原油投资手册：期货持仓篇

关于原油的预测主要分为两个方面(Krbiianan,Bejain.Aer2020：原油价格预测和原油波动率预测影响原油价格很多在系列研究中已列示部分本篇研究涉及交易者持仓应用于原油价格的预测。本文结构如下第一部分基于期货持仓已有的相关文献进行回溯第二部分对于期货持数据进行相关介绍第三和第四部分分别对两个原油期货市场的持仓数据进行分析择时第部分，采用多种机器学习方法将多个持仓数据结合起来分析其择时的有效性。图：部分原油期货品种规模（未平仓数量期货期权合计）penInterestAllSource:CFC,ICE,INE(Date:202112-28)CF，C，，国际上已有10家以上交易所推出原油期货，如纽约商业交易所（NYMEXWTI）和洲际交易所（IE：Bret，此外还有迪拜商品交易所（ME：Oan原油）以及上海国际能源交易中心（中质含硫原油）等。UDEOI,IGHTSWEET和IEBretrde是合约数量最大的两个品种，本文以TI和Bret对应期货的持仓数据进行研究。一、持仓研究文献综述对于T在学术研究方面Saders等(204归纳了以下几个领域研究不同类型交易者之间的资金流动不同类型交易者的预测能力对资产风险的影响以及用来刻画投资者情等而关于交易者持仓与原油二者的关系会出现三种情形领先同步和滞后对于本文出发点，更多关心的是当前交易者持仓是否与后续油价走势有关。Hartzark(1991)采用的是日频TR数据对9种商品进行研究1)oats(T)2)eat(BT)、(3)eat(MGE)、(4)eat(KBT)、(5)porkbellies(ME)、(6)liecattle(ME)、(7)eedercattle(ME)8)U.S.bod(BT)和()90daybills(IMM)，发现大户持仓者并不能保持持续盈利但其中商业持仓的预测能力要比非商业持仓者稍强Bcaan等(001)于天然气期货市场，采用周度交易商头寸和期货收益进行OS回归，表明非商业投机者的头寸可以用于预测天然气期货变化幅度和方向Büai,B.等(01)采用格兰杰因果关系检验来分析石油价格和仓位数据之间的领先和滞后关系发现对冲基金和其他非商（投机者头寸的变化并不会导致价格变化相反价格变化先于仓位变化这种单向因果关系表明传统投机者以及商品互换交易商通常都是趋势跟随者Sadersetal等(00)采用周度的OT发现原油变动与净头寸之间的单向关系原油价格上升导致下周非商业净头寸增加而商业套期保值者持有的净多头头寸随着价格上涨而下降。但是，交易者的净头寸总体上不会引领市场回报。p DingH.K.等(204采用三种格兰杰非因果检验来检验不同类型头寸与原油价格之间的果关系，其中采用如下经验线性公p rwtt0irwttiidntirwti,ti1 i1KolodziejM等203)采用oiteratingectoratorereio(V)模型来研究油价和交易者头寸、库存、利率等的关系。i,H.等(01)采用时变动态条件密度函数来检验原油价格和净期货头寸之间的动态关系发现当原油价格上（下跌时投机者倾向于持有多（空头）头寸以赚取利润而套期保值者倾向于持空（多头头仓以弥补现货市场的风险aletiaDedi和lexMadilara(2022使用线性和马尔可夫切换向量自回归方法研究期货市场中交易者头寸与原油价格的关系发现生产商和掉期交易商在价格受到正面冲击后减少了他们的净头寸，而基金管理者增加了他们的净头寸，但原油价格并不会对交易商头寸的冲击做出反应。aletiaDedi等(222文中在回溯研究成果中引用Mters(2009向FTC提供的证词：过度的投机头寸至少让部分市场参与者担心它已成为主导价格发现的力量Kafa（2009）证明除供需因素之外投机是原油定价的因素然而Kaufann和Ulla（2009年的相关研究表明，投机对于油价的影响次于基本面。Bretti等人（06年）和Fattoh等人（013年发现没有证据表明金融投机使期货市场不稳定其他（Ki201认为实际上为投机者起到了积极作用。Hailton和u(2015)研究指数投资者的头寸是否可以预测商品价格，对于农产品没有预测性，而原油在样本内(006209)有一定预测性（样本外失效（FTC对于原油期货并不提供指数投资者持仓数据，文中采用其它方法来替代。SadersadIrin(201采用TC周度数（掉期交易商净头寸用预测14种不同商品期货价格走势并无效果之后二人(21)采用T指数交易者头寸，发现玉米和小麦品种也同样无法用指数交易者头寸去预测价格势，但在某些情况下大豆期货的价格由一定的预测性。Stoll和Waley(201)同样采用指数多头持仓的变动来预测12农产品期货价格，除去棉花外，其余1种农业期货均无效；lqit和Gerai（21年使用FTC商业和非商业交易者净头寸发现这两类头寸变动均无法预测油价及石油期限价差的变化(003200月度)当样本扩展到93年时统计上有显著的可预测性。Irin和Sader（21使用FTC的指数投资数据文章基“MatersHpotesis(即做多的指数投资者是2072008年商品期货价格尤其是能源期货价格飙升的主要驱动力)进行验证。文章对于FTC编制的指数头寸数据经过仔细比较，发现在能源市场中，基于类农产品市场的指数头寸估计与FTC的指数投资数据(IIDFTsIdexInestetData)相比误差较大。进一步采用aaMacBeth回归检验（季度IID数据，发现无法验证指数头寸会影响19个商品期货市场的回报或波动性格兰杰因果关系和长期回归测试也表明原油和天然气期货市场的每日收益或波动性与两个规模较大的能源TF的头寸之间没有因果关系。Bükahin和Harri（2）使用了FTC专有(TS)数据，通过Graer检验发现证实对冲基金和其他非商（投机者头寸的变化导致原油价格变化相反价格的变动领先与交易者头寸的变动。相比之下，Sileto（201）发现根据估算的指数基金持有量的3周变化有助于预测206年9月至010年1月原油期货合约的周和月回报率。Bukahin和Harri（20）使用TC内部日频交易商数据库（200年7月至009年3月，对原油期货价格与各类交易商头寸之间的关系进行分析。通过格兰杰因果关系检验法验证任何交易商头寸变（合同数量会先于期货价格变化这一结果适用于整个样本（本分为两部分200年7月至204年6月和04年7月2009年3月Bkahin和Harris采用掉期交易商头寸来谈代表指数投资者未发现与油价之间的关联DigtR.Sader(201)等也采用sapdealer作为指数投资者。208年美国商品期货交易委员会的一份报告指出，原油交易中掉期交易商净头寸占比大在报告统计的00728年的三个日期时点原油期货中只有41的多头掉期交易商仓位与多头指数基金仓位相关（FTC2008。因此，使用掉期交易商头寸来表示原油期货指数金头寸的固有测量误差可能很大。Bretti和Bukai（2009还使用来自TC内部大型交易员数据库的每日数据分析投机者是否破坏了五个期货市场的价格稳定：纽约商品交易所（NYMEX）原油和天然气、芝加哥商品交易（MEErodollar和iiDow以及芝加哥期货交易（BT玉米考虑了三类投机者：掉期交易商、对冲基金和场内经纪人。与Bkain和Harris（20）一样，本研究假设掉期交易商头寸代表商品指数基金投资。通过基于估计AR模型的Graer因果检验得出主要结论首先五个市场中的任何交易者头寸包括掉期交易商都不会预测期货收（除iiDOW外，受对冲基金影响。其次原油和天然气的掉期交易商头寸可以用于其波动率的变动而其他投资者可以预测除玉米外其他期货的波动率该研究也使用掉期交易商头寸代表指数基金。此外，还有部分研究将交易者持仓数据纳入商品波动性的研究，比如Bretti,.(2016)Ki,.(2015).等，这里不展开讨论。可以看到已有的研究对于头寸的研究更多集中于指数投资者等，采用的数据大部分是OT中的3个报告以及TR，大部分研究表明交易商的头寸更多是在价格发生变动后进行调整而无法用头寸来预测价格走势此外已有的研究更多是采用格兰杰因果检验回归的方来归纳出二者的关系较少的文献采用头寸的变动来直接投资本篇报告尝试通过交易者持仓的变动来进行投资原油。二、持仓数据类型概况美国商品期货交易委员会FTC提供四种类型交易商持仓报告（oitetsofraders(OT)eports1.eac2.Sppleetal3.Diareated和4.radrsinFiacialFtres。其中第二种TeSppleetalreport对于3中农产品期货提供指数交易商数据，而能源类期货并不包含在内此外还有大户报告制度(aeradereportigProra)为确保提供的信息的私密性FTC将机密报告编号分配给报告公司和交易商而且除在有限的情况下禁止委员会公开披露任何人的头寸、交易或商业信息。对于不上报相关信息的公司等，也会给予处罚比如TC发布015财年年度执法结果中，对于utraliaadNewealadBanigGroptd未能提供T，给以15万美元罚金(来源：FTCeleaesAnalEnorceetesltsorFicalear2015)TS数据的每周快照以汇总形式编制并作为交易商持仓报（OT开发布(lerichNicoleM.等209。图：不同类型报告之间的关系wn,S..,...der（1，表：报告交易人员类型旧报告La) 补充商指数T 新分类告Tiget)报告中交易人类型

