84%（较基准提升1.45%），夏普比率0.83（较基准提升1.46），而其余合约表现相对平庸，其背后反映出并非所有合约都适合以前20家会员机构作优选机构。针对这一局限，我们选择利用动态调整“蜘蛛网”节点进行改进：首先根据不同合约投资者特性预设“蜘蛛网”节点（优选会员机构）的可选择范围，再通过滚动窗口定期筛选出最优节点。实证显示，动态调整后的策略能够灵活匹配不同合约，显著提升年化收益与夏普比率，成功弥补了传统蜘蛛网策略超额收益有限的问题。寻找“聪明资金”：基于单个会员的蜘蛛网策略。不同会员背后的客户群体不同，所表现出来的行为可能也会有较大差异，那么其中是否存在着更加“聪明”的会员呢？在此背景下，我们考率基于各个会员机构自身的持仓数据构建其单独的蜘蛛网策略，以测试其多空持仓变动是否具有一定的择时能力，并将测试集（样本内）中单独蜘蛛网策略下夏普比率排名前五的机构作为“聪明资金”，构建“聪明资金”组合并回测其在全区间蜘蛛网策略上的表现。通过回测我们发现，在各个合约上都存在1-2家表现较为突出的会员机构，而“聪明资金”组合的蜘蛛网策略虽未能超越顶尖机构，但在多数合约中仍能保持次优收益水平（TL合约除外），展现出稳定的收益捕捉能力。风险提示：本文模型根据历史数据建立，随着市场环境的变化，指标的作用方向和作用强度可能发生变化，最优参数亦可能发生变化。当市场环境发生变化时，模型的收益可能下降，注意模型失效的可能性。 目录1.蜘蛛网策略构建与回测.........................................................................31.1.信号生成与交易策略.......................................................................31.2.策略回测：蜘蛛网策略应用于TS合约效果最优..............................32.策略优化：“蜘蛛网”节点选择与动态调整...........................................42.1.不同“蜘蛛网”节点（入选机构范围）下策略表现.........................42.2.策略优化：基于动态调整节点的蜘蛛网策略....................................53.寻找“聪明资金”：基于单个会员的蜘蛛网策略....................................7 请务必阅读正文之后的免责条款部分2of10 一直以来，国债期货持仓情况都是判断投资者情绪和市场预期的重要指标,我们在前期报告《基于持仓多空比因子和“双重确认”策略的国债期货择时模型》中也通过前二十家会员机构净持仓变动构建“持仓多空比”指标。需要指出的是，该策略是从净持仓变动的角度量化国债期货多空力量的 边际变化并在每周五发出择时信号，一方面其信号生产频率不高，难以捕捉周中持仓变化，另一方面也损失了多头持仓与空头持仓独立变动情况的信息；因此，我们借鉴股指期货领域“蜘蛛网”策略的构建思路——将优选会员机构的多空持仓变动作为“蜘蛛网”的核心观测节点，通过交织的机构持仓数据网络捕捉市场动向的特性，基于多头与空头持仓增减蕴含了其对后续行情的判断这一理解，监测会员持仓的增减变化以捕捉市场短期方向性信号以构建国债期货的“蜘蛛网”择时策略。1.蜘蛛网策略构建与回测1.1.信号生成与交易策略根据中金所每日公布的前二十家会员机构持仓变动情况，我们设定多 头持仓变动量为dB、空头持仓变动量dS，信号生成逻辑如下：①若T日dB > 0且dS < 0时，我们理解为多头头寸与空头头寸对后续判断均偏多，发出做多信号；②若T日dB<0且dS>0时，我们理解为多头头寸与空头头寸对后续判断均偏空，发出做空信号；③其余情况，不发出信号信号={做多，若𝑑𝐵>0且𝑑𝑆<0做空，若𝑑𝐵<0且𝑑𝑆>0无，其他情况由于国债期货仓位调整是较为便捷的，所以我们认为多空仓位变动只 能反映其短期预期，发出信号后持仓时间不宜过长，因此，我们构建国债期货蜘蛛网策略如下：①当T日发出做多信号：Ⅰ.若T日仓位为0，则在T+1日以开盘价全仓做多国债期货（单倍杠杆），并在T+2日以收盘价平仓；Ⅱ.若T日仓位为负（持有空单），则在T+1日以开盘价平仓空单；②若T日发出做空信号Ⅰ.若T日仓位为0，则在T+1日以开盘价全仓做空国债期货，并在T+2日以收盘价平仓；Ⅱ.若T日仓位为正（持有多单），则在T+1日以开盘价平仓多单；1.2.策略回测：蜘蛛网策略应用于TS合约效果最优我们设定回测区间为2020年1月1日至2025年4月10日，初始资金为1000W，杠杆倍数为单倍杠杆，对各个合约的“蜘蛛网策略”进行回测，通过回测我们可以看到，蜘蛛网策略在TS合约上择时效果较为突出，年化收益可达到1.84%，相较基准提高1.45%，夏普比率0.83，相较基准提高1.46；但在其余合约上表现则较为一般。 请务必阅读正文之后的免责条款部分数据来源：Wind，国泰海通证券研究 2.策略优化：“蜘蛛网”节点选择与动态调整2.1.不同“蜘蛛网”节点（入选机构范围）下策略表现通过初步回测我们可以看到，蜘蛛网策略在TS、TL合约上效果要明显好于TF、T合约，但如果调整入选机构的范围（例如前十五家），TF、T合约蜘蛛网策略效果也会有明显改善，因此，我们认为不同合约适用的入选机构的范围可能不同。