摘要

目前越來越多的證據(jù)表明，商品期貨價(jià)格可以由動(dòng)量因子進(jìn)行解釋。本報(bào)告分析了動(dòng)量效應(yīng)的來源，構(gòu)建了市場(chǎng)走勢(shì)不確定性指標(biāo)，并基于焦煤指數(shù)(JMFI.WI)和PTA指數(shù)(TAFI.WI)兩個(gè)商品指數(shù)分析了上升動(dòng)量策略的歷史表現(xiàn)。

一

(相關(guān)資料圖)

商品市場(chǎng)動(dòng)量因子

越來越多的證據(jù)表明，商品價(jià)格可以由共同定價(jià)因子進(jìn)行解釋(Miffre等，2007)。這些研究基于動(dòng)量、基差、通貨膨脹、流動(dòng)性、偏度、持倉(cāng)量等共同定價(jià)因子構(gòu)建商品投資策略，并以標(biāo)普高盛商品指數(shù)、羅杰斯商品指數(shù)等商品指數(shù)作為業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)。

Fuertes等(2015)研究了動(dòng)量、期限結(jié)構(gòu)和特質(zhì)波動(dòng)率三種商品因子策略的收益特征及其相關(guān)性。Fernandz-Perez等(2017)基于商品期貨期限結(jié)構(gòu)、動(dòng)量、對(duì)沖壓力等11種商品風(fēng)格因子構(gòu)建商品投資組合。Szymanowska等(2014)在商品回報(bào)的橫截面中找到了支持基差定價(jià)的證據(jù)。

動(dòng)量因子是商品組合策略研究的重要因子之一。動(dòng)量因子起源于股票定價(jià)文獻(xiàn)，Jegadeesh等(1993)在一篇開創(chuàng)性論文提出了動(dòng)量策略，即買入最近上漲的股票和賣出最近下跌的股票。Miffre等(2007)考察了商品期貨市場(chǎng)13種動(dòng)量因子的盈利能力，策略上買入近期表現(xiàn)出色的商品期貨，賣出表現(xiàn)不佳的商品期貨。

Bakshi等(2017)建立了商品三因素模型，該模型除基差和商品加權(quán)組合(an equally weighted portfolio of all commodities)外還包括商品動(dòng)量，作者認(rèn)為當(dāng)商品市場(chǎng)總體活躍度增加時(shí)，動(dòng)量因子策略往往表現(xiàn)良好。Boons等(2017)提出了基差動(dòng)量因子，以相鄰到期月份期貨合約的動(dòng)量差異衡量。作者認(rèn)為基差動(dòng)量因子產(chǎn)生的溢價(jià)是對(duì)商品市場(chǎng)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的補(bǔ)償。

Sakkas等(2018)研究認(rèn)為，將基差、動(dòng)量和基差動(dòng)量因子相結(jié)合的商品組合策略在1975年至2015年間實(shí)現(xiàn)了0.68的夏普比，與標(biāo)準(zhǔn)普爾GSCI(夏普比0.03)和商品加權(quán)組合(夏普比0.28)相比，這是一個(gè)重大改進(jìn)，Sakkas等(2018)將每種商品的動(dòng)量定義為前12個(gè)月的累計(jì)超額期貨收益。

二

商品指數(shù)動(dòng)量策略

1.動(dòng)量效應(yīng)的來源

Miskowitz(2021)和曹春曉(2022)給出了動(dòng)量效應(yīng)產(chǎn)生的一種新邏輯。當(dāng)人們拋硬幣時(shí)，假設(shè)第一次拋出的是正面，讓猜第二拋出的是正面還是反面，由于人們對(duì)拋硬幣結(jié)果的概率分布比較了解，因此往往認(rèn)為第二次會(huì)拋出反面，即結(jié)果出現(xiàn)“反轉(zhuǎn)”。

而當(dāng)人們?cè)诨@球賽季初預(yù)測(cè)冠軍球隊(duì)時(shí)，由于預(yù)測(cè)時(shí)間跨度較大，且球員交換和傷病也會(huì)對(duì)球隊(duì)表現(xiàn)產(chǎn)生影響，因此人們對(duì)誰取得冠軍的概率分布并不十分了解，往往會(huì)依據(jù)球隊(duì)歷史成績(jī)來給出判斷，例如認(rèn)為去年前三名球隊(duì)有奪冠可能，這就是用“動(dòng)量”的眼光分析評(píng)價(jià)事物。

動(dòng)量效應(yīng)來源于事件發(fā)生的概率及分布。這一思路有利于我們分析商品期貨價(jià)格運(yùn)動(dòng)過程，即假設(shè)當(dāng)合約價(jià)格概率分布相對(duì)明確，市場(chǎng)走勢(shì)不確定性較弱時(shí)，價(jià)格運(yùn)動(dòng)往往會(huì)出現(xiàn)反轉(zhuǎn)效應(yīng)；而當(dāng)合約價(jià)格概率分布不是非常明確，市場(chǎng)走勢(shì)不確定性較強(qiáng)時(shí)，價(jià)格運(yùn)動(dòng)會(huì)具有動(dòng)量效應(yīng)。

2.動(dòng)量效應(yīng)的表現(xiàn)

我們構(gòu)建了市場(chǎng)走勢(shì)不確定性指標(biāo)，如果市場(chǎng)走勢(shì)不確定性較強(qiáng)，則指標(biāo)數(shù)值越高，市場(chǎng)走勢(shì)不確定性越弱，則指標(biāo)數(shù)值越低。同時(shí)，本報(bào)告在焦煤指數(shù)(JMFI.WI)和PTA指數(shù)(TAFI.WI)兩個(gè)指數(shù)上分析了上升動(dòng)量策略的歷史表現(xiàn)，讀者如有興趣了解具體測(cè)試過程歡迎聯(lián)系作者。

由圖表1可知，在焦煤指數(shù)上升動(dòng)量策略歷史回測(cè)表現(xiàn)中，當(dāng)市場(chǎng)走勢(shì)不確定性較強(qiáng)時(shí)，策略回測(cè)收益較好，符合假設(shè)預(yù)期；當(dāng)市場(chǎng)走勢(shì)不確定性較弱時(shí)，上升動(dòng)量策略的收益和回撤均較小。而在圖表2的PTA指數(shù)上升動(dòng)量策略歷史回測(cè)表現(xiàn)中，由于市場(chǎng)走勢(shì)不確定性一直呈現(xiàn)較低的數(shù)值，上升動(dòng)量策略的收益不明顯，且產(chǎn)生一定回撤，是一種反例。

風(fēng)險(xiǎn)提示：本報(bào)告基于歷史數(shù)據(jù)分析，相關(guān)規(guī)律未來可能存在失效的風(fēng)險(xiǎn)，市場(chǎng)可能發(fā)生超預(yù)期變化。

（文章來源：中泰期貨）

關(guān)鍵詞： 商品市場(chǎng) 中泰期貨 動(dòng)量因子