美国商品期货交易委员会（CFTC）：截至4月22日当周，日元的净多头持仓为177,814手合约。 ...

COMEX铜期货持仓情况 - 截至4月22日当周COMEX铜期货净多头头寸增加2,094手至16,588手合约 [1]

当地时间4月2 2日，美国三大股指均涨超2%。万得美国科技七巨头指数涨超2%。特斯拉涨超 4%，盘后发布2 0 2 5年第一季度财报，多项数据不及预期。 纳斯达克中国金龙指数涨超3%，比特小鹿涨逾2 3%，禾赛科技、和黄医药涨逾1 2%，阿里巴 巴涨逾5%。 伦敦现货黄金、COMEX黄金期货价格一度双双站上3 5 0 0美元/盎司，再次创下历史新高，随 后 在 北 京 时 间 4 月 2 3 日 凌 晨 ， 均 转 跌 至 3 4 0 0 美 元 / 盎 司 下 方 ， 均 较 最 高 点 回 落 超 1 0 0 美 元 / 盎 司。原油价格集体上涨，其中布伦特原油期货涨超2%。 中国资产爆发！热门中概股多数上涨 当地时间4月2 2日，美国三大股指收涨。截至收盘，道指涨2 . 6 6%，标普5 0 0指数涨2 . 5 1%， 纳指涨2 . 7 1%。 大型科技股上涨，万得美国科技七巨头指数涨2 . 8 4%。个股方面，特斯拉涨超4%，英伟达涨 超2%。 | III III all the first of the ministed for the minister of TITAL Ballerials an ...

量化模型与构建方式 1 **模型名称**：GRU模型 **模型构建思路**：基于门控循环单元(GRU)神经网络构建的时序预测模型，用于捕捉股票价格动态变化[7][33] **模型具体构建过程**： - 输入层：股票历史价格序列(open/close价格) - 隐藏层：GRU单元堆叠结构，激活函数为tanh - 输出层：线性层预测未来收益率 - 训练方式：采用滚动窗口训练，损失函数为MSE **模型评价**：对短期价格波动捕捉能力较强，但需高频调参[7][33] 2 **模型名称**：barra1d/barra5d模型 **模型构建思路**：基于Barra风险模型框架的日频/5日频优化版本[15][23] **模型具体构建过程**： - 因子标准化：对10类风格因子进行Z-score标准化 - 风险调整：采用半衰期加权协方差矩阵 $$ w_{t} = \lambda w_{t-1} + (1-\lambda)r_t^T r_t $$ 其中λ=0.94(日频)/0.78(5日频)[15] **模型评价**：稳定性较好但时效性较弱[23][26] 3 **模型名称**：open1d/close1d模型 **模型构建思路**：基于开盘价/收盘价动量效应的日内交易模型[19][33] **模型具体构建过程**： - 信号生成：计算前N日开盘价与收盘价变化率 $$ signal = \frac{p_{open}^t - p_{close}^{t-1}}{p_{close}^{t-1}} $$ - 组合优化：加入交易量过滤和波动率约束[34] 量化因子与构建方式 1 **因子名称**：Barra风格因子体系 **因子构建思路**：通过10类风格维度解释股票收益差异[15] **因子具体构建过程**： - 市值因子：$$ \ln(总市值) $$ - 动量因子：过去126交易日超额收益均值 - 波动因子： $$ 0.74\sigma_{ret} + 0.16|r-\bar{r}| + 0.1\sigma_{resid} $$ - 流动性因子： $$ 0.35Turnover_{1m} + 0.35Turnover_{3m} + 0.3Turnover_{1y} $$ [15] 2 **因子名称**：超预期增长类因子 **因子构建思路**：捕捉财务指标超出分析师预期的程度[24] **因子具体构建过程**： - 计算标准化预期误差： $$ SUE = \frac{Actual - Forecast}{\sigma(Historical\ Errors)} $$ - 覆盖ROE/ROA/营业利润率等维度[24] 模型的回测效果 1 GRU模型： - 近一周超额1.43%(open1d)/1.38%(close1d)[34] - 今年以来IR 3.90(open1d)/1.87(close1d)[34] 2 barra1d模型： - 近六月超额2.39%[34] - 三年年化IR 15.39%[17] 因子的回测效果 1 市值因子： - 近半年多空收益-47.66%[17] - 五年年化IR -33.09%[17] 2 动量因子： - 近一月多空收益1.00%[17] - 三年年化IR 15.39%[17] 3 超预期增长因子： - 近一周多空收益0.57%(营业利润率)[24] - 今年以来IR 7.54%(净利润)[24]

