基本面量化多元資產(chǎn)的因子風(fēng)格及配置策略

1、目錄 HYPERLINK l _TOC_250016 1、 研究背景 5 HYPERLINK l _TOC_250015 2、 原理及方法 5 HYPERLINK l _TOC_250014 、 刻畫(huà)因子的風(fēng)格 5 HYPERLINK l _TOC_250013 、 Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 6 HYPERLINK l _TOC_250012 、 因子的風(fēng)格如何配置 7 HYPERLINK l _TOC_250011 3、 研究對(duì)象及樣本數(shù)據(jù) 7 HYPERLINK l _TOC_250010 4、 因子風(fēng)格的實(shí)證 8 HYPERLINK l _TOC_250009 、 周期特征與

2、共振 8 HYPERLINK l _TOC_250008 、 資產(chǎn)價(jià)格的周期特征 9 HYPERLINK l _TOC_250007 、 因子周期特征及其與資產(chǎn)周期的共振特性 9 HYPERLINK l _TOC_250006 、 多元資產(chǎn)的因子風(fēng)格 13 HYPERLINK l _TOC_250005 、 10 年期國(guó)債 14 HYPERLINK l _TOC_250004 、 螺紋鋼指數(shù) 20 HYPERLINK l _TOC_250003 、 滬銅指數(shù) 24、 COMEX 黃金 27 HYPERLINK l _TOC_250002 、 美元指數(shù) 32 HYPERLINK l _TOC_2

3、50001 、 策略回測(cè)與策略跟蹤的問(wèn)題 36 HYPERLINK l _TOC_250000 、 權(quán)重及因子的問(wèn)題 365、 結(jié)論及展望 37期貨研究報(bào)告圖表目錄圖表 1：資產(chǎn)標(biāo)的及其因子 8圖表 2：多元資產(chǎn)的周期特征 9圖表 3：10 年期國(guó)債的因子周期特征 10圖表 4：螺紋鋼指數(shù)的因子周期特征 11圖表 5：滬銅指數(shù)的因子周期特征 11圖表 6：COMEX 黃金的因子周期特征 12圖表 7：美元指數(shù)的因子周期特征 12圖表 8：國(guó)債與工業(yè)增加值的回歸系數(shù) IMF 短、中、長(zhǎng)周期 14圖表 9：10 年期國(guó)債的因子風(fēng)格配置策略回測(cè)結(jié)果 15圖表 10：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（

4、規(guī)模以上工業(yè)增加值當(dāng)月同比） 15圖表 11：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（規(guī)模以上國(guó)企工業(yè)增加值當(dāng)月同比） 16圖表 12：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（CPI 當(dāng)月同比） 16圖表 13：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（增量人民幣貸款累計(jì)同比） 16圖表 14：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)計(jì)劃總投資累計(jì)同比） 17圖表 15：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資累計(jì)同比） 17圖表 16：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（房地產(chǎn)新增開(kāi)發(fā)投資累計(jì)同比） 17圖表 17：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（制造業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)同比） 18圖表 18：

5、10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（有色固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)同比） 18圖表 19：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（化學(xué)固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)同比） 18圖表 20：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（M0 當(dāng)月同比） 19圖表 21：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（M1 當(dāng)月同比） 19圖表 22：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（M2 當(dāng)月同比） 19圖表 23：10 年期國(guó)債等權(quán)配置組合凈值 20圖表 24：螺紋鋼指數(shù)的因子風(fēng)格配置策略回測(cè)結(jié)果（本金 1 萬(wàn)，一手合約） 20圖表 25：螺紋鋼指數(shù)的因子回歸配置策略（中國(guó)鋼鐵企業(yè)螺紋鋼實(shí)際產(chǎn)量） 21圖表 26：螺紋鋼指數(shù)的因子回歸配置

6、策略（中國(guó)鋼鐵企業(yè)高爐產(chǎn)能利用率） 21圖表 27：螺紋鋼指數(shù)的因子回歸配置策略（中國(guó)鋼鐵企業(yè)螺紋鋼庫(kù)存） 21圖表 28：螺紋鋼指數(shù)的因子回歸配置策略（唐山市主流倉(cāng)儲(chǔ)鋼坯總庫(kù)存） 22圖表 29：螺紋鋼指數(shù)的因子回歸配置策略（主流貿(mào)易商建筑鋼材成交量合計(jì)） 22圖表 30：螺紋鋼指數(shù)的因子回歸配置策略（64 家鋼鐵企業(yè)國(guó)產(chǎn)燒結(jié)粉庫(kù)存） 22圖表 31：螺紋鋼指數(shù)的因子回歸配置策略（64 家鋼鐵企業(yè)進(jìn)口燒結(jié)粉庫(kù)存） 23圖表 32：螺紋鋼指數(shù)的因子回歸配置策略（110 家鋼鐵企業(yè)焦炭庫(kù)存平均可用天數(shù)） 23圖表 33：螺紋鋼指數(shù)等權(quán)配置組合凈值 23期貨研究報(bào)告圖表 34：滬銅指數(shù)的因子風(fēng)格配

7、置策略回測(cè)結(jié)果（本金 20 萬(wàn)，一手合約） 24圖表 35：滬銅指數(shù)的因子回歸配置策略（上海市電解銅現(xiàn)貨庫(kù)存） 24圖表 36：滬銅指數(shù)的因子回歸配置策略（廣東省電解銅現(xiàn)貨庫(kù)存） 25圖表 37：滬銅指數(shù)的因子回歸配置策略（銅礦砂及其精礦進(jìn)口數(shù)量累計(jì)同比） 25圖表 38：滬銅指數(shù)的因子回歸配置策略（未鍛造的銅及銅材進(jìn)口數(shù)量累計(jì)同比） 25圖表 39：滬銅指數(shù)的因子回歸配置策略（未鍛造的銅及銅材出口數(shù)量累計(jì)同比） 26圖表 40：滬銅指數(shù)的因子回歸配置策略（COMEX 銅庫(kù)存） 26圖表 41：滬銅指數(shù)的因子回歸配置策略（陰極銅庫(kù)存總計(jì)） 26圖表 42：滬銅指數(shù)的因子回歸配置策略（全球 LM

