导言
本文内容来自于扑克“提前把握年后行情”系列第五场直播-帕丁顿咨询策略分析师陈明的《2021市场展望-品种交易属性-趋势or回归》。
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正文
陈明：今天我会为大家带来过去中国期货市场主要品种的交易属性分析，以及根据这些属性分析，对2021年市场策略进行一个展望，同时根据不同品种的交易属性，提出一些策略以及建议，希望大家能够喜欢。
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中国期货市场各版块运行状态概览
从股、债、商品三大部分看中国市场，商品板块可进一步细分为贵金属、黑色、有色、能化及农产品四部分。为分析便利，用沪深300指数和国债10年期收益率视作股市和债市的分析代表标的。商品部分，用南华商品指数先看品种板块，之后再深入具体的品种。这部分将回顾各板块历史行情，总结当前状态，并提出相应的应对策略。![]()
01 金融板块(股)![]()
从左下图中可以看出，股市过去10年呈现宽幅震荡上行趋势。中国股市一个显著特征是，大趋势伴随大的涨跌幅，且有明显的涨跌不对称性。例如，2014的上涨行情，股市从2000点左右飙升至最高5000多点，涨幅约150%。2015年泡沫破裂后，只跌了2000多点，谷底价拉长看也上移了约50%。再如：2018年深跌1000多点，2020年便完全修复，新冠爆发后迅速V转，走出了一段强劲上涨趋势。
目前，股市处于“高价、高变动幅度和低波动”三者叠加的状态。若波动率上升，更易开启反转下跌回调行情。当然，波动率上升也可以继续走上行行情，那么这波行情就必须以泡沫形态存在。结合对当局政策容忍度的理解，【帕丁顿咨询】认为概率较低。如果波动率没有提升，那么股市通过横盘消化过去1年过快涨幅就成了基准发展路径。考虑到股市行情新高，政策不松，经济指标开始走平（偏弱），且量价相关交易指标也在极端区间内，股市板块短期上涨的空间有限，至少做这个方向的性价比不高（除非开启类似2014年的泡沫行情）。因此，通过卖看涨期权的方式来应对相对较好（尤其在有正股持仓的情况下，虽然期权定价的波动率还不算高）。
02 金融板块(债)债市和股市通常有跷跷板关系。2014年国债收益率达到4.6%左右高点后，10年期国债收益率处于长期下行趋势中（世俗行情）。2020年疫情前后，收益率走出了深V形态。目前，国债10年期收益率已回升到3%以上，但收益率的变动则接近漂移至极端区。目前市场定价的通胀预期较高，国债收益率可能在短期内可能还会延续已有的上涨趋势（但是空间和时间有限）。
若波动率继续上升，且各项指标漂移至极端区间，国债收益率更容易反转延续长期下行趋势；若波动率变动不大，国债收益率可能需要通过横盘来消化此前过快的涨幅修复。据此，可以试仓国债多头是不错的宏观交易策略。需要特别注意，由于目前国债收益率各项指标尚在一般区间，通胀预期的Momentum还没明显转弱，试多国债要非常轻仓，注意风险控制。
03 商品板块(贵金属)2014年以来，贵金属指数在500和700的区间内宽幅震荡。新冠疫情后，贵金属板块同样走了个V型反转。目前，贵金属板块高位震荡，同比幅度接近极端区间，波动率相对历史较高。
假设波动率回落，基准行情是继续震荡进行消化涨幅（短期内，宏观上走趋势相对难）。贵金属板块整体投资逻辑接近国债，但在中国市场，国债更能够表达宏观交易的观点（尤其是看弱经济动能的情况下）。
04 商品板块(黑色)黑色板块最近几年是明显的强上涨趋势行情（中国的供给侧改革与产能优化的宏观交易环境）。去年新冠缓解后，黑色板块指数从不到1500点飙升至最高2500点，目前有所回落，但距价格趋势中枢仍然较远，其他指标亦处于极端区。
当前黑色板块波动率比较高，加上市价高企（至少不低），预期市场会走宽幅震荡或偏下修正的行情（主要原因：趋势乖离过大）。基准情形预计是：黑色板块会通过震荡或回调漂移至趋势中枢，之后再视情况是否开启上行行情（宏观政策的趋势环境尚在的情况下）。因此，基准情形下，波动率较高且短期上涨空间有限，通过卖出看涨期权的方式表达观点较好。
05 商品板块(有色)有色板块和黑色板块宏观相关性较强（工业/制造业属性强），但有色品种较黑色而言不是强长期趋势品种（缺乏类似“黑色”的宏观交易环境）。2018年至2019年，有色指数在900/1000区间内震荡。新冠疫情后，有色板块同样走出深V。目前该板块指数绝对价格已有所回落，但仍处于历史极端区，价格变动幅度更明显。基准假设是，有色板块的大致走势会类似黑色板块。然而，由于有色板块缺乏长期趋势性（有色：长期价格均值回归特征明显），如果要做多的话，做多黑色更为有利；如果要做空的话，做空有色更安全。因此，可以通过空有色和多黑色的方式来做宏观对冲交易。另外，由于当前有色的波动率也比较高，且短期价格上涨空间不大，也可以考虑通过卖出看涨期权的方式来表达仓位观点。
06 商品板块(能化)2011年至2016年，能化板块处于长达数年的下行趋势行情中。2016年后伴随着供给侧改革等经济政策因素以及前期的工业产能消化问题，能化板块快速修复至1200点以上，之后开启宽幅震荡行情。去年初新冠爆发后，能化板块深跌至900点附近，之后快速修复至1200以上。目前该板块各项指标大致处于正常区间，大的市场行情目前还看不到，多看少动。
