一、“商品牛市”周期回顾和成因分析

摘要
本报告系统回顾了商品牛市的周期特征与成因，指出经济繁荣阶段大宗商品表现优异的核心动力来自实体经济需求扩张与通胀上行。此前专题报告已先后开发商品指数择时策略1.0 与2.0，其中策略2.0 利用商品指数对通胀路径的预示效应，实现了对物价上行趋势的良好跟踪与下行风险的有效规避。然而，该策略在通缩阶段存在交易信号噪音偏高、对阶段性反弹行情捕捉不足等局限。为弥补上述不足，本文在商品指数择时策略2.0的基础上，引入基于PMI 供需分项、高频数据预测等多维信息生成的7 个择时因子，并与专题报告原有择时因子合并，共计8 个等权重打分因子。净值回测结果显示，商品指数多因子择时策略在物价整体下行周期中显著提升了对反弹行情的敏感度与捕捉效率，信号质量明显优化，整体择时效果显著优于商品指数择时策略2.0。宏观专题报告专题报告专题报告融通社会财富·创造多元价值- 2 -图1 经济周期四阶段............................................................................................... - 4 -图2 商品指数择时策略净值....................................................................................- 5 -图3 商品期货指数趋势择时因子策略净值............................................................ - 6 -图4 供给择时因子策略净值....................................................................................- 7 -图5 需求择时因子策略净值....................................................................................- 8 -图6 供给需求复合择时因子策略净值.................................................................... - 9 -图7 预测供给择时因子策略净值..........................................................................- 10 -图8 预测需求择时因子策略净值..........................................................................- 11 -图9 预测供给需求复合择时策略净值.................................................................. - 12 -图10 商品指数多因子择时策略净值.................................................................... - 13 -专题报告融通社会财富·创造多元价值- 4 -
一、“商品牛市”周期回顾和成因分析
1.1 “商品牛市”成因分析在专题报告《库存周期、美林时钟周期、利率周期、信用利差和期限利差周期联动关系和启示——大类资产系列专题报告（四）》中分析了包括库存周期、美林时钟周期、利率周期和期限信用利差周期的不同阶段特征。其中对于经济繁荣时期分析：经济增长时，制造业、建筑业和交通运输业等主要消费行业的需求增长，这些行业是大宗商品的主要消费者，对原材料如钢铁、石油和基本金属的需求增长，直接促进大宗商品市场的扩张导致物价上涨。同时大宗商品属于实物资产，与通胀的相关性高，能有效对抗通货膨胀。在经济繁荣阶段，通胀往往上升，大宗商品成为抗通胀的有效投资工具，所以商品市场在经济繁荣时期具有良好表现。1.2 商品市场在经济周期中的表现根据专题报告《物价趋势跟踪商品指数择时策略——商品指数系列报告（二）》中的研究结论：以宏观经济景气指数同比数据和CPI 同比数据分别作为经济增速和通胀增速指标判定指标，证实商品市场在繁荣阶段收益最为优秀。图1 经济周期四阶段数据来源：WIND、国联期货研究所衰退滞涨复苏繁荣专题报告融通社会财富·创造多元价值- 5 -二、局限性分析和择时因子制定方法2.1 商品指数策略1.0 和2.0 回顾策略1.0 中基于PMI 出厂价格构建的通胀指数在反映通胀走势方面相比官方PPI数据约领先10 天，具备一定的时效性优势。然而，该通胀指数仍显著滞后于物价趋势跟踪商品期货指数（参考专题报告《物价趋势跟踪与可交易指数实践——商品指数系列报告（一）》），滞后时间约为一个月。这一现象主要源于商品市场作为物价变动的最前沿资产，能够更早、更直接地捕捉物价水平变动。通胀水平可作线性外推而得到未来通胀的预期，所以商品指数的上涨往往预示着通胀上行趋势的形成。在这一背景下，做多商品指数不仅是对冲通胀风险的有效手段，本质上也是一种基于动量的趋势跟踪策略。在策略2.0 中，对于策略1.0 进行优化。通过对商品期货指数进行月度平均处理，可发现其整体趋势与通胀指数高度一致。这意味着，商品指数在每月末的收盘价水平，能够有效预示下一个月的平均价格走势，从而提供关键的通胀路径领先信号。