量化：库存，能给商品做“指增”吗？
来源：找钢指数
2022年06月08日 11:30
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商品投资:被动
过去5年，简单的跟踪南华商品指数进行投资可以获得超过90%的收益，这主要得益于15年开始提出的供给侧改革，以及页岩油革命引发的原油周期，而最近2年，新冠疫情导致的供应链危机席卷全球，进一步给了商品表现的舞台。那么，大宗商品的超级周期能否延续？如果回答是能，保守的投资者们该如何构建他们的被动投资组合？我们在本节中予以探讨。
南华商品指数是最能代表国内商品资产的指数。根据[1]，其在揭示经济运行拐点时，通常领先于生产者物价指数（PPI），可以作为PPI的先行指标，为宏观经济提供预警信号。构成方面，南华指数的标的通常包括20个商品，基于国内消费量和流动性等因素进行选择并计算权重。因此，从构成方法上看，南华商品指数可以对标海外商品指数，例如标普高盛商品指数（S&P GSCI）。
南华商品指数每年6月1日调整投资组合权重并进行公布。根据我们的统计，从15年至今，南华指数的组成标的和权重都较为稳定，除了上市较晚的部分品种会对权重产生一定影响，例如18年原油上市后，铜等品种的权重开始被挤压。当然，新冠疫情等超预期事件也会影响权重，2020年，原油权重提升了近1倍。
如下，我们首先展示我们的商品投资组合中覆盖的标的。
资料来源：Wind，紫金天风期货研究所
可以看到，我们横跨5个板块，共计20个商品，这些标的也正好构成了南华商品指数的全部（21-22年），换句话说，这20个品种最能代表中国商品资产。在构建组合之前，我们可以先看一下过去一年南华指数在各板块上的权重分布，如下。
资料来源：南华资讯，紫金天风期货研究所
从权重上来看，南华指数做到了一定的分散化，没有板块占据主导地位，其中，能化和黑色占比超50%。那么，一个实际的投资组合能否跟踪南华指数？我们认为不能。过去5年，南华商品指数的年化波动率超30%。主要原因在于南华指数在部分品种上的权重较为集中，以20-21年为例，其下原油权重超15%，彼时，新冠疫情爆发，原油闪崩带来了指数的高波动，虽然指数也确实反映了经济基本面的脆弱。
作为一个量化投资经理，关注组合的波动始终是重要的，所以接下来，我们以风险管理为主题，讨论三种投资组合：最小方差组合和风险平价组合，对于等权组合，我们只展示其绩效以作对比。
继续之前，我们需要说明的是，文中所有的投资组合均为月度调仓，只考虑在板块间进行风险分配，板块内我们均采用等权处理。样本内的时间跨度为2010年1月至2021年12月，商品合约采用主力合约。
最小方差组合
构建最小方差组合的目的是使得投资组合在任一时刻的风险最小化，实则是一个优化问题。经典的投资组合理论要求最小方差组合应满足如下优化目标与约束。
可以看到，构建最小方差组合的核心实质是如何更好的估计资产协方差。在估计好协方差之后，即可以计算出投资组合在每个时间点的风险，即标准差，如下。
资料来源：Wind，紫金天风期货研究所
相比等权投资组合，最小方差组合在风险控制方面较优，其平均风险约为16%，等权则为20%。在这里，风险配置强于资本配置。那么，最小方差组合是否意味着资产一定是分散化的？我们进一步展示该组合中的板块权重如下。
资料来源：Wind，紫金天风期货研究所
一个显而易见的结论是，在商品资产内部进行风险最小化和资产分散化没有必然联系。如上图所示，几乎100%的组合权重，集中在黑色，农产品和贵金属板块上，换句话说，这三个板块具有防御属性，但需要注意的是，15年供给侧改革之后，黑色板块的权重持续下降，在最后已经与贵金属相当。
防御是否意味着需要牺牲收益？下面是最小方差组合的投资表现。
资料来源：Wind，紫金天风期货研究所
长期来看，若以等权组合为基准，最小方差组合能够获得更高的风险调整后收益。仅仅只看创造收益能力，最小方差组合也具备优势。以最近3年为例，最小方差组合夏普比率达到0.8，年化收益23.95%，同期基准夏普比率为0.48，年化收益13.42%。
在资产分散化与风险分配方面，我们理应考虑另一种组合：风险平价组合，其在大类资产配置方面，具有广泛运用，但是在资产内部呢？我们接下来讨论。
风险平价组合
