衍生品量化择时系列专题 （七）：基于遗传规划的期货因子挖掘
本报告结合基本面量化与遗传规划方法，对期货基本面数据进行降维及因子挖掘，构建期货基本面因子并进行回测。通过不同降维方法和遗传规划迭代，挖掘出多品种表现优异的因子，尤其在铝和原油领域夏普值显著提升，验证了该方法在期货量化因子构建中的有效性和潜力，同时强调模型迭代次数应适度以防过拟合[page::0][page::4][page::11][page::12][page::16][page::23][page::24]。
金融研报AI分析
波动率交易策略之隐含与历史波动率套利
本报告围绕基于Delta中性的隐含与历史波动率价差套利策略，使用上证50ETF期权数据，构建卖出跨式期权并结合期货进行Delta对冲，利用波动率价差的均值回复特性实现套利。策略通过历史波动率区间参数灵敏性分析，9 0天数据区间表现最佳，夏普率达1.01，年化收益约5.9%，最大回撤-6.5%。回测覆盖2016年至2018年，风控结合全球主要波动率指数实现重要市场风险预警，策略在常规市场表现优良，但面临激烈市场波动期和跳空风险，需严格风控 [page::0][page::3][page::4][page::7][page::8][page::10][page::12]
商品 CTA 量化策略跟踪
本报告系统跟踪国内商品期货市场的CTA量化策略表现，涵盖Dual Thrust、ATR、RBreaker日内交易策略，产业链及跨期套利策略，以及基于隐马尔科夫模型的日间择时策略。报告详细披露各策略的交易记录、累计收益、夏普比率、最大回撤等关键绩效指标，展示橡胶R-Breaker策略累计收益达31.51%，炼焦产业链套利累计收益29.03%，以及焦炭HMM择时策略3倍杠杆下累计收益329.78%。策略历史回测部分说明各策略稳健的收益增长和风险控制能力，为CTA策略的实盘应用提供有力数据支持[page::0][page::4][page::6][page::7][page::11][page::13][page::17][page::23]
衍生品量化对冲系列二：国债期货套保与增强策略探讨
本报告围绕国债期货在利率债与信用债套保中的应用，系统评估不同模型及品种对冲效果，进一步提出三类增强策略：现券替代、品种切换及展期择时，实现年化20BP至120BP的收益提升，并显著优化收益风险比。[page::0][page::3][page::11][page::16][page::17]
股指波动率预测：舆情分析、深度学习能否战胜传统计量模型？
本报告基于上证50ETF价格及舆情数据，采用多元回归、GARCH和深度学习LSTM三类模型，系统比较各模型在波动率预测中的表现。结果表明，LSTM模型准确率最高，能够显著优于传统统计模型，而舆情数据本身具备一定的预测能力，且对模型样本外表现有适度提升作用，但对样本内提升有限。总体来看，深度学习结合价量数据为波动率预测带来明显增益，舆情数据作为辅助信息提升模型稳健性 [page::0][page::4][page::6][page::10][page::18][page::23][page::28][page::29]
商品 CTA 量化策略跟踪
本报告系统跟踪了商品期货日内交易策略（Dual Thrust、ATR、RBreaker）、套利策略（产业链套利、跨期套利）及日间择时策略（HMM模型）的最新表现。橡胶的ATR策略表现亮眼，累计收益达15.9%；焦炭的HMM RC因子择时策略累计收益超过660%，预测准确率约57%。产业链套利中炼焦套利和钢厂套利表现较好，跨期套利以镍品种表现最好。详细附录披露各策略的构建方法及历史回测数据，为商品期货CTA策略提供量化实证支持 [page::0][page::4][page::5][page::7][page::10][page::11][page::13][page::18][page::20][page::23]。
商品 CTA 量化策略跟踪
