大宗商品在多资产组合中的作用与因子价值 [page::2]

• 大宗商品作为多资产配置的重要底层资产，尽管2012年以来，纯多头商品组合表现弱势，但基于风险溢价的商品因子仍稳定提供收益。

- 商品动量和利差因子在中国商品期货市场表现较优，具有良好的互补性和抗风险能力。

商品动量策略构建与回测分析 [page::4][page::5][page::6]

• 策略通过月度调仓，买入过去6、12、24个月涨幅最大商品，做空跌幅最大商品，应用2倍杠杆，样本覆盖55种期货。

- 不同参数组合均实现正收益，最佳为买卖3个合约、12个月回溯（年化收益17.2%，夏普0.76，最大回撤28.8%）。增加买卖合约数提升夏普至0.86且最大回撤降至20%以下。
| 统计 | 总回报% | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | sharpe |
|------------------------|---------|------------|------------|---------|---------|
| 动量因子m=3,n=6 | 1.55 | 8.28% | 19.73% | 32.83% | 0.42 |
| 动量因子m=3,n=12 | 5.47 | 17.23% | 22.58% | 28.76% | 0.76 |
| 动量因子m=3,n=24 | 2.68 | 11.74% | 22.35% | 37.24% | 0.53 |
| 动量因子m=6,n=12 | 3.31 | 13.24% | 15.35% | 19.96% | 0.86 |
| 动量因子 m=3,n=12(无杠杆) | 1.74 | 8.96% | 11.29% | 15.17% | 0.79 |

商品利差策略设计与表现 [page::8][page::9][page::10]

• 利差因子依据期货展期收益率构建，做多现货升水最多合约，做空现货贴水最多合约，月度调仓，覆盖57种期货，使用2倍杠杆。

- 回测结果表明，无杠杆时年化收益近10%，2倍杠杆情况下年化可达18.6%~13.9%。增加持仓合约数m可明显降低波动率和最大回撤，提升夏普比至0.94。
| 统计 | 总回报% | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | sharpe |
|----------------|---------|------------|------------|---------|---------|
| carry因子m=3 | 6.43 | 18.62% | 23.29% | 48.52% | 0.80 |
| carry因子m=6 | 3.63 | 13.94% | 14.88% | 33.42% | 0.94 |
| carry因子m=3无杠杆 | 1.95 | 9.66% | 11.65% | 27.22% | 0.83 |

因子净值及市场背景分析 [page::10][page::11]

• 动量因子与利差因子均明显跑赢南华商品指数，且在经济复苏和通胀预期推动下，商品资产配置价值提升。

- 中国库存强度回升利好周期商品，美国货币供应激增和通胀预期上升，为商品因子未来表现提供支持。

结论与风险提示 [page::11]

• 商品因子尤其是动量和利差因子，在中国商品期货市场表现稳定优异，是多资产配置中重要的有效因子。

- 当前全球经济复苏及高通胀预期是配置商品因子和商品CTA的时机，但需注意市场环境变化可能导致模型失效。

【安信金工】多资产策略研究之一：商品因子的构建和配置价值——深度分析报告

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《多资产策略研究之一：商品因子的构建和配置价值》

- 发布机构：安信证券股份有限公司研究中心

• 发表日期：2020年11月24日

- 作者：吕思江（分析师，SAC执业证书编号：S1450517040003）

• 主题：以多资产组合视角切入，重点探讨商品因子的构建（主要是动量因子和利差因子）及其在投资组合中的应用价值，特别聚焦中国商品期货市场表现及未来配置时机。

- 报告核心观点：
- 大宗商品在多资产配置中是重要底层风险因子，尤其在经济增长和通胀周期中表现优异；
- 2012年后纯多头商品资产受有效需求疲软拖累表现欠佳，基于风格因子的策略（如动量、利差）表现更稳定；
- 中国商品期货市场中利差因子和动量因子表现突出，风险调整后收益、夏普率均优于南华商品指数；
- 2021年全球经济同步复苏和美国超量货币供应预示通胀上行，商品资产具备通胀保护价值，现阶段是配置商品因子的良机；
- 风险提示：模型基于历史公开数据，未来极端市场变化可能导致失效。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

