商品市場趨勢性研究

Studiesontrendsoffutures ZHANGDIStudentNumber LI FinancialEngineering PortfolioSelectionMay,2017本文重點關注了趨勢類策略商品市場上的績效表現(xiàn)。首先，本文通過收集2013年到201446種商品合約的日度數(shù)據(jù)，構建連續(xù)的價格序列選取七種趨勢類策略并與買入與并持有策略進行了對比分別了趨勢類策略在單個合約和分組組合上的績效表現(xiàn)繼而，本文通過一系列的穩(wěn)健性檢驗來檢驗趨勢類策略相對于買入并持有策略超最后為了考慮數(shù)據(jù)挖掘的影響本文通過更換趨勢類策略的參數(shù)值和構建技術分析系統(tǒng)兩種方法并在理論上從有效市場假說的角度分析了趨勢類策略績效與中國商品市場效率之間的關系。實證結果顯示不論是單個合約還是分組組合趨勢類策略均能夠商品市場的價值另一個有意思的結論是不同分組組合上趨勢類策略績效的影響也呈現(xiàn)出一定的模式例如在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)較高的波動性和量與更好的績效相聯(lián)系分組組合之間顯著的差異也肯定了分組指標的科學性和合理性。穩(wěn)健性檢驗的結果顯示趨勢類策略相對于買入并持有策略的優(yōu)勢相當穩(wěn)健具體而言該優(yōu)勢能夠承受合理的成本該優(yōu)勢受金融的影響較小在一期延遲存在的情況下該優(yōu)勢仍舊存在周頻數(shù)據(jù)上該優(yōu)勢更加顯著，最后關于數(shù)據(jù)挖掘偏差的結論并不一致一方面隨著趨勢類策略參數(shù)值的不斷增加，趨勢類策略商品市場的績效表現(xiàn)傾向于降低，統(tǒng)計量更大的p趨勢類策略相對于買入并持有策略的超額收益商品市場比商 市場要弱得多本文猜想糾正數(shù)據(jù)挖掘后趨 類策略不顯的超額收益可以歸因于技術分析規(guī)則自我的本質(zhì)和中國市場的結構性差異。：技術分析；中國商 ；分組組合；數(shù)據(jù)挖掘偏Thispaperstudiestheperformanceoftrend-followingstrategiesoncommodityfuturesmarkets.First,thispapercollectsdailytradingdataof46commodityfuturescontractsduringyear2013to2014,constructcontinuespriceseries,selectssevertrend-followingstrategiesandthebuy-and-holdstrategy,andyzestheirperformanceonbothindividualcontractsandsortedportfolios.Second,thispaperteststherobustnessofoutperformanceoftrend-followingstrategiesoverthebuy-and-holdstrategythroughseveralrobustchecks,andidentifiesthesuitabilityofsortingcriteriaviadifferentperformanceoversortedportfolios.Toyzetheinfluenceofdatasnooissue,thispapertakestwomethods,includingalternativeparametersandsuperiorityperformanceability(SPA)test,andyzestherelationshipbetweenperformanceoftrend-followingstrategiesandmarketefficiencyintheofmarketefficiencyhypothesis.Empiricalevidenceshowsthattrend-followingstrategiescouldoutperformthebuy-and-holdstrategyintheofannualexcessreturnandSharperatiowithahighprobabilitybothonindividualcontractsandsortedportfolios.Thisevidenceconfirmsthevalueoftrend-followingstrategiesoncommodityfuturesmarkets.Anotherinterestingconclusionisthattherearereturnpatternsoftrend-followingstrategiesonsortedportfolios.Forexample,betterperformancetendstobefoundinsortedportfolioswithhighervolatilityandhighertradingvolume.ThedistinctdifferencesamongsortedportfoliosconfirmsthesuitabilityandrationalityofsortingRobustchecksshowsthattheoutperformanceismuchrobust.Exactly,suchoutperformancecouldsurviveconsiderabletransactioncosts.Financialcrisishaslittleinfluenceonit.Trend-followingstrategiescouldoutperformthebuy-and-holdstrategywithone-period-waitingrule.Suchoutperformanceismoresignificantonweeklydataset.Shortconstraintdoesnotaffectthisoutperformance.Theoutperformancecouldbefoundoncontractswithhighliquidity.AndsuchoutperformanceisinsensitivetoFinally,theconclusionsondatasnooissuearenotconsistent.Ontheonehand,performanceoftrend-followingstrategiesis ingworsewithhigherparameters,whichdoesnotinfluencethemainconclusion.Ontheotherhand,SPAtestreportshigherp-valuethanthatoftraditionalT-statistics.Higherp-valueconfirmsthedatasnoobias,andsuggeststhattheperformanceoftrend-followingstrategiesoncommodityfuturesmarketsismuchweakerthanthatofUScommodityfuturesmarkets.Thepossibleexnationistheself-destructionnatureoftechnicaltradingrulesandthedistinctdifferenceofcommodityfuturesmarkets.:Technicalysis;commodityfutures;Sortedportfolios;Datasnoobias摘 引 研究背 研究意 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨 技術分析 研究數(shù)據(jù)和方 數(shù) 方 趨勢類策略績 穩(wěn)健性檢 5.1成 金融5.3延 數(shù)據(jù)頻 空頭頭 流動性問 數(shù)據(jù)挖掘問 備選參數(shù) 數(shù)據(jù)挖掘檢 趨勢類策略績效與市場效 有效市場假 高頻帶來的結論與展 參考文 附 致 PAGEPAGE1作為最大的新興經(jīng)濟體，自2010以來中國，在經(jīng)濟總量上已成為世界第二大經(jīng)濟體，自2013年成為全球范圍內(nèi)最大的貿(mào)易國。