关于天然气，你所需要知道的

2022-05-15

一、天然气简介 天然气：指以气态碳氢化合物为主的各种气体的混合物，主要成分为甲烷（约占85%-95%）。天然气的碳排放系数仅为1.6tCO2/tce（吨二氧化碳/吨标煤），远低于石油的2.1和煤炭的2.6tCO2/tce，是更加优质和清洁的燃料和化工原料。 天然气来源：多在油田开采原油时伴随而出或纯天然气气田，也有少量出于煤层。 天然气分类（按运输形态与贸易方式）：液化天然气(LNG)、管道天然气. 液化天然气( Liquefied Natural Gas，以下简称 “LNG”)：是天然气经净化并冷却至其沸点温度 ( 常压下大约零下161.5 ℃ ) 后变成的液体，密度为0.42～0.46 t/m3，无色、无味、无毒、无腐蚀性，体积大概是同量气态天然气的1/600。液化石油气 ( LPG )、柴油和汽油等相比，LNG的燃点更高，更难引燃，爆炸极限的下限更高，更难达到爆炸的条件，因此安全性相对更高。在发生事故溢出时，LNG由于其密度较空气小，容易形成蒸气云而扩散稀释。是未来可能上市的期货品种。 天然气产业链：可以分为上游产气、中游运输和下游应用。 天然气用途：主要用于城镇燃气、工业燃料、燃气发电、化工用气、交通领域用气、冷能利用、分布式能源用气等。 二、全球天然气供需格局与三大价格枢纽 全球天然气储量、产量与消费： 根据bp能源的数据，目前全球天然气已探明储量为188.1万亿立方米，储产比48.8年。 2020年受疫情影响，天然气消费量下降了2.3%，即减少810亿立方米，与2009年金融危机期间的降幅相同。大多数地区天然气消费量均有下降。中国显然除外，其需求增长了6.9%。相比之下，北美洲和欧洲的天然气需求分别下降了2.6%和2.5%。天然气产量下降了1230亿立方米（下降3.3%），其中降幅最大的是俄罗斯（减少410亿立方米）和美国（减少150亿立方米）。 2021年，全球天然气市场受碳中和下能源持续转型、极端天气因素等影响，需求强劲反弹，超过新冠肺炎疫情前水平。而欧洲经历年初低温、夏季高温，叠加经济缓慢复苏，当地天然气需求持续回升。作为全球能源转型的先锋，可再生能源乏力，成为2021年欧洲能源的短板，导致需要天然气来补充发电缺口。同时当地炭价大幅上涨，区域内天然气产量减少，库存降低至历史低位等因素，都进一步加剧了天然气供需的紧张形势。 从产量来看的话，美国是最大的天然气生产国，它的产量约占全球的23.7%；俄罗斯第2，占比16.6%。排名前十的这些国家总占比达72%。美国、俄罗斯虽消费量居前，但是仍有大量天然气可以出口。中国（亚太）、日本（亚太）、英国（欧）、德国（欧）等国家天然气缺口量较大。 全球天然气贸易情况： 可以看到全球天然气事实上存在着区域间的供需不平衡，这也就催生了全球地区间的天然气贸易。 全球来看，液化天然气贸易自2020年起已经多于管道天然气贸易，随着全球 LNG 生产能力和贸易规模的扩大，LNG 贸易的灵活性和流动性将进一步增强，促进市场的再平衡。 天然气贸易的主要流向是独联体国家，非洲以及中东地区向亚太地区与欧洲输送。 天然气生产和消费地理的不均衡决定着其全球贸易格局，独联体、中东地区和非洲是全球前三大天然气出口地区；而亚太和欧洲是天然气净进口地区；北美地区虽然产量和消费量很大，但是在过去的年份基本实现供需平衡，不过近几年美国液化天然气(LNG)出口量增长迅速。 下图单独展示了LNG的贸易情况。 全球天然气三大价格枢纽 全球目前是以北美的Henry hub港口的现货价格、欧洲地区的荷兰TTF价格指数、亚太地区的JKM指数这三大价格指数作为主要的参考。 