策略概述与dH指标优化 [page::0][page::5][page::6]

• 利用成交量及持仓量排名数据构造$dH$指标捕捉持仓结构异常信号。

- 优化后，dH指标合约换月跳跃幅度由539.65%降至6.22%，大幅提升信号平滑性。

• 指标适用于商品期货与金融期货，重点展开中金所主要股指期货的研究。

回测品种、参数网格搜索及表现综述 [page::7][page::9][page::10][page::11]

| 品种 | 年化收益率>0参数比例 | 夏普>1参数比例 | Calmar>1参数比例 |
|--------------|--------------------|--------------|----------------|
| 沪深300股指期货 | 100% (1533/1533) | 59.3% (909/1533) | 83.69% (1283/1533) |
| 中证500股指期货 | 85.78% (1315/1533) | 20.94% (321/1533) | 33.92% (520/1533) |
| 上证50股指期货 | 79.58% (1220/1533) | 1.7% (26/1533) | 8.41% (129/1533) |
| 5年期国债期货 | 99.8% (1530/1533) | 0% (0/1533) | 31.31% (480/1533) |
| 10年期国债期货 | 92.24% (1414/1533) | 0% (0/1533) | 0.33% (5/1533) |

• 策略在沪深300股指期货表现最佳，参数适应性强，收益稳定。

- 国债期货由于波动性低，日内交易难以获得高收益，夏普比率及Calmar表现普遍不佳。

样本内外测试与参数稳定性分析 [page::19][page::20]

• 样本内1550组参数中98.9%有效，100%年化收益正向，77.23%夏普比率>1，90.41%Calmar>1。

- 样本外测试前10参数组表现均优异，信号中性化合成策略年化收益达40.28%，夏普1.20，Calmar1.74。

2018年实盘近似表现及交易方式优化 [page::22][page::23][page::24]

• 2018年信号中性交易年化收益74.17%，夏普3.80，Calmar8.42，最大回撤8.81%。

- 信号中性隔夜持仓策略年化收益提升至85.24%，夏普4.14，Calmar10.23，最大回撤8.34%。

策略核心结论

• 策略盈亏比为主要盈利决定因素，胜率稳定于50%-60%。

- 市场流动性和博弈活跃度对策略表现影响显著，政策松绑后表现强劲回升。

• 持仓博弈信号具有良好的穿透力，能有效捕捉市场情绪驱动的价格走势。[page::0][page::6][page::9][page::19][page::24]

华创金工CTA系列专题报告（二）——持仓博弈异常信号在金融期货上的应用 详尽分析

---

一、元数据与报告概览

• 报告标题：《华创金工CTA系列专题报告（二）——持仓博弈异常信号在金融期货上的应用》

- 作者团队与发布机构：华创证券研究所，主要分析师包括陈杰、王小川等，发布日期为2018年，涉及最新数据至2018年7月6日。

• 报告主题：该报告继“专题报告（一”后，重点探讨了持仓博弈异常信号指标在中国金融期货交易所品种上的应用效果，主要聚焦沪深300股指期货及其他金融期货品种的策略回测和表现分析。

核心论点：

• 持仓博弈异常信号策略基于成交量及持仓量排名数据，通过dH指标捕捉期货持仓结构的异常，继商品期货成功应用后，尝试将策略延伸至中国金融期货市场。

- 报告显示策略具备极佳的收益表现和风险调整能力，特别是在沪深300股指期货上展现出强大稳定的盈利能力，年化收益率显著高于基准。

• 策略参数表现鲁棒，结果表明策略对参数选择相对不敏感，在样本内与样本外测验中均有效。

- 2018年策略受益尤其突出，伴随政策松绑，市场交易活跃度提高，策略收益大幅提升。

• 风险方面，模型基于历史数据，存在失效风险。

---

二、逐节深度解读

1. 策略概述与数据源介绍

• 利用中国金融期货交易所（中金所）每日公布的成交量和持仓量排名数据，筛选单边持仓超过1万手且前20名结算会员的数据做信号构造。

- 以沪深300股指期货合约IF1805 2018年5月18日数据为例，详列多个会员单位的成交量及持买/卖单量排名，体现数据来源的权威性与丰富性。[page::5]

2. dH指标优化

• 原始dH指标定义为主要多头持仓量（lH）和空头持仓量（sH）的差值，合约换月时容易出现跳空，且金融期货合约主力换月频繁（月度切换）。

- 报告提出用比值形式的dH指标（lH / sH）替代差值，显著减少换月时指标跳跃幅度，由原先539.65%降至仅6.22%，降幅达98.85%，有效提升指标的连续性和稳定性。[page::6]

• 图表2清晰展示了指标跳跃幅度变化，左图为旧指标极大跳跃，右图为新指标平稳曲线，验证优化效果。[page::6]

3. 回测框架补充

• 回测区间设定从合约交易活跃后的50个交易日开始，至2017年12月31日结束，样本内外区分点定于2014年12月31日。

- 研究覆盖中金所全部金融期货合约：沪深300(IF）、中证500(IC)、上证50(IH)、5年期国债(TF)及10年期国债(T)，覆盖广泛以验证策略普适性。[page::7]