1. 大宗商品和商品因子的投资价值

主要论点：

• 大宗商品是多资产组合的重要组成部分，尤其在滞胀等经济环境下，是对增长和通胀风险的重要对冲资产。

- 以JPM Mozaic指数为例，大约三分之一资产配置于大宗商品期货，体现其重要性。

• 2012年后全球制造业萎缩，有效需求不足，令大宗商品价格承压，纯多头商品投资表现不佳。

- 转而使用动量、利差等多空商品风格因子构建投资组合，可以捕捉因子溢价，获得更稳定的组合收益。

• 中国商品期货市场上，动量及利差因子表现较好，且二者互补，成为研究与配置重点。

支持逻辑与数据：

• 图1显示JPM Mozaic指数（蓝线）表现稳定增长，而标普高盛商品全收益指数（橙线）自2012年后大幅下跌，反映纯多头商品受困的现实。

- 结合宏观经济结构与需求端变化，分析解释了商品纯多头的不利背景。

• 逻辑延伸至因子投资，利用多空策略挖掘风格因素下隐藏的风险溢价。

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2. 商品动量策略

2.1 动量策略介绍

核心观点：

• 动量策略分为横截面动量和时序动量：

- 横截面动量：对比不同商品的回溯收益，做多表现优异商品，做空表现较劣商品；
- 时间序列动量：基于单一商品过往收益的趋势性，择时做多或做空。

• 行为金融学中，羊群效应和锚定效应共同塑造价格趋势，形成动量的市场基础；

- 动量因子利用资产价格趋势存在的事实，能带来正向收益。

2.2 动量策略构建

• 样本选取55种中国主要商品期货合约，覆盖郑商所、大商所、上期所、国际能源中心。

- 使用南华商品指数控制主力合约切换带来的数据毛刺。

• 策略形式：每月末调仓，买入过去n个月上涨最多的m个商品，卖出下跌最多的m个商品，等权重，持有1个月，考虑双边0.03%手续费，使用2倍杠杆。

- 参数n（回溯期）选6、12、24个月，参数m（买卖数量）选3、6。

2.3 回测结果分析

图3-7依次展示不同参数组合下的月度收益率（蓝色柱状）与净值（橙色线）走势，均显示出因子净值总体上升趋势，表明策略有效。

| 参数组合 | 总回报% | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | 夏普率 |
|------------------|---------|-------------|-------------|---------|---------|
| m=3, n=6 | 154.73% | 8.3% | 19.7% | 32.8% | 0.42 |
| m=3, n=12 | 547.37% | 17.23% | 22.58% | 28.8% | 0.76 |
| m=3, n=24 | 268.39% | 11.7% | 22.35% | 37.2% | 0.53 |
| m=6, n=12 | 331.16% | 13.24% | 15.35% | 19.96% | 0.86 |
| m=3, n=12(无杠杆) | 174.2% | 8.96% | 11.29% | 15.17% | 0.79 |

