• 报告定位与背景介绍：本报告为“高频价量相关性拥抱CTA”系列第一篇，将股票市场价量相关性研究拓展到期货市场，重点围绕股指期货持仓量的特点进行深入分析和应用研究[page::0][page::3][page::4]。

- 持仓量形态分析与修正方法：
- 持仓量呈现“山谷”或“山峰”形态，源自T+0交易者交易行为差异。2015年9月后交易手续费调整，导致T+0投资者在日内持仓形成特定模式。
- 采用基于成交量加权分配日内总持仓变化的修正方法，将持仓量“山谷”形态转化为“山峰”，真实还原T+0与T+1投资者的多空意图。
- 修正方法步骤详见公式和举例（表3），并在图6中展示实际案例。

• 价量相关性CTA策略构建及回测表现[page::7][page::8][page::10]：

- 策略基于每日修正后价量相关系数（PV值），PV>0时发出看多信号，PV<0时发看空信号。以沪深300股指期货为标的，2017年4月至2020年4月回测。
- 交易规则：T+1日开仓，连续两天相同信号则次日不平仓，信号切换则反手操作。
- 回测表现：

| 指标 | 数值 |
|----------------|-----------|
| 年化收益 | 44.48% |
| 年化波动 | 19.84% |
| 收益波动比 | 2.24 |
| 最大回撤 | 10.34% |
| 换仓次数 | 283 |
| 日度胜率 | 57.27% |
| 手续费 | 1.30% |

• 交割周期和长假信号处理[page::8][page::9]：

- 交割日剔除信号，交割周期中其他交易日仅在当月与次月合约信号一致时交易。
- 交割周期一致信号的样本51天，年化收益8%，胜率68.63%；信号不一致时胜率明显下降且收益较差。
- 长假（交易日间隔大于3天）信号剔除，确保交易信号的时效性和准确性。
- 相关统计表如下：

| 间隔天数 | 样本数 | 平均收益 | 日度胜率 |
|----------|---------|-----------|-----------|
| 3 | 8 | 0.68% | 75.00% |
| >3 | 11 | -0.50% | 45.45% |

• 量化因子与策略总结[page::3][page::6][page::10]：

- 本研究构建了基于修正持仓量与价格高频价量相关相关性（CPV因子）的期货CTA策略，体现了对T+0交易特征的深入挖掘。
- 策略零参数设计，指标基于高频价量数据的统计特征，具备稳健性和可迁移性，后续可推广至其他期货品种（国债、商品、利率期货等）。
- 策略回测结果优异，风险控制有效，较传统均线模型表现显著改进。

报告详尽分析：“高频价量相关性拥抱CTA”系列研究（一）——CPV因子期货版

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1. 元数据与报告概览

报告标题： “高频价量相关性拥抱CTA”系列研究（一）——CPV因子期货版
发布机构： 东吴证券研究所
报告日期： 2020年06月18日
作者： 证券分析师 高子剑，研究助理 沈芷琦
主题： 研究将技术分析中的价量关系方法应用于期货市场，特别是股指期货，通过修正高频持仓量数据并利用价量相关系数构建CTA交易策略。
核心论点：

• 传统价量关系研究多侧重成交量，本文突出了期货市场特有持仓量的价值，提出修正后持仓量以准确反映多空力量。

- 使用修正持仓量和价格构建日内高频价量相关因子，进而生成CTA策略信号。

• 策略回测表现显著，年化收益达44.48%，收益波动比达2.24，且最大回撤较小。

主要信息： 本报告展示了无参数、纯基于市场微观结构与交易行为深入剖析形成的稳健CTA策略，显著优于传统技术指标的基准策略。[page::0], [page::3]

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2. 逐节深度解读

2.1 前言

• 关键论点与背景介绍：

报告开篇回顾技术分析发展脉络，强调价量关系研究的经典地位，并通过两个股票实例（图1和图2）展示价与量之间常见的配合和背离模式：上涨时放量对应强势股，反之缩量代表弱势股。

• 逻辑与依据：

以历史广泛验证的技术分析经验为理论基础，引入之前《高频价量相关性选股因子》中发现的CPV因子，通过股票分钟级价量相关系数构建，取得优秀的选股绩效（信息比率3.43，月度胜率87%）。