8、E 銅庫(kù)存合計(jì)） 27圖表 43：滬銅指數(shù)等權(quán)配置組合凈值 27圖表 44：COMEX 黃金的因子風(fēng)格配置策略回測(cè)結(jié)果（本金 20 萬(wàn)美元，一手合約） 28圖表 45：COMEX 黃金的因子回歸配置策略（美國(guó) 3 個(gè)月國(guó)債收益率） 28圖表 46：COMEX 黃金的因子回歸配置策略（美國(guó) 10 年國(guó)債收益率） 28圖表 47：COMEX 黃金的因子回歸配置策略（美國(guó) 10 年期通脹保值國(guó)債收益率） 29圖表 48：COMEX 黃金的因子回歸配置策略（美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)普爾 500 波動(dòng)率指數(shù)） 29圖表 49：COMEX 黃金的因子回歸配置策略（美國(guó)黃金 ETF 波動(dòng)率指數(shù)） 29圖表 50：COMEX

9、 黃金的因子回歸配置策略（美國(guó) CPI 季調(diào)當(dāng)月同比） 30圖表 51：COMEX 黃金的因子回歸配置策略（美國(guó)核心 CPI 季調(diào)當(dāng)月同比） 30圖表 52：COMEX 黃金的因子回歸配置策略（美元指數(shù)） 30圖表 53：COMEX 黃金的因子回歸配置策略（布倫特原油價(jià)格） 31圖表 54：COMEX 黃金的因子回歸配置策略（美債利差） 31圖表 55：COMEX 黃金等權(quán)配置組合凈值 31圖表 56：美元指數(shù)的因子風(fēng)格配置策略回測(cè)結(jié)果（假設(shè)交易指數(shù)，本金 200 點(diǎn)） 32圖表 57：美元指數(shù)的因子回歸配置策略（美聯(lián)儲(chǔ)資產(chǎn)負(fù)債表規(guī)模） 32圖表 58：美元指數(shù)的因子回歸配置策略（國(guó)際黃金現(xiàn)貨

10、價(jià)格） 33圖表 59：美元指數(shù)的因子回歸配置策略（美國(guó)國(guó)債利差） 33圖表 60：美元指數(shù)的因子回歸配置策略（標(biāo)普 500 指數(shù)） 33圖表 61：美元指數(shù)的因子回歸配置策略（美國(guó)耐用品訂單同比） 34圖表 62：美元指數(shù)的因子回歸配置策略（美國(guó)出口與進(jìn)口同比增速差） 34圖表 63：美元指數(shù)的因子回歸配置策略（美國(guó)密歇根大學(xué) 5 年通脹預(yù)期） 34圖表 64：美元指數(shù)的因子回歸配置策略（美國(guó)失業(yè)率） 35圖表 65：美元指數(shù)的因子回歸配置策略（美國(guó) CPI 同比） 35圖表 66：美元指數(shù)的因子回歸配置策略（美國(guó) NAHB 住宅市場(chǎng)指數(shù)） 35圖表 67：美元指數(shù)等權(quán)配置組合凈值 36圖表

11、 68：多元資產(chǎn)等權(quán)配置組合凈值 37期貨研究報(bào)告1、研究背景在資產(chǎn)定價(jià)領(lǐng)域，多因子的研究已經(jīng)很成熟，股票多因子的研究尤為突出。在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，固定收益以及大宗商品等領(lǐng)域的多因子研究在近幾年內(nèi)開(kāi)始逐步受到關(guān)注，不過(guò)多元資產(chǎn)方面的因子研究偏少。隨著中國(guó)金融市場(chǎng)的不斷開(kāi)放，國(guó)外知名資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)紛紛在國(guó)內(nèi)成立投資公司，諸多重視資產(chǎn)配置的機(jī)構(gòu)開(kāi)始引起國(guó)內(nèi)其他資產(chǎn)管理公司的關(guān)注。近些年，業(yè)界看好國(guó)內(nèi)資管行業(yè)的呼聲漸高，居民金融資產(chǎn)的配置需求上升，指數(shù)基金等等注重配置的產(chǎn)品逐漸被投資者接受，而且這類(lèi)配置型的產(chǎn)品能夠容納的資金規(guī)模較大，也是金融機(jī)構(gòu)偏好的類(lèi)型。多元資產(chǎn)方面的研究既有基本面方面的定性研究，也有定量

12、研究，市場(chǎng)上也有一些成熟的框架，比如風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)等。我們會(huì)首先從多元資產(chǎn)的因子風(fēng)格入手，結(jié)合因子的風(fēng)格特征進(jìn)行配置，是一種新的因子研究切入點(diǎn)。關(guān)于標(biāo)題中的“風(fēng)格”和“配置”，需要做一些解釋?zhuān)帮L(fēng)格”指捕捉因子的特征，特征主要涉及周期和共振兩個(gè)方面，“配置”則指依據(jù)因子風(fēng)格確立一個(gè)方向，這個(gè)方向并不會(huì)像線性模型那樣經(jīng)常變動(dòng)，而且這里的 “配置”不僅是多元資產(chǎn)配置，更是單一資產(chǎn)的配置。早在 2017 年，先后撰寫(xiě)了國(guó)債的基本面量化系列報(bào)告，后續(xù)撰寫(xiě)了商品的多因子相關(guān)報(bào)告。在原油三類(lèi)擇時(shí)模型多因子、邏輯評(píng)分和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)中，因子模型的跟蹤效果不及國(guó)債的多因子模型，商品市場(chǎng)的多因子線性模型對(duì)于市場(chǎng)的解釋能力不

13、足。“因子風(fēng)格”注重配置，與多因子線性模型差異較大，可解釋性更強(qiáng)，是多元資產(chǎn)量化配置方向的一種新嘗試。2、原理及方法在原理及方法方面，主要涉及的就是“風(fēng)格”和“配置”。如何刻畫(huà)“風(fēng)格”，“因子風(fēng)格”和“配置”是如何關(guān)聯(lián)的，接下來(lái)的幾個(gè)小節(jié)回答這些問(wèn)題。、刻畫(huà)因子的風(fēng)格“風(fēng)格”泛指事物的特色，這里的“因子風(fēng)格”特指因子的周期特征以及與資產(chǎn)價(jià)格聯(lián)動(dòng)的特征。因子的周期特征主要通過(guò)量化手段捕捉因子短周期、中周期和長(zhǎng)周期的特征，因子與資產(chǎn)價(jià)格聯(lián)動(dòng)的特征則主要看因子作為影響資產(chǎn)價(jià)格的因素在一段時(shí)間內(nèi)是主要矛盾還是非主要矛盾。因子的周期特征主要表現(xiàn)為以下幾個(gè)方面：第一， 通過(guò)因子序列與自身短周期、中周期、長(zhǎng)