非商业商业持仓非报告

非商业商业持仓非报告指数型易人员

生产商贸商加工业用互换交商管理基金其他报持非报告仓CF，OTDiagreated报告把交易人员分为下述四种类型：生产商贸易商加工企业用户、互换交易商管理基金以及其他报告持仓，相比OT旧式eacy报告具有更高的透明性。生产商贸易商加工企业用户是主要从事生产加工包装或处理实体商品以及使用期货市场管理或套期保值与上述行为相关的风险的实体。互换交易商是主要从事商品互换以及使用期货市场管理或套期保值与那些掉期交易相的风险的实体互换交易商的对手方可能是投机商比如对冲基金或在实体商品中管来自交易的风险的传统商业客户。基金：是指注册商品交易顾问()、注册商品基金经理(PO)或由TC确定的未注册的基金。这些交易人员代表客户管理和进行有组织的期货交易。其他报告持仓：不属于其他三个类别的都归于“其他报告持仓”类别。此外对于三类交易者(apdealer,aaedoey和oterreportable)DOT将未平仓合约分为三种头寸进行报告o,sort和preadig(跨式组合套利:“Sdng”isaoptdanteuloofstiglgdsototonshdyatae.eotdantofaigisacatdasheantofofstigftesndfeetclnrnhsorofstigfusdoinsinhesaerifntaernhs.nyesulogorhotostnisrtdinhelgorsortlun.traretsdsaeotnsdd.CFTCigaedoitetsfrdersRortEpntryNte。三、TI持仓分析及投资策略图：TI报告持仓数据