解读：

• 所有参数组合均实现正收益，说明动量因子具有持续阿尔法。

- 12个月回溯期效果最佳，杠杆下年化收益显著高于无杠杆，但夏普率略有下降，且最大回撤加大，显示收益与风险的典型杠杆权衡；

• 买卖数量m增加带来风险降低（波动率和最大回撤减少），夏普率提升，增强策略稳定性，适合风险偏好较低的投资者。

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3. 商品利差策略（Carry策略）

3.1 策略介绍

• Carry因子通过捕捉高收益资产与低收益资产之间的利差收益而实现溢价。

- 在商品期货中，利差通过期货价格的期限结构体现，即现货升水（现货>期货价）和期货升水（期货>现货价）形成的展期收益率差异。

• 对冲压力假说解释现货溢价区间多头承担风险获得补偿，期货溢价区间空头承担风险获得补偿，导致期货价格趋近现货价格的趋势产生收益。

- 因此，策略做多近月合约升水最大的商品，做空贴水最大的商品。

3.2 策略构建

• 样本为57个国内主要商品期货合约，无论交易所。

- 展期收益率定义详尽计算公式，基于近月与远月合约价格及到期时间差计算。

• 调仓周期为月度，选取双边手续费0.03%，2倍杠杆。

- 参数m取3和6，买卖等权重。

3.3 回测结果

图8-10显示不同参数和杠杆配置下的策略表现，表2详述统计指标：

| 参数组合 | 总回报% | 年化收益率 | 年化波动率 | 最大回撤 | 夏普率 |
|-------------------|----------|-------------|------------|----------|--------|
| carry因子 m=3 | 643.28% | 18.62% | 23.29% | 48.52% | 0.80 |
| carry因子 m=6 | 363.32% | 13.94% | 14.88% | 33.42% | 0.94 |
| carry因子 m=3无杠杆 | 195.41% | 9.66% | 11.65% | 27.22% | 0.83 |

• m=3时收益更高但风险亦大，最大回撤接近50%，不适合所有投资者。

- m=6时波动性与回撤显著降低，夏普率提升至0.94，表明更优的风险调整收益。

• 无杠杆时收益和波动率均下降，但夏普率仍有较好水平，证明该因子长期稳健。

因子比较

图11将m=3 n=12无杠杆动量因子与carry因子以及南华商品指数对比，二者均显著超越基准，且后期呈现出更强的增长势头，体现出因子策略优于传统指数被动持有的优势。

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4. 宏观背景与配置时机展望

• 图12显示中国库存强度自2019年起持续回升，利好周期性大宗商品和相关股票。

- 图13展示美国货币供应量（M1、M2）2020年因疫情等因素大幅激增，有助于推动通胀。

• 图14显示美国通胀的隐含预期呈现回升趋势，暗示潜在的通胀压力。

- 结合当前全球同步经济复苏与中美贸易环境改善预期，顺周期商品资产或迎来配置良机。

• 大宗商品配置不仅能够获得周期收益，还能提供通胀保护，适合未来多资产组合中多元化风险管理。

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5. 总结

1. 商品地位：商品作为多资产投资中的重要底层资产，能有效覆盖经济增长与通胀风险，尤其在滞胀周期中具备配置防护价值。
2. 因子优势：基于行为金融学和对冲压力理论的动量因子和利差因子在中国商品期货市场表现稳健，回测历史显示两类因子均显著跑赢南华商品指数，且夏普率优良，风险可控。
3. 组合优化：通过调整参数（如动量因子中买卖商品数m）可以达到风险收益的均衡，如增大m可以显著减少最大回撤和波动率，提高夏普率。
4. 经济周期影响：全球经济预计持续复苏，加之美国货币供应超预期增加和通胀预期走高，为商品资产提供良好的配置环境，尤其利差因子和动量因子有望受益。
5. 风险提示：模型基于历史公开数据与现行市场结构，极端市场环境或政策变动存在模型失效的风险，需关注风险管理。

