★ 主要内容
本篇报告介绍了常用的商品单因子的构造方法和回测框架，汇总了根据单因子排序分组构造的多空投资组合收益表现，并初步探讨了商品多因子合成方法。
★ 单因子挖掘与构建
我们共构建了期限结构因子、动量趋势因子、库存因子、持仓因子、波动因子五大类商品因子，其中期限结构因子是单因子中收益表现最稳定的因子，其收益能够长期持续的背后有很强的基本面逻辑支撑；库存类因子同样具备优秀的收益风险比，构建库存因子的挑战在于获取库存指标并进行数据清洗；动量因子兼具高收益与高风险的特征，构造时需要多方面考虑对过去趋势信息提取的稳健性，基于收益率排名的标准化得分构造的稳健动量因子在2017年后动量因子普遍波动较大的行情中取得了较好的优化；持仓因子基于会员持仓数据挖掘市场交易者的信息，加权处理后的会员持仓因子2016年后表现突出；波动因子收益风险比较低，不具备alpha因子的特征，可以考虑与其他因子组合使用。
★ 基于打分法的因子合成
将不同因子的信息进行筛选重组，构建多因子综合信号，能够有效提升多空组合的收益风险比。以Zscore打分法为例，价差库存因子2010年来取得了10.4%的年化收益，夏普比2.02，最大回撤-9.4%；价差趋势因子年化收益12.4%，夏普比1.94，最大回撤-8.0%；价差+趋势+库存三因子年化收益12.0%，夏普比2.0，最大回撤-8.2%；价差+趋势+库存+持仓四因子年化收益12.4%，夏普比2.13，最大回撤-8.7%；价差+趋势+库存+持仓+波动五因子年化收益11.8%，夏普比1.90，最大回撤-6.4%。
★ 风险提示
模型基于历史数据构建，未来市场风格的变动可能导致现有模型不适用；