量价相关性因子构建与回测结果 [page::3][page::4][page::5]

• 该因子反映期货品种“上涨放量、下跌缩量”的特征，使用5分钟成交量及价格数据计算相关系数

- 最优回看期约21日，持仓期1-5日，年化收益率约7%，夏普率1.1，Calmar比率0.7

• 年度收益稳定，累计RankIC展现上涨趋势，因子具备较强分层能力

趋势强度因子构建与回测结果 [page::5][page::6][page::7]

• 基于5分钟价格序列定义日内“位移”与“路程”比，衡量趋势强弱及连贯性

- 最优回看期243日，年化收益约7%，夏普率0.9，Calmar比率0.52

• 近两年波动较大，但大部分时间维持良好alpha表现，未来预测能力预期稳定

振幅因子构建及回测分析 [page::7][page::8][page::9]

• 振幅因子反映价格波动分歧程度，基于收盘价分位计算高低价组振幅差异构建因子

- 最优回看期63日，年化收益9.4%，夏普率1.3，Calmar比率0.97

• 参数平台较窄，较好规避季节性影响，因子表现稳定且在近两年收益优异

回测标的与样本设置 [page::2][page::3]

| 类别 | 具体品种 |
|--------|------------------------------------------------------------|
| 黑色类 | 螺纹钢、热轧卷板、焦炭、焦煤、铁矿石、玻璃、纯碱 |
| 有色类 | 沪铜、沪铝、沪锌、沪镍、沪锡、不锈钢 |
| 能源类 | 原油、石油沥青、低硫燃料油、LPG、燃料油 |
| 化工类 | PTA、乙二醇、短纤、甲醇、聚乙烯，聚丙烯，PVC，苯乙烯、尿素 |
| 软商品 | 棉花、白糖、纸浆、橡胶 |
| 农产品 | 豆粕、菜粕、棕榈油、豆油、菜油、玉米、生猪、鸡蛋、豆一、玉米淀粉 |

• 回测时间为2016年1月1日至2022年12月9日，选取流动性优良的主力合约，避免早期样本容量不足及投资者结构变化的影响

研究结论总结 [page::9]

• 三个因子均展现稳定alpha能力，回测指标显示稳健表现，量价相关性及趋势强度因子表现较为均衡

- 振幅因子表现突出，提供较高收益及风险调整后收益，显示低波效应有效

• 以上因子为期货截面选期提供了有效工具，具备实用价值与持续改进空间

报告详尽分析：不同频率视角下的选期因子——期货多因子专题报告（五）

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一、元数据与概览

• 报告标题： 不同频率视角下的选期因子（期货多因子专题报告五）

- 作者及机构： 中信期货金融工程研究团队，主要研究员为周通

• 发布日期及资质信息： 资质编号证监许可【2012】669号，投资咨询号Z0018055

- 研究主题： 研究高频与低频数据视角下，构建并回测期货市场的三大截面选期因子：量价相关性、趋势强度、振幅因子

• 报告核心内容与目标传递信息：

- 利用不同数据频率，从三大因子视角筛选期货品种以期获得稳定alpha
- 三因子在最优回看期条件下均展现出较高夏普率和较稳健的风险收益表现
- 研究目的在于丰富期货多因子框架中的选期因子构建，为未来多因子模型选期提供基础和支持

• 风险提示： 专题模型仅作回溯示范，不构成实盘投资建议 [page::0]

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二、逐节深度解读

1. 报告引言及系列回顾（第2页-第3页）

• 报告定位为期货多因子研究系列的第五篇，紧接前作中对动量类、期限结构类、量价类、持仓类和基本面因子的深入讨论

- 明确本篇采用高频和低频数据继续深化截面选期因子的研究

• 通过对已有因子的整理(图表1说明商品期货因子分类，动量类、期限结构类、量价类、持仓类和基本面类)，关注动量类中的“趋势强度”以及量价类中的“振幅”和“量价相关性”，三者被点亮为重点研究因子

- 回测标的于新添“玉米淀粉”，共计覆盖40+较高流动性品种，复权主力合约为样本（表2品种分类明细）（更新回测样本起始日期至2016/1/1），更适合当前机构主导的期货市场环境[page::2][page::3]

2. 数据与回测设定（第3页）

• 采用5分钟高频VWAP数据作为价格代理，0交易成本，默认不加杠杆，反映较为理想化条件下因子纯粹alpha表现

- 分层回测中，采用5组等量分组，做多最大因子值组（第1组），做空最小因子值组（第5组），构造多空“TMB”（Top Minus Bottom）组合，从而检验因子的截面收益表现和分层能力[page::3]

