近年来短周期动量因子配置次数多于长周期

目前，对冲压力假说和投资者行为理论都已经间接证实了市场惯性效应的存在。然而，近年来行情大幅波动使得动量因子的有效性引起市场关注。通常来讲，短周期动量因子对市场波动具有较高敏感度，而长周期因子主要捕捉长期趋势的稳定性，但是两者都可能在其余周期内面临失效风险。动量作为CTA策略的基础因子，进而衍生出趋势跟踪和反转等相关策略，结构化的动量因子运用是当前量价策略的重要组成部分。此外，偏度是衡量价格分布偏离对称性的指标，被用来识别动量因子反转的迹象。本文在动量因子的基础上加入波动率和偏度因子，从铁矿石品种入手论证其边际提升作用。

A量价因子

波动率缩放

波动率通常用来衡量存在于资产收益率中的不确定性，而波动率缩放是一种基于风险识别的策略。一般我们定义波动率的度量标准为方差和资产收益均值的比值：。其中，收益率波动被认为是过去一段时间内信息均匀分布的程度，需要进行标准化处理。

动量因子策略通常基于价格走势的连贯性，但高波动率环境下可能会被打断，导致策略表现不佳。研究数据显示，动量策略在稳定市场中表现更优，而在波动市场中收益减少。从图1得知，铁矿石波动率的大幅变化通常发生在趋势与振荡行情的拐点处，对指导长短周期择时具有参考意义。

其中，为不同周期均线差值，为风险调整后的时序动量因子，w为不同周期下的窗口期，在此定义短周期窗口区间为一周内，长周期为两周及以上。

择时模型

短周期动量因为可以快速捕捉市场波动被认为是敏感指标，长周期动量则以捕捉趋势的稳健性而受到偏好。当两者信号一致时，一般维持共识信号；当两者信号发生冲突时，在高波动率环境中，短周期因子因能迅速响应可能的趋势反转，通常被优先考虑。而在波动率较低、行情稳定的环境中，长周期信号更受信赖。

偏度

偏度是统计学中衡量数据分布偏离对称性的指标。分布的偏态性，是指数据分布的尾部增厚，表明极端值倾向于集中在一侧。投资者往往对正偏度资产有偏好，易造成正偏度较高的品种被高估，呈现一种回归特性，在出现极端正偏值的时候，通常会选择做空；在出现极端负偏值的时候，会开出多头信号。从图3铁矿石收益率分布可以看出，左侧分布要长于右侧，具有负偏特征，同时存在连续上涨行情，表明做多的胜率大于空头，而空头出现时的风险溢价更高。

目前，许多国内外研究指出大宗商品市场中偏度的风险溢价逐渐变得明显。在我们的实证测试中，通过相关系数矩阵分析，偏度因子与收益率之间存在显著的统计关系。特别是铁矿石的偏度因子，在不同参数设置下与收益率呈现负相关性，这表明负偏度可能预示着趋势反转的概率增加，市场预期收益相应地上升，以补偿投资者承担的额外风险。

在模型构建方面，我们通过滚动窗口方法，计算每日收益率并统计偏度，以此来揭示收益分布的非对称性。通过持续监控偏度因子与标的收益率之间的信息系数（IC）关系，来指导模型的开仓方向。如果IC显示正相关且超过预定的上边界阈值，开设多头头寸；如果IC显示负相关且跌破下边界阈值，则会开设空头头寸。这种方法结合了统计分析和量化交易，旨在捕捉市场的非对称风险并据此调整交易策略。

。其中，w表示滚动窗口期，表示经过窗口期处理后的单一资产收益率，表示对应资产i收益率的均值，表示收益率的方差。

B指标筛选

数据采集

数据采集：铁矿石期货主力合约的日度数据，样本时间为2017年8月到2023年11月，训练集时间为2017年8月到2022年10月，测试集时间为2022年10月至2023年11月。

数据处理

滞后性处理：日频数据基本都会在交易日当天收盘更新，做特征有效性检测和建模过程将这些日度数据进行延后一阶处理，即当日获得的数据生成信号在下一个交易日进行交易。

窗口期处理：当前 MAt与MAt-k的差值，并且对其进行了滞后处理，选取滞后 1 期的数据作为特征。

去极值处理

数据中的极值往往会影响在线性模型假设下的拟合，同时对映射关系也存在错误推断的可能。因此，我们将高于时序数据3倍标准差的数值调整为平均值+/-3倍标准差。

筛选标准

因子参数的筛选由三个参数决定，分别为IC、胜率以及盈亏比，分别用来衡量预测与实际结果之间的相关性，胜率为所有交易中盈利交易所占的比例，盈亏比是指平均盈利交易与平均亏损交易的比例，公式如下：

交易方式改进

期货交易改进着重于处理开盘时的订单不平衡，以及日夜盘潜在的风险暴露和信息偏差。隔夜持仓可能带来额外的盈利机会和隔夜利息，但是承担更高风险，同时减少了交易的成本。相反，日内平仓避免了隔夜风险，但是也增加了交易频率相关的成本。隔夜持仓和日内平仓各有利弊，需根据风险偏好和市场状况权衡选择。我们对两种交易方式分别进行了测试，同时加入[0.01，0.03]的止损比例以及万分之四的手续费以贴合实际交易情况。

C因子选择

动量和波动率择时

短周期策略通常能更快速地响应市场变动，因子转换时更加灵活，长周期则往往延续短周期的趋势，仓位较为稳定。从交易阈值位置可以看出，短周期交易有利阈值位于中间区域，长周期上阈值则位于80%边界处，反映长周期需要确定多头仓位的难度更大，而空头仓位的确定却更容易，说明在大幅拉升的趋势中才会给予确定的开仓信号。

净值方面，动量短周期占优，年化收益为77.26%，夏普率为2.23，同时长短周期最大回撤均为20%左右。波动率择时策略的胜率0.50和盈亏比1.09，大于动量策略。从历史区间回溯，在2021年3—5月的大涨行情中，波动率因子位于40%—50%，长周期盈利占比大幅提高。波动率收益不佳时，多位于长周期向短周期切换期间，例如，2021年5—7月，长短周期信号出现背离，波动率在40%—90%之间变化，长短周期信号频繁切换，择时胜率下降。

多因子交易方式比较

观察历史数据得知，偏度因子隔夜和非隔夜的收益在2021年12月后分化，此时尽管铁矿石期价呈现上涨趋势，但常出现单日大幅下跌，非隔夜降低了期价向不利方向极端变化的风险。波动率因子两种交易方式净值的分化，发生在趋势性行情中，此时日内波动减少，而隔夜风险收益增加。

D实证分析

整体来看，波动率择时策略对动量策略存在明显优化，在铁矿石品种上，短周期动量收益表现好于长周期，配置短周期动量因子次数多于长周期。

相较于短周期动量，波动率择时年化收益提升约20%。偏度因子对于铁矿石期价反转行情具有一定指导意义，但波动率择时策略收益整体更优。

持仓规则方面，波动率因子在隔夜时更优，年化收益率为97.56%，最大回撤降低了1/2倍，夏普提升0.6。偏度因子则在非隔夜表现更佳，虽然最大回撤增加了3.48%，但是年化收益上升15.44%，夏普提升0.17。（作者单位：国投安信期货）（图表详见PDF)