投研機(jī)構(gòu)對商品期貨價格變化的研究，無不是以商品基本面分析作為出發(fā)點(diǎn)，但通常沒有給出明確的交易建議，所以效果難以被觀測。本文以經(jīng)濟(jì)學(xué)基本原理為基礎(chǔ)，賦予基本面數(shù)據(jù)的合理算法，結(jié)合對期貨交易過程中的量化控制，設(shè)計成集基本面分析和交易于一體的量化交易模型，以模擬交易效果證明基本面分析的有效性。?

[量化交易的基本概念]

投資者參與期貨交易的目的并不相同，有投機(jī)、套保、套利或者其他，雖然投資者也可以運(yùn)用其他金融工具實現(xiàn)自己的目的，但所有的工具都是中性的，金融工具的多樣化、復(fù)雜化，只不過給了投資者更多的選擇，以滿足他們不同的需求偏好。然而，無論投資者追求大概率的小回報，還是追求小概率的大回報，都必須在價格運(yùn)行方向或區(qū)間判斷上具有優(yōu)勢，使交易結(jié)果的數(shù)學(xué)期望值為正才能獲利。雖然加大杠桿倍數(shù)會使可能的收益放大，但同時也會使可能的虧損放大，對增加收益的數(shù)學(xué)期望值于事無補(bǔ)。

一般而言，行情分析方法大致分為三類：基本面分析、盤面技術(shù)分析以及兩者的結(jié)合。投資者在做分析時考慮的因素和具體方法各不相同，但效果到底如何呢？投資者可以用真金白銀去試，從實踐中去總結(jié)。不過，對量化交易者來說，總是要把影響價格變化的各種因素進(jìn)行量化（數(shù)字化、指標(biāo)化）分析，用歷史數(shù)據(jù)來模擬交易，檢驗其交易結(jié)果，評估其可行性。

量化交易是在量化分析的基礎(chǔ)上，建立標(biāo)準(zhǔn)化的交易策略或規(guī)范，對實時接收到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行運(yùn)算，給出明確交易指令的交易模式，其中還包括對交易過程和交易結(jié)果的量化控制。量化交易策略可以很簡單，也可以很復(fù)雜，其特點(diǎn)是可測量、可復(fù)現(xiàn)、可預(yù)期等。量化交易不一定是自動化（程序化）交易，也可以手動下單，重點(diǎn)是分析要量化，交易要系統(tǒng)化、標(biāo)準(zhǔn)化，形成不被人情緒所左右的規(guī)范。

[宏觀對商品價格的影響]

下面重點(diǎn)說明基于供需基本面量化交易模型的研究思路，并展示其驗證過程和模擬效果。量化交易本身是一種研究方法，量化分析和模擬交易結(jié)果的統(tǒng)計，能夠幫助我們了解各種分析方法的效果，提高我們對交易的認(rèn)識。

在這里有必要談一下宏觀面對商品價格的影響，因為宏觀面對商品價格的影響最大，包括持續(xù)時間長久、影響范圍寬廣。宏觀經(jīng)濟(jì)分析中最重要的理論之一是周期論，我們生活在周期中，大的周期長達(dá)幾十年甚至上百年，而在有生之年，我們的生活會怎么樣，是越來越好，還是停滯不前，甚至越來越差，這除了與我們的自身努力以及各種機(jī)緣巧合相關(guān)外，更重要的是我們生活在什么地方、生活在什么年代，處于什么樣的大經(jīng)濟(jì)周期中。由于小的經(jīng)濟(jì)周期是5—10年（當(dāng)然這個時間跨度是難以被準(zhǔn)確測量的），疊加在大的經(jīng)濟(jì)周期上，所以即便是經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長，增長速度也有快有慢，整體呈現(xiàn)周期性的波動。長期經(jīng)濟(jì)增長由生產(chǎn)力提高決定，生產(chǎn)力提高包括技術(shù)革新、資本設(shè)備投入增加、勞動力人口增加等。

下面用同比指標(biāo)過濾掉經(jīng)濟(jì)長期增長趨勢，可以清晰看到小經(jīng)濟(jì)周期的波動，如圖所示：

圖為名義GDP增長與GDP增長同比

圖中灰色曲線是名義國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP），顯示我國經(jīng)濟(jì)長期增長；黑色曲線是GDP季度同比增長，反映經(jīng)濟(jì)增長速度的變化。

