基于时间序列动量策略对中国商品期货市场的研究

基于时间序列动量策略的研究众所周知，Moskowitz、Ooi和Pedersen（2012）在《时间序列动量》中发现，包括股指期货、外汇远期、商品期货、债券期货在内的58种金融资产的价格都存在明显的“时间序列动量效应”。

这些金融资产收益率在短期（一年以内）内具有持续性，而在长期（一年以上）出现反转。

显然，这与投资者情绪理论中投资者“短期反应不足，长期反应过度”一致。

基于时间序列动量效应，用不同类别金融资产构建的组合具有可观的超额收益，此策略收益不能用传统资产定价理论的风险因子所解释，并且在极端市场行情下表现尤其优异。

观察投机者和套期保值者的交易行为，发现投机者基于时间序列动量效应的收益来源于套期保值者的损失。

一、数据来源及处理本文选取期货交易所52个交易活跃的期货主力合约作为研究对象，时间跨度为2002年1月至2017年2月，涵盖的期货合约品种包括商品期货、股指期货和债券期货。

为了了解不同期货品种的收益和波动情况，在只考虑单边做多的情形下，分析不同期货品种的年化收益率和年化波动率。

在后面的分析中，本文会详细分析在做多和做空的情况下，各期货品种的收益及波动情形。

从图1可以发现，不同期货合约的收益和波动差异极大。

从收益率指标来看，锰硅的年化收益率最低，为-47.38%；锡的年化收益率最高，达到13.3%。

从波动率指标来看，5年期国债的年化波动率最小，仅为4.1%；中证500指数的年化波动率最高，高达48.8%。

图1 期货合约的收益和波动二、时间序列动量策略在上面的图形中，我们简单地考虑了单边做多情形下，不同期货合约的收益率及波动率。

在构造时间序列动量策略的过程中，我们进行如下的设定：当某种期货合约过去X个月的超额收益为正时，则该期货具有向上的趋势；反之，当该期货合约在过去X个月的超额收益为负时，则该期货合约具有向下的趋势。

