量化投資在商品期貨市場中的策略優化研究

摘要：本文通過收集和處理RESSET與CSMAR數據庫的滬深300期貨及指數數據，建立了線性回歸模型，并進行了模型驗證和結果分析。研究發現，滬深300收盤指數對收盤價有顯著影響。基于此，進一步研究了量化投資在商品期貨市場中的策略優化問題，提出了包括多因子選股、風格輪動選股、趨勢跟蹤、均值回歸、統計套利和股指期貨套利等優化方法。提高了投資決策的科學性和準確性。本文的研究為量化投資者在商品期貨市場中制定有效策略提供了參考。

關鍵詞：量化投資；期貨市場；策略優化

引言

隨著金融市場的不斷發展，商品期貨市場日益活躍。量化投資作為一種基于數學模型和計算機技術的投資方法，在商品期貨市場中具有重要的應用價值。通過量化投資，可以挖掘市場中的潛在規律，提高投資決策的科學性和準確性。然而，商品期貨市場受到多種因素的影響，如宏觀經濟形勢、供需關系、政策法規等，使得量化投資策略在該市場中的應用面臨諸多挑戰。在西方投資界，量化投資被歸為具有傳統投資哲學的投資類型。自其出現起，至今已經歷了四十多年的漫長歲月。在這期間，通過大量的實踐和數據表明，量化投資是一種能夠長期穩定地獲取超出平均收益的投資手段。因此，對量化投資在商品期貨市場中的策略進行優化研究具有重要的現實意義。

一、研究方法

（一）數據收集

1.數據來源。數據來源為RESSET金融研究數據庫與國泰安CSMAR數據庫，樣本區間均為2013年10月到2024年10月。

2.數據選取。數據選取滬深300期貨行情數據和滬深300指數行情數。對于時間跨度，選取了近1年的數據，以保證數據具有足夠的樣本量來反映市場的長期規律。

（二）數據預處理

1.數據檢查。確認數據集中的數據類型，確保參與歸一化的數據應為數值型數據。如果存在非數值型數據，需要進行轉換或處理。檢查數據類型的一致性，防止同一數據列中出現多種數據類型混雜的情況，避免在歸一化計算時出現錯誤，查看數據集中是否存在缺失值，缺失值可能會影響歸一化的結果，導致數據分布失真。確定缺失值出現的位置和頻率，以便采取合適的處理措施，如填充、刪除等[1]。

2.數據歸一化。為了使不同量級的數據能夠在同一尺度下進行分析，對數據進行歸一化處理。采用最小-最大歸一化方法，公式為：

其中為原數據，為數據的最小值，1為數據的最大值。

（三）模型建立

1.變量設定。以期貨價格為因變量，選取可能影響期貨價格的因素作為自變量。自變量包括宏觀經濟變量、行業相關變量等。將這些自變量代入線性回歸模型，構建均值回歸模型。

2.模型構建。線性回歸模型的表達式為：

其中表示期貨價格，為自變量，為回歸系數，為隨機誤差項。

3.模型驗證。進行F檢驗以判斷整個回歸方程是否顯著。F統計量的計算公式為：

其中為回歸平方和，為殘差平方和。若F統計量的值大于臨界值，則認為回歸方程顯著。

（四）結果分析

對滬深300的收盤價與收盤指數經過SPSS輸出結果進行解釋。

如表1顯示，所有被解釋變量的平均離差平方和都為6916559.679，其回歸平方和以及均方都是6857175.080，剩余平方和都是59384.598，其均方都是248.471，在F檢驗統計中的觀測平均值為27597.473，對應的概率p值小于0.05，這表明被解釋變量與所有解釋變量存在顯著的線性關系，所以說明能夠建立線性模型。

表2中各列數據項的含義依次是偏回歸系數、其標準誤差、標準化偏回歸系數、回歸系數顯著性檢驗中統計量的觀測值，以及對應的概率、解釋變量的容忍度和膨脹因子。基于此，能夠開展回歸系數顯著性檢驗、寫出回歸方程。可以發現，在顯著性水平為0.05的情況下，t檢驗的概率p值小于0.05，由此可知解釋變量間的線性關系顯著。

同時可得回歸方程為：

對模型的殘差進行分析，檢查殘差是否符合正態分布假設。若殘差不服從正態分布，可能表明模型存在問題，如遺漏了重要變量或模型形式不正確。可通過繪制殘差的直方圖呈現出鐘形曲線的形狀，即中間高、兩邊低且大致對稱，這表明殘差近似服從正態分布，同時從標準化殘差的P-P圖來看，數據點在圖中大致均勻落在一條呈45度角度的直線兩側，說明殘差服從正態分布。

二、研究結論及原因分析

（一）研究結論

通過對滬深300的收盤價與收盤指數線性模型進行分析，根據分析結果可以得到滬深300的收盤指數對滬深300收盤價有顯著影響。滬深300收盤指數可以在一定程度上反映市場對滬深300成分股整體的看法和預期，這種整體的市場看法和預期可能會反過來影響投資者對滬深300成分股的交易行為，從而間接影響到成分股的收盤價。

（二）原因分析

1.投資策略影響。部分投資策略以滬深300指數為基準，諸如指數基金投資及若干量化投資策略等。當滬深300收盤指數觸及某些特定水平或發生特定變動時，此類投資策略或將觸發相應的交易舉措，從而對滬深300成分股的收盤價產生影響。例如，滬深300指數若突破某一關鍵的技術節點，部分量化基金或會依據預設策略，對成分股進行買入或賣出操作[2]。

