同花顺-圈子

　　文 | 孙毅 编辑 | 庆炜

　　字数 | 约5000 需时 | 15分钟

　　3月3日，自2月初开始停更的COT(Commitments of Traders)交易者持仓报告，终于要重新更新了。美国商品期货交易委员会(Commodity Futures Trading Commission，简称CFTC)公布了本应在2月10日公布的截至2月7日收盘的COT持仓报告，我们总算看到了由网络原因导致的发布延迟即将得到解决的曙光。

　　来源：CFTC官网

　　COT持仓报告一直广受全球投资者关注，不少量化研究者都曾基于报告中的信息，构建COT策略，我们也不例外。以下即为我们的一些研究成果。

　　什么是COT策略

　　COT，即Commitments of Traders，是CFTC所出具的持仓报告，追根溯源至今已有约80年的历史。

　　经典的COT报告，主要内容是将期货市场上所有交易商的持仓头寸分为商业与非商业两类，然后分别报告两类交易的多头、空头、套利头寸，以及包含持仓集中度、交易者占比在内的其他信息。

　　COT Legacy报告示例

　　在期货市场，多单开仓必然对应同样数量的空单开仓，因此多空单的总量总是相等的，问题的关键在于是谁在增仓，谁在减仓。

　　期货多空单归属分布示例

　　COT策略即为以不同交易商的多空头寸作为主要的决策依据的策略。由于COT数据实际上是对于不同类交易者的动向的一种描绘，因此几乎所有的COT策略都需要采取以下假设：不同类的交易者之间交易行为存在差异，并且交易者的动向和未来的价格走势之间存在相关关系。

　　为了解释这种相关关系，最为直接的逻辑便是：“某类交易者比其他交易者更加聪明/内行/有内部消息，所以他们的动向是市场动向的领先指标。”

　　换而言之，就是：“追随聪明钱”。

　　绝大多数的COT策略都是基于类似逻辑开发的，区别在于他们如何定义交易者的动向，以及他们认为哪一类交易者更加聪明。也有少数COT策略基于“某类交易者相对市场总体而言更加愚蠢，反其道而行之”的逻辑反向进行开发。不过截至现在，这一思路的实证结果都不大有效。

　　内部人士：商业交易者

　　COT报告按以下的标准区分三类交易者：

　　商业交易者是明确出于对冲目的进行交易的交易者，他们的空头往往是由商品的实际生产商开出，用于对冲他们生产出的现货头寸，起到锁定他们的现货卖价的作用；他们的多头则往往是由商品的实际收购商开出，用于锁定他们未来的收购价格，防止他们由于商品现货价格上涨损失利润。

　　非商业交易商包括所有不出于对冲目的进行交易的交易商，包括做市商、投机者等等。

　　非报告交易商则包括那些没有达到报告门槛的交易商，包括体量过小的现货生产方与收购方。一些认为非报告交易商专业性低，且相对他们进行反向交易的思路失败的原因，就在于没有搞清楚他们的成分。非报告交易商并非只由散户投机者组成的。

　　仅凭以上说明，我们很容易从直觉上得出商业交易者是最为“聪明”的交易者的结论。毕竟鱼龙混杂的投机者们真的能比实际经营现货的生产商与收购商更加懂行吗？因此，主流的COT研究一般都会将商业交易者的头寸变化作为重点中的重点进行分析，好的COT策略也以利用商业交易者头寸变化的为主。

　　在COT研究必读书籍《The Commitments of Traders Bible》一书中，作者Stephen Briese也总结了以下两个认为商业交易者更有可能是“聪明钱”的论据：

　　1、 商业交易者一般都是业内人士，他们相较于其他人有更大的信息优势。

　　2、 商业交易者的底牌更厚，实际持有或需求现货的他们受保证金的限制更小，从而有更大的对抗趋势的能力。

　　从而在逻辑上，我们有了认为跟随商业交易者能够在期货市场赚取更多利润的理论依据。接下来我们需要建立模型描述商业交易者的动向并通过测试，对这一方法的效果进行验证。

　　COT指标模型

　　在上文提到的《The Commitments of Traders Bible》一书中，作者除了直接观察商业交易者的Net Position，即多头仓位减去空头仓位得到的净多头仓位外，还使用COT指数对交易者的动向进行描述：

　　COT指数描述的是当前净持仓在过去一段历史时期中所处的相对位置，COT指数上行说明交易商对期货看多，下行说明交易商看空。对技术分析熟悉的读者不难注意到，COT指数的构造方法与随机摆动指标（%K与%D）中%K的构造方法是相似的：