CF，oob，上图给出的是FTC持仓相关数据，依次为TI净值、未平仓合约数量、商业持仓净空头寸比例、互换交易商持仓净多头比例管理基金持仓净多头寸比例其他报告持仓净多头寸比例非报告持仓净多头寸比例跨式组合(preadi)头寸下文依次分析各类持仓情况及择时效果。（一）未平仓合约数图：未平仓合约与TI期货价格走势OpOpnIneestAllWTIOpOpnIneestAll41.00.5

0.0DateCF，oob，上图是未平仓合约与TI期货价格走势在几个未平仓合约出现持续下降的时间（年中018年中201年中在后续的半年至一年左右原油价格都出现较为明显的下行未平仓合约的大幅下降意味这市场参与者热度的下降当然也有部分时间段油价走势与未平仓合约数量变化出现同步性。图：TI基于未平仓合约数择时净值WTIOpWTIOpnIneestAllNVNV50DateCF，oob，依据未平仓合约变动幅度来进（反择时我们看到择时的净值虽然高于基准但其率低于1（不同阙值基于此进行择时并不会产出明显效果之所以会超越基准是其较高的盈利（剔除020年之后的结果盈亏比仍为1.15左右但是在216之前策略胜率能达到54（盈亏比为118，阙值05表：不用阙值下择时胜率及盈比Oe_ieest阙值胜率盈亏比阙值胜率盈亏比00504%121207502%120601498%119808505%118102501%122209507%114803502%122210508%114004505%124015512%115905508%125620523%113306504%124950500%0969CF，oob（二）生产持仓图：生成商净空头寸与美国原油和Csig库存ProPro_ec_NetCushig,OKEndigStcksecludigSPRofCrueil(B)U.S.EndigStcksecludigSPRofCrueil(B)20/1/1

20/1/1 21/1/1 21/1/1 21/1/1 21/1/1 21/1/1 22/1/1 ReprtDate

CF，E，图中给出的是生产商净空头持仓数据作为比对给出的是美国原油库存和ig原油库存（均不含SP。商业持仓与美国原油库存有一定同步性。在本系列前一篇报告中，分别用OED商业原油库存、美国原油库存进行择时，效果并不明显。其中采用美国原油库存进行择时在008年之前结果净值并未明显超越基准，之后有一定的效果，特别是在208年2014年末及218年末原油趋势下跌的行情均给出正确的判断。图：生产商净头寸与TI期货价格走势ProPro_ecWTI2.01.5ProPro_ec1.00 0.5-10

0.0DateCF，oob，这里我们明显看到商（生产商等持仓大的周期变动特别是06年之后与OD商业原油库存结果相吻合。图：TI基于生产商等持仓择时净值WTIProWTIPro_ec6NV4NV20DateCF，oob，直接采用商业持仓变动来进行择时，其相应胜率超52，而且盈亏比也可达到1.1以上。表：不用阙值下择时胜率及盈比-o_ec阙值胜率盈亏比阙值胜率盈亏比00514%108107534%118301508%104008544%113602509%104109556%111603518%105310534%102504527%108215468%116905528%113120349%088206535%117750CF，oob（三）掉期持仓图：掉期持仓与TI期货价格走势SwapWTISwapWTI2.00 1.5Swap0Swap1.0-100.5-20-30

Date

0.0CF，oob，从sap净头寸与原油价格走势来看，二者存在高度的同步性。这里基于Sap仓位的动进行择时，我们看到其相应净值走势。图1：TI基掉期持仓择时净值WTISwapNVWTISwapNV0DateCF，oob，从下表中的胜率和盈亏比来看虽然盈亏比大于1但是其胜率是低于50的同样采反向择时得到的结果与正向正好相反，即虽然胜率提高到50以上，但是盈亏比同时下降。表：不用阙值下择时胜率及盈比wa（左：正向，右：反向）阙值胜率盈亏比阙值胜率盈亏比阙值胜率盈亏比阙值胜率盈亏比00498%106907485%111200502%093607515%089901497%107008475%100901503%093508525%099102492%107109466%104102508%093409534%096103494%105210478%097403506%095110522%102704485%110015467%101404515%090915533%098605480%101120441%206005520%098920559%048506483%10735006517%093250CF，oob（四）基金持仓图：基金持仓与TI期货价格走势MMMnyWTI2.00 1.5MMMny00.5-10 0.0DateCF，oob，基金持仓净多头与原油走势如图所示。_Moey持仓与其它相比呈现出更高频的变动期。采用M_Moey持仓变动来择时，整体来看，其策略净值表现一般。图1：TI基基金持仓择时净值WTIMWTIMMny2.52.0NV1.5NV1.00.50.0DateCF，oob，但是可以明显看出策略净值分出三个阶段在201年到200年之间策略净值表现较好在其它两个阶段策略正好相反从择时的胜率来看可以达到2以上但是盈亏比在1以下。表：不用阙值下择时胜率及盈比_oey阙值胜率盈亏比阙值胜率盈亏比00517%095907535%097301521%098308544%096902517%097109545%097803529%097410547%091204525%100915571%101205530%095520606%118706539%090850CF，oob（五）其它报告持仓图1：其它报告持仓与TI期货价格走势OtOte_RetWTI2.00 1.5OtOte_Ret00.5-10 0.0DateCF，oob，其它报告持仓与原油走势如图所示。图1：TI基于其它报告持仓择时净值WTIOtWTIOte_Ret2.52.0NV1.5NV1.00.50.0DateCF，oob，采用其它报告持仓变动来择时，整体来看，其策略净值表现一般。但从择时的胜率来看可以达到51以上，盈亏比在1以上。表：不用阙值下择时胜率及盈比-Or_et阙值胜率盈亏比阙值胜率盈亏比00516%104607515%105601523%105008516%106302516%106209497%105703517%105310512%106504520%108315559%101005510%108620523%088506514%107250CF，oob（六）未报告持仓图1：未报告持仓与TI期货价格走势NonRNonRptWTI2.01.5NonRNonRpt1.0-10