重要的經(jīng)濟(jì)周期有信貸周期、庫存周期、產(chǎn)能周期和房地產(chǎn)周期等。其中，最重要的是信貸周期，被稱為“周期之父”，其他周期都與之有關(guān)聯(lián)。下面重點(diǎn)看一下信貸周期對商品價格的影響。

如下圖所示，商品價格同比波動較M1同比稍微滯后，但步調(diào)基本保持一致，除了圖中圈標(biāo)的那一段時間，橡膠和銅的價格波動與M1出入較大。這可能是外部原因造成的，因為這兩種商品生產(chǎn)所需的原材料都嚴(yán)重依賴進(jìn)口。另外，橡膠既是工業(yè)原材料，同時又是農(nóng)產(chǎn)品，所以橡膠的周期可能與其農(nóng)產(chǎn)品特性有關(guān)。?

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圖為M1變化與商品價格變化

由此可以得出，宏觀經(jīng)濟(jì)增長、資產(chǎn)價格、商品價格都呈周期性波動。無論是投資還是投機(jī)，我們尤其要關(guān)注信貸周期和房地產(chǎn)周期。除了制度性改革外，政府和央行為實現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)增長各項指標(biāo)，會通過財政和貨幣政策對宏觀經(jīng)濟(jì)周期進(jìn)行調(diào)控。因此，金融機(jī)構(gòu)在做宏觀經(jīng)濟(jì)分析時，會密切關(guān)注和預(yù)測世界各國政府及央行的舉動。

周期如此重要，但應(yīng)用起來卻很困難，因為周期的拐點(diǎn)難以被準(zhǔn)確預(yù)測，而且期貨交易是杠桿交易，交易者難以忍受大周期中的次級反向波動。筆者認(rèn)為，周期在交易中的應(yīng)用，可以體現(xiàn)在對交易品種凈頭寸以及產(chǎn)品或資產(chǎn)賬戶整體頭寸配置的管理方面。

[微觀對商品價格的影響]

如果說宏觀研究能描繪出商品價格波動的大致輪廓，那么要想提高分辨率把這個輪廓看得更清楚一些，就要研究商品的供需關(guān)系，這是微觀經(jīng)濟(jì)的范疇。決定一種商品價格的因素非常復(fù)雜，我們只能先進(jìn)行簡化，找到其中最關(guān)鍵的三個要素——價格、供給量、需求量。

圖為供給曲線變化

商品供給量是價格的函數(shù)，供給曲線S的線性函數(shù)表達(dá)式為QS=-δ+γ×P。其中，QS是商品供給量，P為商品價格，δ、γ為常數(shù)。供給函數(shù)描述的是價格越高，商品供給量越大，所以供給曲線是一條向右上傾斜的曲線。我們也可以用非線性函數(shù)來描述供給量和價格之間的關(guān)系，不過無論是線性函數(shù)還是非線性函數(shù)，都不能準(zhǔn)確計算其數(shù)值，這里面有大量的假設(shè)和無法確定數(shù)值的參數(shù)。不過，我們只需要表達(dá)因變量跟隨自變量是正向變動關(guān)系還是反向變動關(guān)系，不影響分析結(jié)果。

商品需求量也是價格的函數(shù)，表達(dá)式為Qd=α-β×P。其中，Qd為商品需求量，P為商品價格，α、β為常數(shù)。需求函數(shù)描述的是價格越高，需求量越小，所以需求曲線D是一條向右下傾斜的曲線。供給曲線和需求曲線所表達(dá)的供給量和需求量與價格之間的關(guān)系，與我們的經(jīng)驗和直覺完全一致。

供給曲線S和需求曲線D相交于E點(diǎn)，此處QS=?Qd，則-δ+γ×P=α-β×P，解方程求價格為Pe=（α+δ）/（β+γ）。Pe即為均衡價格，是商品的市場需求量和市場供給量相等時的價格，此時市場出清。通常市場并不知道均衡價格是多少，市場價格是買方和賣方交易的結(jié)果，偏離均衡價格是常態(tài)，但市場價格會有自動向均衡價格回歸的傾向。當(dāng)均衡價格不變時，市場價格以均衡價格為中心，上下振蕩。

上述是一個商品定價的靜態(tài)模型,?α、β、δ、γ都被設(shè)定為常數(shù)不變，用靜態(tài)分析方法，可以得到商品的均衡價格。實際上α、β、δ、γ這幾個參數(shù)是可變的，可以稱之為可變的常數(shù)，是外生變量。當(dāng)商品的供給和需求（注意不是供給量和需求量，這是內(nèi)生變量）發(fā)生變化時，至少會改變α和δ的值，即改變供給曲線和需求曲線的截距，使供給曲線和需求曲線發(fā)生平移。

