★CTA策略：商品波动渐起，CTA或有可为
　　2024年商品CTA总体上呈现先抑后扬，随着市场波动增加，后续或也有更好的表现及投资机会。从因子的表现来看，基本面类因子因宏观政策预期与行业现实逻辑上的偏离导致失效，基差、库存、仓单类因子表现相对较差，反而期限结构及量价趋势类因子获得较好的表现。从我们跟踪的策略来看，截面类多因子组合策略整体获得小幅收益，其中由普通线性复合的CWFT组合和由主副因子另类复合的C_frontnext & Short Trend组合今年以来分别获得4.0%、3.5%的收益，反而机器学习组合出现3%亏损。时序策略方面，我们提出的ETR指标能够相对有效反映各品种短期内的趋势性特征，一定程度上能帮助我们做信号过滤或品种筛选。我们跟踪的基于常规因子的规则多空策略，夏普加权组合和XGB组合今年以来分别获得了4.8%和8.4%的收益，另外跟踪的改进动量策略则在今年以来获得了9.0%的收益。
　　商品板块的拆解是我们以中观视角看待商品市场的方式，前期我们构造了由板块主成分得到的周度基本面量化策略，今年的表现并不理想，因此我们借鉴股票行业轮动的思路，构建商品板块的市场主线强弱指标，对该类策略的表现归因。随着研究的深入，我们意识到单品种择时是基本面量化策略的关键，因此在《商品基本面量化框架一：单品种预测体系》中提出单品种的数据调整-特征提取-有效性评价-降维预测框架以系统性地完善单品种择时策略，经完善后的单品种择时效果显著，螺纹钢（周度）年化收益和夏普比分别为19.82%和0.78，黄金（周度）年化收益和夏普比分别为18.22%和1.29，铜（季度）年化收益和夏普比分别为20.59%和1.13，生猪（月度）年化收益和夏普比分别为27.67%和1.21。
　　★风险提示
　　模型基于历史数据构建，未来市场规律的变动可能使模型失效。