金工策略周报

联系人徐凡金融工程分析师(FOF)从业资格号：F03107676Email: qinxuan.fan@orientfutures.com 股指期货基差与展期收益跟踪 常海晴金融工程分析师(股指期货)从业资格号：F03087441投资咨询号：Z0019497Email: haiqing.chang@orientfutures.com 主要内容 ★股指市场行情： 市场回落。节后上证50、沪深300、中证500、中证1000全收益指数分别收跌2.68%、3.22%、4.72%、5.10%。IH、IF、IC、IM的10月合约则分别收跌5.93%、6.17%、7.08%、6.72%，期货相比现货出现明显超跌。 分行业看，食品饮料和电力设备贡献了上证50和沪深300主要的跌幅，电力设备和医药生物贡献了中证500和中证1000主要的跌幅。 ★股指期货分红预测： 当前期指定价需考虑2024中报分红。上市公司中报季结束后，各指数中报分红预期有所增加。预计上证50、沪深300、中证500、中证1000的中报分红点数分别为16.4、16.6、9.0和8.2个指数点，下周分红点数分别为3.5、2.2、1.3、0.8个指数点。 ★股指期货基差情况跟踪： 市场情绪降温后，期指基差出现明显回落。IH、IF、IC、IM剔除分红的年化基差率分别为4.74%、3.57%、-0.6%、-3.09%，但仍维持较高位置。经测算场外衍生品交易台挂钩股指的产品gamma敞口由负转正，故IC与IM基差走势转为与市场呈负相关，故市场下跌后两品种基差维持高位。近期市场波动大导致交易台delta与gamma敞口变化较大，目前IC与IM基差水平高，总体的回落压力大，建议继续关注两品种的跨期正套与期现正套策略。IH与IF升水幅度较大，另外考虑到上市公司分红可能增加，同样推荐关注两品种的期现正套策略。(股指期货基差=期货收盘价-现货收盘价) ★股指期货成交持仓情况： 股指期货成交活跃度环比显著上升。IF、IH、IC、IM总成交量周度均值分别为33.4万手、17.6万手、26.7万手、42.2万手。会员持仓方面，各品种前20会员持仓多空净头寸均有所下行。 ★股指期货展期策略推荐： 预计基差仍有回落空间。因此空头套保建议提前向远季合约展期锁定对冲收益；多头替代建议将期货换回现货。 各品种基差维持偏弱震荡 股指期货基差期限结构：各品种继续分化 •IH与IF升水大幅收敛，但仍维持contango结构与升水；IC与IM维持back结构，贴水幅度也较小 股指期货展期收益跟踪： 主要内容 ★跨期套利策略： 动量因子IH和IF继续给出正套信号，IC开始给出反套信号；年化基差率因子转为反套信号，策略上周有小幅盈利。 ★跨品种套利策略： 线性信号普遍给出多大盘空小盘信号，上周线性组合盈利；非线性信号最新为多小盘空大盘，上周IC-IF组合表现较好。 ★日内择时策略： 近一周各品种日内普遍给出空头信号，日内策略收益回暖。 跨期套利策略——动量因子 动量因子：过去k个交易日跨期反套组合的收益率。策略构建：IH使用一年动量，IF、IC等权配置10、20、30、40、60、80、120、250个交易日的动量因子， 构建多周期动量策略。收盘价调仓，交易成本按单边万0.5考虑。 跨期套利策略——年化基差率因子（未剔除分红） 策略构建说明：根据当日14:45各期限合约年化基差率日度调仓，做多年化基差率最低的合约、做空年化基差率最高的合约，距离到期日小于10天的合约不在选择范围内，收盘价调仓，交易成本按单边万0.5考虑。 跨期套利策略——年化基差率因子（剔除分红） 策略构建说明：根据当日14:45各期限合约剔除分红年化基差率日度调仓，做多年化基差率最低的合约、做空年化基差率最高的合约，距离到期日小于10天的合约不在选择范围内，收盘价调仓，交易成本按单边万0.5考虑。 