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三、图表深度解读

图1：JPM Mozaic与标普高盛商品全收益指数对比

• 图中橙色线标普高盛商品指数自2012年起大幅下跌，蓝色线JPM Mozaic指数继续稳健攀升。

- 说明传统纯多商品投资于低增长、高库存周期表现不佳，而多因子组合通过因子阿尔法实现了抗风险能力。

图3-7：不同参数商品动量因子表现（2倍杠杆及无杠杆）

• 蓝色柱为月度收益率，橙色曲线为累计净值。

- 12个月回溯期（n=12）且买卖3或6商品时表现最佳，净值长期稳步攀升。

• 无杠杆版本波动率明显下降，风险控制更优，但收益和总回报有所降低。

图8-10：商品利差因子表现（杠杆与无杠杆）

• 2倍杠杆下m=3和m=6时净值都大幅增长，m=6时风险指标显著下降。

- 无杠杆版本表现平稳，波动率与最大回撤大幅缩减，夏普率保持较高。

图11：动量因子与carry因子及南华商品指数净值比较

• 两大因子（无杠杆）均显著跑赢南华商品指数，尤其是在近5年强劲上涨表现，显示因子策略有效性。

图12：中国库存强度持续回升

• 蓝色线（库存强度）在2019年以来逐步回升，说明供应受控存储增加，有利于支撑价格与周期品表现。

- 绿色线（沪深300周期指数）表现与库存趋势基本匹配，关联周期资产表现。

图13：美国货币供应量激增

• M1和M2指标均出现断崖式上升，货币政策极度宽松，理论上助推通胀和资产价格上涨。

图14：美国通胀隐含预期回升

• 自2020年中断崖式下跌后通胀预期快速反弹，预示市场对未来通胀的担忧，进一步支持商品作为通胀对冲工具的价值。

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四、风险因素评估

• 模型风险：报告明确指出所有数据基于已公开市场历史数据，存在模型过拟合和未来市场条件变化导致策略失效的风险。

- 市场环境变化：全球经济、货币政策、贸易环境等突发变量可能影响商品价格走势，进而影响因子表现。

• 杠杆风险：两倍杠杆放大收益的同时也放大了最大回撤，投资者需根据自身风险承受能力谨慎配置。

- 手续费及流动性风险：期货合约切换、手续费、流动性紧张可能影响实际收益，回测中的简化手续费假设或不完全符合现实。

• 数据局限：部分指数数据缺失或替代品（如南华指数的线材缺失），可能对策略结果带来偏差。

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五、批判性视角与细微差别

• 报告倾向于强调动量和利差因子优异表现，虽做了充分回测支持，但未深入探讨在极端波动或特殊事件期间因子的表现，如2015年、2020年疫情初期大幅回撤的影响程度及恢复力。

- 两种因子均为多空对冲策略，实际操作时受资金规模和交易成本限制，报告估算手续费较低，实际执行时成本可能上升。

• 价格行为基于历史丰富样本，未来三到五年结构性变革（如新能源替代、监管政策变化）或影响商品期货市场的因子表现，需要持续跟踪调整。

- 杠杆使用策略风险与回撤提升提示投资者不可忽视潜在损失风险，报告中风险提示相对general，需要更具体的极端情境压力测试。

• 报告对中国市场特殊结构和监管因素考虑相对有限，尤其对于部分流动性较差品种表现需持续观察。

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六、结论性综合

本报告系统分析了大宗商品在多资产组合中的战略价值，特别聚焦于中国商品期货市场中的两大核心因子——动量因子与利差因子。以多头商品指数经历的内外部经济结构变化为起点，报告通过详实的回测和理论支持，证明了相较于传统单纯多头持仓，基于多空构造的风格因子策略能为投资组合带来更稳健的正超额收益及较优风险调整表现。

具体而言，动量因子在12个月回溯期、买卖六个品种时既实现了较高年化收益，也保持低波动和资本回撤，夏普率显著提升，展现出较强的稳定性和投资可行性；利差（Carry）因子同样表现卓越，且通过增加买卖品种数达到风险分散与稳定化，成为商品期货投资的有效工具。无杠杆版本依旧保持可观收益和较低风险，适合风险偏好保守的投资者。

宏观指标层面，仓储回升、美国货币供应量激增及通胀预期上涨共同构建了有利于商品资产的市场环境，这为因子策略提供了优良的配置背景，从而支持报告结论：2021年是多资产中积极配置商品因子，尤其是动量和利差因子的绝佳时点。

图表充分配合文本逻辑，图1揭示商品资产价值分化；图3-10通过净值走势体现策略生命力；图11对比说明因子策略相较基准的优势；图12-14宏观变量呈现经济环境正反馈投资逻辑。

总体而言，报告客观严谨，论点清晰，结合理论与实证提供方向明确的策略建议，为多资产投资者识别和利用商品因子提供了有力依据，具备较强的实操参考价值[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]。

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（附注：图表依据原文分页顺序标注，图片路径略。）

报告