目前国内最主流的量化对冲策略包括阿尔法策略、套利、量化CTA三种
程序化交易监管加强风口浪尖上的量化对冲, 是非程序化交易 一度在牛市行情中被忽视的量化对冲策略和程序化交易被推到了舆论中心。 证监会7月31日公告称，程序化
　　是非程序化易
　　一度在牛市行情中被忽视的量化对冲策略和程序化易被推到了舆论中心。
　　证监会7月31日公告称，程序化交易具有频繁申报等特征，产生助涨助跌作用，特别是在近期股市大幅波动期间对市场的影响更为明显。为此，证监会相关派出机构、沪深交易所正在对部分具有程序化交易特征的机构和个人进行核查，了解其账户实名制情况、资金来源和交易策略，分析其对市场波动的影响，并将根据核查情况有针对性地完善规则，加强监管。同时，沪深交易所根据《交易规则》，对频繁申报或频繁撤销申报，涉嫌影响证券交易价格或其他投资者投资决定的账户采取了限制交易措施。
　　而在随后两日公布的限制交易账户名单中，知名私募盈峰资本管理有限公司、上海新方程股权投资管理有限公司、盈融达投资（北京）有限公司、深圳市融通资本财富管理有限公司等，以及提供通道的中国对外经济贸易信托、兴业国际信托、中融国际信托等28家机构及个人在列。
　　8月1日，盈融达投资发出《关于两只产品暂停交易的情况说明》，对两只产品当时采用的策略及交易情况做出四点解释，其中最核心的部分在于：被点名的外贸盈融达1期及中融信托盈融达1期采用的是沪深300期现套利模型，前者7000万，后者5000万，是盈融达产品中规模较小的两只。在日至日的操作过程中，7月8日当天因大部分股票停牌或处于跌停状态，产品出现反复撤单现象，主观上没有恶意操纵市场的想法，而是在极端行情下，交易算法因跌停板难以卖出而采用的机械行为。他们同时强调，几乎全部撤单都发生在跌停板上，不会对当时的股票产生价格波动影响。而每只股票上同时进行的下单撤单的量占当时盘口的量比例都非常小。同时，他们提到，盈融达旗下量化对冲的规模目前已达110亿，采用多策略模型，其中最核心的是阿尔法套利和期限套利模型。
　　此外，盈峰资本和上海新方程也陆续发布公告，虽未对产品的策略和交易情况作出详尽说明，但均表示正积极配合监管部门对上述证券账户的交易策略和交易情况进行调查核实。
　　“在非跌停的下跌行情中，反复报撤单会造成杀跌的现象，但在跌停的情况下，反复撤单的意义不大。不过，现在市场上做程序化交易的机构越来越多，假如在极端的下跌行情下，相同策略的程序化交易都出现不断挂撤单，对市场的影响也不容小觑。”格上理财研究中心研究员刘豫说。
　　“单就盈融达的公告内容而言，跌停情况下反复报撤单对市场影响的确不大，但真实情况如何还需要最后核实公布结论。”北京一位量化对冲一线从业人员告诉记者。他解释道，程序化交易一般是指根据一定的交易模型生成买卖信号，并由计算机自动执行交易指令的过程，包括算法交易、量化交易、高频交易等多种交易形式。从已经公告的内容来看，限制的实际是高频的报撤单等交易行为，以减少对市场的助涨助跌作用，而不是量化对冲策略本身。另外，国内已有学者注意到，程序化交易也许并不适合所有的市场行情，在行情巨幅变化时，使用中的程序化交易策略将可能变得不再适合，而且在大行情到来时，用程序化交易系统所下的委托也可能无法成交。
　　他还提到，国际上的高频交易可以做到毫秒级别，同时日内进出若干来回，但国内股票市场受限于交易规则和交易技术的发展，目前还做不到这个程度。
　　调整势在必行
　　“这次公布的是偏高频交易的产品，投资策略主要集中在期现套利。”刘豫说。
　　她提到，目前国内最主流的量化对冲策略包括阿尔法策略、套利、量化CTA三种，大类下又有若干分支。阿尔法策略是当前规模最大的策略，套利其次，在交易方面可以使用人机结合或全自动化交易等方式。“盈融达的套利策略完全实现了程序化，但有的私募在做这两种策略时采用的是人机结合。例如阿尔法策略，有的股票换仓以月为单位来换仓，以人工交易为主。相比之下，套利和CTA策略更容易被近似于高频交易，但可能因为CTA策略的成交主要在股指期货端，所以不在这次名单限制中。”她说。
　　北京另一位量化对冲私募的总经理告诉记者，目前国内量化CTA主要可分为两种：第一种是基于CTP（综合交易平台）的趋势程序化，另一种是基于盘口数据报单的程序化交易。在后者的交易过程中，程序可能会通过不断报撤单来测试对手盘的量，测试盘口的深度，俗称“试盘”。这种程序化方式基本就是高频交易，也是7月31日中金所调整改费率中重点针对的对象。“中金所技术部当时找我们调研过。”他说。
　　上述上海某量化对冲私募的总经理分析认为，监管层的出发点可能是从交易行为上考虑的，而非策略本身。换句话说，高频交易行为才是监测的核心，这从31日下午中金所发布的实施差异化收费、强化异常交易监管的措施中可以看出一些迹象。
　　“交易手续费由原来的万分之零点二五下调至万分之零点二三，同时增加申报费，实际是限制报撤单的次数，低频的正常交易不受限制甚至受到鼓励。同时，明确将‘单个合约每日报撤单行为超过400次、每日自成交行为超过5次’认定为‘异常交易行为’，这是一个结果而非一个过程，实际给所有从事量化对冲交易的机构和个人划出了一条界限，只要在界限以内的交易都被允许。所以今后量化对冲机构一定会根据这个标准来调整自己的策略、模型、参数等，合规地做，而非一竿子打死。”他说。
　　他还透露，已有期货公司向中金所确认，此次措施中的计费和异常交易行为都是针对“主动”交易，“被动”交易的都不包括在内，因FOK（立即全部成交否则自动撤销指令）、FAK（立即成交剩余指令自动撤销指令）指令产生的撤单都是“被动”撤单，不计收申报费，不认定异常交易行为。