北美：美国亨利中心天然气价格指数（以下简称HH）的现货价格为北美天然气交易的基准价。 欧洲：荷兰产权转让设施天然气价格指数（以下简称TTF）是欧洲大陆的基准枢纽。 亚太：亚洲地区现货交易流动性的增长使得日韩Japan-Korean Marker（以下简称JKM）价格指数成为亚洲现货市场价格参考基准。 疫情后，全球天然气供不应求，天然气价持续抬升。 自 2021 年初起伦敦 NBP、荷兰 TTF 以及日韩 JKM 三大天然气期货价格指数持续上涨并不断突破新高。2021 年欧洲天然气价的持续上涨主要受到极端天气、可再生能源（如风力）发电量下滑以及俄罗斯向欧洲输气量下滑等方面影响。目前欧洲、亚洲天然气价格与美国天然气价差异较大，带来国际贸易领域机会。 三、中国天然气供需情况与定价机制 中国天然气供需情况 供应端：2021年中国天然气生产量2075.8亿立方米，净进口量1628.8亿立方米，进口依存度44%，总供应量3704.6亿立方米。 进口管道天然气：来自中亚管道天然气为441亿立方米，来自中俄东线的天然气约为100亿立方米（俄罗斯从2021年开始成为仅次于土库曼斯坦的我国第二大管道天然气进口国），其余40多亿立方米来自中缅天然气管道。 进口液化天然气：占比见下图。这些LNG主要通过东部沿海港口的接收站接收。 需求端：2021年全国天然气表观消费量3726亿立方米，同比增长12.7%。 天然气消费结构：天然气消费集中在城镇燃气和工业燃气两大领域，二者在2020年国内天然气消费总量中分别占比38％和36％，同比增长12％和5％；发电用气占比17%，化工用气占比9%。 未来供应增量分析： 国产气：中国天然气探明程度低，增储上产潜力较大。预计2035年中国天然气产量将上升至2500亿～2800亿ｍ3。 进口管道气增量有限：中国管道气依照中俄东线合同约定，到2025年增至380亿ｍ3，届时预计中国进口管道气量将达到817亿ｍ3右，伴随中俄西线贯通，到2035年中国进口管道气量将达到1000亿ｍ3左右。 进口LNG具备充足的接储空间：根据中国在建和拟建接收站统计，从2020年至2025、2035年，中国LNG接收站接收能力预计将从8650万t（即1211亿ｍ3）增长至18030万t（即2524亿ｍ3）、23200万t（即3248亿ｍ3）左右。 未来需求增量分析： “煤降气升”将继续成为中国能源结构调整的显著特征。“双碳”目标提出前，按照国务院发展研究中心对中国天然气发展趋势的预测，2030年中国天然气消费将达到6022亿ｍ3，2035年将达到7208亿ｍ３；“双碳”目标提出后，2030年天然气预期消费模下调至5500亿～6000亿ｍ3，之后天然气消费稳步增长，2040年前后将进入发展平台期，预计在2040年达到峰值6000亿ｍ3。中国天然气消费增长将以城镇燃气、工业用气、发电用气为主，船舶用气量增速较快(因未来船舶燃料排放标准趋严)，但短期内绝对用气增量有限，长期用气增量将有显著提升。 天然气定价机制：目前中国天然气门站价呈现出政府管控与市场化定价的“双轨制”特征。 2020年《中央定价目录》显示，国产陆上气和2014年底投产的进口管道气门站价由政府管制；海上气、页岩气、LNG、直供用户、2015年投产的进口管道气等门站价由市场形成 在城市燃气终端销售环节，非居民用气和居民用气价格“双轨制”特征也比较明显 《中国天然气发展报告2021》显示，截至2020年，80%的消费气量门站价格由供需双方协商和市场主导形成。完全市场化定价的资源占比，从2015年的不到10%提高到2020年的45%。 