CTA金点子系列之二：基于日内高频博弈信息的商品CTA策略

内容目录一、CTA截面策略的新方法 4二、商品期货市场高频数据的特征 4三、高频信息的因子挖掘 5日内特征的构建与策略原理 5因子测试方法 5买入意愿因子 6流动性溢价因子 7大单影响力因子 7价格拐点因子 8日内动量反转因子 9因子合成与因子衰减 9四、商品截面稳健策略构建 11策略测试 11策略构建与策略表现 13五、总结 15风险提示 15图表目录图表1：交易规则区别梳理 4图表2：三个维度五个核心因子 5图表3：买入意愿因子IC测试 6图表4：买入意愿因子分位数组合净值 7图表5：买入意愿因子分位数组合年化收益率 7图表6：流动性溢价因子IC 7图表7：流动性溢价因子分位数组合净值 7图表8：流动性溢价因子分位数组合年化收益率 7图表9：大单影响力因子IC 8图表10：大单影响力因子分位数组合净值 8图表11：大单影响力因子分位数组合年化收益率 8图表12：价格拐点因子IC 8图表13：价格拐点因子分位数组合净值 9图表14：价格拐点因子分位数组合年化收益率 9图表15：日内动量反转因子IC测试 9图表16：日内动量反转因子分位数组合净值 9图表17：日内动量反转因子分位数组合年化收益率 9图表18：各因子sperman相关系数 10图表19：各因子多空分位数组合净值曲线 10图表20：合成因子IC测试（日频） 10图表21：合成因子分位数组合净值 10图表22：合成因子分位数组合年化收益率 10图表23：合成因子多空收益净值 11图表24：细分因子与合成因子IC衰减 11图表25：策略回测条件设置 11图表26：不同持仓比例下的策略指标 12图表27：不同手续费下持仓50策略指标 12图表28：每一期50持仓下各换手缓冲比率的策略表现指标 12图表29：25缓换手冲下策略的收益表现 13图表30：策略回测净值曲线 13图表31：隔日开盘价成交策略指标 14图表32：策略指标 14图表33：策略的年度收益与市场等权组合年度收益 14一、CTA截面策略的新方法CTA202120222023CTACTA二、商品期货市场高频数据的特征交易所品种交易所品种夜盘交易时间日盘交易时间集合竞价申报（可报撤单）夜盘交易时间集合竞价撮合撤单)连续竞价夜盘未成交申报单可取消不可进行任何操作连续竞价白糖、棉花、棉郑州商品交易所纱、甲醇、PTA力煤、玻璃、菜籽油、菜粕、短纤、20:55-20:5920:59-21:0021:00-23:008:55-8:598:59-9:009:00-10:1510:30-11:3013:30-15:00纯碱棕榈油、焦炭、焦煤、铁矿石、线型低密度聚乙烯、聚大连商品交易所米淀粉、豆粕、豆20:55-20:5920:59-21:0021:00-23:008:55-8:598:59-9:009:00-10:1510:30-11:3013:30-15:00油、豆一、豆二、粳米、苯乙烯、液化石油气

