展期收益与多头收益显著相关性及样本品种筛选 [page::0][page::4][page::7]

• 横截面上展期收益与多头收益相关系数为0.58，黑色系商品相关性和收益率最高。

- 动态筛选43种商品期货样本，剔除流动性不足的品种，保证样本代表性和有效性。

• 主力合约持仓和成交集中度平均超过81%，主力与次主力合约占比达到95%。

RR策略构建及回测表现 [page::9][page::10][page::11]

• RR策略基于近月合约与远月主力合约展期收益的横截面强弱构建多空组合。

- 排序期30-100日，持有期10-40日区间内，年化收益稳定超过10%，夏普比率大于1.6，Calmar比率约1.15。

• 采用近月和远月主力合约计算展期收益优于主力/次主力合约组合。

期限结构稳定性判断与SRR策略优化 [page::12][page::13][page::14][page::15]

• 利用前四主力合约价格与期限的显著回归检验判断期限结构稳定性。

- 高不稳定比例主要来自农产品样本，剔除不稳定期限结构样本构建SRR策略。

• SRR策略年化收益和夏普比率均优于RR策略，表现更稳定。

多路径及WFA滚动样本外测试验证策略稳健性 [page::15][page::16][page::17][page::18]

• 多路径测试显示RR和SRR策略年化收益率10%-14%，夏普比率1.5-2.2，SRR策略Calmar比率更优。

- WFA滚动优化参数，样本外表现验证了策略的实操有效性。2010年以来，SRR策略年化收益10.4%，夏普1.94，Calmar 1.79表现优于RR策略。

• 策略稳健性强，路径依赖小，适应国内商品期货市场特性。

商品期货CTA专题报告（八）详尽分析报告

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一、元数据与概览

• 报告标题：商品期货 CTA 专题报告（八）——基于期限结构稳定性判断的展期收益策略详解

- 作者：吴先兴（分析师，SAC执业证书编号：S1110516120001），联系人何青青

• 发布机构：天风证券研究所

- 发布时间：2019年5月17日

• 研究主题：围绕商品期货中的展期收益（Roll Return）、期限结构稳定性、以及基于展期收益构建的多空策略（RR 策略和 SRR 策略）进行系统研究，特别强调展期收益对期货多头收益的解释能力和策略的实证表现及其稳健性。

核心论点概述：

• 展期收益对期货多头收益率具有显著解释力，年均展期收益与多头收益横截面相关系数达0.58。

- 黑色系商品展期收益和多头收益表现优异，且相关性较强；农产品因季节性因素等表现较弱。

• 使用近月合约和远月主力合约计算展期收益因子的策略表现优于基于主力和次主力合约的组合。

- 引入期限结构稳定性判断后，剔除不稳定品种构建稳定展期收益因子（SRR）策略，表现收益和稳定性均有提升。

• 通过多路径测试和WFA滚动参数样本外测试，策略表现稳健，路径依赖小，且SRR策略表现稍优。

- 报告明确提示基于历史数据模型有失效风险，且存在市场环境突变风险。

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二、逐节深度解读

1. 商品期货收益来源

1.1 经典理论

报告系统梳理了商品期货收益的三大理论基础：

• 现货溢价理论（Normal Backwardation） ：期货多头承担现货多头的价格下行风险，故需获得风险补偿，形成期货贴水（现货溢价）结构，支持多头配置的有效性。

- 对冲压力假说（Hedging Pressure） ：根据现货生产者与消费者的套期保值需求，期货呈现现货溢价或期货溢价结构，风险补偿在多空双方传递。

• 存储理论（Theory of Storage） ：引入仓储市场和便利收益的概念，强调库存水平对期货价格（尤其现货溢价）的影响，库存紧缺强化便利收益，推升现货价格。