• 充分考虑股指期货交易政策对流动性的影响，回测手续费采用2017年末非平今仓水平，避免日内高额手续费消减策略收益；采取t+1开仓、t+2平仓方式规避高昂平今仓手续费。

- 不计冲击成本，因策略操作频率低，持仓类型以日内交易为主。[page::7-8]

4. 收益计算方法

• 使用复利模式计算策略收益率。

- 为剔除杠杆效应，计算时以资金量等于名义本金（杠杆1:1）标准。

• 夏普比率中无风险利率假设为4%。[page::9]

5. 全区间网格搜索结果概览

• 使用1550组参数( w∈[0,1.5],步长0.05；N∈[2,100],步长2)在各品种进行全面搜索，衡量策略在全部参数组合下的表现。

- 沪深300(IF)表现最佳：98.9%的参数组产生有效信号，100%年化收益率为正，59.3%夏普比率>1，83.69% Calmar比率>1，表现鲁棒且优异。[page::9]

• 中证500(IC)表现稳定：85.78%参数组收益正，但夏普和Calmar比率超过1的占比明显下降（20.94%和33.92%）。[page::10]

- 上证50(IH)表现一般：79.58%参数组年化收益正，但夏普、Calmar比率>1的比例极低(1.7%和8.41%)。策略抗风险能力较弱。[page::10]

• 5年期国债(TF)虽然99.8%的参数年化收益为正，但夏普=0，Calmar>1只占31.31%，策略风险调整表现较为一般。[page::10-11]

- 10年期国债(T)表现最弱，夏普比率始终低于1，且仅极少数参数取得Calmar>1。与国债期货波动性较小、日内交易特性相关。[page::11]

6. 全区间参数等权回测

• 采用全部参数组合等权回测近似策略整体表现。以沪深300为例，策略累计收益高达394.09%，年化24.21%，胜率51.36%，盈亏比1.37，最大回撤13.43%，夏普比率1.4，Calmar比率1.8，明显优于标的合约本身，其中标的合约同期累计亏损12.49%。[page::12]

- 按年回测结果显示，2015年策略表现尤为优异，年化收益近100%，且夏普卡玛比率均居高。2016及2017年表现波动，甚至2017年出现负收益，反映周期性和政策影响。[page::13]

• 中证500和上证50等股指期货合约虽然年化收益不及沪深300，但也均能实现正收益，且胜率和盈亏比均衡，而国债期货由于波动较小导致夏普比率较低，但仍保持正收益率。[page::13-17]

7. 全区间网格搜索结果总结

• 策略适用于交投活跃的股指期货品种，且表现稳定，参数鲁棒性强；

- 2015年市场波动大，策略表现突出，这反映策略对市场活跃度和波动性的依赖；

• 政策限制导致2016及2017年流动性下降，触发策略表现疲软；

- 国债期货因波动幅度有限，策略表现受限；

• 策略依据市场参与者持仓行为博弈信号，市场活跃则信号更有预测力，策略逻辑合理。[page::11][page::24]

---

三、沪深300股指期货样本内与样本外分段测试

1. 样本内测试

• 样本内(2010-2014)参数网格搜索结果显示，高比例参数组合年化收益为正，77.23%参数夏普比率>1，90.41%参数Calmar>1，策略盈利能力扎实，鲁棒性高。

- 参数空间搜索热力图揭示收益、风险调整指标均表现稳定。[page::19]

2. 样本外测试

• 选取样本内表现最优的前10组参数进行样本外回测：

- 各参数组合均展示良好收益，累计收益显著，夏普、Calmar指标均较为理想。
- 综效信号中性测试（所有信号加权合成）表现最佳，样本外累计收益169.78%，年化40.28%，最大回撤23.15%，胜率近53%。

• 信号中性隔夜持仓策略：(t+1日开仓，t+2日平仓)在手续费控制下依旧保持36.32%年化收益，夏普和Calmar比率表现良好，最大回撤30.73%。[page::19-22]

3. 2018年单独测试

• 2017年末政策松绑后，2018年策略表现显著回暖，年初至今累计收益36.10%，年化85.24%，夏普4.14，Calmar10.23，最大回撤8.34%，风险调整后的回报突出。

- 该阶段持仓表现说明策略对政策环境和市场活跃度极为敏感，随着政策松绑，策略更能发挥实力。[page::22-24]

---

四、图表深度解读

图表2 dH指标跳跃幅度对比

• 左图旧dH指标，换月时跳跃幅度极大，导致信号不连续。

- 右图新dH指标，换月跳跃被有效抑制，体现指标计算优化效果。[page::6]

图表6-10 全区间热力图（IF、IC、IH、TF、T）

• 不同参数组合对应收益率、夏普、Calmar比率分布情况。

- IF（沪深300）表现最集中且整体偏好参数明显，IC和IH表现稍差，尤其夏普指标呈现分散且低效区域。

• 国债期货因波动小，夏普指标多为负值，收益较低。[page::9-11]

