摘要

铜兼具商品属性和金融属性。国内铜冶炼需求大、供应水平低，高度依赖进口，受COMEX和LME铜影响较高。铜下游需求来自电力电缆、机械制造和电子通信等多个重要工业行业，因此其利润和价格水平与工业发展、经济增长水平息息相关。我们选择宏观-库存-利润-升贴水类指标，开发多因子策略，并考察其回测表现。

(资料图)

因子构建。对各指标分别应用动量、均线和历史分位数策略构建因子，考察因子夏普比率和胜率，以及参数稳健性。铜指标库规模为100，经筛选后保留23个因子。

单策略表现。根据因子所属类别，分别构建子策略，等权叠加子策略仓位形成多因子策略。铜库存和升贴水策略表现较好，年化收益率超过16%，后者夏普比率和卡玛比率分别超过1.5和2。

多因子策略表现。子策略相关性较低或为负，分年收益互补性强。铜多因子策略夏普比率和最大回撤改善明显，分别达到2.05和5.02%。

优化方向。考虑动态调整子策略权重；引入机器学习模型。

风险提示：宏观事件冲击、因子失效等。

本文接下来分为四个部分。第一部分介绍铜品种投研指标框架。第二部分阐述本文因子构建策略设置和筛选过程。第三部分为多因子策略构建和回测表现。最后一部分为本文工作总结和潜在优化方向。

关键字：铜，宏观-库存-利润-升贴水，多因子策略

1 框架

中国铜矿资源相对贫乏，却是全球最大的铜冶炼国家，通过大量进口铜精矿来弥补缺口，具有较高的对外依存度。近年来，国内铜矿供应趋紧，粗、精铜冶炼利润下降，处于成本端的铜矿企业议价能力强。从需求来看，国内铜消费企业分布在电力电缆、机械设备、汽车交通、建筑和电子通信等行业，因此铜价格与工业发展和经济增长状况紧密联系。此外，铜兼具商品和金融属性，明显受到诸如通货膨胀、利率和汇率等因素的影响。我们的铜多因子择时框架如下。

具体来看，这一框架由四部分组成。

1. 宏观层面：从经济增长水平来看，铜价格主要受GDP、通货膨胀CPI、工业品价格水平PPI以及采购经理指数PMI等的影响。从利率和汇率来看，铜价格受货币供应量M1、M2，银行间市场利率SHIBOR，社融规模和美元指数等的驱动。值得注意的是，国内铜供应很大程度上依赖进口，价格受外盘影响程度较高，因此国外宏观经济指标的影响作用不容忽视。

2. 库存水平：铜库存水平主要受到国内外供需和进出口的影响。其中，铜供应和铜进口包括铜精矿、电解铜（粗铜、精铜）和废铜三者的储量、产量和产能；铜需求来自铜材等初级加工端和电力电缆等终端消费；铜出口主要包括未锻造铜和铜材出口，可视作外需。常见的铜海内外库存指标囊括COMEX铜库存、LME铜库存和国内的期货交易所、保税区以及社会库存等。

3. 利润水平：铜利润分别来自铜精矿、精炼铜和铜材的进口、开采、加工和冶炼等环节，与铜价格负向变动。

4. 升贴水：本文选择上期所和LME的期现价差和月差升贴水指标。

2 策略设置和因子筛选

本文应用动量、单/双均线和历史分位数判断当前的库存、利润、升贴水以及利率和经济增长水平，结合基本面估值方法预测铜期货价格走势。尽管CTA策略通常关注盘面价格的趋势跟踪，但盘面信息往往落后于基本面信息，对于宏观和产业基本面指标的趋势跟踪更有价值。

基于第一部分所列出的铜商品投研框架，我们一共选择了100个宏观与基本面指标数据，结合其对于铜价的驱动作用，分别考察其在各策略下的绩效表现。为避免数据噪音影响，我们统一将日度数据重采样成为周度数据；另一方面，我们剔除数据频率为季度（如GDP）或年度的指标，即各指标的调仓频率均为周度或月度。

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