·FUTURES FOR FUTU 国 债 期 货 周 度 报 告 特朗普交易重启 债券继续冲高 2025年1月6日 星期一 第1周 中粮期货研究院 宏观金属线 范永嘉 从业资格号 F3038119 交易咨询号 Z0014840 010-59137341 fanyongjia@cofco.com ○ 全景扫描 1) 政策空窗期,市场提前交易不及预期;2)传言 15 目前释放完全部 利空,迎接特朗普上任，国内特朗普交易重启；3）12 月制造业 PMI 为 50.1，边际回落 0.2，服务业 PMI 为 52.2，边际上升 2.2；4）央 行本周净回笼 3422 亿，降准降息证伪; DR-007 五日均值 1.81%，R- 007 五日均值 2.04%；5）截至１月３日，TS2503 周度上涨 0.15%. TF2503 周度上涨 0.39%、T2503 周度上涨 0.55%, TL2503 周度上 涨 1.50%; ○ 重点变化 1)政治局会议定调重点拉内需;2)贸易摩擦升温; ○ 偏差视点 本周国债期货继续冲涨,刷新历史新高;市场提前交易政策不及预期, 即使央行开始密集调研债券市场是否存在严重泡沫,但是长债端 ...

摘要 本文是《智者察同 随势而至》2024年秋季策略报告宏观部分的原文。 特朗普胜选，提出的一篮子新政口号可能暂时振奋情绪。四季度美国需求可能仍有韧性，但财政博弈下，企业减税为 首的财政刺激未必顺利实施，较难给予更高的需求想象空间。预计经济韧性与乐观情绪超预期，未来半年美联储降息 两次。特朗普继续全方位打压中国，但与俄罗斯、伊朗可能修复关系。俄乌冲突可能更快降温，中东局势可控。偏差 是此次上台获得马斯克等新贵资本支持，关注关税是否低于预期。 美联储九月降息之后，中国月底政治局会议罕见提前定调经济政策方向，并给予货币财政组合拳刺激。刺激幅度以完 成年度经济目标，保证平稳运行为依据，长周期坚持三中全会确定的新质生产力转型。面对特朗普加征关税带来的恐 慌，或引发更强政策托底，内需不大幅回暖之前，政策均以加温为主。 2024全年境外反复交易硬着陆—软着陆的预期差，四季度预期可能再度从大幅衰退向浅衰退钟摆，对应境外商品反 弹。境内需求在政策助推下边际回暖，保证相关品种从超低位反弹。政策刺激的规模及持续性如果超预期，境内品种 在报告期内存在走强的延续性。境外浅衰退逻辑极致后，或在一季度又向深度衰退摇摆，令境外品种再度承压 ...

中粮期货 美元兑人民币离岸在岸价差回正，贬值预期强化; 图表 4：三个月远期价差 图表 5: 一年期 LPR 利率 | --- | --- | |-------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ...

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摘要：本轮政治局会议定调出现大幅度转变，一改以往政治局会议延续基调，中央经济工作 会议细节展现变量的常态。针对货币政策转向适度宽松，市场第一时间对标同样货币适度宽 松的 2009 年，走出了由复苏快速进至繁荣的大级别上行。注意 2009 年内外共振，今年内 外对冲构成了 2025 年最显著的区别，其次落地节奏及幅度可能以应对美国压力为主。但会 议刚刚定调，面对又回归较低位置的境内商品，先对标、后验证是当下具体产业政策真空期 时短期的择向逻辑。最早的验证窗口，可能也在春节与两会之间，当下需求边际回暖高度确 认。 历次经济工作会议之前的政治局会议，大方针的定调更多表现为延续性，市场更多会去在后 续经济工作会议的细节上挖掘变量。但这次大方针出现了巨大变化，盘后引发市场正反馈。 基调变化主要有以下三点： 一、货币政策转向适度宽松 二、加强超常规逆周期调节 三、大力提振消费、全方位扩大国内需求 市场惊喜于货币政策的全面宽松，自 2009 年之后首次明确提出宽松，即结束了长达 14 年的 稳健基调。正是因为货币巨大转向，叠加超常规逆周期调节，即使财政端未有太大变量，也 引发巨大的想象空间。中国版 MMT 可能已经成熟。最 ...

