主要观点
　　上海证券商品聚类模型的原理
　　大类资产中商品期货的种类繁多、上下游关系密切、价格波动同步性较高，因此在构建大类资产配置模型时，对相似品种的聚类具有重要的意义。
　　我们采用构建全品种收益率的Spearman相关系数矩阵来对品种进行大类的相关性检测，同时构建均衡的相关系数标准，来进行聚类合理性检测。
　　商品聚类模型的最新结果
　　43个大宗商品品种基于模型聚类为28类。
　　贵金属中，金银近期走势基本一致，无偏离主类的独立行情品种。
　　黑色系中，焦煤、焦炭、螺纹、铁矿石和热卷走势基本一致，无偏离主类的独立行情品种。
　　有色金属中，锌、铜、铝行情走势基本一致，镍、铅、锡行情各自独立。
　　原油产业链中，苯乙烯、乙二醇、聚乙烯、聚丙烯行情走势基本一致，沥青、燃油、聚氯乙烯行情各自独立。
　　油粕类农产品中，豆二、豆粕、菜粕行情聚类为一类，棕榈油、豆油、菜油行情聚类为一类。大豆产生独立行情，独自一类。
　　上海证券商品CTA模型的原理
　　基于CTA模型的主要原理，我们分别构造折叠指标、近极指标、震荡指标，用以构造周期共振策略的主要判定条件。在70个4小时K线的时间窗口，给出在“强趋势/弱趋势”中出现“小调整/大调整”的周期共振入场信号。同时，模型也能给出极窄幅收敛震荡行情的品种，作为区间突破型策略的触发信号。
　　商品CTA模型的最新结果
　　从模型的最新结果来看，我们可以发现以下交易性特征：
　　1)多头趋势中，燃油、橡胶和棉花的趋势性较强。
　　2)空头趋势中，锰硅、玻璃和沥青的趋势性较强。
　　3)以焦煤、不锈钢和焦炭为代表的黑色系整体价格振幅较小，处于非趋势性行情，等待区间突破的新行情酝酿。
　　4)纯碱、玻璃再次呈现反向行情，关注未来反转背离的拐点带来的新行情。
　　5)农产品中，鸡蛋偏正向行情，菜油、大豆、玉米呈现反向行情，趋势的延续性较好。
　　风险提示
　　系统性风险，政策风险，模型失效风险。
　　

研究报告全文：独立品种行情强势大类品种酝酿新机证券金融工程点评研究TableSummary主要观点报日期TableIndustryshzqdatemark2023年03月02日上海证券商品聚类模型的原理告大类资产中商品期货的种类繁多上下游关系密切价格波动同TableAuthor分析师乐威步性较高因此在构建大类资产配置模型时对相似品种的聚类具有Tel021-53686145重要的意义E-mailyueweishzqcom我们采用构建全品种收益率的Spearman相关系数矩阵来对品种SAC编号S0870522090001进行大类的相关性检测同时构建均衡的相关系数标准来进行聚类合理性检测TableReportInfo相关报告商品聚类模型的最新结果43个大宗商品品种基于模型聚类为28类贵金属中金银近期走势基本一致无偏离主类的独立行情品种黑色系中焦煤焦炭螺纹铁矿石和热卷走势基本一致无金偏离主类的独立行情品种融有色金属中锌铜铝行情走势基本一致镍铅锡行情各工自独立程原油产业链中苯乙烯乙二醇聚乙烯聚丙烯行情走势基本点一致沥青燃油聚氯乙烯行情各自独立油粕类农产品中豆二豆粕菜粕行情聚类为一类棕榈油评豆油菜油行情聚类为一类大豆产生独立行情独自一类上海证券商品CTA模型的原理基于CTA模型的主要原理我们分别构造折叠指标近极指标震荡指标用以构造周期共振策略的主要判定条件在70个4小时K线的时间窗口给出在强趋势弱趋势中出现小调整大调整的周期共振入场信号同时模型也能给出极窄幅收敛震荡行情的品种作为区间突破型策略的触发信号商品CTA模型的最新结果从模型的最新结果来看我们可以发现以下交易性特征1多头趋势中燃油橡胶和棉花的趋势性较强2空头趋势中锰硅玻璃和沥青的趋势性较强3以焦煤不锈钢和焦炭为代表的黑色系整体价格振幅较小处于非趋势性行情等待区间突破的新行情酝酿4纯碱玻璃再次呈现反向行情关注未来反转背离的拐点带来的新行情5农产品中鸡蛋偏正向行情菜油大豆玉米呈现反向行情趋势的延续性较好风险提示系统性风险政策风险模型失效风险金融工程点评目录1商品聚类模型311模型原理312模型最新结果313模型结果分析42商品CTA模型521模型原理522模型最新结果523模型结果分析63风险提示6表表1商品聚类模型的最新结果3表2商品CTA模型的最新结果5请务必阅读尾页重要声明2金融工程点评1商品聚类模型11模型原理大类资产中商品期货的种类繁多上下游关系密切价格波动同步性较高因此在构建大类资产配置模型时对相似品种的聚类具有重要的意义商品品种的聚类模型具有以下重要作用1其可以避免在CTA动量排序时大量同类商品类别排名相近而导致持仓分布过于集中减少同类别品种风险敞口的过度暴露2其可以通过聚类发掘具有基本面相关性的品种在价格出现不同类时所出现的背离和套利机会3其可以在同一小类