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政治不确定性与商品价格

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学术论文

Political Uncertainty and Commodity Prices

作者Political Uncertainty and Commodity Prices [点击查看论文]

机构

?Ohio State University (OSU) - Department of Finance
Tsinghua University
?Institute of Economics, School of Social Sciences, Tsinghua University
Chinese University of Hong Kong, Shenzhen
?The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen

论文链接https://ssrn.com/abstract=3064295

策略概要

该策略的目标是78种商品，但也可以使用单一商品指数工具（例如ETF、期货、掉期）进行操作。在美国总统大选季度之前的6月30日做空商品，并在9月30日平仓，以利用潜在的选举驱动市场动态。

II. 策略合理性

商品价格在美国总统大选前下跌，原因是企业和家庭需求减少，导致负回报。选举后价格没有反弹，可能是由于新政策的时机和实施存在挥之不去的不确定性。这种效应在各国和商品类别中都很普遍，特别是对于全球一体化的商品以及在民意调查胶着的激烈选举中。这种效应在经济衰退期间会加剧。美国总统大选是政治不确定性的一个代表，因为美国拥有最大的经济体、商品期货市场，并且是最大的商品消费国。此外，选举时间是固定的，与经济状况无关，从而将政治不确定性与其他风险隔离开来。

回测表现

夏普比率-0.47

索提诺比率-0.174

胜率38%

完整 Python 代码

1from AlgorithmImports import *
2class PoliticalUncertainty(QCAlgorithm):
3def Initialize(self):
4 self.set_start_date(1996, 1, 1)
5 self.set_cash(100_000)
6 
7 self.symbol: Symbol = self.add_data(QuantpediaFutures, 'CME_GI1', Resolution.DAILY).symbol
8 self.securities[self.symbol].set_fee_model(CustomFeeModel())
9 self.securities[self.symbol].set_leverage(2)
10 
11 self.schedule.on(self.date_rules.month_end(self.symbol), self.time_rules.at(0, 0), self.rebalance)
12def rebalance(self) -> None:
13 if self.time.date() > QuantpediaFutures.get_last_update_date()[self.symbol.value]:
14     self.liquidate()
15     return
16 year = self.time.year
17 if year % 4 == 0:   # every 4th year
18     if self.time.month == 6:
19         self.set_holdings(self.symbol, -1)
20     elif self.time.month == 9:
21         if self.portfolio.invested:
22             self.liquidate()
23     
24# Quantpedia data
25# NOTE: IMPORTANT: Data order must be ascending (datewise)
26class QuantpediaFutures(PythonData):
27_last_update_date: Dict[str, datetime.date] = {}
28@staticmethod
29def get_last_update_date() -> Dict[str, datetime.date]:
30return QuantpediaFutures._last_update_date
31def GetSource(self, config:SubscriptionDataConfig, date:datetime, isLiveMode:bool) -> SubscriptionDataSource:
32 return SubscriptionDataSource("data.quantpedia.com/backtesting_data/futures/{0}.csv".format(config.Symbol.Value), SubscriptionTransportMedium.RemoteFile, FileFormat.Csv)
33def Reader(self, config:SubscriptionDataConfig, line:str, date:datetime, isLiveMode:bool) -> BaseData:
34 data = QuantpediaFutures()
35 data.Symbol = config.Symbol
36 
37 if not line[0].isdigit(): return None
38 split = line.split(';')
39 
40 data.Time = datetime.strptime(split[0], "%d.%m.%Y") + timedelta(days=1)
41 data['back_adjusted'] = float(split[1])
42 data['spliced'] = float(split[2])
43 data.Value = float(split[1])
44 # store last update date
45 if config.Symbol.Value not in QuantpediaFutures._last_update_date:
46     QuantpediaFutures._last_update_date[config.Symbol.Value] = datetime(1,1,1).date()
47 if data.Time.date() > QuantpediaFutures._last_update_date[config.Symbol.Value]:
48     QuantpediaFutures._last_update_date[config.Symbol.Value] = data.Time.date()
49 return data
50# Custom fee model
51class CustomFeeModel(FeeModel):
52def GetOrderFee(self, parameters):
53 fee = parameters.Security.Price * parameters.Order.AbsoluteQuantity * 0.00005
54 return OrderFee(CashAmount(fee, "USD"))