0.5-20 0.0DateCF，oob，未报告持仓与原油走势如图所示。图1：TI基于未报告持仓择时净值WTINonRWTINonRpt2.52.0NV1.5NV1.00.50.0DateCF，oob，采用未报告持仓变动来择时其策略净值表现一般但从择时的胜率来看可以达到51%以上，但是盈亏比在1以下。表：不用阙值下择时胜率及盈比-oet阙值胜率盈亏比阙值胜率盈亏比00508%097907531%095901514%097208540%095002516%096809542%091103515%099910538%090704519%099515550%093905518%098720568%091106519%096050667%0889CF，oob（七）pedng头寸图1：saig头寸与TI期货价格走势SprSpradWTI0 2.0SpradSprad140 1.00 0.50 0.0DateCF，oob，Spreadig头寸（Sap、MMoe、Oter_ept三类非商业持仓中Spredig头寸加总）与原油走势如图所示。图1：TI基于Sig持仓择时净值WTISprWTISprad8NV6NV420DateCF，oob，采用未报告持仓变动来择时其策略净值整体表现超越指数明显呈现出不同阶段的有性。整体从择时的胜率来看，可以达到51以上，但是盈亏比接近于。表：不用阙值下择时胜率及盈比-aig阙值胜率盈亏比阙值胜率盈亏比00508%097907531%095901514%097208540%095002516%096809542%091103515%099910538%090704519%099515550%093905518%098720568%091106519%096050667%0889CF，oob三类不同持仓中Spreadig头寸组成如图所示，其中基金持仓中占比较大。图1：saig头寸组成SwapMSwapMMnyOte_RetTtal0 占比()Spr占比()Sprad140DateCF，分别采用三类不同持仓中preadig头寸进行择时。图2：TI基于不同持仓Saig头寸择时净值WTITWTITtalSwapMMnyOte_RetSpradNV8NV40DateCF，oob，表：不用持仓aig头寸时胜率及盈亏比TC0 TC05Toal518%1111Toal518%1111Toal539%1061Swap486%0964Swap492%0958M_Money521%1051M_Money526%1067Ohe_Rept506%1090Ohe_Rept503%1102CF，oob采用分别SapM_MoeOter_ept三类非商业持仓中Spreadig头寸择时Moey胜率最高，而且盈亏比也大于。在第三部分分析了NEWYORKMERCNTIEEXCHNGE中TI期货市场各类持仓情况及用于原油择时的结果采用掉期持仓数据择时胜率和盈亏比均一般其他报告持仓未报告持仓、Sreadig头寸虽然整体胜率可超1，但是策略净值表现一般；未平仓合约数几个大的拐点后续油价出现明显下行，直接采用择时胜率一般，但是在206年以前其胜率可54%商（生产商等持仓变动与原油库存有一定同步性商业持仓和基金持仓的胜率均可达到52以上。总的来说采用未平仓合约数、商业持仓和基金持仓进行判断有一定效果，但有效性也是阶段性的。四、Brent持仓分析及择时结果201年6月0日起，IEFtresErope为提高市场透明度及市场领先地位，对于Bret和Gasoil提供周度交易者持仓报告后续在014年9月增加odonocoa、obtaoee、WiteSuar、UKFeedWeat等多个品种披露。其中IE的TI已在TC中披露（图1中UDEOI,IGHTSWEEWT（IE。为比对一致，择时资产均选择T。需要说明的是这里采用择时策略的时间段和前一部分不同这是由于IEFtresErope从21年开始发布相关数据。故此部分采用TFC持仓择时的胜率等指标与前一部分结果有差别。（一）未平仓合约数图2：Bt和TI未平仓合约与TI期货价格走势OpOpnIneestWTIOpnIneestBretWTIOpOpnIneestWTI141.00.5

