商品基本面量化专题报告：期限结构因子剖析及策略优化

中信期货研究|商品基本面量化专题报告 2023-05-05 期限结构因子剖析及策略优化 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 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 报告要点 本文基于收益拆解构建展期收益-现货收益的二维象限图，发现期限结 构因子策略收益主要来自展期收益端，且策略多头品种主要集中在展期收益为正、现货收益为负的第四象限，策略空头品种则主要在展期收益为负、现货收益为正第二象限。基于此改进策略，筛选展期收益绩效更好的品种，并更可能令多头品种处于右侧象限、空头品种处于左侧象限。最终改进策略绩效提升约1倍，最优参数大约达到年化收益20%、夏普1.5、卡玛1.6。 123220 119 180 115 111 107 103 2022/72022/82022/92022/102022/112022/122023/12023/22023/32023/4 140 100 摘要： 本文首先对期货品种多头持有收益进行拆解，展期收益同现货收益一样对总收益贡献显著。可基于现货收益（现货价格上行、下行）和展期收益（基差扩大、缩小）将品种行情划分为四个象限——构建展期收益-现货收益的二维象限图，进而分析策略收益的具体来源。 期限结构策略基本方法是做多贴水高的品种同时做空升水高的品种，其策略收益主要来自于展期收益端，策略现货收益基本是负向贡献。进一步分析策略成份品种的收益来源，即所处象限。发现期限结构因子策略的多头品种主要集中在展期收益为正、现货收益为负的第四象限，策略空头品种则主要在展期收益为负、现货收益为正第二象限。获利的原因在于尽管展期收益与现货收益负相关，但展期收益大于现货收益端的亏损。策略失效也往往是多头与空头在持有期所处象限发生左右翻转。 鉴于期限结构策略核心在于获得稳定的展期收益，本文以策略展期收益为突破方向尝试优化——通过品种展期收益绩效来筛选品种池，并更大概率确保多头品种处于右侧象限，空头品种处于左侧象限。两个因子改进策略的绩效都得到了显著提升，最优参数区间对应的年化收益达到20%，卡玛比率达到1以上，绩效提升大约一倍。整体来看，期限结构斜率因子表现略优于主次价差因子。进一步通过收益拆分，改进策略在保持现货收益端负贡献增加不大的情况下，策略展期收益得到了更显著的提升，从原来的7倍收益提升到了20倍收益。 风险提示：结果会受现货数据质量影响。 商品量化研究团队 研究员：魏新照 010-80401773 weixinzhao@cificsf.com 从业资格号F3084987 投资咨询号Z0016364 蒋可欣FRMjiangkexin@citicsf.com从业资格号F03098078投资咨询号Z0018262 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、期货收益拆解4 二、期限结构因子6 （一）因子逻辑6 （二）因子构造7 1.主次价差因子8 2.期限结构斜率因子8 （三）因子表现8 1.回测设定8 2.回测结果9 （四）因子收益拆解10 1.策略整体收益拆解10 2.多头、空头收益拆解12 （五）因子改进13 三、结论与展望17 图表目录 图表1：黄金持有收益拆解5 图表2：白银持有收益拆解5 图表3：铜持有收益拆解5 图表4：豆粕持有收益拆解5 图表5：铁矿持有收益拆解5 图表6：螺纹持有收益拆解5 图表7：各品种主力合约总持有收益拆解6 图表8：黄金的展期收益6 图表9：铁矿的展期收益6 图表10：期限结构因子策略逻辑图7 图表11：回测标的品种9 图表12：主次价差因子年化收益9 图表13：主次价差因子夏普比率9 图表14：主次价差因子卡玛比率10 