基于CFTC数据构造商品轮动策略的背景与目标 [page::0][page::3]

• 商品牛市环境下，商品ETP规模显著增长，说明市场关注度持续上升。

- CFTC分类报告数据细分为生产贸易商、掉期交易商、资金管理者、大散户、小散户，分别观察不同投资者行为。

净多头头寸和净多头占比因子的构造与测试结果 [page::7][page::8][page::9][page::10]

• 定义净多头头寸：LongAll - ShortAll，净多头占比为(Long - Short)/(Long + Short)，均经标准化处理。

- 生产贸易商、掉期交易商净多头头寸及占比因子对未来收益呈现正向预测，大散户和小散户因子则表现为负向预测。

• 多因子因子在商品未来收益预测中稳健，策略在2016年与2020年后的商品牛市表现尤其突出。

投资者情绪因子及分歧度因子表现 [page::11][page::12][page::13]

• 投资者情绪因子基于净头寸的区间极值标准化，正向反映实体产业及合约持有方的乐观程度。

- 分歧度因子（尤其多头持仓标准差和极差）正向预测未来商品收益，表明投资者分歧度较高时收益率更优。

多因子打分策略表现及随机组合抽样测试 [page::14][page::15]

| 扣费方式 | 年化收益率 | 收益风险比 | 最大回撤 |
|----------|----------|----------|---------|
| 不扣费 | 14.19% | 1.03 | -18.36% |
| 双边万二 | 13.68% | 0.99 | -18.42% |
| 双边万四 | 13.18% | 0.96 | -18.48% |

• 多因子策略在收益率和夏普比率方面均优于单一因子，多因子等权组合提升策略稳定性。

- 随机抽样四万个因子组合中，部分组合表现优于示例策略，表明策略空间广阔。

商品轮动策略在FOF资产配置中应用表现 [page::15][page::16][page::17]

| 组合 | 年化收益 | 年化波动率 | 收益风险比 | 最大回撤 |
|---------------------------|----------|------------|------------|----------|
| 50%股+50%债 | 3.4% | 10.6% | 0.32 | 15.8% |
| 30%股+70%债 | 4.0% | 6.3% | 0.64 | 7.6% |
| 70%股+30%债 | 2.7% | 15.0% | 0.18 | 24.9% |
| 20%股+70%债+10%商品轮动组合 | 6.2% | 4.8% | 1.28 | 3.9% |
| 20%股+70%债+10%黄金 | 5.0% | 4.6% | 1.10 | 4.0% |

• 基于CFTC头寸构造的商品轮动策略映射到商品ETP，纳入股债组合显著提升风险调整收益。

- 商品轮动组合年化收益高于黄金配置，回撤明显降低，有助于拓展组合有效前沿。

投资者行为对周期主题基金行业配置的影响 [page::17]

• 周期主题基金煤炭和有色金属的配置比例随市场行情波动，行为特征明显。

- 投资者头寸数据能较好映射市场态度，为策略构造提供信号来源。

报告详尽分析与解读——《如何基于CFTC头寸构造商品和FOF配置策略？》

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一、元数据与报告概览

• 报告标题： 《如何基于CFTC头寸构造商品和FOF配置策略？》

- 分析师： 郑兆磊、张博

• 发布机构： 兴业证券经济与金融研究院

- 发布日期： 2024年7月24日

• 研究主题： 利用美国商品期货交易委员会（CFTC）头寸披露数据，构建商品轮动投资策略，并将策略应用于基金中的FOF资产配置。

报告核心论点

近年来，商品在宏观不确定性背景下开启牛市，且商品投资被越来越多投资者关注。针对众多商品品种，报告利用CFTC的COT（Commitment of Traders）数据，细分五类投资者（生产贸易商、掉期交易商、资金管理者、其他大散户、小散户）头寸行为，构建多个因子（净多头头寸、净多头占比、投资者情绪、分歧度）来预测商品品种的未来收益。实证发现，生产贸易商及掉期交易商“做多”较多的品种未来表现优异，而大散户和小散户的做空头寸则预示未来收益较高。此外，通过多因子组合策略，商品轮动策略显著跑赢基准，且将其融入股债FOF资产配置中，能够有效提升组合的表现，远优于仅配置单一黄金资产的方案。