2011年，发改委试点推行天然气“市场净回值”定价机制。市场净回值法是以商品的市场价值为基础确定上游供货价格，而商品的市场价值是以其替代品的价格为基础而得出的。对天然气而言，即将其销售价格与由市场竞争形成的可替代能源（如石油、燃料油、清洁能源等）的价格挂钩，在此基础上倒扣管网的运营成本和相关税费后，回推确定天然气各环节价格。该法已在欧洲多国广泛采用。目前，在天然气定价是以市场形成价格的进口燃料油和液化石油气（LPG）作为可替代能源品种，并按照60%和40%权重加权计算等热值的可替代能源价格。 城市燃气价格分为非居民和居民气价，均受地方政府监管。 非居民用气以基准门站价格为基础，在上浮20%、下浮不限的范围内协商确定具体门站价格；居民用气，供需双方可以基准门站价格为基础，在上浮20%、下浮不限的范围内协商确定具体门站价格，实现与非居民用气价格机制衔接。在实际操作中，非居民和居民用气则很难真正联动起来，前者的调价幅度往往高于后者，形成交叉补贴。 天然气产业未能全面市场化，而是处于从政府管制向市场化过渡阶段。因为气价疏导不畅，国产气价格常远低于进口气。目前天然气产业全面市场化已经具备了基础和条件，LNG期货上市将成为全面市场化的标志性事件。 四、相关期货品种联系 原油：EIA 数据显示，2003 年至 2008 年原油和天然气之间存在很强的相关性，但 2009 年至 2020 年之间几乎没有相关性。美国页岩产量的增加为原油和天然气价格脱钩提供了可能的解释，因为天然气是一种区域化产品。然而，由于石油和天然气是彼此的密切替代品，因此可能会再次出现更强的相关性时期。（中阳国际期货）美国是少数几个似乎拥有平衡的基础设施和成熟的石油和天然气市场的国家之一。由于世界其他市场更加依赖石油，石油和天然气之间的真正关系仍然没有定论，有迹象表明石油是驱动因素。 甲醇：我国生产甲醇主要依靠煤制甲醇、焦炉气制甲醇、天然气制甲醇三种工艺。天然气是甲醇的原材之一，天然气制甲醇占比较小（2020年国产甲醇中，天然气制甲醇仅占11.58%），煤炭仍是甲醇主要生产来源。我国天然气价格与国外天然气价格定价机制不同，我国工业天然气偏刚性价格，不易受到国际市场波动影响 玻璃：天然气在玻璃生产中作为燃料之一使用。目前，玻璃产线中有一半使用天然气，以天然气为代表的生产线，其中天然气成本占比达到28%。天然气（燃料）价格上涨推动玻璃生产成本线上移 尿素：我国尿素行业以煤制尿素为主。外盘天然气的大涨，对于国际尿素市场的影响最直接，主要体现在成本端。全球天然气供应紧张的情况下，因国内天然气依赖进口，对于尿素的影响主要体现在为保证民用造成工业用气减少，气头装置停车，日供应量降低。气头尿素产量的季节性波动对国内尿素市场价格影响较大 五、焦点解读：暴涨暴跌的欧天然气价格 事实上，欧洲天然气产能已进入衰竭状态，2021年本土供应大幅减少。2021 年欧洲天然气价的持续上涨主要受到极端天气、可再生能源（风力、水力）发电量下滑以及俄罗斯向欧洲输气量下滑等方面影响。2021 年欧洲天然气库存呈现去库快而补库慢的情况。 挪威、荷兰及英国为欧洲最主要的产气国。IEA 数据显示，2020 年三国天然气产量占OECD欧洲成员国天然气总产量的近90%，其中挪威产量占比近半，英国、荷兰合计占比近 40%。 欧洲能源消费主要依赖进口，一次能源自给率不足40%，对俄罗斯天然气进口依赖程度大，能源结构：欧洲石油和天然气消费占比接近60%。 消费结构：欧盟的天然气需求集中在住宅和工业，二者占比达70%以上。由于住宅消费占比较高，与美国类似，欧盟的天然气消费呈现出显著的季节性特征，冬季的需求最大。 