量化CTA：基于商品期权的趋势跟踪策略研究
中信期货研究|量化CTA 2022-09-06 报告要点 报告主要对趋势跟踪与期权结合策略进行了研究，发现整体买期权效果接近于标的，而卖期权在最长衰退期上有较大优化，波动率优化策略则在卡玛比率和最长衰退期上都有较大优化。部分具有杠杠效应的品种与期权结合策略，则起到了较大的优化作用。 摘要： 基于商品期权的趋势跟踪策略研究 投资咨询业务资格： 证监许可【2012】669号 中信期货商品指数走势 115 113 111 109 趋势跟踪策略与期权LongGamma策略类似，当市场有大幅波动时，策略可以取得较好107 2020-09-07 2020-09-21 2020-10-13 2020-10-27 2020-11-10 2020-11-24 2020-12-08 2020-12-22 2021-01-06 2021-01-20 2021-02-03 2021-02-24 2021-03-10 2021-03-24 2021-04-08 2021-04-22 2021-05-11 2021-05-25 2021-06-08 2021-06-23 2021-07-07 105 240 中信期货十年期国债期货指数 中信期货沪深300股指期货指数 中信期货商品指数 220 200 180 160 140 120 效果，但是在震荡行情中，策略则会连续亏损。 期权本身有时间价值流逝的规律，通过期权进行趋势跟踪，卖期权在震荡行情中可以弥补损失，而买期权在趋势行情中，可以有Gamma和Vega的加速收益作用。期权波动率有均值回归、聚集性、趋势性等特征，结合期权特性，可以对趋势跟踪策略进行优化。 通过对11个场内商品期权进行研究发现，在回测期走势平稳且震荡属性偏强的铜、锌、黄金，通过卖期权进行趋势跟踪效果相对好于标的；趋势性相对较强的铝，买期权趋势跟踪策略表现较好；而趋势和震荡较为平均的铁矿、PTA、甲醇、棉花、玉米，卖期权和买期权趋势策略表现相对接近；对于原油和豆粕，回测期震荡居多且不平稳，则各种策略均表现不佳。 通过利用波动率的均值回归等特性，在波动率偏低时通过买期权进行趋势跟踪，在波动率高时卖期权进行趋势跟踪，11个品种均可以取得一定的效果。 将各个品种的卖期权、买期权、波动率优化趋势跟踪策略进行等权重组合，发现相对于标的组合，买期权效果与之接近，卖期权卡玛比率为1.01，略高于标的，但是最长衰退期得到了较大优化，而波动率优化组合卡玛比率为1.75，得到了较大幅度优化。 利用商品价格的杠杆效应，结合期权特征进行趋势跟踪，可以取得较好效果。通过检验发现铜和棉花在回测期呈现出杠杆效应，棉花的卡玛比率更是接近3，取得了较好效果。 风险提示：数据处理偏差；策略参数有效性；交易环境变化 103 商品量化团队 研究员：魏新照 021-80401773 weixinzhao@citicsf.com 从业资格号F3084987 投资咨询号Z0016364 100 重要提示：本报告难以设置访问权限，若给您造成不便，敬请谅解。我司不会因为关注、收到或阅读本报告内容而视相关人员为客户；市场有风险，投资需谨慎。 目录 摘要：1 一、趋势跟踪策略解析6 （一）危机Alpha与LongGamma6 （二）趋势策略局限性7 二、期权特征解析8 （一）基础策略8 （二）时间价值9 （三）波动率10 三、期权趋势跟踪策略12 （一）金属板块13 1、铜13 2、铝16 3、锌19 4、黄金22 5、铁矿25 （二）能化板块28 1、原油28 2、PTA31 3、甲醇34 （三）农副板块37 1、棉花37 2、豆粕40 3、玉米43 （四）趋势策略组合46 四、期权杠杆效应策略47 （一）杠杆效应检验47 （二）杠杆效应策略50 五、总结52 免责声明54 图表目录 图表1：CTA策略分类6 图表2：期权LongGamma策略7 图表3：铜价与铜趋势跟踪策略7 