Date

0.0CF，oob，上图是Bret、TI未平仓合约与TI期货价格走势。整体来看，ret、TI未平仓合约二者走势保持一致。特别是218年和221年合约量的阶段性高点。图2：TI基于Bt和TI未平仓合约择时净值WTIOpWTIOpnIneestWTIOpnIneestBret6NV4NV20DateCF，oob，依据未平仓合约变动幅度来进行（反）择时。采用Brt和WTI未平仓合约二者的胜率没有明显差别，而采用TI未平仓合约盈亏比更高一些。表：不用阙值下择时胜率及盈比eOe_iest阙值 胜率 盈亏比 阙值 胜率 盈亏比WTPHYSCALNEWYWTPHYSCALNEWYORKMERCANTLEEXCHANGE01 483% 1208 08 485% 119102 485% 1217 09 487% 114503 487% 1233 10 486% 113604 487% 1261 15 489% 113605 489% 1283 20 506% 1129CEBenCudeFuuesCECEBenCudeFuuesCEFuuesEuope阙值 胜率 盈亏比 阙值 胜率 盈亏比00 484% 1053 07 497% 105301 484% 1050 08 501% 108302 488% 1045 09 501% 107703 485% 1056 10 500% 107204 485% 1037 15 494% 098405 490% 1063 20 506% 104006 491% 1060 50 607% 1127CF，oob（二）生产持仓下图是Be、TI生产商持仓与TI期货价格走势。可以看到Bret和TI商业（生产商等）净空头寸的走势并未保持一致，如01年之后。这种差异可能来源于不同地区库的差异，而且两个地区的生产商等商业持仓者分别在IEErope和NYMEX进行风险对冲。对于不同地参与交易商、库存等的差异对原油的影响本文暂不讨论。图2：Bt和TI生产商净头寸与TI期货价格走势ProPro_ec_WTIPro_ec_BrntWTI2.0ProPro_ec_WTI1.00 0.5-100.0DateCF，oob，基于ret和WTI生产商等持仓择时，相应净值结果如图所示，二者净值曲线大致保一致。图2：TI基于Bt和TI生产商等持仓择时净值WTIProWTIPro_ec_WTI Pro_ec_Brnt4.03.53.0NV2.5NV2.01.51.00.50.0DateCF，oob，Bret和TI二者商（生产商等净空头寸变动的胜率出现明显的差异采用Bet商业（生产商等）净空头寸变动的胜率接近5。表：不用阙值下择时胜率及盈比ePo_c阙值 胜率 盈亏比 阙值 胜率 盈亏比WTPHYSCALNEWYWTPHYSCALNEWYORKMERCANTLEEXCHANGE01 490% 1108 08 520% 128202 496% 1106 09 543% 121303 500% 1182 10 520% 102904 513% 1213 15 444% 111105 508% 1297 20 263% 0908CEBenCudeFuuCEBenCudeFuuesCEFuuesEuope阙值 胜率 盈亏比 阙值 胜率 盈亏比00 547% 0970 07 580% 097201 544% 0952 08 575% 093102 548% 0961 09 549% 095803 552% 0950 10 536% 119904 554% 0956 15 667% 090805 556% 0967 20 625% 102106 560% 0881 50CF，oob（三）掉期持仓图2：Bt和TI掉期持仓与TI期货价格走势SwapSwapWTISwapBretWTI2.01.5SwapSwapWTI0 1.0-10-20

0.5-30

Date

0.0CF，oob，Bret和TI二者的sap净头寸走势差异较为明显。基于Bret和TIap净头寸择时净值走势如下图。图2：TI基于Bt和TI掉期持仓择时净值 WTISwapWTI SwapBret4.03.53.0NV2.5NV2.01.51.00.50.0DateCF，oob，从下表中的胜率和盈亏比来看，基于ret掉期持仓变动择时的胜率接近55，而基WTI掉期持仓变动择时的胜率在50以下。表：不用阙值下择时胜率及盈比e~apWTPHYSCAWTPHYSCALNEWYORKMERCANTLEEXCHANGE00 476% 1098 07 464% 112401 478% 1105 08 456% 101402 472% 1110 09 445% 107503 480% 1094 10 471% 098404 465% 1164 15 459% 138205 460% 1119 20 462% 2986CEBenCudeFuuCEBenCudeFuuesCEFuuesEuope阙值 胜率 盈亏比 阙值 胜率 盈亏比00 519% 1023 07 539% 104801 520% 1009 08 554% 107702 528% 1027 09 565% 111703 541% 1098 10 543% 117404 548% 1051 15 506% 131605 542% 0994 20 556% 126006 544% 1052 50CF，oob（四）基金持仓图2：Bt和TI基金持仓与TI期货价格走势MMMny_WTIMMny_BrntWTI2.0MMMny_WTI1.00 0.5-100.0DateCF，oob，Bret和TI基金持仓与原油走势如图所示。与前面分析的三类持仓不同，ret和TI基金持仓保持较高的同步性。分别用Bret和TI基金持仓变动进行择时。图2：TI基于Bt和TI基金持仓择时净值WTIMWTIMMny_WTIMMny_Brnt6NV4NV20DateCF，oob，Bret和WTI择时净值走势基本保持一致从择时的胜率来看Bret和WTI均可达到54%以上，盈亏比Bret稍高一些。表：不用阙值下择时胜率及盈比-Bet~_oy阙值 胜率 盈亏比 阙值 胜率 盈亏比WTPHYSCALNEWYWTPHYSCALNEWYORKMERCANTLEEXCHANGE01 541% 0989 08 554% 094502 542% 0970 09 569% 091303 553% 0975 10 553% 085904 546% 1011 15 606% 099005 552% 0932 20 686% 1101CEBenCudeFuuCEBenCudeFuuesCEFuuesEuope阙值 胜率 盈亏比 阙值 胜率 盈亏比00 529% 1059 07 539% 119201 534% 1061 08 545% 121302 547% 1079 09 547% 123803 542% 1086 10 543% 120804 545% 1114 15 517% 130205 541% 1167 20 535% 092506 539% 1195 50CF，oob（五）其它报告持仓图2：Bt和TI其它报告持仓与TI期货价格走势OtOte_Ret_WIOte_Ret_BrntWTI2.0Ote_ReOte_Ret_WI01.0-100.5-20-30

