金工策略周报

股指期货量化策略跟踪

股指期货行情简评

• 市场出现回调，主要跌幅行业：沪深300（电力设备、非银金融）、上证50（食品饮料、电子）、中证500（有色金属、非银金融）、中证1000（有色金属、汽车）。
• 各品种基差走弱，成交环比上涨，IC维持深贴水。

股指期货基差策略推荐

• 市场下跌，基差走弱，场外衍生品敲出较多，交易台gamma敞口减小，基差受市场情绪影响程度增加。
• 年化基差率角度IC、IM的近远月年化基差差别较大，正套仍有一定安全垫，但近期跨期趋势性变差，行情波动对基差影响增加。
• 跨期策略建议谨慎观望，展期策略建议多近空远。

股指期货套利策略跟踪

• 跨期套利策略：上周策略净值盈利，年化基差率、正套和动量因子分别盈利0.1%、0.9%、1.0%（6倍杠杆）。
  • 年化基差率因子在IH、IF上给出反套信号，在IC、IM上给出正套信号。
• 跨品种套利时序合成策略：上周亏损0.5%，主要亏损来自IF/IH、IC/IM配对。
• 最新信号推荐：100%仓位多IC空IF。

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0.3%、0.5%、0.5%。
• 最新信号：XGB模型看多沪深300、中证1000，看空上证50、中证500。

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。

各品种基差结构分化

股指期货展期收益跟踪

• 跨期套利策略——综合策略表现
  • 年化基差率因子：等权配置IH、IF剔除分红的年化基差率因子和IC、IM未剔除分红的年化基差率因子，滚动多当月空当季。
  • 120日动量：根据过去120个交易日正套组合的收益决定套利方向。
• 跨期套利策略——年化基差率因子
  • 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，做多年化基差最低的合约、做空年化基差最高的合约，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。
  • IH、IF年化基差率作剔除分红处理，IC、IM使用原始基差。
• 跨品种套利——时序多品种组合策略
  • 跨品种横截面基差套利：多年化基差最小的品种，做空年化基差最大的品种，根据收盘信号每天开盘交易。
  • 波动率中性思路对横截面信号与资金配比进行调整，波动率使用过去60个交易日的滚动波动率。
  • 计算公式：
    • $w_{eig} = \frac{std_{i-1}}{std_{j-1} * base\_factor}$
    • $i = y_{rbaris} * w_{eig}$
    • $i = y_{rbaris} * weight_{i} / std_{i-1} * base\_factor$

日度择时策略跟踪——多因子合成模型表现

• 单因子等权：等权配置2024年以前夏普大于0、相关性小于0.3的因子。
• OLS：2024年前样本用于筛选变量。
• XGB：2024年前样本用于筛选变量与调参。

国债期货量化策略

国债期货本周策略关注

• 基差与跨期方面：期债基差IRR下行，跨期价差震荡偏强。
  • IRR下行兑现正套收益，后续正套空间有限，2509合约跨期价差处于历史同期偏低位置，进一步下行驱动减弱，预期维持震荡运行。
• 利率择时与套保信号：利率择时信号预测利率上行，宏观、生产、库存、价格因子均看空。
  • 套保品种建议选择高久期品种。
• 期货择时策略：多因子择时策略信号中性，主要看多基差因子、高频因子，主要看空利差因子、量价因子。
• 期货跨品种套利策略：TS-T、T-TL最新信号偏多。
• 信用债中性策略：基于远季合约的国债期货对冲压力指数延续反弹，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。

国债期货基差与跨期价差重点关注

• 期债基差IRR下行，跨期价差震荡偏强。
  • IRR下行兑现正套收益，后续正套空间有限，2509合约跨期价差处于历史同期偏低位置，进一步下行驱动减弱，预期维持震荡运行。

利率择时与套保信号

• 利率择时信号预测利率上行，宏观、生产、库存、价格因子均看空。
  • 套保品种建议选择高久期品种。

国债期货多因子择时策略

• 多因子择时策略净值本周震荡。
  • 主要看多基差因子、高频因子，主要看空利差因子、量价因子。

国债期货跨品种套利策略

• 跨品种套利策略本周净值震荡。
  • TS-T、T-TL最新信号偏多。

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延续反弹，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

• 上周国内商品市场风险偏好回落，黑色系和建材系品种价格开始回落。
  • 趋势类和期限结构类因子上周大幅回调，但上周又出现较大幅度上涨，较多品种走出底部反弹走势，价格快速上涨伴随远期价格曲线抬升，各类因子表现每周波动幅度较大。
  • 价值类、持仓类因子表现突出。
  • 观点：近期政策消息面带动资金情绪进场后波动率上涨，短期内应注意趋势扭转造成的CTA策略收益回调。

跟踪策略表现

• CWFT策略：年化收益9.5%，夏普比率1.60，Calmar1.08，最大回撤-8.81%，最近一周收益0.94%，今年以来收益1.84%。
• C_frontnext & Short Trend策略：年化收益12.2%，夏普比率1.81，Calmar1.81，最大回撤-6.72%，最近一周收益1.66%，今年以来收益3.41%。
• Long CWFT & Short CWFT策略：年化收益12.8%，夏普比率1.41，Calmar0.98，最大回撤-13.07%，最近一周收益0.33%，今年以来收益-0.43%。
• CS XGBoost策略：年化收益7.6%，夏普比率1.26，Calmar0.56，最大回撤-13.59%，最近一周收益-1.71%，今年以来收益-3.36%。
• RuleBased TS Sharp-combine策略：年化收益11.9%，夏普比率1.52，Calmar1.45，最大回撤-8.26%，最近一周收益-2.78%，今年以来收益5.55%。
• RuleBased TS XGB-combine策略：年化收益12.2%，夏普比率2.09，Calmar2.73，最大回撤-4.49%，最近一周收益-1.69%，今年以来收益5.25%。
• CS strategies, EW combine策略：年化收益13.4%，夏普比率1.86，Calmar1.82，最大回撤-7.38%，最近一周收益0.15%，今年以来收益-2.85%。