　　“现在这个时点，应该没有量化对冲策略能够完全置身事外，机构对于监管层非常重视的细节要尽力规避，调整自己的参数、模型等，减少在当前环境下对市场的助涨助跌作用。未来量化对冲行业的发展可能还取决于市场情况及监管层的态度，如果市场一直波动较大，不排除监管层还会进一步出台限制部分类型交易的临时性措施。”某第三方财富管理从业人员说。
　　需要不断探索
　　“我们也躺枪了。”7月31日中午，交易所公布了相关暂停账户名单后，一位证券信托经理感慨道。实际上，在业内人士看来，如其他“阳光私募”产品一样，上述被查的信托账户只是私募基金的“通道”，并不直接参与相关产品的投资。
　　实际上，在“躺枪”的同时，日渐升温的信托公司量化对冲业务亦“浮出水面”。记者了解到，近年来，特别是近期市场持续大跌之后，量化对冲策略在国内兴起，作为私募基金传统上最为重要的“通道”，信托公司对这一业务的兴趣亦大大提升。近日，多家信托公司人士就透露，“股灾”之后，具有稳定盈利的量化对冲产品颇受投资者青睐，在公司拓展资本市场业务的背景下，亦开始准备发力量化对冲业务。
　　不过，从事量化对冲必然涉及到股指期货，但根据银监会的相关规定，股指期货属于需要审批的创新业务。截至2014年底，只有华润信托、华宝信托、外贸信托、兴业信托、平安信托、中融信托、中信信托、长安信托等8家信托公司获准进入股指期货市场。
　　某央企系信托公司研究部总经理对中国证券报记者说：“申请股指期货业务标准严格，对于不少信托公司来说，耗时费力，所以短期内很难申请下来。”事实上，按照最新颁布的《中国银监会信托公司行政许可事项实施办法》，信托公司申请股指期货等衍生品交易业务资格，必须满足的条件就包括具有接受相关期货交易技能专门培训半年以上、通过期货从业资格考试、从事相关期货交易1年以上的交易人员至少2名，相关风险分析和管理人员至少1名，熟悉套期会计操作程序和制度规范的人员至少1名，以上人员相互不得兼任，且无不良记录；期货交易业务主管人员应当具备2年以上直接参与期货交易活动或风险管理的经验，且无不良记录。
　　除此之外，按照银监会于2016年6月施行的《信托公司参与股指期货交易业务指引》，对卖出买入头寸的限制，控制了信托公司做空的规模，防范场剧烈波动；同时也限制了信托公司的对冲规模，无法仅依靠套保来完全规避系统性风险。信托公司集合信托业务可以套期保值和套利为目的参与股指期货交易。信托公司单一信托业务可以套期保值、套利和投机为目的而开展股指期货交易。信托公司申请以投机为目的开展股指期货交易，要满足开展套期保值或套利业务一年以上的要求。
　　显然，信托公司参与量化对冲业务将受到资格申请，规模、功能限制等制约因素。不过，一向以业务灵活著称的信托公司，正在试图“借道”发行，其中信托公司备案私募基金管理人、成立信托专业子公司被视为可供选择的路径。
　　“信托发力量化对冲业务只是各类金融机构布局这块业务的一个缩影。当然，不管是程序化交易，还是量化对冲行业，在国外可能已经发展多年，但对于A股来说都是历史不长的新鲜事物，也因此更需要从业者的不断探索。”上述第三方财富管理人士说。
　　据格上理财统计，阳光私募量化对冲基金目前管理总资产规模超过1000亿，占行业总管理规模约8.3%。其中，采用阿尔法和套利策略的阳光私募公司近100家，公开运行产品总数约950只，总资产规模900多亿。
人力资源师
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【董可人的回答(79票)】:本篇偏学术。因为我自己做高频，所以首先提两本相关的学术著作。一本是2011年的论文集 ，收录了一系列关于盘口和高频数据建模的论文。另一本是2013年的 ，包含一些策略研究和机器学习方面的应用。这两本一定程度上可以反应学界目前对这个领域的研究现状。接下来提几个重量级的学者，他们发表的相关论文都很有影响力，值得一读。 在策略执行（execution），交易成本（trisection cost）以及Portfolio方面都有一系列著名的论文。 近几年有好几篇关于Order Book建模的非常不错的文章。 本人是计算机系做机器学习的大牛，但是常年混迹于投资界（似乎参与某基金公司的策略研发），关于机器学习在交易方面的应用看他写的会比较有帮助。说这个方面业界远远领先于学界，我认为不能简单地下结论。首先业界的热门方向肯定会得到学界的关注，如果真的有重要的发现，在学界上是会有反应的。但是为什么给大家在交易这个领域感觉没有什么重量级的学术著作？我个人的理解是，主要是学界和业界的关注点非常不同。本身金融交易就不是一个纯理工的学科，它也包含很多人文方面的特性，比如行为金融学一脉，所以具体的应用上有时候很难涉及特别学术的东西。业界做的东西很多时候在学界看来是非常简单的，有相当多属于工程方面的优化，这些东西做出来非常有效果，但是写成论文就不那么好看。另外一个问题是，学界的确相当缺乏第一手资料。尤其是近几年高频交易开始火热以后，高精度的交易数据很难求。交易所和一些数据公司都是用来高价出售的，做学术的人往往买不起太好的数据。即使通过一些途径得到一些数据，学界的人因为远离生产一线，经常会发生对数据的理解偏差。举一个例子，去年有人写了一篇 ，用一种随机过程的模型来说明近年因为自动化交易的增加，导致市场中在微观尺度上出现一种连锁反应的现象（即一个交易事件可能会引发多个后续的交易事件）。