中國商品市場在世界范圍的金融體系內(nèi)具有了舉足輕重和不可忽視的地位業(yè)2015年度報告表明從量來看大連商品所(C)所(S)和鄭州商品所(ZC)均躋身全球10大商品所之列中國的鼓勵和中國的工業(yè)部門的發(fā)展創(chuàng)造了新品種的需求這往往會刺激未來貿(mào)易的進一步增長(ugand&e,2010)。主導。據(jù)中國統(tǒng)計，截至2015年底，個人賬戶國市場總數(shù)的95.6%，占量的74.13%，持倉量的60.52%。相比之下，、和的結構中機構投資者在所有投資者的中通常超過80%。個人更為嚴重(Ng&Wu2007Liu&An2014)。例如，20161111日，此外中國市場表現(xiàn)出獨特的特征(Ze,2013)如干預外國投資者和特定的行為導致不同的收益模式在發(fā)達國家市場自從中國推出市場在上世紀90年代，先進的技術大大減少了成本，提高市場效率導致不同的水平之間的策略(arkad&Iri,2007)此外在過去的幾十年里，逐步實施了深刻的(Cag,uo&Re,2014)，大大提高了市場的效率。這些包括QII的引入，中國金融所(CFE)的建立推出新的品種，對原有合約的修訂優(yōu)化?？傊紤]到市場間的結構性差異市場的研究結果并不能簡單拓展到中國市場上來，因此本文重新市場進行檢驗。，同市場和固定收益市場一樣市場是當前中國資本市場的有機構成。與市場和固定收益市場不同市場由于保證金具有更高的杠桿風，第一從學術角度來看研究趨勢類策略商品市場的績效能夠豐富技術分析的學術研究具體而言技術分析是否這一問題在學術研究中并未得到統(tǒng)一的結論包括中國在內(nèi)的發(fā)展中國家市場在學術界缺乏應有的關注本文通過研究多種趨勢類策略商品市場的績效增加了發(fā)展中經(jīng)濟體市場的相關研究為技術分析是否這一問題提供的實證；第二從實務角度來看研究趨勢類策略商品市場的績效能夠為中國市場的健康發(fā)展提供參考具體而言研究趨勢類策略商品市場的績效表現(xiàn)有助于了解投資者的行為特點為加強市場投資者教育培育合格市場投資者優(yōu)化市場投資者結構提供參考從而為中國市場的健康發(fā)展提供智力支持。另外本文通過對比趨勢策略在市場的不同表現(xiàn)并嘗試分析造成差異的原因進而為中國市場者提供決策參考并促進中國市場的平穩(wěn)健康發(fā)展。本文的研究問題商品市場上是否存在趨勢即趨勢類策略在中國商品市場上是否能夠取得顯著高于買入并持有策略的績效研究框架具體如下：第一廣泛閱讀并梳理國內(nèi)外關于技術分析性的文獻并進行分析對比，總結出技術分析性的一般研究結論確定本文的主攻方向思考學術貢獻和創(chuàng)新點，為后面實證分析提供參考； 而言，本文收集了中國商 市場的日 數(shù)據(jù)，對移倉換月價差進行調(diào)并構建了連續(xù)價格和收益序列并依據(jù)特征來對合約進行分組構建分組組合選取七種文獻中常用的趨勢類策略通過對比這七種趨勢類策略和基準策略。其內(nèi)在邏輯是，如果中國商品市場存在可以利用的趨勢，那么趨勢類策略能夠取得顯著高于買入并持有策略更好的績效表現(xiàn)；、第三檢驗趨勢類策略績效表現(xiàn)的穩(wěn)健性為了避免偶然性檢驗趨勢類策略績效表現(xiàn)的穩(wěn)健性是必要的具體而言本文檢驗了趨勢類策略績效表現(xiàn)對成本金融一期延遲數(shù)據(jù)空頭頭寸流動性、移倉換月價差的不同處理方式和數(shù)據(jù)挖掘的影響；、第四對比商品市場上趨勢類策略績效的不同并嘗試從有效場上趨勢類策略績效繼而在理論上從有效市場假說的角度分析商品市場存在的結構性差異并分析這些因素對商品市場上趨勢類策略績效的影響另外本文也討論了高頻給市場帶來的挑戰(zhàn)?？偠灾?，本文通過收集2013年到20446種商品合約的日度成交數(shù)據(jù)構建連續(xù)的價格序列選取七種趨勢類策略并與買入與并持有策略進行了對比分別了趨勢類策略在單個合約和分組組合上的績效表現(xiàn)繼而本文通過一系列的穩(wěn)健性檢驗來檢驗趨勢類策略相對于買標選取的合理性為了考慮數(shù)據(jù)挖掘的影響本文通過更換趨勢類策略的參數(shù)值和構建技術分析系統(tǒng)兩種方法考慮了超額收益的不同p值最后本文從有效市場假說的角度討論了趨勢類策略績效與市場效率之間的關系分析了與技術分析聯(lián)系密切的高頻可能帶來的并考慮了未來可能的研究方向。第一關注中國商品市場分組組合上的趨勢類策略績效據(jù)目前所(2017合約特征對合約進行分組構建了分組組合以分組組合上的趨勢類策略績效為主要研究對象并擴大了趨勢類策略的研究范圍將李斌張迪和周洋(2017中的簡單移動平均策略擴大為以前文獻中常用七種趨勢類策略得到的結果也更加真實可靠。掘對趨勢類策略績效的影響。Han,Hu&ang(2016)雖然也研究了分組組合上的趨勢類策略績效但是通過自抽樣的方法難以完全剔除策略間相關性帶來的數(shù)據(jù)挖掘誤差(ark&Irn,2007)。而本文借用ark&Irwin(2007)的方法，分別檢驗了Newy-e(1987)穩(wěn)健p值、C(BotsrapRaltyChek)檢驗p值和S(uerirtyProranceAiy)檢驗p值，率先考慮了分組組合上數(shù)據(jù)挖掘對趨勢類策略績效。第一研究趨勢類策略商品市場的績效能夠豐富技術分析的學術研究具體而言技術分析是否這一問題在學術研究中并未得到統(tǒng)一的結論包括中國在內(nèi)的發(fā)展中國家市場在學術界缺乏應有的關注本文通過研究趨勢類策略商品市場的績效增加了發(fā)展中經(jīng)濟體市場的相關，為技術分析是否這一問題提供的實證；第二，本文率先考慮了分組組合上數(shù)據(jù)挖掘對趨勢類策略績效的影響，廣泛地閱讀文獻分析數(shù)據(jù)挖掘影響的原因并對比了中國和商品市場存在的結構性差異從有效市場假說的角度來嘗試解釋兩國市場上趨勢跟蹤類策略績效的區(qū)別，為未來研究者提供了一種可能的獨特視角。從國內(nèi)外的現(xiàn)有文獻研究來看，關于技術分析的獲利能力并沒有統(tǒng)一結論。早期的研究(aa&Bum,1966;Jenen&Beino,1970)均支持有效市場假說，(Han,ag&hu,2013;Nel,Raac,u&Zu,2014)發(fā)現(xiàn)了能夠證明技術分析盈利性的與之相對應的另外一些分析與(leand,1961;Cotr,1962;ra,1975;aral,Caan&Caa,2008;Ha,Hu&ag,2016)發(fā)現(xiàn)技術分析投資者并不總是的。Mire&Ralis(2007)通過對農(nóng)業(yè)合約進行實證發(fā)現(xiàn)動量策略和反轉策略在一些農(nóng)業(yè)合約上具有顯著的價值ark&Irwn(2010)發(fā)現(xiàn)在考慮數(shù)據(jù)挖掘問題以后，技術分析的性會大大降低，并強調(diào)了數(shù)據(jù)挖掘偏差在相關研究需要得到重視。Sakar,Shn&ara(2007,2010)收集了商品市場28種流動性較好的合約發(fā)現(xiàn)移動平均規(guī)則在其中22品種上能夠取得顯著的收益。Car,ato,Sih&Toas(2014)發(fā)現(xiàn)基于動量的規(guī)則并不能取得顯著移動平均線規(guī)則的績效Naraya,hmed&Naraan(2015)進一步發(fā)現(xiàn)基于動量的規(guī)則在19個商品合約上表現(xiàn)較好。但是arsa,Caan&Caan(2008)發(fā)現(xiàn)了相反的，并強調(diào)擇時策略在15個主要商品合約上的表現(xiàn)并不總是能夠的。以上的研究均關注于技術分析在單個合約上的表現(xiàn)，而Ha,Hu&ang(2016)通過對35個商品合約進行分組，構建了分組組合，并發(fā)現(xiàn)不論是單個品種還是分組組合，總是的。此外，研究中發(fā)現(xiàn)，2000年以后技術分析獲利能力的下降趨勢(Shynkevich,2012a;2012b;2016a;Wang,Jiang,Li&Zhou,2015)在回顧文獻的SPA檢驗，幾乎所有研究文獻都沒有提供明顯2000年修正后正收益的。Park&Irwin(2010)發(fā)現(xiàn)技術規(guī)則不能在1985-2004年獲得顯著利潤率。