Date

0.0CF，oob，Bret和TI其它报告持仓与原油走势如图所示。二者走势差异较为明显。图3：TI基于Bt和TI其它报告持仓择时净值WTIOtWTIOte_Ret_WI Ote_Ret_Brnt2.52.0NV1.5NV1.00.50.0DateCF，oob，采用其它报告持仓变动来择时，整体来看，其策略净值表现一般。表：不用阙值下择时胜率及盈比-Be~Oe_et阙值 胜率 盈亏比 阙值 胜率 盈亏比WTPHYSCALNEWYWTPHYSCALNEWYORKMERCANTLEEXCHANGE01 511% 1094 08 495% 111902 503% 1125 09 464% 112903 502% 1110 10 458% 112604 504% 1138 15 500% 104105 493% 1127 20 400% 0954CEBenCudeFuuCEBenCudeFuuesCEFuuesEuope阙值 胜率 盈亏比 阙值 胜率 盈亏比00 514% 0855 07 491% 081301 515% 0871 08 490% 078502 517% 0860 09 493% 078503 506% 0855 10 489% 075704 515% 0854 15 539% 060805 506% 0812 20 556% 046106 508% 0835 50CF，oob（六）未报告持仓图3：Bt和TI未报告持仓与TI期货价格走势NonRNonRptWTINonRptBretWTI2.0NonRNonRptWTI0 1.0-10-20

0.5-30 0.0DateCF，oob，Bret和TI未报告持仓与原油走势如图所示。图3：TI基于Bt和TI未报告持仓择时净值WTINonRWTINonRptWTINonRptBretNonRptBret_Rese3.02.5NV2.0NV1.51.00.50.0DateCF，oob，采用未报告持仓变动来择时采用Bret未报告持仓变动反向择时胜率更高但相应盈比低于。表：不用阙值下择时胜率及盈比-Be~oet阙值 胜率 盈亏比 阙值 胜率 盈亏比WTPHYSCALNEWYWTPHYSCALNEWYORKMERCANTLEEXCHANGE01 506% 1037 08 530% 102102 514% 1037 09 530% 097403 507% 1074 10 525% 097804 508% 1063 15 531% 099605 508% 1052 20 572% 0951CEBenCudeFuuesCECEBenCudeFuuesCEFuuesEuope阙值 胜率 盈亏比 阙值 胜率 盈亏比00 484% 1070 07 488% 107601 481% 1084 08 492% 111402 482% 1082 09 493% 107603 478% 1072 10 498% 103704 480% 1082 15 484% 105405 481% 1060 20 480% 0970CEBenCudeFuues-CECEBenCudeFuues-CEFuuesEuope-Revese阙值 胜率 盈亏比 阙值 胜率 盈亏比00 516% 0935 07 512% 092901 519% 0922 08 508% 089702 518% 0924 09 507% 093003 522% 0932 10 503% 096404 520% 0924 15 516% 094905 519% 0944 20 520% 103106 518% 0907 50 556% 0948CF，oob（七）pedng头寸图3：Bt和TIseing头寸与TI期货价格走势SprSpra_WTISpra_BrntWTI2.0Spra_WTSpra_WT140 1.00.5

Date

0.0CF，oob，Bret和TI和Spreadig头寸与原油走势如图所示，二者在趋势上保持一致。图3：TI基于Bt和TISaig持仓择时净值WTISprWTISpra_WTISpra_BrntNV2NV10DateCF，oob，采用Sreadig头寸变动来择时其策略净值整体表现超越指数，明显呈现出不同阶段的有效性。但从择时的胜率来看，可以达到1以上，但是盈亏比接近于。表：不用阙值下择时胜率及盈比e~aig阙值 胜率 盈亏比 阙值 胜率 盈亏比WTPHYSCALNEWYWTPHYSCALNEWYORKMERCANTLEXCHANGE01 508% 1074 08 500% 108202 512% 1082 09 498% 110803 505% 1044 10 501% 113304 503% 1051 15 489% 106305 504% 1053 20 497% 1090CEBenCudeFuuesCECEBenCudeFuuesCEFuuesEuope阙值 胜率 盈亏比 阙值 胜率 盈亏比00 527% 0982 07 523% 101101 524% 0994 08 522% 100902 521% 1004 09 522% 101203 523% 0998 10 518% 101404 522% 1019 15 522% 103705 519% 1023 20 510% 102306 526% 1011 50 549% 1134CF，oob三类不同持仓中Spreadig头寸组成如图所示。图3：Bt-seaig头寸组成SwapMSwapMMnyOte_RetTtal占比(占比()Sprad140 0DateCF，分别采用三类不同持仓中preadig头寸进行择时。为对比，左边是TI相应Sreadig头寸变动的择时净值，右边是Bret的结果。图3：TI基于Bt不同持仓Sig头寸择时净值右)

