策略模型和构建方法 [page::3][page::4]

• 本策略简化了上一篇中的AR(N)模型，仅采用过去长短两个时间周期的价格作为动量因子，同时引入基于区间最大值、最小值与当前价格计算的波动因子，运用OLS建立参数矩阵后代入卡尔曼滤波进行价格过滤。

- 策略通过计算过滤价格与当前价格之差的偏离值及其标准差，形成偏离能量比率（偏离波动率与价格波动率的比值对数），用以确定进场时机及方向，出场采用固定止盈止损比4:1的方式。 [page::3][page::4]

回测设置及品种覆盖 [page::4][page::5]

• 回测时间2015-11-01至2022-10-31，覆盖黑色、有色金属、贵金属、农产品、软商品、能源化工六大商品板块，涵盖主力合约日夜盘数据。

- 本金占用比例保持在约15%左右，手续费和冲击成本在不同板块有差异，交易频次高且以短周期数据进行进出判断。 [page::4][page::5]

黑色板块表现最佳 [page::6][page::7][page::8]

| 品种 | 年化收益率 | 夏普比率 | 最大回撤% |
|-------|------------|---------|-----------|
| RB | 21.77% | 1.04 | 14.94% |
| HC | 3.87% | 0.19 | 34.22% |
| JM | 16.25% | 0.55 | 22.78% |
| SM | 9.4% | 0.37 | 42.62% |

• 黑色板块整体策略年化收益率11.94%，夏普比率0.98，表现明显优于单纯持仓，RB品种尤为突出，年化超过20%，且持仓周期多为日内或1个交易日。

- 部分品种如HC受波动频繁影响，策略表现较差，可考虑缩短数据周期进一步优化。 [page::7][page::8]

有色金属与贵金属板块回测表现 [page::9][page::10][page::11][page::12]

• 有色金属板块年化收益率约6.91%，夏普0.64，净值走势弱于价格趋势，受到高手续费和高波动噪音影响；建议使用更长周期数据缓解噪声影响。

- 贵金属板块整体年化6.26%，策略在银（AG）优于价格本身，黄金（AU）表现较差，价格震荡和手续费为主要因素。 [page::10][page::11][page::12]

能源化工板块策略优势显著 [page::12][page::13][page::14]

• 能源化工板块整体年化仅4.68%，但策略有效控制最大回撤至22.49%，弥补了价格缺乏明显趋势带来的负面影响，显现出对波动行情的较强收益能力。

- 单品种均有不同幅度的提振，策略净值平稳，实现波动驱动型盈利。 [page::13][page::14]

农产品板块建议拉长持仓周期 [page::14][page::15][page::16]

• 农产品板块整体年化收益约8.03%，持仓周期较长（3-4交易日），短期波动小、长期基本面影响明显，表现不如黑色板块。

- 建议调长进出场判断周期，以适应农产品周期性和价格特点。 [page::14][page::15][page::16]

软商品板块表现差异大 [page::17][page::18]

• 除CF外，软商品多数品种策略净值优于简单持有，年化约3.78%，最大回撤控制显著。

- CF品种因价格长期震荡，策略净值初期走势不佳，后期有所恢复。交易频次较高。 [page::17][page::18]

全市场组合回测总结 [page::19][page::20]

• 全市场策略年化收益6.73%，夏普比率1.48，本金使用率约15%

- 策略净值增长平稳，最大回撤仅7.17%，表现优异。

• 策略针对不同板块调节交易节奏和持仓周期，提升整体稳健收益能力。 [page::19][page::20]

策略改进与未来展望 [page::20]

• 改良后的卡尔曼滤波模型更简洁，适应性更强，胜率受行情影响减弱。

- 策略适合趋势明确的行情，特征是在震荡行情中也有较强风险控制。

• 未来考虑拓展至跨品种套利领域，并优化出场逻辑以提高灵活性。 [page::20]

中信期货研究｜商品量化专题报告分析报告

一、元数据与概览

• 报告标题：《期货择时系列（五）基于卡尔曼滤波的策略研究（下）》

- 作者：蒋可欣

• 发布机构：中信期货研究所商品量化组

- 日期：未具体说明，结合内容推断为2022年底或2023年初

• 主题：基于卡尔曼滤波的期货量化短期择时策略，覆盖六大商品板块（黑色、有色金属、贵金属、能源化工、农产品、软商品）

核心论点与目标

报告提出一种基于卡尔曼滤波改良的短期择时策略，核心思路是利用长短期两个价格和波动因子构建模型，得出卡尔曼滤波的价格过滤值，通过计算过滤值与当前价格偏离值的标准差与价格波动比率形成“偏离能量比率”并据此判定交易时点和方向。策略目标是提高择时准确率，控制持仓周期（短期内完成交易），提升收益并降低回撤。

