期货多因子专题报告（五）：不同频率视角下的选期因子

中信期货研究|金融工程专题报告 2022-12-22 不同频率视角下的选期因子 ——期货多因子专题报告（五） 投资咨询业务资格： 证监许可【2012】669号 报告要点 本篇报告使用高频数据与低频数据维度构建了3个选期因子，分别为“量价相关性”、 “趋势强度”以及“振幅”。各单因子在最优回看期下都能获得0.9以上的夏普。 中信期货商品指数走势 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 119260 115220 111180 摘要： 1.量价相关性因子可以筛选出“上涨放量、下跌缩量”的期货品种。在回看期为 63日时因子表现较好，年化收益率约为7%、夏普率为1.1、Calmar比率为0.7。 2.趋势强度因子衡量的是品种日内价格“位移”与“路程”之比，能够刻画趋势的强弱与连贯性。回看期为243日时，因子平均年化收益约为7%、夏普率为0.9、Calmar比率为0.52。 107 103 2022/22022/32022/42022/52022/62022/72022/82022/92022/102022/11 金融工程研究团队 研究员：周通 021-80401733 zhoutong@citicsf.com从业资格号F3078183投资咨询号Z0018055 140 100 3.振幅因子在回看期为63时表现较强，平均年化收益约9.7%、夏普率为1.3、Calmar比率为0.97。 风险提示：本报告中所涉及的资产配比和模型应用仅为回溯举例，并不构成推荐建议。 期货多因子系列研究报告 专题报告三：稳定样本下的期限结 构因子——20220723 专题报告四：商品期货alpha因子拾遗——20220923 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、系列回顾3 二、回测标的及参数设置3 （一）回测标的3 （二）样本空间3 （三）数据处理以及图表说明4 三、基于高频数据的因子回测结果4 （一）量价相关性因子4 1.量价相关性因子的构建4 2.单因子分层回测检验4 （二）趋势强度因子6 1.趋势强度因子的构建6 2.单因子分层回测检验6 四、基于低频数据的因子回测结果8 （一）振幅因子8 1.振幅因子的构建8 2.单因子分层回测检验9 五、总结10 图表目录 图表1： 商品期货因子分类............................................................... 3 图表2： 商品品种选择.................................................................. 3 图表3： 量价相关性因子年化收益率....................................................... 5 图表4： 量价相关性因子夏普率........................................................... 5 图表5： 量价相关性因子Calmar比率...................................................... 5 图表6： 量价相关性因子最佳参数组RankIC表现（J=21，K=5）............................... 5 图表7： 量价相关性因子最佳参数组年度收益（J=21，K=5）.................................. 5 图表8： 量价相关性最佳参数组净值走势（J=21，K=5）...................................... 6 图表9： 趋势强度因子年化收益率......................................................... 7 图表10： 趋势强度因子夏普率............................................................ 7 图表11： 趋势强度因子Calmar比率....................................................... 7 图表12： 趋势强度因子最佳参数组RankIC表现(J=243，K=1)................................. 7 图表13： 趋势强度因子最佳参数组年度收益（J=243，K=1）.................................. 7 图表14： 趋势强度因子最佳参数组净值走势（J=243，K=1）.................................. 8 图表15： 振幅因子年化收益率............................................................ 9 图表16： 振幅因子夏普率............................................................... 9 图表17： 振幅因子Calmar比率........................................................... 9 图表18： 振幅因子最佳参数组RankIC表现（J=63，K=1）.................................... 9 图表19： 振幅因子最佳参数组年度收益（J=63，K=1）....................................... 9 图表20：振幅因子最佳参数组净值走势（J=63，K=1）10 一、系列回顾 本文是期货多因子研究系列的第五篇。