• 图表说明：

- 图1（中公教育分钟走势图）展示多个上涨显著放量的时间段，强化价量配合的示范。
- 图2（微芯生物分钟走势图）显示多次下跌伴随放量的情况，代表价量背离，行情弱势。
- 图3展示CPV因子净值走势，纯净CPV因子优于传统反转因子，表现为净值持续上升趋势。[page::3]

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2.2 修正后持仓量

2.2.1 持仓量的选择逻辑

• 核心观点： 期货市场独有持仓量指标相比成交量更含多空信息，因为它反映未平仓合约的数量，能更真实反映市场多空力量。

- 假设与理由： 成交量体现交易活跃度，持仓量体现持仓变化，结合两者能提供更精准的多空信号。[page::4]

2.2.2 持仓量的形态特征

• 关键内容：

介绍期货持仓量在日内呈现两种典型形态：
- “山峰”形态（日内持仓量先升后降）——2015年9月前，持仓量上午持续增加，下午减少。
- “山谷”形态（日内持仓量先降后升）——2015年9月后平今仓手续费骤升，交易行为发生变化，出现此反向形态。

• 逻辑分析：

该形态变化源于T+0交易者的行为调整，规避高额手续费，收盘前刻意保留一多一空对应盘整，导致持仓量与直观预期相反，形成“山谷”模式。

• 图表说明：

- 图4显示“山峰”形态持仓量与价格走势。
- 图5展示“山谷”形态持仓量和价格走势。

• 补充数据表：

- 表1（T+0多单模拟路径）和表2（T+0空单模拟路径）揭示平今仓手续费变化如何改变交易者的持仓行为，持仓量变动因交易路径调整呈现倒转。[page::4], [page::5], [page::6]

2.2.3 持仓量的修正路径

• 核心点： 修正持仓量目标是纠正“山谷”形态，使其还原为更符合交易者多空意图的“山峰”形态。

- 修正方法如下：
1. 计算每分钟持仓量变化和成交量变化。
2. 通过成交量比例权重将当日持仓变化分配给每个时点，获得T+1投资者持仓变化。
3. 通过持仓变化差值及符号变换获得T+0投资者持仓变化，修正T+0离场为进场信号。
4. 累计修正后的T+0和T+1持仓变化，得到当时刻持仓量。

• 数据示例：

- 表3展示具体数据修正过程示范，支撑修正算法有效。
- 图6清晰对比修正前后持仓量走势，“山谷”被成功转化为“山峰”。

• 数据分析： 方法严格基于市场成交量权重分配，充分体现了T+0和T+1投资者的不同交易行为，使持仓量指标真实映射市场多空动态。[page::6], [page::7]

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2.3 修正后价量相关性交易策略

• 策略构建过程：

1. 利用上述方法计算修正后的分钟持仓量。
2. 计算分钟价格变化序列（∆P）与修正持仓量变化序列（∆OI）相关系数PV。
3. 日终根据PV值产生信号：PV > 0看多，PV < 0看空。
4. 次日开盘执行交易，若次日信号连续则维持仓位，不同则平仓转向。

• 回测标的与期间：

以上证沪深300股指期货为对象，回测时间从2017年4月至2020年4月，共728个交易日。 剔除交割周期产生的信号与交割后首日不开仓。

• 回测绩效（表4）：

- 年化收益30.71%，年化波动19.46%，收益波动比1.58，日度胜率55.6%，最大回撤11.49%。

• 策略逻辑保证了平波动下较好的收益表现，为进一步综合策略奠定基础。[page::7], [page::8]

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2.4 其他重要处理

2.4.1 交割周期问题

• 核心问题： 交割周期中当月合约因临近交割，成交及持仓减少，价格向结算价靠拢，价格与持仓量失真。次月合约则持仓量持续上升，均产生误导信号。

- 处理方案：
- 剔除交割当日信号。
- 除交割日外的四个交割周期交易日，只有当月合约与次月合约信号一致时交易，不一致则剔除信号。

• 绩效验证（表5）：

- 信号一致日数51天，年化收益8.0%，胜率68.63%。
- 信号不一致日数93天，无论用哪个合约信号交易表现皆差。

• 逻辑意义： 以多合约信号一致性作为过滤，有效避免换仓期的错误信号，提高策略稳定性。[page::8], [page::9]

