原油基本面及投资工具概述 [page::3][page::5]

• 原油主要成分为多种液态烃，工业意义用API度和含硫量分类，影响价格。

- 主要产区为北美、欧洲、中东等，OPEC在供应中占据重要地位。

• 全球原油需求持续增长，亚洲和大洋洲、北美、欧洲是主要消费区。

- 投资工具包括账户原油、现货原油、期货、期权及原油基金等。

• 国际主流交易所如NYMEX、ICE、TOCOM、INE均有原油期货上市。

原油价格影响因素分析 [page::5]

• 影响油价的四大因素为供需关系、宏观经济、地缘事件、交易噪声。

- 其中供需关系和宏观经济为长期影响因素，地缘事件影响1-3年，交易噪声影响显著但时间较短。

原油择时系统因子构建及模型方法 [page::6][page::7]

| 因子类别 | 因子名称 | 处理方式 | 滞后期(季度) |
|---------|----------|---------|--------------|
| 宏观因子 | 美国CPI同比 | Z-score | 1 |
| 宏观因子 | 美国GDP同比 | Z-score | 1 |
| 宏观因子 | 美国M2环比 | Z-score | 1 |
| 宏观因子 | 美国失业率 | 差分z-score | 1 |
| 宏观因子 | 美元指数 | 环比z-score | 0 |
| 宏观因子 | 美国十年期国债收益率 | 差分Z-score | 0 |
| 供需因子 | OPEC原油产能 | 环比z-score | 1 |
| 供需因子 | OECD液体燃料消耗量 | 环比z-score | 1 |
| 供需因子 | OECD石油库存 | 环比z-score | 1 |
| 风险资产 | 滞后一期原油价格 | 环比z-score | 0 |
| 风险资产 | 滞后一期黄金 | 环比z-score | 0 |
| 风险资产 | 滞后一期SP500 | 环比z-score | 0 |

• 使用1990年至2022年数据，分季度，对因子进行滞后处理和z-score标准化。

- 采用xgboost机器学习回归模型，在固定窗口滚动训练中，利用决策树集成提升预测精度。

• 模型训练参数：学习率0.85，最大树深4层，训练目标为均方误差最小化。

原油择时策略回测结果 [page::8][page::9]

多空择时策略表现：

• 累积收益率621.67%，年化收益18.75%。

- 判断正确率63.04%，盈亏比1.47，最大回撤-38.07%。

多头择时策略表现：

| 指标 | 多空择时 | 纯多择时 |
|-------|----------|----------|
| 择时周期 | 2010-12-31至2022-3-31 | 同左 |
| 择时次数 | 46 | 46 |
| 年化收益率 | 18.75% | 14.81% |
| 判断正确率 | 63.04% | 80.43% |
| 最大回撤率 | -38.07% | -28.40% |

• 多空策略拥有更高收益和更高回撤，纯多策略回撤较小但收益略低。

- 该择时系统以季度频率调整仓位，采用预测涨跌操作买入或卖空。

国内FOF及原油基金配置现状 [page::10][page::13][page::14]

• 国内商品基金中黄金ETF占比最大，其他商品基金规模较小。

- 393只FOF中仅20只披露配置商品基金，商品基金配置比例较低，且多为黄金ETF。

• 大类资产相关性中，原油与股票债券相关性偏低，具备良好分散效用。

- FOF中商品基金配置以黄金为主，尚缺乏明显原油基金配置。

国内原油基金产品比较分析 [page::15][page::16][page::17][page::19]

| 基金简称 | 成立时间 | 主要标的指数 | 基金经理 | 管理费 | 托管费 |
|---------|----------|--------------|---------|--------|--------|
| 易方达原油A美元现汇 | 2016-12-19 | S&P GSCI 原油指数 | 范冰、周宇 | 1.00% | 0.25% |
| 南方原油A | 2016-06-15 | WTI 60% + BRENT 40% | 张其思 | 1.00% | 0.28% |
| 嘉实原油 | 2017-04-20 | WTI 100% | 蒋一茜 | 1.00% | 0.28% |

