王冬黎 高級分析師（金融工程) 投資諮詢號：Z0014348
顧萌 資深分析師（黑色產業） 投資諮詢號：Z0013479
報告日期：2019年10月11日
★數據與指標處理
基於鋼鐵行業五大類因子我們選取共計170個基本面指標，分屬於供應類、需求類、庫存類、宏觀經濟類、現貨價格價差類。我們基於基本面數據指標進行原值、環比變化率、較歷史同期均值比、較歷史同期均值比變化率四種處理方法，以提取其相應維度的信息。歷史同期均值比指標是為了提取高頻數據歷史相對水平維度信息，類似於低頻數據同比的概念，更適用於高頻數據。
★預測回歸與因子合成方法論
基於IVX的預測回歸方法論：預測回歸方法論方面我們使用Kostakis(2015)提出的IVX方法進行樣本外滾動預測，該方法無需特別區分即可處理平穩序列、協整序列、近似協整序列、近似平穩序列，對於內生性較強的金融時間序列適用性廣，有效避免了基於傳統回歸時對數據進行平穩性轉換時的信息丟失。
基於3PRF模型的降維與因子合成方法：基於樣本外滾動窗口對螺紋五大類基本面指標分別進行動態篩選與賦權，得到供給、需求、庫存、宏觀、價格價差共五大綜合指標。我們使用Kelly (2015)提出的3PRF (Three-pass Regression Filter)模型進行降維，該模型以預測目標變量的協方差最大為降維目標更適用於預測問題。
★螺紋量化擇時效果
基於單因子篩選結果進行等權複合回測結果顯示：對於周度預測2011年至今年化收益率53%，年化波動率18%，最大回撤-18%，日勝率57%，夏普比率2.80，換手率（月）0.80（換手率可降至0.4，對應夏普率為2.63）；月度預測夏普比率1.79，換手率（月）0.25。
基於3PRF模型將大量基本面數據進行降維得到的螺紋基本面四大類因子（供給A、需求B、庫存C、宏觀D）綜合信號預測結果顯示：2014年至今年化收益率40%，年化波動率20%，最大回撤-22%，日勝率55%，夏普比率1.85，換手率（月）0.98。
★致謝
感謝東方證券金融工程首席分析師朱劍濤老師的指導與幫助。
市場邏輯切換造成回撤、模型失效。
來源: 東證衍生品研究院