• 遗传规划(GP)因子挖掘流程详解[page::4][page::5]：

- 因子初始化为降维后因子组合，计算适应度函数进行选择。
- 采用树形结构对因子表达式编码，支持加减乘除等运算。
- 通过交叉操作结合优质父代基因生成新因子，提高搜索效率。

• 降维方法在因子筛选中的应用[page::6][page::7][page::8]：

- PCA通过协方差矩阵特征分解实现线性降维，KPCA利用核函数映射实现非线性降维。

- MDS保持点间距离，ISOMAP结合合适距离度量适应流形数据降维。

- LLE聚焦局部线性特征，保留数据的拓扑结构，广泛用于图像识别和高维数据可视化。

• 遗传规划因子回测效果[page::9]：

- 回测期间总收益达到161.52%，年化收益率15.49%，夏普比率1.4，最大回撤-12.57%，盈亏比1.04，胜率56%。

• 债券组合策略及模型表现[page::14][page::15][page::16]：

- 构建基于XGBoost、Lasso等的债券蝶式组合多空策略，表现优于基准蝶式策略。

- Lasso模型关键因子如ytmspreadlmstd、F3.04.0vol_std表现出波动与信号强度。

• 久期择时策略及收益表现[page::16][page::17]：

- 建议继续持有短久期债券(1-3年)，该策略过去月超额收益0.05%，年化收益5.04%，回撤控制良好。

- 各久期债券指数持有年化收益预测显示1-3Y最高。

• 国债期货基差及跨期价差跟踪[page::19][page::20][page::21]：

- 10年期国债期货主力合约净基差降至0.26，年化基差率高位震荡，十年期跨期价差升高支撑空头提前移仓。

- 5年期主力合约年化基差率下行至1.2%，远季合约波动相似，空头持仓压力增加。

• 国债期货会员持仓动态[page::22]：

- 移仓换月提升成交量，远季持仓迅速增长，十年期远季占比约30%，五年期远季占比约21%，前二十会员净持仓小幅增减。

• 股指期货分红对基差影响及基差跟踪分析[page::24][page::25][page::26][page::27]：

- 基于2021年报预测分红对沪深300、上证50、中证500期货基差贡献显著，分红预期占基差比重在10%到169%不等。

- 本周股指期货剔除分红的当季合约基差率平均走弱，主要受市场情绪驱动，基差与指数涨跌正相关性强。

- IF、IH空头持有近月合约对冲成本相对较优，IC空头持有远季合约对冲占优。

• 商品多因子量化周频信号总结[page::28][page::29][page::31][page::33]：

- 上周单因子收益分化明显，中仓单因子、稳健动量因子与基差因子表现最佳。

- 多因子信号显示双焦、油脂油料持续看多，化工及生猪相关因子倾向看空，黑色系收益领先其他品种。

利用遗传规划进行期货因子挖掘暨金工周度策略分享详尽分析报告

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1. 元数据与整体概览

• 标题：利用遗传规划进行期货因子挖掘暨金工周度策略分享

- 作者及机构：东证衍生品研究院金融工程组，2022年5月9日发布
- 联系人包括常海晴（分析师，金融工程）、谢怡伦（分析师，金融工程），联系方式一并公布。

• 主题：本报告主要聚焦于机器学习领域中的遗传规划（GP）技术在期货市场因子挖掘中的应用，同时分享相关金工周度策略，尤其涉及股指期货、国债期货及商品期货的量化信号。

- 核心论点：
- 遗传规划作为一种机器学习算法，能够高效自动生成交易因子，尤其在金融工程交易因子的构建上展现出强大的潜力。报告首先介绍了遗传规划的基本原理与流程，展示了基于此方法提取的股票因子公式示例，继而结合现代降维技术（PCA、KPCA、MDS、LLE等）用于因子及数据的结构化处理，改善信号提炼和噪声过滤。
- 报告主旨在于系统分享遗传规划技术体系如何落地期货交易因子构建，辅以当周国债及股指期货策略信号的实证监测与多因子量化分析，兼顾宏观面及市场情绪影响，力求为实盘提供理论及策略参考。

