商品期货中的阿尔法策略

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1、专题报告-金融工程[Table_Title]商品期货中的阿尔法策略[Table_Rank]报告日期：2017年7月7日李晓辉高级分析师（金融工程）从业资格号：[Table_AnalyserF3022611][Table_Summary]★商品期货市场中的阿尔法Tel:8621-63325888-1585Email:xiaohui.li@orientfutures.com价格变动的直接原因是供给与需求的博弈，而本质则反映了对未来预期的变化，因此对于商品期货的预期收益来说也可以被分解归因到不同的因子上面去。我们所构

2、建组合的方式也类似于选股模型，通过对横截面上同一个因子在各品种上的相对关系来选择做多与做空的组合。如果一个因子有效那么就说明能2.20%-1%够通过该因子截面上的相对关系所构建的多空组合能够获得超2-2%额收益。1.8-3%-4%★基本面因子与技术型因子1.6-5%金考虑到商品远期曲线能够反映出市场对基本面的判断，故采用1.4-6%融升贴水因子作为主要的基本面因子指标。我们统计了不同品种1.2-7%-8%的升贴水序列，发现非平水的远期曲线是具有一定回复力的，1工回撤净值-9%故该因子实际可作为反向指标。从历史回

3、测来看，我们用主力程0.8-10%与次主力合约所计算得到的升贴水因子对持有期长度的敏感度1-011-072-012-073-013-074-014-075-015-076-016-077-011111111111111较小，而且超额收益表现持续又稳定。技术型因子包括趋势性的动量、MAcrossover、RSI因子，也包括收益率序列的统计量STD、Skew等因子。趋势型因子所构建的多空组合对持有期与排序期长度更加敏感，这一定程度上[Table_Report]相关报告可解释为和所选品种的趋势周期有关。综合考虑各个因

4、子的分《国内商品期货常用日内CTA策略测试》组表现、多空组合收益的稳定性以及对组合参数持有期长度的——2016.10.14敏感性，我们认为技术型因子中仅一定计算周期下的动量和《机器学习方法系列之一：基于单特征因子Skew因子才更为有效一些。的隐马尔科夫模型在商品期货上的应用》★多因子组合的构建——2016.12.29我们综合所分析得到的所有有效因子，通过打分法构建了多因《商品期货套利实证》——2017.01.17子组合，结果获得年化收益率在不加杠杆时为11.7%，夏普比《基基于非参数估计的趋势线系统构建》率1.

5、21，收益最大回撤比1.24，最大回撤9.41%。——2017.01.17★致谢感谢东方证券研究所首席金工分析师朱剑涛的指导与帮助。重要事项：本报告版权归上海东证期货有限公司所有。未获得东证期货书面授权，任何人不得对本报告进行任何形式的发布、复制。本报告的信息均来源于公开资料，我公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证，也不保证所包含的信息和建议不会发生任何变更。我们已力求报告内容的客观、公正，但文中的观点、结论和建议仅供参考，报告中的信息或意见并不构成交易建议，投资者据此做出的任何投资决策与本公司和作者无关

6、。有关分析师承诺，见本报告最后部分。并请阅读报告最后一页的免责声明。金融工程-专题报告2017-07-07目录1、背景.............................................................................................................................................................................52、回测样本数据选取...............

7、.......................................................................................................................................62.1、品种选择..................................................................................................................

8、.................................................62.2、区间选择........................................................................................................................................