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[分析师:金融量化策略] 东证期货_金融工程_商品多因子模型框架

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发表于 昨天 20:39 | 只看该作者 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式
★ 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;


商品因子系列一:商品多因子模型框架再探究-已压缩.pdf

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