• 选择九种商品期货（含金属、能源、农产品）作为研究对象，代表性强、流动性好，保障量化策略的广泛适用性及实盘可执行性 [page::1].

- 构建COT情绪指标，类似于价格情绪指标，基于商业类净持仓在过去N周的最高与最低值进行归一化，反映市场情绪的极端程度 [page::2].

• 通过对CBOT玉米商业COT指标与价格反向关系的图表展示，直观体现COT指标的价格预测潜力：

[page::3]

• 量化策略参数包括COT情绪指标阈值（0.8、0.85、0.9、0.95）与持仓周期（4、6、8、10周）共16组组合的历史回测。

- 回测结果显示，阈值0.85和持仓周期10周的组合整体期末净值最高，表现优于其他阈值配置，且持仓周期对策略表现影响显著，10周持仓期最佳 [page::4][page::5][page::6]。

• 实盘测试（2020年1月至2022年9月，2倍杠杆）结果：

- 累计收益率35.24%，年化收益率11.62%。
- 交易30次，胜率66.67%。
- 最大回撤6.27%，夏普比率0.62。
- 策略风险收益表现良好，具备实盘操作参考价值 [page::6].

• 结论强调模型虽表现良好，但仅靠COT指标存在局限，建议结合布林带、MA、MACD等趋势技术指标以提升策略胜率和净值稳健性 [page::7].

CFTC 持仓报告寻幽探微之二：COT 量化策略构建 —— 深度分析报告

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一、元数据与报告概览

• 报告标题: 《CFTC 持仓报告寻幽探微之二 ：COT 量化策略构建》

- 作者及机构: 光大期货研究所金融工程研究团队

• 发布时间: 2022年10月31日

- 研究主题: 基于美国商品期货交易委员会（CFTC）公布的持仓报告，尤其是商业类净持仓数据，构建并验证一种量化交易策略，实现通过COT指标反映市场情绪、辅助大宗商品价格走势判断的目标。

• 核心论点: 商业类COT指标在相关性、同步性与灰关联度方面优于非商业类，并且基于商业净持仓构建的情绪指标可用于制定有效的量化交易策略。经回测和实盘测试，选择COT情绪指标阈值0.85及持仓周期10周的参数组合表现最佳，模型取得年化11.62%的收益及66.67%的交易胜率。

- 主要结论: 尽管量化模型表现较好，但单独依靠COT指标存在局限，需辅以趋势性技术指标提高策略稳健性。

总体上，该报告围绕商业类COT指标的量化应用展开，聚焦于如何利用该数据改善大宗商品期货的交易效果，提供了方法论、实证结果与风险提示，具有较高的操作指导价值。[page::0],[page::1],[page::7]

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二、逐节深度解读

1. 报告引言与交易品种数据说明

本节首先回顾了《CFTC 持仓报告寻幽探微之一》对商业类与非商业类COT指标的定量比较，强调商业类指标在市场价格预判中的优越性，为后续构建量化策略奠定基础。随后说明了本次策略回测所选的9种商品期货，涵盖贵金属（黄金、白银、铜）、能源（WTI原油）、农产品（大豆、豆粕、豆油、玉米）与糖类（ICE原糖），凸显代表性与多样性，以及流动性充足的特点。

• 数据集: 2010年1月至2019年12月为参数调优使用，2020年1月至2022年9月用于实盘策略测试。

- 理由与假设: 产业客户的持仓反映了更准确的供需信息；多品种涵盖避免过度拟合；流动性充分保障策略可实施。

• 时间粒度: 均采用周度数据，契合COT报告周度发布频率。

本节定位明确，数据与样本采样设计合理，确保结果的普适性和实操可行性。[page::1]

2. COT量化策略构建

此节介绍情绪指标的概念及其转化为COT情绪指标的方法。借鉴传统价格情绪指标的计算方式：

\[
\text{情绪指标}\ \tau = \frac{\text{当前价格} - \text{过去N日最低价}}{\text{过去N日最高价} - \text{过去N日最低价}}
\]

类比地，定义商业净持仓的COT情绪指标为：

\[
\tau = \frac{\text{当前COT值} - \text{过去N期最低COT值}}{\text{过去N期最高COT值} - \text{过去N期最低COT值}}
\]

