• Carry收益及期货期限结构应用 [page::0][page::1][page::2]：

- Carry收益定义为主力合约相对次主力合约的展期收益，量化公式调整后通过主力与次主力合约价格及交割月份计算。
- 期限结构分为Contango（主力价低于远月合约）和Backwardation（主力价高于远月合约），策略依据对冲压力假说决定开仓方向。

• 样本池及Carry策略构建 [page::3][page::4][page::5]：

- 选取过去半年日均成交额超过50亿元的商品期货主力合约，剔除流动性不足品种。
- 使用Carry收益的10日移动平均作为信号，Carry最低20%做多，最高20%做空。



- Carry基础策略全样本期费后年化收益率11.2%，夏普1.15，Calmar0.52，回撤存在阶段性较大波动。

• 信号过滤与动量效应结合 [page::6][page::7][page::8]：

- 利用主力合约收盘价与10日均线的趋势状态验证Carry信号，当信号与趋势方向一致时策略收益更佳，反向时表现较差。
- 结合成交量和持仓量缩量状态对信号矛盾时的仓位进行调整（半仓）。





- 经信号过滤后策略费后年化收益率提升至19.02%，夏普提高到1.51，Calmar提升到1.27。

• 吊灯止损法风险控制 [page::9][page::10][page::11]:

- 引入基于最优价格最大浮盈的吊灯止损法，设定2.5倍ATR为止损触发阈值。


- 每次触发减仓1/3，第三次触发止损则平仓，平滑仓位变动。
- 止损控制后策略年化收益18.58%，Calmar比率达1.34，有效防范系统性风险。

• 杠杆调整与资金管理 [page::12][page::18][page::19]:

- 采用目标年化波动率15%进行波动率调整，最大杠杆限4倍。
- 运用海龟资金管理法使用ATR指标调整不同品种交易仓位，降低高波动品种风险。

• 策略整体表现与稳定性 [page::14][page::15]：

- 完整策略（包含信号过滤、吊灯止损、杠杆调整）历史费后年化收益25.96%，夏普1.73，Calmar1.63，波动率接近目标15%。

- 不同交易成本下策略表现稳定，收益对交易费用不敏感。

• 数据处理与复权方法 [page::16][page::17]:

- 主力合约价格切换时进行向后复权处理，以消除价格跳空影响，确保收益率计算连续稳定。

• 量化因子或策略总结：

- 报告构建了基于Carry收益的主力与次主力合约价差量化因子，通过分层筛选确定做多、做空信号。
- 结合动量信号（收盘价与10日均线关系）和成交及持仓量缩量信息进行信号过滤，实现更优的持仓权重调整。
- 引入吊灯止损法，基于最大浮盈价格和ATR进行动态止损，减少大幅回撤风险。
- 采用海龟资金管理法和波动率目标调节杠杆，统一风险水平，实现收益与风险最优平衡 [page::4][page::6][page::8][page::9][page::12][page::18][page::19].

【国信金工】基于Carry的商品期货交易策略—详尽分析报告

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《基于Carry的商品期货交易策略》

- 作者：张欣慰、刘凯

• 发布机构：国信证券经济研究所

- 发布日期：2022年5月25日

• 研究主题：利用商品期货主力合约与次主力合约之间的Carry特征，构建基于Carry收益的商品期货交易策略。

核心论点与结论

本报告基于Carry收益分解以及期限结构相关理论，设计了相应的商品期货交易策略。主张根据主力合约相较次主力合约的价格关系，判定期货市场的Contango或Backwardation结构，从而进行多空交易决策。通过信号过滤、成交量与持仓量的考察，以及引入吊灯止损风险管理，提升策略稳定性和收益风险比。最终形成一套费用调整后年化收益率达25.96%，夏普率1.73的稳健交易策略。该策略对交易成本敏感度低，适合实际应用。[page::0,15]

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二、逐章节深度解读

2.1 报告摘要与Carry理论基础

报告首先对Carry收益进行了理论定义。Carry收益是资产实际收益的组成部分，涵盖了展期期货合约价格变化带来的收益差值。具体以期货合约主力合约与次主力合约价差除以两合约交割月份差计算Carry收益，且创新采用了月份间距的简化形式，加速计算并便于实际应用。