商品因子表现跟踪

• 商品截面单因子的业绩表现
  • 上周国内商品市场风险偏好回落，黑色系和建材系品种价格开始回落。
  • 趋势类和期限结构类因子上周大幅回调，但上周又出现较大幅度上涨，较多品种走出底部反弹走势，价格快速上涨伴随远期价格曲线抬升，各类因子表现每周波动幅度较大。
  • 价值类、持仓类因子表现突出。
  • 观点：近期政策消息面带动资金情绪进场后波动率上涨，短期内应注意趋势扭转造成的CTA策略收益回调。

基于因子的商品策略跟踪表现

• 跟踪策略概览
  • CWFT组合：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，不同大类之间以5:2:2:1的权重再复合。
  • C_frontnext& Short Trend组合：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，短周期的CWFT因子为副因子。
  • 截面CS XGB组合：基于全市场品种得到的时序因子XGB组合，用20091231-20191231之间样本进行训练。
  • RuleBasedTS夏普加权组合：基于规则型多空信号的时序因子策略，由因子库叠加规则+粗粒化窗口参数得到的指标，经过样本内筛选后获得的夏普加权组合。
  • RuleBasedTS XGB组合：基于规则型多空信号的时序因子策略，由因子库叠加规则+粗粒化窗口参数得到的指标，经过样本内筛选后获得的XGBoost组合。
• CWFT组合
  • 上周持仓品种25个，净持仓2.2%，总持仓收益1.0%，胜率60.0%，表现较好的是FG(0.34%)、JM(0.28%)，较差的是NR(-0.19%)、SR(-0.17%)。
  • 本周持仓品种25个，净持仓12.7%，3个品种需要展期，总的换手资金比例为44.8%。
• C_frontnext& Short Trend组合
  • 上周持仓品种25个，净持仓-9.1%，总持仓收益1.7%，胜率60.0%，表现较好的是FG(0.82%)、SA(0.68%)，较差的是NR(-0.49%)、SH(-0.25%)。
  • 本周持仓品种25个，净持仓-0.3%，3个品种需要展期，总的换手资金比例为83.5%。
• Long CWFT & Short CWFT组合
  • 上周持仓品种25个，净持仓8.6%，总持仓收益0.3%，胜率60.0%，表现较好的是RU(0.26%)、FG(0.22%)，较差的是SR(-0.27%)、AO(-0.18%)。
  • 本周持仓品种25个，净持仓33.7%，4个品种需要展期，总的换手资金比例为67.5%。
• CSXGBoost组合
  • 上周持仓品种24个，净持仓0.0%，总持仓收益-1.7%，胜率45.8%，表现较好的是LC(0.56%)、EC(0.27%)，较差的是JM(-0.74%)、SA(-0.52%)。
  • 本周持仓品种24个，净持仓0.0%，3个品种需要展期，总的换手资金比例为68.7%。
• RuleBasedTS Sharp加权组合
  • 上周持仓品种42个，净持仓92.9%，总持仓收益-2.7%，胜率9.5%，表现较好的是Y(0.04%)、SC(0.02%)，较差的是LC(-0.27%)、SI(-0.17%)。
  • 本周持仓品种43个，净持仓89.9%，6个品种需要展期，总的换手资金比例为44.2%。
• RuleBasedTSXGBoost组合
  • 上周持仓品种42个，净持仓72.0%，总持仓收益-1.7%，胜率33.3%，表现较好的是JM(0.21%)、SM(0.10%)，较差的是LC(-0.27%)、RU(-0.21%)。
  • 本周持仓品种43个，净持仓60.8%，6个品种需要展期，总的换手资金比例为70.4%。
• 跟踪策略组合的回测表现
  • 上周表现最好的是C_frontnext & Short Trend，收益1.66%；今年以来表现最好的是C_frontnext & Short Trend，收益3.41%。
  • 等权复合策略（周度收益等权）的年化收益13.4%，夏普比率1.86，Calmar1.82，最大回撤-7.38%，最近一周收益0.15%，今年以来收益-2.85%。

基本面量化–板块主成分PCA

• 构造了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、目标收益率、模型训练细节。
  • 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。
  • 样本外的2020-2023年多空整体收益更高，夏普比更稳健，今年以来市场中性的收益强于多空策略，其年化收益和夏普比分别为4.97%和0.62，而多空策略为2.56%和0.25。
  • 最新信号：多头信号集中于FG、JM和SA，空头信号集中于AL、CF和J，信号整体相对平均。
• 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。
  • 样本外的2020-2023年两种策略构建方式整体收益均高且稳定，今年以来市场中性的年化收益和夏普比为6.45%和0.97，多空策略的分别为5.28%和0.63，与24年的表现一致。
  • 最新信号：多头信号较平均，空头信号集中于CJ、JD和V。
• 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，但今年以来多空的表现更好，年化收益和夏普比分别为4.77%和0.47，而市场中性6.55%和0.87。
  • 最新信号：受非线性XGB预测值影响，空头分配重在JD、CF和ZN，多头集中于JM、SA和FG。
• 现跟踪的全品种基本面量化策略
  • 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。