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- The report focuses on constructing a replicable on-exchange options portfolio strategy model, specifically using a case study of a methanol short strangle combination strategy[1] Quantitative Models and Construction Methods 1. **Model Name**: Statistical Model for Methanol Short Strangle Strategy - **Model Construction Idea**: The model assumes a risk-neutral condition where the futures price follows a stochastic process[11] - **Model Construction Process**: - Assume the futures price movement follows: $$ \frac{dS_t}{S_t} = \mu dt + \sigma dB_t $$ where \( S_t \) is the futures price at time \( t \), \( \mu \) is the risk-free rate, \( \sigma \) is the volatility, and \( dB_t \) is a standard Brownian motion[11] - Using Ito's Lemma to handle \( d(\ln S) \): $$ d(\ln S) = \left( \mu - \frac{\sigma^2}{2} \right) dt + \sigma dB $$ [12] - Integrate the above equation and exponentiate to get the relationship between futures prices at any two time points: $$ S_T = S_t \exp \left( \left( \mu - \frac{\sigma^2}{2} \right) (T - t) + \sigma \sqrt{T - t} \mathcal{E} \right) $$ [14] - Use Monte Carlo simulation to generate multiple price paths by setting the time unit to one trading day and the number of simulation paths to 1000[15] - **Model Evaluation**: The model is computationally intensive but provides a realistic simulation of futures price movements, making it suitable for evaluating options strategies[15] Model Backtesting Results 1. **Methanol Short Strangle Strategy**: - **Annualized Return Matrix**: - The highest predicted annualized return is 23.00% for the C2600-P2550 combination[19] - **Win Rate Matrix**: - The highest predicted win rate is 100.00% for several combinations, including C2600-P2075 and C2600-P2100[19] - **Win Rate * Return Matrix**: - The highest predicted win rate * return value is 16.30% for the C2600-P2550 combination[21] Quantitative Factors and Construction Methods 1. **Factor Name**: Methanol Volatility - **Factor Construction Idea**: The factor is based on the historical volatility of methanol futures contracts[7] - **Factor Construction Process**: - Calculate the historical volatility of the methanol main continuous contract over the past year[7] - **Factor Evaluation**: Methanol's volatility is currently at a historical low, making it suitable for a short strangle strategy[7] Factor Backtesting Results 1. **Methanol Volatility**: - **Current Volatility**: Methanol's volatility is at a historical low, ranking among the lowest in all commodities over the past year[7]

摘要 本专题旨在搭建一套可复制的场内期权组合策略模 型。具体而言，我们首先要对标的期货做基本面分 析，对其趋势性或波动性进行评估，然后根据评估 结果匹配对应的期权组合策略，最后将期货合约代 码和匹配的期权组合策略输入到模型中，即可预测 策略的收益及风险。本篇文章分享了该策略模型的 一个使用案例——甲醇卖出宽跨式组合策略，并最 终生成了具有时效性的收益及风险参考矩阵。 一 期 权 的 优 势 在 哪 ？ 由于期权拥有独特的非线性损益结构，其在投资交易中能实 现的功能也更加丰富。仅考虑普通的香草看涨及看跌期权， 不同的操作方向、选择合约的不同行权价格就会导致该策略 的目的、成本及风险存在明显的不同：买入看涨/看跌期权 可以用有限的成本换取标的价格向有利方向变动时收益上的 无限可能性；卖出期权则可以在标的价格未发生不利方向变 动时获得固定的收益，在发生不利方向变动时收益削减甚至 出现较大亏损；行权价格的变化（实值/虚值）则会让期权 买方以更高（低）的成本，获得更高（低）的盈利概率，让 期权卖方用更高（低）的亏损风险，换取更高（低）的权利 金收益。 本就用途灵活的期权在经过相互组合或者与标的资产组合后 能够形成更多适 ...

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