• 库存偏离度作为量化库存基本面的核心因子，定义为当前库存与历史移动平均库存的比值，低库存品种做多，高库存品种做空构建Stock策略，回测年化收益约11%，夏普比率可达1，回撤较大，Calmar比率不足1（见图1）[pidx::5]。

- 动量策略(Mom)选取高过去收益品种做多，低收益品种做空，参数对策略影响大，排序期超过50交易日策略失效，最佳参数组年化收益超过10%，但夏普比率仍小于1，策略波动性大（见图2）[pidx::7][pidx::8]。

• Stock策略与Mom策略横截面Spearman等级相关系数绝对值低于0.17（负相关较弱），收益率时间序列Pearson相关系数介于-2%至22%，显示两策略信号弱相关，有结合的可能（见图3、图5）[pidx::9][pidx::10][pidx::12]。

- Stock策略在2008年金融危机期间表现优于Mom策略，显示库存策略对外部冲击有较强防御能力；Mom策略更适合捕捉短期趋势（见图4，表9）[pidx::10][pidx::11]。

• 采用双因子分组Double-Sort方法构建Stock-Mom和Mom-Stock共振策略，Stock-Mom策略以低库存高动量品种做多，高库存低动量做空，显著提升Calmar比率至1以上，夏普比率及年化收益率均优于单因子策略（见图6、图7，表14）[pidx::13][pidx::16]。

- Mom-Stock策略同样表现出较高的收益和稳定性，尤其在动量排序期10-40日时年化收益超过11%，夏普比率、Calmar比率均超过1，较Mom策略有明显改进（见图8、图9，表19）[pidx::17][pidx::18][pidx::19]。

• 全样本多参数组回测表明Stock-Mom策略收益分布更优，夏普比率更高且波动小，样本外测试和前进分析法(WFA)进一步验证其稳健性，路径依赖较Mom-Stock策略小（见图10-图13，图14-图15）[pidx::20][pidx::21][pidx::22][pidx::23]。

- 组合策略弥补了单因子策略的短板，能有效降低回撤并提升收益，尤其在市场波动和外部冲击期表现稳定，具有较强实用价值和推广潜力[pidx::24]。

商品期货 CTA 专题报告（四）——库存基本面与动量技术面共振的投资策略 详尽分析报告

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1. 元数据与概览（引言与报告概览）

• 报告标题：《商品期货 CTA 专题报告（四）——库存基本面与动量技术面共振的投资策略》

- 发布机构： 天风证券研究所

• 发布时间： 2018年1月5日

- 研究主题： 商品期货量化CTA策略，重点围绕库存基本面指标与动量技术面信号的共振策略研究和实证

• 核心论点：

- 库存基本面信号（库存偏离度）和动量技术面信号（历史收益动量）均能在商品期货横截面多空策略中实现可观收益，但各有优势与缺陷；
- 两策略相关性较低，存在构建组合共振策略的空间；
- 双因子共振策略Stock-Mom（库存先行筛选，叠加动量）和Mom-Stock（动量先行筛选，叠加库存）均优于单因子策略，且Stock-Mom表现更佳，战略稳健性好；
- 该组合策略显著提升Calmar比率、夏普率、降低最大回撤，提升收益稳定性；
- 通过样本内外测试及Walk-Forward Analysis（WFA）验证策略稳健性，具有理论与实务价值。

整体来看，作者主张基本面和技术面信号的合理融合，在构建CTA多空中性策略过程中具有重要现实指导意义。核心建议为选取40-70个交易日为库存偏离度排序期和2周持仓期作为优选参数。该报告既总结了单一策略表现，也深度解析集合策略的优点及稳健性检验。

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2. 逐章精读与剖析

2.1 研究背景

• 回顾前期报告，发现基于趋势性强弱的技术面策略受限于品种趋势性差异，且纯技术面分析存在忽视基本面的缺陷及参数敏感高、预测偏误大等风险；

- 实证与文献支持多空中性策略优于纯多头策略，且基于基本面（库存）与技术面（动量）信号的多空策略均显示显著超额收益；

• 由此，本文提出基于库存基本面信号和动量技术面信号的策略开发，并重点关注二者的共振组合策略，提高收益率与风险控制水平[pidx::3]