14、周期的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)因子自身的周期特征；第二， 通過(guò)資產(chǎn)價(jià)格序列與自身短周期、中周期、長(zhǎng)周期的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)價(jià)格自期貨研究報(bào)告身的周期特征；第三， 因子周期與資產(chǎn)周期的共振特征。因子與資產(chǎn)價(jià)格聯(lián)動(dòng)的特征主要表現(xiàn)為：第一， 因子與資產(chǎn)價(jià)格的 beta 特征；第二， beta 的不同周期與資產(chǎn)價(jià)格的關(guān)聯(lián)邏輯。、Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解無(wú)論資產(chǎn)價(jià)格，還是因子，序列的數(shù)量級(jí)和分布特征存在差異，為了便于實(shí)證對(duì)比，我們利用 Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化方法來(lái)處理時(shí)間序列。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解主要用作進(jìn)行因子和資產(chǎn)價(jià)格的周期分解。Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化也叫標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化，這種方法可以對(duì)原始

15、數(shù)據(jù)的均值（mean）和標(biāo)準(zhǔn)差（standard deviation）進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。經(jīng)過(guò) Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化處理的數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，即均值為 0，標(biāo)準(zhǔn)差為 1。Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化方法適用于序列的最大值和最小值未知或存在離群數(shù)據(jù)的情況，因此該方法經(jīng)常應(yīng)用于金融時(shí)間序列的標(biāo)準(zhǔn)化處理。Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化的算法如下：z =（x-）/Z-score 表示原始數(shù)據(jù)偏離均值的距離長(zhǎng)短。Z-score 大于零表示該數(shù)據(jù)大于均值；Z-score小于零表示該數(shù)據(jù)小于均值；Z-score 等于零表示該數(shù)據(jù)等于均值；Z-score 等于“1”表示該數(shù)據(jù)比均值大一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)方差；Z-score 等于“-

16、1”表示該數(shù)據(jù)比均值小一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)方差。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解是由Huang 等提出的一種新型信號(hào)分析方法。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解可以將信號(hào)分解為若干個(gè)固有模態(tài)函數(shù)（IMF）。設(shè)定時(shí)間序列為 X(t)，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的步驟如下：確定 X(t)的所有極值點(diǎn)；運(yùn)用三次樣條（cubic spline）擬合 X(t)的所有極值點(diǎn)，得出時(shí)間序列的上包絡(luò)線 High(t)和下包絡(luò)線 Low(t)，計(jì)算得出上、下包絡(luò)線平均值，得出原序列均值包絡(luò) m(t)：m(t)=( High(t)+ Low(t)/2令h1(t)= X(t)- m(t)，若 h1(t)滿(mǎn)足IMF 的兩個(gè)條件，則h1(t)為第一個(gè)IMF 分量c1(t)。

17、若不滿(mǎn)足條件，則 h1(t)將返回步驟（1），重復(fù)以上操作；用序列 X(t)與c1(t)的差值計(jì)算原序列的剩余序列：R(t)=X(t)-c1(t)R(t)作為新的序列，重復(fù)上述（1）（3）步驟，可得到第二個(gè) IMF 分量c2(t)，期貨研究報(bào)告迭代直到分解得出所有 IMF 分量；原序列 X(t)經(jīng)過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，原序列可分解為 IMF 分量和剩余序列之和。、因子的風(fēng)格如何配置因子風(fēng)格的配置主要體現(xiàn)在因子的周期特征以及與資產(chǎn)價(jià)格聯(lián)動(dòng)的特征兩個(gè)方面。因子的周期分解短周期、中周期和長(zhǎng)周期，周期的時(shí)間序列平滑且有波峰和波谷，具有明顯的上行和下行周期，因此單一上行期或者下行期的方向是不變的，在策略上就表

18、現(xiàn)為持倉(cāng)方向不會(huì)頻繁變動(dòng)，這種特征與配置的思路相吻合。在多因子的諸多研究中，線性模型被廣泛應(yīng)用，因子與資產(chǎn)價(jià)格的關(guān)系并不穩(wěn)定，這種關(guān)系并非線性。為了突破線性模型的局限，我們?nèi)∫蜃优c資產(chǎn)價(jià)格回歸的 Beta，并對(duì) Beta 進(jìn)行周期分解，分別計(jì)算資產(chǎn)價(jià)格與因子短周期、因子中周期和因子長(zhǎng)周期的序列的相關(guān)系數(shù)，依據(jù)相關(guān)系數(shù)確定資產(chǎn)與因子之間的關(guān)系，資產(chǎn)與因子之間的關(guān)系決定了策略的邏輯，而進(jìn)一步對(duì) Beta 進(jìn)行周期平滑處理，得到的序列與配置的思路一致，組合持倉(cāng)就不會(huì)頻繁變動(dòng)。3、研究對(duì)象及樣本數(shù)據(jù)本篇報(bào)告以多元資產(chǎn)為研究對(duì)象，具體涉及到的資產(chǎn)為中國(guó)十年期國(guó)債、螺紋鋼指數(shù)、滬銅指數(shù)、COMEX 黃金和

19、美元指數(shù)。由于篇幅限制，報(bào)告研究的資產(chǎn)類(lèi)別有限，在后續(xù)的研究中再進(jìn)一步延伸。在各類(lèi)資產(chǎn)的因子選擇上，主要參考基本面量化之一：國(guó)債的重要因子、商品期貨的基差模型初探等專(zhuān)題報(bào)告，另外會(huì)考慮數(shù)據(jù)來(lái)源和指標(biāo)的頻率，螺紋鋼和銅的指標(biāo)主要來(lái)自上海鋼聯(lián)，黃金和美元的指標(biāo)主要來(lái)自 Bloomberg，滬銅指數(shù)、螺紋鋼指數(shù)分別來(lái)自 Wind 和繁微(Finoview)自編的指數(shù)?？傮w上講，指標(biāo)的選擇主要參考以往模型選擇，但也有經(jīng)驗(yàn)成份，快變量比慢變量更快反映信息變化，供給和需求兩個(gè)方面是商品指標(biāo)選擇的重要考量，庫(kù)存指標(biāo)在商品建模中優(yōu)勢(shì)明顯，美元和黃金以及中國(guó)國(guó)債則更多考慮包含宏觀信息的變量。期貨研究報(bào)告圖表 1

