量化投資在商品期貨市場(chǎng)中的策略優(yōu)化研究

摘要：本文通過(guò)收集和處理RESSET與CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)的滬深300期貨及指數(shù)數(shù)據(jù)，建立了線性回歸模型，并進(jìn)行了模型驗(yàn)證和結(jié)果分析。研究發(fā)現(xiàn)，滬深300收盤(pán)指數(shù)對(duì)收盤(pán)價(jià)有顯著影響?；诖耍M(jìn)一步研究了量化投資在商品期貨市場(chǎng)中的策略優(yōu)化問(wèn)題，提出了包括多因子選股、風(fēng)格輪動(dòng)選股、趨勢(shì)跟蹤、均值回歸、統(tǒng)計(jì)套利和股指期貨套利等優(yōu)化方法。提高了投資決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。本文的研究為量化投資者在商品期貨市場(chǎng)中制定有效策略提供了參考。

關(guān)鍵詞：量化投資；期貨市場(chǎng)；策略優(yōu)化

引言

隨著金融市場(chǎng)的不斷發(fā)展，商品期貨市場(chǎng)日益活躍。量化投資作為一種基于數(shù)學(xué)模型和計(jì)算機(jī)技術(shù)的投資方法，在商品期貨市場(chǎng)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。通過(guò)量化投資，可以挖掘市場(chǎng)中的潛在規(guī)律，提高投資決策的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。然而，商品期貨市場(chǎng)受到多種因素的影響，如宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、供需關(guān)系、政策法規(guī)等，使得量化投資策略在該市場(chǎng)中的應(yīng)用面臨諸多挑戰(zhàn)。在西方投資界，量化投資被歸為具有傳統(tǒng)投資哲學(xué)的投資類型。自其出現(xiàn)起，至今已經(jīng)歷了四十多年的漫長(zhǎng)歲月。在這期間，通過(guò)大量的實(shí)踐和數(shù)據(jù)表明，量化投資是一種能夠長(zhǎng)期穩(wěn)定地獲取超出平均收益的投資手段。因此，對(duì)量化投資在商品期貨市場(chǎng)中的策略進(jìn)行優(yōu)化研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、研究方法

（一）數(shù)據(jù)收集

1.數(shù)據(jù)來(lái)源。數(shù)據(jù)來(lái)源為RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)與國(guó)泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，樣本區(qū)間均為2013年10月到2024年10月。

2.數(shù)據(jù)選取。數(shù)據(jù)選取滬深300期貨行情數(shù)據(jù)和滬深300指數(shù)行情數(shù)。對(duì)于時(shí)間跨度，選取了近1年的數(shù)據(jù)，以保證數(shù)據(jù)具有足夠的樣本量來(lái)反映市場(chǎng)的長(zhǎng)期規(guī)律。

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.數(shù)據(jù)檢查。確認(rèn)數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)類型，確保參與歸一化的數(shù)據(jù)應(yīng)為數(shù)值型數(shù)據(jù)。如果存在非數(shù)值型數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行轉(zhuǎn)換或處理。檢查數(shù)據(jù)類型的一致性，防止同一數(shù)據(jù)列中出現(xiàn)多種數(shù)據(jù)類型混雜的情況，避免在歸一化計(jì)算時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)誤，查看數(shù)據(jù)集中是否存在缺失值，缺失值可能會(huì)影響歸一化的結(jié)果，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分布失真。確定缺失值出現(xiàn)的位置和頻率，以便采取合適的處理措施，如填充、刪除等[1]。

2.數(shù)據(jù)歸一化。為了使不同量級(jí)的數(shù)據(jù)能夠在同一尺度下進(jìn)行分析，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。采用最小-最大歸一化方法，公式為：

其中為原數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)的最小值，1為數(shù)據(jù)的最大值。

（三）模型建立

1.變量設(shè)定。以期貨價(jià)格為因變量，選取可能影響期貨價(jià)格的因素作為自變量。自變量包括宏觀經(jīng)濟(jì)變量、行業(yè)相關(guān)變量等。將這些自變量代入線性回歸模型，構(gòu)建均值回歸模型。