图表4：期权基础策略8 图表5：期权时间价值递减规律9 图表6：铜期权隐含波动率10 图表7：铜期权隐含波动率单位根检验与一阶自回归10 图表8：铜期权隐含波动率均值回归天数10 图表9：趋势跟踪与期权结合12 图表10：期权趋势跟踪回测品种12 图表11：铜卖期权趋势跟踪收益率曲线13 图表12：铜买期权趋势跟踪收益率曲线14 图表13：铜期权趋势跟踪收益率参数14 图表14：铜期权隐含波动率滑动平均15 图表15：铜波动率优化趋势跟踪收益率曲线15 图表16：铜波动率优化趋势跟踪收益率参数15 图表17：铜期权各趋势跟踪策略收益率参数对比16 图表18：铝卖期权趋势跟踪收益率曲线16 图表19：铝买期权趋势跟踪收益率曲线17 图表20：铝期权趋势跟踪收益率曲线参数17 图表21：铝期权隐含波动率滑动平均18 图表22：铝波动率优化趋势跟踪收益率曲线18 图表23：铝波动率优化趋势跟踪收益率参数18 图表24：铝期权各趋势跟踪策略收益率参数对比19 图表25：锌卖期权趋势跟踪收益率曲线19 图表26：锌买期权趋势跟踪收益率曲线20 图表27：锌期权趋势跟踪收益率曲线参数20 图表28：锌期权隐含波动率滑动平均21 图表29：锌波动率优化趋势跟踪收益率曲线21 图表30：锌波动率优化趋势跟踪收益率参数21 图表31：锌期权各趋势跟踪策略收益率参数对比22 图表32：黄金卖期权趋势跟踪收益率曲线22 图表33：黄金买期权趋势跟踪收益率曲线23 图表34：黄金期权趋势跟踪收益率曲线参数23 图表35：黄金期权隐含波动率滑动平均24 图表36：黄金波动率优化趋势跟踪收益率曲线24 图表37：黄金波动率优化趋势跟踪收益率参数24 图表38：黄金期权各趋势跟踪策略收益率参数对比25 图表39：铁矿卖期权趋势跟踪收益率曲线25 图表40：铁矿买期权趋势跟踪收益率曲线26 图表41：铁矿期权趋势跟踪收益率曲线参数26 图表42：铁矿期权隐含波动率滑动平均27 图表43：铁矿波动率优化趋势跟踪收益率曲线27 图表44：铁矿波动率优化趋势跟踪收益率参数27 图表45：铁矿期权各趋势跟踪策略收益率参数对比28 图表46：原油卖期权趋势跟踪收益率曲线28 图表47：原油买期权趋势跟踪收益率曲线29 图表48：原油期权趋势跟踪收益率曲线参数29 图表49：原油期权隐含波动率滑动平均30 图表50：原油波动率优化趋势跟踪收益率曲线30 图表51：原油波动率优化趋势跟踪收益率参数30 图表52：原油期权各趋势跟踪策略收益率参数对比31 图表53：PTA卖期权趋势跟踪收益率曲线31 图表54：PTA买期权趋势跟踪收益率曲线32 图表55：PTA期权趋势跟踪收益率曲线参数32 图表56：PTA期权隐含波动率滑动平均33 图表57：PTA波动率优化趋势跟踪收益率曲线33 图表58：PTA波动率优化趋势跟踪收益率参数33 图表59：PTA期权各趋势跟踪策略收益率参数对比34 图表60：甲醇卖期权趋势跟踪收益率曲线34 图表61：甲醇买期权趋势跟踪收益率曲线35 图表62：甲醇期权趋势跟踪收益率曲线参数35 图表63：甲醇期权隐含波动率滑动平均36 图表64：甲醇波动率优化趋势跟踪收益率曲线36 图表65：甲醇波动率优化趋势跟踪收益率参数36 图表66：甲醇期权各趋势跟踪策略收益率参数对比37 图表67：棉花卖期权趋势跟踪收益率曲线37 图表68：棉花买期权趋势跟踪收益率曲线38 图表69：棉花期权趋势跟踪收益率曲线参数38 图表70：棉花期权隐含波动率滑动平均39 图表71：棉花波动率优化趋势跟踪收益率曲线39 图表72：棉花波动率优化趋势跟踪收益率参数39 图表73：棉花期权各趋势跟踪策略收益率参数对比40 图表74：豆粕卖期权趋势跟踪收益率曲线40 图表75：豆粕买期权趋势跟踪收益率曲线41 图表76：豆粕期权趋势跟踪收益率曲线参数41 图表77：豆粕期权隐含波动率滑动平均42 