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二、逐节深度解读

1. 前言与行业背景

报告开篇指出，宏观经济多变下，商品牛市吸引投资者关注（图1展示南华商品指数自2014年以来的上涨走势）。商品类ETP规模亦显著增长（图2），体现市场对商品资产配置意愿加强。面对多样品种及投资者，报告强调从CFTC各类投资者的持仓行为中寻找投资线索，为商品配置策略提供数据支持，最终方便FOF投资者落地配置。

全文结构清晰，涵盖CFTC数据介绍、因子构造、商品轮动策略测试及FOF配置实践等关键内容，为后续理解提供框架。

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2. CFTC数据介绍

美国商品期货交易委员会（CFTC）每周公布COT数据，包含期货及部分期权的持仓结构。2009年改版后的数据详细披露五类投资者头寸：

• 生产商、贸易商、加工商、使用者（生产贸易商）

- 掉期/互换交易商

• 资金管理者

- 其他需报告头寸（大散户）

• 未报告头寸（小散户）

该分类允许明确追踪各类投资者的多空仓变化。图3、图4详细介绍COT报告体系及类别划分，强调国内数据不足以提供如此细分视角，是CFTC数据优势所在。图5展示资金管理者在黄金上的净头寸和价格变化波动，体现头寸与实际价格动态的关联，增强数据的实用性和可信度。

随后，利用铜为例，图6、图7揭示不同投资者的多头、空头占比，图示生产贸易商因套期保值需求空头占比更高，反映基本面交易特征。

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3. 截面商品轮动策略构造

本章核心在于将CFTC数据与国内期货品种匹配并构建轮动策略。表1明确了国内品种与CFTC对应合约的映射，保证策略依据严谨。图8通过收益率相关矩阵分析商品间相关性，发现贵金属类（黄金、白银、铂金）及工业金属（铜、铝）相关性较强，而其他品种相关性较低，利于跨品种多元化构建。

接下来，报告围绕五大投资者类别的头寸数据，分别构造净多头头寸、净多头占比、投资者情绪及分歧度四大因子。

3.1 净多头头寸因子

• 净多头头寸定义为多头头寸减空头头寸。

- 采用平滑处理（MA4）与不同时间窗口滚动分位数标准化，确保不同品种间因子可比性。

• 按分位数将商品品种分为三组（Top/Mid/Bottom），Top组代表该类投资者“相对多头”偏好品种。

- 测试显示，生产贸易商及掉期交易商在Top组的品种未来收益高达8%-11%以上，且具有较好单调性；而资金管理者、大散户及小散户数据显示负向预测，即其更倾向的做空品种未来收益更好。