2.模型構(gòu)建。線性回歸模型的表達(dá)式為：

其中表示期貨價(jià)格，為自變量，為回歸系數(shù)，為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3.模型驗(yàn)證。進(jìn)行F檢驗(yàn)以判斷整個(gè)回歸方程是否顯著。F統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算公式為：

其中為回歸平方和，為殘差平方和。若F統(tǒng)計(jì)量的值大于臨界值，則認(rèn)為回歸方程顯著。

（四）結(jié)果分析

對(duì)滬深300的收盤(pán)價(jià)與收盤(pán)指數(shù)經(jīng)過(guò)SPSS輸出結(jié)果進(jìn)行解釋。

如表1顯示，所有被解釋變量的平均離差平方和都為6916559.679，其回歸平方和以及均方都是6857175.080，剩余平方和都是59384.598，其均方都是248.471，在F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)中的觀測(cè)平均值為27597.473，對(duì)應(yīng)的概率p值小于0.05，這表明被解釋變量與所有解釋變量存在顯著的線性關(guān)系，所以說(shuō)明能夠建立線性模型。

表2中各列數(shù)據(jù)項(xiàng)的含義依次是偏回歸系數(shù)、其標(biāo)準(zhǔn)誤差、標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù)、回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)中統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值，以及對(duì)應(yīng)的概率、解釋變量的容忍度和膨脹因子?；诖耍軌蜷_(kāi)展回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)、寫(xiě)出回歸方程?？梢园l(fā)現(xiàn)，在顯著性水平為0.05的情況下，t檢驗(yàn)的概率p值小于0.05，由此可知解釋變量間的線性關(guān)系顯著。

同時(shí)可得回歸方程為：

對(duì)模型的殘差進(jìn)行分析，檢查殘差是否符合正態(tài)分布假設(shè)。若殘差不服從正態(tài)分布，可能表明模型存在問(wèn)題，如遺漏了重要變量或模型形式不正確。可通過(guò)繪制殘差的直方圖呈現(xiàn)出鐘形曲線的形狀，即中間高、兩邊低且大致對(duì)稱，這表明殘差近似服從正態(tài)分布，同時(shí)從標(biāo)準(zhǔn)化殘差的P-P圖來(lái)看，數(shù)據(jù)點(diǎn)在圖中大致均勻落在一條呈45度角度的直線兩側(cè)，說(shuō)明殘差服從正態(tài)分布。

二、研究結(jié)論及原因分析

（一）研究結(jié)論

通過(guò)對(duì)滬深300的收盤(pán)價(jià)與收盤(pán)指數(shù)線性模型進(jìn)行分析，根據(jù)分析結(jié)果可以得到滬深300的收盤(pán)指數(shù)對(duì)滬深300收盤(pán)價(jià)有顯著影響。滬深300收盤(pán)指數(shù)可以在一定程度上反映市場(chǎng)對(duì)滬深300成分股整體的看法和預(yù)期，這種整體的市場(chǎng)看法和預(yù)期可能會(huì)反過(guò)來(lái)影響投資者對(duì)滬深300成分股的交易行為，從而間接影響到成分股的收盤(pán)價(jià)。

（二）原因分析

1.投資策略影響。部分投資策略以滬深300指數(shù)為基準(zhǔn)，諸如指數(shù)基金投資及若干量化投資策略等。當(dāng)滬深300收盤(pán)指數(shù)觸及某些特定水平或發(fā)生特定變動(dòng)時(shí)，此類投資策略或?qū)⒂|發(fā)相應(yīng)的交易舉措，從而對(duì)滬深300成分股的收盤(pán)價(jià)產(chǎn)生影響。例如，滬深300指數(shù)若突破某一關(guān)鍵的技術(shù)節(jié)點(diǎn)，部分量化基金或會(huì)依據(jù)預(yù)設(shè)策略，對(duì)成分股進(jìn)行買(mǎi)入或賣(mài)出操作[2]。

