股指期货行情简评
市场呈现上涨趋势,非银金融和电子贡献沪深300和上证50主要涨幅,有色金属和电子贡献中证500和中证1000主要涨幅。各品种基差走强,IC成交环比下跌,IF、IH、IM成交环比上涨,IC和IM深贴水出现收敛趋势。
股指期货基差策略推荐
市场情绪偏强,基差近期小幅走强。市场催化因素较多,贴水出现收敛趋势,波动率抬升不利于跨期套利策略表现,跨期策略建议空仓观望;展期策略方面,IF、IC、IM多头展期建持有近月合约,空头建议持有远月合约;IH多头展期建议持有远月合约,空头建议持有近月合约。
股指期货套利策略跟踪
跨期套利策略方面,上周策略净值涨跌不一,年化基差率、正套和动量因子分别盈利0.1%、亏损0.9%、亏损0.5%(6倍杠杆)。年化基差率因子在IH、IC、IM上给出反套信号,在IF上给出正套信号。跨品种套利时序合成策略净值上周盈利0.3%,其中盈利主要由IC/IF、IF/IH配对贡献。近期IC/IF、IF/IH配对表现优于IM/IC。
股指期货择时策略跟踪
日度择时策略各模型上周亏损,单因子等权、OLS、XGB上周分别亏损0.2%、1.3%、0.9%。择时模型最新信号XGB模型看多沪深300、中证500,看空上证50、中证1000。
风险提示
量化模型基于历史数据构建,市场环境变化或导致模型信号失效。
国债期货策略关注
期债基差方面,本周期债IRR有所下行,跨期价差震荡偏强。由于近期IRR不断下行一定程度兑现了正套收益,后续正套空间已较为有限,加之当前2509合约跨期价差当前处于历史同期偏低位置,跨期价差进一步下行的驱动明显减弱,预期维持震荡运行。利率择时信号预测利率上行,其中宏观因子、生产因子、库存因子、价格因子均看空。套保品种建议选择高久期品种进行套保。期货择时策略信号中性,主要看多的因子有基差因子、高频因子等,主要看空因子有利差因子、量价因子。国债期货跨品种套利策略TS-T最新信号偏多,T-TL最新信号偏多。基于远季合约的国债期货对冲压力指数延续反弹,当前信用债久期轮动加对冲策略现券降久期持有1-3年指数并进行国债期货对冲。
商品因子表现
上周国内商品市场总体上还受反内卷、新一轮供给侧改革情绪的主导下,风险偏好再度上涨,各类期货品种均有不同涨幅,从板块上看主要是黑色系和建材系品种涨幅居前。对于商品因子而言,由于较多品种走出了底部反弹的走势,近期价格的快速上涨伴随着远期价格曲线的抬升,最近一个月以来总体上表现类似,即趋势类和期限结构类这两类前期盈利的因子继续回调,前者上周平均跌超3%,后者最大也跌了2%。另外波动率类、仓单类以及期现基差类因子的表现则比较突出,平均约有超过1%的涨幅。
跟踪策略表现
CWFT策略年化收益9.3%,夏普比率1.58,Calmar1.06,最大回撤-8.81%,最近一周收益-1.74%,今年以来收益0.89%。C_frontnext & Short Trend策略年化收益11.9%,夏普比率1.78,Calmar1.77,最大回撤-6.72%,最近一周收益-1.96%,今年以来收益1.72%。Long CWFT & Short CWFT策略年化收益12.8%,夏普比率1.40,Calmar0.98,最大回撤-13.07%,最近一周收益-0.34%,今年以来收益-0.75%。CS XGBoost策略年化收益8.0%,夏普比率1.33,Calmar0.59,最大回撤-13.59%,最近一周收益1.66%,今年以来收益-1.69%。RuleBased TS Sharp-combine策略年化收益12.6%,夏普比率1.61,Calmar1.52,最大回撤-8.26%,最近一周收益2.69%,今年以来收益8.57%。RuleBased TS XGB-combine策略年化收益12.6%,夏普比率2.17,Calmar2.82,最大回撤-4.49%,最近一周收益1.35%,今年以来收益7.06%。CS strategies, EW combine策略年化收益13.5%,夏普比率1.86,Calmar1.82,最大回撤-7.38%,最近一周收益-0.88%,今年以来收益-2.99%。
基于因子的商品策略跟踪表现
以上6种策略当中上周表现最好的是CS XGBoost,收益1.66%;今年以来表现最好的是C_frontnext & Short Trend,收益1.72%。以上截面策略的等权复合策略(周度收益等权)的年化收益13.5%,夏普比率1.86,Calmar1.82,最大回撤-7.38%,最近一周收益-0.88%,今年以来收益-2.99%。
基本面量化
板块主成分PCA前期我们构造了一个基于各商品板块主成分的基本面量化策略,其特色有基本面数据处理:东证繁微平台整合了各商品板块及宏观的指标模版库,现跟踪的策略对该数据筛选并降维,形成基本面因子集。目标收益率:每周五为信号日,分别测算各品种主力合约T+1至T+6日的VWAP,并计算收益率为训练目标。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。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7.61%,后者年化在9.41%。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7.13%,多空策略的年化收益为5.41%,相较两者在2024年的表现反弹。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10.52%,多空策略为8.02%。
各板块基本面主成分策略跟踪
基本面数据处理:东证繁微平台整合了各商品板块及宏观的指标模版库,现跟踪的策略对该数据筛选并降维,形成基本面因子集。目标收益率:每周五为信号日,分别测算各品种主力合约T+1至T+6日的VWAP,并计算收益率为训练目标。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模型表现及最新信号跟踪
OLS模型中具备方向性的多空策略更佳。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7.61%,后者年化在9.41%。最新信号:多头信号集中于FU、MA和UR,空头信号集中于SA、SR和CS,整体偏多为主。
XGB模型表现及最新信号跟踪
XGB模型中具备方向性的多空策略更佳。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7.13%,多空策略的年化收益为5.41%,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JD、RU和SM。
合成模型表现及最新信号跟踪
合成模型中具备方向性的多空策略更佳。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10.52%,多空策略为8.02%。最新信号:受线性OLS预测值影响,多头分配重在MA、BU和FU,空头集中于SA、SR和CS。