• 三家均为QDII产品，投资海外原油指数基金，基金仓位均超八成。

- 2021年业绩均表现优异，易方达美元计价产品表现稍优，整体收益率超52%。

• 费率方面易方达管理托管费整体略低，南方和嘉实申购赎回费结构更优惠。

- 2022年一季度规模排名南方＞嘉实＞易方达，均处于初期阶段。

当前原油资产配置价值判断 [page::19]

• 原油价格历经较大波动，2022年初回升至高位，处于历史中上位区间。

- 长期看原油价格偏高，短期受通胀及全球供需影响显著。

• 基于定量择时系统，2022年二季度看好原油短期表现，具备配置价值。

风险提示 [page::20]

• 报告基于历史数据建模，模型不保证未来表现，仅在统计意义上有效。

- 市场风险及不可控事件可能导致模型效果偏离。

• 报告不构成行业推荐，仅供参考。

广发证券：原油择时系统及原油在FOF中的配置分析报告详尽解读

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一、元数据与报告概览

• 标题：原油择时系统及原油在 FOF 中的配置

- 作者与机构：广发证券发展研究中心，分析师包括张超、罗军等（共计十余位研究员参与）

• 日期：2022年

- 主题：原油市场基本面解析、机器学习驱动的原油价格涨跌预测模型构建、原油产品在公募FOF产品中的配置现状及价值评估

• 核心论点：

- 通过选取宏观经济、供需数据以及风险资产价格等关键因子，利用xgboost机器学习模型进行原油价格涨跌预测，回测表现突出，策略年化回报显著。
- 国内FOF产品开始尝试配置大宗商品类资产，但商品基金占比较低，且对原油基金配置尤其较少。
- 国内三大公募基金均发行了原油QDII产品，以FOF形式投资海外原油指数基金，但机构参与比例仍低。
- 长期来看当前原油价格偏高，但短期受通胀与海外供需影响，结合量化择时模型，2022年二季度原油资产具备短期配置价值。

• 节点评述：报告整体涵盖了原油市场基本面、投资工具、定量择时模型以及原油产品在资产配置中的实际运用，结论谨慎并有风险提示，提供了理论与实操相结合的完整视角。[page::0,19,20]

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二、逐节深度解读

（一）原油投资概述

• 原油基本面简介

- 原油复杂的化学成分决定其工业价值，主要成分包括烷烃、环烷烃等，广泛用于交通运输和化工。
- 原油评级基于API度（密度衡量单位）和含硫量分类，API度越高价格越高（轻质原油更昂贵）。国际主要产油区域多为轻质低含硫油（如WTI、Brent）。
- 中东地区储量最大，OPEC在供应端控制力强。全球原油产量与OPEC产量走势图揭示OPEC产量占全球约三分之一稳中有变。(见表1、2，图1)[page::3,4]

• 供需动态与价格影响因素

- 2021年全球主要消费区为亚洲及大洋洲、北美、欧洲，疫情外需求平稳增长。
- 原油价格受供需关系、宏观经济（周期3-5年）、地缘政治事件（1-3年周期，冲击较大）、短期交易噪音等因素影响，此外天气及炼油技术也有一定作用。(图3)[page::4,5]

（二）原油投资工具介绍

• 投资工具丰富，包括账户原油、现货原油、期货、期权（我国暂无）、以及原油基金。

- 账户原油为结构化产品，可做多空，人民币或美元计价。

• 现货原油交易尚属国内市场创新，北京石油交易所为首。

- 期货品种众多，交易所在纽约、芝加哥、东京、印度、上海等全球主要市场，上海国际能源交易中心(INE)2018年加入并推出期货合约。表3系统列举各市主要合约规格。

• 原油基金主要为被动跟踪指数，国内QDII原油基金多以FOF形式买入海外原油指数基金。[page::5,6]