接下来，我们具体考虑1个月、3个月和12个月的时间序列动量策略，这样分别对应于短期、中期和长期的趋势遵循策略。

商品期货市场动量策略的实证研究商品期货市场是金融市场中的一个重要组成部分，其价格波动受到多种因素的影响，如供需关系、经济数据、政治事件等。

为了利用商品期货市场的价格波动获取收益，投资者采用了各种不同的交易策略。

其中，动量策略是一种经典的交易策略，它通过追踪商品期货市场价格的变化趋势，来预测未来价格的走势。

动量策略的基本思想是，市场价格的趋势在一段时间内会保持一定的延续性。

即，一段时间内上涨的商品期货价格很可能在未来继续上涨，而下跌的价格很可能会继续下跌。

基于这一观点，投资者可以通过镜像交易的方式，即在价格上涨趋势中做多，价格下跌趋势中做空，来获得收益。

为了验证商品期货市场动量策略的有效性，研究者可以利用历史价格数据进行实证研究。

首先，研究者需要选择一个适当的期货品种作为研究对象。

不同的商品期货品种具有不同的特点，其价格波动也受到不同的因素影响，因此选择合适的期货品种至关重要。

接下来，研究者需要确定一个适当的时间窗口用于计算价格的动量指标。

一般而言，过短的时间窗口可能会导致价格波动的干扰，而过长的时间窗口可能会导致价格趋势的滞后。

因此，选择一个合适的时间窗口是实证研究的关键。

然后，研究者需要收集一定数量的历史价格数据，用于计算动量指标。

动量指标可以采用不同的计算方法，如相对强弱指标（RSI）、移动平均线等。

通过计算动量指标，研究者可以判断价格的变化趋势，并采取相应的交易动作。

最后，研究者需要对动量策略进行回测，并评估其收益表现。

回测是指利用历史数据来验证交易策略的有效性和稳定性。

研究者可以通过计算收益率、夏普比率、最大回撤等指标，来评估动量策略的风险收益特性。

实证研究表明，商品期货市场动量策略在一定条件下具有一定的有效性。

然而，需要注意的是，动量策略并不是一种完美的交易策略，其收益表现受到多种因素的影响，包括市场流动性、交易成本、风险偏好等。

因此，在实际应用中，投资者需要综合考虑各种因素，并制定适合自己的交易策略。

时间序列分析技术在商品价格预测中的应用研究随着经济发展和市场竞争的日益加剧，准确预测商品价格已成为企业制定战略和决策的重要依据。

而时间序列分析技术作为一种强大的预测工具，为商品价格预测提供了有效的方法和模型。

本文将就时间序列分析技术在商品价格预测中的应用进行研究，以探讨其在该领域中的价值和潜力。

首先，时间序列分析是一种通过对过去的数据进行统计建模和分析，以预测未来的数据趋势的方法。

其主要基于以下两个假设：(1) 过去和未来的数据存在一定的相关性；(2) 在足够长的时间范围内，时间序列数据的走势具有稳定性。

这两个假设为时间序列分析提供了可靠的理论基础。

时间序列分析技术主要包括时间序列图、自相关图和移动平均等方法。

其中，时间序列图能够直观地展示商品价格随时间的变化趋势；自相关图则可以帮助分析数据之间的相关性及周期性；移动平均是一种消除随机波动的方法，可以平滑数据并找出其中的趋势和季节性。

在商品价格预测中，时间序列分析技术有多种模型可供选择，如ARIMA模型、ARMA模型、GARCH模型等。

这些模型通常以历史数据为基础，并运用统计方法对数据进行建模和预测。

通过对过去的价格数据进行时间序列分析，我们可以得到一个预测模型，然后使用该模型对未来价格进行预测。

这样的预测结果可以为企业制定价格策略和采购计划提供参考。

具体来说，ARIMA模型是一种常用的时间序列分析方法。

它结合了自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)三个部分。

AR部分通过线性组合过去的价格数据来预测未来的价格趋势；差分部分通过对时间序列数据的差分运算，可以消除数据的非平稳性；移动平均部分可以平滑价格波动，并找出其中的趋势和季节性。