• 评级与目标价：报告未针对具体股票或资产给予明确评级或目标价，重点聚焦策略开发与量化信号研究。

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2. 逐节深度解读

2.1 遗传规划在因子挖掘中的应用

• 关键论点：

- 遗传规划作为特征生成工具，能够从金融市场海量数据中自动挖掘复杂且有效的交易因子。
- 早期研究（如Worldquant 2015年Alpha 101报告）已展示了大量复杂的、结构化的股票因子，结构复杂，往往缺乏明确的解释性。
- 这些因子形式上体现了遗传规划模型的痕迹，暗示遗传规划在因子生成中已广泛采用。

• 推理依据：

- 遗传规划通过自动化的符号回归（symbolic regression）方法，以类似生物进化的遗传操作（复制、交叉、变异）优化因子表达式，使得交易信号更符合目标（如预测能力、收益稳定性等）。
- 通过示例Alpha公式（Alpha#1至Alpha#37），报告给出了典型的股票因子复杂表达式，涵盖排序(rank)、相关性(correlation)、时间序列排名(tsrank)、绝对值(abs)、延迟(delay)等多种函数和时间窗口，体现了特征丰富性与组合复杂度。

• 重要数据点：

- Alpha因子表达示例体现了基于数据排序和相关性的信息提取。
- 这些多样因子的效果直接体现遗传规划的自动生成效能和复杂功能结构。

2.2 遗传规划流程详解及编码方法

• 流程：

- 初始以降维后的因子作为初始种群；
- 计算各因子的适应度函数（用夏普比率等指标衡量交易信号质量）；
- 按适应度选出优秀因子作为“父代”；
- 通过遗传操作生成新因子（新种群），不断迭代至满足演化次数或其他终止条件。

• 编码方式：

- 因子表达式以树形结构编码，例如示范公式 y = g1 g2 - 3g3 + 0.5 的树形表达式清晰展现了操作符和操作数的层次结构。

• 遗传操作：

- 交叉操作即用一颗树的子树替代另一颗树的子树，组合出新的表达式，实现特征的“遗传”与创新。

• 图表支持：

- 图4（遗传规划流程示意图）及编码和交叉实例（图表3和4）很好地辅助了上述流程说明，增强直观理解。

2.3 降维算法在因子分析中的运用

• PCA与KPCA：

- 报告清晰梳理了PCA算法步骤，包括数据零均值化、协方差矩阵因子分解降维等过程。
- KPCA进一步通过核函数映射原始数据至高维空间，再做PCA降维，解决了非线性数据的可分性问题。

• MDS与ISOMAP：

- MDS降维注重保持数据点间的距离关系不变，适用于呈现数据原始拓扑的二维可视化。
- ISOMAP为改进版MDS，重点用适合流形数据的距离度量，使算法能处理更复杂的非线性结构。

• LLE：

- 聚焦保持数据局部线性结构，非线性降维方法中对保留局部拓扑结构尤为有效。

• 图表解读：

- 多幅三维及二维散点图显示了各方法对“s形数据”的降维效果，其中ISOMAP优于传统MDS，LLE保留了局部特征。
- 这些降维技术有助于从多维高复杂度的因子数据集中提炼有效特征，降低过拟合风险，提升模型泛化。

2.4 因子实证与策略回测

• 因子效果展示：

- 因子OLS净值曲线表现整体稳健，收益率良好，最大回撤有控制，夏普值1.4，胜率在0.56左右，盈亏比近1，Sortino比率2.53，显示因子在实盘或仿真中具备一定的收益创造能力和风险控制。

• 函数库举例：

- tsrank函数解释清楚，有助于理解因子构造。

• 结合遗传规划因子贡献拆解：

- Lasso模型拆解各因子贡献，展示关键因子（如ytmspread、volstd等）在不同时间段的波动性贡献，体现非线性的市场环境下不同因子的重要性动态变化。

2.5 国债期货策略回顾与量化分析

• 策略核心：

- 债券组合信号保持相对稳定，偏向子弹组合持有更佳优于哑铃组合，基于久期4年以上的活跃券蝶式多空策略。
- 基于超额收益预测的久期轮动策略继续推崇短久期债（1-3年），收益预测最高1.77%。
- 国债期货基差整体延续下降趋势，近季合约基差下滑，进入正收益率区域。
- 跨期价差走高，符合提前移仓空头的策略，利于降低持仓及移仓成本。