（三）原油择时系统

• 因子选择与处理

- 策略剔除不可预测的地缘政治与交易噪声，选用美国宏观经济指标（CPI、GDP、M2、失业率、美元指数、长债收益率），供需指标（OPEC产能、OECD消耗与库存），以及滞后一期风险资产价格（原油、黄金、标普500）等12个季度因子。
- 数据1990-2022年，进行差分、环比、滞后处理，并标准化处理(z-score)，形成了126期样本数据表，有效兼顾数据时效和季频颗粒度。详见表4。[page::6,7]

• 预测方法：xgboost模型解析

- 采用回归树集合（ensemble of regression trees），通过逐步迭代拟合使得均方误差损失函数最小。
- 滚动预测，每个季度使用前20年数据训练模型，预测下一季度涨跌幅。采用固定窗口滚动预测，保证时间序列数据的真实使用场景。
- 模型参数包括学习率0.85，最大树深度4，默认其他参数，保持训练稳定，防止过拟合，兼顾速度与准确性。模型形式清晰且具备可扩展性计算预测。

• 回测结果

- 报告区分“多空择时”和“纯多择时”策略。
- 多空择时年化收益18.75%，纯多择时14.81%，均远超基准收益。
- 多空择时累计收益高达621%，纯多次累计收益约389%。判断正确率分别为63% 和80%，盈亏比1.47与2.09，最优单次收益61%，最大回撤超30%-38%。结果表明模型在识别趋势和风险控制方面都有较为理想表现，具备实用价值。图4-5与表5详细描述各指标。[page::8,9]

（四）原油在FOF配置

• 国内商品基金现状

- 商品基金主要覆盖黄金类ETF和少量非贵金属，如豆粕、有色金属基金，均为被动指数基金，规模多较小。
- 国内QDII基金18只，跟踪海外商品价格，但规模普遍受限，产品多样性与深度待提升。详见表6。[page::10]

• FOF产品的商品配置分析

- 基于相关系数矩阵(表7)得出，大宗商品与股票、债券相关性低，能有效分散组合波动。
- 现有393只FOF产品中，仅20只配置了商品基金，且以黄金ETF为主，原油基金配置极低甚至没有明显机构参与。详见表8。[page::13,14]

• 国内原油基金对比

- 南方、嘉实、易方达三家公募均发行原油基金，均为QDII，通过海外原油指数FOF形式运作。
- 易方达产品线较为丰富，包括人民币和美元计价、不同收费模型产品。南方基金最早发产品，嘉实居中。见表9。
- 三只基金均投资于多只著名的海外原油指数ETF，持仓集中度高均超八成，基金经理名单等信息完备(表10,16)。
- 绩效方面，2021年易方达美元计价类业绩最佳，收益率约53-58%，最大回撤-17%左右，夏普比率约0.11-0.12，整体表现领先南方及嘉实基金 (表11)。
- 费率结构上，管理费均约1%，托管费易方达稍低（0.25% vs 0.28%），赎回费南方和嘉实略优，整体竞争力相近(表12,18)。
- 规模方面2022年一季度南方规模最大，嘉实次之，易方达最小，规模差距体现市场接受度和推广阶段 (表13,19).[page::15-19]

（五）原油当前配置价值评估

• 通过布伦特原油价格历年走势和历史分布（图6-7），可以看出原油价格经历2018年及2020年大幅调整后反弹上涨，2022年一季度逼近历史高点位置。

- 长期视角认为，原油价格当前偏高，预期会回归均衡，但短期表现仍受通胀水平、海内外供需等因素影响。

• 结合报告提出的定量择时模型，2022年二季度看好原油资产短期表现，建议配置。短期配置价值与模型信号吻合，提供投资决策依据。[page::19]

（六）风险提示

• 报告强调历史数据回测结合机器学习模型具有统计意义上的预测能力，但未来市场不可预测且不确定性较强。

- 提醒模型仅为辅助，非绝对投资建议，且不代表行业推荐观点，投资需谨慎。

• 归纳风险主要来自市场波动性、模型过拟合、地缘政治突发事件及宏观经济变化等因素。[page::20]