这三者在理论上说明期货价格结构及超额收益来源为风险补偿，体现了现货市场与期货市场的复杂关系。

1.2 期限结构与展期收益

• 期限结构定义与作用：多期限合约价格形成价格曲线，反映市场对商品未来价格及供需的预期。

- 展期收益（Roll Return）：多头通过出售近月合约，买入远月合约以实现持仓延续，若期限结构（价差）为贴水，展期收益为正，反之为负。

• 理论联系：展期收益是风险溢价的体现，能够有效预测未来期货价格走势。基于此可构建策略实现超额收益。

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2. 商品期货展期收益的重要性测算

2.1 样本品种动态筛选

• 报告选取43个流动性充足的商品期货品种，自2005年至2019年动态筛选，规避交易“僵尸”品种，保证样本质量。

- 以成交额和持仓额均连续40日大于1亿元作为入选标准。

• 分类涵盖黑色系、化工、农产品、有色金属及贵金属等，动态保持样本的代表性和流动性。

2.2 主力合约的定义与切换

• 综合持仓量与成交量识别主力合约，采用连续三日最大持仓和成交量作为判定标准，避免频繁“回切”主力合约的现象，更贴合实际交易需求。

- 主力合约平均每年切换约3次，部分有色金属品种如铜、锌按月切换主力合约更为明显。

2.3 展期收益的计算方法

• 展期收益计算采用近月合约价格与远月主力合约价格的差异，结合对应合约到期期限进行年化调整。

- 由于国内成交与持仓高度集中于1、5、9月合约，选取近月和远月主力合约计算更具代表性和流动性优势，能更准确反映市场真实情形。

2.4 实证分析：展期收益与多头收益率的关系

• 43个样本品种整体展期收益与多头收益率横截面相关系数为0.582。

- 正展期收益品种年均收益为6.3%，负展期收益品种年均收益约为-0.9%。

• 黑色系表现最佳，展期收益和多头收益率最高且两者相关性强，农产品由于季节性不稳定表现较弱。

- 图表（图5和图6）进一步确认展期收益与多头收益呈正相关，无类别排斥整体表现突出。

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3. 基于展期收益因子的横截面多空策略

3.1 RR策略（Roll-Return策略）

• 以展期收益因子排序，做多表现前20%的品种远月主力合约，做空后20%，构建多空组合。

- 策略参数重点包括排序期（R，计算展期收益平均窗口）和持有期（H，调仓周期）。

• 采用ATR加权配置，假设无杠杆，不计现金收益，含手续费双边万分之三。

3.1.1 策略表现

• 策略在2005-2019年间表现稳定，排序期30-100日，持有期10-40日收益均超10%，夏普比率大于1.6，Calmar比率平均1.15以上。

- 多路径测试及不同参数组合均表现坚挺，说明策略稳定性较强。

3.1.2 主力合约vs主力+次主力合约

• 对比策略基于主力合约与主力+次主力合约的展期收益因子，结果显示近月和远月主力合约定义更优，体现在更高年化收益和夏普比率上。

3.2 SRR策略（Stable Roll-Return策略）

• 考虑农产品季节性等原因导致的期限结构不稳定，采用基于四大主力合约的期限结构稳定性判断机制来剔除不稳定期样本。

- 稳定性的判定依据是期限与价格间的回归趋势显著性（t值检验），若显著，则期限结构稳定；否则不稳定。

3.2.1 不稳定期限结构案例及比例

• 豆一（2005年2月）和棉花（2008年11月）的期限结构显示远月主力和次主力合约的展期收益存在明显分歧，对应t值不显著。

- 农产品如鸡蛋、玉米淀粉、豆二、棕榈油等不稳定比例较高，部分品种剔除比例超过50%。

3.2.2 SRR策略表现

• 剔除不稳定样本后形成稳定展期收益因子SRR，从而构建多空策略。

- 回测结果显示多数排序期和持有期组合下，SRR策略相比RR策略在年化收益、夏普比率及稳定性方面均有所提升（详见表6-8，图13-14）。

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4. 多路径测试

• 采用19条不同建仓起点路径测算，20日持有期、90日排序期。

- RR与SRR策略均展现年化收益10%-14%，夏普比率1.5-2.2，Calmar比率SRR更稳，体现了策略路径依赖弱、稳健性好。

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5. WFA滚动参数下的策略表现

• 采用逐步样本内参数寻优、样本外测试的WFA方法，通过5年样本内优化期和6个月样本外测试期滚动执行。

- 优化参数包括排序期和持有期，指标为夏普比率和Calmar比率综合。

• 19次滚动测试评估显示：

- RSS（SRR策略）样本外表现优，年化收益约10.4%，夏普比率1.94，Calmar比率1.79。
- SS（RR策略）年化收益9.2%，夏普1.79，Calmar1.55。

• 参数优选曲线（图19-20）显示最优排序期和持有期存在区间波动，强化动态调整必要性。

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6. 结论性综合

1. 展期收益与期货收益关系明显：基于43个样本品种2005年以来数据，展期收益与未来期货多头收益呈显著正相关，相关系数0.58，体现展期收益是预测期货价格的重要因子。