2.4.2 长假影响

• 问题描述： 长假后价格波动因信息不对称加剧，导致策略信号预测失效。

- 实证数据（表6）：
- 交易日间隔3天情况下，策略仍获得0.68%的平均收益，胜率75%。
- 交易日间隔超过3天，策略表现转差，平均收益负，胜率不足50%。

• 策略应对： 剔除长假前产生的信号，不做交易，以规避非正常行情带来的风险。[page::9]

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2.5 价量相关性综合策略

• 策略构成： 基于以上修正价量相关性的CTA策略与简单均线（MA60）基准策略构建对比。

- 基准策略逻辑：
- 利用CSI 300收盘价与60日均线比较得出多空信号。
- 次日开仓，次次日平仓，连续信号保持仓位。

• 策略表现（图7及表7）：

- CTA策略年化收益44.48%，年化波动19.84%，收益波动比2.24，最大回撤10.34%，日度胜率57.27%，总交易635天，换仓283次，手续费1.3%。
- 基准策略表现较差，年化收益-13.3%，波动20.98%，收益波动比-0.63，回撤高达43.82%。

• 图表分析：

- 图7展示策略净值稳健上升趋势，明显优于基准且回撤较小。

• 总结： 本策略在无杠杆且计入手续费的情况下表现强劲，体现了价量相关因子的有效性和支撑理论的成功运用。[page::10]

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2.6 总结

• 报告强调将基于股票市场验证的价量相关性思想拓展至期货市场，重点解决期货持仓量“山谷”形态问题，通过创新修正方法还原真实市场多空意图。

- 结合修正后的高频价量相关系数构造CTA策略，深入处理期货特有交割周期与长假效应，提升策略的有效性和鲁棒性。

• 策略无参数依赖，完全基于市场现象和深厚研究经验构建，为稳健应用奠定基础。

- 该方法可推广至国债期货、商品期货及利率期货市场，具有广泛应用前景。

• 风险提示明确：历史数据分析不代表对未来的保证，未来市场可能出现重大变化。

- 感谢团队贡献，体现研究严谨与团队合作。 [page::11]

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3. 重要图表深度解读

3.1 策略回测净值表现（图0）

• 描述： 图示展示2017年4月至2020年4月期间，CPV期货版策略净值（深蓝线）、基准MA60策略净值（灰线）及对应回撤（灰色柱状，右轴）。

- 趋势分析： CPV策略净值稳步上升，三年时间累计涨超2倍，波动平缓；MA60基准策略净值整体维持震荡至下降。

• 回撤情况： CPV策略最大回撤控制在10%以内，明显优于基准策略接近-9%的回撤深度。

- 联系文本： 图示强烈支持报告结论，CPV策略表现卓越且更稳定。

• 数据来源可靠性： 数据来源Wind资讯，国内主流金融数据平台，值得信赖。[page::0]

3.2 两种持仓量形态示意（图4、图5）

• 图4“山峰”形态： 持仓量在上午逐渐升高，下午走低，符合传统多头进场、空头离场行为，反映交易行为合规常规。

- 图5“山谷”形态： 持仓量上午下降，下午攀升，与直观逻辑相悖，因投资者规避手续费采用留仓策略所致。

• 意义解析： 这两图示为持仓量修正的基础和动因，解释为何需调整持仓数据以便真实反映市场多空力量。[page::4, page::5]

3.3 持仓量修正案例（图6）

• 说明： 红线为原始持仓量，灰线为修正后持仓量，蓝线为价格走势。

- 趋势解读： 修正前持仓呈“山谷”形态（先降后升），修正后顺利转为“山峰”形态（先升后降），更贴合价格变化节奏，显示出更强的多空逻辑清晰度。

• 与文本配合： 显示持仓量修正方法有效解决T+0投资者留仓误导，提升CT股票策略基础数据的准确性。[page::7]

3.4 策略净值与回撤对比（图7）

• 描述： 图展示CPV因子CTA策略净值线（深蓝）、MA60基准策略净值线（灰色）及回撤条形（右轴）。

- 解读： CTA策略表现出持续净值攀升且回撤控制较低，MA60策略净值震荡走低，波动率和最大回撤显著偏高。

• 联系文本： 支撑CTA策略优异表现，说明采用高频价量相关性信号构建的策略具备较强的市场适应性和盈利能力。[page::10]

