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在大宗商品市場，庫存是影響供需平衡的重要指標(biāo)，然而，長期以來，期貨行業(yè)在庫存水平的準(zhǔn)確預(yù)測上面臨較大挑戰(zhàn)。

這一挑戰(zhàn)近日在業(yè)內(nèi)迎來突破。華泰期貨研究院副院長兼全球衍生品策略首席羅家俊博士，成功地將其最新研究成果發(fā)表在國際權(quán)威期刊《JournalofFuturesMarkets》(JFM)上。文章以《CanStorageMomentumandItsDifferenceofaNonferrousMetalPredictPriceReturn?》為題，首次提出“庫存動(dòng)能”(StorageMomentum)及“庫存動(dòng)能差分”(MomentumDifference)指標(biāo)，并應(yīng)用于預(yù)測中國有色金屬期貨市場的價(jià)格收益率。

這也是中國期貨公司首次將研究成果成功發(fā)表在JFM這一全球頂尖的期貨市場研究期刊上。如何挖掘出這一指標(biāo)，研究中又有哪些新方法給大宗商品領(lǐng)域帶來深遠(yuǎn)影響，未來的華泰期貨還將如何深化研究創(chuàng)新？帶著這些問題，羅家俊展現(xiàn)了此次研究背后的種種亮點(diǎn)。

庫存動(dòng)能視角解讀價(jià)格密碼

此次研究中，羅家俊博士團(tuán)隊(duì)首次提出“庫存動(dòng)能”和“庫存動(dòng)能差分”指標(biāo)。“這兩個(gè)指標(biāo)的核心邏輯源于經(jīng)濟(jì)學(xué)的供需均衡模型。”羅家俊博士解釋，庫存在供需關(guān)系中起著緩沖作用，某一時(shí)間內(nèi)庫存持續(xù)累積（即庫存動(dòng)能為正）意味著供過于求，價(jià)格面臨下行壓力；庫存持續(xù)下降（即庫存動(dòng)能為負(fù)）則表明需求強(qiáng)勁，價(jià)格有望上漲。

而“庫存動(dòng)能差分”指標(biāo)，就像是物理學(xué)中的“加速度”，能夠捕捉庫存動(dòng)能的變化速度，提供更細(xì)致的供需動(dòng)態(tài)信號(hào)。

為何從庫存角度開展研究？羅家俊直言，盡管有色金屬價(jià)格可預(yù)測性研究廣泛，但庫存概念在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)預(yù)測框架中卻一直處于空白。因此，團(tuán)隊(duì)受現(xiàn)代金融學(xué)“動(dòng)能”概念啟發(fā)，將其引入庫存數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化分析，最終發(fā)現(xiàn)了這兩個(gè)指標(biāo)與金屬價(jià)格走勢的顯著關(guān)聯(lián)性。

2個(gè)新指標(biāo)也呈現(xiàn)出有別于傳統(tǒng)庫存分析方法的顯著優(yōu)勢。比如，傳統(tǒng)方法往往側(cè)重于某一時(shí)點(diǎn)的庫存水平，即“庫存高/低”來判斷價(jià)格走勢，但忽略了庫存的變化趨勢。

“我們的庫存動(dòng)能指標(biāo)本質(zhì)上是對庫存變化的累計(jì)增速建模，能更全面反映供需關(guān)系隨時(shí)間演變的動(dòng)態(tài)過程，更貼近市場的實(shí)際運(yùn)行機(jī)制。”羅家俊表示。

另外，新指標(biāo)也能助力投資者提早布局。這也是因?yàn)椋瑤齑鎰?dòng)能指標(biāo)通過量化庫存累積/消耗的節(jié)奏，為價(jià)格趨勢的反轉(zhuǎn)提供前瞻性線索；而“庫存動(dòng)能差分”更進(jìn)一步反映庫存變化的“加速度”，在動(dòng)能轉(zhuǎn)折之前即可能給出預(yù)警。

創(chuàng)新方法攻克金融數(shù)據(jù)處理難題

相比起發(fā)現(xiàn)新指標(biāo)，如何驗(yàn)證新指標(biāo)在金屬價(jià)格走勢的關(guān)聯(lián)性與可預(yù)測性，是關(guān)鍵所在。

據(jù)介紹，研究過程中，團(tuán)隊(duì)采用了ARMA-GARCH模型、加權(quán)最小二乘法等方法，有效解決了傳統(tǒng)研究在處理金融數(shù)據(jù)重尾分布時(shí)的局限性。

“金融市場中的金屬期貨收益具有高波動(dòng)性和非正態(tài)性，往往伴隨極端值（fattails）與不穩(wěn)定的方差。傳統(tǒng)方法往往會(huì)出現(xiàn)統(tǒng)計(jì)失效的情況。”羅家俊解釋，與之相比，前述的ARMA-GARCH模型、加權(quán)最小二乘法等技術(shù)，共同構(gòu)建了一個(gè)適用于金融數(shù)據(jù)“重尾+異方差+相關(guān)誤差”的穩(wěn)健預(yù)測框架。