20、：資產(chǎn)標(biāo)的及其因子資產(chǎn)標(biāo)的指標(biāo)資產(chǎn)標(biāo)的指標(biāo)規(guī)模以上工業(yè)增加值當(dāng)月同比美國(guó)3個(gè)月國(guó)債收益率規(guī)模以上工業(yè)增加值當(dāng)月同比（國(guó)有控股企業(yè)）美國(guó)10年國(guó)債收益率房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)計(jì)劃總投資累計(jì)同比美國(guó)10年通脹保值國(guó)債收益率房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資累計(jì)同比美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)普爾500波動(dòng)率指數(shù)(VIX)房地產(chǎn)新增開(kāi)發(fā)投資累計(jì)同比制造業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)同比COMEX黃金美國(guó)黃金ETF波動(dòng)率指數(shù)美國(guó)CPI季調(diào)當(dāng)月同比有色加工業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)同比美國(guó)核心CPI季調(diào)當(dāng)月同比10年期國(guó)債化學(xué)制造業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)同比CPI當(dāng)月同比美元指數(shù)布倫特原油價(jià)格PPI當(dāng)月同比PPI原料當(dāng)月同比美債利差（10年-3個(gè)月）美聯(lián)儲(chǔ)資產(chǎn)負(fù)

21、債表規(guī)模M0(流通中的現(xiàn)金)當(dāng)月同比國(guó)際黃金現(xiàn)貨價(jià)格M1(貨幣)當(dāng)月同比美國(guó)國(guó)債利差（3個(gè)月-10年）M2(貨幣和準(zhǔn)貨幣)當(dāng)月同比標(biāo)普500指數(shù)社會(huì)融資規(guī)模增量累計(jì)同比社會(huì)融資規(guī)模增量中人民幣貸款累計(jì)同比美元指數(shù)美國(guó)耐用品訂單同比美國(guó)出口與進(jìn)口同比增速差中國(guó)鋼鐵企業(yè)螺紋鋼實(shí)際產(chǎn)量美國(guó)密歇根大學(xué)5年通脹預(yù)期中國(guó)鋼鐵企業(yè)高爐產(chǎn)能利用率美國(guó)失業(yè)率中國(guó)鋼鐵企業(yè)螺紋鋼庫(kù)存美國(guó)CPI同比螺紋鋼指數(shù)唐山市主流倉(cāng)儲(chǔ)鋼坯總庫(kù)存中國(guó)鋼材社會(huì)庫(kù)存合計(jì)主流貿(mào)易商建筑鋼材成交量合計(jì)美國(guó)NAHB住宅市場(chǎng)指數(shù)64家鋼鐵企業(yè)國(guó)產(chǎn)燒結(jié)粉庫(kù)存64家鋼鐵企業(yè)進(jìn)口燒結(jié)粉庫(kù)存110家鋼鐵企業(yè)煉焦煤庫(kù)存110家鋼鐵企業(yè)焦炭庫(kù)存平均可用天

22、數(shù)上海市電解銅現(xiàn)貨庫(kù)存廣東省電解銅現(xiàn)貨庫(kù)存無(wú)錫市電解銅現(xiàn)貨庫(kù)存滬銅指數(shù)銅礦砂及其精礦進(jìn)口數(shù)量累計(jì)同比 未鍛造的銅及銅材進(jìn)口數(shù)量累計(jì)同比未鍛造的銅及銅材出口數(shù)量累計(jì)同比精煉銅產(chǎn)量當(dāng)月同比COMEX銅庫(kù)存陰極銅庫(kù)存總計(jì)全球LME銅庫(kù)存合計(jì)資料來(lái)源：iFinD，F(xiàn)inoview，4、因子風(fēng)格的實(shí)證、周期特征與共振在實(shí)證部分，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解可以捕捉因子和資產(chǎn)價(jià)格的周期特征，周期共振則通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)資產(chǎn)價(jià)格與因子在短周期、中周期和長(zhǎng)周期的共振特點(diǎn)。期貨研究報(bào)告、資產(chǎn)價(jià)格的周期特征獲取 10 年期國(guó)債收益率、螺紋鋼指數(shù)、滬銅指數(shù)、COMEX 黃金和美元指數(shù)時(shí)間序列，分別進(jìn)行 Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化處理，將標(biāo)準(zhǔn)

23、化處理后的時(shí)間序列進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，分別取前三個(gè)分量作為 IMF 短周期、IMF 中周期和 IMF 長(zhǎng)周期時(shí)間序列。資產(chǎn)價(jià)格的周期特征，意在檢驗(yàn)資產(chǎn)價(jià)格符合短周期、中周期還是長(zhǎng)周期特征，資產(chǎn)價(jià)格的序列與 IMF 短周期、IMF 中周期、IMF 長(zhǎng)周期的相關(guān)性一定程度上可以揭示周期特征。觀察 10 年期國(guó)債收益率、螺紋鋼指數(shù)、滬銅指數(shù)、COMEX 黃金和美元指數(shù)與各自 IMF短周期、IMF 中周期、IMF 長(zhǎng)周期的相關(guān)系數(shù)，多數(shù)資產(chǎn)價(jià)格呈現(xiàn) IMF 長(zhǎng)周期的特征。圖表 2：多元資產(chǎn)的周期特征因子IMF 短周期IMF 中周期IMF 長(zhǎng)周期10 年期國(guó)債0.080.220.74螺紋鋼指數(shù)0.26-0

24、.100.92滬銅指數(shù)0.140.360.29COMEX 黃金0.11-0.120.66美元指數(shù)0.110.07-0.34資料來(lái)源：iFinD，F(xiàn)inoview，、因子周期特征及其與資產(chǎn)周期的共振特性因子風(fēng)格的重要觀察點(diǎn)之一就是周期特征。與資產(chǎn)價(jià)格處理周期的方法一致，分別對(duì)每個(gè)因子進(jìn)行 Z-score 標(biāo)準(zhǔn)化處理，將標(biāo)準(zhǔn)化處理后的時(shí)間序列進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，分別取前三個(gè)分量作為 IMF 短周期、IMF 中周期和 IMF 長(zhǎng)周期時(shí)間序列。除了觀察因子自身的周期特征之外，還需要檢驗(yàn)因子與資產(chǎn)價(jià)格周期的共振特性，共振特性也是通過(guò)不同周期序列的相關(guān)性獲得。由于表格大小限制，這里僅展示因子自身相關(guān)性最高的