2. 计算展期收益基于近月和远月主力合约最合理：基于主力合约流动性集中趋势，近月合约价格近似现货，远月主力合约贴水/升水幅度对预期收益指示最明显。

1. 基于展期收益构建的RR策略表现优异且稳定：在参数空间内年化收益普遍10%以上，夏普比率大于1.6，Calmar比率高于1。

4. 期限结构稳定性调整提升策略表现：引入期限结构稳定性判断剔除不稳定样本的SRR策略，年化收益和风险调整指标均优于RR，且更为稳健。

1. 多个测试验证策略稳健且路径依赖小：多路径及WFA滚动样本外测试均显示策略表现持续稳定，特别是SRR表现相对更优。

6. 风险提示：模型构建基于历史数据，存在失效风险；且未来市场环境若发生突变可能影响策略效果。

1. 未来方向：建议对商品期限结构稳定性的进一步深入研究及对单品季节性特征的进一步探索。

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三、图表深度解读

图1：样本品种动态数量（第5页）

• 该图展示从2005年到2019年，符合流动性标准的商品期货样本品种数量稳定增长，从初期约7个增长到42个。

- 反映样本筛选规则的动态适应能力，规避静态样本带来的前视偏差风险。

• 支撑后续分析的样本完整性和代表性。

图2：主力合约与自定义操作合约切换比例对比（第6页）

• 橙色柱表示自定义操作合约切换比例，灰色柱表示官方主力合约每日切换比例。

- 自定义操作合约明显减少了主力合约“回切”（同一合约反复成为主力合约的现象），更符合连续持仓实际。

• 优化了合约切换频率，降低交易频次和滑点风险，提升策略实操性。

图3：主力和次主力份额占比（第7页）

• 主力合约份额均超过50%，主力和次主力合约份额合计平均达到95%。

- 充分说明近月合约与远月主力合约覆盖了绝大部分流动性，支持用其计算展期收益的合理性。

图4：期货贴水比例和平均展期收益（第7页）

• 条形图显示贴水比例，折线图显示平均展期收益水平。

- 如铁矿石、纸浆等品种贴水天数过半，平均展期收益显著为正。

• 部分品种贴水比例低且展期收益为负，体现商品间异质性以及市场结构差异。

表2：展期收益与年均收益关系（第8页）

• 详细罗列各品种年化纯多头收益与展期收益对比数据，验证理论。

- 黑色系品种年均收益和展期收益均居首，农产品部分品种收益有较大变动。

• 展期收益对期货多头收益能力的显著相关性（0.582）为策略构建提供理论基础。

图5、图6：展期收益与多头收益散点图和大类商品关系（第9页）

• 廓清整体正相关关系，且对黑色系等表现突出。

- 形象展示了展期收益作为重要信号变量的有效性。

表3-5：RR 策略在不同排序期和持有期参数下表现（第10-11页）

• 年化收益率稳定在7.5%-13%左右，夏普比率最高达2，Calmar比率普遍超过1，显示策略收益与风险控制表现卓越。

- 不同参数组合的灵活性和表现稳定性保证策略适应多样市场环境。

图8、图9：主力与主力+次主力合约RR策略表现对比（第11页）

• 明确体现近月-远月主力合约策略年化收益和夏普比率均超越主力+次主力策略，验证合约选择合理。

图10、图11：期限结构不稳定案例（第12-13页）

• 打破单一贴水趋势，远近月合约存在升水与贴水混合，且价格走势无显著期限关系趋势。

- 说明特殊品种和时间点期限结构需警惕，利于剔除不稳定期样本构建稳健策略。

图12：各品种期限结构不稳定比例（第13页）

• 明显农产品类不稳定比例较高，验证类群特征与季节因素关联性强。

- 提前预判样本不稳定比例，有助于后续稳健策略设计。

表6-8，图13-14：SRR策略表现与对比

• SRR策略年化收益普遍优于RR策略，夏普和Calmar指标同样明显改善，验证期限结构稳定性判断的有效性。

- 策略的风险调整收益更优，提升实战价值。

图15、图16：多路径下RR和SRR策略表现

• 多路径测试显示策略表现稳定，且SRR的风险收益特征更为出色。

- 有效降低路径起点与资金定投时间带来的波动，强化策略实际操作可行性。

图17-20：WFA滚动参数优化示意与结果

• WFA示意搭建稳健的滚动优化框架，降低过拟合风险。

- 滚动测试展示RSS（SRR）策略参数调整与净值增长稳定，优于传统固定参数SS（RR）策略。

• 参数稳健区间给予实操决策参考依据，保障未来应对多变市场。

表9：WFA滚动样本外表现汇总