2.2 库存基本面策略

• 利用库存理论（The Theory of Storage），库存越高便利收益越低，市场一般出现贴水，预示商品价格未来存在下跌压力；

- 策略逻辑：做多库存偏低品种，做空库存偏高品种；

• 库存指标体系包括社会库存（覆盖城市、港口、生产线等）、交易所库存（国内外主流交易所）、期货库存（仓单等）三大类，社会库存最全面；

- 基于对品种特点及库存可信度，选取参数设置兼顾数据可获得性（日频或周频）、时间统一（月调频舍弃），筛选24个典型品种纳入样本；

• 库存偏离度定义：当前库存与历史移动均值的比值，偏离度>1表示库存偏高，反之偏低；

- 多空中性策略构建：每调仓期将品种库存偏离度排序，前20%做多，后20%做空，持仓期采用周持仓的方式换手，统一手续费3%和保证金100%；

• 回测期覆盖2006年1月开始至2017年11月，用以保证数据覆盖和效果检验的代表性[pidx::3-4]

2.3 库存基本面策略表现

• 参数主要包括排序期（移动平均窗口长度R，5-120交易日）和持仓期（H，1-8周）；

- 通过104组参数的全网格回测，年化收益率和夏普比率表明，当排序期控制在40-70交易日时效果最佳，年化收益率大多稳定在11%左右，夏普比接近或超过1；

• Sorting期过短或过长则信号有效性下降，可能因历史均值过短带来随机性，过长则小时效应被稀释；

- 虽夏普比良好，但Calmar比率（年化收益/最大回撤）均不足1，表明该策略存在较大回撤风险，回撤管理仍待优化；

• 图1（年化收益率）支撑该结论，40-70日排序柱状明显高于其他区间[pidx::5]

2.4 动量技术面策略设计及表现

• 继Jegadeesh和Titman（1993）动量策略应用后，该策略被引入商品期货；

- 策略逻辑：做多历史收益较高品种，做空历史收益较低品种，同样使用排序期R与持仓期H参数；

• 同回测区间及调仓期，实现多空中性配置；

- 表5-7显示，动量策略表现不及库存基本面策略，且高度依赖参数设置，排序期大于50日时无效甚至亏损，且整体夏普比低于1，回撤偏大；

• 稳定表现仅在参数极窄范围内（排序期10日，持仓1-3周），且绝对收益率较库存策略低；

- 图2显示收益随排序期和持仓期波动大，体现其参数依赖性的缺陷严重[pidx::6-8]

2.5 单信号策略相关性挖掘

• 为构建组合策略，先分析两个因子(StockDev和Mom)的相关性；

- 横截面Spearman排序相关性检验显示，两因子排序相关系数绝对值不超0.17，多数为负，表明两因子在品种筛选上的重叠极低；

• 时间序列Pearson相关性检验收益率相关性弱，分布在-2%到22%间，大部分呈正相关但极低，有时甚至负相关；

- 表明库存策略与动量策略信号来源和收益表现基本独立，有组合降风险空间且可彼此补充；

• 净值走势图4同样印证两者在时间表现上互补性，2008-09年区间明显走出不同路径；

- 理论支持来自存货对价格的基础推动角色（布局期价格趋势滞后），动量则捕捉价格变动惯性，两者不应完全相关[pidx::9-12]

2.6 库存与动量共振策略设计与表现

• 结合两因子优势，采用Double-Sort法分别实现两种组合策略：

- Stock-Mom：先以库存偏离度排序分组，再在高低库存组内按动量分层，选取“低库存高动量”做多，“高库存低动量”做空；
- Mom-Stock：先以动量排序分组，再按库存分层，选高动量低库存做多，低动量高库存做空；