ARIMA模型的参数选择和模型的拟合是一个复杂的过程，需要根据实际情况和数据的特点进行调整和优化。

此外，ARMA模型是ARIMA模型的一种特殊情况。

它仅包含自回归(AR)和移动平均(MA)两个部分，且不需要进行数据差分。

期货交易中的动量与震荡交易策略研究引言：期货交易是金融市场中一项重要的交易方式，通过买入或卖出合约，在未来某一时期以约定价格交割标的资产。

在期货交易中，投资者可以采用多种交易策略，其中包括动量和震荡交易策略。

本文将就期货交易中的动量和震荡交易策略展开研究，以探讨其在实际交易中的应用效果。

一、动量交易策略：动量交易策略是基于市场趋势的交易策略，即通过追随市场的强势走势，买入表现良好的期货合约或卖出表现糟糕的期货合约。

动量交易策略的核心思想是“趋势即朋友”，认为市场存在较长时期的趋势，因此投资者应该紧跟市场趋势来获取利润。

动力指标是动量交易策略的重要工具之一。

动力指标可以衡量标的资产价格变动的速度和幅度，从而帮助投资者判断市场趋势。

一种常用的动力指标是相对强弱指标（RSI），它通过比较一段时间内上涨和下跌的幅度来衡量市场的强弱，从而判断买卖信号。

然而，动量交易策略也存在一定的风险。

一方面，市场趋势可能突然逆转，导致投资者错失买入或卖出的时机；另一方面，市场中存在较多的噪声和波动，动量交易策略对于这些短期波动的应对能力较弱。

二、震荡交易策略：震荡交易策略是基于市场价格在一定范围内波动的情况下进行交易的策略。

震荡交易策略认为，在市场价格处于水平区间时，投资者可以在高位卖出或低位买入，以获取价格回归的利润。

震荡交易策略的核心思想是“买入低位，卖出高位”。

震荡指标是震荡交易策略的关键工具之一。

常用的震荡指标包括随机指标（Stochastic Oscillator）和平均真实范围（Average True Range）。

随机指标通过比较收盘价在一定周期内的位置来判断市场的超买和超卖情况，从而帮助投资者确定买卖时机。

平均真实范围则用于衡量价格的波动幅度，从而帮助投资者确定交易的止损和止盈位。

然而，震荡交易策略也存在一定的风险。

一方面，市场可以在震荡区间外持续上涨或下跌，导致交易者无法准确判断市场趋势；另一方面，震荡交易策略对市场波动性的变化较为敏感，适应能力较弱。

中期货交易中的动量策略中期货交易是投资者依靠对未来市场走势的判断进行买卖以获取收益的一种金融交易方式。

动量策略是一种通用的投资策略，它基于市场中的动量效应，即过去一段时间内涨势强劲的品种往往会在未来一段时间内继续涨势，而过去弱势的品种则可能继续下跌。

本文将就中期货交易中的动量策略进行探讨，并分析其应用前景。

一、动量策略的原理动量策略基于市场的趋势性，其核心原理是“趋势依赖”。

大部分市场都有明显的趋势性，即市场在一段时间内呈现连续上涨或下跌的态势。

动量策略认为，过去一段时间内涨势强劲的品种有可能继续上涨，而过去弱势的品种则可能继续下跌。

投资者可以依据市场的动量现象进行选股和买卖，以获取较好的投资回报。

二、动量策略的应用1. 选股策略：在中期期货交易中，投资者可以利用动量策略进行选股。

一种常见的方法是选择过去一段时间内涨势强劲的品种作为投资对象。

例如，投资者可以根据过去一年的涨幅表现，选取涨势较好的品种作为投资组合的一部分。

这样的选股策略可以最大程度上避免选取弱势品种，提高整体投资组合的收益。

2. 买卖策略：在确认了投资对象之后，投资者可以根据动量策略进行买卖决策。

以短线交易为例，投资者可以选择在市场出现上涨或下跌的趋势时进行买卖。

例如，当某一品种呈现连续上涨趋势时，投资者可以适时买入该品种，并在趋势逆转时卖出以获取收益。

通过动量策略的买卖操作，投资者可以抓住市场的机会，实现较好的投资回报。

三、动量策略的风险与限制1. 风险控制：尽管动量策略在市场趋势明显时能够获取较好的收益，但在市场转向或区间震荡时可能会带来较大的风险。

因此，投资者在运用动量策略时应该做好风险控制，设立适当的止损点位以避免巨额损失。

2. 限制与局限性：动量策略适用于趋势性明显的市场，而在市场转向或震荡时效果可能不佳。

投资者需要根据市场的变化灵活调整策略，避免一直追求涨势或下跌。

此外，动量策略也可能受到市场操纵、信息不对称等因素的影响，投资者需谨慎运用。

时间序列模型对大豆期货价格的预测比较研究褚冬【摘要】影响大豆期货价格的因素非常多,所以对其进行基本分析虽然能大致确定长期走势,却无法分析其短期走势.技术分析方法常常提前或滞后且容易导致"走势陷阱",因此本文用大豆期货指数的日收盘价数据,运用传统的AR-MA模型和改进后的ARCH类模型进行选择研究.由于ARMA模型存在自回归异方差,因此在此基础上建立ARCH模型.而后又对GARCH模型、GARCH-M模型、TGARCH模型、组合GARCH模型进行研究,根据系数的显著性否定了GARCH-M模型和TGARCH 模型,并非风险因素和外部利好利空的消息对大豆期货价格没有影响,只是这些因素的影响已经包含在发生的历史价格中.然后以预测误差的大小比较GARCH模型和组合GARCH模型并得出结论,用GARCH(1,1)模型对大豆期货价格进行短期预测较为有效.最后用ARMA(2,2)-GARCH(1,1)模型对大豆期货价格进行预测,并分析预测结果.【期刊名称】《金融经济（理论版）》【年(卷),期】2015(000)012【总页数】4页(P116-119)【关键词】时间序列模型;期货价格;预测;分析【作者】褚冬【作者单位】西北大学经济管理学院,陕西西安710127【正文语种】中文一、绪言(一)研究背景及意义我国期货市场的发展已有20余年，但其发展的速度与规模，均比不上股票市场。

