基本面量化：逻辑视角的商品基本面量化策略研究
中信期货研究|基本面量化 2023-05-16 逻辑视角的商品基本面量化策略研究 投资咨询业务资格： 摘要： 报告基于逻辑视角构建基本面量化策略，将商品分为供求驱动、成本驱动和宏观驱动，分别使用不同的方式构建策略，等权组合策略的卡玛比率达到0.8，取得一定效果。 证监许可【2012】669号 115 113 报告基于商品逻辑视角构建基本面量化策略，将国内商品分为供求驱动、成本驱动、111 109 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 240 220 200 180 160 宏观驱动三类。 107 105 140 120 103 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 具体研究方式是根据年度供求数据解释年度价格，从长周期角度看供求是否决定价格； 对于化工类商品，研究发现成本驱动超过了供求驱动；对于下游比较分散，同时市场普遍认为受到宏观影响较大的品种，定义为宏观驱动型商品。 供求驱动型商品包括铁矿石、焦炭，可以通过短期供求预测构建策略。对于下游较为分散难以量化但市场认为供求驱动的螺纹钢、铝和锌，通过库存变动构建相应的策略，结果显示供求驱动策略有一定的效果，组合策略的卡玛比率为0.39，优于多数单个品种。 能化板块属于成本驱动型板块，供求对沥青、PTA、PE、PP价格解释程度不高，而原油成本对其价格解释程度较高，通过原油价格边际变化合成交易信号，取得较好效果。成本驱动组合的卡玛比率为0.97，优于PTA、PE、PP，与沥青接近，最长衰退期为460，优于PTA、PE。 宏观驱动较大的品种包括黄金、铜和原油。通过利率走势可以判断宏观经济的走向，使用利率合成信号，在黄金、铜和原油上取得一定的效果，宏观驱动组合的卡玛比率为0.43，取得一定的效果。 将供求驱动、成本驱动、宏观驱动各品种和板块进行等权组合，各品种等权组合的卡玛比率为0.67；而三个板块等权组合的卡玛比率为0.8，优于供求组合、宏观组合，接近成本组合，且最长衰退期为429，均低于各板块，板块组合起到的优化作用相对较大。 整体而言，基于逻辑构建国内商品期货策略取得较好效果，可以将相应的方法拓展到多数商品。 风险提示：部分品种策略回测期间较短，代表性有限；逻辑发生变化导致策略失效 商品量化组 研究员：魏新照CPA 021-80401773 weixinzhao@citicsf.com 从业资格号F3084987 投资咨询号Z0016364 100 重要提示：本报告非期货交易咨询业务项下服务，其中的观点和信息仅作参考之用，不构成对任何人的投资建议。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、基本模型5 二、供求驱动6 （一）供求差6 （二）库存11 （三）组合16 三、成本驱动17 （一）沥青17 （二）PTA19 （三）塑料21 （四）组合24 四、宏观驱动25 （一）黄金26 （二）铜27 （三）原油29 （四）组合30 五、品种与板块组合31 六、总结32 免责声明34 图表目录 图表1：供求模型5 图表2：钢铁产业链6 图表3：铁矿石供求差与价格7 图表4：铁矿石供求差与价格回归7 图表5：铁矿石周度发运8 图表6：生铁周度日均产量8 图表7：铁矿石供求移动平均预测8 图表8：铁矿石供求差信号收益率曲线9 图表9：铁矿石供求差信号收益率曲线参数9 图表10：焦炭供求差与价格10 图表11：焦炭供求差与价格回归10 图表12：焦炭周度产量10 图表13：生铁周度日均产量10 图表14：焦炭供求差信号收益率曲线11 图表15：焦炭供求差信号收益率曲线参数11 图表16：下游分散供求驱动型品种12 图表17：螺纹钢社会库存12 图表18：螺纹钢库存策略收益率曲线13 图表19：螺纹钢库存策略收益率曲线参数13 图表20：铝社会库存14 图表21：铝库存策略收益率曲线14 图表22：铝库存策略收益率曲线参数14 图表23：锌社会库存15 图表24：锌库存策略收益率曲线15 图表25：锌库存策略收益率曲线参数16 图表26：供求驱动组合收益率曲线16 图表27：供求驱动组合收益率曲线参数16 图表28：能化产业链17 图表29：沥青供求差与价格18 图表30：沥青供求差与价格回归18 图表31：沥青价格与原油价格18 图表32：沥青价格与原油价格线性回归18 图表33：沥青原油信号收益率曲线19 图表34：沥青原油信号收益率曲线参数19 图表35：PTA供求差与价格20 图表36：PTA供求差与价格线性回归20 图表37：PTA价格与原油价格20 图表38：PTA价格与原油价格线性回归20 图表39：PTA原油信号收益率曲线21 图表40：PTA原油信号收益率曲线参数21 图表41：PE供求差与价格22 图表42：PTA供求差与价格线性回归22 图表43：PE价格与原油价格22 图表44：PE价格与原油价格线性回归22 图表45：PE原油信号收益率曲线23 图表46：PE原油信号收益率曲线参数23 图表47：PP原油信号收益率曲线24 图表48：PP原油信号收益率曲线参数24 图表49：成本驱动组合收益率曲线25 图表50：成本驱动组合收益率曲线参数25 图表51：实际利率与黄金价格26 图表52：黄金实际利率信号收益率曲线27 图表53：黄金实际利率信号收益率曲线参数27 图表54：铜价格与中美经济增速28 图表55：铜名义利率信号收益率曲线28 图表56：铜名义利率信号收益率曲线参数29 图表57：原油价格与中美经济增速29 图表58：原油名义利率信号收益率曲线30 图表59：原油名义利率信号收益率曲线参数30 图表60：宏观驱动组合收益率曲线31 图表61：宏观驱动组合收益率曲线参数31 图表62：品种与板块等权组合收益率曲线32 图表63：品种与板块等权组合收益率曲线参数32 一、基本模型 供求模型：古典经济学认为，价格由供给和需求决定，通过分析影响供给和需求的因素来判断价格的走势。 