• 参数设置同前，确保可比性；

- Stock-Mom策略表现主要受库存排序期影响，最佳区间在30-50交易日，动量排序期影响不大；

• 模型展示，Stock-Mom年化收益率可达12%以上，夏普比率大于1，Calmar比率突破1，回撤显著减小；

- 与Stock策略比较，收益率提升约1-2个百分点，Calmar比提升近两倍，风险控制改善明显；

• 动量信号的加入，弥补库存策略回撤，提升稳定性；

- Mom-Stock策略表现依赖动量排序期，30-40日表现优异，年化收益率可达11%，夏普比与Calmar指标显著提升，尤其是在动量因子排序日较短时改进更明显；

• 与纯Mom策略比较，收益与风险指标均改善明显，部分年份亏损被扭转；

- 图6-9直观呈现两个组合策略与其基准单因子策略的性能差异；

• 总体而言，两信号组合策略均优于单因子，Stock-Mom表现更稳定[pidx::13-19]

2.7 信号共振策略效果评价

• 全样本169个参数组合回测显示，Stock-Mom策略在收益和夏普比上表现优于Mom-Stock，后者波动较大；

- 净值曲线（图12）显示叠加动量信号后Stock策略波动性降低，回撤减少，Mom-Stock较Mom提升显著，且两组合策略间比较相关度高（65%以上）；

• 固定参数（40日排序，2周持仓）下，Stock-Mom策略年化收益12.7%，夏普1.34，最大回撤12%，Calmar>1，均显著优于单因子动量策略，收益性价比提升明显[pidx::20-21]

2.8 样本外测试与WFA稳健性检验

• 采用样本内优化参数方法确定策略参数后，在2015-2017年样本外期进行检验；

- 考察2条路径版本（不同周数起始建仓），结果显示Stock-Mom策略表现稳定，收益约10%，夏普>1.1，Calmar>1.4，路径依赖小；

• Mom-Stock策略表现不及Stock-Mom；

- 引入滚动窗口Walk-Forward Analysis (WFA)验证，覆盖2007-2017年，进一步证实Stock-Mom稳健性更优，Mom-Stock依旧受路径影响；

• WFA过程通过不断前移的参数寻优与交易测试交替进行，提高检验的现实适应性和防止前视偏差；

- 综合样本内、样本外与WFA结果，Stock-Mom策略表现最佳，适合实盘运用[pidx::21-23]

2.9 总结与展望

• 库存基本面与动量技术面策略相关性弱，具互补优势；

- 库存信号结合动量信号形成的共振策略表现优于单因子策略，尤其Stock-Mom更稳健，显著提升收益率、夏普比和Calmar比，风险下降；

• 动量策略结合库存信号后扭转部分年份亏损、提高风险调整收益明显；

- 多种实证方法确认策略稳健性，理论与实证契合度高；

• 未来工作将拓展更多基本面和技术因子，寻求更优组合方案[pidx::23-24]

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3. 图表深度解读

图1：库存基本面策略年化收益率（不同排序期和持仓期）

• 描述：对104组参数（排序期5-120交易日，持仓期1-8周）回测得到年化收益率分布的柱状图；

- 观察：排序期在40-70日范围内，各周持仓期收益稳定高于其他区间，峰值收益超过11%；

• 解释：合理的移动均值窗口有助于构建库存基准，有效捕捉库存偏高低信号，提升策略效能；

- 支持文本结论库存策略在合理排序期下稳定产生较好收益，但单因子回撤大[pidx::5]

图2：动量技术面策略年化收益率

• 描述：104组参数组合下，动量策略年化收益率柱状分布图，横轴是排序期，带色条为1-8周持仓期；

- 观察：随排序期增大收益迅速下降，50日后收益接近0或负，1-3周持仓期表现优于其他；

• 解释：长期收益率视窗失去有效性，短期动量信号更具预测力，但整体策略波动明显，参数依赖强；

- 与文本吻合，纯动量策略收益及稳定性不及库存策略[pidx::8]