评级或明确推荐未显著给出，但建议侧重黑色板块，谨慎操作有色金属和农产品板块，其他板块策略效果稳定，适度应用。

报告强调策略回测表现优异，特别是在本金占用承诺不超过15%的情况下实现年化收益6.73%，夏普比率高达1.48[page::0,19]。

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二、逐节深度解读

1. 模型和交易策略构建

（一）模型构建

• 报告继承前篇通过卡尔曼滤波与AR(N)模型组合预测价格的研究，指出AR(N)模型多输入因子带来标定复杂度高且对价格高噪音波动敏感，导致策略在非平稳时序下表现不佳。

- 优化措施包括：
- 将原模型简化为仅使用过去长短期两个价格作为动量输入，既扩大了信息时间宽度，又降低输入维度和滚动建模复杂度。
- 引入波动因子 \(Kt^l\)，依据过去最大值、最小值及当前价格构建，体现价格波动状态，丰富价格对波动的反映能力。

• 利用OLS回归构建模型参数矩阵，代入卡尔曼滤波状态方程（公式3.1和3.2）及观测方程，优化价格过滤。

该方式通过引入有针对性的“波动因子”，修正纯价格动量模型不足，增强对价格变动波动性的响应能力[page::3,4]。

（二）进出场规则

• 定义偏离值 \(Dt = P{new} - Pt\)，反映过滤后价格与实际价格的差异，表示市场状态变化幅度。

- 计算偏离值标准差 \(sDt\) 和价格标准差 \(St\) ，形成偏离能量比率 \(Rt = \ln(sDt / St)\)，量化偏离强度。

• 判断入场时点基于当前的偏离能量比率与历史均值比较：当 \(Rt\) 超过均值且偏离值为负做多，为正做空。

- 出场策略继承前篇固定止盈止损比例（4:1），止盈采用吊灯式逐步退出（20%平仓）。

该规则数学化地捕捉“价格偏离滤波值所映射状态”的强弱和方向，增强进出场信号的灵敏度和准确性[page::4]。

2. 回测标的及数据说明

• 范围涵盖六大商品板块核心标的，详细品种由图表1展示，包括各种金属、农产品、软商品等，标的具有较高流动性与成交活跃度。

- 回测期为2015年11月1日至2022年10月31日，选取主力合约，数据涵盖日盘+夜盘。

• 数据频率：进场判断用15分钟bar，出场以1分钟bar计。

- 手续费设定针对不同板块进行了差异化处理（有色金属和贵金属手续费为0.00005，其他为0.0001）。

• 本金设置以品种单位乘以均价计，单品及组合均未超过20%的本金使用率，体现稳健资金管理理念[page::4,5]。

3. 回测结果分析

本部分详细分板块逐一分析策略表现，对比持有不变仓位的净值，突出策略优势和局限。总结各板块主要表现如下：

黑色板块

• 以螺纹钢（RB）表现最佳，年化收益21.77%，夏普比率1.04，总收益率高达156.39%。

- 其它品种如JM、SM表现也较优。HC表现较差，原因是行情波动较快，15分钟bar入场判断滞后，建议改用5分钟bar优化。

• 策略净值走势在震荡期表现抗跌，较大幅回撤发生时仍保持稳定，符合CTA短期策略预期。

- 总体收益是持仓不变的两倍，最大回撤明显减小（14.94% vs 30%多）[page::6-8]。

有色金属板块

• 策略表现较持有仓位差异不大，尤其CU和NI策略净值弱于价格走势，夏普比率偏低（0.17-0.46）。

- 原因是该板块价格短周期波动多噪音，15分钟bar无法有效抑制噪音影响，建议调整时间周期至30分钟或1小时bar。

• 高频交易带来的手续费高企抑制净值增长。

- 整体回撤控制合理，但收益提升空间有限，不建议高频次使用策略[page::9,10]。

贵金属板块

• AU和AG差异明显，AG策略在2020年后跌势中依旧收益较高（总收益57.33%，夏普0.43），AU一贯震荡导致策略收益较低。

- 轮廓同有色金属，手续费和波动影响明显。

• 整体收益和最大回撤均优于持仓方案，夏普比率达到0.60，流动性较好[page::11,12]。

能源化工板块

• 四只主力品种策略净值均明显优于持有仓位，持仓平稳，收益稳定。

- 最大回撤明显降低，从超过40%降至20%左右。

• 价格涨跌互抵特性使得策略对波动敏感，带来稳健的套利效果。