图表12、15、18、21、24 全参数等权回测Ratios表

• 综合该策略收益、风险指标均显著优于标的合约。

- 以沪深300为例，2010-2017累计收益394.09%，最大回撤13.43%，夏普1.4，显示卓越的风险调整后收益。[page::12-18]

图表26 样本内回测热力图

• 反映年化收益率、夏普比率、Calmar比率在全参数空间的稳健表现，高比例参数组合均收益正且风险调整回报优良。[page::19]

图表27-34 样本外及信号中性/隔夜持仓回测净值及指标

• 展示样本外最优参数组合的个别表现及整体信号效应，净值稳定且回撤可控。

- 隔夜持仓模式策略略低于信号中性结果，但手续费影响已大幅减小。

• 2018年单独图表（35-38）显示收益显著，最大回撤低，夏普与Calmar指标升高表明风险调整后的收益更有吸引力。[page::19-24]

---

五、估值分析

报告未具体涉及估值方法和目标价格，核心为策略回测及性能分析，因此无传统意义上的估值内容。

---

六、风险因素评估

• 策略基于历史成交量和持仓数据的行为信号，模型存在历史数据失效的风险。

- 政策环境变化对流动性影响显著，流动性不足会削弱策略的预测有效性。

• 策略主要依赖市场博弈活跃度，低活跃度将降低信号质量，造成收益下滑。

- 2016-2017年沪深300股指期货策略表现下降即体现了政策限制风，提醒未来政策环境变化为重要风险。

• 缺乏对极端事件或市场崩盘风险的重点分析，策略对高回撤的容忍度有所体现但应谨慎对待。[page::7,11,24]

---

七、批判性视角与细微差别

• 参数等权法的理想化：用全部1550组参数等权模拟策略表现，有一定“事后”性质，实际交易中难以实现，策略真实表现更依赖于选取合理参数组。

- 标的对比力量强弱不一：沪深300表现优异，其他品种如IH、国债期货表现平平，风险收益表现差异大，策略的普适性存在一定限制。

• 政策依赖强烈：策略表现高度依赖市场流动性，且受到交易政策限制和市场环境的重大影响，流动性或政策变化可能带来策略失效。

- 策略频率与手续费设计：尽管采取t+2日平仓避免高额平今仓手续费，但仍需实际中费用、滑点等因素综合考虑。

• 回撤风险不可低估：部分样本外及2018年回撤指标显示策略在特定时期回撤显著，需严格风险管理，分散投资且动态调整参数。

- 预测逻辑倚重市场参与者行为，受众多外部随机因素影响，无法保证在市场迷茫或博弈不充分时效果稳定，这一点在2018年2-4月体现明显。[page::11,24]

---

八、结论性综合

本报告深入系统地验证了基于持仓博弈异常信号的交易策略在中国金融期货市场中的有效性，尤其是在沪深300股指期货合约上表现突出。通过构建优化后的dH指标，策略有效缓解了合约换月引发的数据跳跃问题，提升了信号的稳定性和连续性。全区间及样本内外分段测试均显示，策略具有较强的收益能力、风险调整效果优良和参数稳定性。以沪深300为代表的股指期货策略，年化收益率长期维持在20%以上，胜率约50%，盈亏比超过1.3，夏普比率多在1以上，最大回撤均控制在15%以内，显示了优异的风险收益特征。

图表中淋漓尽致地体现了策略的优势和不足：

• 图表2揭示了核心指标优化的技术突破；

- 图表6-10热力图显示了不同期货品种参数表现，界定了策略适用范围；

• 图表12及后续回测指标几乎在所有关键指标上全面超越标的，尤其是沪深300表现最为耀眼；

- 样本外和2018年回测图表（27-38）突出了模型稳健性及实际操作的潜力；

• 但策略对市场环境和政策变数依赖显著，流动性不足时表现会大幅下滑，国债期货品种表现明显弱于股指期货。

整体来看，报告基于丰富数据与严谨回测框架，向投资者展示了利用市场持仓博弈异常信号进行量化交易的强大潜力和广泛应用前景。策略适合高度活跃的股指期货市场，如沪深300合约，尤其在未来政策环境继续“松绑”后，预期其表现将更为强劲。然而，投资者应警惕市场流动性不足和政策变化带来的风险，结合动态风险管理框架，合理配置策略参数与头寸。

最终，报告态度积极推荐基于持仓博弈信号的CTA策略作为量化投资的有效工具，具有较好的实际交易适用性和盈利前景。[page::0,5-24]

---

参考文献与资料来源

• 华创金工CTA系列专题报告（一）及（二）全文

- 数据源：中金所、Wind资讯、通联数据

• 交易手续费及政策变动详细列表

- 各期货合约回测数据与参数遍历结果图表

• 华创证券研究所分析师团队介绍及联系方式

---

以上为本报告的极其详尽与全面分析，聚焦于每一章节和图表的关键论点与数据分析，结合策略方法和实际表现提供了全面理解与客观视角。

报告