因此，对期货领域的研究也较少。

近年来，随着我国经济的发展，国务院新颁布了《期货交易管理条例》，我国期货市场的发展潜力不可估量。

同时，在期货界人士的宣传和教育下，人们对期货市场的功能和作用有了一定的了解，在新的理财观念的影响下，逐渐接受了期货投资。

而且，近年来股市震荡使得越来越多的人把目光投向了期货市场这个新的投资渠道。

面对期货市场的风云变幻，投资策略固然重要，但对期货价格未来波动大小及方向进行估计和预测对于投资者或投机者来说也是至关重要的。

商品价格波动的时间序列建模研究近年来，在中国市场上，商品价格呈现出了波动性的趋势。

这种波动性不仅影响了消费者的消费决策，也影响了企业的经营策略。

考虑到这种情况，学者们开始研究商品价格的时间序列特性，以期能有更好的建模方法，帮助人们更好地理解、预测和控制商品价格波动。

1. 商品价格的时间序列特性时间序列是指相继发生的一系列事件，这些事件通常按时间顺序排列。

商品价格的时间序列特性主要表现在以下两个方面：（1）趋势性。

趋势是指随着时间的推移而变化的总体方向。

商品价格在长期趋势上呈现出上升或下降的趋势，这种趋势通常由宏观经济因素和市场行情等因素所影响。

（2）周期性。

周期性是指某些事件在一定时间间隔内重复发生的规律性变化。

商品价格的周期性通常表现为季节性波动和周内效应，这种周期性波动主要由市场竞争、节日促销等因素所引起。

2. 商品价格的时间序列建模方法商品价格的时间序列建模一般分为三个步骤：（1）模型选择。

商品价格的时间序列建模需要在众多的时间序列模型中进行选择，根据所研究的时间序列的特性，选择适合的模型。

（2）参数估计。

对于所选定的时间序列模型，需要进行模型参数的估计，以此来预测未来的价格变动情况。

（3）模型评估。

模型评估是指对所建立的模型进行统计检验，以确定模型的可靠性和预测精度。

3. 商品价格的时间序列建模实例以iPhone价格为例进行分析，该商品价格的时间序列数据为2007年至2021年每月的均价数据。

通过对这组时间序列数据的建模分析，可得出如下结论：（1）模型选择。

通过分析iPhone价格的时间序列数据，可以选择ARIMA模型和季节性ARIMA模型进行建模。

（2）参数估计。

针对所选定的模型，需要进行模型参数的估计。

对于ARIMA 模型来说，需要对模型自回归部分(auto-regressive)、移动平均部分(moving average)和时间序列平稳性等方面进行估计。

（3）模型评估。

对于所建立的模型，需要进行统计检验，并计算出模型的均方误(MSE)和均方根误(RMSE)等参数。

基于时间序列的商品期货价格预测研究随着商品期货市场的不断发展，预测商品期货价格成为了一个非常重要的研究领域。

商家希望能够准确地预测商品期货价格，以便在未来市场中更好地制定策略。

在这方面，基于时间序列的商品期货价格预测研究不断被探索。

一、时间序列简介时间序列是指按照时间顺序排列的一组数据。

它可以使用统计学的一些工具来分析趋势和季节性因素。

时间序列分析被广泛应用于商品期货价格预测领域。

二、时间序列分解时间序列分解是一种分析时间序列的方法，它可以将时间序列分解成趋势、季节性和残差三个部分。

通过分解时间序列，我们可以更好地理解时间序列的趋势和季节性因素，进而更好地进行价格预测。

三、时间序列模型时间序列模型是指通过统计学的方法对时间序列进行建模，以便更好地进行价格预测。

常见的时间序列模型有ARIMA模型、ARIMAX模型、GARCH模型等。

不同的时间序列模型适用于不同的数据集，需要根据实际情况进行选择。

