大类资产轮动周期研究之五——化工（PTA）晴雨表

中信期货研究|资产配置专题报告 大类资产轮动周期研究之五 ——化工（PTA）晴雨表 2022-11-01 投资咨询业务资格： 证监许可【2012】669号 报告要点 为完善大类资产配置模型工具箱，本文选择化工板块代表商品PTA，从宏观+供给+需求+成本+技术分析维度搭建化工牛熊晴雨表。回测结果显示，晴雨表胜率为56.0%，基于此的策略年化收益率为33.6%，夏普比率为1.14。 120 十年国债期货指数 商品指数 沪深300股指期货指数 240 115190 摘要：本篇是大类资产轮动周期研究《大类资产晴雨表》系列报告第五篇，基于前文提出的 分析框架，选取化工板块代表性商品PTA作为观测标的，搭建化工牛熊晴雨表，补充了商品晴雨表体系的覆盖品种，完善大类资产配置工具箱。 PTA晴雨表的构建维度包括：宏观经济周期+商品基本面+价格技术面。 首先在之前的报告中我们构建了3个对大宗商品有针对性的领先指标（金融领先指标、经济增长指标和经济扩散指标）作为宏观经济周期指标。 其次由商品基本面出发，挑选出14个因子组成因子库，并进行降低共线性处理。从成本、供应量、下游库存三个维度进一步筛选出3个有效因子（Brent、PTA开工率、聚酯开工率），采用环比、设定阈值等方法进行处理后作为晴雨表组成成分。 最后由于商品往往具有较强的趋势性，因此补充了MACD指标捕捉趋势信号。 模型检验结果表明，2014年至今PTA晴雨表胜率56.0%。按照PTA晴雨表信号大于50做多、小于50做空的策略，截至2022/10/09策略净值为12.48（基期为2014/01/05），年化收益率为33.6%，夏普比率为1.14。 当下PTA晴雨表显示信号为43.45（2022年10月30日），落于荣枯线下方，表明当前PTA价格上方承压，与供给扩张、需求乏力的基本面情况相符。 风险点：市场极端波动风险，因子失效风险，历史不代表未来 110 2021-092021-122022-032022-062022-09 资产配置研究团队 研究员：姜婧 021-80401725 从业资格号：F3018552投资咨询号：Z0013315 大类资产轮动周期专题系列 系列一：债券晴雨表 系列二：有色金属晴雨表系列三：原油晴雨表 系列四：黄金晴雨表 系列五：化工（PTA）晴雨表 140 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、PTA晴雨表介绍3 （一）搭建因子池4 （二）统一数据频率和共线性分析5 （三）构建因子6 （四）合并因子10 二、PTA晴雨表模型检验11 三、当下PTA价格承压，预计供需格局趋向宽松12 免责声明13 图目录 图表1：PTA晴雨表搭建思路4 图表2：PTA晴雨表因子池4 图表3：Spearman相关性系数分析5 图表4：金融领先指标开始转头向下6 图表5：经济指标处于底部反转过程6 图表6：PTA开工率因子7 图表7：加工费占比因子7 图表8：Brent因子8 图表9：PTA下游产业链9 图表12：MACD信号(快线为EMA4，慢线为EMA12，DEA=EMA(DIF5))10 图表13：PTA晴雨表搭建框架10 图表14：PTA晴雨表11 图表15：晴雨表策略夏普比率最高11 图表16：各因子策略净值对比11 图表17：不同阈值策略的回测结果12 图表18：不同策略回测结果比较12 一、PTA晴雨表介绍 商品晴雨表是我们结合基本面逻辑和量化方法搭建的模型，此前已推出有色金属、原油、黄金晴雨表。基于已有方法，本篇从宏观经济周期+商品基本面+价格技术面三个维度，推出以PTA为代表商品的化工晴雨表，补充了晴雨表体系覆盖品种，完善大类资产配置模型工具箱。 PTA晴雨表的搭建过程包括以下几个步骤： 1)搭建因子池。