從實(shí)證研究的情況來看，新方法在銅、鋁等品種上的預(yù)測效果顯著提升。在銅品種上，新方法在1至5日動(dòng)能與動(dòng)能差分上均優(yōu)于傳統(tǒng)檢驗(yàn)方法，遞歸和固定窗口的預(yù)測R2最高達(dá)近1%；在鋁品種上，盡管整體預(yù)測性偏弱，但新方法仍能識(shí)別出如“2日動(dòng)能差分”在固定窗口下具有統(tǒng)計(jì)顯著的正向預(yù)測力。

站上國際舞臺(tái)的研究實(shí)力

作為首家將研究成果成功發(fā)表在JFM的中國期貨公司，華泰期貨在期貨研究領(lǐng)域的核心競爭力凸顯。

這次研究中，團(tuán)隊(duì)成員來自日本（東北大學(xué)）、美國（喬治亞州立大學(xué)風(fēng)險(xiǎn)科學(xué)學(xué)院）以及中國（華泰期貨研究院）等多個(gè)國家和地區(qū)，體現(xiàn)出高度的國際協(xié)作特征。國際資源的整合使得研究團(tuán)隊(duì)整體能力提升。

比如，國際合作者具備豐富的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與金融工程研究背景，特別是在重尾時(shí)間序列分析、ARMA-GARCH建模與異方差性處理等前沿方法論方面貢獻(xiàn)了重要理論支撐。美國學(xué)者在模型穩(wěn)健性設(shè)計(jì)、尾部風(fēng)險(xiǎn)建模等方面提供了方法層面的系統(tǒng)指導(dǎo)，使研究框架更加嚴(yán)謹(jǐn)、科學(xué)。

誠然，縱觀中國機(jī)構(gòu)在大宗商品領(lǐng)域的研究水平，較國際市場存在一定的提升空間，比如，衍生品高階定價(jià)領(lǐng)域，國內(nèi)在復(fù)雜金融衍生品定價(jià)模型的研究和應(yīng)用能力上仍待進(jìn)步。

但羅家俊認(rèn)為，我國機(jī)構(gòu)已呈現(xiàn)出獨(dú)特的發(fā)展態(tài)勢。“中國是全球大宗商品重要消費(fèi)和生產(chǎn)大國，而國內(nèi)期貨機(jī)構(gòu)對本土產(chǎn)業(yè)鏈的認(rèn)知更為透徹；同時(shí)，中國金融科技的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)為大宗商品量化研究提供了創(chuàng)新手段，展現(xiàn)出一定的后發(fā)優(yōu)勢。”

就華泰期貨自身而言，海外市場的前瞻性布局也使得公司形成較顯著的差異化優(yōu)勢。

據(jù)介紹，在研究成果方面，華泰期貨聯(lián)合國際學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)開展跨學(xué)科研究，提出新的預(yù)測指標(biāo)，開發(fā)新型檢驗(yàn)方法，有效解決傳統(tǒng)模型在極端市場的失效問題，為大宗商品研究貢獻(xiàn)了新的量化工具。

而在業(yè)務(wù)開展上，公司也通過與國際交易所、企業(yè)的積極交流，提供定制化策略等系列服務(wù)，實(shí)現(xiàn)本土化與國際化的有機(jī)結(jié)合，更精準(zhǔn)滿足國內(nèi)外客戶需求。

此外，華泰期貨還將成熟量化模型轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化工具，向國際市場輸出一體化解決方案，實(shí)現(xiàn)技術(shù)與商業(yè)模式的協(xié)同創(chuàng)新。

探索AI在庫存預(yù)測中的深度應(yīng)用

“此項(xiàng)研究在行業(yè)和學(xué)術(shù)層面都有著重要的意義。”在羅家俊看來，此次研究不但為期貨公司、投資基金等機(jī)構(gòu)提供更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)管理和套利策略依據(jù)，還推動(dòng)了大宗商品市場預(yù)測理論的邊界，啟發(fā)后續(xù)研究（如擴(kuò)展至農(nóng)產(chǎn)品、能源領(lǐng)域），推動(dòng)行業(yè)從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型，促進(jìn)智能投研生態(tài)構(gòu)建。

從業(yè)務(wù)開展的層面來看，羅家俊也提到，研究成果提升了華泰期貨的核心競爭力，可以此自主研發(fā)量化模型，優(yōu)化客戶資產(chǎn)配置方案，增強(qiáng)機(jī)構(gòu)客戶黏性；提高差異化服務(wù)能力（如定制化報(bào)告、衍生品設(shè)計(jì)）助力搶占高凈值市場份額。