本报告系统跟踪国内商品期货市场中的多种CTA量化策略表现，包括Dual Thrust、ATR及RBreaker策略，套利策略（产业链套利、跨期套利）及日间HMM择时预测策略。结合多图表展示了各策略的交易记录、净值走势及业绩表现统计，揭示不同策略和品种间的收益、风险及回撤特征，ATR策略橡胶年化收益率最高达112.27%，HMM基于RC因子焦炭策略今年以来累计收益率高达248.8%[page::0][page::4][page::5][page::6][page::8][page::10][page::11][page::17][page::19][page::22]
基于宏观因子的股指与有色期货配置策略
报告基于宏观因子（进出口与景气度）构建三阶段回归模型，预测上证50ETF与有色期货ETF价差，提出价差择时配置策略。回测结果显示三种配置方案显著超额收益，最高年化收益22%，夏普率1.22，有色期货ETF作为低相关资产，提高组合收益和风险调整表现[page::0][page::4][page::6][page::8]。
股指期货套利策略系列一：股指期货与 ETF 的基差套利策略
报告针对2023年以来股指期货常态化升水现象，提出基于股指期货与ETF的两类无风险基差套利策略：基差收敛策略与基差均值回归策略。基差收敛策略适合升水率高且交易频率低的IH、IF合约，年化收益3.8%-5.8%左右，交易胜率接近100%；基差均值回归策略适合IC、IM这类基差频繁围绕0波动合约，交易频率高，年化收益可达10%以上。报告还探讨不同ETF选择策略对套利收益及风险的影响，验证了动态选择ETF和固定ETF两种方案的优劣。大量回测数据和各类流动性ETF的基差调整图表展示了策略的稳健性和收益特征。报告最后指出，ETF折溢价调整对基差套利信号有显著影响，基差均值回归策略在费率覆盖情况下具备较优收益空间，为投资者提供实用的量化交易参考[page::0][page::4][page::8][page::14][page::20][page::25]
衍生品大时代，机构投资者可配置哪些期货、期权策略
报告系统梳理了中国衍生品市场快速发展背景下，机构投资者可配置的期货与期权策略体系，涵盖商品期货横截面多因子策略、CTA策略和套利策略，以及股指期货、国债期货基本面与套利策略，和多样化的期权套利、卖出、波动率交易和CTA策略。多策略并存、低相关性使衍生品成为资管新蓝海，重点策略如商品期货复合因子策略及CTA趋势策略回测表现优异，年化收益率分别达到10%+与89.7% ，夏普比率高，显示其风险调整后收益优势。此外，期权策略通过隐含波动率套利和择时显著增强收益潜力。整体看，衍生品策略富有成长空间和配置价值，机构投资者应积极布局以捕获增量机会[page::0][page::5][page::6][page::7][page::8][page::14][page::15].
钢材现货跨区价差基本面量化研究
报告从基本面量化视角研究钢材现货跨区价差，构建基于线性回归和弹性网络的价差预测模型，结合供需产量、库存及运输等近300个因子。通过全子集回归与滚动回测，重点覆盖北上广三地，模型年化盈利在40%-300%，最大收益接近300%，胜率约62%。此外，报告回顾了跨区套利机会，结合运输成本评估套利有效窗口，提出实务应用建议，助力现货企业跨区交易决策 [page::0][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::13][page::22][page::31][page::34][page::35]
衍生品量化择时系列专题之二：螺纹钢指标筛选与大类因子合成研究
报告基于IVX预测回归方法和3PRF降维模型构建螺纹钢量化择时策略，单因子模型年化收益率50%，3PRF模型年化35%，策略结合供应、需求、库存和宏观因子动态调整，多因子模型对市场主要逻辑切换适应性强。2020年一季度基本面指标预测能力减弱，策略短期信号偏中性，建议逢低布局多单等待海外疫情拐点 [page::0][page::3][page::7]
从因果涌现的视角挖掘择时模型
本报告基于因果涌现理论，利用有效信息（EI）指标与复杂网络的平均最短路径长度指标，分别构建上证指数、中债10年国债、布伦特原油、黄金及美元指数的择时模型。通过粗粒化时间序列并生成网络图，设定买卖规则，实证显示EI择时模型整体优于传统拓扑指标，多个资产累计收益和胜率表现良好，尤其中债国债EI模型胜率达67%，彰显宏观尺度因果结构在资产择时中的重要作用，为金融市场量化研究提供新思路[page::0][page::8][page::31][page::32]。