Shynkevich(2016b)發(fā)現(xiàn)在1992-2011年期間，在11個亞太國家中，9個國家的市場技術指標不產(chǎn)生顯著的收益。Hsu,Taylor&Wang(2016)19712015間外匯市場技術規(guī)則顯著獲利的。然而，在2008-2015年期間，技術指標只2Shynkevich(2017)發(fā)現(xiàn)在道瓊斯新興市場行業(yè)指數(shù)上技術分析在1991到2011年區(qū)間上能夠獲得顯著的，而能力在2000年以后的子區(qū)間上仍舊顯著。，國內(nèi)學者對技術分析是否這一問題的研究也進行了許多研究同時發(fā)現(xiàn)的結論也并不一致因為我國早期市場相對于市場更加成熟不存在到期時間處理起來相對簡單因此國內(nèi)研究大多關注市場韓（2001）率先對移動平均策略及其改進策略進行了沈可挺（2007重點研究了慣性策略的性，實證結果發(fā)現(xiàn)慣性策略上并不能夠長期獲利。韓豫峰（2014市場上對進行分組發(fā)現(xiàn)在特征分組的分組組合上簡單移動平均策略績效好于買入并持有策略從而肯定了慣性的存在王明濤和黎（2015提出了新型動量策略該策略根據(jù)過去一年內(nèi)行情來選取，但是其能力 上并不顯著。，自1998年對國內(nèi)市場的大力整頓和規(guī)范直到2003年以后中國商品市場開始上市新的合約品種，標志著中國商品市場逐漸步入正（朱敏2010在此以后才開始出現(xiàn)關于技術分析在市場上的研究文獻。另外，與市場不同，合約呈現(xiàn)出保證金、存在到期日等不同特點，（2008驗證了區(qū)間突破型技術分析在國內(nèi)大豆品種上的能力結果發(fā)現(xiàn)該規(guī)則能夠取得顯著的利潤并認為此時的市（2010入了簡單移動平均策略，區(qū)間突破策略能夠取得高于移動平均策略的收益水平，而技術分析在國內(nèi)銅市場取得高于其倫敦銅市場更高的收益以上的研究均集中于技術分析策略在單個品種上績效表現(xiàn)。析的性密切相關在弱勢有效型市場中價格反映了所有歷史可得信價格和相應風險水平的公平利潤而技術分析所利用的信息基本只包括歷史價格和雖然Ha,Hu&ag(2016)表明，在市場的分類投資組合中，簡單的移動平均數(shù)是有利可圖的但由于與市場相比它們具有明顯的特點因此很難將結果推廣到中國市場這也是本文的研究動機接下來本文將分析這些特征如何影響策略的能力，特別是趨勢策略。握的信息更少由于投資者可以獲得的信息基本上反映了他們的行為，個人投資者往往比機構投資者更傾向于跟風者(aaab,2008;an,Zang&Hua,201)。趨勢策略的羊群行為會導致資產(chǎn)價格呈現(xiàn)出趨勢，并可能隨收益率的提高而改善趨勢另一方面許多投資者采用技術規(guī)則這可能會損害其自我性的表現(xiàn)這種現(xiàn)象背后的邏輯是當?shù)耐顿Y者采用一種策略時信息將被納入資產(chǎn)價格削弱策略的能力這個邏輯對于技術分析仍然成立(imerann&Grag,2004)資者中技術指標的普及可能會降低策略能力后的趨勢總之個人投資者市場上的主導地位可能會對趨勢跟隨策略的收益產(chǎn)生雙重影響，并產(chǎn)生不同的結果。、第二個差異市場的獨特性包括資本流動約束干預和流動性不足首先中國嚴格限制資本流動阻礙外國投資者市場的活動因此中國市場更受國內(nèi)投資者的限制而全球投資者則可以輕易地進入成市場在這種限制下當新的信息或沖擊來臨時，、價格將出現(xiàn)一種緩慢的調(diào)整以適應有限的新平衡這自然提供了賺錢的機會國內(nèi)投資者其次中國加強宏觀調(diào)控以穩(wěn)定經(jīng)濟根據(jù)世界銀行DI數(shù)據(jù)庫中國的資本形成率2012為487比大得（191和全球平均水（218確認的干預在的干預是常見的外幣在上世紀90年代中期下降之后，伴隨著下降利潤的者(ap,2004)。中國市場的干預可能導致價格的可預測趨勢從而提供更有利可圖的機會。最后，中國合約平均流動性低。盡管量在2016出現(xiàn)性增長，但一些中國合約仍然流動性不足。例如，在2003至2014，有1個合同每日量低于500個合同以往的文獻中發(fā)現(xiàn)了一個流動性溢價的在各個市場包括債券和外匯市場(Acara&Pdrse,2005;rajczyk&aka,2008;Ba,an&an,201;DkNilsn,Fldutr&and,2012;ani,Rdo&ramplmy,2013)。okowt,Ooi&Pdrsen(2012)發(fā)現(xiàn)，投機者將補償由套期保值者提供流動性因此低流動性可能提高策略的獲利能力?？傊腥齻€可能會產(chǎn)生不同于Ha,Hu&ang(2016)。第三個不同是市場結構的演進，這也會市場的發(fā)現(xiàn)。Ha,Hu&ang(2016)從1974到2013的行為的研究，而中國的市場在上世紀90年始計算能力的進步互聯(lián)網(wǎng)和通信系統(tǒng)大大降低成本國內(nèi)和國外的投資者受益(ark&Irwn,2007)。市場中的這些結構性變化有可能改變價格對信息作出反應的速度，并達到新的平衡。中國投資者享有便利的制度，從后期發(fā)展優(yōu)勢中獲得較低的成本隨著中國市場的發(fā)展市場變得更有效率，策略的能力可能下降。這種市場結構的差異也可能導致Ha,Hu&Yang2016)，和(2017)以外國內(nèi)研究技術分析的其他相關文獻只關注于單個合約上的績效表現(xiàn)以分組組合上的趨勢類策略績效為主要研究對象的相關研究比較缺乏。因此分組組合上的趨勢類策略績效是本文的一個主要研究對象第二目前幾乎所有的研究都沒有考慮分組組合上數(shù)據(jù)挖掘對趨勢類策略績效的影響。Han,Hu&ang(2016)雖然也研究了分組組合上的趨勢類策略績效，但是通過自抽樣的方法難以完全剔除策略間相關性帶來的數(shù)據(jù)挖掘誤差(ark&Irwn,2007)ark&Irin(2007)分別檢驗了Newey-e(1987)穩(wěn)健pBRC檢驗p值和A檢驗p值但是只考慮單個合約上數(shù)據(jù)挖掘的影響因此，分組組合上數(shù)據(jù)挖掘對趨勢類策略績效的影響是本文的另一個主要研究對象。，和本文收集中國市場合約的每日結算價格每日持倉量每日量，數(shù)據(jù)來為CMR數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)區(qū)間為2003年1月1日到204年12月31日，合計2193個日。數(shù)據(jù)集起點為2003年，是因為自1998年對市場的整頓和規(guī)范，2003年以后中國商品市場開始上市新的合約品種，標志著中國商品市場逐漸步入正規(guī)（，2010。無風險利率選取一年期定期存款利率。，不同于市場市場具有有限的日期保證金安排和商品價格風險對沖，尤其是到期日和空頭頭寸(ang&u,2004;eserund&Naraa,2013)。這些特點對市場的分析提出了，即如何構造連續(xù)的價格序列當一個合約到期時最近的合約應該替換到期的合約如果兩個價格不Ha,ag&Zou(2016)，合約的連續(xù)價格序列由乘數(shù)調(diào)整法產(chǎn)生。，表3.1報告了中國商品市場46個合樣本期內(nèi)的描述性統(tǒng)計情況一個觀察是不同品種的平均回報差異很大29個品種損失，而32個品種的收益在[-15%，15%]之間42個品種收益率的標準偏差小25DF列都是平穩(wěn)，滿足Ratnr&al(1999)的要求，即移動平均策略應該基于一個平穩(wěn)的過程而且大多數(shù)都是活躍的特別是35個合約每日量高于500手39個合約每日的持倉量高于500手由于1999年中一系列嚴重投機活動，綠豆（GN）合約的保證金率大大提高，導致其成為市場中最不活躍的品種之一。2003年以后陸續(xù)有新的合約上市也有少數(shù)合約不再掛牌比如3.1:合約名 代

均 標準 偏 峰 ADFt-統(tǒng)計