• 净多头策略净值图（图11-14）进一步确认策略有效性，尤其在商品牛市（2016-2017、2020年后）期间表现优异并显著超越基准。

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3.2 净多头头寸占比因子

• 类似净头寸因子，但该因子用净多头/（多头+空头）计算，增强相对尺度感知。

- 结果与净头寸因子相似，生产贸易商与掉期交易商正向预测未来收益，资金管理者及散户负向预测，且结论稳健。

• 图17-20净值曲线与净头寸因子表现类似。

- 进一步考虑“Spreading”持仓量（CFTC数据中的净头寸计算方法影响），发现加入Spreading的因子表现与不加入时差异有限，因而报告未作详细展开。

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3.3 投资者情绪因子

• 设计逻辑为利用净头寸在滚动窗口内的极值差异，构造情绪指标，反映特定区间内投资者持仓是否处于极端状态。

- 测试结果同样显示小散户情绪被过度炒作时，未来价格表现不佳（负向），生产贸易商、掉期交易商则呈现正向关系。

• 图21-26展示各类投资者情绪分组净值走势，均表现良好，且牛市阶段表现突出。

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3.4 分歧度因子

• 该因子侧重衡量不同投资者间持仓变动的差异程度，两种衡量方式：标准差和极差。

- 分歧度反映市场不同参与者观点的分歧强弱，较大分歧往往意味着即将爆发的收益机会。

• 测试结果表明，多头分歧度与未来收益呈显著正相关，表明多头参与者间意见分歧度越大，未来收益率越高。

- 图27-29分别展示分歧度因子测试收益及净值走势，确认了分歧度的预测能力。

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3.5 多因子打分策略

• 为克服单因子不稳定性及信息遗漏，报告通过等权结合生产贸易商净头寸分位数、掉期交易商情绪因子、多头分歧度等构建多因子打分策略。

- 策略表现优异，年化收益14.19%，收益风险比（信息比率）1.03，显著超越单因子策略。

• 通过大量单因子组合随机抽样（图31、图32），结果显示多因子组合多数表现优于单因子策略，说明多因子组合稳定性和绩效更佳。

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4. 商品轮动与FOF配置策略

• 为实现策略落地，报告归纳国内商品ETP情况（表3），指出黄金、白银、豆粕、有色、能源化工类ETP规模持续增长，适合被纳入FOF资产配置。

- 通过相关性匹配（表4），将CFTC品种与ETP对应，确保策略能精准反映ETP表现。

• 基于多因子策略对7个品种ETP进行排序，每期优选前两只ETP进行配置。

- 组合测试结果（图33、表5）表明，相较于传统股债或股债+单一黄金资产配置，加入商品轮动组合能显著提升组合年化收益（6.2% vs 3.4%-5.0%），并大幅缩小波动率及最大回撤，收益风险表现优异，具有明显的资产配置增值意义。

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5. 总结

• 报告总结指出，投资者行为是市场重要观察窗口。利用CFTC五类投资者头寸数据，发现实体产业资本（生产贸易商）持多品种表现优异，而散户类投资者持仓则反向预测未来商品收益。

- 报告结合ETP基金产品，实现策略落地，商品轮动策略在FOF配置中表现出色，能够扩展有效前沿，提升资产配置效率。

• 附图34、35展示周期主题基金在煤炭和有色行业配置的变化，佐证周期性主题资金配比行为对商品行情有导向作用。

- 报告尾部谨慎提示基于历史数据，模型在不同市场环境下可能失效的风险。

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三、图表精析

• 首页图（页0） 显示不同资产配置组合的累积净值变化。包含传统股债组合和加上黄金、商品轮动的组合。结果表明，20%股+70%债+10%商品轮动组合（浅蓝色线）表现最佳，净值持续上涨，凸显商品轮动策略有效提升资产配置的能力。
• 图1-2（页3） 展示了南华商品指数十年走势及商品ETP规模的持续扩张趋势，为采用商品资产形成配置策略提供宏观基础。
• 图3-4（页4） 清晰剖析了COT报告的结构及分类演变，强化理解CFTC数据背后持仓主体的类型划分。
• 图5-7（页5） 详细呈现资金管理者在黄金、各种投资者在铜上的多头空头占比动态，反映投资者参与度和市场结构特征。
• 表1（页6）、图8（页6） 奠定策略基础的品种映射和收益率相关性矩阵，为跨品种策略设计奠定现实依据。
• 图9-10（页8）、图11-14（页8-9） 各时间窗口不同标准化方法测试净多头头寸因子表现，图示策略净值高低，凸显生产贸易商和掉期交易商持仓方向预示收益的重要性。
• 图15-16（页10）、图17-20（页10） 净多头头寸占比策略测试及净值走势，支持第一因子结论，确认稳健性。
• 图21-26（页11-12） 投资者情绪因子展示持仓极端状态与未来价格变化的相关，图中顶组与底组明显分化，特别是小散户的逆向表现显著。
• 表27（页13）、图28-29（页13） 分歧度因子正向预期收益，体现市场参与者意见分歧对价格波动和趋势的引导作用。
• 图30（页14）、表2（页14） 多因子打分策略曲线与绩效数据，体现出综合利用不同信息提高策略收益与风险控制的能力。
• 图31-32（页15） 单因子与多因子组合随机测试散点图，突出多因子组合的表现分布更优，提升策略稳定性。
• 表3（页15） 商品ETP产品概览显示市场资源与投资渠道的丰富性。
• 表4（页16） CFTC品种与ETP的相关匹配度分析，指导策略如何结合实际基金产品进行投资。
• 图33、表5（页16） 资产配置组合表现多线图及详细指标，显示商品轮动策略与FOF组合表现的显著提升。
• 图34-35（页17） 周期主题基金在煤炭、有色配置比例的趋势与对应指数走势，验证投资者资金流动对商品板块的影响。