2.板塊聯(lián)動(dòng)影響。滬深300成分股涵蓋了不同行業(yè)的優(yōu)質(zhì)公司，這些公司在一定程度上具有板塊聯(lián)動(dòng)性。當(dāng)滬深300收盤(pán)指數(shù)因?yàn)槟承┌鍓K的表現(xiàn)而上漲或下跌時(shí)，同板塊的成分股可能會(huì)受到影響，從而影響其收盤(pán)價(jià)。例如，如果金融板塊的股票在當(dāng)天對(duì)滬深300指數(shù)的上漲貢獻(xiàn)較大，那么其他金融板塊的滬深300成分股可能會(huì)因?yàn)榘鍓K的整體上漲預(yù)期而受到投資者的關(guān)注和買(mǎi)入，推動(dòng)其收盤(pán)價(jià)上漲。

三、量化投資策略優(yōu)化

（一）選股策略

1.多因子選股。量化投資中多因子選股策略會(huì)參考滬深300收盤(pán)指數(shù)。一些量化模型可能將成分股在滬深300指數(shù)中的權(quán)重作為一個(gè)因子。如果一只股票在滬深300指數(shù)中的權(quán)重較高，且該指數(shù)近期表現(xiàn)良好，那么這只股票在量化模型中的得分可能會(huì)較高，從而更有可能被選入投資組合[3]。這是因?yàn)闇?00指數(shù)反映了市場(chǎng)對(duì)這只成分股的整體評(píng)價(jià)和預(yù)期，較高的權(quán)重意味著該股票在指數(shù)中的影響力較大，其價(jià)格走勢(shì)與指數(shù)的相關(guān)性也可能較高。

2.風(fēng)格輪動(dòng)選股。該策略著重于市場(chǎng)風(fēng)格轉(zhuǎn)換的監(jiān)測(cè)。滬深300收盤(pán)指數(shù)的動(dòng)態(tài)，能夠有效映射大盤(pán)股的整體表現(xiàn)趨向。當(dāng)滬深300指數(shù)呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)時(shí)，這可能預(yù)示著市場(chǎng)風(fēng)格正傾向于大盤(pán)股，此時(shí)量化投資策略會(huì)適時(shí)調(diào)整，加大對(duì)大盤(pán)股風(fēng)格的配置比重，進(jìn)而對(duì)滬深300成分股中不同風(fēng)格股票的篩選產(chǎn)生影響。若量化模型判定當(dāng)前市場(chǎng)環(huán)境適宜大盤(pán)股表現(xiàn)，那么該策略將更側(cè)重于選取滬深300成分股中市值規(guī)模較大、與指數(shù)關(guān)聯(lián)度較高的股票。

（二）擇時(shí)策略

1.趨勢(shì)跟蹤。量化投資的趨勢(shì)跟蹤策略會(huì)密切關(guān)注滬深300收盤(pán)指數(shù)的走勢(shì)。如果滬深300指數(shù)呈現(xiàn)出明顯的上漲或下跌趨勢(shì)，量化模型會(huì)根據(jù)設(shè)定的趨勢(shì)判斷規(guī)則發(fā)出買(mǎi)入或賣(mài)出的信號(hào)。當(dāng)滬深300指數(shù)連續(xù)上漲一段時(shí)間，突破了某個(gè)關(guān)鍵的技術(shù)指標(biāo)或均線系統(tǒng)，量化策略可能會(huì)認(rèn)為市場(chǎng)處于上升趨勢(shì)，從而買(mǎi)入滬深300成分股中的相關(guān)股票。反之，如果指數(shù)連續(xù)下跌，觸發(fā)了止損或賣(mài)出條件，量化策略會(huì)賣(mài)出股票以規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

2.均值回歸?；诰祷貧w理論的量化策略認(rèn)為，股票價(jià)格會(huì)圍繞其均值波動(dòng)。滬深300收盤(pán)指數(shù)的波動(dòng)可以幫助量化模型判斷成分股價(jià)格是否偏離了其合理的價(jià)值區(qū)間。當(dāng)滬深300指數(shù)上漲過(guò)高，使得成分股的估值偏高時(shí)，量化策略可能會(huì)預(yù)期股價(jià)將回歸均值，從而賣(mài)出相關(guān)股票。當(dāng)指數(shù)下跌過(guò)多，成分股估值偏低時(shí)，量化策略會(huì)買(mǎi)入股票。通過(guò)對(duì)滬深300指數(shù)的監(jiān)測(cè)和分析，量化模型可以更準(zhǔn)確地把握成分股的買(mǎi)賣(mài)時(shí)機(jī)[4]。