通过研判Carry收益的符号及大小：

• 当主力合约价格低于次主力合约时（Contango结构），投资者应做多主力合约。

- 当主力合约价格高于次主力合约时（Backwardation结构），投资者应做空主力合约。

此逻辑源自对冲压力假说，因为净多空头力量影响期限结构，投资者可据此获得持仓成本上的优势，从而形成交易信号。

关键公式：

• Carry收益计算：

$$
\text{Carry} = \left(\frac{F{1t}}{F{2t}} - 1\right) * \frac{1}{M{2t} - M{1t}}
$$
其中，
- \(F{1t}\)、\(F{2t}\)为主力与次主力合约价格,
- \(M{1t}\)、\(M{2t}\)为合约交割月份。

图1解释Carry收益的来源机制，图2和图3展示Contango和Backwardation结构的实际示例（橡胶与镍品种）。

综上，该理论为后续策略构建提供基础，充分体现了主力合约与次主力合约价格关系在期货交易中的经济意义。[page::0,1,2]

2.2 样本选择与Carry基础策略构建

• 样本选择：报告调研了全市场64个商品期货品种，涵盖四大交易所。重点筛选过去半年内日均成交额超过50亿元的品种，剔除薄弱流动品种以避免极端价格与高冲击成本。
• Carry信号平滑处理：采用10日移动平均Carry收益以平滑日常噪声，作为开平仓信号。
• 实证表现：将截面Carry收益分为5档，结果显示Carry收益与策略夏普率负相关，Carry最低档对应最高夏普率（约0.64），Carry最高档夏普率降至负值(-0.42)，净值曲线表现也呈截然不同特征。
• 策略规则：

- Carry的10日均值小于0，且属于最低20%群体，做多主力合约。
- Carry的10日均值大于0，且属于最高20%群体，做空主力合约。

图5、6演示多空开仓示意图，图7、8展示分档净值与夏普率趋势，图9及表2表明基础策略费后年化收益率11.2%，夏普率1.15，但2013-2014年及2019-2020年有显著回撤，最大回撤达21.45%。

总结：Carry基础策略盈利能力确凿，但波动与回撤值得关注，后续优化空间大。[page::3,4,5]

2.3 信号过滤：融合动量与成交持仓量因素

• 动量信号定义：通过比较当前收盘价与10日均线位置，区分趋势向上/向下，作为简易动量指标。
• 信号共振与背离影响：当Carry信号与动量方向一致时（如Carry为正且趋势向下，做空顺势），策略表现优越（图12、13）。相反则策略表现弱，甚至负收益。
• 成交量及持仓量过滤：针对Carry信号与动量信号背离时的交易信号，通过成交量和持仓量与10日均线比较，判断市场是否处于缩量。

- 缩量状态时，策略仍有正向预期，可半仓开仓。
- 非缩量状态时，建议空仓，避免承受过大波动。

图14展示缩量与非缩量下策略净值差异，如喇叭形分歧。最终得出：

• Carry与动量共振时，满仓开仓。

- 背离但缩量时，半仓开仓。

• 背离且非缩量时，空仓。

信号过滤显著提升策略稳定性，年化收益率提升至19.02%，夏普率升至1.51，Calmar由0.52提升至1.27（图15、表4）。[page::6,7,8,9]

2.4 风险控制-吊灯止损法引入

• 吊灯止损原理：止损价基于开仓以来最高价（多头）或最低价（空头）产生，回落幅度超过2.5倍ATR时触发止损。此方法兼具锁定最大浮盈和风险控制作用。
• 计算细节：以15分钟K线计算最优价格及ATR，动态追踪浮盈回撤状态。
• 示意图：图16为多头吊灯止损过程演示，图17为空头止损示意。
• 止损实证分析：表5统计止损次数与止损后收益率，发现止损次数越多后续收益越差，触发三次后行情极易反转。首次止损后胜率约52.5%，止损补仓策略更合理。
• 仓位管理：止损时分三分之一资金逐次减仓，第三次止损平仓，分摊风险降低交易摩擦。

加入吊灯止损后，策略整体表现微增，费后年化收益率约18.58%，Calmar提升至1.34，回撤较前阶段减缓（图18、表6），有效防范系统性风险。[page::9,10,11]

2.5 杠杆率动态调整

• 目标波动率设定：回顾策略过去一年收益波动率，以年化15%作为目标。
• 调整系数计算：杠杆乘数等于目标波动率除以已实现波动率，最大杠杆限制为4倍。
• 实际表现：图19显示策略杠杆率历史平均约为1.57倍，经历2012-2013峰值及2016低谷波动，近年趋于稳定。

结合ATR资金管理法，整体资金规模动态调整，防范因市场波动变化带来的风险过度暴露，提高了策略风险控制的精度。[page::12]