CF，oob，表：不用持仓aig头寸择时胜率及盈亏比（I左，et右）WTPHYSCALNEWYORKMERCANTLEEXCHANGETC0 TC0胜率 盈亏比 胜率 盈亏

CEBenCudeFuueCEFuueEuopeTC0 TC05胜率 盈亏比 胜率 盈亏比 Toal507%1089Toal504%1053Toal527%0982Toal519%1023Swap475%0951Swap484%0963Swap514%0997Swap523%1035M_Money519%1075M_Money522%1102M_Money481%1030M_Money477%1057Ohe_Rept498%1065Ohe_Rept492%1074Ohe_Rept540%1025Ohe_Rept534%1025CF，oob在第四部分，采用IEFturesErope中Bret期货市场各类持仓情况及用于原油择时。在未平仓合约数基金持仓Spreadig头寸TI和Bret走势基本保持一致特别是基金持仓采用商业净空头寸Bet和TI的胜率出现明显的差异Bret的胜率接近5同样在Sap头寸上二者走势差异明显，基于Bret掉期持仓变动择时的胜率接近5，而TI的胜率在50以下Bret和TI基金持仓保持较高的同步性ret和TI择时的胜率均可达到54以上。五、机器学习上文部分均是采用单一持仓指标进行分析本部分采用多种机器学习方法将多种持仓数结合起来进行训练和预测。首先，给出的是不同方法择时的净值结果。选取1openiterest变动2preadig变动3Pro_Mer4Prd_Merc变动5_oe、6M_Moey变动7Noept变动8Noept变动和价格动量Pc(t)注采用NMEXWTI）作为特征变量。采用KN、adomForest、NaieBaes、Eebles、dicriiataalis、SVM等多种机器学习方法。为对照，给出两条价格动量策略（动量-1eek和动量-2eek（一）胜率结果对比5553555表5553555入cgt1)1234567812345623456345656KNNRandomFoesNaveBayes518%EnsembesdscmnananSVM518%KNN RandomFoesNaveBayesEnsembescmnananay22% 21%27% 523% 24%29% 3%27% 518%SVM27%512%508%511%502%516%512%509%487%501%5503%504%509%511%5507%506%497%502%514%24%3%24%514%497%502%493%506%486%507%498%496%497%491%514%506%516%499%511%478%496%499%498%507%481%496%482%483%473%487%-wek-wekOpen_neesPod_Mec swap M_Money Ohe_Rept NonRept Spead SpeadSwapeadM_MoneydOhe_Rept1%504%5%482%4% 516%508%514%491%27%501%553554566%53535CF，oob553554566%53535首先，给出采用机器学习方法的胜率，后续给出部分详细数据。表中分为上下两个部分表上部分是机器学习的结果，每一行变量比如13468代表所采用的特征变量（数值代表变量详见前文右侧的特征向量在原有的基础之上增加一项动（即上一期价格变动Pct-1可以看到采用KNN和adomForest方法的胜率表现最差而dicriiataalis表现较高。本文暂不涉及机器学习不同算法结果差异的理论原因仅采用部分常用机器学习方法将多个仓数据整合用于原油价格预测。图3：不同策略择时结果对比 WTI WTI 量-1eek 量-2eek WTI Open_nterestAll Prod_erc WTI

sap sap _oneyWTI Other_Rpt NonRept WTI Spread WTI

KNN Random KNN RandomFrest WTI NaieBaes Ensembles WTI discriminantnalsis WTICF，oob，

表中下部给出的单个类型持仓及动量策略的胜率整体来看采用两周动量策略胜率是最高的采用商（生产商等Prd_Mer持仓基金（MMoe仓的胜率比机器学习的结果也要（53.55.4%但从整体净值结果来看动量策略的净值表现与其它单个持仓择时特别是商业持仓相比一般而给出的几个机器学习择时净值dicriiataalsis表现较好，但也明显看到阶段性的不同。图3：持仓择时胜率分年度0.70.6