跨品种套利策略——线性组合 跨品种套利策略——非线性组合 日内择时策略跟踪——单因子等权 等权配置2024年前夏普大于0.5，日收益率相关系数小于0.3的单因子，共选出14个因子。跟踪策略在样本外表现。本页展示了等权配置14个因子的跟踪回测结果，另外每个品种各选择了一个因子展示其表现。 资料来源：Wind，Ricequant，东证衍生品研究院 国债期货量化策略 王冬黎金融工程首席分析师（国债期货）从业资格号：F3032817投资咨询号：Z0014348Email: dongli.wang@orientfutures.com 量化模型最新策略观点 ➢本周策略关注 •国债期货套保压力指数延续小幅反弹，活跃CTD券日内基差近期呈现窄幅震荡，相较节前有所回落。策略方面跨品种套利策略表现较好，后续市场延续高波动概率较大，目前基差水平对应套保成本不高可关注期债套保策略，同时建议关注短周期择时策略与套利策略机会，期债量化模型建议单边策略偏空对待。 ➢期货单边策略跟踪 •基于机器学习的日度多空量化择时策略（T、TF、TS）净值本周净值出现回撤，最新策略信号偏空。 •基于债券净价加基差预测的TL择时策略信号偏多。 ➢期货套利策略跟踪 •仓位调整后的跨品种策略本周净值震荡，当期信号为近季合约做空久期中性TS-TL组合。 ➢信用债中性策略跟踪 •基于远季合约的国债期货对冲压力指数低位反弹，当前信用债久期轮动加对冲策略持有高久期3-5年指数并进行国债期货对冲。 ➢现券久期策略跟踪 •久期轮动策略维持1-3年低久期指数持仓，不同久期指数预期持有回报均有所下降。 1、国债期货基差与期现套利监控 ➢基差与期现套利 •本周期债市场情绪有所回暖，期债基差与跨期价差均小幅下行。具体数据方面，30年主力合约基差位于2.58，较上周下行0.72，隐含回购利率IRR位于-9.6%；10年期主力合约本周基差位于0.05，较上周下行0.1，隐含回购利率IRR位于1.81%；5年期主力合约基差位于0.11，隐含回购利率IRR位于1.72%；2年期国债期货基差位于0.0，隐含回购利率IRR为1.66%。 2、LSTM高频量价日度择时策略 ➢LSTM模型高频量价日度策略 •基于机器学习的日度多空量化择时策略（T、TF、TS）净值本周净值出现回撤，最新策略信号偏空。 •期债日度多空策略样本外整体表现稳定，模型构建过程我们基于国债期货高频量价采用LSTM模型预测国债期货日度收益，对于每个品种分别基于多个窗口进行模型训练，我们展示所有窗口训练模型信号等权的结果。 3、三十年国债期货择时策略 ➢三十年国债期货策略 •基于债券净价加基差预测的三十年国债期货策略信号偏多。 •三十年国债期货策略基于债券净价预测与期货基差变化预测相叠加的方法，债券净价预测指标我们基于活跃券技术指标与利率利差数据，基差预测基于线性收敛的假设。 4、久期中性跨品种套利策略 ➢久期中性跨品种套利策略 •仓位调整后的跨品种策略本周净值震荡，当期信号为近季合约做空久期中性TS-TL组合。 •策略构建方面，我们基于动态久期中性配比构建的国债期货跨品种久期中信组合，再基于久期中性配比计算各个组合的基差Carry，久期中性和时序滚动标准化后对六个组合基差Carry绝对值进行排序，持有Carry因子值绝对值最高的组合。 4、久期中性跨品种套利策略 ➢久期中性跨品种套利策略 •策略2021年至今基于当季合约构建年化收益4.7%，最大回撤3.9%，夏普比率1.15。基于下季合约构建年化收益4.2%，最大回撤2.8%，夏普比率1.2。基于次主力合约构建年化收益4.3%，最大回撤3.2%，夏普比率1.22。 5、信用债久期轮动中性策略 ➢信用债轮动加对冲中性策略 •基于远季合约的国债期货对冲压力指数低位反弹，当前信用债久期轮动加对冲策略持有高久期3-5年指数并进行国债期货对冲。 •信用债久期轮动中性策略的构建基于国债期货对冲压力指数判断信用债久期敞口并采用信用债对冲模型通过国债期货空头对冲构建中性策略。