07 商品板块(农产品)从2011年左右开始，农产品板块深跌数年，逼近700点。2016年后，农产品在700到900点间震荡。自疫情缓解以来，农产品板块涨势异常凶猛（低基数效应助推），当前价格年同比处于极端区间。绝对价格上看，上行周期可能尚未完成（食品通胀预期比较强，新冠导致的全球粮食大宗供应链风险仍然存在）；从价格变动幅度上看，该板块继续往上涨的空间不大，但趋势通道完好。基准假设是，农产品板块会震荡消化一段时间（时间换空间），然后大概率继续本轮周期性上涨的最后一段，直至逼近所有指标的极端。
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中国期货市场主要品种交易属性
收益率、波动率、升贴水等指标是期货品种的重要属性指标，通过组合使用这些主要指标，可以洞悉期货品种的交易属性，构建有效的投资或投机策略。这部分将对比分析中国期货市场主要品种的主要指标的长期与短期变化，分析变化背后的交易暗示。![]()
01 波动率 - 最近1年 V.S. 历史最长波动率的变动反映的是价格变化幅度的变动。波动率大的时候，投机交易的潜在获利空间更大；波动率小的时候，投资组合的风险会降低，更适合投资类策略。另外，若某一品种波动率突然大幅放大，其对应的期权风险溢价可能会大幅提高，期权收益叠加策略那种情况下也更适合。
02 升贴水中位数 - 最近1年 V.S. 历史最长升贴水从交易的角度看，其实是市场对基本面预期的市场定价。当市场预期某品种供过于求，库存过多时，该品种倾向于呈现Contango结构；当市场预期某品种供不应求，库存不足时，近月合约的价格更容易相对于远月合约走强，Backwardation结构更普遍。通过分析升贴水的变化，可以对品种基本面的(预期)的市场定价变化有大致的了解。
03 Roll Return - 最近一年 V.S. 历史最长Roll Return是通过期货展期获得的收益。若一个品种的Roll Return正(负)且最近大幅提高(减少)，那么通过多头(空头)持仓、到期换合约(即下文提及的Carry策略)的获利空间也会提高。如果该品种Roll Return长期为正/负，那么可以通过这种Carry策略在长期便可以获得相对稳定的收益。
[h2]04 "进可攻退可守"型品种[/h2]所谓"进可攻退可守型"品种，【帕丁顿咨询】的定义里须具备2个特征：它们的升贴水至少在一段时间（持续数月）内稳定为正/负，且其Roll Return占Futures Return的比重高达80%以上。这些品种的Futures Return（通过期货投资的回报）主要是靠Rolling驱动。若一个品种符合以上特征且其Roll Return为正，那么通过多头持仓、到期换合约的方式可以获得相对稳定的Roll Return。假设该品种当前价格偏低，多头持仓且最终价格上涨，既可以获得Roll Return，也可以收获Price Return；如果最终价格下跌，Roll Return仍然提供了对冲收益。据此标准，本文筛选出TF01, T01, IC02, SM, RU, L, CF等品种（包含正负的情况）。
05 "强战略属性"型品种【帕丁顿咨询】定义的"强战略属性"型品种可视为"进可攻退可守"型品种的强化版。与此前提及不同的是，"强战略型品种"的Roll Return占Futures Return的比重(绝对值)达100%以上。通过Carry策略，便在较长时间内获得不错的稳定收益。通过筛选，发现SM，TF01，RU等品种的符合以上特征。
06 "无战略属性"型品种【帕丁顿咨询】定义的"无战略属性"型品种具备以下特征，以下特征说明此类品种的收益主要靠价格因素驱动，适合做价格投机交易，而不适合进行战略持仓。SN，SF，NI等品种符合以上特征。- 这些品种的升贴水稳定性较差
- Price Return占Futures Return的比重超过80%。
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[/h2][h2]趋势 or 回归[/h2]
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[h2]01 布局“未来趋势”的品种[/h2]处于震荡期的品种有C, CS, J, JD, IF02, ZC等。这些品种近三月的价格没有超过两个标准差，可以布局未来的趋势策略。
[h2]02 正在酝酿的趋势品种[/h2]刚刚/即将脱离震荡期的品种有: CF, FU, SC等。这些品种近三月的价格处于两个标准差内，且即将或已经突破两个标准差，趋势或将开启。但是这些品种未突破现有Regime, 趋势策略的执行仍需谨慎，倾向于右侧确认后开始。
[h2]03 布局“未来反转"的品种[/h2]等待布局的品种：IC02当前价格处于历史高位(>90%)，且其最近三个月Futures Return的波动率处于历史低位( |
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