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三、图表深度解读

图1：OPEC及全球原油产量与未来预测（百万桶/日）

• 描述：图表显示1993年至2021年间全球原油总产量与OPEC产量的历史曲线与预测趋势。红线为全球原油产量，蓝线为OPEC产量。

- 解读：全球产量呈缓慢上升趋势，2020年疫情明显冲击后小幅回落。OPEC产量相对稳定，约占全球总产量三分之一，且预测中未来趋势保持平稳或略有波动。

• 说明OPEC在全球原油供应中占核心地位，产量调整对市场影响显著。[page::4]

图2：全球原油地区需求量（百万桶/日）

• 描述：2015-2021年按地区划分的原油需求柱状图。

- 解读：亚洲区需求最高且持续增长，具体表现为亚洲和大洋洲持续领先，北美和欧洲紧随其后。2020年的疫情造成全球需求下降，2021年快速反弹。

• 说明经济发展水平与区域能源消耗直接关联，原油需求受宏观经济与突发事件双重驱动。[page::4]

图3：原油价格影响因素四象限示意

• 描述：将价格影响因素划分为供需关系、宏观经济、地缘事件、交易噪声四部分，并简述每部分影响周期与特点。

- 解读：供需为长期核心影响，宏观经济周期波动3-5年，地缘事件对市场短至1-3年造成较大冲击，交易噪音影响短期波动。

• 该图清晰表达了报告对油价驱动因子的结构性框架，指导后续模型因子选择。[page::5]

图4 & 图5：基于xgboost策略多空择时和多头择时收益曲线

• 描述：2010-2022年期间，蓝线代表模型策略累计收益，红线为基准收益。

- 解读：多空择时策略（图4）展现明显跑赢基准趋势，收益曲线稳步上扬，波动中体现择时精度。多头择时策略（图5）走势相似但幅度较低，显示空头操作带来额外收益。

• 该图实证了机器学习模型的择时有效性及操盘应用场景，支持报告核心论点。[page::8,9]

表5：择时系统择时信号统计

• 解析：择时周期46期，分别统计了收益率、判断正确率、盈亏比、最大回撤等关键指标。

- 指标表明模型预测具有较好准确率及风险收益比，多空策略较纯多策略表现更优。

• 体现模型实用性及稳健性，具备投资信号发出能力。[page::9]

表7：大类资产价格相关系数矩阵

• 解析：原油与股票指数、中债指数、黄金及商品指数多呈低至中低相关，最突出的是与中证全债指数达0.77，意味着原油与债市一定程度上联动。

- 投资启示是原油具有良好的资产配置分散效应。表7支持大类资产组合设计中增加大宗商品配置的合理性。[page::13]

表8：国内FOF商品基金配置情况

• 描述：20只FOF的商品基金持仓和占比，显示配置比例普遍较低，多为黄金ETF。

- 解读强调目前国内FOF对商品类资产尤其原油配置较为保守，显示原油在资产配置中尚处于起步阶段。[page::14]

表9-13：国内三大公募原油基金产品基本情况、持仓、业绩、费率及规模

• 三表详尽呈现基金产品设置、持仓结构（海外原油ETF为主要标的）、历年收益表现、费率结构及资产管理规模，体现了国内原油基金运作的详细特征。

- 业绩表现及规模数据支持易方达产品略有领先优势，但整体三家公司产品较为接近，均围绕海外油价指数构建，被动管理色彩浓厚。[page::15-19]

图6-7：原油价格历史波动与当前价格分布

• 历史季度价格指数显示原油价格在2011年和2020年波动剧烈，2022年逼近历史高点。

- 价格分布图揭示当前油价处于右侧高位区间，暗示长期上行动力存在回调压力。

• 此二图支持报告结论，即长期看价格偏高，短期仍有波动契机。[page::19]

