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黃金基本面多因子策略探究

時間:2023-06-26 09:28:14       來源:期貨日報

本文從影響黃金價格的基本面因素入手,通過定量分析方法探討主要的基本面影響因子,并以此構(gòu)建多因子擇時策略。結(jié)果表明,通過基本面邏輯并輔助以量化方法來構(gòu)建多因子策略,對投資決策可以起到很大的幫助。


(資料圖片)

A 影響因素

黃金作為一種重要的金屬資產(chǎn),自古以來就被看作是財富的象征,雖然現(xiàn)在社會早已告別“金本位”時代,但黃金依然是一種重要的儲備資產(chǎn)。此外,黃金在工業(yè)領(lǐng)域也有許多重要的用途。因此,探討黃金價格的影響因素,并嘗試給出一種有效的預(yù)測方法具有十分重要的意義。

本文從黃金的避險屬性、貨幣屬性、配置屬性、投機(jī)屬性四個維度來討論可能影響黃金價格的主要因素。

避險屬性

作為一種具有普遍共識實(shí)物資產(chǎn),當(dāng)國際局勢動蕩或者全球經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)衰退的時候,投資者出于避險需求,往往會大量買入黃金,從而推動黃金價格上漲。為了量化市場的避險需求,我們用CBOE的VIX指數(shù)和美元長短期利差來度量市場的恐慌情緒。

通過計算兩年周期的滾動相關(guān)系數(shù),來考察VIX指數(shù)因子和美元長短期利差因子與黃金價格的相關(guān)關(guān)系(下同)。從相關(guān)系數(shù)的時序變化和分布來看,美國國債長短期利差因子與黃金價格總體上有比較顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)大多分布在-0.6至0.4的區(qū)間內(nèi),平均相關(guān)系數(shù)為-0.14,這與經(jīng)濟(jì)學(xué)中一般認(rèn)為利率倒掛可能是金融危機(jī)前兆的觀點(diǎn)相符。然而,雖然VIX因子的相關(guān)性在總體上并不顯著且波動較大,但是這跟全球金融危機(jī)有一定的關(guān)系。例如,2000年美股互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂(2000年3月10日,納斯達(dá)克達(dá)到最高點(diǎn)5048點(diǎn),之后兩年時間,跌幅超過75%,很多公司跌幅超過90%);2008年美國金融危機(jī)發(fā)生,又名美國次貸危機(jī),引發(fā)雷曼兄弟公司破產(chǎn),也導(dǎo)致全球百分之五十的市值蒸發(fā)。

貨幣屬性

黃金的貨幣屬性,是指黃金作為一種美元替代物,當(dāng)美元走強(qiáng)時黃金價格往往較弱,當(dāng)美元走弱時黃金價格通常較為強(qiáng)勢。因此,在這個維度內(nèi),考察因子除美元指數(shù)本身外,還包括影響美元價值的其他因素,比如,美元短期和長期利率、美歐利差、美日利差、美國的實(shí)際利率和通脹預(yù)期等。

從美元相關(guān)因子與黃金價格的滾動相關(guān)系數(shù)來看,相關(guān)性相對較強(qiáng)的是美元實(shí)際利率因子,平均相關(guān)系數(shù)達(dá)到-0.65,包括美元指數(shù)因子、美元長期利率因子、美歐利差因子等也有較強(qiáng)的相關(guān)性,平均相關(guān)系數(shù)在-0.4左右,而唯一正相關(guān)的因子是通脹預(yù)期因子,平均相關(guān)系數(shù)在0.15左右。上述結(jié)果表明:第一,作為美元替代物之一的黃金,其與美元之間存在顯著的“蹺蹺板效應(yīng)”,即美元越強(qiáng)黃金價格越弱;第二,利率走高時,黃金的持有成本也會增加,此時黃金價格趨于走弱;第三,通脹高企時,黃金作為“穩(wěn)定貨幣”的保值屬性會提高,此時黃金價格趨于上漲。

配置屬性

黃金的另一種主要用途是作為大類資產(chǎn)配置,而同樣具有資產(chǎn)配置價值的還包括白銀、銅、石油等,通過計算黃金與這些商品的價格之比,可以反映黃金與其他大宗商品的相對價值。

同樣,通過配置因子與黃金價格的滾動相關(guān)系數(shù)來看,金銅比因子(倫敦現(xiàn)貨黃金/COMEX銅)和金油比因子(倫敦現(xiàn)貨黃金/IPE布油)性質(zhì)比較接近,與黃金價格都表現(xiàn)出較為明顯的正相關(guān)性,并且在時間序列上比較穩(wěn)定,平均相關(guān)系數(shù)分別為0.17和0.18。然而,金銀比因子(倫敦現(xiàn)貨黃金/倫敦現(xiàn)貨白銀)的平均相關(guān)系數(shù)為-0.16,并且波動較大。從性質(zhì)上講,石油和銅都是重要的工業(yè)原料,價格主要受商品屬性的影響,石油和銅與黃金的比價主要反映了經(jīng)濟(jì)周期,當(dāng)金銅比和金油比走低時,表明工業(yè)需求走強(qiáng),經(jīng)濟(jì)形勢轉(zhuǎn)好,因而對黃金價格產(chǎn)生利空。然而,白銀同樣是一種貴金屬,其很大程度上與黃金屬于替代關(guān)系,所以白銀與黃金主要表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)關(guān)系。

圖為配置因子與黃金價格的移動相關(guān)系數(shù)(左)和核密度估計(右)