风险平价策略要求组合中各资产贡献相同的风险。对上节中最小方差模型稍作修改即可获得一个简单的风险平价模型，我们在此不作具体细节的描述。类似之前，我们首先展示风险平价组合的风险分布。
资料来源：Wind，紫金天风期货研究所
易于看出，风险平价组合在风险控制方面介于等权组合与最小方差组合之间。这符合常理。事实上，投资中，我们需要一个更实际的投资组合来减少估计误差等风险。如下是风险平价组合的权重分布。
资料来源：Wind，紫金天风期货研究所
风险平价组合中资产更加分散且占比均衡。整体来看，能化和有色仍然占据了较小的权重，和约30%。下面我们展示风险平价商品组合的投资表现。
资料来源：Wind，紫金天风期货研究所
首先，长期来看，风险平价组合优于等权组合，但逊于最小方差组合，原因主要在于风险平价组合创造收益能力较弱，年化收益在任何一个周期下均低于最小方差组合，同时控制波动方面，其也未能取得全面优势。我们并未否认风险平价模型的广受欢迎，但在商品资产内部，在5个有相关性的板块中，进行风险平均分配，可能会遭受挑战。
最后，我们展示上述三种投资组合在过去5年的净值走势图。
资料来源：Wind，紫金天风期货研究所
库存
商品主动投资经理想要更多收益，而研究商品供需可以帮助他们建立优势。近2年，受供应链冲击、全球经济周期切换等因素影响，多数商品的库存出现了历史极值。主观投资经理时常需要问自己：“大宗商品库存到哪了？”。如果说，系统化投资与主观投资经常做类似的事情，那么，研究库存就是研究供需的第一步。
在这篇报告中，我们赋予每个商品1个关键库存指标。事实上，在我们覆盖的商品中，重要的库存通常不超过2个。首先，我们展示部分商品下我们选择的库存。
资料来源：Wind，Bloomberg，紫金天风期货研究所
我们大多选择国内库存，以及少量国外库存和交易所库存。将这些库存数据进行整理与清洗后，我们可以开始构建库存因子。具体的，我们计算月度库存的历史位置。以原油库存为例，其在过去一段时间内的库存水平如下。
资料来源：Wind，Bloomberg，紫金天风期货研究所
可以看到，原油库存在新冠疫情初期达到了历史最高位，之后随着全球经济复苏持续去库，原油超级周期也随之开启，在2021年最后，原油库存的位置仍仅为48.8%。类似原油库存，我们可以动态计算出其它所有品种的库存位置，形成我们最终的库存因子。该因子的优势之一在于，它是一种“相对”的概念。
商品投资:主动
在这一节，我们提出一种利用库存因子对前述商品组合进行增强的策略。以上一节的原油库存为例，当库存达到历史高位时，原油价格往往伴随下行趋势，因为供过于求。这种投资逻辑合理，并且适用于所有的商品。进一步的，我们的战术择时策略如下：当投资组合中商品库存高于历史位置70%时，降低该商品的权重；当库存低于历史位置30%时，提高该商品的权重。
具体的，我们测试两种战术择时：激进（Aggressive，+/-50%）与温和（Mild，+/-20%）。测试的组合，我们选择最小方差组合以作展示。在回测频率与周期等方面的设置，主动投资和被动投资保持一致。
最小方差组合战术择时的表现如下。
资料来源：Wind，Bloomberg，紫金天风期货研究所
首先，增强组合能获得更高的风险调整收益，以5年为例，激进增强组合夏普比为0.72，同期基准为0.6，年化超额收益为5.34%。战术择时会在组合波动上释放一些敞口，但这种代价足以被收益弥补，而在控制尾部风险上，战术择时不会有显著影响。其次，相比温和，激进的战术择时在商品内部更为有效，因为商品资产具有一定相关性，换句话说，一定程度的资产集中化在商品内部投资可能会有超预期的效果。最后，我们展示增强组合的样本内净值曲线如下。
资料来源：Wind，Bloomberg，紫金天风期货研究所
总结与展望
作为我们在商品“指增”领域的第一篇工作，本文介绍了利用供需中的库存对商品组合进行增强的一种实现，策略表现论证了模型的有效性与通用性，其中激进的增强组合近5年年化超额收益为5.34%。
样本外至今，商品增强组合夏普比率为0.84，年化超额收益为6.6%，同期基准组合夏普比率为0.71。
展望未来，有多个方向可供模型的进一步提升，例如在组合优化方面，去提升资产相关性的估计精度。当然，战术择时需要战略择时的配合，这也对投资经理的大类资产配置能力提出了挑战。
资讯编辑：阿尔法
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