2.6 策略综合构建与总结绩效

• 全流程总结（图20）：涵盖样本筛选、Carry信号计算、信号过滤（动量、成交持仓量确认）、吊灯止损、杠杆调整及等权配资，实盘采用5分钟VWAP成交价格，考量交易手续费及冲击成本。
• 历史表现（图21、表7）：

- 2012年以来，年化收益率约25.96%；
- 夏普率1.73，Calmar比1.63，波动率于14.99%，近似目标15%；
- 回撤相对可控，月度胜率约68.8%；
- 性能远优基础策略，收益与稳定性明显提升。

• 交易成本敏感性（图22、表8）：策略对交易成本整体敏感度低，成本由1.3%增至2.5%年化收益仅从25.96%降至23.03%，夏普率由1.73降至1.54，表明策略较为适合实际交易环境。

综上，策略体现了Carry收益利用的有效性，通过一系列信号和风险管理优化，有效平衡收益和风险，实现商品期货市场中的稳定盈利。[page::13,14,15]

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三、图表深度解读

• 图1（Carry收益示意图） ：展示了期货合约持仓展期中Carry收益分解原理。价格由3个月期货A持仓至2个月期货B，Carry收益为4500-4000=500元，为展期收益差。
• 图2/3（Contango与Backwardation结构） ：分别用橡胶及镍品种价格曲线说明期限结构形态。橡胶价格随交割月递增呈Contango，镍则相反呈Backwardation结构，反映升贴水现象。
• 图4（日均成交额分布） ：条形图显示64个品种的交易活跃度差异，红线标示50亿成交量门槛，确定样本池。
• 图5/6（Carry多空信号示意） ：豆油多头信号与Carry移动线跌破0轴示意，焦炭空头信号示意，直观描绘信号与价格关系。
• 图7/8（Carry分档收益与夏普） ：净值图与柱状夏普图表明Carry最低组累计收益最高且波动相对较小，形成Carry收益与Sharpe率负相关的核心发现。
• 图9/表2（Carry基础策略绩效） ：净值持续上涨但存在局限期，如2013-2014年显著回撤，累计最大回撤达21.45%；基础策略整体表现稳健，费后年化11.2%，夏普1.15。
• 图10-13（动量过滤效果） ：通过焦炭合约动量与Carry信号共振/背离的K线案例，实证证明同向趋势带来更高策略收益，背离状态收益弱，表中进一步统计量化效果。
• 图14（成交与持仓量过滤） ：策略信号背离时，成交与持仓量下降（市场缩量）能维持部分正收益，图中表现为净值穿越，提示半仓操作的合理性。
• 图15/表4（信号过滤后的策略） ：净值线更平滑，最大回撤明显减少，夏普提升至1.51，收益率提升72%，Calmar升至1.27，显示信号过滤显著优化策略质态。
• 图16-17（吊灯止损示范） ：通过15分钟K线展现多空吊灯止损激活过程，标注最优价格及止损线，具体且形象。
• 表5（吊灯止损次数与后续收益） ：多次止损后收益下滑明显，提示频繁止损信号对策略是风险警示。
• 图18/表6（止损加入后的绩效） ：止损控制下策略回撤降低，收益率与夏普保持同等水准，Calmar小幅提升，防范极端风险有效。
• 图19（杠杆时序变化） ：策略杠杆在历史时间序列波动，符合市场整体波动变化的风险动态。
• 图20（策略流程图） ：清晰展示Carry策略从信号计算、动量及成交持仓过滤、止损到杠杆调整的完整逻辑。
• 图21/表7（最终策略净值与绩效） ：2012年至今策略净值稳步上升，年化收益率达25.96%，夏普1.73，Calmar1.63，标志策略的实盘可行性。
• 图22/表8（交易成本敏感性） ：策略表现对交易成本较不敏感，凸显实操优势。
• 图23-24（合约切换前后价格跳空与复权） ：展示未复权切换跳空及复权后平滑价格曲线，强调价格复权对数据连续性的重要性。

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四、估值分析

报告未涉及传统意义上财务估值，但构建的交易策略核心在于利用Carry收益计算公式，通过主力合约与次主力合约间的价差均值化处理，对易变、多样的商品期货形成稳健的交易信号。

策略采用平滑的移动平均Carry收益值（10日均线），并通过滚动截面分档，量化Carry信号强度。

资本管理方面加入了ATR调整杠杆和已实现波动率校准杠杆，波动率作为风险评估的关键输入参数，通过调节目标年化波动率（15%）来确定动态杠杆水平，最大不超过4倍锁仓，保证风险可控。