比如，價格變化影響鋼廠的利潤，進(jìn)而影響鋼材的供給量，此時供給曲線不會移動，價格變化可以解釋供給量的變化，但如果是技術(shù)進(jìn)步、設(shè)備投入造成產(chǎn)能擴(kuò)張，此時供給增加不能被價格變化解釋，是δ值發(fā)生改變，供給曲線整體向右平移。同時，房地產(chǎn)開發(fā)投資對鋼材需求量的價格彈性也很小，它的變化使α值發(fā)生變化，需求曲線整體向右或者向左平移。供給曲線移動和需求曲線移動會在新的位置發(fā)生交叉，如上圖中虛線所示，這個交叉點(diǎn)所對應(yīng)的價格就是新的均衡價格，均衡價格運(yùn)動，市場價格也會隨著進(jìn)行趨勢運(yùn)動。

[靜態(tài)定價模型初級檢驗]

綜上所述，商品價格波動可以解釋為，跟隨均衡價格變化的趨勢和圍繞均衡價格振蕩的疊加。行情研究的重點(diǎn)在于商品均衡價格的運(yùn)動方向，即市場價格變化趨勢。道理很簡單，現(xiàn)在我們用歷史數(shù)據(jù)來驗證，根據(jù)上述分析方法模擬商品價格的變化，與實際價格變化是否吻合。事實上，大部分有關(guān)商品基本面的研究，最后都會歸集在商品的供需變化之上，如果供需原理不能得到實際價格的驗證，那問題就大了。首先來看螺紋鋼價格走勢：

?圖為線材模型價格與現(xiàn)貨價格

這張圖的數(shù)據(jù)長達(dá)17年，其中用線材現(xiàn)貨價格代替了螺紋鋼現(xiàn)貨價格，因為線材現(xiàn)貨價格數(shù)據(jù)的歷史更長，并且和螺紋鋼價格的變化幾乎完全一致。可以看到，除了受2008年金融危機(jī)及之后4萬億元投資托底經(jīng)濟(jì)政策的影響，螺紋鋼實際價格變化領(lǐng)先于模型價格（因為模型沒有表達(dá)金融危機(jī)對價格的影響）外，其他時間段模型的價格變化與實際價格變化的步調(diào)一致。

再來看鐵礦石的靜態(tài)定價模擬情況：

圖為鐵礦石模型價格與現(xiàn)貨價格

基本上，模型價格變化和進(jìn)口鐵礦石實際價格變化步調(diào)一致，區(qū)別在于波動幅度不同。鐵礦石比螺紋鋼復(fù)雜得多，而且其供給基本上被寡頭壟斷，模型在計算時對數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選，才有了圖中這個效果。

?接下來看動力煤的靜態(tài)定價模擬情況：?

?圖為動力煤模型價格與現(xiàn)貨價格

圈標(biāo)的那一段時間，模型無法解釋現(xiàn)貨實際價格走勢，模型價格變化與實際價格走勢嚴(yán)重背離，但如果把模型這一段由向上改為向下，就會發(fā)現(xiàn)模型整體的價格變化與實際價格變化極為相似。

最后來看橡膠的靜態(tài)定價模擬情況：

圖為橡膠模型價格與期貨價格

結(jié)果如上，有兩處明顯不一致，其他時間段在變化方向和轉(zhuǎn)折時點(diǎn)上基本吻合。變化幅度沒辦法對比，因為模型算不出絕對價格。

從以上分析可以看到，在用不同商品對模型算法進(jìn)行驗證的過程中，模型的價格變化多少都出現(xiàn)了與實際價格不符的情況，這可能與數(shù)據(jù)質(zhì)量有關(guān)系，也可能有更深層次的原因。在微觀上，不同行業(yè)、不同商品有不同的基本面特點(diǎn)，所謂隔行如隔山，這就要求我們對不同商品的基本面做到足夠?qū)I(yè)，才能找到有效的數(shù)據(jù)和合理的算法，尤其是農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)周期很長，用靜態(tài)定價模型來解釋其波動可能是行不通的。

不過，雖然我們無法算出商品均衡價格的絕對值（這個對理論和數(shù)據(jù)質(zhì)量都是巨大挑戰(zhàn)，但也不是不可以研究），但可以大致推算出其變化方向、模型的價格變化方向以及上述商品實際價格變化方向和關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)基本吻合。由此可以證明，商品供需變化對價格趨勢變化起著決定性的影響，模型算法基本合理。