因此，我们对比各个合约在在不同入选机构范围下的策略表现，具体而言，设定入选机构范围为前n家，并对各个合约分别测算n=1，2，……，20时的蜘蛛网策略。通过回测我们可以看到，对于TS合约与TL合约而言，当n值处于11-20时，蜘蛛网策略夏普比率明显较高，对于T合约而言，当n值处于1-5或者16-20时，蜘蛛网策略夏普比率相对较高，而对于TF合约而言，则是n值处于6-15时策略表现更优。这一差异的根源在于不同期限合约投资者特点不同。对于TL、TS合约而言，二者投资者类型都相对单一，前者投资者的投机属性更高，后者投资者更多是套利资金与做市商，入选机构范围较广时更有助于捕捉到其资 金的集体动向，避免少数机构的异常交易干扰；对于T合约而言，其参与者类型或相对复杂，一方面是少量头部会员机构可能主导合约价格，另一方面，入选机构范围较广时则更能综合反映市场整体看法与预期；对于TF合约而 言，其投资者结构也相对复杂但投机属性更弱，因此中等范围的入选机构既能利用多家机构的分散信号，又避免过多机构引入冗余或冲突信息。图3：各合约在不同入选机构范围下（不同n值）的夏普比率差异较大数据来源：Wind，国泰海通证券研究2.2.策略优化：基于动态调整节点的蜘蛛网策略由于市场参与者结构、流动性水平和风险偏好并非一成不变，尤不同合约的主导资金类型（如投机、套利、配置资金）会随市场周期、政策调整或外部冲击发生动态演变。若策略长期采用固定的入选机构范围，可能因无法适变化而导致失效。因此，我们为各合约预设适用参数范围（n值区间），并定期通过滚动窗口期间的策略表现，动态调整最优入选机构范围，具体而言：设定TL、TS合约n值区间为11-20，T合约n值区间为1-5&16-20，TF合约n值区间为6-15，初始n值为20，每个月月初，在滚动窗口内遍历参数组合进行回测，然后取夏普比率最高的n值作为当月参数值，其中滚动窗口分别设定为30日与90日。通过回测可以看到，经过动态调参的蜘蛛网策略可有效突破参数固化导致的适应性局限，显著提升年化收益与夏普比率，弥补静态蜘蛛网策略超额收益有限的不足，其中TL合约与T合约动态调参蜘蛛网策略在不同调参窗口下表现差异较大，TS合约与TF合约则相对平稳，具体而言：①TL合约：由于合约上市较短且趋势性行情为主，以90日为窗口期的TL合约动态调参蜘蛛网策略较静态策略小幅优化，但相较基准的超额收益并不凸显。②T合约：通过动态调参，T合约蜘蛛网策略表现得到全面提升，超额收益明显放大，其中30日调参窗口更为适用，其年化收益率达3.16%，相较静态策略提高1.54%，夏普比率提高0.4至0.61，盈亏比也有所上升，90天调参窗口的蜘蛛网策略在收益率与风险控制上则略逊于30日调参窗口，但相较静态策略也表现更优。③TF合约：通过动态调参，TF合约蜘蛛网策略在2022年以来同样提升显著，超额收益逐步累积，对比来看，30日调参窗口与90日调参窗口表现较为相近，前者夏普比率略高但后者盈亏比提升更多，动态调参后的蜘蛛网策略年化收益率可提升至2.4%左右，相较静态策略提升超一倍，夏普比率从0.05提升至0.55上方，相较基准优化较为明显。④TS合约：通过动态调参，TS合约蜘蛛网策略在原本静态策略已经具有一定超额表现的基础上进一步优化，其中30日调参窗口与90日调参窗口同样表现较为相近，前者夏普比率小幅提高但后者盈亏比提升更多，动态调-0.500.000.501.001.502.002.503.001234567891011 12 13 14 15 16 17 18 19 20TLTTFTS 参后的蜘蛛网策略年化收益率可提升至2.2%左右，相较静态策略提 升约0.3%，夏普比率从0.83提升至1.12左右，相较静态策略进一步优化。图4：除TL合约外，其余合约基于动态调整节点的蜘蛛网策略相较静态策略均明显优化图5：TL动态调参策略较静态策略小幅优化图6：T动态调参策略较静态策略优化较为明显注：图为净值曲线数据来源：Wind，国泰海通证券研究注：图为净值曲线图7：2022年后TF动态调参策略较静态策略优化明显图8：TS动态调参策略较静态策略进一步优化注：图为净值曲线数据来源：Wind，国泰海通证券研究注：图为净值曲线累计收益率年化收益率最大回撤夏普比率胜率盈亏比19.08%10.06%6.25%1.5459.18%1.6514.12%7.52%8.11%1.0054.78%1.2721.15%11.11%6.37%1.5858.65%1.498.36%1.62%6.63%0.2152.33%1.0416.81%3.16%4.44%0.6151.80%1.0914.67%2.78%5.00%0.4751.30%1.026.03%1.18%3.69%0.0550.00%0.8712.51%2.39%3.28%0.5851.07%1.0412.80%2.44%4.27%0.5751.05%1.099.52%1.84%1.02%0.8351.97%1.3711.37%2.18%0.71%1.1252.46%1.2411.68%2.24%0.71%1.1153.82%1.432024-062024-072024-082024-092024-102024-112