CTA金点子系列之二：基于日内高频博弈信息的商品CTA策略.pdfVIP

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CTA截面策略的新方法

CTA策略在2021年和2022年表现较好，但2023年，传统CTA策略收益有一定下滑，宏观干扰和纯资金驱动的摩擦

与波动率走低对策略影响较大，部分长周期基本面因子效果逐渐变差，常见的趋势类策略也面临一定的拥挤困境。传

统投资策略在信息获取和执行效率上逐渐显露出瓶颈，而高频交易信息的挖掘为投资者提供了全新的思路。本篇报告

是CTA金点子系列的第二篇，我们对商品期货日内高频交易信息进行挖掘和特征提炼，探索了高频信息在截面策略上

的应用。

商品期货市场高频数据的特征

高频快照数据包含了大量的细节信息，商品市场的数据包含了时间、交易量、价格、买卖盘情况等主要交易信息。区

别于普通的快照数据，商品市场的快照数据有两个明显特征：第一，快照间隔理论为500ms，各交易所记录数据有略

微差异；其次，每个品种每天的快照数据量也有所波动。交易规则的变化也对高频数据影响较大，需要区分不同规则

下数据记录的特点，集合竞价的处理有所不同。

高频信息的因子挖掘

我们拆分了三个维度和五个核心因子，分别是买入意愿、流动性溢价、大单影响力、价格拐点和日内动量反转，对每

个因子进行了IC测试和分位数组合测试，评估了因子的有效性和稳定性，通过对因子等权合成，合成因子IC值3.85%,T

值6.84，合成因子的多空分位数组合年化收益率24.48%，最大回撤11.40%，净值曲线增长平稳。我们还额外讨论了

因子相关性与因子衰减。

CTA截面稳健策略构建

基于风险分散的原则，我们可根据合成因子每日进行品种挑选，选择交易表现最好的品种进行做多，选择交易表现最

差的品种进行做空，每一期持仓全市场品种可以从10%至100%，严格控制多空资金分配为1：1下，总体持仓风险小。

当持有全市场组合时风险最低。

每个交易日我们计算当日日内特征的合成因子，通过因子排序选择交易表现最好的50%的品种进行做多，选择交易表

现最差的50%的品种进行做空，每一期持仓全市场品种100%，不设置杠杆。因子的换手率缓冲设置为20%在没有杠杆

设置的水平下，策略年化收益率为7.84%，夏普比率为1.08,卡玛比率为0.99，对比全市场等权多头和等权空头，策

略优势明显，净值增长平稳。策略的双边换手率为52%，换手也同时得到有效控制。

分年度看，对比市场等权多头持仓和空头持仓，商品截面稳健策略在市场上行、下行和波动的不同区间均有较好表现，

策略依赖于日内的交易信息和特征，不依赖整体市场的涨跌方向，对传统的时序趋势和反转策略是一个良好的补充。

风险提示

以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，历史规律未来可能存在失效。

敬请参阅最后一页特别声明1

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金融工程专题报告

内容目录

一、CTA截面策略的新方法4

二、商品期货市场高频数据的特征4

三、高频信息的因子挖掘5

3.1日内特征的构建与策略原理5

3.2因子测试方法5

3.3买入意愿因子6

3.4流动性溢价因子7

3.5大单影响力因子7

3.6价格拐点因子8

3.7日内动量反转因子9

3.8因子合成与因子衰减9

四、商品截面稳健策略构建11

4.1策略测试11

4.2策略构建与策略表现13

五、总结15

风险提示15

图表目录

图表1：交易规则区别梳理4

图表2：三个维度五个核心因子5

图表3：买入意愿因子IC测试6

图表4：买入意愿因子分位数组合净值7

图表5：买入意愿因子分位数组合年化收益率7

图表6：流动性溢价因子IC7

图表7：流动性溢价因子分位数组合净值7

图表8：流动性溢价因子分位数组合年化收益率7

图表9：大单影响力因子IC8

图表10：大单影响力因子分