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四、风险因素评估

报告在首页及总结部分强调“基于历史数据，模型存在于市场环境转变时失效的风险”。常见风险包括：

• 宏观经济大幅逆转导致商品价差刷新历史规律。

- 投资者行为转变，CFTC头寸特点变化。

• 相关ETP产品流动性和跟踪误差风险。

- 交易成本、滑点未完全考虑（但表中不同扣费情境体现一定影响）。

• 政策风险及黑天鹅事件可能突然影响商品价格。

报告未提供详尽的缓解措施，但通过多因子及组合抽样测试一定程度降低单因子风险，且通过ETP产品映射方便投资者分散风险。

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五、批判性视角与细微差别

• 数据局限性： CFTC数据反映的是美国市场参与者头寸，对于中国市场商品行情可能存在时滞或偏差，需关注跨市场信息传导效率。

- 策略组合权重及因子选取主观性： 多因子策略虽然提升稳定性，但对因子选取、权重设计依旧具主观成分，且不同市场环境下表现差异或较大。

• 交易成本考虑： 虽有不同扣费情境分析，但实际交易费用、滑点可能更为复杂，影响策略实操。

- 忽略宏观变量交互： 策略主要基于持仓数据，忽略宏观经济指标、库存水平、需求预期等因素的联合影响。

• 投资者分类异质性：生产贸易商与资金管理者头寸变化的经济含义与交易动机差异巨大，单纯头寸信号是否完全捕捉这些区别仍需深入探讨。

- 图表标注需更详细： 部分图表尤其测试结果表格未标明具体时间窗口及统计方法细节，限制理解因子生成的技术细节。

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六、结论性综合

该报告系统地运用CFTC的头寸分类数据，从不同投资者角度构建了多个预测商品收益的因子，验证其强烈的统计相关性和实际投资价值。生产贸易商和掉期交易商表现出正向的净多头头寸信号，能够较准确预测商品价格上涨趋势；而大散户和小散户等持仓数据反向预测未来收益，反映出一定的非理性行为。基于此，使用净头寸、占比、情绪和分歧度等多种维度的因子，报告构造了多因子组合策略，成功捕捉商品轮动机会。

更为关键的是，报告不止停留在策略验证层面，还成功将策略映射至国内主要商品ETP基金，服务于FOF资产配置。结合股债传统配置，商品轮动策略显著提高了组合的收益、降低波动及最大回撤，扩展了有效前沿，为资产管理者提供了具有竞争力的配置方案。图33和表5的数据生动展示了商品轮动策略对组合表现的实质提升，且优于单纯黄金配置。

整体而言，报告逻辑严密，数据详实，结论有坚实的经验基础支持。虽存在市场环境变迁和参数选择的潜在局限，但其利用投资者行为数据指导商品轮动配置的思路，具有较强的理论与实务指导意义。

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参考图片示例

首页收益对比图示例：



商品指数走势：



资金管理者黄金头寸示意：



净多头头寸因子-生产贸易商策略净值：



多因子策略绩效及净值：



资产配置组合绩效提升：



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总结

本报告通过引入CFTC头寸分类数据，创新性地开发出有效的商品轮动因子，并成功应用于FOF资产配置中。研究不仅具备坚实的理论基础，也提供了丰富的实证支持和实际操作路径，在当前宏观不确定及商品市场活跃环境下，具有重要的参考价值和实践指导意义。

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报告