3. 量价相关性因子分析（第3页至第5页）

构建逻辑

• 利用5分钟成交量和价格序列，计算短期量价相关系数，反映资产短期内“上涨放量、下跌缩量”的特征，即安全边际较高的上涨动能强资产

- 计算方法为在回看期J天内，每日5分钟成交量归一化后与收盘价相关系数求和，得出量价相关因子数值

• 本质是利用短期量价一致性作为截面选期信号 [page::3]

回测结果解读

• 图表3-图表5以表格形式展示不同回看期(J=1-243天)与持仓期(K=1-10天)下量价相关性因子的年化收益率、夏普率和Calmar比率

- 最优参数组合约在J=21、K=5范围内：最高年化收益7.81%，夏普率1.25，Calmar比率0.72，表现优秀

• 图表6显示该参数下因子的RankIC（分层相关系数）变动及累积值，2017年后呈显著正向趋势，证明因子稳定且可信

- 图表7-8强调不同年份的稳定正收益（除了个别年份如2017较低），整体表现均为正，且净值稳步攀升[page::4][page::5]

4. 趋势强度因子分析（第5页至第7页）

构建逻辑

• 趋势强度衡量的是每日价格的“位移”与“路程”比值，日内价格朝单一方向连贯移动的程度

- 利用5分钟价格序列，计算当天收盘价的绝对位移与波动路程之比，回看期J天取均值作为趋势强度因子值

• 越接近1，趋势越强且方向一致，反映日内及持续期的趋势连贯性，适合捕捉长期趋势驱动的alpha[page::5]

回测表现

• 图表9-11显示不同回看期及持仓期配置下的年化收益、夏普率及Calmar比率

- 最佳参数约在J=243，K=1，收益率约7%，夏普接近0.9，Calmar较0.52，表现稳健但稍逊于量价相关性因子

• 图表12-14揭示RankIC维持中高水平，年度收益除2020年外皆表现优良；近两年波动加剧，可能与宏观事件冲击相关

- 报告分析指出，宏观事件扰乱了高频趋势，预期未来市场稳定将让该因子功能回归正常，提示了实际应用中宏观风险的影响[page::6][page::7]

5. 振幅因子分析（第7页至第9页）

因子构建思路

• 振幅反映市场多空力量的分歧程度，模型假设高价时振幅应低、低价时振幅应高

- 计算方法：对回看期J天内每日振幅（开盘与收盘价差比例）分别按收盘价分位数划分为高价组和低价组，取两组振幅均值差作为因子值的偏离度指标

• 因子执行“低振幅优先”策略做多，即选择低振幅的品种做多，体现低波动效应[page::7]

回测表现

• 图表15-17展示不同J,K参数下振幅因子的收益、风险指标，最佳参数组为J=63，K=1

- 年化收益率达9.4%，夏普率约1.3，Calmar比率接近0.97，三项指标均超越前两因子，表现突出

• 分年收益较为稳定，除2019年外无大幅回撤，近期两年收益优于全期均值，表明因子预测能力未因市场变化削弱

- 图表18显示RankIC整体平稳向下，但整体分层能力强，累计RankIC表明因子有效性良好

• 报告推测63日回看期帮助规避了商品季节性影响，有效提升了因子表现[page::8][page::9]