动量动量pen_Interest_AllProd_MercsapM_Moneyther_ReptNonReptSpreadSpread-SapSpread-M_MoneySpread-ther_Rept789012345678901CF，下面给出的部分机器学习方法择时的结果。（二）机器学习结果分析下面给出的部分机器的结果。作为示例，仅列出部分（变量13467）训练准确率的果，右边是增加动量特征变量后的结果。特别是KNN训练胜率均为10%左右，可能存在拟合的情况。图3：机器学习训练准确率（1246）KNNRnKNNRnomForstNiveBaesEsemlsdscrimnntKNNRnomForstNiveBaesEsemlsdscrimnnt0.9 0.9TainTTainTain0.7 0.70.6 0.60.5 0.520/1/1 21/1/1 21/1/1 21/1/1 21/1/1 22/1/1 20/1/1 21/1/1 21/1/1 21/1/1 21/1/1 22/1/1CF，oob，图4：机器学习预测准确率（1246）PrePreictCF，oob，其它结果由于篇幅限制不做列示下面给出的是机器学习择时的净值结果每个图标题号给出的是对应的采用的变量，右侧图是对应特征变量再增加动量项的结果。图4：机器学习训练净值结果(13578)KNNKNNRnomForstRnomForst5NiveBaes5NiveBaesEsemlsEsemlsdscrimnntaasisdscrimnntaasis44WTIWTINVNV3 3NVNV2 21 10 020/1/1 21/1/1 21/1/1 21/1/1 21/1/1 22/1/1 20/1/1 21/1/1 21/1/1 21/1/1 21/1/1 22/1/1CF，oob，NVNV图4：机器学习训练净值结果(1356)NVNVKNNKNNRnomForstRnomForst5NiveBaes5NiveBaesEsemlsEsemlsdscrimnntaasisdscrimnntaasis44WTIWTI3322110020/1/121/1/121/1/121/1/121/1/122/1/120/1/121/1/121/1/121/1/121/1/122/1/1CF，oob，图4：机器学习训练净值结果(246)54KNNRnomForstNiveBa54KNNRnomForstNiveBaesEsemlsdscrimnntWTI54KNNRnomForstNiveBaesEsemlsdscrimnntWTI33221100NVNV图4：机器学习训练净值结果(356)54KNNRnomForstNiveBa54KNNRnomForstNiveBaesEsemlsdscrimnntWTI54KNNRnomForstNiveBaesEsemlsdscrimnntWTI33221100NVNV图4：机器学习训练净值结果(56)KNNKNNRnomForstRnomForst5NiveBaes5NiveBaesEsemlsEsemlsdscrimnntaasisdscrimnntaasis44WTIWTI3322110020/1/121/1/121/1/121/1/121/1/122/1/120/1/121/1/121/1/121/1/121/1/122/1/1NVNVCF，oob，NVNV相应不同机器学习方法分年度胜率如下所示。这里展示结果对应的变量均不包括动量项对于变量增加动量项的对应数据由于篇幅不做展示。图4：KNN择时胜率分年度 图4：RdomFst择时胜率分年度1KNN 2RadmoestCF，oob，FT，Boeg，图4：NieBys择时胜率分年度 图4：Esebles择时胜率分年度3NaieBays 4EnsmlesCF，oob，FT，Boeg，本部分尝试采用多种机器学习方法将不同持仓结合起来用于原油择时，其中采用dicriiantaalsis方法胜率较高整体来看采用机器学习后的结果并未有明显提升而动量策略胜率最高采用商业持仓基金（MMoe仓的胜率比机器学习的结果也要（535%、53.4%。但从净值结果来看，动量策略的净值表现与其它单个持仓择时特别是商业持仓相比一般而给出的几个机器学习择时净值dicriiatanalis表现较好但也明显看到阶段性的不同。值得注意的是，在202年（19月）的结果，除了动量策略外，采用单个持仓的择时率也是低于50，而且图（图46图5）中大部分机器学习202年的胜率同样也比较差。图5：isiinatalysis择时胜率分年度 图5：SM择时胜率分年度5iscriminntaalysis 6SVMCF，oob，FT，Boeg，六、结语本篇研究涉及交易者持仓情况及应用于原油价格预测的可行性已有对于期货头寸的研更多集中于指数投资者等采用的数据大部分是T中的3个报告以及T大部分研究表明交易商的头寸更多是在价格发生变动后进行调整，而无法用头寸来预测价格走势。本文中研究了IE(Bret)和NYMEX(WTI)两个期货市场不同交易者持仓应用于原油择时的效果。TI和Bret的未平仓合约数、基金持仓、Sreadig头寸走势基本保持一致，特是基金持仓总的来看采用未平仓合约数商业持仓和基金持仓进行判断有一定效果但有效性也是阶段性的进一步采用机器学习方法把不同持仓数据结合起来用于原油预测但并未有明显提升。影响原油走势的因素来自多方面的，之后会继续从更多方面深入分析。七、风险提示报告结论基于历史价格信息和统计规律但原油市场等受各种即时性政策突发事件等响易出现统计规律之外的走势所以报告结论有可能无法正确预测市场发展报告阅读者需慎参考报告结论。参考文献：ttp://ww.ctc.o/Pressoo/Preseleaes/727415AQUIS,.,NDO.GEI,TeoleofiacialSpeclationinriigtePriceofrde”origPape,Bakofaada,201.Aleric,NicoleM.&Iri,ScottH.&Garcia,Pilip,209."TePriceIpactofIdexFudsinoodityFtresMarets:EideceromteTCslyaeradereportigSte,"2009oerece,pril2021,209,St.oi,Misori285243,NC134onereceondoodityPriceali,Forecast,adMaretRiskMaaeet.Bretti,elso,adBaattinBukahi.2009.IsSpeclationDetabilizi?oringPape,U.S.oodityFtresradigoisio,asinto,Bretti,.,Büükai,B.,&rri,J.(206).peclatr,prices,adaretolatilit.JoralofFiacialadQatitatieAali,51(5),155–57.Bukahi,Baatti,adJereyH.Harri.2009.TeoleofSpeclatorsinterdeOilFtresMarets.oringPape,U.S.oodityFtresradigoisio,asinto,D..Bcaa,.K.,Hode,.,Teis,J.,201.Wichaytheatralasprice:anattepttopredicttedirectionofatralaspotpriceoeetsigtraderpoitio.EegyEcooics23,29–29.Bükahi,B.,&rri,J..(201).opeclatorsdrecrdeoiltresprices?TeEegyJoral,32(2,167–02elsoBretti，Daideife(2014),oodityidextradigadedingcot,oralofFiac