2.板塊聯動影響。滬深300成分股涵蓋了不同行業的優質公司，這些公司在一定程度上具有板塊聯動性。當滬深300收盤指數因為某些板塊的表現而上漲或下跌時，同板塊的成分股可能會受到影響，從而影響其收盤價。例如，如果金融板塊的股票在當天對滬深300指數的上漲貢獻較大，那么其他金融板塊的滬深300成分股可能會因為板塊的整體上漲預期而受到投資者的關注和買入，推動其收盤價上漲。

三、量化投資策略優化

（一）選股策略

1.多因子選股。量化投資中多因子選股策略會參考滬深300收盤指數。一些量化模型可能將成分股在滬深300指數中的權重作為一個因子。如果一只股票在滬深300指數中的權重較高，且該指數近期表現良好，那么這只股票在量化模型中的得分可能會較高，從而更有可能被選入投資組合[3]。這是因為滬深300指數反映了市場對這只成分股的整體評價和預期，較高的權重意味著該股票在指數中的影響力較大，其價格走勢與指數的相關性也可能較高。

2.風格輪動選股。該策略著重于市場風格轉換的監測。滬深300收盤指數的動態，能夠有效映射大盤股的整體表現趨向。當滬深300指數呈現上升態勢時，這可能預示著市場風格正傾向于大盤股，此時量化投資策略會適時調整，加大對大盤股風格的配置比重，進而對滬深300成分股中不同風格股票的篩選產生影響。若量化模型判定當前市場環境適宜大盤股表現，那么該策略將更側重于選取滬深300成分股中市值規模較大、與指數關聯度較高的股票。

（二）擇時策略

1.趨勢跟蹤。量化投資的趨勢跟蹤策略會密切關注滬深300收盤指數的走勢。如果滬深300指數呈現出明顯的上漲或下跌趨勢，量化模型會根據設定的趨勢判斷規則發出買入或賣出的信號。當滬深300指數連續上漲一段時間，突破了某個關鍵的技術指標或均線系統，量化策略可能會認為市場處于上升趨勢，從而買入滬深300成分股中的相關股票。反之，如果指數連續下跌，觸發了止損或賣出條件，量化策略會賣出股票以規避風險。

2.均值回歸。基于均值回歸理論的量化策略認為，股票價格會圍繞其均值波動。滬深300收盤指數的波動可以幫助量化模型判斷成分股價格是否偏離了其合理的價值區間。當滬深300指數上漲過高，使得成分股的估值偏高時，量化策略可能會預期股價將回歸均值，從而賣出相關股票。當指數下跌過多，成分股估值偏低時，量化策略會買入股票。通過對滬深300指數的監測和分析，量化模型可以更準確地把握成分股的買賣時機[4]。

（三）套利策略

1.統計套利。統計套利策略通過挖掘歷史數據中的統計規律，尋找價格偏離的機會進行套利。滬深300收盤指數與成分股的收盤價之間的差異可以為統計套利提供參考。如果某些成分股的收盤價相對于滬深300指數的表現出現異常波動，偏離了歷史上的統計關系，量化模型可能會認為存在套利機會。通過同時選擇買入價值相對被低估的股票，同時賣出價值相對被高估的股票，在價格回歸正常水平時獲得套利收益。

2.股指期貨套利。滬深300股指期貨與滬深300指數之間存在著緊密的關聯性，然而，股指期貨的價格并非完全受滬深300指數支配，其還會受到市場預期、資金狀況等多種外部因素的共同作用，可能導致股指期貨價格與滬深300指數產生一定程度的偏差。量化投資策略正是基于這種價格偏差來進行套利的。具體而言，當滬深300股指期貨的市場價格高于其基于滬深300指數計算所得的理論價格時，投資者可以實施套利策略，即賣出股指期貨并同時買入滬深300指數的成分股。相反，如果滬深300股指期貨的市場價格低于其理論價格，投資者則可以選擇買入股指期貨并賣出滬深300指數的成分股，從而實現套利。滬深300收盤指數的變化，將進一步影響股指期貨與現貨之間的價差關系，從而對量化套利策略的實施產生相應的影響[5]。

四、小結

隨著期貨市場的持續發展以及不斷走向完善，在這個過程中，有一部分傳統投資者對于量化投資模式并沒有一個較為充分且深入的了解。這種知識層面的欠缺，導致傳統投資者在市場中面臨著越來越激烈的競爭態勢。因為量化投資模式的存在，在交易策略、交易效率等諸多方面都可能對傳統投資模式產生沖擊，進而使得傳統投資者能夠獲取利潤的機會一天天地減少，他們在市場中所面臨的盈利難度也在不斷增大。不過，另一個角度進行分析，這種情況實際上為量化投資模式投資者在注資環境的優化方面帶來了全新的機遇。并且，為確保量化投資在期貨市場中能夠充分發揮其應用價值，應當正視中國國內市場復雜多變的情況，吸納并投資更多的人力、物力在中國期貨市場中，從而發掘中國量化基金的投資力。

參考文獻：

[1]許龍.量化投資的應用現狀與發展前景[J].現代商業，2019（05）：68-69.

[2]張曉燕，張遠遠.量化投資在中國的發展及影響分析[J].清華金融評論，2022（01）：44-45.

[3]李占軍.量化投資在我國投資市場中的應用[J].投資與合作，2022，（11）：22-24.

[4]李麗佼（GiselleLi）.多因子量化投資策略的構建及應用[D].電子科技大學，2022.

[5]曾青云.資本市場量化投資的風險及風險控制策略研究[J].投資與合作，2022（06）：4-6.

（作者簡介：張達，中煤科工集團金融租賃有限公司助理經濟師。）