PTA晴雨表的构建维度包括：宏观经济周期+商品基本面+价格技术面，将分别从以上三个维度对所有指标进行初筛和分类，搭建PTA因子池，分析不同因子和商品价格之间的逻辑关系。需要注意不同因子的数据频率和公布滞后时间。 2)统一数据频率，便于后续生成因子信号。将所有因子数据统一为周频，月频数据用前值填空，日频数据取最后值。 3)共线性分析。同一组别的部分指标存在相关性较高的可能性，即这些指标会造成模型的多重共线性的问题，影响模型的鲁棒性；并非所有指标都对于价格走势有完备的指示意义，盲目地使用所有指标会提供冗余信息，降低模型准确性。计算同一类别的因子的spearman相关性系数，对相关性＞0.6或＜-0.6的因子进行处理。 4)构建因子，生成单因子信号。对因子池中的因子进行数据处理，例如求同比、环比、移动平均、滚动求和等，将因子信号和商品价格进行对比，寻找解释力高的因子信号，对解释力高的因子使用Z-Score法进行标准化打分。为防止信号异常、提高模型稳定性，对单因子信号的上下限进行限制。 5)合并因子。对各因子信号等权加总，生成晴雨表复合信号。 6)模型检验。对基于晴雨表信号制定的策略进行回测，计算其胜率、年化收益率、回撤和夏普比率，和单因子策略进行对比。 以下将对每个步骤进行详细的说明。 图表1：PTA晴雨表搭建思路 资料来源：中信期货研究所 （一）搭建因子池 PTA晴雨表的构建维度包括：宏观经济周期+商品基本面+价格技术面。首先由宏观经济周期和商品基本面出发，初步筛选和构建了18个因子形成因子池，主要分为宏观、需求、成本、期限结构、加工利润、供给几个类别。除此之外，将基于PTA价格构建技术因子。 图表2：PTA晴雨表因子池 类别 指标名称 频率 更新时间 逻辑 1 宏观 金融领先指标 月频 月中更新，因为该指标领先约9个月，故在月初即可获取数值 构建的对商品价格具有信号意义的金融领先指标，对商品价格具有领先性，因此滞后9个月发出信号。 2 宏观 经济扩散指标 月频 每月20日附近 构建的与商品价格变化趋势一致的经济指标 3 需求 社会消费品零售总额 月频 每月15日附近 影响纺织服装消费的基数，一般社消品总额及增速越快，相应的纺织服装消费基数也越高 4 需求 纺织、服装零售总额 月频 每月15日附近 实际纺织、服装国内终端消费越高，需求一般越好 5 需求 纺织、服装出口总额 月频 每月15日附近 实际纺织、服装国内终端出口越多，需求一般越好 6 需求 纺织服装零售+出口 月频 纺织、服装零售总额+出口 总额×汇率 下游消费总量越多，需求越好 7 成本 布伦特原油价格 日频 次日8:00前后 化工品定价的中枢，油价越高，一般化工品定价中 枢越高 8 成本 石脑油价格 日频 当日晚7:30前后 在PXN价差稳定的假设下，石脑油越高，指向更高 的PX价格 9 成本 PX价格 日频 当日下午4:30前后 PX价格越高，PTA直接原料成本越高，在PTA加工费稳定的假设下，指向更高的PTA价格 10 期限结构 PTA现货基差 日频 当日下午5:00前后 现货与期货相对强弱，基差越强，指向现货流动性 越紧 11 加工利润 PTA现货加工费 日频 当日下午5:00前后 观察PTA生产效益高低的直接指标，一般加工费越高，反应相对成本的估值越大，是否对价格有利空，取决于供应的增量能否兑现 12 供给 加工费占比 日频 加工费/现货价格 加工费占比高，工厂开工意愿增强；加工费占比低，工厂开工意愿下降 13 供给 PTA开工率 日频 每周五下午5:00前后 开工率越高，指向更大的产出量，一般不利于价格 14 需求 聚酯开工率 日频 每周五下午5:00前后 开工率越高，指向更大的产出量，一般利好原料PTA价格 15 需求 织造开机率 周频 每周五下午5:00前后 一般利多PTA价格 16 需求 加弹开机率 周频 每周五下午5:00前后 利好聚酯产品需求，一般也有利于PTA价格 17 需求 短纤库存天数 周频 每周五下午5:00前后 一般利空PTA价格 18 需求 轻纺城日成交量 日频 当日下午5:00前后 成交量一般是织造订单的前置指标 19 技术 MACD -- -- -- 资料来源：中信期货研究所 （二）统一数据频率和共线性分析 为了便于因子信号的生成，将数据频率统一为周频。