根据此结论，对于专题报告《预测PPI 增速实践方法——经济指数系列报告（一）》中对于PPI 预测进行从月度均值向月度最后值再构建。对于PPI 趋势信息获取相比较于官方PPI 数据约领先40 天。图2 商品指数择时策略净值数据来源：WIND、国联期货研究所专题报告融通社会财富·创造多元价值- 6 -2.2 商品指数策略2.0 局限性商品指数择时策略2.0 在通胀及经济预期上行阶段展现出良好的跟踪能力，能有效捕捉商品市场的整体上涨趋势。同时，在通缩环境中，该策略亦可准确判定市场方向，规避系统性下跌风险。然而，在通缩阶段，策略生成的交易信号存在明显噪音，此外，即使在物价整体下行周期中，商品市场仍可能出现阶段性反弹行情，而当前策略对此类行情的捕捉能力有限，导致部分收益机会流失。2.3 商品指数多因子择时策略因子制定方法商品期货指数趋势择时因子：根据专题报告《物价趋势跟踪商品指数择时策略2.0——商品指数系列报告（三）》中分析结论：商品市场作为物价变动的最前沿资产，能够更早、更直接地捕捉物价水平变动。通胀水平可作线性外推而得到未来通胀的预期，因此商品指数上涨通常预示通胀上行。在此环境下，做多商品指数既是对冲通胀风险的工具，也是一种基于动量的趋势跟踪策略。则用商品指数自身作为物价水平因子，同时结合经济指数择时，构成商品期货指数趋势择时因子。单因子历史收益回测：图3 商品期货指数趋势择时因子策略净值数据来源：WIND、国联期货研究所专题报告融通社会财富·创造多元价值- 7 -供给择时因子：供给和需求为决定商品价格最为重要的两个维度。则用PMI 新订单指数和PMI生产指数分别代表供给和需求端，同时结合PPI 趋势预测，构成供给择时因子和需求择时因子。供给择时因子单因子历史收益回测：图4 供给择时因子策略净值数据来源：WIND、国联期货研究所需求择时因子：需求择时因子单因子历史收益回测：专题报告融通社会财富·创造多元价值- 8 -图5 需求择时因子策略净值数据来源：WIND、国联期货研究所供给需求复合择时因子：根据专题报告《基于高频数据的PMI 预测方法——经济指数系列报告（二）》中分析结论：在制造业PMI 指数中，需求（PMI 新订单）与供给（PMI 生产）两项合计权重高达55%，构成了判断PMI 走势的核心锚点。则依据其核心分项的原有权重将两者加权求和后，再以总权重55%进行归一化处理，即（新订单指数*30%+生产指数*25%）/ 55%，从而形成一个集中反映需求与生产动向的代表性指数。供给需求复合择时单因子历史收益回测：专题报告融通社会财富·创造多元价值- 9 -图6 供给需求复合择时因子策略净值数据来源：WIND、国联期货研究所预测供给择时因子：根据专题报告《基于高频数据的PMI 预测方法——经济指数系列报告（二）》中分析结论：选出14 个供给端高频指标对于PMI 生产指数进行拟合。由于数据时间跨度有限，以及为避免使用未来数据问题。因子构建过程采用每月滚动拟合，且历史回测以2021 年7 月为始点。预测供给择时因子单因子历史收益回测：专题报告融通社会财富·创造多元价值- 10 -图7 预测供给择时因子策略净值数据来源：WIND、国联期货研究所预测需求择时因子：根据专题报告《基于高频数据的PMI 预测方法——经济指数系列报告（二）》中分析结论：选出16 个需求端高频指标对于PMI 新订单指数进行拟合。由于数据时间跨度有限，以及为避免使用未来数据问题。因子构建过程采用每月滚动拟合，且历史回测以2021 年7 月为始点。预测需求择时因子单因子历史收益回测：专题报告融通社会财富·创造多元价值- 11 -图8 预测需求择时因子策略净值数据来源：WIND、国联期货研究所预测供给需求复合择时因子：根据专题报告《基于高频数据的PMI 预测方法——经济指数系列报告（二）》中分析结论：依据核心分项的原有权重将预测供给择时因子和预测需求择时因子加权求和后，再以总权重55%进行归一化处理。供给需求复合择时单因子历史收益回测：专题报告融通社会财富·创造多元价值- 12 -图9 预测供给需求复合择时策略净值数据来源：WIND、国联期货研究所三、商品指数多因子择时策略净值回测将上文介绍的7 个择时因子与专题报告《物价趋势跟踪商品指数择时策略2.0——商品指数系列报告（三）》中的择时因子合并，共构建8 个等权重打分因子。当8个因子的总得分超过4 分时，即触发商品指数做多信号。以每月收盘价进行净值回测，商品指数多因子择时策略净值回测走势如下，择时因子整体对于商品指数表现出明显的择时效果，且择时效果相比较于商品指数择时策略2.0 更为敏感，即便在物价整体下行周期中，也能更为有效地跟踪商品市场阶段性反弹行情。专题报告融通社会财富·创造多元价值- 13 -图10 商品指数多因子择时策略净值数据来源：WIND、国联期货研究所四、总结本研究首先回顾了此前专题报告中的研究结论，商品市场在经济繁荣阶段的优异表现，并基于商品指数对通胀走势的领先性，先后开发了商品指数择时策略1.0 与2.0。面对商品指数择时策略2.0 在通缩环境下信号噪音较高、反弹行情易漏判等局限性，本文进一步拓展因子维度，分别构建商品期货指数趋势因子、供给因子、需求因子、供给需求复合因子、预测供给因子、预测需求因子、预测供给需求复合因子等7 个择时因子，并与专题报告原有择时因子合并，最终形成8 因子等权重打分系统。回测期内，该多因子择时策略显著改善了下行周期中对商品市场阶段性反弹的识别能力，策略信号敏感度与稳定性均表现出更优的择时效果。专题报告融通社会财富·创造多元价值- 14 -