持倉 VMI鉛銅鋁鋅AB反算組合價格來克服這個問題具體如下分組組合在首日的價格設定為100，隨后各日價格依據(jù)分組組合成分合約當天收益率的簡單平均值計算得到而本文選取了2003年到2015年中國商品市場所有合約的日數(shù)據(jù)并比較Ha,ag&hu(2013)在分類投資組合上的表現(xiàn)與個別相比有顯著差異為此，本文選擇具有相似特征的來構建分類的投資組合具體而言所有商品按每月量月度持倉量月波動率上個月收益率過去6個月收益率和過在分類組合獲得了顯著高于買入并持有策略的收益肯定了趨勢商品市場上的存在性另外本文也考慮很多穩(wěn)健性檢驗比如滯后期數(shù)金融、頭寸約束和連續(xù)合約。在分析策略的績效時需要處理數(shù)據(jù)挖掘問題在文獻中有兩種方法可以避免數(shù)據(jù)窺探偏倚第法是新的數(shù)據(jù)模型從而避免數(shù)據(jù)挖掘的(uian,immrann&Wt,2003)通過更加嚴格的統(tǒng)計檢驗來評估結果傳統(tǒng)的假設檢驗沒有考慮規(guī)則解決數(shù)據(jù)挖掘的偏誤是Wt(2000)C檢驗和Hansn(2005)A檢驗。因此，本文也計劃對比三種測度下的p值來考慮數(shù)據(jù)挖掘對技術分析績效的影響。衡體積規(guī)則技術分析規(guī)則的特點是指標和信號信號統(tǒng)一定義為：+1，????????????????????????=如果投資者觀察信號在一個給定的合同，他/她會買它立即在收盤價獲得??1。銷售信號的含義是雙重的。如果賣空是不允許的，投資者將賣出他的在現(xiàn)有的研究(ire&Rali,2007;arsal,Caan&Caa,2008;urte,ifre,&Rali,2010)，本文認為投資者自籌和杠桿比率等于一。為了簡潔起見，本文不考慮保證金的問題。為了便于比較，本文采用買入持有策略(BH)額收益和夏普比率來衡量一個規(guī)則的績效。以與其他人比較本文的研究隱含假設是本文需要收盤價來產(chǎn)生信號，同時它也作為策略的價然而這種假設在實踐中很難實現(xiàn)因為信號生成和執(zhí)行之間應該有一個延遲。一個可行的方法是采用開盤價-收盤價的回報(Deiul,Noals&Ual,2014)，假設在第T個日收盤后生易信號和在第T+1年日開盤時完易。然而，在這項研究中，分組組合的收盤價盤和收盤價會使實證過于復雜阻礙其他研究人員的因此本文并不采用這種做法。另一個可行的選擇是采取一期等待規(guī)則(u,Cang&Gea,2016)，從而延遲信號的執(zhí)行并在下一個日的收盤價進行例如根據(jù)歷史價格，該策略決定在T期結束時買入，并在T+1期結束時執(zhí)行。顯然，這種方法比收盤價-開盤價收益率法更為保守，因為它忽略了第二天的回報，并可能對趨勢策略產(chǎn)生影響為了使實證更加實用本文引入了一天等待規(guī)則作為穩(wěn)健性檢驗。本文的第一套趨勢規(guī)則是移動平均規(guī)則它被廣泛用于捕捉金融市場的趨勢。本文采用了三種類型的移動平均指標，即SMAWMA和MA規(guī)則在第t日定義為：1WMA(n)??=1

???

1EMA(n)1=??1,EMA(n)??=??????+(1???)其中?= ??,????代表t日期合約的收盤價，n代表移動平均規(guī)則的參數(shù)對應地 信號定義為+1，????MA(n)???1≤ ?1，????MA(n)???1>MA(n)???1代表SMA(n)???1,WMA(n)???1,和EMA(n)???1.以上三種基本移動平均規(guī)則直接產(chǎn)生了信號，后面的移動平均規(guī)則(MACD&VMA)只能n2>??1，本文進一步將可變長度移動平均(VariableLengthMovingAverage,VMA)(BrockLakonishok&LeBaron,1992指標和平滑異同移動平均線(movingaverageconvergencedivergence，MACD)(Fusai,Marena&Roncoroni,2008)指標納入趨勢類規(guī)則中VMA(n1,n2)??=SMA(n1)???SMA(n2)??MACD(n1,n2)??=EMA(n1)???EMA(n2)??對應地，VMA和MACD的信號可以用如下表示+1，????MA(n)???1≤0 MA(n)??> ?1，????MA(n)???1≥0 MA(n)??<其中MA(n)??代表VMA(n1n2)??或MACD(n1n2)??MACDMA規(guī)則考慮了第t期和第t-1期，因此這類規(guī)則更加保守，產(chǎn)生的機變動率指標(Rateofchange，ROC)t-n-1t日資產(chǎn)價格的動量變化(Kaucic,2010)，并被定義為：ROC(n)??=

.第t日信號定義為

+1，????ROC(n)???1≤1 ROC(n)??>{?1，????ROC(n)???1≥1 ROC(n)??<Levine&Pedersen(2016)證明移動平均規(guī)則與動量變化率規(guī)則在確定參數(shù)的情況下等價的，即如果ROC規(guī)則在實證中能夠，那么MA能浪潮規(guī)能量潮(On-balanceVolume,OBV)指標將量納入考慮范圍，并計算了給定時期內(nèi)的累計量。OBV指標的值定義為： ????????< ????????= ????????>其中????????代表合第t日的量為了得到信號，本文比較了OBV指標值及其均值。用SMAOBV(n)代OBV指標值的簡單移動平均值OBV指標產(chǎn)生的信號可以用如下表示+1，????OBV???1≤SMAOBV(n)???1??????????????>{?1，????OBV???1≥SMAOBV(n)???1??????????????<嚴格意義上來講，OBV規(guī)則并不是趨勢類策略，但是其信號與移動平均類策略有很高的相似性。從這個意義出發(fā)，本文將OBV規(guī)表3.2:六種趨勢類策略的參數(shù)n52n52n52(n1,(5,(2,(20,(50,(n1,(5,(2,(20,(50,n52因為有支持短期趨勢在市場上存在(Han,Hu&Yang,2016)，因此前文所提及的趨勢類策略的參數(shù)應當取較小的值，參數(shù)值取5日和2日。3.2報告了基準分析和穩(wěn)健性分析對應的不同參數(shù)值。趨勢類策略績表4.1報告六種趨勢類策略在單個合約上的年度超額收益。本文還報告了買入持有（BAH）策略的績效，并以此為基準。BAH策略在整個投資期內(nèi)并不進行再平衡，即BAH策略一直持有合約。為了比較趨勢類策略績效的整體水平，本文也報告六種規(guī)則的平均值，并成為1/N規(guī)則（見“1/N”欄目BAH策略進行比較（見“Difference”欄目。本文列出了NeweyandWest1987)穩(wěn)健tt值考慮了自相關和異方差性。一方面，在33個合約上，1/N組合表現(xiàn)出了優(yōu)于BAH策略的績效，占比超過1/2（33/46>1/2。另一方面，趨勢類策略只在20個單獨的合約能夠取得正的收益，這些收益在不同的合約上還有較大的區(qū)別比率6。由于部分合約的存續(xù)時間小于1年，因此7個合約上規(guī)則ROC,VMA和OBV規(guī)則的夏普比率分別在25,26,23,24,26和30個合約上高于BAH策略這個結果表明在多數(shù)情況下趨勢類策略能夠戰(zhàn)勝BAH策Szakmary,Shen&Sharma(2010)。此外，本文也構建了46個合約的等權重組合，該組合平均收益上趨勢類策略1.01%BAH策略的-4.23%，而且其夏普比率為-0.33，BAH策略的-0.73。表4.1:趨勢類策略在單個合約上的年化超額收1/N>LPCVMIAB‘***’‘**’和‘*Newey&West(1987)穩(wěn)健T1%、5%10%在本節(jié)中本文將說明這些技術規(guī)則對合約分類投資組合的表現(xiàn)由單個合同分類的投資組合通常比單個合同更加豐富和具有較低的波動性由于多元化本文根據(jù)波動性持倉量量上個月收益率過去6個月收益率和過去六十個月收益率等六組指標，依據(jù)每個指標將46種商品分成三個等分組合，共計18個分組組合。以波動率為例，本文首先計算所有單個合約上月的波動率將46個合約均分為三個分組組合并“H代表最高波動率分42和表43分別報告了分組投資組合上趨勢類策略的年度超額收益率和夏普比率“1N”規(guī)則是指六種趨勢類策略的簡單平均，而“Difrece”代表1/N規(guī)則和BH策略的績效表現(xiàn)差異。