模型做的很漂亮，数据分析也很充分，看起来很不错。但是紧跟着就有人写了一篇唱反调的，详细的分析了交易数据源里可能存在的问题，比如说交易所在发出市场数据的时候可能会做一个打包处理，使得一个短时间内相邻几条交易的时间戳看起来是一样的，这样显然导致对时间的分析是有很大误差的。对这种细微的问题，如果没有一线生产的相关经验和深入理解，很容易带来研究方向上的误导。不过当今时代最重要的特征是，世界变化太快。优秀的学者越来越多的有机会接触实际生产，所以如果单纯认为他们很“傻”是很危险的。刚才提到的就对机器学习在这方面的应用有过精彩的论述（）：Machine learning provides no easy paths to profitability or improved execution, but does provide a powerful and principled framework for trading optimization via historical data.We are not believers in the use of machine learning as a black box, nor the discovery of “surprising” strategies via its application. In each of the case studies, the result of learnings made broad economic and market sense in light of the trading problem considered. However, the numerical optimization of these qualitatitve strategies is where the real power lies.人家显然很明白，机器学习这一套的核心价值不是用来做什么预测和盈利策略（所谓的寻找alpha），而是优化。这种认识显然比很多业界人士还要透彻的多。（注：本人不提供电子版下载服务，有需要者请自助。）【知乎用户的回答(24票)】:这明显是一个业界远远领先学术界的领域，没什么人会把最新的研究结果发paper。【知乎用户的回答(11票)】:列几本书，无关乎十年内，无关乎最重要Quantitative Trading: how to build your own algorithmic trading businessThe evaluation and optimization of trading strateiesHigh Frequency Trading，by Irene AldridgeInside the blackbox, a simple guide to quantitative and high-frequency trading----------------------Paul Wilmott on quantitative financeOptions,Futures and other derivatives---------------------------money mavericks: confessions of a hedge fund manager【李腾的回答(9票)】:量化股票组合投资的经典，2000年出版的，超过10年了，但应该还是经典：APM, Active Portfolio Management, Grinold & Kahn. 【何波的回答(4票)】:市场微观结构，期权期货及其他衍生品【joelee的回答(2票)】:并没有很系统的看过这方面的书。但可以推荐一本入门书：《交易系统与方法》。里面杂七杂八，什么都有，什么都介绍一点。算是抛砖引玉。【吴天放的回答(2票)】:Expected Returns: An Investor's Guide to Harvesting Market RewardsBy Antti IlmanenCliff Asness 写的前言哦:)【知乎用户的回答(2票)】:不得不提Robert almgren 和 Neil Chriss 合作的那篇论文 - optimal execution of portfolio transaction附上连接【眭以宁的回答(1票)】:量化投资不得不提到market neutral strategy，而pairs trading是market neutral strategy中重要的一种。Pairs trading—quantitative methods and analysis.一书介绍了两类重要的pairs trading，分别是statistical arbitrage和risk arbitrage。应该可以算是比较有影响力的书吧。@李腾 提到的APM也自然是经典无疑。【朱宏宇的回答(1票)】:《交易策略评估与最佳化》这本书告诉你怎么样不会在交易市场挂了，而不是教你怎么赚钱【游文的回答(1票)】:有一个文献集 叫 Market Microstructure 我觉得还不错【蒋忻忧的回答(0票)】:宽客：华尔街顶级数量金融大师的另类人生 介绍了宽客大佬们起家的过程以及他们专注的方向，可以对目前的一些量化投资领域有一个系统的了解。
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馆藏&57892