• 多种模型回测：

- XGBoost、AdaBoost、Random Forest等模型均展现出优于基准的净值表现。

• 图表信息：

- 蝶式策略多空净值图清晰看到近两年持仓收益稳步爬升。
- 因子贡献图反映了多个风险因子的动态影响。
- 久期轮动策略净值回测显示长期正收益且最大回撤较小。

• 持仓变化：

- 会员持仓报告表明随着移仓换月，远季合约持仓比例显著提升，表明市场参与者积极调整仓位以规避风险。

• 基差与跨期价差趋势：

- 图表展现近季合约净基差波动幅度减小且基差整体向好，远季合约基差虽攀高，但受空头移仓压力影响。
- 跨期价差走高表明远近月合约价格差异拉大，可用作风险对冲及仓位调整的参考指标。

• 风险偏好及情绪：

- 研究强调市场情绪占主导，基差与指数涨跌呈正相关，套保需求及季节性因素影响削弱。

2.6 股指期货基差及对冲成本跟踪

• 股指分红预测：

- 基于2021年年报，沪深300、上证50、中证500分红预期分别为84.7点、74.9点、107点。
- 各指数中成分股分红情况详尽，分红对不同合约基差贡献不一，涵盖远近季合约。

• 基差走势：

- 受市场下跌冲击，股指期货基差明显走弱，IF、IH、IC剔除分红后的当季合约年化基差率均下滑，变化幅度分别为-1.2%、-0.36%、-0.3%。
- 市场情绪被视为影响基差的主因素，且与指数涨跌具较强相关性。

• 对冲成本：

- IF、IH空头持有近月合约对冲更优，IC则反向持有远季合约对冲有优势。
- 近一月各指数及不同展期组合对冲收益率分析，IC基差维持弱势震荡，推荐继续持有远季合约套保，IH和IF基差强势震荡，空头成本低，可提前持有远季合约锁定成本。

2.7 商品因子及量化信号概览

• 单因子表现：

- 近期收益分布在-0.7%至1.8%，表现分化显著。
- 仓单因子、动量因子、基差因子表现较好。

• 多因子综合信号：

- 五因子、多因子混合趋势因子收益较佳，均获得约1.8%收益。

• 品种观点：

- 看多双焦（焦煤、焦炭）、油脂油料类；
- 看空化工和生猪类混合价差因子；
- 指定具体看多品种（如棕榈油、豆粕、铁矿石等）及看空品种（如玉米、橡胶、纯碱等）。

