资管持仓与产业持仓显著影响持有收益 [page::2][page::3]

• 采用国内期货交易所前20名经纪商持仓数据，代表资管持仓的乾坤期货和产业持仓的中粮期货持有收益表现良好。

- 表1显示资管和产业持仓在不同商品的盈利能力差异显著，非报告持仓普遍亏损。

• 乾坤期货持有收益长期为正，跟踪收益在2023年后开始大幅落后，表明跟踪效果下降。

交易商数量指标优于持仓数量，尤其在细分类别层面表现突出 [page::5][page::6]

• 以期货日报实盘大赛披露的净持仓与净交易商数量为基础构建持有收益和跟踪收益组合。

- 净持仓持有收益波动较大，净交易商持有收益较稳定，多数商品两者持有收益均为正。

• 黑色系和化工系商品持有收益排名靠前，农产品和能源系商品表现较弱。

细分交易商组别分析：量化组和基金组表现优异，轻量组近期表现下滑 [page::7][page::8]

• 持有收益与跟踪收益均显示量化组和基金组优势明显，持有收益长期显著为正。

- 轻量组持有收益及跟踪收益在2024年5月之后明显下滑。

• 各组跟踪收益整体弱于持有收益，跟踪策略开发面临较大挑战。

量化组与轻量组持有跟踪收益对比显示策略实施效果差异明显 [page::8]

• 轻量组的持有收益和跟踪收益较为接近，表明跟踪有效。

- 量化组持有收益明显高于跟踪收益，跟踪效果欠佳但持仓收益稳定增长。

持仓数量据化专题报告（2024年4月8日）

—— 华泰期货研究院量化组 高天越 等

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《持仓数量据化专应题报用告》（2024年4月8日发布）

- 发布机构：华泰期货研究院量化组

• 主要研究员及联系方式：高天越等

- 研究主题：围绕国内期货市场持仓数据，尤其是持仓数量和交易商数量的量化特征进行深入剖析，解决CFTC数据滞后等问题，探索以国内高频数据替代CFTC数据的可能性及其有效性。

• 核心论点：

1. 资管持仓与产业持仓是国内期货市场中两类重要持仓特征。
2. 交易商数量相较于持仓数量在捕捉市场价格走势和风险情绪上表现更为有效。
3. 基于国内数据构建量化交易策略，有助于克服CFTC数据的公布滞后问题。

• 主要信息：

- 通过分析国内期货交易所公布的前20名经纪商持仓数据及期货日报实盘大赛公布的交易商群体持仓数据，验证并延续了之前使用CFTC数据得出的结论。
- 国内持仓数据披露更高频，滞后较小，更适合实盘跟踪及量化策略开发。
- 尝试细分交易商群体（轻量组、重量组、基金组、量化组）以挖掘更细颗粒度的效果差异。

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二、逐章深度解读

1. 摘要与研究目的

• 摘要部分重申上篇关于CFTC持仓数据的研究发现，强调资管和产业持仓的关键角色，交易商数量相较持仓数更具研究价值。

- 主要问题在于CFTC数据公布的时间滞后，导致策略应用上效果减弱。

• 本文选用国内期货所每日披露前20名经纪商持仓数据，并结合期货日报大赛交易商信息，旨在以高频数据验证上述结论，提升实用性。[page::0]

2. 国内持仓数据特征分析

• 研究针对不同交易商类型，尤其资管机构（“乾坤期货”代表）与实体产业（“中粮期货”代表），认定其在商品价格形成中扮演不同角色并拥有定价权。

- 结合此前研究结果和定量验证，选用四个代表性席位：乾坤（资管）、中粮（产业）、东方财富与徽商（非报告持仓）。

• 处理数据时，考虑到只披露前20席位，且合约细分带来波动，采用CFTC数据的净持仓方向逻辑：

- 记录每个交易日的净多头或净空头仓位，忽略日内不确定的变化。
- 净头寸方向不变时，收益计算覆盖两日；若变动则数据剔除。

• 通过该方法，计算不同席位在各种商品的持有收益。

数据亮点：
- 表1反映资管与产业持仓普遍优于非报告持仓，多数非报告持仓表现亏损。
- 不同商品表现差异显著，如EC航运与棕榈油，资管获益而产业及非报告亏损；铁矿石产业和资管均盈利。