3.5 其他重要表格

• 表1、表2: T+0投资者不同做多做空情景的持仓变化模拟，直观反映手续费政策变化对期货持仓量形态的影响。

- 表3: 具体数据示例演示持仓量的修正计算过程，进一步证明修正方法的科学与合理。

• 表4-7: 各类交易情境下策略绩效表现，清晰展现剔除交割日及长假处理后，策略风险回报指标均得到优化。

- 以上表格系统详述数据层面支撑，辅证策略设计合理，分析数据充分。[page::5-11]

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4. 估值分析

本报告为策略研究性质，未包含传统意义上的公司估值分析，但涉及策略绩效的量化估值，即策略的收益、波动率及收益波动比（Sharpe-like指标），为策略投资价值提供衡量标准。其估值重点如下：

• 策略基于高频价量相关因子，无需参数优化，强调因子本身的市场有效性。

- 精准测算年化收益和风险（波动）参数。

• 通过剔除手续费及交割期异动风险的细节处理，强化回测有效性。

- 多策略对比下，CTA价量因子策略年化收益高出30%以上，风险控制更优，收益波动比达2.24，体现策略“估值”优势。

• 因无现金流测算等传统估值技术，估值分析集中于策略投研角度的表现衡量。[page::10]

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5. 风险因素评估

• 风险提示明确： 报告反复声明所有统计结果基于历史数据，无法确保未来表现一致，市场或发生结构性变化可能导致策略失效。

- 交割周期风险： 持仓量及价格因换月机制失真，策略在交割日及信号冲突时可能表现干扰大。对应处理为剔除信号或条件交易，减少风险暴露。

• 长假风险： 长假期间因价格跳空、信息滞后导致信号有效性下降，策略通过剔除信号规避该风险。

- 手续费与交易成本： 策略换仓频繁，尽管手续费总计低（1.3%），但实际执行中可能存在滑点等隐藏成本。

• 模型简化风险： 虽然无参数设计保证稳健性，但策略对极端事件等黑天鹅事件的适应性未明确提及，潜在风险依然存在。

- 报告未提供针对风险的缓解策略概率估计，但通过历史实证控制风险，间接降低系统性风险概率。[page::0, page::8, page::9, page::11]

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6. 批判性视角与细微差别

• 分析假设合理，但细节上有引申空间：

- 持仓量修正方法基于成交量比例分配及符号变换，依赖于T+0与T+1交易者行为假设，现实交易者可能更复杂多变。
- 行为模型未考虑潜在市场操纵行为或非理性投资者影响，可能影响策略表现稳定性。
- 长假及交割周期处理虽有效，但未来市场环境变化（如手续费调整、交易制度改变）可能导致模型适用性下降。

• 报告内部无明显矛盾，论点逻辑自洽。

- 策略优异表现需关注回测区间是否包含极端市场环境，报告未详细说明极端情况下的策略表现。

• 整体风控提示恰当，报告稳健中立，无过度自信。

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7. 结论性综合

本报告系统论述并验证了基于高频价量相关性的CTA策略构建思路，其关键创新在于：

• 发现并解决期货持仓量日内“山谷”形态问题，通过模拟T+0交易者行为，提出科学的持仓量修正方法，真实还原多空意图。

- 将修正后的持仓量与价格波动结合，构造高频价量相关系数PV因子，形成有效交易信号，显著增强期货CTA策略的表现。

• 深入研究期货交割周期和长假影响，通过剔除失真信号和间隔过长信号，有效降低交易噪音和风险。

- 实证回测结果强劲，年化收益达44.48%，风险收益比达2.24，最大回撤可控10.34%，日度胜率57%以上，强于主流基准MA60策略近60%收益差异。

• 策略无参数依赖，源自深度研究与丰富经验，保证策略稳健性与泛用性，且具备向国债、商品及利率期货扩展的潜力。

- 通过众多图表与表格系统展示数据和绩效，验证思路与结果的可信度。

• 风险提示充分，客观揭示历史数据局限和未来不确定性，保持审慎态度。

综上，东吴证券“高频价量相关性拥抱CTA”系列研究首篇，通过对期货市场结构与交易行为的深入挖掘，开辟了价量关系在期货CTA策略中的新路径，帮助投资者实现更加稳健高效的交易决策。[page::0-11]

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结束语

本报告精细讲解技术分析价量关系与期货持仓量特色融合，策略设计严谨且有深刻市场洞察，提供了期货CTA领域颇具价值的量化研究范式。适合专业投资机构和量化研究人员参考借鉴。

报告