本文作者|陆昶燚金融工程量化分析师

本报告完成时间|2023年3月2日

摘 要

(资料图片)

乙二醇是一种无色微粘的液体，能与水、丙酮互溶，但在醚类中溶解度较小。用作溶剂、防冻剂以及合成涤纶的原料，目前成熟的工业路线是由环氧乙烷、CO2和水反应生成碳酸乙二酯，然后水解得到乙二醇。

乙二醇是一种重要的石油化工基础原料，其下游产业主要是涤纶，工程塑料，防冻剂等。也可用于生产润滑剂，涂料，油墨等，用途非常广泛。在我国，绝大多数的乙二醇都是用来生产涤纶。

本文中，我们针对期货市场中的乙二醇品种进行策略建模，我们主要通过对乙二醇的供给，库存等数据的考量，从供需角度对乙二醇进行建模，从而得到乙二醇这个品种的交易策略，为投资者提供参考。

风险提示：模型误设风险、历史统计规律失效等风险。

一

因子概述

从上游产业分析，原油和煤炭是乙二醇的生产原料，原油与煤炭价格的波动，也会对乙二醇的价格产生重要影响，但是从统计数据上来看，乙二醇的价格与原油价格并不同步，乙二醇价格相对原油价格具有一定的滞后性，但是这种滞后性越来越不明显。

乙二醇的市场价格同样会受到下游需求的影响，我国94%的乙二醇都用于生产涤纶，聚酯的生产消费情况会对乙二醇价格产生直接影响，同时纺织行业是涤纶的最大下游产业，所以终端纺织品的供需也会传导到乙二醇的价格波动上。

1 量化交易策略绩效指标

在量化交易策略中，我们通过多次资产组合，对风险资产的权重进行动态调整。除了关注截面上资产组合本身的风险、收益率之外，还应该关注制定策略在时序上的稳定性、胜率、风险等。常用的业绩评价指标主要包括：

1.1年化收益率(Annualized Returns)

年化收益率是衡量策略投资回报的主要指标，表示投资一年的预期收益率，计算公式如下：

1.2夏普比率(Sharp Ratio)

夏普比率是指承受单位总风险带来的超额回报，可同时对风险与收益进行考虑。如在给定的风险水平下最大化期望回报，在给定的期望回报水平上最小化风险。计算公式如下：

1.3最大回撤(Max Draw Down)

最大回撤反映了投资者忍耐亏损的极限，衡量了给定时间内最极端的亏损量。t日的最大回撤计算公式如下：

1.4波动率(Volatility)

收益的标准差σ为测度风险的常用指标，通常被定义为方差的平方根，以衡量结果的波动程度，计算公式如下：

1.5卡玛比率(Calmar Ratio)

卡玛比率定义与夏普比率类似，采用最大回撤作为风险衡量指标，计算公式如下：

1.6胜率

胜率定义为目标周期内盈利的交易次数占总交易次数的比例。

2 因子信号生成逻辑

首先对产量，表观消费，库存做n日移动平均处理

然后对移动平均数据做差分处理，以得到每日数据变化

二

因子表现

经过简单测试后，我们发现，两个因子的效果相对较好，且相关性较低。19年至今，取得了比较不错的正收益，其中，供给因子的表现较好，夏普率超过了0.9，但是回撤较大，库存因子的表现较差，但是波动率和最大回撤较小。在单因子测试中，其绩效水平尚不具备可交易性。后文，我们将对两个因子合成，进行组合测试，对合成策略的可交易性进行探讨。

三

组合测试结果

1 回测参数

资金分配

我们比较全品种等权资金分配方案策略效果，基础资金分配时间为每季度最后一个交易日，基础资金分配如下：

注：杠杆系数在下文测试中统一设为2.0。

测试参数

回测时段：2019年1月1日-2023年3月1日

回测品种：EG

成交时间：信号出现后下一个K线周期开盘价；手续费设置:交易所手续费+20%；

交易频率：日频；

杠杆系数：1；

品种资金分配：每个季度最后一个交易日，按照当前可交易品种分配基础资金单位。

2 双因子组合表现

年度表现如下：

持仓周期如下(单位：天)：

从组合信号的测试结果来看，我们可以发现，整体策略的绩效相对单因子的策略有所提高，夏普比率超过了1，高于两个单因子策略，同时，波动率和最大回撤也相较单因子策略有所降低。从年度收益来看，除今年收益为负以及20年收益较低以外，其他年份能取得不错的收益。从交易次数来看，测试时长4年多，橡胶品种一共交易69次，平均每年交易16次左右，平均持仓周期16个交易日左右，交易次数较少带来的交易磨损也会变小，但同时也存在较大的过拟合可能。

四

结论

从乙二醇的生产工艺上来看，可以分为煤制和乙烯制，其中，乙烯制是以原油为原材料，为我国乙二醇的主要生产工艺，目前占比在50%以上。乙二醇的下游较为复杂，但最大的下游产业是涤纶的生产，主要应用于纺织品产业。从本文的测试结果来看，单因子测试中，供给因子的测试效果好于库存因子，且相关性较低，组合测试中，两个因子合成后，绩效水平明显优于单因子测试效果，且较为平稳。但是从交易情况来看，该策略交易次数较少，持仓周期较长，可能存在一定的过拟合可能。

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