欧洲天然气价格和基准电价呈现出明显的涨跌一致性。 我们可以将它从21年以来的价格变化分成5个阶段。第一阶段是从2021年2月到7月，这个阶段主要是受极端天气的影响。正常来说，4月份起欧洲地区的天然气库已陆续进入补库期，但2021年4月欧洲地区遭遇一波寒潮，对天然气需求造成较大刺激，加上北海地区风力发电的不足，进一步促进了天然气消费。这是第一波上涨，相对来说还算平缓。第二阶段，从21年8月到10月。这个时候俄罗斯就开始对西北欧减少天然气供应了，可以在左上角这张图看到供应量有明显的下滑。同时可再生能源风力、水力的发电量又一次下滑。供需两端共同作用下，欧洲天然气掀起了第一波暴涨的高潮。直到10月份，俄罗斯方面表示拟向欧洲增供天然气，价格压力才得到缓解回落。但是，没过多久，到了11月俄罗斯就又对亚马尔-欧洲输气管道停止输气。叠加天气变冷，取暖需求旺盛。天然气价格掀起了第2波暴涨的狂潮。今年1月到2月下旬是第四阶段。这个时间段俄气的供应量有少量恢复。此外，美国对欧洲LNG出口短暂增加，一定程度上缓解了紧张局面。价格在这个阶段基本上是处于回落的状态。一直到2月末进入第5阶段，北溪2项目被冻结，俄乌又发生地区战争。天然气供应充满了不确定性，价格发生第三次暴涨暴跌。直到现在，这些问题还没有解决。 欧洲天然气困境俨然已经成为了一个政治博弈，俄乌局势将继续给欧洲天然气市场带来持续的不确定性。欧洲短期定会增加进口液化天然气（LNG）以保证欧盟地区的天然气供应量，但是受限于基础建设以及产业链剩余产能的影响，短期部分国家将仍然依赖俄罗斯的进口管道天然气。欧洲现已掀起LNG接收站建设的热潮。 2022年欧洲天然气仍然面临紧缺现状，价格将继续处于高位。而俄罗斯也将改变本国天然气销售策略。将销售中心“向东”倾斜。 六、天然气价格影响因素概述 供给端： 1. 上游资本开支放缓是大趋势。疫情期间资本开支减少，全球范围内天然气储备不足，难以应对经济复苏带来的供应缺口。 2. LNG贸易将发挥长期调节作用。目前全球液化产能看排名前五的国家分别是澳大利亚、卡塔尔、美国、马来西亚和俄罗斯，其中澳大利亚、卡塔尔和美国拥有全球超过一半的液化产能。2020年三个国家的LNG出口量分别达到1062/1061/614亿立方米。未来美国将为全球提供最大的LNG出口增量。 3. 俄罗斯供应是缓解欧洲气荒的关键。 4. 一般而言，日韩JKM对欧TTF存在溢价。亚洲市场对LNG的依高于欧洲市场，受库存能力以及煤气转化灵活性限制，当市场供应紧张时，亚洲市场对于LNG相较于欧洲市场更高的依赖度会导致JKM对TTF的溢价，将欧洲赖程度的船货转运至亚洲将会变得有利可图。但俄罗斯减少欧洲市场供给（叠加复杂的俄乌局势影响）改变了这一增量流动局面。 5. 基础设施瓶颈。如果管道和LNG接收站等基础设施建设速度慢于国内天然气需求增速，将直接导致供应不稳定和下游市场价格暴涨的问题。 需求端： 1. 经济复苏叠加全球碳减排，对需求端形成支撑。 2. 极端天气影响：会导致短期供需错配，也可能成为干扰天然气需求的中长期变量。极端天气频发会增加取暖降温等用能需求，风速减弱将对风力发电等可再生能源供应产生负面影响，二者共同作用将会导致全球能源需求波动，在可再生能源无法提供稳定性以及煤炭、石油等化石能源被逐步淘汰的背景下，对于天然气等过渡能源的需求将会增加。 政策端： 1. 碳中和背景下，“煤改气”加速能源结构变化，碳交易成本持续上涨，也将助长天然气需求。 2. 更加严格的环保政策。如未来船舶燃料排放标准趋严，船舶用气量增速加快。 国际局势： 1. 俄乌局势影响。对全球能源市场带来很大变数。