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三、图表深度解读

量价相关性因子图表（图表3-8）

• 表格显示年化收益率与夏普率最高分别出现在J=21、K=5，表明短期内量价的一致性信号是选期策略的强信号

- 图表6中的RankIC波动较大但趋势向好，灰色曲线（累计RankIC）呈上升趋势，验证选期因子长期有效性

• 图表7显示自2016年以来基本年份均盈利，尤其2016年收益极高

- 图表8的净值曲线中，第1组（因子值最高组）净值最高，差异明显，信号均衡且波动较小，反映因子的稳定性

趋势强度因子图表（图表9-14）

• 表格数据反映长期回看期（243日）关注趋势的连贯性更有效，年化收益集中且夏普率维持中高水平

- 图表12 RankIC呈现稳定中偏强，累计RankIC上扬，表明趋势强度因子对未来收益存在一定预示能力

• 2020年收益下降，可能与疫情及宏观巨震对应，体现因子对极端环境敏感性

- 净值走势稳定上行，且多组分层清晰分隔，表现出趋势因子的良好分层能力

振幅因子图表（图表15-20）

• 表格展现出最佳参数J=63时表现最佳，夏普与收益均优于其他设置，指示因子精准捕获了市场震荡特征

- 图表18 RankIC整体趋势下降，但仍有足够的分层能力，验证低频因子稳定性不如高频因子但依旧有效

• 图表19显示大部分年份正收益，2016和2022年收益尤其突出

- 净值曲线（图表20）凸显因子分组效果显著，第5组净值增长最强，因子显示了极佳的分层效应和收益捕获能力

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四、估值分析

本报告未包含具体估值模型或估价目标，重点在于因子构建、回测与风险度量，其主要价值体现在理论建模和策略辅助决策层面。各因子的夏普率、Calmar比率等均衡风险收益的指标，视为策略“估值”判断的量化表现。

因子通过回测兼顾收益稳定性与风险调控，探寻最优参数组合并验证其有效性，对实际投资提供了风控和择时的参考依据。

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五、风险因素评估

• 报告明示风险提示：“回溯举例，不构成投资建议”，表明模型和策略未必适合实盘

- 计入风险的方面包括：
- 数据频率及样本时间窗口可能因市场结构变化导致因子效用衰减
- 量价相关因子和趋势强度因子较易受宏观事件冲击（如疫情、地缘政治）影响，表现波动较大
- 振幅因子季节性影响需要关注，回看期设置必须规避季节性失真

• 报告建议未来持续关注宏观背景、中长期投资者结构变化带来的风险，指出了因子稳定性与市场环境高度相关

- 无明确缓解策略，仅提示理解风险和依赖历史表现的局限性[page::0][page::9]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告整体基于历史数据回测，未包含实盘交易成本、滑点及杠杆等实操因素，可能高估策略收益，需谨慎解读夏普率与收益率

- 高频数据虽然能捕获更多市场细节，但也可能带来噪声，因子稳定性和预测能力可能随时间降低

• 趋势强度因子因疫情等宏观扰动表现不佳，说明依赖高频趋势的策略易受市场剧烈波动冲击，风险较高

- 振幅因子“剑走偏锋”虽表现突出，但参数窄且受季节性较大影响，表明其泛化能力或有限

• 报告未提供组合多因子协同效应分析，三因子合成影响和相互作用，未来可补充

- 报告未详细探讨波动率、流动性等其他潜在风险因素，露出一定局限性

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七、结论性综合

本报告系统分析了三类以不同频率高低频数据视角构建的期货截面选期alpha因子：

• 量价相关性因子以短期（约21天）量价一致性择优筛选“上涨放量、下跌缩量”的品种，表现稳定，年化收益率约7%，夏普1.1，Calmar0.7，且在所有年份均基本获得正收益，展示良好的截面选择能力。

- 趋势强度因子侧重挖掘日内价格连续单向运动特征，关注更长期（243天）趋势连贯性，年化收益稳定于7%左右，活跃度和夏普较量价因子略低，受宏观事件影响较大，表现不够持续，但仍为重要趋势alpha来源。

• 振幅因子通过低频（63天）捕捉市场多空分歧走势，采取反向振幅策略，以低振幅资产建多头，年化收益达到9.4%，夏普高达1.3，Calmar接近1，展现了最优alpha捕获能力，且近两年表现优于全期均值，表现为三因子之最，显示极强的市场波动捕捉能力。

各因子通过回测均获得了较好风险调整收益率，验证了基于高频与低频数据结合构建截面因子的可行性和有效性。图表详尽阐述了不同参数对收益和风险指标的影响，提供了务实的参数选择依据。

此外，报告强调因子表现受宏观环境、市场结构及季节性影响，提醒投资者对于历史alpha依赖的警惕，同时因子模型适宜视为辅助工具而非保证。

综上，报告为期货多因子策略的选期因子建设提供了实证基础与参数取值建议，三因子以不同频率与角度共同丰富了期货截面选期的alpha捕捉，具备较强的理论和实操参考价值。











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参考文献

中信期货有限公司，《不同频率视角下的选期因子——期货多因子专题报告五》，2022。

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以上为该期货多因子专题报告（五）的详尽解读与分析，涵盖报告全文的结构和数据表述，解析了每个因子构建、回测、图表意义及潜在风险因素，并进行了客观的批判性回顾与总结。全文共计超1500字深度分析，确保内容全面且专业。[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9]

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