500（21:00:01：500ms，21:00:020ms2023526的品种（夜盘品种5（8:559:00）增加集合竞价环节，其中8:558:59；8:599:00，夜盘未成交申报单自动参8:558:59交易所品种夜盘交易时间日盘交易时间集合竞价申报（可报撤单）夜盘交易时间集合竞价撮合撤单)连续竞价夜盘未成交申报单可取消不可进行任何操作连续竞价上海期货交易所黄金、白银镍、锡、不锈钢天然橡胶、螺纹钢、热轧卷板、燃料油、石油沥青、纸浆20:55-20:5920:59-21:0021:00-2:3021:00-1:0021:00-23:00上海国际能源交易中心原油、国际铜20油20:55-20:5920:59-21:0021:00-2:3021:00-1:0021:00-23:00来源：郑州商品交易所，大连商品交易所，上海期货交易所，上海期货交易所，上海国际能源交易中心，国金证券研究所三、高频信息的因子挖掘日内特征的构建与策略原理图表2：三个维度五个核心因子来源：国金证券研究所商品市场的多空便利为策略构建带来了更多的可能性，截面策略目标下构建的因子本身对单品种行情涨跌可能没有指向性，但是我们希望交易信息更优的品种能够获取相对收益，当持仓足够分散，相对收益明显，截面策略或能获取持续稳定的alpha收益。因子测试方法ICICRank𝑋𝑡,𝑚表示因子取值，𝑟𝑡+1,𝑚表示下一期股票的收益率。IC的绝对值越高，因子的下期收益率的预测能力越强。𝑅𝑎𝑛𝑘𝐼𝐶𝑡=𝑐𝑜𝑟𝑟(𝑅𝑎𝑛𝑘(𝑋𝑡,𝑚),𝑅𝑎𝑛𝑘(𝑟𝑡+1,𝑚))对于分位数组合测试，我们按照因子值从高到低，将商品分为5组，分别等权构建Top组BottomTopBottom（L-S201811日至2023年5月31日。close𝑜𝑙𝑑,𝑡𝐴𝑑𝑗𝑖=𝐴𝑑𝑗𝑖−1∗close𝑛𝑒𝑤,𝑡close𝑛𝑒𝑤,𝑡+1∗𝐴𝑑𝑗𝑖𝑅𝑡+1=close

𝑜𝑙𝑑,𝑡

−1∗𝐴𝑑𝑗𝑖−1close𝑛𝑒𝑤,𝑡+1= −1close𝑛𝑒𝑤,𝑡其中，𝐴𝑑𝑗表示复权因子，close代表期货收盘价，t𝑅𝑡+1代表由期货201011年，以上市日期为基准日期。买入意愿因子𝑏𝑢𝑦_𝑠𝑒𝑙𝑙=

count𝑏𝑢𝑦>𝑠𝑒𝑙𝑙𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑎𝑙𝑙其中𝑏𝑢𝑦_𝑠𝑒𝑙𝑙为买入意愿因子，count𝑏𝑢𝑦>𝑠𝑒𝑙𝑙是一个交易日内快照瞬间买一大于卖一的总快照数量，𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡𝑎𝑙𝑙tICBottom组合优势明显，多空收益显著强于市场组合。图表3：买入意愿因子IC测试平均值 标准差 最小值 最大值 IC_IR t统计

平均覆盖商品数

排序方向买入意愿1.32买入意愿1.3216.96-50.6060.360.082.8150降序来源：CTP，Wind，国金证券研究所图表4：买入意愿因子分位数组合净值 图表5：买入意愿因子分位数组合年化收益率2.521.510.5202304122022121220220812202204182021121520210816202104202020121820200820202004232019122320190823201904292018122620180828201805072018010202023041220221212202208122022041820211215202108162021042020201218202008202020042320191223201908232019042920181226201808282018050720180102

11.96%

6.88%

-0.11%

3.33%

-1.33%

4.23%

12.25% TOP 1 2 3 BOTTOM 全市场商品等权买入来源：CTP，Wind，国金证券研究所 来源：CTP，Wind，国金证券研究所流动性溢价因子𝑓𝑢𝑡𝑢𝑟𝑒

𝑛=1∑

, 𝑛=1,2,3…𝑖𝑙𝑙𝑖𝑞

n

𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒𝑖图表6：流动性溢价因子

其中，𝑓𝑢𝑡𝑢𝑟𝑒_𝑖𝑙𝑙𝑖𝑞i𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒𝑖in1。ICtBottom平均值 标准差 最小值 最大值 IC_IR t统计量 平均覆盖商品数 排序方向流动性溢价流动性溢价1.3818.03-58.2060.120.082.7740升序来源：CTP，Wind，国金证券研究所图表7：流动性溢价因子分位数组合净值 图表8：流动性溢价因子分位数组合年化收益率210

2023041220221212202208122022041820211215202108162021042020201218202008202020042320191223201908232019042920181226201808282018050720180102TOP 1 2 3 BOTTOM 全市场商品等权买入2023041220221212202208122022041820211215202108162021042020201218202008202020042320191223201908232019042920181226201808282018050720180102

12.00%9.55%8.19%9.55%8.19%5.41%5.44%4.15%2.40%8.00%6.00%4.00%2.00%0.00%-2.00%-4.00%

