持倉量信號作為金融衍生品特有的量價指標，受到很多投資者的持續(xù)關注。我們嘗試挖掘持倉量指標里蘊含的信息，從定性和定量分析兩個角度進行持倉量因子模型的構建，并將其應用于實務分析中。

圖為期指各品種凈多單持倉占比與基差均值

交易所每日收盤后會公布前20名，包括成交量和持倉量明細，其中持倉量分為按買單量排名和按賣單量排名。市場普遍認為日頻的前20名多空持倉量數(shù)據(jù)，反映了市場不同類型策略投資者的情緒。

通過持倉量的分析，我們可以對股指期貨基差變化的情況和主要影響力量進行刻畫。通過對歷史數(shù)據(jù)的回測，我們發(fā)現(xiàn)不同市場環(huán)境下期指升貼水的變化有如下對應特點。首先，在貝塔行情下，多頭替代策略占優(yōu)的情況下會促進基差貼水的收斂。其次，在無明顯貝塔行情且阿爾法環(huán)境較為“友好”時，對沖力量會抑制基差貼水收斂，甚至帶來貼水走擴。最后，在無明顯貝塔行情且阿爾法策略收益率開始回落后，對沖策略的空平力量會促進基差貼水的收斂。

如果將上述特點和股指期貨基差運行特點放在一起進行復盤分析的話，可以對股指期貨基差走勢的影響力量進行分析。

圖為期指各品種總持倉量與指數(shù)走勢

持倉因子是利用每日公布的前20名持倉信息進行構建，假設持倉量排名數(shù)據(jù)中隱含了大體量的機構投資者，其相比普通投資者有一定的信息優(yōu)勢。持倉量模型主要考慮機構多空持倉量并進行合成，使用機構會員持倉可以為價格提供有效信息。

交易所每天盤后發(fā)布的買賣單量變化數(shù)據(jù)為投資者提供了重要參考。如果將對沖劃分為剛性對沖和擇時對沖兩大類的話，在進行持倉量因子構建的時候，應該更關注擇時對沖的方向，因為其蘊含了更多主觀選擇的信息。

股指期貨市場參與者結構由套保和非套保力量組成，我們可以通過提取持倉量數(shù)據(jù)中非套保力量用來輔助對市場情緒進行判斷。不過需要注意的是，在非移倉周期內套保力量的強弱能部分表現(xiàn)市場對風險的評估結果，但是在移倉區(qū)間內，空頭的展期會導致近月和遠月的多空單發(fā)生不規(guī)則變化，持倉量并不能準確反映市場對行情的判斷。另外，過去我們通常更關注主力合約買賣單量的變化，認為主力合約對該品種的行情判斷更具有指導意義。事實上，股指期貨受分紅期、移倉期和預期差的影響，非套保賬戶往往會避開某些不利基差的月度合約，而選擇相對遠月的次主力合約進行交易。綜上，這就使得我們需要更為全面地考慮遠近月各個合約的數(shù)據(jù)來進行分析。

從持倉量因子的構造邏輯來看，可以分為方向型和連續(xù)型。方向型從非線性的角度看可以更好地規(guī)避總成交量（分母端）大幅波動所帶來的“噪聲”，但是也面臨規(guī)則閾值的參數(shù)敏感性等問題；連續(xù)型因子在時序層面考慮長短均線的方法來平滑和過濾部分“噪聲”，相對收益表現(xiàn)較好。

目前我們可以將持倉量信號應用于對價格方向進行判斷，將持倉量模型和量化基本面相結合，形成多周期結構策略。

其中，短周期模型聚焦于市場風格、外部因素、資金面三大高頻金融數(shù)據(jù)板塊。在單一類別因子的基本面回測中，不同類型因子在不同時間段表現(xiàn)存在差異。如果采用單因子模型則難以提供穩(wěn)定收益，這也符合指標在不同行情周期下的有效性規(guī)律。將所有因子放入模型中后，我們發(fā)現(xiàn)其效果優(yōu)于單一類別，收益和風險控制上表現(xiàn)都有所提升。

長周期模型關注市場預期，聚焦于宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)等低頻指標。主要邏輯是從高維數(shù)據(jù)中選出有效且相對獨立的因子，如果公布的實際金融數(shù)據(jù)與市場預期存在一定偏差，則部分投資者可能會根據(jù)自身投資風格在數(shù)據(jù)公布的時間段內進行短期博弈。

持倉量模型主要考慮機構多空單持倉量并進行合成，分析機構會員持倉或可以為價格提供更加有效的信息。在2014—2018年期間，綜合信號樣本內勝率為60%，2018年至今樣本外勝率為57％。如果將持倉量因子單獨拿出來進行觀測，我們使用近兩年來的全樣本數(shù)據(jù)進行回測，發(fā)現(xiàn)股指期貨四個品種當日漲跌方向和持倉量信號匹配程度為80%左右；策略勝率為50%左右，勝率最高的品種為IH，達到53%，這或和上證50股指期貨受到大型機構持倉關注有一定關系。

未來我們計劃在當前研究基礎上對遠近月持倉量因子進一步開發(fā)，并應用于基差的判斷以及移倉換月策略中的擇時問題。