- 组合回测显示单品平稳，整体年化收益4.68%，最大回撤22.49%，夏普0.38[page::12-14]。

农产品板块

• 品种间回测差异大，M和RM收益突出超过80%总收益，持仓周期较长（3-4交易日）。

- 短期波动小，趋势受季节和宏观因素主导，适合拉长判断和持仓周期避免频繁止损。

• C品种策略效果最差，建议改日线级别数据判断提升。

- 截至整体年化收益率约为8.03%，夏普0.98，净值增长好于持仓[page::14-16]。

软商品板块

• SR和RU策略表现突出，CF表现不佳，前期震荡严重，策略净值持续低于持仓。

- 总体策略净值稳定，收益提升明显，夏普比率达0.33。

• 交易频次适中，能满足短期策略需求。

- 组合总收益率26.46%，年化3.78%，最大回撤18.15%[page::17,18]。

全市场组合

• 策略年化收益6.73%，夏普1.48，最大回撤仅7.17%，表现出较高的风险调整收益。

- 策略净值走势较平稳，稳健克服价格震荡带来的波动风险。

• 本金使用率仅为15%，存在提升空间。

- 组合策略明显超越简单持仓，最大回撤减半以上，体现了显著的择时和风险控制优势[page::19]。

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三、图表深度解读

图表1：回测品种库

展示六大板块具体品种，为后续回测数据的品种范围基础，保证研究覆盖具代表性的主流活跃品种[page::5]。

黑色板块相关图表（图表2-6）

图表2为各单品种净值走势对比，发现RB和JM策略净值明显优于持仓，HC相反。图表3为具体绩效数据，RB年化21.77%，夏普1.04，最大回撤14.94%，极具吸引力。图表6显示整体板块策略净值走势较持仓持稳得多，年化收益11.94%，夏普0.98，是策略最佳板块[page::6-8]。

有色金属板块图表（7-11）

图表7显示CU、AL、ZN、NI价格走势与策略净值变化对比，策略跟价格走势差异不大，噪音影响明显，手续费影响显著。图表8-9给出指标实际数值，夏普指标普遍低于0.5，最大回撤介于25%-35%。图表11整体净值未能超越持仓，夏普指标虽提升但不足显著，提醒策略局限[page::9-10]。

贵金属板块图表（12-16）

图表12和15揭示AU和AG的差异，AG策略收益优于持仓，AU则相反。绩效数据（图表13和14）进一步佐证AG策略表现好于AU。整体板块图表16显示策略有效减少震荡带来的回撤，提升收益，夏普达0.6，优于有色金属[page::11,12]。

能源化工板块图表（17-21）

价格涨跌相抵，持仓回撤巨大，策略明显控制回撤同时给予温和增长（年化5%），净值走势平稳（图表20）。个品种表现大致统一，强调该板块适合波动套利类策略[page::12-14]。

农产品板块图表（22-26）

品种间差异显著，M和RM表现亮眼，持仓周期长合适策略。C波动小致策略表现差。整体数据表明策略适合调整持仓周期匹配品种特征，长期收益明显优于持仓[page::14-16]。

软商品板块图表（27-31）

SR和RU表现优秀，CF弱于持仓，主要受震荡影响。整体夏普和最大回撤指标指向策略稳健性相对较强。策略净值曲线显示优势主要在震荡和趋势转换中体现[page::17,18]。

全市场图表（32-33）

策略净值稳步攀升，最大回撤仅7.17%，收益率6.73%，夏普高达1.48，意味着单位风险下的收益率极优，显示良好的风险管理和择时能力[page::19]。

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四、估值与策略绩效分析

本报告非传统估值研究，核心在于策略效果评估。绩效指标涵盖：

• 总收益率、年化收益、夏普比率（风险调整收益衡量）、卡玛比率（回撤调整收益），

- 最大回撤比例（风险暴露），

• 手续费成本及交易频次。

策略表现稳健，黑色板块策略表现尤为突出，夏普指标达到或接近1，说明具有良好风险收益特征。全市场组合表现显示，该策略是非常适合资本配置的量化择时方法，特别在保持较低杠杆情况下实现了较好的回报风险关系。