国债期货对冲压力指数基于资金成本、隐含回购利率和债券借贷成本构建：() 5、信用债久期轮动中性策略 ➢信用债轮动加对冲中性策略 •信用债久期轮动策略可获得相对基准更优的夏普，基于2021年至今的数据，高等级信用债久期轮动策略净值（不对冲）年化收益4.6%，最大回撤1.5%，夏普比率7.2，收益风险比优于底仓3-5年指数，加入国债期货中性对冲后，对冲成本约64BPs，最大回撤进一步得到控制。 6、现券久期轮动策略 ➢现券久期轮动策略 ➢久期轮动策略维持1-3年低久期指数持仓，不同久期指数预期持有回报均有所下降。历史持仓情况方面，2024年1-2月持有高久期5-7年指数，3月持有低久期1-3Y指数，4-6月持有高久期5-7Y指数.7-8月持有低久期1-3Y指数。 6、现券久期轮动策略 ➢现券久期轮动策略 ➢国债久期轮动策略是我们基于债券超额收益预测模型构建的现券月度现券久期择时策略，策略建模过程先构建并预测零息债券超额收益，再通过动态复制的方法将得到实际可投资的四个中债国债财富指数的净值（1-3Y、3-5Y、5-7Y和7-10Y）根据收益预测值排序选择预期回报最高的指数作为当期持仓。 ➢债券久期轮动策略超额收益显著，2024年模型合成信号超额113BPs，2011年至今年化收益4.98%，最大回撤2.58%，夏普比率2.1，年化超额收益122BPs。 李晓辉金融工程首席分析师从业资格号：F03120233投资咨询号：Z0019676Email: Xiaohui.li01@orientfutures.com 主要内容 ★商品因子表现： •最近一周商品各类因子普遍迎来反弹，近期政策预期变化的影响开始减弱，市场波动性有所下降，上周波动率类因子成为唯一收益为负的一类因子，而其他因子均有不同程度的涨幅，期限结构类因子的平均跌幅超过2%。 ★跟踪策略表现： •最近一周不管是截面还是时序类策略，我们所跟踪的各类子策略均有正收益，其中上周收益最大的是CWFT及C_frontnext& Short Trend组合。•CWFT策略年化收益9.9%，夏普比率1.61，Calmar1.13，最大回撤-8.81%，最近一周收益1.20%，今年以来收益0.61%。•C_frontnext& Short Trend策略年化收益12.5%，夏普比率1.85，Calmar1.87，最大回撤-6.72%，最近一周收益1.17%，今年以来收益-1.04%。•Long CWFT & Short CWFT策略年化收益14.8%，夏普比率1.55，Calmar1.13，最大回撤-13.07%，最近一周收益0.36%，今年以来收益-2.72%。•CSXGBoost策略年化收益10.6%，夏普比率1.78，Calmar1.45，最大回撤-7.34%，最近一周收益-0.93%，今年以来收益-0.55%。•RuleBasedTS Sharp-combine策略年化收益12.3%，夏普比率1.51，Calmar1.48，最大回撤-8.26%，最近一周收益0.64%，今年以来收益2.19%。•RuleBasedTS XGB-combine策略年化收益12.5%，夏普比率2.04，Calmar2.79，最大回撤-4.49%，最近一周收益0.73%，今年以来收益4.59%。•CS strategies, EW combine策略年化收益16.2%，夏普比率2.16，Calmar2.20，最大回撤-7.38%，最近一周收益0.37%，今年以来收益-1.87%。 商品截面单因子的业绩表现 •最近一周商品各类因子普遍迎来反弹，近期政策预期变化的影响开始减弱，市场波动性有所下降，上周波动率类因子成为唯一收益为负的一类因子，而其他因子均有不同程度的涨幅，期限结构类因子的平均跌幅超过2%。 •今年以来表现相对较好的商品大类因子是，期限结构类以及部