25、周期與資產(chǎn)周期的相關(guān)性以及因子與資產(chǎn) IMF 長(zhǎng)周期的相關(guān)性。實(shí)際上，在回測(cè)之前，我們已經(jīng)計(jì)算了因子與資產(chǎn)價(jià)格在 IMF 短周期、IMF 中周期和 IMF 長(zhǎng)周期的相關(guān)系數(shù)。10 年期國(guó)債收益率對(duì)應(yīng)的因子主要參考基本面量化之一：國(guó)債的重要因子等專(zhuān)題報(bào)告。各個(gè)因子在周期上的表現(xiàn)存在差異，但多數(shù)呈現(xiàn) IMF 長(zhǎng)周期的特性。因子與資產(chǎn)周期共振的特性與資產(chǎn)配置的邏輯息息相關(guān)，這種多空邏輯既看周期相關(guān)系數(shù)的符號(hào)，也關(guān)注因子自身周期的特性。期貨研究報(bào)告圖表 3：10 年期國(guó)債的因子周期特征因子IMF 短周期相關(guān)性IMF 中周期相關(guān)性IMF 長(zhǎng)周期相關(guān)性因子與資產(chǎn)周期相關(guān)性 1因子與資產(chǎn)周期相關(guān)性 2規(guī)模以

26、上工業(yè)增加值當(dāng)月同比0.250.310.400.320.32規(guī)模以上工業(yè)增加值當(dāng)月同比（國(guó)有控股企業(yè)）0.310.200.120.070.49房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)計(jì)劃總投資累計(jì)同比0.200.160.300.070.07房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資累計(jì)同比-0.150.48-0.03-0.010.11房地產(chǎn)新增開(kāi)發(fā)投資累計(jì)同比0.150.190.41-0.07-0.07制造業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)同比-0.260.470.38-0.020.20有色加工業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)同比0.060.370.45-0.08-0.08化學(xué)制造業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)同比0.430.160.590.020.02CPI 當(dāng)月同比0.

27、200.220.290.390.39PPI 當(dāng)月同比0.100.180.640.440.44PPI 原料當(dāng)月同比0.110.270.680.360.36M0(流通中的現(xiàn)金)當(dāng)月同比0.320.260.150.070.02M1(貨幣)當(dāng)月同比0.170.000.330.270.27M2(貨幣和準(zhǔn)貨幣)當(dāng)月同比0.120.21-0.160.060.15社會(huì)融資規(guī)模增量累計(jì)同比0.060.230.290.040.04社會(huì)融資規(guī)模增量中人民幣貸款累計(jì)同比0.010.070.59-0.46-0.46資料來(lái)源：iFinD，F(xiàn)inoview，螺紋鋼指數(shù)已經(jīng)做過(guò)復(fù)權(quán)處理，是繁微自編的指數(shù)。螺紋鋼選取的因子主要

28、參考商品期貨的基差模型初探等專(zhuān)題報(bào)告。在黑色系的商品供需變量中，庫(kù)存是影響價(jià)格的重要因子，其他一些包含供需信息的日、周頻的指標(biāo)也是因子模型中表現(xiàn)較好的因子。由于選取的多數(shù)因子是周頻更新，因此有部分因子呈現(xiàn) IMF 短周期的特性，而螺紋鋼指數(shù)呈現(xiàn)明顯的長(zhǎng)周期特征，這一問(wèn)題我們會(huì)在回測(cè)部分給出處理辦法。需要注意的是，一些因子在不同周期上與資產(chǎn)周期共振的特性不一樣，這就是因子的風(fēng)格所在。期貨研究報(bào)告圖表 4：螺紋鋼指數(shù)的因子周期特征因子IMF 短周期相關(guān)性IMF 中周期相關(guān)性IMF 長(zhǎng)周期相關(guān)性因子與資產(chǎn)周期相關(guān)性 1因子與資產(chǎn)周期相關(guān)性 2中國(guó)鋼鐵企業(yè)螺紋鋼實(shí)際產(chǎn)量0.670.230.110.17

29、-0.32中國(guó)鋼鐵企業(yè)高爐產(chǎn)能利用率0.290.75-0.10-0.650.38中國(guó)鋼鐵企業(yè)螺紋鋼庫(kù)存0.180.000.430.110.11唐山市主流倉(cāng)儲(chǔ)鋼坯總庫(kù)存0.370.410.59-0.19-0.19中國(guó)鋼材社會(huì)庫(kù)存合計(jì)0.420.570.42-0.200.25主流貿(mào)易商建筑鋼材成交量合計(jì)0.610.570.35-0.130.2964 家鋼鐵企業(yè)國(guó)產(chǎn)燒結(jié)粉庫(kù)存0.370.560.500.16-0.1364 家鋼鐵企業(yè)進(jìn)口燒結(jié)粉庫(kù)存0.610.570.350.01-0.32110 家鋼鐵企業(yè)煉焦煤庫(kù)存0.550.460.33-0.09-0.16110 家鋼鐵企業(yè)焦炭庫(kù)存平均可用天數(shù)0.

30、670.80.790.020.87資料來(lái)源：iFinD，F(xiàn)inoview，滬銅指數(shù)同樣是經(jīng)過(guò)復(fù)權(quán)處理的，所選因子主要參考商品期貨的基差模型初探等專(zhuān)題報(bào)告。滬銅指數(shù)的周期特性并不強(qiáng)，相關(guān)系數(shù)不高，IMF 中周期相關(guān)系數(shù)未超過(guò) 0.5。圖表 5：滬銅指數(shù)的因子周期特征因子IMF 短周期相關(guān)性IMF 中周期相關(guān)性IMF 長(zhǎng)周期相關(guān)性因子與資產(chǎn)周期相關(guān)性 1因子與資產(chǎn)周期相關(guān)性 2上海市電解銅現(xiàn)貨庫(kù)存0.360.220.250.310.83廣東省電解銅現(xiàn)貨庫(kù)存0.600.30-0.130.15-0.30無(wú)錫市電解銅現(xiàn)貨庫(kù)存0.290.500.040.43-0.51銅礦砂及其精礦進(jìn)口數(shù)量累計(jì)同比0.05

31、-0.020.63-0.19-0.19未鍛造的銅及銅材進(jìn)口數(shù)量累計(jì)同比-0.110.450.560.320.32未鍛造的銅及銅材出口數(shù)量累計(jì)同比0.040.510.03-0.760.85精煉銅產(chǎn)量當(dāng)月同比0.490.410.54-0.09-0.09COMEX 銅庫(kù)存0.13-0.090.41-0.37-0.37陰極銅庫(kù)存總計(jì)0.210.320.31-0.420.06全球 LME 銅庫(kù)存合計(jì)0.300.510.680.130.13資料來(lái)源：iFinD，F(xiàn)inoview，COMEX 黃金在選取因子時(shí)遵從成熟的實(shí)際利率框架。實(shí)際利率涉及的變量包括美債利率、美國(guó) CPI 等，因此 COMEX 黃金的因