别中观察类内价格差异择优选择该类别的最佳代表性品种我们通过构建全品种收益率的Spearman相关系数矩阵来对全品种进行大类的相关性检测同时构建均衡的相关系数标准来进行聚类合理性检测最终得到稳健的聚类结果12模型最新结果表1商品聚类模型的最新结果类别序号中文名称英文名称类别序号中文名称英文名称类别1白银ag类别8沥青bu类别1黄金au类别9燃油fu类别2焦煤jm类别10镍ni类别2焦炭j类别11铅pb类别2螺纹rb类别12橡胶ru类别2铁矿石i类别13锡sn类别2热卷hc类别14纸浆sp类别3锌zn类别15不锈钢ss类别3铜cu类别16大豆a类别3铝al类别17玉米c类别4苯乙烯eb类别18鸡蛋jd类别4乙二醇eg类别19聚氯乙烯v类别4聚乙烯l类别20生猪lh类别4聚丙烯pp类别21苹果AP类别5豆二b类别22棉花CF类别5豆粕m类别23玻璃FG类别5菜粕RM类别24甲醇MA请务必阅读尾页重要声明3金融工程点评类别6棕榈油p类别25纯碱SA类别6豆油y类别26白糖SR类别6菜油OI类别27PTATA类别7硅铁SF类别28尿素UR类别7锰硅SM注模型数据更新时间为2023311200资料来源Wind上海证券研究所13模型结果分析从模型的最新结果来看我们可以发现以下聚类特征143个大宗商品品种基于模型聚类为28类2贵金属中金银近期走势基本一致无偏离主类的独立行情品种3黑色系中焦煤焦炭螺纹铁矿石和热卷走势基本一致无偏离主类的独立行情品种4有色金属中锌铜铝行情走势基本一致镍铅锡行情各自独立5原油产业链中苯乙烯乙二醇聚乙烯聚丙烯行情走势基本一致沥青燃油聚氯乙烯行情各自独立6油粕类农产品中豆二豆粕菜粕行情聚类为一类棕榈油豆油菜油行情聚类为一类大豆产生独立行情独自一类请务必阅读尾页重要声明4金融工程点评2商品CTA模型21模型原理基于CTA模型的主要原理我们构造如下三个指标构建整体的品种排序1折叠指标在70个4小时K线的时间窗口内取近30个K线的振幅均值作为指标vol再计算整个时间窗口内价格震荡幅度相对于vol的倍数作为趋势性强度的衡量用以表征该商品中期趋势性的强弱为后续策略中的回调入场信号提供背景趋势强度的衡量2近极指标在70个4小时K线的时间窗口内该指标衡该区间内价格振幅相对于其平均距离局部极值的过去单位保证金比例区间的个数用以表征该商品短期是处于新高新低附近区域或是深度浅度回调区域3震荡指标以RSI指标作为核心的数据来源和算法该指标用以衡量该类品种当前的震荡状态与常规的RSI指标用法不同该策略用法是以该指标作为回调位关键拐点的状态标签即定义当前回调是小调整还是大调整22模型最新结果表2商品CTA模型的最新结果序英文中文名称最新价格折叠指标近极指标震荡指标数据截止时刻号名称1燃油fu2937812078585220233112002锰硅SM7478791-182489420233112003玻璃FG1524749-131443020233112004橡胶ru12555728119496120233112005棉花CF14390705104502520233112006沥青bu3762701-130483820233112007黄金au414686023566720233112008纯碱SA2955658132548120233112009菜油OI9832650-0854410202331120010大豆a5575646-0594550202331120011鸡蛋jd44096450795382202331120012玉米c2853619-0814903202331120013纸浆sp6488617-0523951202331120014聚乙烯l83556170535764202331120015白糖SR59406080934993202331120016苯乙烯eb85096072034876202331120017乙二醇eg43425911065590202331120018聚丙烯pp78885851554916202331120019热卷hc428058113354202023311200请务必阅读尾页重要声明5金融工程点评20聚氯乙烯v6371569-1714557202331120021硅铁SF81145442515250202331120022豆二b4542506-0532960202331120023铝al186455011535352202331120024铁矿石i9034892105637202331120025豆油y88224841884691202331120026锌zn234054811205581202331120027螺纹rb41934692295135202331120028PTATA57204650456229202331