“在風(fēng)險(xiǎn)管理方面，動(dòng)態(tài)庫存指標(biāo)可提前預(yù)警價(jià)格拐點(diǎn)，輔助企業(yè)客戶對沖供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)，降低市場極端波動(dòng)下的穿倉概率，維護(hù)交易所清算穩(wěn)定性。”他說。

庫存創(chuàng)新指標(biāo)的發(fā)掘，只是羅家俊在庫存領(lǐng)域研究的起點(diǎn)。他提到，未來將計(jì)劃進(jìn)一步探索AI在庫存預(yù)測中的深度應(yīng)用，如運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法挖掘庫存數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律，提升庫存預(yù)測的準(zhǔn)確性和前瞻性，將庫存因子和其他的因子相結(jié)合，通過AI模型，優(yōu)化模型預(yù)測效果。

之所以利用AI模型，也是留意到AI技術(shù)在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)具有獨(dú)特優(yōu)勢。“公司優(yōu)化數(shù)據(jù)源實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)的過程中，可以借助AI技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理和分析，更精準(zhǔn)把握庫存動(dòng)態(tài)，為庫存預(yù)測提供有力支持。”

此外，羅家俊提到，華泰期貨也著力將量化模型封裝為標(biāo)準(zhǔn)化SaaS工具，向國際市場輸出“研究+投資”一體化解決方案。通過AI對量化模型進(jìn)行優(yōu)化和完善，為國際市場客戶提供更智能、高效的庫存預(yù)測及相關(guān)服務(wù)，進(jìn)一步提升公司在全球衍生品市場的核心競爭力。

長期愿景：成為全球衍生品研究領(lǐng)域智庫

“AI+量化”也是華泰期貨研究院近年形成的特色服務(wù)之一。借助“AI+量化”等技術(shù)，公司能夠精準(zhǔn)評估企業(yè)客戶風(fēng)險(xiǎn)，量身定制套保方案。運(yùn)用智能知識(shí)庫與文本分析，實(shí)時(shí)監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)，提供預(yù)警與應(yīng)對建議。

另外，公司自身的投研服務(wù)也依托AI技術(shù)不斷升級迭代，包括智庫深度挖掘市場數(shù)據(jù)生成分析報(bào)告、機(jī)器學(xué)習(xí)策略為企業(yè)提供個(gè)性化投資建議。

整體來看，華泰期貨研究院目前已是一支具備高學(xué)歷、期貨研究豐富經(jīng)驗(yàn)又不乏新生力量的日益壯大的團(tuán)隊(duì)，已形成商品策略、AI量化和風(fēng)險(xiǎn)管理咨詢?nèi)筇厣?wù)體系，為金融機(jī)構(gòu)提供深度服務(wù)。

研究院擁有的逾30名員工中，九成以上具備碩士及以上學(xué)歷，近半數(shù)具有海外留學(xué)背景，各專業(yè)領(lǐng)域負(fù)責(zé)人平均從事研究工作年限達(dá)6年以上，研究方向涉及宏觀、FICC、黑色建材、農(nóng)產(chǎn)品、量化及策略等多個(gè)領(lǐng)域。

衍生品研究創(chuàng)新的持續(xù)深化，也是研究院的下一步計(jì)劃。羅家俊談到，可以拓展庫存動(dòng)量模型在其他碳中和金屬中的應(yīng)用價(jià)值，構(gòu)建新型商品定價(jià)模型。

“另外，針對跨境風(fēng)險(xiǎn)管理需求，我們也在持續(xù)優(yōu)化國內(nèi)外交易所的跨市場套利監(jiān)測體系，同時(shí)建立系統(tǒng)化的地緣政治風(fēng)險(xiǎn)量化評估指標(biāo)庫；技術(shù)創(chuàng)新方面，則是積極引入衛(wèi)星遙感和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)強(qiáng)化庫存監(jiān)測能力，完善AI量化服務(wù)平臺(tái)。通過這三個(gè)維度的協(xié)同發(fā)展，全面提升公司在全球衍生品市場的研究競爭力與服務(wù)能力。”他說。

華泰期貨也致力于在國際學(xué)術(shù)舞臺(tái)持續(xù)提升影響力，為此，團(tuán)隊(duì)計(jì)劃發(fā)表更多國際期刊成果。一方面，整合國際資源，深耕金融衍生品、能源市場等優(yōu)勢領(lǐng)域。另一方面，緊盯市場新趨勢，挖掘數(shù)字資產(chǎn)期貨等新興領(lǐng)域開展研究，以創(chuàng)新成果提升國際話語權(quán)。

“我們的長期愿景是成為全球衍生品研究領(lǐng)域的智庫。”羅家俊稱，通過“全業(yè)務(wù)鏈金融與產(chǎn)業(yè)服務(wù)”模式，華泰期貨在衍生品定價(jià)、高頻等前沿領(lǐng)域持續(xù)創(chuàng)新，助力提升中國在全球大宗商品定價(jià)體系中的話語權(quán)。