市场表现 - 4月16日上证指数涨0.26%，深证指数跌0.85%，创业板指数跌1.21%，科创50指数涨0.81% [1] - 沪深两市成交额达11119亿元 [1] 期权市场交易 - 上证50ETF期权成交量1285515张，持仓量1594677张，成交额4.31亿元 [2] - 上交所沪深300ETF期权成交量1369245张，持仓量1414333张，成交额7.15亿元 [2] - 上交所中证500ETF期权成交量1632882张，持仓量1216514张，成交额13.81亿元 [2] - 华夏科创50ETF期权成交量968114张，持仓量1919468张，成交额2.42亿元 [2] - 易方达科创50ETF期权成交量339488张，持仓量560260张，成交额0.75亿元 [2] - 创业板ETF期权成交量1347656张，持仓量1583698张，成交额5.07亿元 [2] - 深交所沪深300ETF期权成交量160681张，持仓量352429张，成交额0.78亿元 [2] - 深交所中证500ETF期权成交量212597张，持仓量404505张，成交额0.7亿元 [2] - 深证100ETF期权成交量80343张，持仓量158615张，成交额0.35亿元 [2] - 沪深300股指期权成交量99866张，持仓量215359张，成交额4.52亿元 [2] - 中证1000股指期权成交量298958张，持仓量275140张，成交额22.22亿元 [2] - 上证50股指期权成交量35573张，持仓量80515张，成交额0.88亿元 [2] 期权隐含波动率 - 上证50ETF期权加权隐含波动率0.1476 [3] - 上交所沪深300ETF期权加权隐含波动率0.173 [3] - 上交所中证500ETF期权加权隐含波动率0.2271 [3] - 华夏科创50ETF期权加权隐含波动率0.3323 [3] - 易方达科创50ETF期权加权隐含波动率0.3391 [3] - 创业板ETF期权加权隐含波动率0.2883 [3] - 深交所沪深300ETF期权加权隐含波动率0.17 [3] - 深交所中证500ETF期权加权隐含波动率0.2223 [3] - 深证100ETF期权加权隐含波动率0.2324 [3] - 沪深300股指期权加权隐含波动率0.1656 [3] - 中证1000股指期权加权隐含波动率0.2662 [3] - 上证50股指期权加权隐含波动率0.1547 [3] 市场分析与策略 - 沪深两市缩量反弹，整体波动幅度收窄 [3] - 低波行情不可持续，建议关注做多波动率策略 [3] - 中长期市场有望震荡走高，可逢回调积极做多或构建远月合成多头 [3] - 可滚动卖出看跌期权 [3]

文章核心观点 4月15日当周，投机者在不同能源期货的净多头或净空头头寸有不同变化 [1] 分组1 - 投机者所持NYMEX WTI原油净多头头寸增加41,736手合约，至111,199手合约，创五周新高 [1] - 投机者所持NYMEX天然气净多头头寸降至340,103手合约，创10周新低 [1] - 投机者所持NYMEX汽油净多头头寸降至16,265手合约，创五周新低 [1] - 投机者所持NYMEX取暖油净空头头寸增至8,219手合约，创四周新高 [1]

文章核心观点 截至4月15日当周，投机者在WTI原油期货市场净多头头寸增加 [1] 详细要点 - 截至4月15日当周，投机者在WTI原油期货市场的净多头头寸增加39021手，至76370手 [1]

智通财经4月19日电，美国商品期货交易委员会（CFTC）数据显示，截至4月15日当周，投机者在WTI 原油期货市场的净多头头寸增加了39,021份合约，至76,370份合约。 ...

美国商品期货交易委员会（CFTC）：截至4月15日当周，股票基金经理将标普500指数的CME净多头头 寸增加了1,812手合约，达到805,062手合约。 ...

贵金属及铜期货头寸变化 - 投机者所持COMEX黄金净多头头寸下降38,088手合约至138,465手合约 创13个月新低 [1] - COMEX白银净多头头寸降至21,931手合约 创14周新低 [1] - COMEX铜净多头头寸降至14,101手合约 创四周新低 [1] - 投机者转而持有NYMEX铂金净空头头寸3,120手合约 创约13个月新高 [1] - NYMEX钯金净空头头寸增至13,436手合约 创逾七个月新高 [1]