图表15：期限结构斜率因子年化收益10 图表16：期限结构斜率因子夏普比率10 图表17：期限结构斜率因子卡玛比率10 图表18：主次价差因子收益拆解11 图表19：期限结构斜率因子收益拆解11 图表20：期货品种2011年以来展期收益与现货收益的时序及截面相关系数12 图表21：主次价差因子多头与空头的现货收益13 图表22：主次价差因子多头与空头的展期收益13 图表23：期限结构斜率因子多头与空头的现货收益13 图表24：期限结构斜率因子多头与空头的展期收益13 图表25：主次价差因子与过去R天现货收益的spearman相关系数13 图表26：各品种展期收益的全时段时序相关性14 图表27：主次价差因子改进策略年化收益14 图表28：主次价差因子改进策略夏普比率15 图表29：主次价差因子改进策略卡玛比率15 图表30：期限结构斜率因子改进策略年化收益15 图表31：期限结构斜率因子改进策略夏普比率15 图表32：期限结构斜率因子改进策略卡玛比率15 图表33：主次价差因子及改进策略16 图表34：期限结构斜率因子及改进策略16 图表35：主次价差因子改进策略多头与空头的现货收益16 图表36：期限结构斜率因子改进策略多头与空头的现货收益16 图表37：主次价差因子改进策略多头与空头的展期收益16 图表38：期限结构斜率因子改进策略多头与空头的展期收益16 一、期货收益拆解 上一篇文章《商品基本面量化：期限结构展期优化》中以时序角度探究了期限结构在商品展期上的应用，本文将继续从截面角度分析探讨期限结构相关因子的策略应用与解析。 我们已经多次分析期货资产的配置收益来源于两部分，一是现货价格收益，二是期货展期收益。展期收益即期货carry收益，包含两部分——价差损益和基差损益，价差损益为每次展期时两个合约的价差收益，基差损益为期初期末主力合约基差的差值。由于长期来看，期初和期末品种主力合约的基差较为接近，展期收益主要来源于价差损益。根据下述公式可以看出，价差损益的实现形式是每次展期后基差的逐步收敛。 𝑅𝑒𝑡_�=ln𝐹𝑡1−ln𝐹𝑡0=(⏟ln𝑆𝑡1−_ln𝑆_𝑡0¸)−(l⏟n_𝐵𝐵_−ln𝐵_𝐴¸)+⏟ln_𝑎𝑡1−_ln𝑎¸𝑡0 （1） 现货收益 𝑡1 基差损益 𝑡0 价差损益 𝑐𝑎𝑟𝑟�=𝑅𝑜𝑙𝑙_𝑟𝑒𝑡𝑢𝑟�=l⏟n_𝑎_𝑡_1_−_ln𝑎¸𝑡0−(l⏟n_𝐵𝐵_−ln𝐵_𝐴¸) （2） 价差损益 𝑡1 基差损益 𝑡0 据此将各主要品种主力合约总持有收益进行拆解，分为现货收益、基差变化、价差变化，如下列图表所示。其中，现货收益即为期货对应现货价格的收益，基差变化为主力合约基差比值（现货价/期货价）的变化，价差变化为主力合约展期时的价差变化。如图表1黄金的持有收益拆解，红色黄金期货持有收益要大幅低于粉色现货的持有收益，这是由于黄金期货一直处于升水结构，反映在图中为价差曲线不断走低，即每次展期时远月合约的价格更高。长期来看基差基本围绕1波动，验证了展期收益主要由价差收益贡献。 更细致的观察可以发现，基差的变动大多呈现锯齿状，如远月升水的黄金每次展期时基差会瞬间下滑，在展期后基差逐步走阔。而像铁矿这种远月贴水的品种，展期时基差会瞬间增大，在展期后基差逐步收窄。这也验证了价差损益是由展期后基差变化导致的。 尽管总展期收益约等于价差收益，但并非线性的，因为基差收敛的过程基本是非线性的，跟踪展期收益的变化从基差收敛的角度计算更为精确。为了便于计算展期收益，对公式（1）进行变形，重新定义基差：𝐵�=𝐹�/𝑆𝑡，结果见公式（3），展期收益等于考虑展期价差影响的基差收益。据此计算各品种现货收益和展期收益的贡献情况。 