TA的推荐TA的最新馆藏重磅干货：全球商品期货量化交易策略
作者：中信建投策略
　　商品品种繁多，可以通过多品种投资有效降低回撤。商品期货市场与股票市场有着相对较低的相关性，因此经常被作为分散投资、降低风险的良好标的。 海外有相当多的对冲基金同时投资于、股票、外汇等市场，而国内的基金公司也开始逐步关注商品期货市场。本篇报告介绍了海外部分主要投资于商品期货的量化对冲基金， 同时对国内商品期货市场上的量化基金做了概述。
　　全球商品期货量化对冲基金及产品介绍商品期货交易源远流长，分布广泛。商品期货品种繁多，因此可以通过多品种投资有效降低回撤。另一方面，商品期货市场与股票市场有着相对较低的相关性，因此经常被作为分散投资、降低风险的良好标的。海外有相当多的对冲基金同时投资于大宗商品、股票、外汇等市场，而国内的基金公司也开始逐步关注商品期货市场。这篇报告介绍了海外部分主要投资于商品期货的量化对冲基金，同时对国内商品期货市场上的量化基金做了概述。
　　常见商品期货交易策略除套期保值之外，以博取收益为目的的常见商品期货交易策略包括套利策略、短线投机策略和中长线趋势策略。套利策略我们主要介绍跨期套利、跨市场套利和跨品种套利。在这一部分，我们对可供套利的期货市场和期货品种均做了介绍。短线投机策略与中长线趋势策略部分，我们主要对海内外部分经典交易策略做了介绍，为新策略的研究设计做铺垫和准备。
　　商品期货中长线策略建模及实证商品期货的中长线策略在海外对冲基金中非常常见。一方面中长线策略与短线策略的相关性较低，可用以分散投资、降低风险；另一方面中长线策略对交易系统的要求相对较低。在这一部分，我们选择上面提到的几个中长线策略做实证研究，并将我们前期报告提出的 LLT低延时趋势线用于商品期货的趋势判别。研究发现，通过多个品种分散投资，确实能有效降低回撤，分散投资风险。
　　一、全球商品期货量化对冲基金及产品介绍
　　我们前期发表了二十余篇关于的交易策略报告(详见另类交易策略系列)。由于期货交易具有杠杆,风险和收益同时被放大,因此有些策略为了避免较大回撤而引入止损机制。但由于证券市场的厚尾效应,止损机制同时会使交易者错失部分盈利机会。
　　相比较而言,商品期货在这方面有更灵活的处理方式。商品期货有多个品种(国内截止至今天共有 46 个品种),且各个品种之间相关性相对较弱。因此投资者可以选取若干个品种同时进行交易,通过分散投资有效降低回撤,也就避免了止损机制的引入。
　　(一)商品期货量化对冲基金概述
　　近年来,商品期货已经获得越来越多量化投资者的关注。投资于商品期货,一是对抗通货膨胀的一种方式,二是可以减弱投资组合的风险,因为商品期货与其他类型的资产的相关性一般较低。
　　那么,商品期货市场本身主要有哪些风险呢?第一是通货膨胀:许多国家现在仍实行低利率以及较大的财政赤字。负的实际利率很可能导致商品市场的通货膨胀。第二是政治风险:例如贸易禁令、战争、恐怖袭击等。1973 年的禁运,导致了能源价格出现了急剧上涨。第三是极端的气候:例如霜冻、飓风、海啸等。当这些灾难性的的气候出现时,许多商品期货的价格会出现猛涨。
　　商品期货的量化策略,按持仓时间分类有短线和中长线之分。根据海外多个商品期货市场的测算结果,短线策略经常有更低的回撤,尤其是在一些极端情况之下 (例如
年的金融危机),而中长线策略则容易产生更好的收益。因此,同时使用短线和中长线策略可以同时平衡收益与风险。
　　(二)海外商品期货量化对冲基金及产品介绍
　　1、Global-Macro-Universal
　　Global-Macro-Universal是vonPreussen-Hohenberg Management AG 公司旗下的产品。该公司于 1988 年在德国苏黎世成立,活跃于全球的大宗商品和外汇交易市场。
　　Global-Macro-Universal主要投资于全球的大宗商品,同时也投资于外汇和股指:大宗商品(包括金属、能源等)占60%,外汇占 30%,股指占 10%。该产品在量化的基础上采用多策略组合,24 小时挖掘全球市场的短线、中线、长线投资机会。该产品自 1988 年成立,至今持续保持盈利,累积收益达23465.63%,年化约 22%, 最大回撤-11.23%。Global-Macro-Universal的净值曲线如图 1 所示。
　　2、Emil van Essen Spread Trading Program
　　Emil van EssenSpread Trading Program 是芝加哥Emil van Essen 公司旗下的产品。该公司专注于衍生品交易,于2008 年 8 月注册为 CTA 和CPO,并在 2011 年 3 月成为NFA 会员。Emil van Essen Spread Trading Program 主要通过跨期套利和相对价值交易来获取阿尔法,交易品种主要包括、、天然气、、、、银、活牛、瘦肉猪、、和咖啡。该产品收益率与多个基准,包括 CTA、商品指数、股票指数都很低的相关性。该产品于 2006 年 12 月成立,直至现在仍是公司的旗舰产品。成立至今累积收益达 306.43%,最大回撤-36.21%。Emil van Essen Spread Trading Program 的净值曲线如图 2 所示。
　　3、CommodityLong-Short Program