（三）套利策略

1.統(tǒng)計(jì)套利。統(tǒng)計(jì)套利策略通過(guò)挖掘歷史數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，尋找價(jià)格偏離的機(jī)會(huì)進(jìn)行套利。滬深300收盤(pán)指數(shù)與成分股的收盤(pán)價(jià)之間的差異可以為統(tǒng)計(jì)套利提供參考。如果某些成分股的收盤(pán)價(jià)相對(duì)于滬深300指數(shù)的表現(xiàn)出現(xiàn)異常波動(dòng)，偏離了歷史上的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，量化模型可能會(huì)認(rèn)為存在套利機(jī)會(huì)。通過(guò)同時(shí)選擇買(mǎi)入價(jià)值相對(duì)被低估的股票，同時(shí)賣(mài)出價(jià)值相對(duì)被高估的股票，在價(jià)格回歸正常水平時(shí)獲得套利收益。

2.股指期貨套利。滬深300股指期貨與滬深300指數(shù)之間存在著緊密的關(guān)聯(lián)性，然而，股指期貨的價(jià)格并非完全受滬深300指數(shù)支配，其還會(huì)受到市場(chǎng)預(yù)期、資金狀況等多種外部因素的共同作用，可能導(dǎo)致股指期貨價(jià)格與滬深300指數(shù)產(chǎn)生一定程度的偏差。量化投資策略正是基于這種價(jià)格偏差來(lái)進(jìn)行套利的。具體而言，當(dāng)滬深300股指期貨的市場(chǎng)價(jià)格高于其基于滬深300指數(shù)計(jì)算所得的理論價(jià)格時(shí)，投資者可以實(shí)施套利策略，即賣(mài)出股指期貨并同時(shí)買(mǎi)入滬深300指數(shù)的成分股。相反，如果滬深300股指期貨的市場(chǎng)價(jià)格低于其理論價(jià)格，投資者則可以選擇買(mǎi)入股指期貨并賣(mài)出滬深300指數(shù)的成分股，從而實(shí)現(xiàn)套利。滬深300收盤(pán)指數(shù)的變化，將進(jìn)一步影響股指期貨與現(xiàn)貨之間的價(jià)差關(guān)系，從而對(duì)量化套利策略的實(shí)施產(chǎn)生相應(yīng)的影響[5]。

四、小結(jié)

隨著期貨市場(chǎng)的持續(xù)發(fā)展以及不斷走向完善，在這個(gè)過(guò)程中，有一部分傳統(tǒng)投資者對(duì)于量化投資模式并沒(méi)有一個(gè)較為充分且深入的了解。這種知識(shí)層面的欠缺，導(dǎo)致傳統(tǒng)投資者在市場(chǎng)中面臨著越來(lái)越激烈的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)。因?yàn)榱炕顿Y模式的存在，在交易策略、交易效率等諸多方面都可能對(duì)傳統(tǒng)投資模式產(chǎn)生沖擊，進(jìn)而使得傳統(tǒng)投資者能夠獲取利潤(rùn)的機(jī)會(huì)一天天地減少，他們?cè)谑袌?chǎng)中所面臨的盈利難度也在不斷增大。不過(guò)，另一個(gè)角度進(jìn)行分析，這種情況實(shí)際上為量化投資模式投資者在注資環(huán)境的優(yōu)化方面帶來(lái)了全新的機(jī)遇。并且，為確保量化投資在期貨市場(chǎng)中能夠充分發(fā)揮其應(yīng)用價(jià)值，應(yīng)當(dāng)正視中國(guó)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)復(fù)雜多變的情況，吸納并投資更多的人力、物力在中國(guó)期貨市場(chǎng)中，從而發(fā)掘中國(guó)量化基金的投資力。

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（作者簡(jiǎn)介：張達(dá)，中煤科工集團(tuán)金融租賃有限公司助理經(jīng)濟(jì)師。）