• 参数选择: N取3年（即156周）周期，参考基钦周期（库存周期）理论，考虑金融和商品市场内在的中期波动节奏。

- 指标意义: 值趋近1时体现情绪极热，可能预示价格反转向下；趋近0时反映极冷，暗示反弹概率增大。

• 示意图及案例: 通过图表1（CBOT玉米商业COT与价格对比）展现二者的反向关系，即COT指标上涨时价格出现后续涨势，验证情绪指标的有效性。

该节清晰定义并建立了基于商业净持仓的情绪指标及其参数设定，科学地融合了经典经济周期理论和市场微观行为特征。[page::2],[page::3]

3. 策略回测与参数调优

报告对不同COT情绪指标阈值（0.8、0.85、0.9、0.95）及持仓周期（4、6、8、10、12周）组合共16种参数设定，分别回测九个交易品种的历史表现，使用无杠杆复利计算期末净值，重点分析如下：

• 表现趋势:

- 0.8阈值下，10周持仓周期期末平均净值最高，体现出适度宽松入场时机配合较长持仓可获得较好收益。
- 0.85阈值下，整体表现优于0.8，10周持仓期表现最佳，表明更严格的入场标准提升了交易的有效性。
- 0.9阈值时，回测净值非但未提升，反而下降，原因推测是入场时机偏晚，且趋势反转概率增加。
- 0.95阈值虽交易准确率高，但交易机会显著减少，整体收益不及0.85阈值组。

• 分品种表现差异: 不同商品对参数敏感度不同，例如WTI原油、COMEX铜在较高阈值时收益表现较好，农产品（大豆、玉米）有一定波动。
• 回测时间: 2010年至2019年，样本时间充足，确保统计显著性。

该回测表明，最佳的策略参数为情绪指标阈值0.85、持仓时间10周，这为进一步实盘测试提供了有力依据。[page::4],[page::5],[page::6]

4. 实盘检验与绩效评价

实盘测试基于2020年初至2022年9月数据，使用初始资金10万美元，2倍杠杆，允许多空双向交易。实盘绩效如下：

• 期末资金增至13.5243万美元，累计收益率35.24%，年化收益率11.62%。

- 交易次数30次，交易胜率66.67%，表明策略在实盘具有稳定的盈利能力。

• 最大回撤仅6.27%，夏普率0.62，显示风险控制较好，收益—风险配比合理。

实盘结果表明，经过参数调优的COT量化策略具有良好的稳健性和适用性，能够实际指导交易决策。不过，报告也诚实指出策略仍有提升空间，特别是交易胜率方面。[page::6]

5. 总结与策略应用建议

报告综合《第一篇》与本次研究，确认商业类净持仓数据的优势，并成功构建了基于该数据的量化情绪指标策略。通过大量历史回测和实际交易验证，推荐阈值0.85和持仓周期10周的组合。

同时强调：

• 单纯依赖COT指标存在一定局限，建议结合布林带、移动平均线(MA)、MACD等技术指标增强判断力。

- 投资者应理性看待策略表现，注重风险控制和策略适度调整。

该总结强调策略的适用性及风险提示，为投资者提供了切实可操作的建议。[page::7]

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三、图表深度解读

图表1：CBOT玉米商业COT指标与价格走势图

• 描述: 展示2018年以来CBOT玉米价格（蓝线）与商业类COT指标（灰线）的周度走势。

- 趋势: 两者存在明显的逆向关系；COT指标从接近0迅速上升至接近1期间，玉米价格随后出现上涨，表明商业持仓情绪的热点出现时，价格往往会经历阶段性回升。

• 联系文本: 此图通过视觉方式支持情绪指标与价格反转相关的假设，是量化指标构建的实证基础。

- 潜在局限: 仅展示单一商品及区间，未涵盖所有品种情形，需结合其他数据验证。

[page::3]

图表2-5：不同COT情绪阈值与持仓周期参数回测期末净值表

• 描述: 表格详细列出多组合下各品种的回测期末净值（初始1），覆盖0.8、0.85、0.9、0.95四个阈值及4到12周不同持仓周期的表现。

- 数据解读:
- 多数品种表现出周期10周时的回测净值最高，平均值逐步递增直至0.85阈值，再逐渐下降。
- WTI原油和COMEX铜等商品在0.85阈值组合中获得明显超额收益，表明该参数组合优势明显。
- 过高阈值导致交易次数显著减少，资本利用效率降低。