　　Commodity Long-Short Program 是 Red Rock Capital 公司旗下的产品。Red Rock Capital 是芝加哥一家屡获殊荣的大宗商品投资管理公司,在量化和系统化的投资管理上的卓越表现获得了无数次认可。该公司于 2003 年9 月成立,至今已接近 12 周年,仍在资本市场上快速成长。
　　Commodity Long-Short Program 采用一种独特的量化模式识别技术,捕捉商品期货价格在短线或长线上的方向性突破。这些模式是无法使用肉眼观察的。该策略既可以追踪趋势,又可以判断反转。交易中平均持仓时间为 9 个交易日。最重要的是,该产品与Newedge Trend CTA Index(实时追踪CTA 每日平均绩效的指数)具有低至 0.14 的相关系数。该产品于2013 年 9 月成立,直今不到2 年,累积收益达 65.01%, 最大回撤-5.92%。Commodity Long-Short Program 的净值曲线如图 3 所示。
　　4、Deutsche Enhanced Commodity Strategy Fund
　　Deutsche EnhancedCommodity Strategy Fund 是Deutsche Asset & Wealth Management 公司的产品。Deutsche Asset & Wealth Management 公司是世界上历史最悠久,规模最大的金融机构之一――德意志银行集团的支柱,管理超过 1 万亿美元的资产,服务于40 个国家约 250 万客户。
　　Deutsche EnhancedCommodity Strategy Fund 是一个指数增强型基金,主要使用三个投资策略:相对值策略,趋势策略,滚动增强策略。相对值策略是该基金使用一个独有的量化计算方法来确定各个商品品种的权重。该基金在设定的事件触发时,才调整各个商品的权重,减少价值高估的商品权重,增加价值低估的商品权重。趋势策略主要用于整个商品市场。该基金通过一个私有的基于动量的量化公式来预测商品市场的方向。当发现商品普遍高估时,将调低所有商品品种的持仓。滚动增强策略主要用于处理不同月份之间的合约交割问题。
　　Deutsche EnhancedCommodity Strategy Fund 的净值曲线如图4 所示。
　　(三)国内商品期货量化对冲基金及产品介绍
　　1、铖功程序化
　　“铖功程序化”是广州银闰投资有限公司的商品期货量化基金产品。银闰投资成立于 2011 年,为国内金融类风险投资和期货投资的顾问公司,有多次大型投资策略发布会的经验、与国内多家知名和期货商建立长期合作的关系,在金融类项目开发有着成熟的经验。主要从事资产管理业务,期货基金、对冲基金的研发与销售。
　　“铖功程序化”以中低频交易为主,程序发出交易信号,人工判断之后进行下单。“铖功程序化”的净值曲线如图 5 所示。
　　2、黑天鹅二号
　　“黑天鹅二号”是济南百仕旺投资咨询有限公司的量化基金产品。百仕旺投资咨询有限公司专注于可持续,风险可控,高回报率的量化投资。公司管理的账户连续多年实现年化50%以上的收益率。公司管理的黑天鹅期货基金连续两年荣获朝阳永续举办的中国基金风云榜商品市场组第一名。“黑天鹅二号”成立于 2012 年 7月 16 日,主要操作品种为股指、、期货。“黑天鹅二号”的净值曲线如图 6 所示。
　　3、弘业顺元资产管理计划
　　“弘业顺元资产管理计划”是弘业期货股份有限公司自有投资研究团队针对期货、股票市场量身打造,通过本公司直接发行,商业银行进行资金托管,主要投资于期货、股票市场,面向特定多个客户进行资金募集的集合资产管理计划。
　　弘业期货股份有限公司是经中国证监会批准的大型期货公司,注册资本 6.8 亿元,净资产10 亿元。江苏省属国有企业集团、上市公司(,)(600128)、全国知名创业投资企业弘毅投资等是公司的主要股东。弘业期货是理事单位、江苏省期货业协会会长单位,是目前国内拥有营业部数量最多的期货公司之一,全国首批获准期货资产管理业务资格的期货公司之一。
　　“弘业顺元资产管理计划”把“奥卡姆剃刀原则”放在策略开发的第一位,力求交易策略的逻辑简明、稳定可靠,并通过多策略组合及市场分散化来尽可能减小市场无序波动的冲击以及资金进出市场的难度,把握市场给予的利润。
　　“弘业顺元资产管理计划”的测算及实盘业绩、与沪深 300 指数的相关性如图 7 所示。可以看到,该产品可以对股票市场起到很好的分散投资、减小风险的效果。不过由于该产品在商品期货方面的投资比例较小,我们这里不做重点介绍。
　　二、常见商品期货量化交易策略
　　(一)商品期货套利策略
　　套利策略一般包括期现套利、跨期套利、跨市场套利、跨品种套利等。
　　对于商品期货而言,期现套利必须交易大量的商品实物,这对大多数机构投资者而言并不合适。因此,我们仅介绍跨期套利、跨市场套利和跨品种套利。
　　1、跨期套利
　　跨期套利的思路一般如下:对某一品种主力合约和次主力合约的价差做统计(一般是厚尾分布),然后选取恰当的分位数设定阈值,则可进行反转套利。我们前期的报告《趋强避弱商品期货套利策略》中对其已有详细的研究,在此就不赘述了。
　　2、跨市场套利
　　跨市场套利即对同一期货品种在不同市场间进行套利。国内3个商品期货交易所并没有重复的品种,因此跨市场套利一般在国内和海外的期货交易所之间进行。对于同一种商品,交易所与原产地的距离会影响价格。
　　相对于其他套利方式,跨市场套利有着一些特有的风险。例如,套利的效果会受到汇率变动的影响,交易所制度的不同(如涨跌停板制度、交易时间等)也在一定程度上影响套利。