• 详细呈现2010年以来两策略的年度表现，RSS策略整体表现更佳，年化收益、夏普比率和Calmar比率均优于SS策略。

- 验证了SRR策略在样本外具有更强的可持续盈利能力及风险控制。

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四、估值分析

报告为研究型金融策略报告，未直接涉及公司估值模型及目标价相关内容，但以策略投资收益和风险指标为核心定量分析框架。其估值可理解为通过展期收益因子的贡献来解释期货多头配置预期回报，策略收益率在10%以上，夏普比率均超1.6，说明期货多头收益率中有较高风险调整后的超额收益可通过展期收益因子捕捉，呈现策略模型的隐含“风险补偿估值”。结合WFA的滚动优化，模型降低了过拟合风险，提升了实用性。

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五、风险因素评估

报告识别的主要风险包括：

• 历史数据模型失效风险：因模型参数基于历史数据拟合，未来市场条件突变可能导致回测表现不再复制。

- 市场环境突变风险：包括政治、经济、政策调整等突发事件影响商品需求及供应，造成期限结构和展期收益的极端变化。

• 交易成本和流动性风险：尤其在非主力合约切换期间，流动性不足可能造成滑点与执行风险。

- 农产品季节性及期限结构不稳定性：导致展期收益信号失真，影响策略表现。此风险通过SRR剔除部分不稳定样本进行缓解。

报告强调适当动态调整参数和策略组合，采用WFA测试以减轻风险影响，然而风险仍无法完全消除，建议投资者谨慎对待。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告以大量历史数据和多维实证分析支持展期收益策略，整体论证严谨，数据充分。

- 但策略高度依赖历史稳定的期限结构关系，对于经济结构深度调整、极端供需冲击等异态可能应对不足。

• 剔除不稳定样本虽改善表现，但也可能丢失其他投资机会，存在样本剔除带来偏差的潜在问题。

- 未过多涉及交易执行的细节成本和实际操作限制，投资者需结合自身交易环境加以评估。

• WFA方法虽降低参数过拟合风险，但翻新参数策略在市场新变局中能否持续优异仍需持续验证。

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七、结论性综合

本报告从经典商品期货定价理论和大样本实证入手，系统验证了展期收益对期货多头收益率的显著解释力，揭示了合理选取近月合约和远月主力合约构建展期收益因子的科学性与有效性。基于展期收益因子构建的横截面多空策略（RR策略）表现稳健且可实现显著超额收益。引入期限结构稳定性剔除农产品等不稳定月份样本，发展出SRR策略，进一步提升了策略的风险调整收益和表现稳定性。

通过多路径测试和前沿分析法（WFA）滚动参数优化，报告确认了该策略体系风险收益特征的稳健性及可持续性，尤其SRR策略表现优于传统RR策略，显示期限结构稳定性判断在实际量化投资中具有显著价值。报告在风险控制方面亦提供恰当警示，对模型基于历史数据的局限和市场环境风险给予充分提示。

综上，基于远月主力合约的展期收益动力信号构建的量化策略体系，在我国商品期货市场具备良好的盈利潜力和风险控制能力，具备实际运作价值和推广应用前景。未来研究应聚焦于更深层次的期限结构动态分析及季节性因子的个性化建模，以持续提升策略的市场适应性和收益可持续性。[page::0,1,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18]

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附：重点图表

• 样本品种数量动态增长

- 主力合约与自定义操作合约切换比例对比

• 主力与次主力份额占比

- 期货贴水比例与平均展期收益

• 单个商品展期收益与多头收益关系散点图

- RR策略不同参数组年化收益对比（主力/主力+次主力）

• 豆一期限结构示例（不稳定案例）

- 各品种期限结构不稳定比例

• SRR与RR策略收益对比

- RR策略多路径表现

• SRR策略多路径表现

- WFA滚动测试样本外净值表现

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（全文所引述均标明了对应文档页码，确保分析的溯源性与权威性）

报告