金融分析工具：商品多因子模型框架再探究.pdf
- 上傳者：J****
- 時間：2022/03/24
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金融分析工具：商品多因子模型框架再探究。本篇報告介紹了常用的商品單因子的構造方法和回測框 架，匯總了根據單因子排序分組構造的多空投資組合收益表 現，并初步探討了商品多因子合成方法。
單因子挖掘與構建
我們共構建了期限結構因子、動量趨勢因子、庫存因子、 持倉因子、波動因子五大類商品因子，其中期限結構因子是單 因子中收益表現最穩定的因子，其收益能夠長期持續的背后有 很強的基本面邏輯支撐；庫存類因子同樣具備優秀的收益風險 比，構建庫存因子的挑戰在于獲取庫存指標并進行數據清洗； 動量因子兼具高收益與高風險的特征，構造時需要多方面考慮 對過去趨勢信息提取的穩健性，基于收益率排名的標準化得分 構造的穩健動量因子在 2017 年后動量因子普遍波動較大的行情 中取得了較好的優化；持倉因子基于會員持倉數據挖掘市場交 易者的信息，加權處理后的會員持倉因子 2016 年后表現突出； 波動因子收益風險比較低，不具備 alpha 因子的特征，可以考慮 與其他因子組合使用。
基于打分法的因子合成
將不同因子的信息進行篩選重組，構建多因子綜合信號， 能夠有效提升多空組合的收益風險比。以 Zscore 打分法為例， 價差庫存因子 2010 年來取得了 10.4%的年化收益，夏普比 2.02， 最大回撤-9.4%；價差趨勢因子年化收益 12.4%，夏普比 1.94，最 大回撤-8.0%；價差+趨勢+庫存三因子年化收益 12.0%，夏普比 2.0，最大回撤-8.2%；價差+趨勢+庫存+持倉四因子年化收益 12.4%，夏普比 2.13，最大回撤-8.7%；價差+趨勢+庫存+持倉+ 波動五因子年化收益 11.8%，夏普比 1.90，最大回撤-6.4%。
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