　　对于国内投资者而言,主要有以下几个海外市场可供套利:
　　(1)芝加哥期货交易所(CBOT)
　　芝加哥期货交易所成立于1848年,是一个著名的期货、交易所,2006年10 月17日与芝加哥商品交易所(CME)合并成芝加哥商品交易集团,成为全球最大的衍生品交易所。
　　芝加哥是美国最大的谷物集散地,而芝加哥期货交易所早期也已有(,)的交易,如大豆、玉米、小麦。经过漫长的发展,现在的交易系统已经非常稳定和成熟。因此,国内的大豆、玉米,的强麦,均可与其进行跨市场套利。
　　(2)伦敦金属交易所(LME)
　　伦敦金属交易所成立于1876年,是世界上最大的交易所。伦敦金属交易所采用国际会员资格制,绝大多数的交易来自于海外市场。交易所的交易品种有铜、、、等有色金属,可以与相应的金属期货进行跨市场套利。
　　(3)马来西亚衍生品交易所(BMD)
　　马来西亚衍生品交易所具有世界上最具流动性和运作最成功的毛棕榈油期货 (FCPO)合约。
　　日,马来西亚衍生品交易所已与芝加哥商商品交易所(CME)建立战略伙伴关系,以实现全球无障碍的衍生品流通。马来西亚衍生品交易所通过全球期货电子交易系统,使FCPO成为世界棕榈油价格的基准。
　　马来西亚衍生品交易所的毛棕榈油期货可与我国大商所的棕榈油期货进行跨市场套利。
　　(4)纽约商品交易所
　　纽约商品交易所分为NYMEX和COMEX两个部分,其中NYMEX主要进行能源类商品的交易,而COMEX主要进行金属类商品的交易。COMEX具有全球最大的期货交易市场,同时也有银、铜、铝等期货和期权合约。
　　纽约商品交易所具有建立在网络上的电子交易系统,使得交易者几乎可以24小时进行交易。我国上期所的多个金属类期货可以与其进行跨市场套利。
　　(5)东京工业品交易所(TOCOM)
　　东京工业品交易所成立于日,是一家综合商品交易所,曾经是世界上最大的交易所。其前身为成立于1951年的东京纺织品交易所、成立于1952年的东京橡胶交易所和成立于1982年的东京黄金交易所,上述三家交易所于日合并后改为现名。
　　东京工业品交易所的橡胶期货合约(RSS)于日上市交易,是世界上最早的天然橡胶期货合约。日本作为橡胶的消费国,RSS合约至今仍有足够的成交量。因此,可与我国上期所的橡胶期货进行跨市场套利。
　　3、跨品种套利
　　跨期套利常受制于合约流动性,相比而言,跨品种套利可以容纳更大的资金, 具有更好的实际操作性。
　　跨品种套利的思路一般如下:选取相关性强的两个品种,计算价格比值。根据价格比值的走势可以采取趋势套利和反转套利两种方式,具体的实现方式则有多种。例如,趋势套利可以使用移动平均线等方式,而反转套利可以使用统计价格比值设定反转阈值的方式。我们前期的报告《跨品种套利策略研究》对趋势套利型的跨品种套利做了研究。
　　跨品种套利的品种选择一般有两类。一是选择产品与原材料,二是选择能互相替代的产品。具体国内市场而言,跨品种套利一般可以在以下品种中进行:
　　(1)螺纹钢与铁矿石、焦炭钢铁生产中最重要的原料就是铁矿石,其次是焦炭。
　　钢铁生产的技术流程现已十分成熟,没有大的变化。生产1吨生铁,大约需要1.5-2吨的铁矿石,0.4-0.6吨的焦炭。因此,钢铁的价格基本上取决于铁矿石与焦炭的价格。钢铁与铁矿石的相关性很强,与焦炭的相关性次之。
　　(2)大豆与、豆粕
　　豆油是常用的食用油,而则可以作为动物饲料。压榨加工大豆,可以产出豆油并剩下豆粕,因此这三者之间可以进行跨品种套利。一般而言,100%大豆=18.5%豆油+80%豆粕+1.5%损耗。
　　(3)与焦炭
　　焦煤是焦炭的上游产业,按照现在的生产技术,1.3吨焦煤可以产出1吨焦炭。因此,二者价格相关性强,可以进行跨品种套利。
　　(4)热轧卷板与螺纹钢
　　热轧卷板是一种钢板,以板坯为原料,加热之后进行粗轧和精轧后产出。热轧卷板作为一种重要的,广泛应用于基建、船舶、汽车等领域。
　　热轧卷板与螺纹钢同为钢材,原材料成本相近,因此两者价格具有较好的相关性。然而,由于下游消费市场具有差异,两者短期的供需关系会有不同,也就提供了套利机会。
　　(5)豆油、棕榈油与菜籽油
　　豆油、棕榈油与菜籽油均为食品添加剂,互为替代品。一般的,豆油与棕榈油、豆油与菜籽油的相关性较强,而棕榈油与菜籽油的相关性则相对弱些,因此推荐使用豆油与其他两个品种进行套利。
　　豆油的原料大豆主要产自于美国、及阿根廷,而棕榈油则一般产自于尼西亚和马来西亚。由于不同地区的气候差异等因素,豆油与棕榈油的价差往往会出现波动,为投资者提供了套利机会。
　　由于菜籽油营养更为丰富且原料价格高,菜籽油的价格一般高于豆油,两者的价差一般较为稳定。同样的,价差受到季节性气候等的影响,会出现一些跨品种套利机会。
　　(6)强麦与玉米
　　强麦指强筋小麦。小麦和玉米是世界范围内的两种重要农作物,在粮食和饲料市场中占据相当大的份额。两者互为替代品,价格具有同涨同跌的大趋势。但由于两者的收获季节不同,受气候等因素的影响也不同,因此价差会出现波动,提供跨品种套利机会。
　　(二)商品期货短线投机策略
　　1、R-Breaker 策略
　　R-Breaker是一个日内的短线交易策略。一般使用1分钟、5分钟和10分钟的交易数据。R-Breaker策略根据上一交易日的收盘价、最低价、最高价,加上3个模型参数计算出6个价位,从大到小分别为:突破买入价、观察观察卖出价、反转卖出价、反转买入价、观察买入价、突破卖出价,根据这6个价位进行相应的开平仓,既可以追踪趋势,又可以判断反转。具体的交易规则如下:
