商品期貨月度效應的統計
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為何統計商品期貨的月度效應
為什麼選擇統計商品期貨，而非股票，或是數字貨幣的月度效應？這是因為，相比較其他金融資產，商品期貨背後所對應的是實物資產，比如農產品、工業品，而這些實物資產，都存在著一些明確的隨季節變化的供需規律。
對於工業品，由於需求端的變化會產生季節性及對應的月度效應。以螺紋鋼為例，螺紋鋼下游主要是房地產、基建，需求有明顯的淡季旺季之分，每年的9、10月份是旺季（對應地產的金九銀十），而每年的春節、7、8月份是淡季（對應春節放假、夏季工地停工），而商品的現貨價格也將對淡季、旺季的需求有上下波動的反應。
我們再來看農產品，農產破的供應端播種收穫呈現顯著季節性的特徵，而需求端也會因為節假日呈現明顯的節日效應。以雞蛋為例，每年的中秋、春節，是雞蛋消費的旺季，特別是中秋，雞蛋是月餅的主要原料，往往是年內價格的最高以及次高點。而非節日，消費則相對平穩，價格也相應有所回落。
由於商品期貨背後的季節性、月度效應是有其邏輯支援的，我們可以統計各個品種歷史上的月度平均收益率，從資料來檢驗，季節性的邏輯是否成立。
商品、板塊月度統計的Python實現
我們利用Python來實現商品期貨月度效應的統計，並將統計的結果以使用者友好的方式，呈現出來。
第一步，使用Wind API獲取商品各個品種指數的資料（我們以南華指數為例）。之所以使用指數資料，是為了避免換月影響，綜合計算各到期月合約的加權收益率，能更好的反應期貨品種實際的漲跌幅。
第二步，按商品品種迴圈，對獲取到的資料進行時間日期格式的標準化，並按照所得到的月份，分組計算均值。
第三步，對統計結果進行視覺化，按照紅綠柱，劃分月度的漲跌，也就是我們在文章開頭看到的視覺化效果。我們抽取了此前提到的螺紋鋼、雞蛋，來為大家展示效果。
可以看到，螺紋鋼有顯著的淡旺季，比如每年的2、3月，春節附近、天氣寒冷，需求減弱，價格降低；而每年的8、9月，天氣炎熱，價格同樣處於低谷。
而對於雞蛋來說，我們在圖中可以看到一個顯著的旺季，就是10月，10月對應著中秋國慶，前文的邏輯分析，也在此處的資料中得到了驗證。
月度效應的時變性
雖然我們統計得到了全歷史的月度效應特徵，但是，隨著期貨市場的成熟、市場效率提高，傳統淡旺季的預期，將會提前反應在不同到期月合約的價格中，最終造成旺季不旺、淡季不淡的現象。我們統計得到的螺紋鋼、雞蛋的月度效應，也有一些收益資料，是與邏輯相違背的。
因此，我們再按照年度分段統計，以5年為一個週期，統計按5年計算的月度平均收益率。我們按照年度切分原始資料，再按月計算每個品種月漲跌幅的均值，並繪圖。
有一些品種的季節性，基本上不隨時間變化，表現出較為穩定的規律，比如白糖，按照以5年為間隔切分歷史資料，計算得到的月度效應，基本都呈現出1、2、10月左右旺季，而3至7月淡季的月度規律。
再比如螺紋鋼，我們就可以看到，隨著時間的推移、市場的成熟，與早期明顯的淡旺季相比，近幾年開始呈現出旺季不旺、淡季不淡的特徵。
月度效應對交易的指導
我們統計月度效應，最終的目的必然是要落實到交易。月度效應可以作為交易的主訊號，或是輔助訊號。而不同品種用於月度效應規律的交易，需要確認的最重要的條件是，首先要警惕月度效應不穩定的品種。因為月度效應不穩定的品種，它的市場結構、成熟度往往還在發生著較為顯著的變化，此時所得到的規律，極有可能在未來再次發生改變。
而對於月度效應較為穩定的品種，比如我們前文舉例的白糖，我們有兩種使用月度效應統計結果的方式：
-
作為交易主訊號，即根據月度效應方向進行交易
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作為輔助訊號，比如結合商品趨勢策略的訊號，當月度效應方向與趨勢策略主訊號方向相反時，減小交易頭寸或過濾交易訊號，而當月度效應方向與趨勢策略主訊號方向相同時，增加交易頭寸或開啟交易訊號，此類輔助訊號是否有效，我們可以在挑選主訊號後，比較容易地測試出結果。
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