四、基于时间序列的商品期货价格预测基于时间序列的商品期货价格预测是指通过对时间序列进行分析和模型建立，预测商品期货价格。

这种方法需要考虑很多因素，如趋势、季节性、外部因素等。

通过建立合适的时间序列模型，可以更好地进行商品期货价格预测。

五、基于时间序列的商品期货价格预测案例以大豆期货为例，我们可以通过时间序列分解和ARIMA模型进行价格预测。

首先，我们可以对大豆期货价格进行时间序列分解，得到趋势、季节性和残差三个部分。

然后，我们可以使用ARIMA模型对趋势和季节性进行建模，最终得到价格预测结果。

六、总结基于时间序列的商品期货价格预测研究在商业领域中具有非常重要的意义。

通过分析时间序列和建立合适的时间序列模型，可以更好地预测商品期货价格。

未来，随着数据科学和人工智能的不断发展，基于时间序列的商品期货价格预测研究将会更加精准和高效。

期货交易中的动量策略如何抓住市场的短期趋势期货交易市场是一个复杂而又充满风险的投资领域。

投资者经常努力寻找一种能够帮助他们抓住市场短期趋势的交易策略。

在其中一种被广泛使用的策略中，动量策略凭借其独特的优势一直备受关注。

本文将探讨动量策略的基本原理和如何在期货交易中利用动量策略抓住市场的短期趋势。

第一部分：动量策略的原理和定义动量是指资产或证券在一段时间内的价格变化趋势。

基于动量的交易策略假设市场将继续朝着当前的趋势发展。

这意味着如果市场处于上涨趋势，投资者应该购买或持有该资产，而如果市场处于下跌趋势，投资者应该卖出或避免持有该资产。

动量策略的定义与不同的投资领域有关。

在期货交易中，动量策略可通过计算价格的变动速度来确定市场趋势。

常见的动量指标包括移动平均线、相对强弱指标（RSI）和随机指标（Stochastic Oscillator）等。

这些指标能够帮助投资者测量资产价格的变化速度并作出相应的交易决策。

第二部分：动量策略的应用1. 确定市场趋势通过分析动量指标，投资者可以辨别市场当前的趋势：上升、下降或盘整。

一般来说，市场的上升趋势可通过价格高于其移动平均线以及RSI指标超过某个阈值等来判断，而下降趋势则相反。

盘整则代表市场处于横向波动的状态。

2. 确定入场和出场点在确定市场趋势后，动量策略可以帮助投资者确定入场和出场点。

在上升趋势中，可以选择在价格回调到移动平均线附近买入，以便在市场继续上涨时获得盈利。

在下降趋势中，则可以在价格反弹到移动平均线附近时卖出，以防止进一步亏损。

3. 设置风险管理策略动量策略所依赖的市场趋势往往是短期的，因此投资者需要设置严格的止损和止盈点。

通过设置止损位，投资者能够限制自己的亏损，并保护资金不受过度风险的威胁。

同时，设定止盈位能够帮助投资者锁定部分利润，以免市场逆转而造成收益的减少。

第三部分：动量策略的局限性尽管动量策略在一定程度上能够帮助投资者抓住市场的短期趋势，但它也存在一些局限性。

目录中文摘要 (1)英文摘要 (1)一、国内外期货市场发展现状 (2)（一）期货市场的定义 (2)（二）国内外期货市场分析 (3)（三）期货市场特性 (4)二、时间序列模型介绍 (4)（一）自回归模型 (5)（二) 移动平均模型 (5)（三) 非平稳时间序列的建模 (6)（四）ARCH模型 (6)三、上海期货交易市场“铝”价格波动的实证分析 (7)（一）数据说明 (7)（二）序列的初步分析和差分 (8)（三）拟合ARMA模型 (11)（四）建立(G)ARCH模型 (12)参考文献 (17)时间序列分析在期货市场上的应用研究摘要：本文首先对期货市场进行了定义，通过分析国内外期货市场的发展，总结期货市场的市场特性，以及在期货市场中的风险问题。