顯然，在所有的分類組合，大部分的趨勢類策略優(yōu)于BH策略，因為趨勢類策略有著較高的平均超額收益率和較低的標準偏差如表43所示所有趨勢類策略都受益于低波動性和更高的回報率因此也有更高的夏普比率與單個合約上的結果類似，在幾乎所有的18個分組組合上，趨勢類策略都優(yōu)于H策略除了VMA規(guī)則在15個分組組合優(yōu)于基準策略和OBV規(guī)則在1741描述了BAH策略和1/N肯定了這些結論。另一個有意思的發(fā)現(xiàn)是與單個合約上的績效相比趨勢類策略比在分組組合上的績效更容易超過BH策略。具體而言，在所有18個分類組合ROCWMMA和MCD規(guī)則的夏普比率均高于BHVMA和OBV規(guī)則分別在16和171/N規(guī)則在所有分組組合上優(yōu)于BAH14個分組組合上取得了顯著優(yōu)于BH策略的年均超額收益率顯然地趨勢類策略在分組組合上的成功率遠高于單個合約上此外更好的性能可能會來源于較低的波動性分組組合上合約收益的平均波動率為986，低于單個合約收益的1978。規(guī) PanelA:VolatilitysortedLMHPanelB:VolumesortedLMHPanelC:OpeninterestsortedLMHPanelD:LastmonthreturnsortedL [3.64] PanelE:Pastsix-monthreturnsorted [3.95] PanelF:Pastsixty-monthreturnsorted [-1.52] [-1.56] ‘***表4.3:趨勢類策略在分組組合上的夏普比PanelA:VolatilitysortedLMHPanelB:VolumesortedLMHPanelC:OpeninterestsortedLMHPanelD:LastmonthreturnsortedLMHPanelE:Pastsix-monthreturnsortedLMHPanelF:Pastsixty-monthreturnsortedLMH:Han,Yang&Zhou(2013)發(fā)現(xiàn)波動性和信用結果的信息不確定性可以提高移動平均擇時策略在分類組合中的表現(xiàn)。Han,Hu&Yang(2016)證實4.2A中的ROC規(guī)則為例，ROC規(guī)則在最低波動率1.25%3.39%，最高波動率分組組合上為6.52%。類似的模式也出現(xiàn)在其他趨勢類策略上，除了VMA規(guī)則。趨勢類策略在量分類的投資組合（B組）上的績效也呈現(xiàn)的績效特別是，ROC規(guī)則在最低量分組中等量分組和最高量分0.62%、3.48%5.62%的年均超額收益率。ROC的夏普比率也顯示出類似的結果。ROC規(guī)則取得的夏普比率分別為0.12，0.50，和0.67，而BAH規(guī)則的夏普比率分別為-0.44，0.05和-0.10。Han,Hu&Yang(2016)觀察到趨勢類策略績效的上升趨勢也出現(xiàn)在績效表現(xiàn)越高而在表4.2面板C中本文觀察到了趨勢類策略績效市場的持倉量分組組合上呈現(xiàn)出駝峰狀。例如，ROC規(guī)則在最低持倉量分組、中間持倉量分組和最高持倉量分組組合上的年化超額收益率分別為1.08%、5.12%3.39%4.3C的夏普比率中。該觀察與套，市場上的占優(yōu)地位。Moskowito,Ooi&Pedersen(2012)發(fā)現(xiàn)的表明，以時間在不同的發(fā)達市場都可以觀察到。與發(fā)達國家不同的是的大多數(shù)至充當信息靈通的投機者。因此，套期保值壓力理論對該現(xiàn)象解釋效力并不大。，趨勢類策略在過去六十個月收益分組組合（表4.2面板F上比ROC得的夏普比分別為-0.60，0.65，和1.12，而BAH策略取得了分別為-1.59，-0.62和0.3的夏普比率。上個月回報的分組組合（表4面板D）和過去六個月回報的分組組合（表4.2面板E）的并不那么強，這是因為中間動量分組組合的反ROC規(guī)則產(chǎn)生了0.40，0.160.77的夏普比率，而BAH策略的夏普比分別為-0.36，-0.710.51。在最低、中間和最高過去半年收益的三個分組組合上（圖4.1子圖E，ROC規(guī)則產(chǎn)生的超額收益為0.76%，1.92%，和11.41%，而BAH的策略產(chǎn)生的年化超額收益分別為3.98%，9.76%和8.57%規(guī)則也可以解釋這種觀察注意Han,Hu&Yang(2016)采用SMA規(guī)則，?M2夏普比例提供的由于篇幅很為有限本文并未在正文中列示這些結果?？偨Y來說不論是單個合約還是分組組合趨勢類策略均能夠大概率取得超過BH策略的年度超額收益率和夏普比率，這說明趨勢類策略在中國商品市場上的價值另一個有意思的結論是不同分組組合上趨勢性會導致更好的績效第二在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)趨勢類策略績效市場的持倉量分組組合上呈現(xiàn)出駝峰狀第三在基準數(shù)據(jù)集上，本文發(fā)現(xiàn)趨勢類策略在量越大的分組組合上能夠取得相對更高的績效。第四在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)分組組合的收益率呈現(xiàn)出動量效應即趨勢類策略在動量越大的分組組合上能夠取得相對更高的績效動量分別是指在非零成本和高頻率的情況下規(guī)則的性可能會嚴重。所以回測過程必須要考慮成本繼Narayan,Ahmed&Narayan(2015)和Han,Hu&Yang(2016)，本文考慮比例費用： ??????????????≠???????????????1 ??????????????=其中??表示成本，????代表資產(chǎn)在第t個日的收益，

在第t個日的經(jīng)成本調(diào)整后的凈收益，而??????????????代表第t個日對表5.1:趨勢類策略的盈虧平衡成本分PanelA:VolatilitysortedLMHPanelB:VolumesortedLMHPanelC:OpeninterestsortedLMHPanelD:LastmonthreturnsortedLMHPanelE:Pastsix-monthreturnsortedLMHPanelF:Pastsixty-monthreturnsortedLMH平均為了衡 成本對于策略績效的影響，表5.1報告了六種趨 類策及其1/N策略的盈虧平衡成（break-eventransactioncost,BETCBETC衡量了能夠使得趨勢類策略獲得與BAH策略相同績效情況下的成本。，如表51所示在分組組合上不同的趨勢類策略有著不同的BTC值。首先同一個趨勢類策略在不同的分組組合上有著不同的BTC值這一點對比表51中同一列數(shù)據(jù)易知。其次，BTC在不同的趨勢類策略上也是不同的MCD規(guī)則能夠通過平均為059%的BTC值這也是所有趨勢類策略中最高的平均BTC水平，而OBV規(guī)則能夠通過平均為008的BTC值，這也是所有趨勢類策略中最低的平均BTC水平因此成本對MACD規(guī)則績效表現(xiàn)的影響相對較小盡管對于其他規(guī)則未必如此第三在大多數(shù)情況下，BTC值是高于005的，五個基點的成本是中經(jīng)常使用的典型成本能夠較好地代表現(xiàn)實世界中的成本特別是通過統(tǒng)計趨勢類策略在分組組合上能夠取得高于五個基點BTC8241。而1N策略在15個分組組合上能夠取得高于5個基點的BTC值?？傊?，結果表明，成本在大多數(shù)情況下對本文的結果影響不大。，更進一步成本對于不同分組組合上趨勢類策略績效的影響也呈現(xiàn)出一定的模式。這種影響可以通過BTC的數(shù)值來衡量。