在之前的系列报告中，我们从最经典的动量因子出发，详细的探讨与检验了动量类、期限结构类、量价类、持仓类以及基本面类的一系列因子，通过优化与对比，我们筛选出了在国内期货市场能获得稳定alpha收益的较优因子，这也是为后续构建多因子选期模型搭建优质“基石”。基于此，本篇报告将从高频、低频数据视角继续构建截面选期因子。 图表1：商品期货因子分类 资料来源：Wind、中信期货研究所 二、回测标的及参数设置 （一）回测标的 回测品种除前文报告所筛选的历史流动性较好的40个品种外，新添入农产品类期货“玉米淀粉”，具体如下所示。 螺纹钢、热轧卷板、焦炭、焦煤、铁矿石、玻璃、纯碱 黑色类 具体品种 类别 图表2：商品品种选择 有色类沪铜、沪铝、沪锌、沪镍、沪锡、不锈钢 能源类原油、石油沥青、低硫燃料油、LPG、燃料油 软商品类棉花、白糖、纸浆、橡胶 化工类PTA、乙二醇、短纤、甲醇、聚乙烯，聚丙烯，PVC，苯乙烯、尿素 农产品类豆粕、菜粕、棕榈油、豆油、菜油、玉米、生猪、鸡蛋、豆一、玉米淀粉 资料来源：中信期货研究所 同时选取回测品种的复权主力合约作为回测标的，复权方法详情请见系列报告。 （二）样本空间 在本篇报告中，我们选择2016年1月1日作为回测的起始时间，而非往期 报告中的2010年1月1日。调整原因如下： 1、2016年以前的期货截面样本较少。2016年以前标的池中上市的品种不足 30个，较少的截面样本容易造成因子失真的问题。 2、2016年后机构投资人占比显著增加。随着期货市场高速发展，2016年后机构投资者逐渐成为市场交易的“领头羊”，期货市场的投资者结构已然发生转变。2016年以前散户主导时期表现较好的因子，不一定能适用于新的期市环境。 综上，我们选择2016年1月1日至2022年12月9日作为回测的样本空间。 （三）数据处理以及图表说明 为了更贴合实际交易的情形，从本篇开始我们将使用主力合约的vwap （volumeweightedaverageprice）作为成交价格；并默认在交易中产生的各类成本为0；默认策略不加杠杆。 回测时，在每个调仓日，本文按因子值的大小将期货标的等量分为5组。使 用“第1组”表征因子值最大的投资组合，使用“第5组”表征因子值最小的投资组合。“TMB”即“TopMinusBottom”表征做多“第1组”组的同时做空“第5组”组所构建的多空组合，反之亦然。 三、基于高频数据的因子回测结果 （一）量价相关性因子 1.量价相关性因子的构建 在我们之前的系列报告中，我们往往单独围绕“量”或“价”去构建alpha因子，而很少将“量”与“价”结合考虑去进行截面选期。事实上，“量”与“价”包含了许多交易中的信息。 从长期来看，“量”与“价”的走势似乎并无章法可循，因此很难从长时序的角度去观察二者的相关性；但在短期上，“量价”的走势较为简单，可基于其背离程度或者同向程度分为“量价背离”或“量价同向”，故可借助二者之间的相关性系数进行判断衡量。 本文使用5min交易数据来构建量价相关性因子。对于每个品种，�日的量价相关性因子𝐶𝑜𝑟𝑟_𝑉𝑃�采用以下方式构建： � 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒𝑀,� 𝐶𝑜𝑟𝑟_𝑉𝑃�=∑𝑐𝑜𝑟�(||𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚�||,𝑐𝑙𝑜𝑠𝑒𝑀,𝑗) 𝑗=𝑡−𝐽+1 𝑀,�1 其中𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒𝑀,�为品种j日的5min成交量向量，||𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒𝑀,𝑗||1为该向量的L1范数；𝑐𝑙𝑜𝑠𝑒𝑀,�为收盘价向量；J为回看期。 2.单因子分层回测检验 如果某个资产i量价相关性高，说明其走势存在“上涨放量、下跌缩量”的 特点，即该资产的上涨动能强于下跌动能，这类资产的安全边际显然更高。量价相关性因子的目标就是在期货持中筛选出此类资产。分层回测的结果如下： 图表3：量价相关性因子年化收益率 J K J=1 J=3 J=5 J=10 J=15 J=21 J=63 J=126 J=243 K=1 -0.01% -1.01% -2.59% 1.99% 5.65% 6.60% -0.59% 1.58% -1.59% K=3 1.14% -0.18% -0.03% 2.32% 6.09% 6.82% -0.11% 1.05% -1.38% K=5 -1.25% -0.01% -1.59% 4.81% 6.68% 7.81% 1.45% 1.00% -0.53% K=10 1.66% 3.30% 6.00% 7.76% 7.46% 5.74% 1.30% 0.60% -1.61% 图表4：量价相关性因子夏普率 J K J=1 J=3 J=5 J=10 J=15 J=21 J=63 J=126 J=243 K=1 0 -0.17 -0.42 0.33 0.91 1.09 -0.09 0.25 -0.23 K=3 0.18 -0.03 0 0.38 0.97 1.1 -0.02 0.16 -0.2 K=5 -0.2 0 -0.27 0.77 1.08 1.25 0.23 0.15 -0.08 K=10 0.26 0.55 0.99 1.23 1.17 0.86 0.2 0.09 -0.24 图表5：量价相关性因子Calmar比率 J K J=1 J=3 J=5 J=10 J=15 J=21 J=63 J=126 J=243 K=1 0 -0.05 -0.11 0.17 0.48 0.64 -0.03 0.1 -0.07 K=3 0.08 -0.01 0 0.15 0.56 0.72 -0.01 0.07 -0.06 K=5 -0.06 0 -0.07 0.44 0.52 0.72 0.08 0.06 -0.02 K=10 0.09 0.3 0.49 0.6 0.46 0.32 0.09 0.03 -0.07 图表6：量价