价格行情的循环模式分析

2022-04-19

价格运行具备趋势性、季节性和循环周期性等特征，附带趋势性和季节性的循环周期理论包含了三种有序的价格运行模式，第四种模式则是噪声情境，不属于前三种模式的各个因素均可以列入噪声模式。具体来说，为了寻找任何一种价格的运行模式，都必须先删除其他要素，应用行情数据的一阶差分可以消除相应的趋势因子，同时对所取数据刨除一年期移动平均线，可以从原始价格序列中删除季节性的行情模式，即在确定第一个差值之后，将相应的数值减去1年期平均价格，剩下的循环周期以及非界定的价格运行模式被称之为噪声。 在对周期模式进行分析而选取市场工具之前，需要观测的是一个占主导地位的循环情境，相对于循环周期的基础要素而言，应注意的要素有相应的库存模式、繁殖和饲养牲畜所需要的固定时间、相关季节属性、关闭一个矿山所需时间长短、再开工的时间、政府的利率政策等。 大部分流行的循环周期理论源自尼古拉.康德拉季耶夫Nicolai Kondratieft所发表的54年循环周期模式，即K波理论，其记录的时间跨度是从1780年到现在，相应行情的表现形式体现为从高位到低位、再回调的常规运行模式。如下图1所示，康德拉季耶夫波浪理论基于重大事件所生成的周期模式提供了趋势走向，其中难以判断的是总体趋势向上的结果是否存在随机因素的干扰。 图1 康德拉季耶夫波浪理论 本文介绍的剔除趋势因子的方法分为价格分析的三角函数模式和最大熵值（噪声）模式，具体指傅利叶频谱分析模式和最大熵值相位调整技术。 频谱分析模式 频谱分析模式是傅立叶系列方法之中所应用的一种特定的技术模式，在研究覆盖数据序列的循环周期时，需要参照它们彼此之间的相位值，反映的是不同周期起点之间的相关性。如果一个周期相较于另一个周期,相应峰值和底值的位置正好相反，那么它们的相位差值为180°;如果两个周期相位一致,那它们则是相同的。另外，某种周期的循环模式可能以相位变化的形式领先或滞后于另一种周期的循环模式。 应用频谱分析模式显示一系列具有重要意义循环结构的工具是周期图表，而图表之上的循环加权结构将生成更为流行的频谱密度图表，其被用来阐述频谱分析的结果，其中的密度是指相关事件发生的频率。图2 a）显示了三个简单的波序列的频谱密度值（其中D波是由A、B、C波所组合而成的傅立叶级数)，频谱密度图底部所显示的周期步长与A波、B波和C波的周期长度相对应。图2 b）左侧被测量的频谱密度值会受到相关周期振幅的平方值、噪声水平的大小、价格走势的随机属性等因素的影响而不断地发生变化，因此，其循环周期属性往往会被掩盖。在图b）中，相关测试结果是基于三波情境而生成的，如果基础资产的振幅所对应的噪声水平相同，那么，相关周期的频谱分析价格将会被完全地遮蔽。该频谱密度图和相关性图表之间的相似性在ARIMA模型中也可以体现出来。 图2 a）由A B和C三个主波所组成的复合波 图2 b）复合波D所对应的频谱密度值 最大熵值频谱分析技术与相位调整 最大熵值频谱分析技术（MESA）由约翰.埃勒斯John F .Ehlers提出，该方法可在时间序列之中过滤噪声进而显示有意义的循环周期。该技术与傅利叶分析模式是互为替代关系，可以用少量的数据使之变得平稳并发现相关的周期。傅利叶转换模式需要256个数据点及16个具有一致性的循环周期，短板在于该方法会消除短期交易者发现相应周期的可能性。 MESA技术运用的核心在于相位角的应用，在理想情境下，市场行情的运行周期可被视为一个纯粹的正弦曲线波，同时相位角在整个周期中从0°到360°不断增加。新的周期开始时，相位角下降到0，并以一个恒定的速率再次增加，直到360°结束，如此反复。 赫斯特Hurst将周期循环结构作为价格运行的主要组成部分，应用了相位角的理念模式，同时使用移动平均线来识别混合型的趋势性周期循环模式。相位系统可被看作震荡指标相关的一种计量模式，其表现为一条与趋势线相近似的直线，所预期的是相应行情上下运行的态势。赫斯特方法的应用过程被称为相位调整，如下图图3所示，该方法可使移动平均线的顶部和底部与实际价格行情的顶部和底部保持一致。为调整全时段和半节距移动平均线的相位值，将每一期的均线后推一半时间的步长，从而使相应曲线覆盖各个价格点位，重点调整全时段和半节距移动平均线的相位值，直至它们彼此交叉。 图3 赫拉特的相位理论 循环周期模式会以各种形态出现，比如季节属性、产品的上线和下线、库存或仓储，交易者的行为方式等，三角函数拟合和傅利叶分析法则是重要的寻找循环周期的方法，更多的关于价格行情的循环模式分析可参考Perry J.Kaufman《交易系统与方法》。 参考文献：关于频谱分析技术，可参考约翰.埃勒斯《最大熵值的频谱分析技术与市场行情的周期运行模式》