图3：StockDev与Mom因子横截面相关系数分布

• 描述：多个调仓日的纵横截面Spearman Rank相关系数频数分布柱状图；

- 观察：相关系数集中在-0.1到-0.05区间，极少大于0；

• 解释：反映两因子排序基本独立，且略带负相关，符合策略逻辑的互补性；

- 支持构建共振策略的理论基础[pidx::10]

图4：Stock策略与Mom策略净值走势

• 描述：2006-2017年间两个策略净值走势对比图，40日排序期，2周持仓；

- 观察：2008-2009年Mom大幅回撤，Stock逆势上涨，2015年呈现相反走势；

• 解释：两策略在外部冲击中表现差异大，风险分散优势明显；

- 支持文本分年度表现及组合策略动因[pidx::11]

图5：Stock与Mom收益率时间序列相关系数分布

• 描述：基于169排序期组合，收益率相关系数分布柱状图；

- 观察：多数集中在0.1-0.15区间，低度正相关为主；

• 解释：两个策略收益序列几乎独立，有益组合降风险；

- 与理论预期和实证形态吻合[pidx::12]

图6-7：Stock vs Stock-Mom夏普比率及Calmar比率对比

• 描述：不同排序期下两个策略风险调整指标对比柱状图；

- 观察：Stock-Mom夏普比整体超越Stock，峰值夏普约1.3，Calmar比率提升显著，尤其30-50日排序区间内加倍以上提升；

• 解释：信号叠加提升了收益波动率比和收益/最大回撤比，策略稳健性提高；

- 支持组合共振策略价值[pidx::16]

图8-9：Mom vs Mom-Stock夏普比率及Calmar比率对比

• 描述：同Stock-Mom类似，动量基准与加入库存信号后策略指标对比；

- 观察：大部分参数下Mom-Stock指标优于Mom，夏普比提升显著，有的参数下Calmar指数提升翻倍以上；

• 解释：库存信息作为“修正”信号，大幅改善动量策略波动风险；

- 支持动量策略结合库存信号的必要性[pidx::19]

图10-11：Mom-Stock与Stock-Mom策略年化收益率及夏普比率分布

• 描述：两个双因子策略169个参数组下统计收益及夏普比率区间频数柱状图；

- 观察：Stock-Mom收益率多分布于8%-14%区间，Mom-Stock主要集中在小于8%区间，夏普比率表现类似；

• 解释：Stock-Mom整体收益稳健性优于Mom-Stock，波动小；

- 支持综合评价优先推荐Stock-Mom[pidx::23]

图12：共振信号叠加前后策略净值走势

• 描述：2006-2017年Stock、Mom及其组合策略净值曲线对比，40日排序，2周持仓；

- 观察：Stock-Mom策略净值线最高且最平稳，明显回撤控制改善，Mom-Stock也优于Mom但幅度较小；

• 解释：信号叠加有效降低风险，提升收益；

- 结论与文本对比突出组合优势[pidx::20]

图13：样本外不同路径下共振策略净值走势

• 描述：2015-2017样本外两路径下Stock-Mom与Mom-Stock策略净值；

- 观察：Stock-Mom策略收益起伏小，路径一致，Mom-Stock波动较大；

• 说明了Stock-Mom策略稳定性优于Mom-Stock，路径依赖较弱；

- 支持样本外与实盘模拟可行性分析[pidx::22]

图14-15：WFA方法示例与策略净值走势

• 图14说明WFA滚动窗口参数寻优+交易测试流程；

- 图15展示WFA中四个路径下Stock-Mom和Mom-Stock净值变化；

• 观察Stock-Mom依然领先，总体趋势平稳；

- 说明WFA更科学检验策略稳健性，Stock-Mom策略适用性较强；

• 相关表23数据说明两策略性能指标差异[pidx::23]

