商品期貨動量，大多是和自己相關，也就是時間序列動量。這類時間序列動量模型最大的問題是，全部假設價格波動方向和之前的價格方向有延續(xù)性，忽略了相關品種定價的影響。我們可以認為這些主要是歸納法模型，通過尋找價格的歷史軌跡，來假設未來也會出現(xiàn)類似波動方式。且價格的波動強度也要通過歷史擬合得到。

然而實際上商品期貨市場很多合約有基本面的較強相關性和牽制能力。它們之間的波動特性更加長久，也更有邏輯性。如果努力去把握這類波動，可能在這個市場上生存得更久、盈利更穩(wěn)定。

比如黃金和白銀價格，比如豆粕和豆的價格，比如銅和鋁的價格，都維持在一個相對穩(wěn)定的比率，這里的邏輯有產(chǎn)業(yè)鏈上下游、有伴生金屬礦產(chǎn)、有工業(yè)替代品等等，一個商品的價格變動往往牽動著另一個商品。

如果你對于產(chǎn)業(yè)鏈邏輯不熟悉，完全可以做統(tǒng)計套利邏輯，這種方法只需要大致了解商品的基本面關系，然后構造套利配對，構造如價差、價比、線性回歸殘差之類的套利變量，即可實現(xiàn)交易信號的發(fā)出。

我們很自然地想到，如果兩個商品是高度相關的走勢，能否持有其中一個多倉、另一個空倉，來換取安全穩(wěn)定的收益，然后等待兩者價格比率或者其他相關變量發(fā)生變化時，在有利于我們利潤的時候平倉出場？

再比如說同一種商品期貨，執(zhí)行在不同交割期的合約上，比如某商品不同時期的合約價格差會出現(xiàn)擴張和收斂，當價差高過一定區(qū)間時，我們做多價格低的，做空價格高的，賭價差回到穩(wěn)健區(qū)域，平倉獲得收益。

套利組合之間的相關性，相對于單品種之間的相關性更低。國內(nèi)商品期貨市場單品種之間普遍具有較強相關性，但套利組合之間，從我們長期的觀察來看，總體相關性都不高，特別是在不同產(chǎn)業(yè)鏈上的套利組合之間，相關性進一步降低。在后文我們的組合測試中可以看到，使用大概8個套利組合，可以有效將收益風險比和夏普比率提升。

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    作者介紹：濮元愷

    2009年開始專注于程序化模型研究，隨后經(jīng)歷股票多因子模型、商品期貨時間序列模型等開發(fā)工作。

    2016年加入中國量化投資學會專家委員會。

    隨后作為勵京投資管理（北京）有限公司創(chuàng)始團隊，發(fā)行了多只陽光化私募基金產(chǎn)品。

    2018年撰寫的《量化投資 技術分析實戰(zhàn)》圖書獲得眾多業(yè)內(nèi)人士推薦成為暢銷書，幫助很多量化投資交易者走上了起步之路。

    七禾網(wǎng)聯(lián)合量化交易高手濮元愷先生制作和推出了15節(jié)量化學習的精品視頻課程，同時在視頻中詳細地分享了9套量化交易策略源碼，帶您零基礎學習量化交易！

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