-1.57% 来源：CTP，Wind，国金证券研究所 来源：CTP，Wind，国金证券研究所大单影响力因子大资金对市场有更大的影响力，其强大的资源也会使其有更强的信息收集和分析能力，大590100𝑛1图表9：大单影响力因子

=n∑𝑖=1其中90100IC2.5，tTOPBottom平均值标准差最小值最大值IC_IRt统计量平均覆盖商品数排序方向大单影响力2.5020.36-71.6668.210.124.4349降序来源：CTP，Wind，国金证券研究所图表10：大单影响力因子分位数组合净值 图表11：大单影响力因子分位数组合年化收益率2.5

20.00%

17.51%210

2023041220221212202208122022041820211215202108162021042020201218202008202020042320191223201908232019042920181226201808282018050720180102TOP 1 2 3 BOTTOM 全市场商品等权买入2023041220221212202208122022041820211215202108162021042020201218202008202020042320191223201908232019042920181226201808282018050720180102

15.00%11.72%5.70% 11.72%5.70% 5.60%3.01%4.23%5.00%0.00%-5.00%-10.00%

-5.68%来源：CTP，Wind，国金证券研究所 来源：CTP，Wind，国金证券研究所价格拐点因子∑𝑡−1𝑖𝑛𝑓𝑙𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑡=−

𝑡−55图表12：价格拐点因子

其中，𝑖𝑛𝑓𝑙𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛_𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡代表价格拐点因子，𝑖𝑛𝑓𝑙𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑡为t交易日的拐点数。t1Bottom平均值标准差最小值最大值IC_IRt统计量平均覆盖商品数排序方向价格拐点1.7518.76-57.3762.980.093.3748升序来源：CTP，Wind，国金证券研究所2.516.00%14.00%212.00%10.69%10.51%10.00%图表13：价格拐点因子分位2.516.00%14.00%212.00%10.69%10.51%10.00%

13.52%10

2023041220221212202208122022041820211215202108162021042020201218202008202020042320191223201908232019042920181226201808282018050720180102TOP 1 2 3 BOTTOM 全市场商品等权买入2023041220221212202208122022041820211215202108162021042020201218202008202020042320191223201908232019042920181226201808282018050720180102

8.00%4.21%1.49%4.21%1.49%1.12%4.00%2.00%0.00%-2.00%-4.00%-6.00%

-3.43% 来源：CTP，Wind，国金证券研究所 源：CTP，Wind，国金证券研究所日内动量反转因子𝑒𝑥𝑡𝑟𝑒𝑚𝑎𝑓𝑖𝑟𝑠𝑡−𝑒𝑥𝑡𝑟𝑒𝑚𝑎𝑏𝑒ℎ𝑖𝑛𝑑𝑖𝑛𝑡𝑟𝑎𝑑𝑎𝑦_𝑚𝑜𝑚𝑒𝑛𝑡𝑢𝑚=

𝑒𝑥𝑡𝑟𝑒𝑚𝑎𝑓𝑖𝑟𝑠𝑡表示当个交易日内第一个出现的极值点，𝑒𝑥𝑡𝑟𝑒𝑚𝑎𝑏𝑒ℎ𝑖𝑛𝑑表示当个交易日那日内出现的第二个极值点。当行情上IC3.3，tTop图表15：日内动量反转因子IC测试平均值 标准差 最小值 最大值 IC_IR t统计

平均覆盖商品数

排序方向日内动量3.30日内动量3.3024.21-59.4071.430.144.9350升序来源：CTP，Wind，国金证券研究所图表16：日内动量反转因子分位数组合净值 图表17：日内动量反转因子分位数组合年化收益率210

2023041220221212202208122022041820211215202108162021042020201218202008202020042320191223201908232019042920181226201808282018050720180102TOP 1 2 3 BOTTOM 全市场商品等权买入2023041220221212202208122022041820211215202108162021042020201218202008202020042320191223201908232019042920181226201808282018050720180102