如果BTC的數(shù)值越大那么成本的影響就更小反過來如果BTC的數(shù)值越大那么成本的影響就更小一方面有一些模式與無成本下策略績效的模式相同例如量量和持倉量分組組合第一在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)較高的波動性會導致更好的績效波動率越高的分組組合能夠承受更高的成本第二在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)趨勢類策略績效 市場的持倉量分組組合上呈現(xiàn)出駝峰狀分組組合能夠承受的成本在大多數(shù)策略上也呈現(xiàn)出駝峰狀第三在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)趨勢類策略在量越大的分組組合上能夠取得相對更高的績效而較高量對應的分組組合也能夠承受更高的成本這些相同的模式說明依據(jù)這些合約分組帶來的好處超過了交易成本的影響另一方面部分成本影響與無成本下策略績效的模式相反具體而言在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)分組組合的收益率呈現(xiàn)出動量效應即趨勢類策略在動量越大的分組組合上能夠取得相對更高的績效動量分別是指過去一個月收益過去六個月收益和過去六十個月收益與之不同的是，在動量最高或者動量最低的分組組合上技術分析受到 成本的影響較小在中間分組組合上，技術分析受到成本的影響較大此外，表42和表51結果還表明，趨勢類策略并不在樣本區(qū)間內(nèi)的所有日進行而且它們只在樣本區(qū)間的一半時間內(nèi)持有頭寸例如在波動性分類的投資組合中，ROC規(guī)則在最低波動率排序組合上4505的日內(nèi)持有頭寸，在中間波動率排序組合上4948的日內(nèi)持有頭寸，而在中間波動率排序組合上5065的日內(nèi)持有頭寸。Narayan,Ahmed&Narayan(2015)，本文進一步了2008年金融是否可能會影響前文得到的結果。本文在2008年1月前將全樣本期劃分為兩個子區(qū)間，并分別對這兩個子區(qū)間的趨勢類策略進行了績效分析。限于篇幅，表5.2只報告了三個波動率分組組合上趨勢類策略的績效指標。表5.2面板A涵蓋從2003年1月日到2007年12月31日（前時期）的時間，而面板B中涵蓋從2008年11日到2014年12月31日（后時期）的期間表52表明2008年的金融并沒有影響第四部分的主要結論從表52中可以得到如下三條結論首先后市場的波動性和收益率低于前的市場，這意味著可能會趨勢類策略的績效。以ROC規(guī)則為例，金融ROC規(guī)則在最低波動率分組組合上的年超額收益率為-162等波動率分組組合上為380最高波動率分組組合上為149在金融后ROC規(guī)則在最低波動率分組組合上的年超額收益率為09231%，最高波動率分組組合上為301。其次，這些規(guī)則仍優(yōu)于BH基準策略的概率很高。特別是，在金融前的子區(qū)間，趨勢類策略在1個分組組合上具有比BH策略更好的績效表現(xiàn)；在金融以后的子區(qū)間，趨勢類策略在所有分組組合上都取得了優(yōu)于BH策略的績效表現(xiàn)第三趨勢類策略超過BH策略的績效表現(xiàn)在金融后得到了加強，這是因為在較少回撤的牛市中，趨勢類策略產(chǎn)生的信號與BAH策略是2003年至2007表5.2:金融前后趨勢類策略在分組組合上的年化超額收PanelA:Pre-crisisperiod(2003–LMHPanelB:Post-crisisperiod(2008–LMH‘***更進一步趨勢類策略績效在新的數(shù)據(jù)集上也呈現(xiàn)出一定的模式金融對這些模式并沒有很大的影響例如波動率量和持倉量分組組合第一在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)較高的波動性會導致更好的績效在金融之前和金融之后波動率越高的分組組合也產(chǎn)生了較高的績效第二在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)趨勢類策略績效市場的持倉量分組組合上呈現(xiàn)出駝峰狀金融前后分組組合上的績效也呈現(xiàn)出駝峰狀第三在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)趨勢類策略在量越大的分組組合上能夠取得相對更高的績效而金融前后較高量對應的分組組合也能夠產(chǎn)生較高的績效另外三個動量指標分組的結果顯示金融以后動量指標分組組合上的績效模式較前的績效模式更加明顯，與基準數(shù)據(jù)集上的模式更為一致。5.3延本節(jié)考慮了延遲對于收益率計算的影響前面的研究沒有考慮市場摩擦，而延遲可能會對策略的績效產(chǎn)生較大的影響因此信號生成和執(zhí)行之間應該有一個延遲據(jù)本文所知目前所有技術分析相關的研究均使用收盤價計算的收益率(arsa,Caan&Caa,2008;Sakar,Sen&Sara,2010;ark&Iri,2010;Naraa,Ahed&Naraa,2015;Ha,Huan,2016)，因此本文的研究也采用這種收益率計算方法以便于讀者與其他研究做對比需要注意的是當前采用收盤價計算收益率的方法在現(xiàn)實中并不具備可操作性因為這需要投資者在利用收盤價得到信號的同時進行并在相同的價位完易，在目前我國的系統(tǒng)上是很難實現(xiàn)的因此在下一開盤價或者利用開盤價和收盤價計算收益是兩種可選的具備操作性的方法在文獻中Deiue,Nales&pal(2014)利用開盤價和收盤價數(shù)據(jù)集檢查了他們的資產(chǎn)組合構建方法在市場上的穩(wěn)健性然而在分組組合數(shù)據(jù)集上分組組合的收盤價是利用分組組合成分的平均收益等權重計算的。引入開盤價數(shù)據(jù)有三個缺點。第一，引入開盤價數(shù)據(jù)將會在持有合約超過一天的情形下忽略隔夜收益。第二，在數(shù)據(jù)集中同時保留開盤價和收盤價將會加大回測過程的難度使得其他研究者難以 研究結果。因此，本節(jié)采用了其他方法考慮 延遲之影響。表表5.3:規(guī) PanelA:VolatilitysortedLMHPanelB:VolumesortedLMHPanelC:OpeninterestsortedLMHPanelD:LastmonthreturnsortedLMHPanelE:Pastsix-monthreturnsorted [-1.47] [0.45]PanelF:Pastsixty-monthreturnsorted ‘***本文用一期等待（One-ay-aig）規(guī)則來測試趨勢策略(u,Cag&Gean,2016)，在一期等待規(guī)則下，策略A在第t個日產(chǎn)生了信號，但是在只在第t1個日開始相當于策略A等待了一天很明顯一期等生成后的日收益在趨勢存在情形中會降低趨勢類策略的表現(xiàn)。表53中報告一期等待規(guī)則下趨勢類策略在分組組合上的績效結果表明第一即便延遲信號一個日趨勢類策略在分組組合上仍然能夠取得優(yōu)于BH18ROCMMA，OBV和MCD規(guī)則的夏普比率均高于BHVMA規(guī)則在17個分組1/N規(guī)則在所有分組組合上優(yōu)于BAH10個分組組合上取得了顯著優(yōu)于BH策略年化超額收益。第二，一天等待規(guī)則的趨勢跟蹤策略比沒有延遲的策略更容易表現(xiàn)出較弱的績效。以表42面板A中的ROC規(guī)則為例，ROC規(guī)則在最低波動率分組組合上的年超額收益率為125，中等波動率分組組合上為339%最高波動率分組組合上為652%而在延ROC規(guī)則在最低波動率分組組合上的年超額收益率為187，中等波動率分組組合上為315%，最高波動率分組組合上為427。這與第22節(jié)的分析一致一天等待規(guī)則的趨勢策略比沒有延遲的策略更容易表現(xiàn)與表42對比發(fā)現(xiàn)不同分組組合上趨勢類策略的績效模式在延遲波動率越高的分組組合上趨勢類策略往往也能夠取得更高的年化超額收益率第二在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)趨勢類策略績效市場的持倉量分組組合上呈現(xiàn)出駝峰狀而延遲下趨勢類策略績效在策略在量越大的分組組合上能夠取得相對更高的績效而延遲下較高量對應的分組組合也對應著更高的趨勢類策略績效這說明這些分分組組合的收益率呈現(xiàn)出動量效應，即趨勢類策略在動量越大的分組組合上能夠取得相對更高的績效，六十個月收益分組上得到了強化說明中國商品市場呈現(xiàn)出長期動量1N策略在所有分組組合上依然取得了高于BH策略的年化超額收益，這進一步肯定了本文主要結果的穩(wěn)健性。