图表78：豆粕波动率优化趋势跟踪收益率曲线42 图表79：豆粕波动率优化趋势跟踪收益率参数42 图表80：豆粕期权各趋势跟踪策略收益率参数对比43 图表81：玉米卖期权趋势跟踪收益率曲线43 图表82：玉米买期权趋势跟踪收益率曲线44 图表83：玉米期权趋势跟踪收益率曲线参数44 图表84：玉米期权隐含波动率滑动平均45 图表85：玉米波动率优化趋势跟踪收益率曲线45 图表86：玉米波动率优化趋势跟踪收益率参数45 图表87：玉米期权各趋势跟踪策略收益率参数对比46 图表88：趋势跟踪策略组合收益率曲线46 图表89：趋势跟踪策略组合收益率曲线参数46 图表90：趋势跟踪、杠杆效应与期权结合47 图表91：金属板块杠杆效应47 图表92：能化板块杠杆效应49 图表93：农副板块杠杆效应50 图表94：铜杠杆效应趋势跟踪收益率曲线51 图表95：铜杠杆效应趋势跟踪收益率参数51 图表96：铜期权杠杆效应策略对比51 图表97：棉花杠杆效应趋势跟踪收益率曲线52 图表98：铜杠杆效应趋势跟踪收益率参数52 图表99：铜期权杠杆效应策略对比52 一、趋势跟踪策略解析 趋势跟踪 图表1：CTA策略分类 趋势跟踪策略是量化CTA的主流策略，与期权LongGamma策略较为接近，同时在震荡行情中也会有持续回撤。 报告主要研究如何将量价趋势跟踪策略与期权结合，优化趋势跟踪策略效果。 高频/日内 量价：均线、通道、动量、技术指标 基本面因子：供给、需求、库存、利 润、基差、宏观 CTA 套利 统计套利 基本面套利：期现、跨期、跨品种、跨 DualThrust、ATR、R-Breaker、日内截面动量、抢帽子 资料来源：中信期货研究所 （一）危机Alpha与LongGamma 趋势跟踪策略具有危机Alpha特性，即在市场大幅波动的行情中，策略可以取得较好收益；这个特性与期权中的做多波动率策略比较相似，即买入跨式策略和买入宽跨式策略。 买入跨式策略和买入宽跨式策略均是做多Gamma的策略，当标的价格发生大幅变动时，策略可以取得高收益，当然市场大幅波动时，这两个期权策略也会获得Vega收益。 图表2：期权LongGamma策略 买入跨式策略到期损益图 看涨期权看跌期权买入跨式策略 买入宽跨式策略到期损益图 看涨期权看跌期权卖出宽跨式策略 资料来源：中信期货研究部 （二）趋势策略局限性 趋势跟踪策略也存在一定的局限性，即在震荡行情中，该策略会有持续的回撤，这与期权买跨策略也较为一致。 图表3：铜价与铜趋势跟踪策略 铜价与铜趋势跟踪策略 00% 00% 00% 00% 00% 00% 00% .00% 00% 2019-01-022019-06-022019-11-022020-04-022020-09-022021-02-022021-07-022021-12-022022-05-02 70.90000 60. 50. 40. 80000 70000 30.60000 20. 10. 0 50000 40000 -10. 30000 铜趋势策略收益率铜价走势(右轴） 资料来源：中信期货研究所 从图中铜价与铜趋势跟踪收益率可以看出，在铜价震荡区间，趋势跟踪策略的收益具有较为明显的回撤。 期权本身是一个三维的交易工具，即方向、时间、波动率，利用期权本身特性，理论上可以弥补趋势跟踪策略的劣势。 二、期权特征解析 这一部分主要介绍期权特征，进而分析与趋势跟踪策略结合的可能性。 （一）基础策略 图表4：期权基础策略 期权基础策略即买入看涨、买入看跌、卖出看涨、卖出看跌，策略的非到期损益图如下： 资料来源：中信期货研究所 可以看出，买期权呈现出的理论上收益无限而亏损有限的特征，而这本质是期权的非线性特征，在盈利过程中，Gamma起到了增加Delta，进而加快盈利的作用，而在亏损过程中，则是减小Delta，进而放慢亏损的作用。 在趋势跟踪策略盈利阶段，如果使用买期权进行