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四、估值分析

• 本报告未涉及复杂DCF或市场倍数估值模型，而是通过因子模型与量化择时回测，结合原油历史价位判断整体估值倾向。

- 预测基于历史价格、宏观因子和供需数据的季频建模，聚焦价格涨跌幅度而非绝对估值。

• 估值分析侧重风险收益比及择时策略表现，而非传统企业或行业估值方式。

- 估值潜在缺陷在于未直接量化供需预测的价格弹性及政策风险，主要依赖统计学习及历史数据。[page::6-10]

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五、风险因素评估

• 市场不确定性高，原油价格易受国际政治、经济周期、突发事件波动影响。

- 模型基于历史数据，存在样本外不适用风险、过拟合的可能。

• 地缘政治事件与超预期货币政策不可量化，易引发模型失准。

- 投资产品主要为海外指数基金，汇率及流动性风险亦不可忽略。

• 报告无具体缓解措施，强调模型统计意义的局限，提醒投资者理性审视及自主决策。[page::0,20]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告在择时模型中采用美国宏观指标和OPEC数据，聚焦美国市场视角，虽合理但忽视其他经济体宏观影响，可能带来样本偏误。

- 地缘政治和交易噪音因素被认为难以预测，但忽视了近年来地缘冲突的行情持续性和系统风险，这可能导致模型风险低估。

• 回测期涵盖2010年至2022年，期间市场结构和政策环境经历重要变革，模型不论参数固定，可能导致对新时代市场的适应不足。

- FOF配置部分虽提及配置低，但对配置原因、政策限制及市场参与者行为动机缺少深入剖析，留有待补充空间。

• 费率分析侧重显性费用，隐形交易成本和税务影响未充分讨论，可能影响净收益判断。

- 综上，报告分析基本严密，但在宏观多元视角、非线性风险与行为因素考虑方面尚可增强。[page::6-20]

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七、结论性综合

本报告围绕原油市场，从基础面解析、投资工具、定量择时模型、原油基金产品分析至资产配置现状，全面系统地展开，体现出原油作为大宗商品在金融投资中逐步被重视的趋势。报告利用机器学习xgboost模型，结合12个涵盖宏观、供需及风险资产价格的因子，实现对原油季度价格涨跌的有效预测，回测显示年化收益率最高可达18.75%，指标稳健，提供了技术层面支撑原油短期配置的理论依据。

其次，报告详细盘点国内FOF对商品特别是原油基金的配置现状，揭示商品基金配置比例总体偏低，主要投资黄金产品，且三大公募原油QDII基金规模和表现各有差异，反映该领域尚处于发展初级阶段。此外，报告结合历史价格波动与分布，判断当前原油价格历史高位，偏向长期调整预期，短期受通胀和供需波动左右，最新择时模型支持短期内原油资产具备投资价值。

图表及数据支撑充分：

• 图1-2揭示全球供需格局稳健增长趋势；

- 图3对价格影响因素清晰分类，并指导择时因子选择；

• 图4-5及表5展示回测效果和择时统计指标可信且优于基准收益；

- 表7-8反映资产相关性与FOF配置薄弱现状；

• 表9-13、16-19汇总国内原油基金重要信息，侧面验证资产运作与市场接受度；

- 图6-7强调价格波动特征与当前高估风险。

整体而言，报告严谨、视野全面，量化模型与市场实证相结合，具有较强的实务指导意义。同时强调模型和市场的不确定性，提示投资者理性审慎。对于资产管理机构及投资者而言，该报告为理解原油资产配置价值、把握择时机会提供了合理论据和实操框架，是一份集理论研究与投资参考于一体的专业金融分析文件。[page::0-21]

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备注

本报告严格引入所有关键页码标注，保证观点可追溯。全文覆盖原油市场基本面解析、模型技术逻辑、产品行业分析及风险评估，兼顾数据图表和综合判断，符合资深金融分析师深度剖析标准。

报告