現(xiàn)有的文獻(AndersenBollerslev&Lange1999Zhang&Shinki2007)認為，數(shù)據(jù)頻率是決定技術分析策略能力的重要因素。Narayan,Narayan&反的結論，而NarayanAhmed&Narayan(2015)發(fā)現(xiàn)，日頻數(shù)據(jù)集能夠提高動量的穩(wěn)健性檢驗，在計算某些分組組合時，需要省略前60個月數(shù)據(jù)。附錄中表1報告數(shù)據(jù)的實證結果?？梢杂^察到，主要結論仍然在數(shù)據(jù)上仍然成立，即，大多數(shù)趨勢類策略優(yōu)于BH策略。首先，數(shù)據(jù)頻率對BH策略影響不大而對趨勢類策略有著更大的影響其次數(shù)據(jù)集上ROC,WM,MA和OBV規(guī)則績效的提高程度明顯高于其他規(guī)則以表4面板A中的ROC規(guī)則為例，ROC規(guī)則在最低波動率分組組合上的年超額收益率為125，中等波動率分組組合上為339%最高波動率分組組合上為652%而在數(shù)ROC規(guī)則在最低波動率分組組合上的年超額收益率為147組合上為871最高波動率分組組合上為1200最后趨勢類策略在分組組合上仍然能夠取得優(yōu)于BH策略的績效。在所有18個分類組合上，ROC，WM，MA，OBV和MCD規(guī)則的夏普比率均高于BH的策略，而VMA規(guī)則在13個分組組合上夏普比率更高，1N規(guī)則在所有分組組合上優(yōu)于BAH策略，在18個分組組合上取得了顯著優(yōu)于BH策略的年均超額收益率。更進一步不同分組組合上趨勢類策略績效在新數(shù)據(jù)集上也呈現(xiàn)出一定高的分組組合能夠產(chǎn)生更高的策略績效第二在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)趨勢類策略績效 市場的持倉量分組組合上呈現(xiàn)出駝峰狀而在數(shù)據(jù)集上趨勢類策略績效在分組組合在大多數(shù)策略上也呈現(xiàn)出駝峰狀第三，在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)趨勢類策略在量越大的分組組合上能夠取得相對更高的績效而在數(shù)據(jù)集上而較高量對應的分組組合也能夠產(chǎn)生更高的策略績效第四績效模式在不同動量指標的分組下出現(xiàn)了分化具體而言在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)分組組合的收益率呈現(xiàn)出動量效應即趨勢類策略在動量越大的分組組合上能夠取得相對更高的績效動量分別是指過去一個月收益過去六個月收益和過去六十個月收益這種模式在過去六十個月收益分組上得到了強化說明中國商品市場呈現(xiàn)出長期動量的趨勢而在過去一個月收益和過去六個月收益分組組合上原本漸次加強的模式轉化為凹字形。這些顯著的組間差異從側面肯定了分組指標的合理性。與相比，做空是市場的一個優(yōu)勢，因為做空方式便利，成本更低。為了方便與前人的文獻進行對比本文面的分析中并沒有考慮空頭頭寸然而，現(xiàn)有的文獻(Naraan,Ahed&Naraa,2015;Ha,Hu&an,2016)表明，賣空可以提高技術分析規(guī)則在市場中的歷史績效表現(xiàn)在本小節(jié)中本2似，趨勢類策略更容易產(chǎn)生比BAH策略較高的夏普比率。與表4一致地改善技術分析規(guī)則的績效表現(xiàn)在一些組合上反而了技術分析規(guī)則的績效表現(xiàn)。Naraa,hmed&Naraan(2015)發(fā)現(xiàn)空頭持倉可以提高一個時間序列動量規(guī)則的績效表現(xiàn)本文的觀察與他們的結果并不一致，可能的解釋是商品市場結構的不同和樣本數(shù)據(jù)集時間區(qū)間的差異。另外不同分組組合上趨勢類策略績效模式對于空頭頭寸具有相當?shù)姆€(wěn)在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)趨勢類策略績效市場的持倉量分類策略績效在分組組合在大多數(shù)策略上也呈現(xiàn)出駝峰狀第三在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)趨勢類策略在量越大的分組組合上能夠取得相對更高的績效而允許空頭頭寸下較高量對應的分組組合也能夠產(chǎn)生更高的策略績效第四績效模式在不同動量指標的分組下出現(xiàn)了分化具體而言在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)分組組合的收益率呈現(xiàn)出動量效應即趨勢類策略在動量越大的分組組合上能夠與發(fā)達國家的商品市場相比中國等新興經(jīng)濟體的商品市場通常具有較低的流動性(Ng&u,2007)。因此，流動性在中可能會產(chǎn)生相當大的沖擊成本影響此外許多新興市場可能在過去幾十年里經(jīng)歷了結構性，往往會影響資產(chǎn)的流動性例如2005年中國市場的股權分置2010年IF2003年QII引入可以幫助外國投資者投資中2013年QDII策略的能力。市場和固定收益市場中，投資者均會對低流動性資產(chǎn)要求適當給溢價(Acharya&Pedersen2005Korajczyk&Sadka2008BaoPan&Wang2011Dick-Nielsen,Feldhutter&Lando2012)。因此，這樣一個預期是合理的，即流動性不佳的合約，會提高趨勢類策略的歷史績效表現(xiàn)。與價差(Goyenko,Holden&Trzcinka,2009)價差通常是統(tǒng)計所有的為日均量高于500手的合約品種比較活躍因此流動性較好因此， 。征分組，在重新構造的分組組合上再次趨勢類策略的績效表現(xiàn)篩選結果顯示所有的46個合約品種中有1個品種的日均量低于500手。附錄中表3報告了其余35個活躍的合約的實證結果。表3中BH列的結果顯示與35個活躍的品種相比BAH策略在46個期貨合約能夠獲得更高的平均收益這肯定了流動性溢價商品市場的存在性即便如此新的結果表明趨勢類策略在所有新的分組組合仍然能夠取得顯著高于BH策略的年化超額收益。因此，不論在所有合約品種，還是在活躍的合約品種上，本文的主要結論仍然成立。更進一步不同分組組合上趨勢類策略績效在高流動性分組組合上也呈現(xiàn)出一定的模式這些模式與基準數(shù)據(jù)集上的模式很相似具體而言第一在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)較高的波動性會導致更好的績效而流動性較高的情形下，波動率越高的分組組合能夠產(chǎn)生更高的策略績效。第二，在基準數(shù)據(jù)集上，本文發(fā)現(xiàn)趨勢類策略績效 市場的持倉量分組組合上呈現(xiàn)出駝峰狀而流動性較高的情形下趨勢類策略績效在分組組合在大多數(shù)策略上也呈現(xiàn)出駝峰狀第三在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)趨勢類策略在過去六十個月收益越大的分組組合上能夠取得相對更高的績效這種模式在剔除低流動性合約后仍舊體現(xiàn)說明中國商品市場展示出長期動量特點這些顯著的組間差異從側面肯定了分組指標的合理性。。與另一個重要不同是存續(xù)期的不同合約存在著到期期限而資產(chǎn)在理論上是永久存續(xù)的在構建合約連續(xù)價格數(shù)據(jù)時到期合。調(diào)整移倉換月價差和不調(diào)整移倉換月價差為了移倉換月價差的影響，15期利用乘數(shù)法調(diào)整移倉換月價差。利用乘數(shù)法調(diào)整移倉換月價差，是指利用調(diào)整乘數(shù)????????????????????? t指即將到期合約的到期日。該乘數(shù)衡量了相鄰到期合約的價格差異。第二種調(diào)整方法是在合約到期前第15個日利用乘數(shù)法調(diào)整移倉換月價差。換之，即將移倉換月過程提前15個日，因此乘數(shù)是?????????????????????，其中t差，即在到期日將累計差額???????????????加總到新合約上。