　　因此，我们再对COT指数取移动平均（取3期），即可得到COT %D，用于确认趋势：

　　在得到COT指数%D值之后，我们就可以利用它获取买点与卖点了。这里我们参考Carr在他的文章《A COT Strategy for Stock Market Indexes》中的做法，设置90%为COT指数%D信号的阈值，在报告发布日，于COT指数%D高于90%时买入，COT指数%D低于90%时卖出。

　　这样一来，我们相当于是采用了这样一个逻辑：当商业交易商的净头寸在最近的一个时期内相对而言极度看多的时候，我们跟随他们买进，而在他们的头寸相对回落时，我们直接卖出。如此，我们持仓的时间，实际上限制在了商业交易者相对极度看多之后到他们开始有转向的势头的这一段时间，我们的模型能够产生有效收益的前提也就成为：

　　商业交易者会先于市场对价格做出调整做出行动，而在他们行动之后，市场价格往往会跟随商业交易者的调整方向运动。

　　以上为COT策略的基础逻辑，接下来我们使用过去20年的数据对这一模型进行检验。

　　标普500股指期货COT策略

　　我们首先按如下规则在E-mini标普500指数期货上进行测试，时间段为2002年1月至2022年10月：

• 仅针对标普500股指期货，计算COT指数时将一份SP500股指期货头寸视为五份E-mini SP500股指期货头寸汇总计算。

• 当COT指数%D>=90%时，策略活跃，E-mini标普500指数期货多头开仓，买入名义价值相当于全仓买入标普500指数的期货手数（只需占用10%以下的现金作为维持保证金），同时将维持保证金以外剩余的90%的账户现金，投资于美国1个月期国债。

• 当COT指数%D<90%时，E-mini标普500指数期货平仓，策略视为不活跃，全部资金投资于美国1个月期国债。

• 由于Emini标普500期货成交极其活跃，交易费用和冲击成本都极低，因此本测试中假设交易成本为0，后续测试也一样。

　　选择不同的N，即计算COT指数时所用的相对时期长度（按周计算）进行测试。

　　E-mini标普500股指期货测试结果

　　显然，单独使用COT策略是没有办法跑赢市场的。

　　尽管策略的年化收益率最高只有市场的一半多一点，但笔者注意到，这个收益是在仅占测试总时长约14%的策略活跃期实现的。换句话说，虽然我们没有办法在单一品种上仅靠抓取COT信号后的一小段时间、其余时间只获取无风险收益，就能战胜长期投资标普500指数，但靠这14%的资金占用时间，足以让我们赚取买入持有标普500大约一半的收益。

　　在这段活跃期间内，策略有着十分突出的夏普比率、胜率和有限的回撤，唯一的制约因素在于资金闲置的时间太长，使得总的收益率上不去。

　　标普500COT策略净值曲线（对数坐标，N=3，绿柱表示盈利交易，红柱表示亏损交易）

　　因此，笔者考虑增加股指期货种类来增加交易机会，以增加策略活跃期。

　　美国四大股指期货COT策略

　　我们于是将投资标的扩充到美国的四个主要股指上，分别对这四个股指的单独策略和组合策略进行测试（全部取N=3），并与四个股指期货等权重买入并持有的被动策略进行对比。

　　美国四股指期货测试结果（四股指等权指当有n个股指的COT指数%D>=90%时，等权持有n个股指期货，每交易日再平衡，否则买入美国1个月期国债）

　　可以看到，四个股指策略单独测试时，活跃期间的夏普比率均远远超过了买入并持有的被动策略的水平，这显示上面标普500的测试结果并不是孤例。同时监测四个股指的COT信号时，策略的持仓时间显著提升，收益率明显超过了买入并持有策略。策略活跃期提升到了占测试总时长约34%，最大回撤仅为20%左右，意味着基本上规避了2008与2020年的崩盘。

　　因此，通过增加投资标的，提高资金的运用效率，我们便可以靠COT信号择时，实现高于市场平均的回报与更低的风险。

　　股指COT策略净值曲线（对数坐标）

　　加入更多的商品期货

　　到目前为止，我们的尝试还仅限于股票指数。但回到我们模型的盈利原理：商品交易者的行动可能意味着市场近期内就会做出价格调整，这一原理显然更加适用于商品期货。对于股票而言，主要的商业交易者与非商业交易者之间说到底都是金融行业，有着极大的共性，它们之间的消息差距并没有那么大，但对于商品期货，非商业交易者的主体不参与实际生产经营过程，相对商业交易者就可能显得更加外行。

　　笔者选择了以下七种商品期货用于测试COT策略，包括：小麦、玉米、大豆、WTI原油、可可、咖啡、黄金期货。对于商品期货，COT数据会在期货收盘之后再发布，为此我们将商品期货的交易信号延迟一天，结果如下：

