继库存基本面报告之后，我们对螺纹钢价价格影响因子进行了深入探讨，通过梳理螺纹钢的产业链找到影响螺纹价格的可能因子，利用量化方式进行筛选、整合进而形成对螺纹钢价格的预测，无论从逻辑和效果上均对传统的情绪因子有非常大的增强。
报告要点
随着2008年金融危机的爆发，各国加强了对金融市场的监管，越来越多的学者和对冲基金提出纯量化应该结合基本面投资逻辑，从而弥补数理金融的抽象性，认为金融本身的逻辑更加重要，从而量化基本面策略（quantamental investment）逐渐跃入人们的视野。
我们梳理了影响钢铁价格的产业链逻辑，将影响螺纹价格的因子分为基本面因子和情绪因子两大类。
基本面因子相对于行情数据有更新频率更低、更新不够及时、统计口径时有变化等特点，所以其数据处理方面有其特殊之处，本文从数据频率的统一、数据及时性、季节性调整以及奇异值的处理等方面进行了深入探讨。
在全样本内我们发现多数原材料的价格因子的边际变化相对于其绝对数值预测能力更显著，而多数原材料的库存以及钢材的产能利用率的绝对数值预测效果更好，情绪因子方面20天、40天、60天和120天动量均有显著预测能力，其中短期的预测能力要好于长期。
我们提出滚动样本预测方法，利用本文提到的五种因子结合方式，无论哪种方式结合，两大类因子结合策略的夏普比可以达到2.4左右，均明显高于单独任一大类因子的夏普比，可见分别考虑两大类因子不仅有利于收益的归因分析，同时也会增强策略整体表现。
具体表现如下：
后续我们将继续将投资标的延伸到螺纹钢期货以及相关的股票和行业，且会对其他商品品种继续研究和探讨，夯实现有的分析框架，为量化基本面做多品种投资提供可能。
风险提示：模型结论是基于合理假设前提下结合历史数据推导得出，在市场环境转变时模型存在失效的风险。
证券研究报告：《CTA策略系列报告之五：商品量化基本面研究框架的探索之螺纹钢》
对外发布时间：2018年1月7日
本报告分析师 ：
任瞳
SAC执业证书编号：S0190511080001
于明明
SAC执业证书编号：S0190514100003
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