在不对称信息下的条件下，期货市场对信息的传递是非线性的，对信息有极高的敏感性。

但金融序列波动的持续性，决定了信息对于未来方差和波动的影响随着时间间隔增大而缓慢地衰减，但就短期而言其反应却是巨大的，如何面对和规避这种风险是有待详细研究的问题。

本文通过上海期货交易所2000到2008年的期铝收盘价，建立ARCH 模型对其波动进行了拟合，以期找到其波动规律。

关键词：期货市场，持续性，平稳性，ARMA模型，ARCH模型Abstract：This article first has carried on the definition to the futures market ,by analyzing the development of the domestic and foreign futures market, summarizing the characteristic of the futures market , as well as the risk question in futures market. On the condition of the asymmetrical information, the futures market to the information transmission is non-linear. And it has the extremely high sensitivity to the information. But the endurance of the financial sequence undulation has decided that the information which has influence of future variance and the undulation will increase along with the time-gap weakens slowly. However, speaking of the short-term, it has a huge reception. It is still a pending dissect question to how to face and dodges this kind of risk. Through the aluminum closing price from 2000 to 2008 in the Shanghai futures exchange, this article will establish an ARCH model to carry onthe fitting to its undulation and find its undulation rule. Keywords：futures market，endurance，stable，ARMA model，ARCH model一、国内外期货市场发展现状（一）期货市场的定义期货市场，就是进行期货交易的场所，是各种期交易关系的总和，它是根据公开、公平、公正的原则，在现货市场的基础上所发展起来的高度组织化和高度规范化的市场形式。

中国商品期货及其投资策略研究的开题报告一、研究主题本次研究的主题为“中国商品期货及其投资策略”，旨在探讨中国商品期货市场及相关投资策略的现状和未来发展趋势，为投资者提供更全面的投资决策信息。

二、研究背景和意义中国作为全球最大的商品生产和消费国之一，在近年来经济快速增长的同时，其商品期货市场也持续发展并显示出强劲的活力，成为吸引众多投资者参与的重要投资市场。

然而，随着国际贸易形势的不稳定性和国内宏观经济环境的不确定性，投资者面临更加复杂的市场环境和风险。

因此，探讨中国商品期货及其投资策略的现状和发展趋势，将有助于投资者制定更加科学、系统的投资策略，提高投资回报。

三、研究内容和方法（一）研究内容1. 商品期货基础知识和市场概况：介绍商品期货市场的基本概念、交易特点、市场结构和规模等。

2. 商品期货市场现状和发展趋势：分析商品期货市场的发展历程、现状和未来发展趋势，探讨其面临的挑战和机遇。

3. 商品期货投资策略：从基本面、技术面、风险管理等角度，探讨商品期货的投资策略，为投资者制定科学的投资决策提供参考。

（二）研究方法1. 文献研究法：运用图书馆、数据库等资源，收集和分析相关学术文献、经济数据等。

2. 实证研究法：选取代表性的商品品种，通过研究其历史价格、交易数据等，构建经济模型，并利用计量经济学等方法进行实证分析。

3.专家访谈法：通过采访业内专家，了解商品期货市场的现状和未来发展趋势，得到实践经验和建议。

四、预期成果本研究将通过对商品期货市场的分析，探讨投资者在此市场上的投资策略，提供中国商品期货市场的发展趋势及投资机遇的参考，为投资者提供更全面的投资决策信息，推动中国商品期货市场更加健康、稳定、可持续的发展。