32、子主要包括通貨膨脹類(lèi)指標(biāo)和利率類(lèi)指標(biāo)。從因子自身的周期特征看，CPI 和美債利率總體呈現(xiàn) IMF 長(zhǎng)周期的特征。期貨研究報(bào)告圖表 6：COMEX 黃金的因子周期特征因子IMF 短周期相關(guān)性IMF 中周期相關(guān)性IMF 長(zhǎng)周期相關(guān)性因子與資產(chǎn)周期相關(guān)性 1因子與資產(chǎn)周期相關(guān)性 2美國(guó) 3 個(gè)月國(guó)債收益率0.04-0.320.230.250.25美國(guó) 10 年國(guó)債收益率0.220.140.54-0.3-0.3美國(guó) 10 年通脹保值國(guó)債收益率0.090.110.49-0.79-0.79美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)普爾 500 波動(dòng)率指數(shù)(VIX)0.300.360.280.05-0.43美國(guó)黃金 ETF 波動(dòng)率指數(shù)0.0

33、30.220.690.010.01美國(guó) CPI 季調(diào)當(dāng)月同比0.190.180.620.010.01美國(guó)核心 CPI 季調(diào)當(dāng)月同比0.160.210.54-0.17-0.17美元指數(shù)0.110.07-0.340.040.16布倫特原油價(jià)格0.080.030.22-0.22-0.22美債利差（10 年-3 個(gè)月）0.15-0.030.320.760.76資料來(lái)源：iFinD，F(xiàn)inoview，美元指數(shù)是綜合反映美元在國(guó)際外匯市場(chǎng)的匯率情況的指標(biāo)，通過(guò)計(jì)算美元和對(duì)選定的一攬子貨幣的綜合的變化率，來(lái)衡量美元的強(qiáng)弱程度。本質(zhì)上，美元與美國(guó)國(guó)家信用相關(guān)，美元發(fā)行情況以及美國(guó)自身實(shí)力是影響美元指數(shù)表現(xiàn)的重

34、要因素。因此，美元指數(shù)的因子多數(shù)為美國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。觀察五類(lèi)資產(chǎn)的因子風(fēng)格以及因子與資產(chǎn)周期共振的特性，我們發(fā)現(xiàn)因子的風(fēng)格差異較大，因子與資產(chǎn)價(jià)格周期共振的特性也存在差異。圖表 7：美元指數(shù)的因子周期特征因子IMF 短周期相關(guān)性IMF 中周期相關(guān)性IMF 長(zhǎng)周期相關(guān)性因子與資產(chǎn)周期相關(guān)性 1因子與資產(chǎn)周期相關(guān)性 2美聯(lián)儲(chǔ)資產(chǎn)負(fù)債表規(guī)模-0.260.270.520.420.42國(guó)際黃金現(xiàn)貨價(jià)格0.07-0.100.380.080.08美國(guó)國(guó)債利差（3 個(gè)月-10 年）0.16-0.100.24-0.87-0.87標(biāo)普 500 指數(shù)0.180.250.100.06-0.06美國(guó)耐用品訂單同比0.3

35、00.080.42-0.51-0.51美國(guó)出口與進(jìn)口同比增速差0.300.450.28-0.11-0.18美國(guó)密歇根大學(xué) 5 年通脹預(yù)期0.390.32-0.020.050.23美國(guó)失業(yè)率-0.130.26-0.160.19-0.02美國(guó) CPI 同比0.200.190.61-0.37-0.37美國(guó) NAHB 住宅市場(chǎng)指數(shù)0.120.30-0.170.06-0.21資料來(lái)源：iFinD，F(xiàn)inoview，期貨研究報(bào)告、多元資產(chǎn)的因子風(fēng)格多因子模型已經(jīng)在股票市場(chǎng)得到廣泛應(yīng)用。無(wú)論是因子，還是因子收益率，這些概念在選股模型中多見(jiàn)。我們?cè)诨久媪炕唬簢?guó)債的重要因子、基本面量化之二：國(guó)債的 Bet

36、a、基本面量化之三：金融監(jiān)管對(duì)于國(guó)債的影響等報(bào)告中系統(tǒng)分析了宏觀因子的解釋能力，不過(guò)宏觀因子與股票財(cái)務(wù)相關(guān)的因子仍有區(qū)別，宏觀因子的構(gòu)建僅依賴(lài)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，而股票因子可以借助面板數(shù)據(jù)。商品的多因子研究中，面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究存在諸多問(wèn)題且測(cè)試效果不及預(yù)期。因此，我們這里提出的因子，并不涉及截面數(shù)據(jù)，因子皆為時(shí)間序列的指標(biāo)，資產(chǎn)收益率與因子回歸的系數(shù)類(lèi)似股票因子模型的因子收益率，但股票因子收益率一般為截面回歸的結(jié)果。在國(guó)債的基本面量化系列中，利率模型自 2017 年末跟蹤以來(lái)，勝率 65%，但是這種因子的動(dòng)態(tài)模型應(yīng)用在商品策略上表現(xiàn)一般，利率的基本面共識(shí)更強(qiáng)其他資產(chǎn)，商品更應(yīng)該關(guān)注因子的大趨勢(shì)。因

37、此，我們認(rèn)為商品或者其他資產(chǎn)因子更適合配置，捕捉因子的大趨勢(shì)。在后面的實(shí)證研究部分，我們會(huì)通過(guò) 10 年期國(guó)債、螺紋鋼指數(shù)、滬銅指數(shù)、美元指數(shù)、 COMEX 黃金及其因子來(lái)建模分析多元資產(chǎn)的因子風(fēng)格，因子風(fēng)格的建模主要依據(jù)周期共振和因子回歸兩類(lèi)方法。周期共振通過(guò)挖掘因子周期和資產(chǎn)周期共振的特征，來(lái)捕捉資產(chǎn)的配置方向；把回歸系數(shù)作為分析風(fēng)格的突破口，主要從資產(chǎn)收益率與因子的回歸系數(shù)來(lái)實(shí)證分析風(fēng)格特征。實(shí)證部分的要點(diǎn)如下：風(fēng)格本質(zhì)：周期交易。多空配置信號(hào)：因子風(fēng)格交易具有延續(xù)性和周期性，通過(guò)周期性特征確定因子與資產(chǎn)的關(guān)系。如果確定為正相關(guān)的單一邏輯，則因子只賺這一部分錢(qián)，如果回歸系數(shù)或者 imf