120029棕榈油p82044571855078202331120030豆粕m3748455-0432748202331120031白银ag4925452-1485049202331120032甲醇MA26264432594813202331120033铜cu697404401525660202331120034尿素UR24794304074662202331120035铅pb153304271114786202331120036菜粕RM3062427-0262689202331120037锡sn207300405-2024083202331120038生猪lh171753933874982202331120039苹果AP91283901605884202331120040镍ni198240382-1634044202331120041焦炭j29443731735791202331120042不锈钢ss16240358-0683311202331120043焦煤jm202831536256442023311200资料来源Wind上海证券研究所23模型结果分析从模型的最新结果来看我们可以发现以下交易性特征1多头趋势中燃油橡胶和棉花的趋势性较强2空头趋势中锰硅玻璃和沥青的趋势性较强3以焦煤不锈钢和焦炭为代表的黑色系整体价格振幅较小处于非趋势性行情等待区间突破的新行情酝酿4纯碱玻璃再次呈现反向行情关注未来反转背离的拐点带来的新行情5农产品中鸡蛋偏正向行情菜油大豆玉米呈现反向行情趋势的延续性较好3风险提示请务必阅读尾页重要声明6金融工程点评系统性风险国际局势导致大类资产市场的剧烈震荡政策风险政策变化可能导致市场波动加大模型失效风险模型基于历史数据及主观判断市场结构改变和风格变化等因素可能导致模型失效请务必阅读尾页重要声明7金融工程点评分析师声明作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询资格或相当的专业胜任能力以勤勉尽责的职业态度独立客观地出具本报告并保证报告采用的信息均来自合规渠道力求清晰准确地反映作者的研究观点结论不受任何第三方的授意或影响此外作者薪酬的任何部分不与本报告中的具体推荐意见或观点直接或间接相关公司业务资格说明本公司具备证券投资咨询业务资格投资评级体系与评级定义股票投资评级分析师给出下列评级中的其中一项代表其根据公司基本面及或估值预期以报告日起6个月内公司股价相对于同期市场基准指数表现的看法买入股价表现将强于基准指数20以上增持股价表现将强于基准指数5-20中性股价表现将介于基准指数5之间减持股价表现将弱于基准指数5以上无评级由于我们无法获取必要的资料或者公司面临无法预见结果的重大不确定性事件或者其他原因致使我们无法给出明确的投资评级行业投资评级分析师给出下列评级中的其中一项代表其根据行业历史基本面及或估值对所研究行业以报告日起12个月内的基本面和行业指数相对于同期市场基准指数表现的看法增持行业基本面看好相对表现优于同期基准指数中性行业基本面稳定相对表现与同期基准指数持平减持行业基本面看淡相对表现弱于同期基准指数相关证券市场基准指数说明A股市场以沪深300指数为基准港股市场以恒生指数为基准美股市场以标普500或纳斯达克综合指数为基准投资评级说明不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准投资者应区分不同机构在相同评级名称下的定义差异本评级体系采用的是相对评级体系投资者买卖证券的决定取决于个人的实际情况投资者应阅读整篇报告以获取比较完整的观点与信息投资者不应以分析师的投资评级取代个人的分析与判断免责声明本报告仅供上海证券有限责任公司以下简称本公司的客户使用本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户本报告版权归本公司所有本公司对本报告保留一切权利未经书面授权任何机构和个人均不得对本报告进行任何形式的发布复制引用或转载如经过本公司同意引用刊发的须注明出处为上海证券有限责任公司研究所且不得对本报告进行有悖原意的引用删节和修改在法律许可的情况下本公司或其关联机构可能会持有报告中涉及的公司所发行的证券或期权并进行交易也可能为这些公司提供或争取提供多种金融服务本报告的信息来源于已公开的资料本公司对该等信息的准确性完整性或可靠性不作任何保证本报告所载的资料意见和推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断本报告所指的证券或投资标的的价格价值或投资收入可升可跌过往表现不应作为日后的表现依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