动量策略在商品期货市场中的应用与实证动量策略是一种基于市场趋势的投资策略，通过追逐市场上涨的资产或者下跌的资产来获取收益。

在商品期货市场中，动量策略也被广泛应用，并取得了一定的实证结果。

一、动量策略的原理动量策略的原理是基于市场存在惯性效应的观点。

根据这一观点，市场上涨的资产往往会继续上涨，而市场下跌的资产也往往会继续下跌。

这是因为市场参与者的行为往往受到群体心理的影响，导致市场趋势的延续。

二、动量策略的应用在商品期货市场中，动量策略可以应用于多个方面。

首先，动量策略可以用于选取投资标的。

通过观察商品期货市场中的涨跌趋势，投资者可以选择那些具有上涨趋势的商品进行投资。

其次，动量策略可以用于确定交易时机。

当市场上涨趋势明显时，投资者可以选择适当的时机买入，而当市场下跌趋势明显时，投资者可以选择适当的时机卖出。

三、动量策略的实证结果许多学者对动量策略在商品期货市场中的应用进行了实证研究，取得了一定的成果。

例如，研究表明，在商品期货市场中，采用动量策略进行投资可以获得超额收益。

这是因为商品期货市场中的价格存在较强的趋势性，动量策略能够捕捉到这种趋势并获利。

此外，研究还发现，动量策略在不同的商品期货市场中表现不同，有些市场更适合采用动量策略进行投资，而有些市场则不太适合。

四、动量策略的风险与限制尽管动量策略在商品期货市场中具有一定的应用价值，但也存在一些风险与限制。

首先，动量策略往往需要大量的历史数据来进行分析和判断，这对于一些新兴市场或者新上市的商品来说可能比较困难。

其次，动量策略的成功取决于市场趋势的延续性，一旦市场趋势发生逆转，策略的效果可能会大打折扣。

此外，动量策略也存在着操作风险和交易成本的问题，投资者需要谨慎考虑。

五、结论综上所述，动量策略在商品期货市场中具有一定的应用价值，并且在实证研究中取得了一定的成果。

然而，投资者在使用动量策略时需要注意风险与限制，并且需要根据具体市场情况进行判断和调整。

作者： 周亮[1]
作者机构： [1]湖南财政经济学院学报编辑部,湖南长沙410205
出版物刊名： 金融理论与教学
页码： 40-45页
年卷期： 2018年 第1期
主题词： 动量效应;商品期货;期货市场
摘要：选择2016年交易量较大的14个期货品种2014年1月至2017年9月的所有主力合约的周收盘价数据为研究对象,实证检验了我国商品期货市场的动量效应后发现:我国商品期货市场存在着显著的动量效应,短的排序期和持有期能获得更高的收益率;从动量效应的结构来看,对于相同的持有期而言,当排序期小于持有期时,收益率随着排序期变长而递增,而当排序期大于持有期时,收益率随排序期变长而递减;同时通过牛熊市划分后的分析可以看到,在牛市状态和熊市状态都存在着显著的动量效应,并具有与全样本相类似的动量效应结构,区别在于牛市状态下的收益率更高,而熊市状态下的收益率更低。

Moskowitz，Ooi和Pedersen（2012）在《时间序列动量》中发现，包括股指期货、外汇远期、商品期货、债券期货在内的58种金融资产的价格都存在明显的“时间序列动量效应”。

这些金融资产收益率在短期（一年以内）内具有持续性，而在长期（一年以上）出现反转。

这与投资者情绪理论中投资者“短期反应不足，长期反应过度”一致。

基于时间序列动量效应，用不同类别金融资产构建的组合具有可观的超额收益，此策略收益不能用传统资产定价理论的风险因子所解释，并且在极端市场行情下表现尤其优异。

观察投机者和套期保值者的交易行为，发现投机者基于时间序列动量效应的收益来源于套期保值者的损失。

本系列研究的上一篇文章分析了1个月、3个月和12个月的时间序列动量效应，通过研究可以发现，期货市场存在很强的时间序列动量效应。

本文在上文的基础上，通过构建不同参数（回顾期和持有期）的时间序列动量策略，分析期货合约组合的收益风险指标，研究参数变化对期货市场时间序列动量效应的影响。

一、数据来源及处理本文选取期货交易所52个交易活跃的期货主力合约作为研究对象，时间跨度为2002年1月至2017年2月，涵盖的期货合约品种包括商品期货、股指期货和债券期货。