38、上升，則表明正向關(guān)系強(qiáng)化則做多資產(chǎn)；反之，因子與資產(chǎn)呈負(fù)相關(guān)，則回歸系數(shù)或者 imf 上升表明這種關(guān)系強(qiáng)化，做空資產(chǎn)。信號(hào)的發(fā)出機(jī)制既呼應(yīng)了“風(fēng)格”，也符合配置策略的特征。因子回歸系數(shù) Beta：因子回歸方程的因變量為資產(chǎn)收益率，自變量為因子標(biāo)準(zhǔn)化后的結(jié)果。由于策略定位配置，信號(hào)頻次確定為月度，自變量和因變量均處理為月頻，變量月度指標(biāo)動(dòng)態(tài)更新，另外自變量的時(shí)間序列以發(fā)布日期為準(zhǔn)，模型充分考慮各種導(dǎo)致未來(lái)函數(shù)的情形，回歸的窗口除國(guó)債定為 36 個(gè)月外，其他均為 30 個(gè)月。因子回歸系數(shù)Beta 的周期平滑處理：在因子回歸系數(shù) Beta 計(jì)算的基礎(chǔ)上，引入均線，獲取 beta 的短期、中期和長(zhǎng)期變

39、換結(jié)果，變換后得到的三個(gè)時(shí)間序列是配置策略回測(cè)觸發(fā)開(kāi)倉(cāng)信號(hào)的重要部分，短、中、長(zhǎng)期的均線參數(shù)分別為 012、1224 和 2436，參數(shù)取值一方面來(lái)自經(jīng)驗(yàn)直覺(jué)，另一方面參考 IMF 三個(gè)分量的平均周期，下圖 8 為國(guó)債與工業(yè)增加值的回歸系數(shù) IMF 短、中、長(zhǎng)周期的時(shí)間序列，周期頻率值變化范圍較大，短周期一般不超過(guò) 12 個(gè)月，中周期一般不超過(guò) 20 個(gè)月，長(zhǎng)周期一般不超過(guò) 36 個(gè)月。在實(shí)證部分參數(shù)多數(shù)選擇短周期，中、長(zhǎng)周期在月頻策略中容易出現(xiàn)連續(xù)回撤的情形。配置策略回測(cè)：依據(jù)多空配置信號(hào)，根據(jù)因子與資產(chǎn)周期的相關(guān)性確定算法，如期貨研究報(bào)告果因子與資產(chǎn)周期正相關(guān)則資產(chǎn)下個(gè)月開(kāi)倉(cāng)方向與 Bet

40、a 和 Beta 的均線序列的環(huán)比變化方向一致，反之開(kāi)倉(cāng)方向相反。關(guān)于樣本的問(wèn)題，該配置策略回測(cè)窗口動(dòng)態(tài)變化，凈值按照月末值的變化計(jì)算。凈值計(jì)算：在計(jì)算凈值時(shí)，本金保持不變，并沒(méi)有計(jì)算復(fù)利，凈值為累計(jì)收益與初始本金之比。圖表 8：國(guó)債與工業(yè)增加值的回歸系數(shù) IMF 短、中、長(zhǎng)周期 IMF短周期 IMF中周期 IMF長(zhǎng)周期0.20.10.10.0-0.1-0.12011/032011/052011/072011/092011/112012/022012/042012/062012/082012/102012/122013/042013/062013/082013/102013/122014/04

41、2014/062014/082014/102014/122015/042015/062015/082015/102015/122016/042016/062016/082016/102016/122017/042017/062017/082017/102017/122018/042018/062018/082018/102018/122019/042019/062019/082019/102019/122020/042020/062020/082020/10-0.2資料來(lái)源：iFinD，F(xiàn)inoview，、10 年期國(guó)債在基本面量化之一：國(guó)債的重要因子、基本面量化之二：國(guó)債的 Beta和國(guó)債邏

42、輯評(píng)分模型基于凱恩斯擴(kuò)展框架和 XGBoost 算法中，我們已經(jīng)驗(yàn)證規(guī)模以上工業(yè)增加值當(dāng)月同比等上述變量是影響國(guó)債價(jià)格走勢(shì)的重要因子。依據(jù)規(guī)模以上工業(yè)增加值當(dāng)月同比與十年國(guó)債收益率的周期特征，確定因子與資產(chǎn)呈正相關(guān)的關(guān)系，該因子配置策略?xún)H捕捉因子正相關(guān)的收益，實(shí)際不同時(shí)段因子與資產(chǎn)的相關(guān)性會(huì)發(fā)生變化，該因子配置策略回測(cè)如下圖所示，其中觸發(fā)回測(cè)開(kāi)倉(cāng)信號(hào)的序列為因子 Beta 的中期序列。其他因子與工業(yè)增加值的回測(cè)機(jī)制一致。觀察回測(cè)結(jié)果，規(guī)模以上工業(yè)增加值當(dāng)月同比、制造業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)同比、CPI 當(dāng)月同比、M0(流通中的現(xiàn)金)當(dāng)月同比的勝率高于其他因子，規(guī)模以上工業(yè)增加值當(dāng)月同比（國(guó)有控

43、股企業(yè)）、制造業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)同比、化學(xué)制造業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)同比的年化收益較高。組合在因子等權(quán)配置的情況下，勝率大幅改善且年化收益較高，月度最大回撤明顯減小。期貨研究報(bào)告圖表 9：10 年期國(guó)債的因子風(fēng)格配置策略回測(cè)結(jié)果因子周期共振特征因子勝率累計(jì)收益年化收益最大回撤規(guī)模以上工業(yè)增加值當(dāng)月同比短周期負(fù)向59%390BP42BP-31BP規(guī)模以上工業(yè)增加值當(dāng)月同比（國(guó)有控股企業(yè)）短周期負(fù)向56%250BP27BP-31BP房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)計(jì)劃總投資累計(jì)同比短周期正向56%247BP24BP-32BP房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資累計(jì)同比短周期正向55%260BP27BP-32BP房地產(chǎn)新增開(kāi)發(fā)投資累計(jì)

44、同比短周期負(fù)向54%142BP14BP-31BP制造業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)同比短周期正向55%125BP21BP-28BP有色加工業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)同比短周期正向59%248BP41BP-27BP化學(xué)制造業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額累計(jì)同比短周期正向53%106BP18BP-32BPCPI 當(dāng)月同比短周期正向60%212BP21BP-28BPM0(流通中的現(xiàn)金)當(dāng)月同比中周期正向53%262BP26BP-33BPM1(貨幣)當(dāng)月同比中周期正向52%266BP26BP-26BPM2(貨幣和準(zhǔn)貨幣)當(dāng)月同比長(zhǎng)周期正向53%215BP21BP-29BP社會(huì)融資規(guī)模增量中人民幣貸款累計(jì)同比短周期負(fù)向6