　　(1)若日内最高价超过观察卖出价后,又下跌跌破反转卖出价,则采取反转策略,平仓多单(若持有多单)并开仓做空;若日内最低价超过观察买入价后,又上涨突破反转买入价,则采取反转策略,平仓空单(若持有空单)并开仓做多。
　　(2)若空仓,当价格上涨超过突破买入价时,采取趋势策略开仓做多;反之, 下跌超过突破卖出价时做空。
　　3个模型参数可以改变6个价位之间的距离,优化模型效果。实际上,这6个价位可以认为是平常所说的“阻力位”和“支撑位”概念。
　　2、Dual-Thrust 策略
　　Dual-Thrust策略实际上是对传统开盘区间突破策略的一个改进。两个策略均是对当日开盘价加减某个数(记为Range),获得一个区间,突破区间上轨做多,突破区间下轨做空。开盘区间突破策略通过前一个交易日的最高价和最低价确定Range的值,而Dual-Thrust策略使用前N日的4个价格(前N日最高价HH、前N日最低价LL、前N日最高收盘价HC、前N日最低收盘价LC)来确定Range的值。并且引入更多参数,使得通过Range确定的区间可以是非对称的。具体算法如下:
　　Range =Max(HH-LC,HC-LL) 价格区间上轨:开盘价+K1*Range 价格区间下轨:开盘价-K2*Range
　　(三)商品期货中长线趋势策略
　　在这一小节,我们主要介绍4个商品期货中长线趋势策略:均线策略、通道突破策略、动量策略、Aberration策略。
　　根据海外商品期货市场的实证研究,均线策略与通道突破策略比动量策略更加有效,且更加稳定。从1959年到1995年,均线策略与通道突破策略在各种参数之下都能有很好的表现,而动量策略虽略逊一筹,但也保持正收益。1996年到2007年, 三个策略的表现都出现了下降,但均线策略与通道突破策略仍在多个参数组合下有良好表现,而动量策略则差强人意。
　　上述3个策略可以说是古老而经典的策略。相比而言,Aberration则是更加成熟的交易系统,它曾在美国《Futures Truth Magazine》的交易系统排行榜上名列前茅。长期看来,Aberration交易系统保持很好的稳定性。
　　1、均线策略
　　均线策略使用两条移动平均线来判断趋势。当短周期均线(STMA)超过长周期均线(LTMA)B%时做多,当短周期均线落后长周期均线B%时做空。也即:STMA& LTMA *(1+B)时做多,STMA& LTMA *(1-B)时做空,LTMA * (1-B)<STMA< 常使用1或2个月均线,LTMA常使用6或12月均线。B的取值一般在0.025到0.05之间,但有时候为了简化策略、减少参数,可令B="0。
　　2、通道突破策略
　　在海外,该策略同样常用于月线数据。当某个月收盘价超过前面L个月的收盘价的最大值时,则做多;低于前面L个月的收盘价的最小值时,则做空。对于该策略, 有投资者会规定一个持仓时间,例如持仓L个月;另外也有投资者会一直持有到相反的开仓信号出现。通道长度L的取值有多种,常用的取值有3,4,5,6,9,12个月等。
　　3、动量策略
　　有研究人员认为,市场的上涨或者下跌趋势具有动量效应,能够维持一段时间。动量策略也就据此提出:首先选出3个商品期货品种,然后在过去的L个月内进行收益率排序,并对排第一的品种开多单,排第三的品种开空单,持仓时间均为1个月。L可以取1,2,3,6,9,12个月等。
　　4、Aberration 策略
　　Aberration交易系统由Keith Fitschen于1986年发明,1993年Keith Fitschen 将该系统商业化发布在Future Trust杂志上。Aberration策略根据布林线做交易: 向上突破上轨做多,向下突破下轨做空,回到中轨时平仓。我们知道,布林线是由移动平均线和标准差定义的。在正态分布的假设下,证券价格大部分会在布林线带内波动。Aberration策略的思想就是:在大部分的震荡时间中等待一个新趋势出现的小概率事件发生。因此,Aberration策略交易频率并不高,一般每年交易某个品种3-4次,平均每笔交易持仓60天,通过长线来获取利润。在海外市场,Aberration 策略中布林线的初始参数设Z为MA30±2 个标准差。另一方面,Aberration策略同时交易8个相关性较低的品种,包括商品期货和股指期货等,通过分散投资避开大风险。
　　三、商品期货中长线策略建模及实证
　　商品期货的短线 CTA 策略,与股指期货类似。我们在另类交易策略系列报告中, 已经对股指期货的交易策略做了详细的研究。因此,此小节主要介绍商品期货的中长线策略。
　　商品期货的中长线策略在海外对冲基金中非常常见。一方面中长线策略与短线策略的相关性较低,可以用以分散投资、降低风险;另一方面中长线策略对交易系统的要求较低。
　　(一)商品期货品种选择
　　我们知道,股指期货的策略有时会加入止损机制以避免较大的回撤,但止损机制也会对收益率造成一定的限制。商品期货一大好处是可以多品种交易,也就是通过多个期货品种之间的分散投资降低总回撤,从而避免止损机制的引入。
　　那么,如何选择出最合适交易的品种呢?我们认为主要关注以下三个指标。
　　一是波动率。波动率用以表征一个时间区间内证券价格的波动剧烈程度,可定义收益率的标准差,也可定义为收益率自然对数的标准差。波动率越大,价格变化越大越快。因此,对于CTA 策略,波动率大的品种一般可以提供更多更好的套利机会。