为了了解不同期货品种的收益和波动情况，在只考虑单边做多的情形下，分析不同期货品种的年化收益率和年化波动率。

在后面的分析中，本文会详细分析在做多和做空的情况下，各期货品种的收益及波动情形。

从图1可以发现，不同期货合约的收益和波动差异极大。

从收益率指标来看，锰硅的年化收益率最低，为-47.38%；锡的年化收益率最高，达到13.3%。

从波动率指标来看，5年期国债的年化波动率最小，仅为4.1%；中证500指数的年化波动率最高，高达48.8%。

图1 期货合约的收益和波动二、时间序列动量策略在上面的图形中，我们简单地考虑了单边做多情形下，不同期货合约的收益率及波动率。

在构造时间序列动量策略的过程中，我们进行如下的设定：当某种期货合约过去X个交易日的超额收益为正时，则该期货具有向上的趋势；反之，当该期货合约在过去X个交易日的超额收益为负时，则该期货合约具有向下的趋势。

时间序列分析对A、B股市场的预测能力研究武以敏【摘要】This article tests four prevalent moving average technical trading rules for China stock market and cross-national information from Hong Kong stock market is incorporated in the technical trading rules to predict the tendency of the China stock market.Our results demonstrate that the technical trading rules have certain value in the markets of Shanghai composite index,Shenzhen composite index,Component B-Share Index on the Shanghai Stock Exchange and Component B-Share Index on the Shenzhen Stock Exchange.Applying the information reflected in the Hong Kong stock market to predict domestic stock market trend has great disparity with the effect which uses domestic stock market information independently.This is mainly due to the segmentation extent between the two stock markets which is far more than the one between trade markets.%检验了中国股票市场上广泛运用的四种基于移动平均技术分析交易规则,并且将香港股票市场等外部信息包含在基于技术分析的交易规则中来预测中国内陆股市的走势。

基于动量策略的期货交易系统研究的开题报告一、研究背景和意义随着互联网技术的快速发展，金融市场的交易量和规模越来越大，期货交易市场是其中一个重要的组成部分。

传统的交易方法已经无法满足市场的需要，对于期货交易者来说，如何制定交易策略成为其最为关注的问题之一。

当前，基于技术分析的交易策略已经成为期货交易者广泛使用的一种交易方法。

其中，动量策略是一种经典而有效的交易策略，其基本思想是在股票或期货的价格开始上升趋势前就进行买入，在价格开始走下坡路时就进行卖出，从而获得较高的收益。

因此，本研究拟基于动量策略，结合技术分析和数据挖掘技术，构建高效的期货交易系统，以期提高期货市场的交易效率，帮助投资者制定更加科学、准确的投资决策，实现更加理想的收益。

二、研究内容和方法本研究的主要研究内容是基于动量策略的期货交易系统的设计和实现。

具体来说，本研究的工作将包括以下几个方面：1. 动量策略理论基础研究：阐述动量策略的理论基础，深入探讨动量策略的交易条件以及影响动量策略交易效果的因素。

2. 技术分析方法研究：研究技术分析中常用的技术指标，并探讨这些指标在期货交易中的有效性和适用性。

3. 数据挖掘技术研究：采用统计学和机器学习等方法，对期货交易市场的历史数据进行挖掘和分析，为策略构建提供数据支撑。

4. 设计和实现期货交易系统：在以上研究的基础上，设计和实现基于动量策略的期货交易系统，包括交易信号产生、风险控制、交易执行等功能。

本研究的主要研究方法包括文献研究、实证分析、探索性数据分析以及交易系统的设计和实现。

三、预期研究成果本研究预期将能够达到以下几个方面的研究成果：1. 建立基于动量策略的期货交易策略体系，为期货交易者提供科学且有效的交易策略。

2. 结合技术分析和数据挖掘技术，提高期货交易系统的交易效率和收益水平。

3. 研究和实现基于动量策略的期货交易系统，为期货交易者提供便捷的交易工具和支持。

四、研究进度和时间安排本研究拟于2021年9月开始，时间安排如下：第一阶段（2021年9月至10月）：收集和阅读相关文献，初步了解动量策略、技术分析以及数据挖掘技术，制定研究计划。