• 该结论进一步验证了CFTC持仓数据的局限性，国内席位数据更有效、滞后更少，对持有与跟踪收益的解释更具说服力。[page::2-3]

3. 数据可视化验证

• 图1（乾坤期货持有收益与跟踪收益）：

- 持有收益（红线）呈长期上涨趋势，显示资管持仓策略有效。
- 跟踪收益（黑线）与持有收益基本一致直到2023年，之后大幅偏离甚至变负，表明尽管跟踪机会增多，实际收益未能有效捕捉。
- 说明数据高频及滞后问题仍影响策略实现。[page::4]

4. 交易商数量相比持仓数量更为有效

• 使用期货日报实盘大赛数据，记录2017年至今的净持仓数和净交易商数。

- 同样采用方向不变原则计算收益，并剔除方向变化数据。

• 图2（净持仓与净交易商持有收益散点图）：

- 大多数商品持有收益为正，净持仓持有收益波动更大但极值更高，净交易商收益更稳定。
- 黑色系、化工系表现领先，推测这些品种价格更易受资金力量影响。

• 图3（净持仓与净交易商TOP持有收益柱状图）：

- 净持仓和净交易商均构建的跟踪组合长期落后持有组合，甚至为负收益，揭示当前跟踪策略难以直接采纳。

• 进一步将交易商分类为轻量组、重量组、基金组、量化组以突破这一瓶颈。[page::5-6]

5. 细分交易商组别持仓效果

• 图4（持仓和交易商数量持有与跟踪收益对比）：

- 量化组和基金组的持有收益显著好于轻量组和重量组。
- 轻量组2024年5月后表现有所滑落。
- 所有组别的跟踪收益均弱于持有收益，反映实际交易限制仍存在。

• 图5及图6（各组净持仓持有与跟踪收益趋势图）：

- 量化组增幅显著，持有收益稳健上升，跟踪收益则波动较小。
- 轻量组表现波动，特别是跟踪收益呈下降趋势。

• 图7及图8（各组净交易商持有与跟踪收益趋势图）显示类似趋势，但轻量组跌幅更明显。

- 图9、图10（轻量组及量化组详细对比）：
- 轻量组持、跟踪收益较接近，显示其调整操作较紧凑。
- 量化组持有收益远优于跟踪收益，差距明显，表明量化策略的收益捕获有较大难度。

• 综上，量化及基金组具有更明显的持仓优势，但实际策略追踪仍有较大提升空间。[page::7-8]

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三、图表深度解读

| 图表编号 | 描述 | 主要内容及趋势 | 论述关联 |
|-----|----------|------------|--------|
| 表1 | 资管、产业、非报告席位持有收益 (%) | 资管（乾坤）和产业（中粮）持仓收益表现良好，非报告多为亏损，不同商品间有显著差别。 | 验证不同类型持仓对价格影响力差异，强调资管与产业持仓的重要性。 |
| 图1 | 乾坤期货持有与跟踪收益趋势图 | 持有收益稳步增长至2023年后高企，跟踪收益受限下降。 | 说明国内持仓数据滞后较少但策略跟踪仍受限。 |
| 图2 | 净持仓与净交易商持有收益散点图 | 多数商品持有收益为正，净持仓波动大，净交易商波动小且收益稳定。 | 交易商数量数据更为稳定有效，辅助持仓分析。 |
| 图3 | 净持仓与净交易商TOP持有收益柱状图 | 跟踪组合收益长期低于持有组合，甚至负收益。 | 说明简单跟踪策略存在难度，需进一步细分数据。 |
| 图4 | 各组净持仓/交易商持有与跟踪收益 | 量化和基金组表现突出；轻量组表现波动。跟踪收益普遍低于持有收益。 | 提示分组分析对择时和策略设计更有参考价值。 |
| 图5-10 | 各组净持仓和净交易商持有/跟踪收益逐细分类趋势图 | 各细分组别表现差异明显，量化组优势显著但跟踪回溯效果有限。 | 强调量化及基金组持仓优势，跟踪难度依然存在。|