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4. 估值分析

本报告未涉及传统企业估值方法，因其聚焦于商品期货CTA策略的因子分析与组合优化，故无DCF、市盈率等估值模型。其价值体现在策略表现及风险调整回报指标层面。

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5. 风险因素评估

• 回撤风险： 单一库存策略最大回撤较大，Calmar比率低于1，显示该因子策略波动性仍高；

- 参数敏感性： 动量策略波动率大，受排序期和持仓期参数影响显著，参数选择影响策略有效性；

• 路径依赖与样本选择： WFA测试指标显示策略存在一定路径依赖，可能导致部分时期表现波动；

- 数据可用性及噪音风险： 库存数据频率、准确性影响策略信号精度，动量信号易受短期市场噪音影响；

• 外部冲击风险： 不同策略在经济危机、市场异常波动时表现差异大，需警惕策略在极端行情下失灵风险；

- 手续费与滑点影响： 统一3%手续费假设可能保守，实际操作中滑点影响需考虑。

报告明确体现对风险的关注，采用多参数和多方法（样本外、WFA）测试减缓风险，且通过组合策略降低个别因子风险。

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6. 批判性视角与细微差别

• 模型依赖历史数据及假设稳定性： 换言之，策略基于历史参数选择和移动平均窗口，未来市场结构若突变，可能失效，报告虽用WFA测试，但未来不确定性不可完全覆盖；

- 手续费设定偏高： 3%手续费较大，实际操作中若实际手续费或滑点降低，策略收益可能更优，反之则恶化；

• 回撤指标不足理想： 尽管Calmar比改善显著，但回撤仍是核心风险；报告中对极端行情下策略承受力讨论不足；

- 策略特别依赖于24个具体品种库存数据完整性： 市场扩展性有限，部分品种或数据更新滞后将影响策略表现；

• 信号组合逻辑中部分叠加方法较为简单： 双因子先后筛选属于硬切割，未探讨因子权重优化、多因子融合模型，未来可做深入；

- 对因子相关性较弱论断谨慎，经验情境外可能有结构性转变风险。

总体，报告分析充分，方法严谨，但策略仍有限于历史回测；策略在现实市场动态变化中需持续监控参数稳定性与风险管理。

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7. 结论性综合

本报告系统研究了商品期货CTA策略中库存基本面信号与动量技术面信号的构建及其组合优化效果。通过构建库存偏离度因子和动量收益因子，分别设计多空中性策略，并通过大量参数网格回测，发现库存基本面策略表现稳健，年化收益达11%左右但回撤过大；动量策略波动及参数依赖性强，且收益率整体不及库存策略。

通过因子排序相关性及收益率相关性分析，二者呈现弱相关特性，有理论基础支持其信号可相互补充。基于此，报告采用Double-Sort（双因子分组）方法构建两类共振策略：Stock-Mom和Mom-Stock。实证显示：

• Stock-Mom策略（以库存为主导排序，叠加动量筛选）表现最佳，年化收益率提高至12.7%，夏普比率达1.34，Calmar比率突破1，最大回撤控制在12%以内，相比单一动量策略或库存策略都有显著提升；

- Mom-Stock策略也较单因子动量策略大幅优化，虽优于库存策略但稳健性略逊于Stock-Mom；

• 样本外测试及WFA分析均确认Stock-Mom策略的稳健性和较少路径依赖性。

图表集从收益率、夏普比、Calmar比及净值曲线等多维度验证了以上结论，体现了基本面信息和技术面信息共振在CTA商品策略中的实践意义。

报告建议未来进一步探索更多基本面与技术面因子的挖掘与组合方法，提升策略广度和深度。

此次研究不仅验证了库存基准对商品价格的重要指示作用，也细致评估了动量信号的实际有效区间，最终通过综合因子优化形成更具风险调整优势的投资方案，对于商品期货CTA策略的完善和实盘运作具有重要借鉴和指导作用。[pidx::0][pidx::3-24]

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结束语

此报告在理论和实证研究层面均做了充分论证，尤其是基于库存基本面信号和动量技术面信号的双因子共振策略构建，不仅提高了收益水平，还显著降低了风险，具备一定的实践应用价值。报告通过严谨的多维度回测数据和稳健性检验，支持策略的可行性，展望未来进一步多因子融合与跨市场验证，以不断提升CTA策略性能和风险控制能力。

报告