𝑅𝑒𝑡_�=(⏟ln𝑆_𝑡_1_−_ln𝑆_𝑡0¸)+(l⏟n_(𝑎𝑡1∗_𝐵_𝐵_)_−ln_(_𝑎𝑡0∗_𝐵_𝐴_¸)) （3） 现货收益 𝑡1 展期收益 𝑡0 图表1：黄金持有收益拆解图表2：白银持有收益拆解 资料来源：iFind中信期货研究所资料来源：iFind中信期货研究所 图表3：铜持有收益拆解图表4：豆粕持有收益拆解 资料来源：iFind中信期货研究所资料来源：iFind中信期货研究所 图表5：铁矿持有收益拆解图表6：螺纹持有收益拆解 资料来源：iFind中信期货研究所资料来源：iFind中信期货研究所 图表7中统计了2011年以来各品种有现货数据以来的总持有收益拆解情况，大多品种的展期收益对总收益的贡献非常显著，27个品种的展期收益贡献超过50%。黑色品种的展期收益都是正向贡献，而贵金属和大多农产品是负向贡献，与板块期限结构有关。具体观察展期收益的历史表现，黄金的展期收益是相对平稳的负收益，说明黄金每次展期后基差扩大的趋势整体较为线性，规律性较强。铁矿的展期收益波动较大，表明铁矿基差收敛的过程较曲折。 最后，从截面相关性上来看，品种展期收益与总收益的相关性非常高，达到0.83，这意味着展期收益截面上的差异若可持续，展期收益的多空策略是可行的。当然，多空组合的现货收益很可能非中性的，会影响展期收益策略的表现。 图表7：各品种主力合约总持有收益拆解 代码 名称 板块 总收益 现货收益 展期收益 代码 名称 板块 总收益 现货收益 展期收益 A 豆一 农产品 3.8 6% 29.69% -25.83% J 焦炭 能化 69.2 6% 19.08% 50.17% AP 苹果 农产品 14.4 7% 23.23% -8.76% JM 焦煤 能化 89.7 0% 50.52% 39.18% C 玉米 农产品 26.7 9% 39.41% -12.62% L 聚乙烯 能化 6.0 6% -29.07% 35.13% CF 棉花 农产品 -66.6 5% -57.58% -9.07% LU 低硫燃料 能化 68.6 9% 44.97% 23.72% CS 玉米淀粉 农产品 -8.6 1% 0.97% -9.58% MA 甲醇 能化 -45.35% -4.10% -41.25% JD 鸡蛋 农产品 -111.7 8% 27.13% -138.91% PF 短纤 能化 24.7 5% 33.08% -8.33% M 豆粕 农产品 98.7 4% 18.52% 80.21% PG LPG 能化 68.3 1% 58.02% 10.29% P 棕榈油 农产品 9.2 3% 1.09% 8.15% PP 聚丙烯 能化 50.7 5% -33.74% 84.49% PK 花生 农产品 -20.5 5% 9.17% -29.72% RU 橡胶 能化 -252.7 8% -116.23% -136.56% RM 菜粕 农产品 72.9 6% 6.68% 66.27% SA 纯碱 能化 23.1 0% 79.13% -56.03% SR 白糖 农产品 -13.7 7% -6.78% -7.00% SC 原油 能化 0.6 3% 20.05% -19.42% Y 豆油 农产品 -19.6 9% -5.46% -14.23% SP 纸浆 能化 24.4 3% -10.43% 34.86% AL 沪铝 有色 7.8 3% 13.88% -6.05% TA PTA 能化 -48.3 1% -43.57% -4.74% CU 沪铜 有色 10.6 2% 0.04% 10.57% UR 尿素 能化 29.2 3% 39.35% -10.12% NI 沪镍 有色 73.6 3% 62.84% 10.79% V PVC 能化 -20.2 5% -29.74% 9.49% PB 沪铅 有色 -5.2 2% -17.13% 11.91% AG 沪银 贵金属 -42.25% -6.85% -35.41% SN 沪锡 有色 56.1 9% 49.26% 6.93% AU 黄金 贵金属 19.0 1% 39.72% -20.71% ZN 沪锌 有色 33.0 7% 16.10% 16