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四、估值分析

本报告主要聚焦持仓数量和交易商行为量化分析，无具体涉及公司估值模型（如DCF、市盈率等），因此无相关估值分析。

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五、风险因素评估

• 数据覆盖风险：

- 国内期货所披露仅前20名席位，部分重要持仓可能遗漏，稳定性不及CFTC较全面数据。
- 头寸大小日内变化无法捕捉，只能用方向保持假设，可能漏掉真实动态。

• 策略实现风险：

- 虽持有收益表现较好，跟踪收益普遍欠佳，表明实际跟踪与仓位调整难度较大，策略风险偏高。

• 市场波动风险：

- 行业品种表现差异大，不同行业风险暴露不均，市场结构变化可能影响数据稳定性。

• 数据滞后及质量风险：

- 尽管国内数据披露频率高于CFTC，仍存在滞后和噪声，可能影响策略准确。

报告未详细涉及风险缓释策略，但定量分组及细颗粒度分析属于间接缓解手段，帮助识别更具显著性的持仓和交易商类型。[page::0-8]

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六、批判性视角与细微差别

• 样本偏差风险：

- 选取的代表席位带有主观筛选成分，可能低估或高估某些类型的持仓行为，对结果的普适性构成潜在限制。

• 持有收益与跟踪收益差异大：

- 跟踪收益长期落后于持有收益，说明即使数据更高频，实际交易策略执行面临较大挑战，需结合交易成本、滑点等因素进一步研究。

• 方向保持假设合法性问题：

- 仅基于净头寸方向不变判断持仓持续性，忽视了头寸规模及日内变动，可能导致部分收益计算偏差。

• 分组定义模糊：

- 轻量组、重量组等分类虽然有一定实操意义，但其内部异质性较大，后续细分或多维度交叉分析可能更加有效。

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七、结论性综合

该报告通过对国内期货市场前20席位持仓数据及期货日报实盘大赛交易商数量数据的量化分析，继承并验证了此前基于CFTC数据的研究成果，具体发现如下：

1. 资管持仓（以乾坤期货为代表）和产业持仓（中粮期货为代表）在商品市场中扮演关键身份，两者在多数商品上表现盈利能力显著强于非报告持仓。这种区分强化了市场参与者特征对价格形成机制的重要影响。
2. 交易商数量指标的稳定性和有效性优于传统持仓数量指标，净交易商数量的持有收益波动较小且收益正向更为一致。这为市场风险识别和策略设计提供了更可靠的统计基础。
3. 尽管持有收益整体表现优异，但跟踪收益受限大，特别是在2023年后现象更加明显。这反映尽管数据披露频率有所提高，实盘交易策略对持仓数据的跟踪实施仍面临诸多难题。
4. 细分交易商为轻量组、重量组、基金组与量化组后发现，量化组和基金组持仓表现最佳，但跟踪收益仍显有限。说明这些机构在市场中具备较强的定价权和投资能力，但实时复制其动作难度较大。
5. 图表和数据分析中展示的趋势不仅支持了定性论断，也提供了丰富的量化证据，如表1详列多商品持有收益数据，图1-10系列详细展现持有与跟踪收益的趋势差异，强化了结论的实证基础。

最终，报告指出国内期货持仓数据披露的高频和低滞后优势，使其成为更具研究和交易实用价值的替代数据源，这对精准把握商品市场行为、提高量化策略精准度有重要意义，但同时也强调了策略执行中面临的现实挑战和持续改进的必要性。[page::0-8]

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（备注：图片及表格使用引用markdown路径标注，详见源文档）

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# 报告联系方式及免责声明信息亦详见原文，不在此赘述。[page::9]

报告