• 全品种量化信号：

- 各板块近期表现互异，黑色系反弹明显，策略净值创新高；
- 能化及农产品均出现跌势，部分贵金属及有色呈现涨跌不一态势。

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3. 重要图表深度解读

图表4-遗传规划流程

• 结构化展示遗传规划启动、适应度计算、父代选择、子代生成、演化迭代过程及终止，有助理清整个因子进化过程的技术细节。

- 实现了遗传算法在量化因子开发中的流程化应用，体现过程自动化和迭代优化的核心优势。

图表3-编码方式及交叉示例

• 通过树状图展现式子y = g1 g2 - 3g3 + 0.5的编码方式，体现因子表达式可被高效编码为遗传规划输入的形式。

- 交叉操作示例直观展现了遗传操作如何对子树进行替换生成新因子，这一机制保证新因子既继承旧因子的结构又有创新。

图表6-因子OLS净值曲线及多空信号

• 净值曲线（红色）稳步增长，最大回撤控制在12.57%，平均年化收益15.49%，夏普率1.4，表明因子对收益贡献稳定且风险可控。

- 多空信号与期货主力合约价格走势协同度高，显示因子有效地捕捉了交易时机。

债券策略相关图表

• 蝶式策略净值曲线（XGBoost、AdaBoost等）显示模型方法整体表现优于蝶式基准，说明机器学习方法在债券组合多空策略中有显著效果。

• 国债期货基差及跨期价差显著体现出基差的回落和跨期价差的阶段性高位震荡：

• 会员持仓数据揭示市场参与者仓位结构，远季合约持仓比例提升，配合前文基差和跨期价差趋势，展示实际仓位运作动态。

股指期货对冲成本图示

• 各指数不同展期对冲成本月度波动图清晰显示兑付成本和建仓难易，IH和IF合约表现出较优越的空头成本结构。

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4. 估值分析

本报告并无主要针对单体资产的估值模型，但在期货因子挖掘和策略信号构建中，遗传规划结合机器学习模型所形成的因子估价能力间接体现了交易策略的估值效能；债券组合策略通过XGBoost、Lasso、AdaBoost等非线性及线性模型实现对债券超额收益的预测，这种预测实质影响期货基差的量化定价与风险控制，不同模型的收益风险指标（如夏普率、最大回撤）体现了策略的估值风险偏好。

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5. 风险因素评估

• 市场情绪波动：报告多次强调市场情绪是影响基差和跨期价差的主要因素，行情波动加剧情绪不稳定可能使模型信号失效。

- 季节性及分红预期变动：季节因素对股指期货基差和对冲成本存在影响，未来分红预期调整亦会调节基差结构。

• 模型过拟合与泛化能力：遗传规划因子复杂度高，存在过拟合风险。虽然多因子方法及降维技术辅助缓解，但市场结构变化仍需留意。

- 流动性与交易成本：实盘执行时，期货合约持仓规模和换仓执行受到流动性限制，忽视可能导致实际收益大幅偏差。

• 宏观政策与经济环境变动：债券策略中提及通胀、景气指标等宏观因子，极端政策调整或经济冲击可能削弱策略有效性。

报告对这些风险的缓释体现在多模型综合应用及持续调仓换月节奏建议，模型月度滚动更新，以及聚焦远近季合约动态适度调整仓位。

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6. 审慎视角与细微观察

• 报告整体客观扎实，但遗传规划因子复杂表达式虽强大，但缺乏主观解释性，增加实操风险及监管合规难度。

- 因子间部分结构可能重复，联合多因子模型虽有缓解，但潜在共线性风险不容忽视。

• 报告多处强调市场情绪主导基差表现，但模型对黑天鹅事件或极端行情的适应性和风险防控未较详细讲述，后续需关注此类风险管理细节。

- 商品因子表现分化显著，策略在非黑色系尤其是农产品和能化方面风险加大，体现大宗商品多变的行业特性。

• 报告未提供遗传规划及机器学习模型超参数、训练集划分、过拟合检验等技术细节，影响复制与验证。

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7. 结论性综合

该报告系统性地介绍了遗传规划在期货交易因子挖掘中的创新应用，结构化地展示因子表达、编码、进化生成的全流程，结合降维算法提升数据处理效果，既突出了研究的技术领先性，也体现了量化和机器学习联合的务实策略思路。

实证层面，报告深入梳理当前国债期货、股指期货及商品期货的多种量化策略信号，显示出债券组合偏好短久期策略，股指期货基差与对冲成本受市场情绪影响明显，商品因子收益明显分化。通过多模型验证和持续跟踪基差、跨期价差及会员仓位，策略具有较强的市场适应性和实操指导价值。

报告整体立场审慎，在债券策略中体现为“中性偏谨慎”、股指期货建议“空头对冲持有远季合约优先”，商品策略具体区分看多看空品种，体现了量化研究与市场动态的结合。

在图表层面，遗传规划流程图以及因子性能表现曲线的直观展示为技术细节提供了可视化支持，债券及股指期货的基差和仓位数据图表增强了策略信号与市场实际的链接度。

综上，报告从理论框架到实证策略均保持较高深度，适合量化研究人员及机构投资者参考，提示了基于遗传规划的家族因子挖掘未来在期货量化领域的有益探索方向。[page::0,2,4,5,6,9,14,15,16,17,19,20,21,22,24,25,26,27,29,31,33]

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报告