投機(jī)屬性

作為一種交易十分活躍的商品,不管是現(xiàn)貨還是期貨,黃金都吸引了許多投資者以賺取價差為目的進(jìn)行投機(jī)交易,這些交易行為不可避免地會對黃金短期價格產(chǎn)生影響。這里筆者通過黃金ETF的持有量、基金凈多持倉、COMEX的黃金庫存以及黃金股的行情等信息來考察市場的投機(jī)情緒。

從滾動相關(guān)系數(shù)來看,此類因子與黃金價格都存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系。其中,相關(guān)系數(shù)最高的是黃金ETF持有量因子,平均相關(guān)系數(shù)在0.75左右的水平,并且多數(shù)時候相關(guān)系數(shù)分布在0.6—0.8,性質(zhì)十分穩(wěn)定。此外,黃金股因子和基金凈多持倉因子等的相關(guān)性也很強(qiáng),平均相關(guān)系數(shù)在0.6左右的水平。由此表明,市場的投機(jī)行為對黃金短期價格有著十分重要的影響。

圖為黃金的多因子分析框架

B 數(shù)據(jù)處理

基于上述分析框架,筆者選取黃金多因子框架中的17個指標(biāo)作為基礎(chǔ)因子,同時還考慮了這些指標(biāo)的一些變化形態(tài),例如周頻變化、一年期分位點(diǎn)等作為衍生因子,共同納入因子體系。在數(shù)據(jù)處理方面,為方便后面的多因子建模,需要使用z-score算法,對因子數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,并將超過3倍標(biāo)準(zhǔn)差的極值調(diào)整為均值±3倍標(biāo)準(zhǔn)差。數(shù)據(jù)周期為2011—2023年,數(shù)據(jù)來源為Wind。

上述包括衍生因子在內(nèi)的備選因子共有51個,若不加篩選地將全部因子都交給模型去運(yùn)算,則容易產(chǎn)生過擬合。因此,有必要先進(jìn)行一輪因子評估,剔除一部分因子效果不顯著的因子。什么樣的因子才算是好的因子呢?筆者認(rèn)為,好的因子除經(jīng)濟(jì)意義上的可解釋性之外,在數(shù)據(jù)上應(yīng)至少滿足兩個條件:一是對資產(chǎn)未來收益率強(qiáng)弱有顯著的區(qū)分作用;二是這種區(qū)分性能夠較為穩(wěn)定地維持一段時間。

圖為避險因子與黃金價格的移動相關(guān)系數(shù)(左)和核密度估計(右)

對此,筆者按照因子的數(shù)值大小將其分為強(qiáng)弱兩組,并使用事件研究法,考察不同組別因子在未來一段時間內(nèi)的累計收益變化。如上圖所示,以美歐債券利差和VIX周頻變化兩個因子為例,分別說明不同因子的效果差別。在左端圖中,因子強(qiáng)弱兩組的收益率存在明顯差異,并且隨著時間推移,收益率的分化進(jìn)一步增強(qiáng)。由此可以認(rèn)為,美歐利差因子是一個較好的因子。在右端圖中,因子強(qiáng)弱兩組的收益率并未出現(xiàn)明顯分化,反而交錯在一起,表明該因子對資產(chǎn)的未來收益率并沒有預(yù)測作用,所以并不是一個好的因子,在建模中應(yīng)當(dāng)舍去。

經(jīng)過上述方法的篩選之后,在剩余性質(zhì)較為優(yōu)良的因子中,筆者使用逐步測試法來尋找最佳的多因子組合。方法按以下步驟執(zhí)行:第一步,逐一從備選因子庫中添加因子到模型中,并分別評價模型效果;第二步,保留使得模型得分提升最多的因子,其余因子返回因子庫;第三步,重復(fù)前兩個步驟,直到模型得分不再提高。

本文使用邏輯回歸模型作為測試模型,將樣本按照8∶2的經(jīng)驗(yàn)比例,分為訓(xùn)練集(2020年12月31日之前的數(shù)據(jù))和測試集(2021年1月1日以后的數(shù)據(jù)),基于訓(xùn)練集數(shù)據(jù)得到的最佳因子組合如下圖所示:

圖為模型得到的最佳多因子組合

C 模型回測

下面筆者用回測來驗(yàn)證模型的效果,取滬金期貨主力合約為交易對象。由于因子基本都來自外盤數(shù)據(jù),考慮到時差因素,為確保回測中沒有引入未來數(shù)據(jù),將T日因子產(chǎn)生的交易信號放在T+1日的日盤開盤時刻進(jìn)行交易,交易費(fèi)用設(shè)定為開平倉各萬分之二,不使用杠桿。多因子策略和基準(zhǔn)策略(買入持有策略)在訓(xùn)練集(樣本內(nèi))和測試集(樣本外)的表現(xiàn)分別如下圖和下表所示。很顯然,無論是在訓(xùn)練集還是在測試集,多因子模型的表現(xiàn)都要明顯優(yōu)于基準(zhǔn)策略。

以上研究展現(xiàn)了黃金基本面量化的價值,即通過基本面邏輯并輔助以量化的方法來構(gòu)建多因子策略,對投資決策是可以起到很大的幫助。模型的回測結(jié)果表明,基于黃金基本面多因子的擇時策略顯著優(yōu)于單純買入持有的投資方式。

表為黃金多因子策略和基準(zhǔn)策略的主要業(yè)績指標(biāo)對比

圖為訓(xùn)練集的回測效果

圖為測試集的回測效果

(作者單位:中州期貨)

(文章來源:期貨日報)

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