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五、风险因素评估

• 模型假设风险：卡尔曼滤波基于线性状态空间假设，市场非线性波动与极端事件可能导致模型失效。

- 数据频率选择风险：策略依赖15分钟数据，部分品种如HC、贵金属、农产品短期波动较快，可能因数据滞后导致交易信号延迟或误判。

• 手续费和滑点风险：策略频繁交易增加交易成本，部分高价品种影响策略净收益率。

- 市场条件依赖风险：策略对趋势行情盈利，在震荡行情存在较多止损，表现波动大。

• 持仓周期设置风险：不同品种持仓周期需调整，统一短周期可能不适应所有品种波动特征。

- 资金占用率限制风险：报告中本金使用不超过20%，资金集中度提升时策略表现可能差异。

报告提醒仅为回溯研究，非投资建议，且未提供风险缓释具体措施，投资者应谨慎应用[page::0,4,20,22]。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告着重强调策略在短期择时的优势，但对极端市场情况处理较少，风险管理偏向固定止盈止损，不够灵活。

- 不同品种最优参数调整缺乏详细说明，多数品种使用相同参数，可能限制策略灵活应对不同市场结构。

• 交易成本计算虽细致，但未完全考虑潜在冲击、滑点等，实盘差异可能更大。

- 对高频数据调整建议（如HC板块从15分钟数据改为5分钟数据）表明模型对数据频率敏感，实操中复杂性增加。

• 模型优化重点放在简化输入和增加波动因子，理论创新不足，但应用层面实用性较强。

- 报告对策略多品种组合表现在提升风险分散和稳健性方面体现不足，组合中的风格和板块关联性可能影响独立性。

整体上，报告内容严谨，数据详实，针对策略短周期交易特性提出合理应用建议，具有较高参考价值。

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七、结论性综合

本报告通过对卡尔曼滤波改良版本的量化择时策略进行系统研究，明确提出了“利用长短两个价格+波动因子构建卡尔曼滤波模型，结合偏离能量比率判定短期交易入场时点和方向”的创新策略框架。策略测试覆盖黑色、有色金属、贵金属、能源化工、农产品及软商品六大商品板块，构建了细致的回测体系和综合评估指标体系。

• 核心发现：

- 策略能够显著提升黑色板块收益率，RB品种年化超过20%，夏普稳定超1，表现尤为突出。
- 有色金属和农产品板块策略表现平稳但不突出，适合延长持仓周期降低频繁交易带来的成本和风险。
- 贵金属和能源化工板块策略表现平稳，实现风险回撤双管理优势。
- 软商品板块上策略稳定提升整体收益水平，交易频次适宜。
- 全市场组合表现卓越，实现年化收益6.73%，夏普高达1.48，最大回撤仅7.17%，反映策略在风控与收益间取得良好平衡。

• 通过图表和数据对比可见，策略净值通常超过单纯持仓，表现出低回撤、高稳定性的优势，满足短期CTA策略的实战需求。

- 建议在黑色板块加大权重运用本策略，对有色金属和农产品品种应灵活调整持仓和判断周期，避免短期噪音影响。

• 策略当前仍保守采用固定止盈止损规则，后续拟改进出场机制以提升灵活性和盈利能力。

总体来看，本报告系统验证了基于卡尔曼滤波的动态择时策略的实用性和有效性，提供了可操作的交易方案，兼顾盈利和风险控制，具备较高的应用前景与研究价值[page::0-21]。

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参考文献

1. Eric,B. Trend Without Hiccups – A Kalman Filter Approach.Papers 1808.03297, arXiv.org. 2016,(4).[page::21]

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风险提示

报告所有策略和资产配置为历史回测结果演示，不构成任何投资推荐，市场风险、模型误差、数据延迟可能导致实际操作效果与回测不同，投资者应独立判断并控制风险。[page::0,22]

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总结

此报告基于卡尔曼滤波简化并结合波动因子的创新模型为期货短期择时提供了强有力的技术支持。通过细致的分板块回测和综合绩效指标分析，报告高度肯定了策略在控制风险和收益稳健性上的优势，同时针对品种差异提出了灵活建议，体现了作者严谨科学的研究态度和实践导向的应用视角。报告数据充分且图文结合，说明问题具体透彻，是商品期货量化交易领域值得关注的重要参考材料。

报告