量化专题报告：商品里的alpha

华泰期货|量化专题报告2021-07-08投资咨询业务资格：证监许可【2011】1289 号研究院 量化组陈辰0755-23887993chenchen@htfc.com从业资格号：F3024056投资咨询号：Z0014257何绪纲0755-23887993hexugang@htfc.com从业资格号：F3069194高天越0755-23887993gaotianyue@htfc.com从业资格号：F3055799镇谌博0755-23887993zhenchenbo@htfc.com从业资格号：F3080231商品里的 alpha摘要：在之前的报告中，我们通过构建商品多因子体系，形成了一套 beta 类型的商品多因子体系。进一步地，我们希望从交易行为的角度，构建一套 alpha 类型的商品因子。价格与交易量中包含了很多有价值的信息，也是交易行为的一种描述方式。在传统的技术分析中，很多指标的构建都是围绕价格与交易量构建的。从 alpha 因子构建的角度出发，我们也会从价格和交易量出发，尝试从因子的角度描述交易行为。从因子解释力的角度来说，单个 alpha 因子的解释力不如 beta 类型的因子。因此在后文我们可以看到，如果单独地对 alpha 因子进行单因子测试，其测试效果基本都没法通过统计测试。但具体到每个品种来看，alpha 因子其实存在一定的有效性。在后文中我们抛砖引玉，简单的构建了一个 alpha 因子策略，说明了 alpha 因子在一定程度上的有效性。本篇报告旨在较为全面地介绍商品期货中的 alpha 因子。第一部分，我们会罗列出一些alpha 因子并对这些因子进行分类；第二部分，我们将呈现因子测试的一些结果。第三部分，我们会构建 alpha 因子策略，并给出与其相应的统计结果。我们尝试基于交易行为，构建一套 alpha 因子。我们发现：总的来说，很少有在各个品种间长期有效的 alpha 因子，但到具体的单一品种中来看，alpha 因子在某些时段依然具有有效性。在后续的研究中，一方面我们会继续拓展 alpha 因子库，另一方面我们也会持续探索怎么去选择在某一时间段有效的 alpha 因子。华泰期货|量化专题报告2021-07-082 / 17一、背景在之前的报告中，我们通过构建商品多因子体系，形成了一套 beta 类型的商品多因子体系。进一步地，我们希望从交易行为的角度，构建一套 alpha 类型的商品因子。价格与交易量中包含了很多有价值的信息，也是交易行为的一种描述方式。在传统的技术分析中，很多指标的构建都是围绕价格与交易量构建的。从 alpha 因子构建的角度出发，我们也会从价格和交易量出发，尝试从因子的角度描述交易行为。从因子解释力的角度来说，单个 alpha 因子的解释力不如 beta 类型的因子。因此在后文我们可以看到，如果单独地对 alpha 因子进行单因子测试，其测试效果基本都没法通过统计测试。但具体到每个品种来看，alpha 因子其实存在一定的有效性。在后文中我们抛砖引玉，简单的构建了一个 alpha因子策略，说明了 alpha 因子在一定程度上的有效性。本篇报告旨在较为全面地介绍商品期货中的 alpha 因子。第一部分，我们会罗列出一些 alpha因子并对这些因子进行分类；第二部分，我们将呈现因子测试的一些结果。第三部分，我们会构建 alpha 因子策略，并给出与其相应的统计结果。二、商品 alpha 因子分类从 alpha 因子的效果来看，我们简单的将 alpha 因子分为趋势型的 alpha 因子，反转型的 alpha因子，背离型的 alpha 因子（这里的背离包括长短趋势的背离，价与量的背离等等）和一些统计类型的 alpha 因子。。根据 alpha 因子运用的数据是属于截面数据还是时序数据，可以将其分为截面 alpha 因子和时序 alpha 因子。表 1:alpha 因子分类alpha 因子效果时序/截面alpha1：mean(close,window=12)/close趋势时序alpha2：-1*volume/mean(volume,window=20)反转时序alpha3：-1*cor(vwap,volume,window=20)背离时序alpha4：-1*cor(high/low,volume,window=20)背离时序tOrNoMzRuMaQ8Q7NmOrRsQqRiNoOqPlOrQpP7NrRwOxNnPnQvPnOmP华泰期货|量化专题报告2021-07-083 / 17alpha5：-1*skewness(returns,window=20)统计时序alpha6：open/close趋势时序alpha7：(close-Delay(close,6))/Delay(close,6)*100趋势时序alpha8：sd(amount,window=20)统计时序alpha9：kurtosis(amount,window=20)统计时序alpha10：mean(amount,window=20)统计时序alpha11：-1*Rank(open-Delay(high,1))*Rank(open-Delay(close,1))*Rank(open-Delay(low,1))趋势截面alpha12：-1*Delta(((close-low)-(high-close))/(high-low),1)趋势时序alpha13：-1*Rank(sd(abs(close-open),window=5)+(close-open)+cor(close,open,window=10))反转截面alpha14：-1*Sign((close-Delay(close,7))+Delta(close,7))*(1+Rank(1+sum(returns,window=250)))反转截面alpha15：(close<Delay(close,5))?(close-Delay(close,5))/Delay(close,5))/Delay(close,5):(close==Delay(close,5)?0:(close-Delay(close,5))/close)反转时序alpha16：Sign(0-(close-Delay(close,7))* Rank(sum((close-Delay(close,1))/Delay(close,1),250)背离截面alpha17：(((sum(high,20)/20<high)?(-1*Delta(high,2)):0)趋势时序alpha18：[(((1-Rank(((Sign((close-Delay(close,1))) + Sign((Delay(close,1) -Delay(close,2)))+Sign(Delay(close,2)-Delay(close,3)))))] * [sum(volume/5)] / sum(volume,20)]反转截面华泰期货|量化专题报告2021-07-084 / 17alpha19：TS_Rank(volume,32)* (1-TS_Rank(((close+high) -lo