需求影响因素：价格；替代品；偏好；预期等。供给影响因素：价格；成本；替代品；预期等。 在大宗商品的研究中，通过分析供应和需求的变化，进而预测价格走势，供求模型仍然是重要的分析依据。对于期货价格，对价格起到主要驱动的是预期的供给和需求变化。 图表1：供求模型 资料来源：曼昆《经济学原理》中信期货研究所 通过供给、需求的相互作用，最终通过价格的调节使供应量等于需求量，达到均衡价格。在具体的实践当中，均衡价格一般是指在一段时间内使得供应量与需求量相等的平均价格。 在实践过程中，对于一些上下游明确的商品，供应和需求可以量化，而一些商品下游较为分散，很难具体确定，而一些商品受到供求影响较小。根据实际情况以及市场普遍共识，报告将商品分为三类，供求驱动、成本驱动和宏观驱动。 具体研究方式是，根据年度供求数据解释年度价格，从长周期角度看供求是否决定价格；对于化工类商品，研究发现成本驱动超过了供求驱动；对于下游比较分散，同时市场普遍认为受到宏观影响较大的品种，定义为宏观驱动型商品。 二、供求驱动 供求驱动品种策略构建思路是，对于上下游明确的商品，首先根据年度需求和供应增速差拟合年度价格涨跌幅；然后通过周度数据预测未来一段时间的供求，进而形成交易信号，对应品种有铁矿和焦炭；对于一些品种下游难以确定同时市场普遍认为受供求影响较大的品种，可以用库存变化代替构建信号，对应品种为螺纹钢、铝和锌。 可以看出供求驱动品种多为国内定价商品。 （一）供求差 供求驱动的主要为国内定价的黑色板块，铁矿石和焦炭上下游较为明确，产 图表2：钢铁产业链 业链如下： 矿产阶段 炼铁阶段 炼钢阶段 终端 煤 铁矿石 98% 螺纹、线材 粗钢 （转炉） 热轧、卷板 高炉 钢材 中厚板 型材 石灰石 直接还原 粗钢 （电弧炉） 钢管等 焦炭 铁水 房地产基建 机械装备 汽车 废钢 化妆品染料等 2% 金属制品 其他运输 其他 资料来源：中信期货研究所 按照研究思路，这里首先使用年度数据进行供求驱动验证。铁矿相关如下： 供求差与价格 供求差与价格回归 15.0% 10.0% 5.0% 0.0% -5.0% 100.0% 80.0% 60.0% 40.0% 20.0% 0.0% -20.0% -40.0% -60.0% 40.0% 30.0% y=2.5389x-0.020220.0%R²=0.5065 10.0% 0.0% -15.0% -10.0% -10.0% -15.0% 需求-供应 价格（右轴） -5.0-1%0.0%0.0% -20.0% -30.0% -40.0% -50.0% 5.0% 10.0%15.0% 图表3：铁矿石供求差与价格图表4：铁矿石供求差与价格回归 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 资料来源：我的钢铁网中信期货研究所 这里选取铁矿石从2011年至2022年的国内年度进口量和国内生铁产量作为铁矿供应和需求，计算年度的需求和供应增速差并与年度现货价格涨跌幅进行拟合，发现二者多数年份趋势一致；2016年和2020年宏观驱动较大，如果踢除2016年，供求差对价格解释程度超过50%，如果剔除这两年，解释程度超过70%。 从年度角度来看，铁矿石价格受到供求驱动较大，可以通过短期供求预测进而合成交易信号。 对于供应端，采用发货量预测到港量，澳洲2-3周到港，巴西5-7周到港。 澳大利亚滞后2周，巴西滞后5周求和作为到港量预测值，预测量和实际到港量接近。作为周频数据，通过移动平均去除季节性影响。 对于需求端，使用周度生铁产量移动平均作为预测值。 图表5：铁矿石周度发运图表6：生铁周度日均产量 供应需求 3000260 2500 250 2000 1500 1000 500 240 230 220 210 200 0 2010/8/62013/8/62016/8/62019/8/62022/8/6 190 2012-8-32014-8-32016-8-32018-8-32020-8-32022-8-3 资料来源：我的钢铁网中信期货研究所图表7：铁矿石供求移动平均预测 供求移动平均预测 2500.00 2000.00 1500.00 1000.00 500.00 0.00 2013/9/62014/9/62015/9/62016/9/62017/9/62018/9/62019/9/62020/9/62021/9/62022/9/6 供应预测需求预测 资料来源：我的钢铁网中信期货研究所 根据供求预测差合成信号，收益率曲线如下： 图表8：铁矿石供求差信号收益率曲线 铁矿石供求差信号收益率曲线 200.00% 150.00% 100.00% 50.00% 0.00% -50.00% 2013/10/182014/10/182015/10/182016/10/182017/10/182018/10/182019/10/182020/10/182021/10/182022/10/18 资料来源：中信期货研究所 图表9：铁矿石供求差信号收益率曲线参数 期间收益率 年化收益率 最大回撤 卡玛比率 最长衰退期 供求差信号 137.90% 9.87%