风险控制中的吊灯止损法类似于追踪止损，采取浮盈锁定机制，比传统固定止损更有效控制回撤，进一步提升策略的长期稳定性。

整体估值核心是风险调整后的资金管理和固定规则的交易信号结合，达成收益与风险的最优平衡。

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五、风险因素评估

报告明确指出的风险及应对措施包括：

• 市场环境变动风险：Carry策略基于历史期限结构特征，若市场结构发生根本性变化，如利率走势、政策因素导致期货期限结构异常，策略信号可能失灵。
• 模型失效风险：模型基于历史数据的统计规律（Carry收益负相关夏普），若未来市场不再符合带有期限结构的Carry特征，策略表现将衰减。
• 流动性风险：若部分品种流动性变差，可能导致高冲击成本，触发止损失败或进出困难，影响策略回报。
• 交易成本上升风险：尽管策略对成本不敏感，但大幅波动仍可能侵蚀收益。

---策略对部分风险提供缓解方式：

• 通过剔除低流动性品种降低冲击成本及滑点风险。
• 动量与成交持仓量信号过滤提升策略对非理性市场状态的辨识，减少盲目交易。
• 动态杠杆调整贴合市场波动，控制整体风险敞口。
• 吊灯止损实现对系统性回调快速反应，降低极端亏损概率。

总体，报告对风险进行理性识别，但在假设市场规律持续有效的前提下，未深入着墨极端金融环境应对方案。

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六、批判性视角与细节洞察

• 报告展示了Carry收益与策略表现间负相关的特殊发现，强化低Carry收益时策略更优的观点，这点与传统对Carry高收益（升水）理解存在一定反差，值得注意。
• 信号过滤策略虽有效，但依赖动量指标及成交持仓量阈值，参数选择的稳健性和过拟合风险报告未详细说明。
• 吊灯止损的三次减仓设计体现了交易弹性，但交易成本和频繁止损对实盘执行细节的影响需进一步探讨。
• 数据处理方面，采取基于复权价格拼接合约较谨慎，但复权基期固定与未来数据更新带来潜在再现性风险，报告有说明但操作中需时刻警惕。
• 杠杆上限4倍是相对保守设定，有助于限制极端风险爆发，但是否会损失部分收益空间无详细量化评价。
• 报告整体视角偏重于实证检验与策略表现，对策略逻辑的定性解释较为简略，更多聚焦实际交易表现。

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七、结论性综合

本研究系统地构建并验证了基于Carry收益的商品期货交易策略，在理论上充分利用了主力合约与次主力合约的期限结构价差与对冲压力假说，形成明确的交易方向指引。以Carry收益的符号和分档作为核心信号，结合价格动量指标和成交持仓量进行信号过滤，有效剔除虚假信号和市场噪音，显著增强策略的稳定性和收益性。

引入吊灯止损法对策略回撤风险提供了机械化且灵活的风险防控，结合基于ATR的资金管理与已实现波动率动态调节杠杆，保障策略风险水平与市场波动匹配，实现资金安全与稳健放大潜力的平衡。

全样本回测结果显示，经过信号优化和风险管理后，策略费后年化收益高达25.96%，夏普率达1.73，Calmar比率1.63，年化波动率稳定在约15%，即符合投资人预期的风险控制水平，且策略对交易成本表现出良好的鲁棒性，具备较强的实施潜力。

报告中数据处理严谨，采用复权价格减少合约切换跳空影响，选取高流动性品种遏制冲击成本，交易逻辑简单清晰，构建流程如图20全面明晰。多个图表清晰呈现策略收益、回撤、夏普比等关键风险收益指标及信号过滤的效果，数据充分支持结论。

然而，报告假设市场期限结构长期稳定存在，且动量与成交持仓特点持续有效，未来面对市场结构性变化或极端行情，策略稳健性需进一步验证。此外，对部分参数设定的敏感性及实盘执行细节探讨有限，未来可进一步完善。

总体而言，本策略为商品期货CTA投资提供了可操作、高效的交易思路和系统化解决方案，值得量化投资实务界重点关注和应用验证。

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参考文献与报告引用标注

• [page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19]

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附录部分囊括了主力合约定义、价格复权逻辑、VWAP成交价格计算与海龟资金管理法，进一步支持策略的实操性及科学性，为系统性CTA策略开发提供完备基础。

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（全文约2300字）

报告