月频数据用前值填空，日频数据则取最后值。统一数据频率后进行了共线性分析，发现Brent、石脑油、PX三者的相关性非常高，spearman相关性系数远大于0.6，考虑到数据的易获取性和数据的独立性，剔除石脑油、PX指标，保留Brent指标。 图表3：Spearman相关性系数分析 Spearman 金融 经济 社零 服装 服装 Brent 石脑 PX 基差 加工 PTA 聚酯 短纤 轻纺 相关性系数 零售 出口 油 费 开工 开工 库存 成交 金融 1.00 -0.05 0.19 0.10 0.11 0.27 0.35 0.21 -0.10 -0.15 -0.03 0.22 -0.11 -0.10 经济 -0.05 1.00 0.04 0.13 -0.15 -0.47 -0.48 -0.47 -0.35 -0.21 0.17 0.10 -0.30 0.03 社零 0.19 0.04 1.00 0.32 0.33 0.45 0.46 0.18 0.32 0.17 0.58 0.27 -0.39 0.11 服装零售 0.10 0.13 0.32 1.00 -0.21 -0.03 0.02 0.04 -0.03 -0.08 -0.03 -0.21 -0.09 -0.36 服装出口 0.11 -0.15 0.33 -0.21 1.00 0.10 0.11 -0.04 0.03 0.04 0.10 -0.12 -0.11 -0.01 Brent 0.27 -0.47 0.45 -0.03 0.10 1.00 0.97 0.84 0.58 0.13 0.16 0.25 0.07 0.18 石脑油 0.35 -0.48 0.46 0.02 0.11 0.97 1.00 0.80 0.53 0.08 0.11 0.25 0.06 0.13 PX 0.21 -0.47 0.18 0.04 -0.04 0.84 0.80 1.00 0.60 0.17 -0.13 0.13 0.23 0.03 基差 -0.10 -0.35 0.32 -0.03 0.03 0.58 0.53 0.60 1.00 0.52 0.13 0.35 0.17 0.20 加工费 -0.15 -0.21 0.17 -0.08 0.04 0.13 0.08 0.17 0.52 1.00 0.30 0.37 -0.20 0.13 PTA开工 -0.03 0.17 0.58 -0.03 0.10 0.16 0.11 -0.13 0.13 0.30 1.00 0.40 -0.45 0.18 聚酯开工 0.22 0.10 0.27 -0.21 -0.12 0.25 0.25 0.13 0.35 0.37 0.40 1.00 -0.30 0.30 短纤库存 -0.11 -0.30 -0.39 -0.09 -0.11 0.07 0.06 0.23 0.17 -0.20 -0.45 -0.30 1.00 0.02 轻纺成交 -0.10 0.03 0.11 -0.36 -0.01 0.18 0.13 0.03 0.20 0.13 0.18 0.30 0.02 1.00 资料来源：Wind中信期货研究所 （三）构建因子 （1）宏观周期因子 商品的小周期总是随着宏观经济的大周期起伏。商品的价格根本上是由供需关系决定，宏观经济周期转换也会推动商品供需格局发生转变。在系列报告《大类资产轮动周期研究之二——商品（有色金属）晴雨表》中为了刻画金融和经济环境对商品价格的影响，我们分别构造了金融领先指标和经济增长指标、经济扩散指标。在PTA晴雨表中引用金融经济