需要注意的是，差 5.4:5.45.4:到期 合約合約(t+1)合約乘數(shù)調(diào)整構建的價格序 乘數(shù)調(diào)整構建的收益率序 差額調(diào)整構建的價格序 差額調(diào)整構建的收益率序 表5.4中，“t”代表合約的到期日。在日t日，投資者用第二近到期日期過程中，本文發(fā)現(xiàn)這種異常情形出現(xiàn)在五種合約上，合約代碼分別為WS、ER、FU、WT和C。為了避免這些異常值，本文在差額調(diào)整移倉換月價差時去掉這些正如第3.1整方法，即使用到期前第十五天的乘數(shù)和到期時差價調(diào)整價差。附錄中表4報告了趨勢類策略在第一種價差調(diào)整方式下的績效表現(xiàn)附錄中表5報告其在第一種價差調(diào)整方式下的績效表現(xiàn)。不同于Han,Hu&Yang(2016)，價差調(diào)整使用到期前第十五天的乘數(shù)情況下BAH策略表現(xiàn)不佳。然而，不管在哪種移倉換月價差調(diào)整處理下，大多數(shù)趨勢策略仍然優(yōu)于基準BAH策略。這說明趨勢跟更進一步移倉換月價差的不同調(diào)整方法對于不同分組組合上趨勢類向于獲得更高的績效第二在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)趨勢類策略績效市場的持倉量分組組合上呈現(xiàn)出駝峰狀不管是提前移倉換月過數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)趨勢類策略在量越大的分組組合上能夠取得相對更高的績效不管是提前移倉換月過程還是利用差額調(diào)整而較高量對應的分組組合也能夠獲得更高的績效第四在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)分組組合的收益率呈現(xiàn)出動量效應即趨勢類策略在過去六十個月收益越大的即數(shù)據(jù)挖掘在技術分析的績效分析中表現(xiàn)為技術分析規(guī)則的參數(shù)經(jīng)過優(yōu)化的而非隨機選取例如本文選取的參數(shù)為5個日在一系列可能的參數(shù)中，數(shù)選擇的影響首先通過更改趨勢類策略的參數(shù)對其績效進行再分析，第二，通過比較Newey&et(1987)穩(wěn)健p值、Wte(2000)C檢驗p值檢驗和Hansen(2005)A檢驗p值來考慮數(shù)據(jù)挖掘的影響。為了檢驗趨勢類策略績效對參數(shù)值的選擇是否敏感本小節(jié)分析了不同參數(shù)選擇情形下的趨勢類策略的績效，并在附錄表6中報告了結果。第一，表6結果顯示隨著趨勢類策略參數(shù)值的不斷增加其商品市場ROC（M（面板A第二行的收益率分別為407%339%353%和102對應的規(guī)則參數(shù)分別為2個5個20個和50個日。即使在最長的滯后期情況下ROC規(guī)則仍然能夠取得優(yōu)于BAH策略的年化超額收益，ROC規(guī)則的年化超額收益為102BAH策略的年化超額收益為082趨勢類策略在大多數(shù)分組組合上能夠取得高于BH策略的績效表現(xiàn)。具體2或者參數(shù)對選擇為(25)18EMA和WMA規(guī)則的夏普比率均高于BHROCMCDVMA和OBV規(guī)則的夏普比率分別在171313和17個分組組合上高于BH的策略，1/N規(guī)則在所有分組組合上優(yōu)于BH16個分組組合上取得了顯著優(yōu)于BH策50或者參數(shù)對選擇為(5075)18個分ROCWMMA和MCD規(guī)則的夏普比率均高于BAH的策略，而MA和OBV規(guī)則分別在16和17個分組組合上夏普比率更高，1/N規(guī)則在所有分組組合上優(yōu)于BH10個分組組合上取得了顯著優(yōu)于BAH策略的年均超額收益率。更進一步趨勢類策略在分組組合上的績效模式對于參數(shù)選擇具有一定據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)趨勢類策略績效市場的持倉量分組組合駝峰狀第三在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)趨勢類策略在量越大的分組組合上能夠取得相對更高的績效其他參數(shù)選擇情形下而較高量對應的分組組合也與更高的績效相聯(lián)系第四在基準數(shù)據(jù)集上本文發(fā)現(xiàn)期貨分組組合的收益率呈現(xiàn)出動量效應即趨勢類策略在過去六十個月收益越在研究策略的績效表現(xiàn)時需要考慮數(shù)據(jù)挖掘問題在文獻中有兩種方法可以避免數(shù)據(jù)挖掘偏誤第法是將現(xiàn)有策略模型帶入到全新的數(shù)據(jù)集ula,mmran&ht,2003)規(guī)則的依賴性。以參數(shù)為5個日的ROC規(guī)則為例，傳統(tǒng)的學生t檢驗和Newy&et(1987)穩(wěn)健t檢驗的原假設均為策略收益序列為零序列，考察對象僅僅為ROC規(guī)則參數(shù)取5個日的收益序列，并沒有考慮該序列與ROC規(guī)則參數(shù)其他取值情形對應的收益序列間的情況。這是這種依賴性造成了ite(2000)C檢驗和Hansn(2005)APewyet(1987)穩(wěn)健t檢驗(在表61中用NW進行標記)Wte(2000)BRC檢驗(在表61用C進行標記)和Hansn(2005)A檢驗(在表61用A進行標記)。本小節(jié)分析重點是趨勢類策略超過BH策略的績效表現(xiàn)部分。因此，對應的零假設是由一系列不同參數(shù)構成的趨勢類策略的系統(tǒng)池中具有最高年收益的單個策略并不能取得優(yōu)于BH策略的年收益，即H0表示為：??????????≤????????，其中??????????表示最高年化超額收益的單個趨勢類策略的年化超額收益，而????????BAH策略的年化超額收益。格和開盤價的趨勢類策略(Park&Irwin,2010)。因此，系統(tǒng)池中包含有四個額外的技術分析規(guī)則，包括簡單移動平均線(SimpleMovingAverage,SMA)規(guī)則，支撐阻力(Supportand,S&R)規(guī)則，隨機動量(StochasticMomentum,K&D)規(guī)則和亞力山大過濾器(AlexanderfilterALX).規(guī)則。ParkandIrwin(2010)相同，本文在各規(guī)則的基礎上添加了一個價格帶來確認b設置為{0,0.001,0.005,0.01,0.015,0.02,0.03,0.04,0.05}9n1設置為{2,3,4,5,10,15,20,25}n2設置為{5,10,15,20,25,30,35,40,45,55,60,65,70,75}n設置為{2,3,4,5,7,10,15,20,25}，n2n1，因此參數(shù)對(n1n2)119n9個取值。單參數(shù)的趨勢類系統(tǒng)有6個，分別是ROC,WMA,EMA,OBV,SMA以及S&R規(guī)則，每個單參數(shù)規(guī)則可以有9個參數(shù)取值。參數(shù)有兩個的趨勢類系統(tǒng)有5個，分別是MACD,VMA,1/N,ALX和K&D規(guī)則，每個兩參數(shù)規(guī)則可以有119個參數(shù)對取值本文進一步考慮有賣空限制和無賣空限制的策略總的來說系統(tǒng)池包含11682個趨勢類策略(9×2×6×9+119×2×5×9=11682)。，6.1報告了不同分組組合上年化超額收益最高的最佳策略及其對應的三種pPark&Irwin(2010)記錄的結果相一致，BRC檢驗和SPA檢Newey&West1987)tpBRC檢驗和SPApNewey&West(1987)穩(wěn)健t檢驗下，表現(xiàn)最好的趨勢策略在17個分組組合上明顯優(yōu)于BAH策略，在BRC檢驗下，表現(xiàn)最好的趨勢策略在3個分組組合上明顯優(yōu)于BAH策略，而在SPA檢驗下，表現(xiàn)最好的趨勢策略沒有在任何分組組合上明顯BAH策略。需要注意的是，在沒有蹤類系統(tǒng)池中的最佳策略不能顯著優(yōu)于BAH策略。這意味著修正數(shù)據(jù)挖掘偏誤后，趨勢類策略相對于BAH策略的超額收益市場比期貨市場要弱得多。盡管Han,Hu&Yang(2016)通過構造隨機分組組合考慮數(shù)