华泰期货-量化专题报告：周频信息采样时间对量化策略影响研究-190228

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        商品期货基本面数据通常包含多个采样频率，例如日频，周频和月频。如何把不同采样频率的数据进行整合是量化模型面对的一个难题。之前的系列报告使用了R-MIDAS模型把日频和周频数据进行整合，当中包含了一个重要假设就是所有的周频数据都是在每周最后交易日结束后进行采集。显然这个假设并不恰当，根据所使用数据库数据的更新频率某些基本面周频数据的采集时间可能会出现一定提前或延后。例如，钢联数据库中螺纹钢的每周库存数据通常是在周四下午2点前就可得到，而并非周五。又如铁矿石每周的国内到港量和国外发货量等数据要在下周二才能获取上周的数据。因此，假设所有周频数据都在最后交易日更新可能会造成人为的数据延误，甚至使用了在实际交易中无法获取的未来数据。
        为了适应数据库周频数据的具体更新时间，这篇报告对R-MIDAS模型的数据编排作出修正，使其支持一周当中任意交易日结束后的周频数据采样。并把修正后的R-MIDAS模型应用在螺纹钢和铁矿石这两个期货进行测试，发现修正后的模型在这两个品种上的整体收益都有所提高。这种收益的提高并非体现在周一至周五某个交易日当中，而是较为均匀地分布在各个交易日当中，由此进一步推断周频基本面信息并非仅仅影响到临近交易日，而是对周期内各个交易日都有一定影响。