豆粕是大豆经过提取豆油后得到的一种副产品，在饲料生产中具有不可替代的地位，约 70% 的豆粕用于家禽和猪的饲养。影响豆粕期货价格的因素复杂多样，我们可以考虑上游大豆供应和压榨量，中游豆粕自身的库存、仓单、基差和压榨利润，以及与菜粕的替代价格，下游的生猪存栏量等。基本面量化因子涵盖上述方向的9个因子，量价因子包括日内动量、双均线、考夫曼均线等9个因子。通过回测和筛选，设定回测时间、手续费、杠杆等参数，以简单等权相加的方式组合因子，输出趋势强度信号。

目前该模型总共包含9个基本面量化因子和9个量价因子。其中，基本面量化因子包括：1.中国大豆压榨企业原料大豆库存；2.大豆港口库存；3.大豆压榨现货利润；4.大豆压榨盘面利润；5.豆粕基差；6.豆粕仓单；7.豆粕库存；8.豆菜价差；9.生猪存栏。

量价因子包括：1.豆粕日内动量；2.双均线；3.中值双均线；4.考夫曼均线；5.顺势指标CCI；6.TRIX指标；7.布林带；8.波动趋势；9.佳庆指标。

基本面多因子组合自2016年起年化收益率27.9%，夏普比率2.59。量价多因子组合自2010年起年化收益率14.3%，夏普比率1.35。在综合模型中，我们将所有单因子等权组合，自2010年起年化收益率17.3%，夏普比率1.66。基本面因子与量价因子相关性低。我们还可以根据需求，构造仅做多和仅做空的多因子模型。

建议投资者可以根据目标收益和风险要求，调整综合模型中基本面类和量价类因子的比例。在基本面和量价因子的收益中，多头收益高于空头收益，但仅做空模型在样本内外的表现也相对稳定。综合模型则可以在提升择时效果的同时，降低模型过拟合的风险。