20.00%17.10%14.63%17.10%14.63%9.80%5.36%4.23%-2.06%10.00%5.00%0.00%-5.00%-10.00%

-7.31% 来源：CTP，Wind，国金证券研究所 来源：CTP，Wind，国金证券研究所因子合成与因子衰减此前几节构建的因子的分位数组合单调性整体良好，多头曲线可能波动较大，但是因子的0.45图表18：各因子sperman相关系数买入速度价格拐点流动性溢价买入意愿大单影响力日内动量反转1.000.030.000.080.45价格拐点0.031.000.100.020.02流动性溢价0.000.101.000.100.00买入意愿0.080.020.101.000.04大单影响力0.450.020.000.041.00来源：CTP，Wind，国金证券研究所图表19：各因子多空分位数组合净值曲线21日内动量反转 价格拐点 流动性溢价 买入意愿 大单影响力来源：CTP，Wind，国金证券研究所我们直接对因子进行等权合成因子合成后效果有明显提升合成因子IC值3.856.84，24.48，11.40，净值线增长平稳。图表20：合成因子IC测试（日频）平均值标准差最小值最大值IC_IRt统计量平均覆盖商品数排序方向合成因子3.8520.38-66.6562.570.196.8440降序来源：CTP，Wind，国金证券研究所图表21：合成因子分位数组合净值 图表22：合成因子分位数组合年化收益率32.521.510.500 TOP 1 2 3 BOTTOM 全市场商品等权买入

0 来源：CTP，Wind，国金证券研究所 来源：CTP，Wind，国金证券研究所图表23：合成因子多空收益净值3210.500来源：CTP，Wind，国金证券研究所IC值和显著性都衰减较快，合成因子的因子衰减也较快。图表24：细分因子与合成因子IC衰减12123456789104.00%3.00%2.00%1.00%0.00%-1.00%-2.00%日内动量反转 价格拐点 流动性溢买入意愿 大单影响力 合成因子来源：CTP，Wind，国金证券研究所四、商品截面稳健策略构建策略测试4010100，1：1总体持仓风险小。图表25：策略回测条件设置指标 设置回测期限 2018.1.1-2023.5.31回测价格 主力合约后复权价格换手率控制 0-50手续费 单边万3来源：国金证券研究所随着持仓的分散化提高，CTA截面稳健策略最高持有全部市场品种的多空组合，策略的夏90100始逐步凸显。图表26：不同持仓比例下的策略指标等权持有持仓5持仓10持仓15持仓20持仓25持仓30持仓35持仓40持仓45持仓市场组合年化收益率0.170.331.351.232.253.811.674.575.275.794.99波动率22.3417.0414.6312.9111.8410.8010.049.448.868.0712.08最大回撤44.3432.6927.6528.2024.7020.6219.6517.8717.9716.5018.53夏普比率0.010.020.090.090.190.350.160.480.590.710.41卡玛比率0.000.010.050.040.090.180.090.260.290.350.27日均双边换手率17716515614413512711810810091-来源：CTP，Wind，国金证券研究所图表27：不同手续费下持仓50策略指标手续费零手续费万二手续费万三手续费万四手续费万六手续费万八手续费千一年化收益率19.5110.365.791.22-7.93-17.07-26.22波动率8.138.098.078.058.017.977.93最大回撤7.6413.4416.5019.4939.6960.4875.28夏普比率2.401.280.710.15-0.99-2.15-3.31卡玛比率2.550.770.350.06-0.20-0.28-0.35换手率91919191919191来源：CTP，Wind，国金证券研究所

从结果可以看出换手缓冲设置在35之后对策略的夏普和卡玛比率影响开始比较大，综合收益率与回撤考虑，我们选择25缓冲标准。图表28：每一期50持仓下各换手缓冲比率的策略表现指标换手缓冲051015202530354045年化收益率5.796.885.545.927.137.847.405.805.562.36波动率8.077.987.707.537.177.216.966.426.376.10最大回撤16.5014.4410.1410.257.197.937.778.286.4810.90夏普比率0.710.860.720.780.991.081.060.900.870.38卡玛比率0.350.480.550.580.990.990.950.700.860.22日均双边换手率9182706152433224169来源：CTP，Wind，国金证券研究所

执行换手缓冲后，策略收益与夏普均有较好提升。图表29：25缓换手冲下策略的收益表现30.00%20.00%10.00%0.00%-10.00%-20.00%-30.00%-40.00%-50.00%年化收益率 换手控制后年收率来源：CTP，Wind，国金证券研究所策略构建与策略表现5050100