• 支持论点: 鼓励使用中等偏高的阈值（0.85）和较长持有周期（10周）以优化收益风险。

- 依赖数据来源: 光大期货研究数据，且部分表格中空缺显示存在一定的缺失值或数据整理不足的痕迹。

图表6：实盘测试绩效统计表

• 描述: 显示实盘测试的核心财务指标，如累计收益率、年化收益率、交易次数与胜率、最大回撤和夏普比率。

- 解读: 实盘收益理想且回撤控制良好，交易次数适中，风险收益匹配较好，胜率保持于66.67%，显示策略在真实市场中具有较稳定表现。

• 补充说明: 表明确实采取了多空双向持仓及杠杆操作，体现实际操作复杂度与风险。

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四、估值分析

本报告不涉及传统公司的估值分析，而是侧重于交易策略的绩效计量和参数优化，通过回测净值和实盘收益指标测算投资效果。这种基于量化模型测试的策略估值，主要体现在：

• 使用无杠杆和2倍杠杆两种假设衡量资金增长率。

- 完整的参数网格搜索回测，确定最优阈值与持仓期，表现为最大化净值增幅。

• 通过实盘年化收益率、最大回撤和夏普比率等多维绩效指标，辅以交易次数与胜率，综合评价模型收益风险。

无传统DCF、市盈率等估值模型，量化策略侧重于统计与经济指标的经验确定，适用范围和假设基于历史数据。[page::4~6]

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五、风险因素评估

报告中明示的风险点及其分析：

• COT指标本身的局限: 仅基于持仓数据，难以覆盖全部影响价格的宏观和微观因素，单独使用时判断未来走势存在不足。

- 交易胜率提升空间: 当前模型胜率66.67%，表明仍存在约三分之一交易可能为亏损，需进一步优化策略及参数。

• 趋势周期难以把控: 因价格趋势受多重市场因素影响，持仓周期的选择非一成不变，可能导致趋势反转时出现损失。

- 未来市场环境变化: 2020年以后数据实盘测试，或许不完全适用于其他市场周期或大事件影响，策略需动态调整。

• 技术指标配合需求: 建议结合布林带、MA、MACD等技术指标，以分散风险、提升策略准确性。

报告未详述具体的风险缓解措施，但提出了联合其他指标辅助判断作为策略稳健性的提升路径。[page::0], [page::7]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告优势:

- 系统性分析商业类与非商业类持仓的区别，科学选择数据源。
- 结构清晰，基于理论（基钦周期）和经验设计参数。
- 结合回测与实盘，验证策略有效性，体现严谨实用。
- 对策略局限性保持审慎，未盲目过度夸大表现。

• 潜在不足与细节:

- 部分回测表格数据表现零散且部分空缺，建议补充完整以增强结论严谨度。
- 图表除玉米外，缺少更多商品的清晰价格与COT指标对比，影响全局理解。
- 策略偏向中长期(周级别、多周持仓)，对高频、短线的适用性未论述。
- 风险评估偏浅，缺少市场极端事件（如政策变动、突发国际冲突）对策略的灵敏性分析。
- 仅对阈值和持仓期进行了多重测试，未提及资金管理、止损规则等细节参数，可能影响实际收益稳健。

尽管存在上述小瑕疵，整体报告依然基础扎实，观点谨慎，体现专业水准。[page::4-7]

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七、结论性综合

本文通过详实的实证分析和策略设计，将COT商业类净持仓数据成功转化为量化交易情绪指标，构建了覆盖金属、能源及农产品的组合量化交易策略。历史回测表明，阈值0.85及持仓周期10周的策略组合在全样本期内综合表现最佳，保持较高的净值增值能力和稳健交易节奏。实盘测试验证了该策略的实用性，年化超过11%，交易胜率接近67%，最大回撤控制在6%以内，夏普率显示风险调整后收益合适。

图表1清晰展示了商品价格与商业COT情绪指标的逆向关系，奠定了指标逻辑基础；图表2至图表5的多参数网格回测细致比较了不同阈值和持仓期对策略表现的影响；图表6实盘绩效指标明确展现了策略的持久有效性。

虽然策略已具备较强参考价值，但报告谨慎指出，只靠COT指标预测商品期货走势具有局限，建议结合多种技术指标与风险控制机制，形成更全面稳健的量化体系。

综上，报告成功实现了从COT持仓数据到实盘交易策略的闭环创新与验证，为大宗商品量化投资提供了科学的理论与实践路径，具有重要的实际应用意义及推广价值。[page::0-7]

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免责声明

本报告素材来源于公开数据，报告中观点仅供参考，不构成具体投资建议。投资风险需投资者自负。 [page::8]

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总体评价

本报告结构严谨，数据充分，理论与实践结合紧密，图表辅助明晰。通过多维度参数调节与长周期实盘检验，提升了策略的适用性和可信度。同时揭示了量化模型的局限，体现了金融研究分析的责任意识，是一份高质量的专业量化交易策略研究成果。

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