[靜態(tài)定價模型測試效果]

有了對基本面的量化研究和預(yù)測，我們就對價格變化方向有了基本的判斷，不會漲時看漲、跌時看跌，這樣就可以解決交易問題了。

雖然上述用供需因子變化來解釋商品實際價格變化軌跡，采用的是月頻數(shù)據(jù)，分辨率仍然不高，難以滿足期貨交易的要求，同時基本面的數(shù)據(jù)大多滯后很長時間才能公布出來，這些數(shù)據(jù)只能做歷史分析和檢測，而要做交易必須對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)估，這對量化交易來說有點(diǎn)麻煩，因為量化交易是以客觀事實為基礎(chǔ)的，而對未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)估則存在很強(qiáng)的主觀性，但我們可以通過得到的高頻數(shù)據(jù)，比如，周頻甚至日頻數(shù)據(jù)，提前推算出我們所需要的低頻數(shù)據(jù)，這種方法不僅可行，而且是必須的。

此外，期貨交易不是只有漲跌邏輯，還有預(yù)期和現(xiàn)實的拉鋸，以及成本、利潤、期現(xiàn)、跨期、上下游及相關(guān)品種的關(guān)系等邏輯，不同的邏輯決定了不同的交易行為，由此對期貨價格構(gòu)成了影響。這些因子和邏輯都屬于理性范疇，可以納入模型進(jìn)行計算，提高模型對價格波動的解釋能力。

不過，價格是交易的結(jié)果，人們完全可能對信息產(chǎn)生誤判，加上資金的博弈、群眾心理的變化，這些都會使市場價格出現(xiàn)錯誤或非理性波動。因此，假設(shè)存在完美正確的理論和模型，由于它是理性的，所以必定不能解釋錯誤的、非理性的價格波動。

對于解釋不了的東西，我們還有最后一道防線——對虧損的控制。以上種種分析都是在尋找影響價格變化的原因，以此來預(yù)測價格運(yùn)動方向，但所有模型最終都必須把市場實際價格變化考慮在內(nèi)，因為如果模型預(yù)測是正確的，但被錯誤的市場價格運(yùn)動消滅了或損失慘重，那么對這種正確的堅持，就是錯誤的，何況我們又何以斷定模型預(yù)測一定是正確的呢？因此，在價格實際運(yùn)動方向與模型判斷相反時，等待；在交易出現(xiàn)虧損時，離場。于是，模型在交易過程中為控制風(fēng)險，會不可避免地產(chǎn)生損耗（保護(hù)性止損），這便是量化交易的成本。主觀交易同理。

下面來展示一下基于供需基本面和數(shù)據(jù)挖掘的交易模型的測試業(yè)績圖，以螺紋鋼期貨為例：

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圖為螺紋鋼基本面因子交易模型業(yè)績曲線1、2

需要說明的是，雖然我們是自上而下設(shè)計模型，但沒辦法一蹴而就，不可避免地要對算法和參數(shù)進(jìn)行調(diào)試，這便產(chǎn)生了擬合。為避免過度擬合，先在一個商品上做實驗和調(diào)試，然后照搬到其他商品上進(jìn)行樣本外檢測，最后要求算法和參數(shù)對同類商品普遍適用，或者與行業(yè)基本面分析習(xí)慣保持一致。

雖然看上去資金曲線不錯，但實際上這是用時間堆積起來的效果。可以放大看一下2019年的交易信號，如下圖所示：

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圖為螺紋鋼基本面因子交易模型信號片段

資金曲線馬上就不平滑了，我們利用這個圖來說明交易過程中的資金損耗。2019年春節(jié)后，模型以看空螺紋鋼為主，但也發(fā)生了幾次反復(fù)，這實際上說明了價格往上和往下的驅(qū)動都不足，市場情緒對價格的影響更大，模型在交易過程中出現(xiàn)了大量損耗，利潤回吐。在2019年6月下旬短暫做多略有盈利后，又在7月試空幾次終獲成功，資金曲線再創(chuàng)新高。因此，量化交易模型并非通過神奇而又恰到好處地捕捉到最佳交易時點(diǎn)而獲利，而是通過長時間的堅持和重復(fù)試錯，才能發(fā)揮其判斷上的優(yōu)勢，取得正收益。總之，確定性的交易機(jī)會，主觀交易做不到，量化交易更做不到。??

注：本文轉(zhuǎn)載自? ??期貨日報

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總結(jié)

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