金融分析工具：商品多因子模型框架再探究.pdf
- 上传者：J****
- 时间：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%。
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