根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： --- 量化因子与构建方式 1. 时序动量因子 - 构建思路：基于不同时间窗口的价格动量效应，捕捉商品期货市场的趋势性机会[14] - 具体构建： - 5日/20日/60日时序动量因子分别计算过去5/20/60个交易日的收益率： $r_t = \frac{P_t}{P_{t-n}} - 1$ 其中$P_t$为当前价格，$n$为时间窗口[14] - 评价：对市场波动率敏感，在趋势明确时表现优异[12] 2. 截面动量因子 - 构建思路：通过横截面比较不同品种的相对强弱进行多空配置[14] - 具体构建： - 计算各品种在5/20/60日窗口的收益率排名 - 做多前20%分位品种，做空后20%分位品种[14] - 评价：依赖市场分化程度，在板块轮动明显时效果显著[12] 3. 库存因子 - 构建思路：利用产业链库存数据反映供需基本面[36] - 具体构建： - 标准化各品种库存水平（当前值 vs 历史分位数） - 结合库存变化方向构建多空信号[36] - 评价：受产业链定价权影响显著，2022年后有效性下降[32] 4. 期限结构因子 - 构建思路：通过期货合约价差结构捕捉展期收益[36] - 具体构建： - 计算近月合约与次月合约价差： $S_t = \frac{F_{t,1} - F_{t,2}}{F_{t,2}}$ 其中$F_{t,n}$为第n个月合约价格[34] - 评价：在现货驱动型市场中表现更优[35] --- 因子回测效果 | 因子名称 | 年化收益率 | 最大回撤 | IR | 数据来源 | |-------------------|------------|----------|------|----------------| | 5日时序动量因子 | 15.2% | 22.3% | 1.25 | 图2[14] | | 20日时序动量因子 | 18.7% | 28.1% | 1.41 | 图2[14] | | 60日时序动量因子 | 12.4% | 34.5% | 0.89 | 图2[14] | | 库存因子 | 9.8% | 19.7% | 0.75 | 图9[36] | | 期限结构因子 | 11.3% | 15.2% | 1.02 | 图9[36] | --- 关键发现 1. 量价因子表现与市场波动率正相关，2022年后因波动率中枢下移（从2.5%降至1.5%）导致回撤[19][22] 2. 基本面因子有效性受商品金融化影响，展期收益与价格相关性从正转负[34][35] 3. 中短周期策略（5日窗口）对日内波动敏感（相关系数0.73）[15][18] 4. 中长周期策略依赖趋势流畅性指标，当前处于历史均值上方（Z-score=1.2）[22][24] 注：所有测试结果均基于2019-2024年商品期货全品种回测[14][36]