商品 CTA 量化策略跟踪
本报告跟踪商品期货领域日内交易、套利及日间择时三大类CTA量化策略，详细介绍Dual Thrust策略、ATR策略、RBreaker策略及产业链套利、跨期套利和HMM择时预测策略的表现与方法，结合多张净值走势和业绩统计图表，揭示各策略的交易频次、收益率、夏普比率与最大回撤等关键指标，为期货量化交易提供实证支持与策略优化参考[page::0][page::4][page::10][page::17][page::22]
金融研报AI分析
基于商业持仓对冲压力的量化模型研究
本报告基于CFTC公布的商业持仓数据，构建了对冲压力指标，并对原油、黄金、小麦等9种商品进行了截面及时间序列相关性分析，发现对冲压力与商品价格正相关性较强。通过趋势择时模型回测，原油及小麦表现优异，年化收益率分别达19.78%和18.1%，夏普比率居前，显示对冲压力指标在中长期商品价格趋势研判中具有一定应用价值[page::0][page::5][page::11][page::14]。
期权策略专题 （七）：Gamma Scalping 与Short Straddle(DDH)的对位关系
本报告围绕期权卖跨策略Short Straddle(DDH)与Gamma Scalping策略的对位关系，提出基于方差风险溢价（VRP）的择时指标。通过对隐含波动率与已实现波动率差值的研究，实证发现VRP作为择时指标，相较于单独的隐含波动率能够更准确反映策略的收益和动态对冲成本差异，进而在不同市场波动环境下选择最优策略组合。最佳阈值为VRP 2%（50%历史分位），回测年化收益率8.99%，夏普率1.07，最大回撤7.80%，显著优于单纯卖跨或隐含波动率择时方法，表明VRP有效指导期权策略的动态切换 [page::0][page::4][page::8][page::17][page::21][page::22]
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
本报告聚焦螺纹钢期货量化择时策略，通过170余个基本面指标，采用IVX预测回归和3PRF降维模型构建五大类因子（供给、需求、库存、宏观、价格价差）并进行动态筛选赋权。单因子等权合成周度策略年化收益超53%，换手率低，夏普率高；大类因子合成的综合信号年化收益40%，稳定性优良，结果充分体现基本面多层次信息对期价的有效预测能力[page::0][page::18][page::19][page::29]。
量化策略配置系列 （一）：CTA 策略的阿喀琉斯之踵
本报告深入分析CTA策略的本质与市场适配环境，提出五类关键量价指标监控策略表现及风险，通过实证筛选出七个有效指标，并基于此构建预警信号实现择时配置，显著提升策略夏普比至1.32，助力投资者规避潜在风险与拥挤，提升组合收益表现[page::0][page::4][page::11][page::15][page::21][page::26][page::27]
期权策略专题 （一）：期权定价效率以及基于择时的做空波动率策略
本报告系统检验了我国期权市场的定价效率及隐含波动率的预测能力，发现市场指标时变性较强但具有一定效率。基于方差风险溢酬长期为负的特征，设计了基于择时的做空波动率策略，有效控制回撤并保持高胜率，样本内年化收益率达151.27%，样本外在考虑保证金下仍保持9.66%年化收益，策略与传统基于价格波动的策略相关性低，填补了价格震荡时期的投资空窗期。择时指标体系涵盖隐含波动率、PCR、成交量等多个角度，择时有效提升了策略风险收益表现，为期权策略投资提供实证支持与操作框架 [page::0][page::4][page::17][page::20][page::27]
国债期货择时信号跟踪
本报告围绕国债期货量化择时模型及跨品种套利策略更新，基于基本面、动量与情绪因子的择时信号为中性偏多，跨品种套利策略看多收益率曲线陡峭化。短端利率动量信号与价差估值因子被用以构建久期中性跨品种套利策略，回测显示策略年化收益22%，波动率约12%，具较好稳定性与风险分散效果 [page::0][page::7][page::9][page::10]。
国债期货量化系列七：量化择时中高频因子初探
本报告围绕国债期货量化择时策略，重点扩展中高频因子池，涵盖基础低频、Level2逐笔数据、趋势强度及高频量价统计四类因子。基于线性模型筛选因子构建多因子策略，研究日度、尾盘、开盘缺口及日内因子信号对国债期货价格变动的预测能力。实证表明五年期国债期货策略表现最佳，样本外夏普率最高达2.54，策略整体稳健且无显著衰减。报告详细展示因子构建、样本外表现及多因子策略回测结果，为国债期货中高频量化择时提供理论和实证支持 [page::0][page::3][page::8][page::12][page::13]
商品 CTA 量化策略跟踪
本报告系统跟踪商品期货领域日内交易、套利与日间择时的CTA量化策略表现。重点展示Dual Thrust、ATR及RBreaker三种日内策略及产业链套利、跨期套利与HMM日间择时策略的最新交易记录与收益波动，结合多张业绩净值走势图表，全面分析策略收益率、夏普比率、最大回撤等关键指标，为期货量化策略优化提供实证依据[page::0][page::4][page::7][page::11][page::22]。
股指期货择时策略系列二：日间时序择时策略的因子化框架
报告构建了股指期货日间时序择时策略的因子化框架，涵盖期货量价因子、指数和成分股技术指标、基本面扩散指标及市场风格资金面指标等。采用单因子等权、多因子OLS和Xgboost模型，在沪深50、沪深300、中证500、中证1000等四指数上进行训练和样本外验证，均表现出较稳健预测能力与策略回测业绩。因子筛选注重控制相关性和夏普指标以降低过拟合风险，多因子模型采用递归特征消除和交叉验证调参，实现了良好的收益和风险平衡 [page::0][page::3][page::4][page::15][page::23]
当前处于深度负基差的股指期货有套利机会吗？
本报告深入分析了2020年三大股指期货基差处于2017年以来极低水平的现象，指出分红因素和经济悲观预期是主因，但随着分红实施进度加快及经济数据改善，负基差现象不具持续性。报告系统阐述了基差的无风险套利区间及跨期套利机会，并对当前套利空间和风险进行了全面提示，供投资者参考。[page::0][page::2][page::3][page::5][page::7]
商品 CTA 量化策略跟踪
本报告系统跟踪了商品期货市场的多条CTA量化策略，涵盖日内交易策略（Dual Thrust、ATR、RBreaker）、产业链套利、跨期套利及HMM择时预测。各策略在橡胶、白糖、焦炭等品种中展现了不同收益和风险特征，重点指标包括累计收益、夏普率及最大回撤。HMM择时策略焦炭RC因子表现优异，累计收益达668.63%，预测准确率57%。该报告为期货量化交易提供了丰富的实证分析和策略设定思路 [page::0][page::4][page::5][page::7][page::11][page::12]
美股波动率影响因子研究
报告基于1960-2020年美股波动率历史数据，从通胀、盈利与金融环境三大视角，构建三因子波动率预测模型，金融因子（如信用利差）为主要驱动，预测准确度显著，样本外R2达0.44，体现美股波动率与宏观经济、基本面及政策的深度联动，对事件驱动波动期模型失效进行了分析，为投资者理解波动率变动提供了理论和实证支持 [page::0][page::4][page::20][page::21][page::22]
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]。
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]