　　股指COT策略净值曲线（对数坐标）

　　我们发现，COT策略并非在所有商品上都能直接取得优秀的结果，玉米、大豆、WTI原油的策略的表现要明显差于其他，小麦与黄金期货策略的表现与单个的股指策略相当，可可、咖啡期货的效果则远超股指期货。COT策略用在不同的商品期货品种上时表现出的明显差异性，与我们最初的设想不同。

　　特别是原油，我们在商品期货投资时常常会把这原油和黄金作为特别重要且具有一定相似性的标的相提并论，但在我们的测试中，我们发现COT策略对于黄金的有效性和稳定性均远高于原油。

　　类似的差异也存在于小麦和玉米与大豆之间。同样是流动性好的农产品期货，它们之间COT策略有效性的差异又是从何而来？

　　COT策略的有效性是否和商品的某些内在属性紧密关联？这些问题目前同样没有公认的回答，值得进一步的研究。

　　总的来说，以COT策略投资商品期货，视乎不同的商品种类，其历史结果有着巨大的差异，并且这些差异究竟与什么变量相关？是否稳定？目前也缺乏定论。在组合中加入COT商品策略可能会带来很高的回报，我们可以看到部分商品COT策略有着相当于整个股指策略的可观活跃期收益率与夏普比率，但在投资决策中，我们也不应忘记样本外风险存在的可能性。

　　信号延迟问题

　　在上文我们提到过，对于商品期货，在COT数据发布的当天交易是无法实现的。事实上，也有一些其他的原因可能造成COT报告发布的延误，比如联邦假日。一般来讲这些原因造成的延误不会超过两三个交易日。基本上，一个交易日的信号延迟可以确保无特殊情况下交易可以执行，五个交易日的延迟下，排除极大的发布延误情况下交易必定可以执行。因此，我们对上面测试过的各商品期货与股指期货品种再进行一次针对信号延迟的敏感性测试。

　　信号延迟测试（总收益率，Emini罗素2000期货自2017年7月10日才上市交易）

　　测试结果下显示，对于商品期货，延迟策略信号的产生反而可以提升策略的收益，并且不同期货品种的最佳信号延迟时间有所不同。因此，如果我们希望将商品期货纳入组合，那么假定各个品种的最佳信号延迟时间是常数（之后不因其他因素而改变，未来与历史一致），我们应当按如下原则选取各个期货品种的最佳信号延迟时间：

　　1） 策略表现尽可能好。

　　2） 策略收益在该点对信号延迟天数这一参数的敏感度不过高。

　　3） 避免选取无延迟时间，以免交易时间过于紧张或报告在收市后发布的情况。

　　对于最优信号延迟时间的分布规律，从COT策略的逻辑，我们可以给出一个猜想：期货标的的金融属性越强，最优信号延迟时间越近，因为商业交易者与非商业交易者之间的信息优势越小，市场反应时间更快；商业交易者对于标的越有独特的信息优势，最优信号延迟时间越长，因为从商业交易者行动到市场调整价格之间的时间差也就越长。

　　写在最后

　　当前全球市场上，COT报告的利用价值，可能还没有得到特别充分的开发，相关论文还处于屈指可数的状态，汇报机制也仍在发展中，且时有不稳定的情况。

　　比如，在笔者撰写本文时，CFTC就正处于因技术问题暂时无法发布COT报告的状态，二月份的报告已经全部延期到至少三月中旬发布。这种情况尽管相当少见，但确实会对COT策略的运行造成巨大影响。因此，在使用COT策略前，显然需要对此类情况做好预案，比如如果COT报告延迟发布超过一周就清掉所有COT策略仓位。提前做好相关预案可以让我们在异常情况发生时可以有所准备。

　　此外，笔者还联系了《The Commitments of Traders Bible》的作者Stephen Briese。经过确认，当前市面上并不存在公开的COT报告准确的发布时间数据（一般只能获取到报告日的时间戳），只能自行记录。这也属于一个尚未充分开发的指标的特征之一，使得本文中的COT策略回测结果，有可能因为数据源中COT报告实际发布时间的不准确，存在着未来函数。

　　同时，COT数据中也仍然隐藏着许多谜团，特别对于商品期货而言。对于黄金和原油间COT策略有效性的差别，以及不同农产品之间COT策略有效性的差别，目前缺乏可靠的解释，特别是理应有很高相似性的农产品之间策略有效度的差异性极其令人费解。

　　然而，经过前文的分析，至少有两点大抵没有争议： 一是追随市场上的聪明钱可以产生可观的收益；二是COT报告在找到聪明钱方面有着极其明显的价值。

　　COT策略仍是一类尚未成熟的策略，其中有着许多市场异象等着我们去发现和解释，而许多机会正是埋藏在一个个问题之中。现代金融学的基石，CAPM建立至今已近60年，而随着现代金融学的发展，市场也正变得越来越有效。但是，无论时代怎样发展，新的问题与机会总是源源不绝。