　　二是比率。保证金比率代表一个期货品种的最大杠杆。通过杠杆的放大作用可以弥补某些品种波动率上的不足。因此,保证金比率低的品种会更具吸引力。常用的期货品种的保证金比率如表 1 所示。
　　三是趋势性。由于这一小节主要介绍中长线策略,而中长线策略一般是以跟踪趋势为主。对于趋势性的定量,可以通过对一个时间窗口内的证券价格进行线性回归,使用回归直线的斜率表征该品种的趋势性。
　　另一方面,各个商品期货品种上市时间长短不一。为使测算结果更加可信,我们仅使用上市时间较长的品种。测算中我们选用的期货品种以及对应的上市时间、保证金比率、交易费用均在表 1 中给出。
　　(二)wind 商品品种指数
　　为了方便起见,在测算中我们使用 wind 商品品种指数代替商品期货主力合约。根据 wind 官方文档,wind商品品种指数的编制规则如下:
　　wind 商品品种指数=∑合约最新价x每个合约权重其中:
　　每个合约权重=每个合约持仓额/品种持仓总额品种持仓总额=∑每个合约最新价x持仓量x交易单位(双边计算) 根据以上编制规则,使用 wind 商品品种指数代替商品期货主力合约是合理的。
　　(三)常见商品期货策略实证
　　在这一小节,我们从上文提到的商品期货交易策略中,选取了均线策略、通道突破策略、Aberration 三个策略在国内的商品期货市场上做实证研究。在实证中我们先在样本内选出若干个表现优秀的期货品种,然后同时用于样本外进行测算,最终给出多个期货品种的净值曲线。
　　1、均线策略
　　如上文所述,均线策略采用两条均线:短周期均线和长周期均线。当长周期均线向上穿过短周期均线时(即通常所说的“金叉”),认为市场处于多头趋势之中, 此时发出看多信号;当短周期均线向下穿过长周期均线时(即通常所说的“死叉”), 认为市场处于空头趋势之中,此时发出看空信号。
　　我们在样本内使用 5、10、20、30、60、120、240这 7 个参数两两组合进行测算。在样本内的测算结果中,排除交易次数过少的组合之后,根据收益回撤比选取最优的 3 个期货品种组成等权投资组合,并在样本外进行测算组合收益率。
　　(1)实证说明期货数据:使用 wind 商品品种指数数据频率:日数据;交易成本:双边万分之二;保证金比率:见表1;成交价格:每日收盘价;品种选择:选择 2007 年之前上市的商品期货品种;时间区间:选取 2007 年3 月 14 日至 2015 年6 月 4 日共 2000 个交易日。其中前 1000 个交易日为样本内区间,后1000 个交易日为样本外区间; 收益率计算方式:由于是中长线策略,因此采用复利计算;
　　(2)实证结果表 2 给出了均线策略在样本内的测算结果(按收益回撤比排序前 10,已剔除交易次数少于 15 次的结果)。因此,选择TA 指数(MA5 和 MA60)、TA指数(MA10 和MA60)、沪铝指数(MA20 和MA60)构建组合,进行样本外的测算。
　　样本外的测算结果如图 8 和表3 所示。可以看到,古老而简单的均线策略仍然有效,但表现不能算优秀。在样本内表现良好的沪铝,在样本外基本没有贡献收益。 TA 指数在 2015 年上半年出现了一个较大的回撤,但通过多个品种分散投资,可以降低总体的风险。投资组合的净值曲线和交易统计分别如图 9 和表4 所示。
　　2、通道突破策略
　　如上文所述,通道突破策略即收盘价向上突破盘整通道做多,向下突破盘整通 道做空。在实测中,收盘价高于前面 10 个交易日的最高价,则做多;低于前面 10个交易日的最低价,则做空。只有当出现新的开仓信号,才进行平仓;一旦开始交 易,整个过程中一直持有仓位。
　　3、Aberration 策略
　　如上文所述,Aberration 策略是依据布林线进行交易:突破布林线上轨做多, 突破布林线下轨做空,回到布林线中轨平仓。在实证中,我们沿用传统的 Aberration策略布林线参数,即为 MA30±2 个标准差。
　　4、LLT 趋势线择时策略
　　在我们前期的报告《低延迟趋势线与交易性择时》中,我们介绍了一种判断趋 势的工具――LLT 低延时趋势线,并在华夏上证 50ETF、易方达深 100ETF、(,)ETF 和华泰柏瑞沪深 300ETF 上做了实证研究,并得出了满意的结果。LLT 的计算 公式
　　四、总结
　　本篇报告对海内外的商品期货交易情况做了一个综述。首先,我们介绍海外和国内的商品期货量化对冲基金。商品期货的投资已在海外对冲基金中占重要地位, 在国内也逐渐引起投资者的注意和重视。随后,我们系统地介绍了商品期货的几种交易策略,包括套利策略、短线投机策略和中长线趋势策略。我们罗列了可供套利的海外期货交易市场以及可供套利的期货品种,又使用国内的商品期货数据对中长线交易策略做了实证研究。
　　我们研究发现,商品期货是一个不容忽视的市场。一方面,商品期货与股票市场相关性较低,是分散投资的良好标的。在股票市场出现“黑天鹅”时,商品期货或能起到分散风险、降低回撤的效果。另一方面,商品期货品种繁多,通过多品种投资,同样能起到降低风险的作用。
　　风险提示
　　本篇报告通过历史数据进行建模与实证,得到良好的回测效果。但由于市场具有不确定性,交易模型仅在统计意义下有望获得良好投资效果,敬请广大投资者注意模型单次失效的风险。
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