股指震荡，降波周期持续
本报告重点跟踪2022年2月16日中国A股主要股指隐含波动率持续下降的趋势，表明市场处于降波周期，股指整体震荡整理，行业板块表现分化。报告推荐短期内卖出跨式期权策略并适当做多波动率，提示需关注政策风险引发市场极端波动。[page::0][page::1][page::2][page::3]
多元资产暗因果关系的实证
本报告基于Stavros K. Stavroglou等人提出的暗因果关系理论，采用符号动力学和相空间重构的模式因果算法，实证分析了股指、国债、商品和外汇市场的多元资产因果关系。通过计算正向、负向及暗因果强度，验证了因果配对的预测能力，测试胜率多超过50%，标普500与沪深300因果配对胜率最高达57%。研究发现因果关系动态变化，暗因果作为隐藏动态结构指标，提升了复杂系统的理解和预测，验证了产业链和跨资产间逻辑关系的有效性，为金融复杂系统中的因果研究提供了实用框架和投资参考 [page::0][page::11][page::12][page::21]。
指数成分股分红对股指期货的影响（20210523）
报告系统预测了上证50、沪深300、中证500指数成分股的年度分红进度及点数，对股指期货各合约基差进行了拆分分析，剔除分红因素后无风险套利区间得到确认，表明分红对股指期货基差具有重要影响，且当前各期限基差仍处合理区间内。详细分红明细及预测方法为风险管理提供基础参考 [page::0][page::3][page::4][page::5][page::8]
如何从 ETF 的提纯 Alpha 中学习信息
本报告围绕ETF被动指数化投资趋势，基于66个成分股和指数特征构建深度学习截面打分模型，以回归后的Alpha作为目标变量，通过前馈网络预测ETF标的指数表现，在不同ETF标的池内进行滚动回测，展示短周期调仓及模型集成的超额收益优势，股票型和主题指数ETF池超额收益显著，波动率倒数策略有效控制组合风险，模型预测能力在样本外验证中表现稳健 [page::0][page::4][page::5][page::6][page::8][page::9][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17]
基本面量化之三：金融监管对于国债的影响
本报告围绕金融监管对中国国债市场的影响，构建了基于舆情监控和金融监管定量指标的分析框架，通过VAR模型实证分析商业银行贷款增速与资产增速比例、银行对非银机构净债权及影子银行规模对10年期国债收益率的正负向冲击作用，进一步将这些监管因子纳入国债基本面定价模型，形成多子策略组合。结果显示银行对非银机构净债权因子在样本内外具有良好的独立性和收益-风险表现，丰厚了国债Beta策略体系，为国债量化策略提供有效补充[page::0][page::28][page::29][page::20]
基于 VIX 指标的股指择时对冲策略
本报告系统研究了VIX及相关期权指标（如VIX_call、SKEW、PCR）在股指择时中的应用，重点构建并检验了基于VIX_call的择时多空策略和量化对冲方案。报告通过详尽参数优化及样本外回测，发现VIX_call指标具有极佳的择时效果，多空胜率约80%，年化夏普比率最高达3.2，构建的对冲策略自2016年以来最大回撤仅-6.4%，年化收益达30.9%，显著优于同期50全收益指数，显示出有效降低股指下跌风险和提升收益的能力。[page::0][page::6][page::13][page::17]
国债择时信号跟踪
本报告系统跟踪基于基本面、利率利差动量与债券市场情绪三大因子的国债量化择时模型，评估单因子及组合策略的信号表现与收益效果。报告指出，基本面因子维持看多，动量因子信号震荡偏谨慎，情绪因子整体不悲观。基准仓位三倍杠杆模型中，基本面加动量等权组合策略6月收益率为1.5%，显示策略具备稳健性和超额收益潜力。报告还配套展示了多个因子信号和主要指标走势的可视化图表，揭示择时信号动态与市场利率变动关系，为投资策略提供量化支持[page::0][page::3][page::4][page::5][page::6]
