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量化 | 大类资产择时之二——铜、煤和5年国债 总结

核心内容

本报告分析了铜、焦煤和5年期国债的择时模型，旨在探讨量化方法在大类资产配置中的应用。报告指出，前期黄金和原油择时模型的成功经验可以推广至其他资产类别，如铜和焦煤。同时，由于市场对中等期限国债的关注增加，以及10年期国债收益率波动降低，5年期国债模型被引入以替代10年期国债模型。

主要观点

• 铜择时模型：基于COMEX铜，模型使用了多种因子，包括其他大类资产、期货多空、全球流动性、升贴水、各国库存、电解铜、废铜等。模型在2019年2月至今样本外形成72个正确区间，19个错误区间，胜率高达79.12%。最新输出观点为“调整”。
• 焦煤择时模型：基于焦煤价格，模型纳入了中国进出口、部分港口吞吐量、全国产煤地价格、开工率、海外鹿特丹煤炭价格、焦煤技术指标等，还考虑了螺纹钢等其他黑色系商品的指标。模型在2019年4月至今样本外形成45个正确区间，9个错误区间，胜率83.33%。最新输出观点为“调整”。
• 5年国债择时模型：替代10年国债模型，基于5年期国债收益率（5yYTM），模型引入了TF技术指标、不同期限国债的二级市场净买入情况等因子。在2023年7月至今样本外形成21个正确区间，4个错误区间，胜率84%。最新输出观点为“调整”。

关键信息

铜择时模型

• 因子构成：263个原始因子，经差分等处理后变为467个因子，最终保留126个日频因子、16个周频因子、57个月频因子。
• 胜率：79.12%
• 最新观点：调整
• 模型表现：近20交易日的模型输出显示，铜价格波动较大，单日输出概率和5日移动平均均有所变化，但整体趋势保持稳定。

焦煤择时模型

• 因子构成：289个原始因子，经处理后变为518个因子，最终保留115个日频因子、21个周频因子、64个月频因子。
• 胜率：83.33%
• 最新观点：调整
• 模型表现：近20交易日的模型输出显示，焦煤价格波动明显，单日输出概率和5日移动平均呈现较大变化，模型对市场趋势具有较强的捕捉能力。

5年国债择时模型

• 因子构成：原始因子257个，经处理后变为394个因子，最终保留159个日频因子、10个周频因子、30个月频因子。
• 胜率：84%
• 最新观点：调整
• 模型表现：近20交易日的模型输出显示，5年期国债收益率波动较大，单日输出概率和5日移动平均均呈现显著变化，模型对市场走势具有较高的预测准确性。

风险提示

1. 模型失效风险：模型基于特定历史数据和统计规律，市场环境变化可能导致模型失效。
2. 因子失效风险：因子在历史中可能有效，但未来作用方向和强度可能变化。
3. 数据质量风险：数据来源可能存在误差、缺失或异常值，影响模型准确性。

图表说明

• 图1：COMEX铜择时模型历史结果
• 图3：焦煤择时模型历史结果
• 图5：5年国债择时模型历史结果
• 图2、图4、图6：展示了近20交易日模型的输出结果，包括价格、单日输出概率和5日移动平均。

作者信息

• 孙彬彬（SAC执业证书编号：S0160525020001）
• 隋修平（SAC执业证书编号：S0160525020003）
• 付耕阳（联系人）

报告发布信息

• 对外发布时间：2026年4月7日
• 报告发布机构：财通证券股份有限公司
• 资质声明：财通证券具备中国证监会许可的证券投资咨询业务资格。