【中泰期货金工】CCI因子构建——多因子系列之三十七

文摘   2024-11-01 08:49   山东  
报告概述
CCI,全称Commodity Channel Index,通过统计价格与一定周期内平均价格之间的偏离程度,来识别价格是否已超出常态分布范围。本报告将CCI指标引入期货市场,并对其均值化等处理,从而构建期货市场CCI因子。本研究对CCI因子进行单因子排序构建期货多空组合,回测显示 CCI因子具有较强的盈利能力。该因子在2021年1月至2024年9月回测年化收益为7.830%,夏普比率为1.359,回测累计净值为1.325,在样本区间的最大回撤为4.187%。

一、CCI因子研究逻辑

(一)理论依据与经验分析
CCI,全称Commodity Channel Index,是由美国股市技术分析家Donald Lambert在20世纪80年代所提出的一种投资分析工具。该指标旨在通过统计价格与一定周期内平均价格之间的偏离程度,来识别价格是否已超出常态分布范围,从而预测趋势的耗尽以及可能的价格反转或修正。
与其他许多依赖单一价格数据(如收盘价、开盘价、最高价或最低价)的技术分析指标不同,CCI指标是基于统计学原理设计的。它不仅考虑了当前典型价格(通常是最高价、最低价和收盘价的算术平均值)与过去一段时间内的平均价格的关系,还结合了这段时间内价格波动的标准差,即股价平均绝对偏差的概念。具体计算公式如下:

由上述公式可知,CCI指标通过比较当前典型价格与过去一段时间内的平均价格,以及价格的波动性,来评估价格是否偏离了其正常通道。通常认为,当CCI值高于+100时,表示价格可能处于超买状态;当CCI值低于-100时,表示价格可能处于超卖状态。受CCI指标构建方法启发,我们可以在期货市场中引入类似概念,设计期货市场CCI指标来衡量特定期货合约超买和超卖情况。进一步地,构建关于CCI指标的CTA多空截面因子,通过历史数据回测来验证因子的有效性。

(二)策略逻辑生成
为了度量CCI指标在不同期货品种上的特征及单个期货品种该指标相对于过去一段时间的表现,我们可以在原始CCI指标的基础上引入均值化的处理方法。具体而言,通过使用各期货品种的日度交易数据来计算其CCI值,并比较当前状态和过去一定时间窗口内的CCI均值,从而构建一个更加稳定且具有代表性的期货市场CCI因子。基于上述逻辑,通过期货品种日度交易数据构建期货CCI因子,在期货市场上构建多空组合,做多因子数值较小的一组期货,即在过去一段时间展现出“超卖”的期货组合;做空因子数值较大的一组期货,即在过去一段时间内相对“超买”的期货组合,最终通过历史数据回测来验证因子的有效性。

二、CCI因子计算过程

本部分仅对白名单用户开放,如需查看因子计算完整过程及参数细节、因子代码,请联系中泰期货对口销售,开通ZHONGTECH策略平台权限。

三、CCI因子回测绩效

(一)回测样本说明

本研究选取 45 个流动性相对较好的商品期货品种作为样本,覆盖能源化工产业链、黑色产业链、贵金属大类、有色金属大类以及农产业大类。商品期货品种样本采用各品种商品指数,例如原油期货品种价格采用原油指数替代。由日度价格指数计算指标并转化为周度多空信号,再映射到对应的主力合约上计算收益率(主力合约在每周五确定下一周的具体合约,根据具体合约的收盘相对开盘的收益率计算每期收益率),周度调仓。数据样本为2021年1月至 2024年9月。

(二)因子有效性检验

对因子进行单因子测试,测试方式为排序法,建仓成本采用全额保证金计算(即去除杠杆)。因子具有较好的选期能力,因子IC值为-0.0354。

进一步从统计角度检验因子有效性。将回测区间内的单期收益率序列做统计检验,判断是否可以在一定的显著性水平下,认为单期收益率显著大于 0。如果检验统计量落在拒绝域内,则可以认为单期收益率显著大于 0,即认为根据该因子构建的多空组合在回测区间内可以取得正向收益。该检验的原假设和备择假设如下所示。

因子t检验值为3.7117,拒绝原假设,单期收益率显著大于 0。表明因子及对期货下一期收益率具有较好的预测性。

(三)多空分组表现

将期货品种分为9组,每组包含5个品种。做多组合与做空组合净值走势分化较大,表明因子有效性强。
(四)因子回测净值与回撤

由上图可知,单因子策略回测表现较稳定。在样本区间回测年化收益为7.830%,夏普比率为1.359,回测累计净值为1.325。在样本区间的最大回撤为4.187%,上述数据表明CCI因子具有一定的盈利能力,回撤风险相对于盈利能力较小。

(五)版块绩效统计

(六)品种绩效统计

风险提示:基于历史数据研究总结的相关规律未来可能存在失效的风险。

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