45、0%227BP22BP-32BP等權(quán)配置組合-69%270BP27BP-11BP資料來(lái)源：iFinD，F(xiàn)inoview，圖表 10：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（規(guī)模以上工業(yè)增加值當(dāng)月同比）403020100-10-20-302012/012012/052012/092013/012013/052013/092014/012014/052014/092015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/05202

46、0/092021/01-405002013年8月之后為樣本外單月盈虧（BP） 累計(jì)盈虧（BP,右軸）4003002001000-1000.450.40.350.30.250.20.150.10.052011/012011/052011/092012/012012/052012/092013/012013/052013/092014/012014/052014/092015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/

47、052020/092021/0105 bond_ipp_beta12m 10年國(guó)債利率（右軸）4.543.532.521.510.50資料來(lái)源：iFinD，F(xiàn)inoview，15期貨研究報(bào)告120100806040200-20-40-60資料來(lái)源：iFinD，F(xiàn)inoview，東證衍生品研究院2011/012013年8月之后為樣本外2011/052011/092012/012012/052012/092013/012013/052013/092014/012014/052014/092015/01單月盈虧（BP）2015/052015/092016/012016/052016/092017/0

48、12017/05累計(jì)盈虧（BP,右軸）2017/092018/012018/052018/092019/01162019/052019/092020/012020/052020/09250200150100500-502021/010.350.30.250.20.150.10.050-0.05-0.12011/012011/052011/092012/012012/052012/092013/012013/052013/092014/012014/052014/092015/012015/052015/092016/01bond_finance2_beta3m10年國(guó)債利率（右軸）2016/0

49、52016/092017/012017/052017/092018/01期貨研究報(bào)告2018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/0954.543.532.521.510.502021/012011/01140120100806040200-20-40資料來(lái)源：iFinD，F(xiàn)inoview，東證衍生品研究院圖表 13：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（增量人民幣貸款累計(jì)同比）1402011/052013年5月之后為樣本外2011/092012/012012/052012/092013/01單月盈虧（BP）累計(jì)盈虧（BP,右軸）201

50、3/052013/092014/012014/052014/092015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/09250200150100500-503002021/010.30.250.20.150.10.050-0.05-0.10.42011/012011/052011/092012/012012/052012/09bond_cpi1_beta10年國(guó)債利率（右軸）2013/012013/0

51、52013/092014/012014/052014/092015/012015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/092021/01140120100806040200-20-402011/11圖表 11：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（規(guī)模以上國(guó)企工業(yè)增加值當(dāng)月同比）2014年5月之后為樣本外資料來(lái)源：iFinD，F(xiàn)inoview，東證衍生品研究院圖表 12：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（CPI

52、當(dāng)月同比）2012/032012/072012/112013/032013/072013/112014/032014/072014/112015/032015/07單月盈虧（BP）2015/112016/032016/072016/112017/032017/072017/11累計(jì)盈虧（BP,右軸）2018/032018/072018/112019/032019/072019/112020/032020/072020/11300250200150100500-50-100-1502021/030.180.160.140.120.10.080.060.040.0202011/112012/032

53、012/072012/112013/032013/072013/11基本面量化-專(zhuān)題報(bào)告2014/032014/072014/112015/032015/072015/11bond_ipp2_beta12m10年國(guó)債利率（右軸）2016/032016/072016/112017/032017/072017/112018/032018/072021 年 6 月 9 日2018/112019/032019/072019/112020/032020/072020/1154.543.532.521.510.5054.543.532.521.510.502021/03120100806040200-20

54、-40資料來(lái)源：iFinD，F(xiàn)inoview，東證衍生品研究院2011/012013年8月之后為樣本外2011/052011/092012/012012/052012/092013/012013/052013/092014/012014/052014/092015/012015/05單月盈虧2015/092016/012016/052016/092017/012017/05累計(jì)盈虧（右軸）2017/092018/012018/052018/092019/01172019/052019/092020/012020/052020/09250200150100500-50-100-1502021/0

55、10.040.020-0.02-0.04-0.06-0.08-0.1-0.12-0.142011/012011/052011/092012/012012/052012/092013/012013/052013/092014/012014/052014/092015/01bond_house3_beta2015/052015/092016/012016/052016/092017/012017/0510年國(guó)債利率（右軸）2017/09期貨研究報(bào)告2018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/094.543.532.521

56、.510.502021/012011/10140120100802014年4月之后為樣本外6040200-20-40-60資料來(lái)源：iFinD，F(xiàn)inoview，東證衍生品研究院圖表 16：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（房地產(chǎn)新增開(kāi)發(fā)投資累計(jì)同比）1402012/022012/062012/102013/022013/062013/102014/022014/062014/102015/022015/062015/10單月盈虧2016/022016/062016/102017/022017/062017/10累計(jì)盈虧（右軸）2018/022018/062018/102019/022019/

57、062019/102020/022020/062020/10300250200150100500-50-1002021/020.50.450.40.350.30.250.20.150.10.0502011/102012/022012/062012/102013/022013/062013/102014/022014/062014/102015/022015/062015/102016/02bond_house2_beta8m10年國(guó)債利率（右軸）2016/062016/102017/022017/062017/102018/022018/062018/102019/022019/062019/

58、102020/022020/062020/1054.543.532.521.510.5052021/022011/01圖表 14：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)計(jì)劃總投資累計(jì)同比）140120100802013年8月之后為樣本外6040200-20-40-60資料來(lái)源：iFinD，F(xiàn)inoview，東證衍生品研究院圖表 15：10 年期國(guó)債的因子回歸配置策略（房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資累計(jì)同比）2011/052011/092012/012012/052012/092013/012013/052013/092014/012014/052014/092015/012015/05單月盈虧2015/

59、092016/012016/052016/092017/012017/05累計(jì)盈虧（右軸）2017/092018/012018/052018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/09350300250200150100500-502021/010.80.60.40.20-0.2-0.42011/012011/052011/092012/012012/052012/092013/012013/05基本面量化-專(zhuān)題報(bào)告2013/092014/012014/052014/092015/012015/052015/092016/01bond_house1

60、_beta10年國(guó)債利率（右軸）2016/052016/092017/012017/052017/092018/012018/052021 年 6 月 9 日2018/092019/012019/052019/092020/012020/052020/0954.543.532.521.510.502021/01140120100806040200-20-40-60資料來(lái)源：iFinD，F(xiàn)inoview，東證衍生品研究院2015/022017年8月之后為樣本外2015/052015/082015/112016/022016/052016/082016/112017/022017/052017/0