判断市场状态：适应市场变化的基础

2022-03-18

作为一个交易者（或者更广泛来讲的投资者），判断市场状态是适应市场变化，让账户上的资金在金融二级市场上生存下来的基础。 金融二级市场（即股票、期货等金融衍生品的交易市场）的状态通常会不定期的切换并保持一段时间。这一市场状态的判断可以进一步细化到具体的交易品种。市场状态的切换会直接影响到金融资产的表现及投资组合的配置。 那么，我们如何来判断市场的状态呢？ 预测未来的市场会如何，是一个难以回答的问题。分析师们对市场的未来指点江山，但没有人知道确切的答案，只有盘面的价格会反应一切。市场状态只有在运行过一段时间之后我们才能发现。这是一个不得不面对的现实。 市场状态的划分 对于某一交易品种正在处于的市场状态，有不同的划分维度。在此我们根据对交易方式的选择更具指导性的方式做划分，即根据波动性和趋势性，将其分为以下四种状态： 1.波动的趋势：价格有大的变化，偶尔伴有剧烈的短期逆转 2.平静的趋势：价格在几个月里缓慢趋向，但始终没有剧烈回调或反方向运动 3.稳定平静（或称为小幅调整）：价格在一个相对较小的范围内波动 4.稳定波动（或称为宽幅震荡）：有大的日间或周间变化，但没有重大的月际变化 通过下面这张图可以对这四种状态有更直观的理解： 不同的市场状态会有利于不同的交易策略。例如：趋势跟踪者会喜欢平静的趋势，而反趋势交易者（如采用波段交易）则更偏好稳定的波动市场。 市场状态的信号识别 除了直观的走势图判断，分析师的宏观形势、基本面研判外，我们还可以做的是寻找市场处于某种特定状态的指示信号。 在这里我们简单介绍三个基于不同方式识别市场状态的案例： 第一个案例来自Two Sigma的研究。原文链接：https://www.twosigma.com/wp-content/uploads/2021/10/Machine-Learning-Approach-to-Regime-Modeling_.pdf 其应用高斯混合模型（GMM模型），结合美国市场从1970年开始17个因子的收益，来判断市场状态的变化。基本逻辑是：对17个因子历史收益进行聚类，得到4个最优参数，即4种不同的市场状态。更简单的讲，当大部分核心因子历史收益表现差时，市场处于危机状态；当大部分因子表现稳定时，市场处于稳定状态；当因子表现较好，但波动性却比其他三个状态都高时，市场处于脆弱状态；当权益、利率等因子表现垫底时，市场处于通胀状态。 第二个案例则利用市场中相关性矩阵来衡量市场状态。原文链接：Identifying States of a Financial Market | Scientific Reports (nature.com)。https://www.nature.com/articles/srep00644 其基本逻辑是：衡量的市场中的所有股票的一段时间内的相关性，当两个时间段内的相关性矩阵相差的比较远，也就是市场状态有很大的不同。例如2008年经济危机时，市场状态便有很大变化，市场相关性显著增强，因为大家都倾向于抱团下跌。 第三个案例来自一篇券商公开报告。原文链接：隐马尔可夫市场状态识别方法：大类资产，配置择时https://max.book118.com/html/2021/1130/7011046123004054.shtm 其基本思想是：以单类资产风险调整收益表现为基础，对不同类资产市场各阶段状态识别结果进行比较，实现自下而上的多资产平衡配置。具体而言，将市场分为牛市、熊市、高波动状态三类，选取股票、固收、商品、资产四类资产的共11个指数数据进行市场状态识别，并对单资产构建择时策略。(下图中牛市、熊市、高波动率阶段分别标记为0，1，2) 总而言之，判断市场状态类似于经济学理论中常讲的相机抉择，见招拆招，根据当时情况立即采取应对措施。而未来的情形会如何，则另当别论。 参考文献 1.本文关于市场状态的划分部分，初始参考自 柯蒂斯·费思 所著书籍《海龟交易法则》。

NFT与策略构建在链、币交互中的应用

2022-02-13

NFT（Non-fungible token）是指依附于现有的区块链，代表了拥有者在区块链上资产的实际所有权的非同质化代币，NFT具备独一无二、不可互换、不可分割的特点。NFT先后形成了ERC721→ERC1155→ERC998三个底层协议，如下表所示，三个底层协议标准的功能逐步升级，从ERC721到ERC1155，实现了代币转账交易的便捷性和低成本性；从ERC1155到ERC998，实现了代币的打包交易及多场景应用，目前ERC721仍是NFT生态场景最常运用的通证形式。第一个NFT项目Cryptopunks在以太坊交易，此时并没有专门面向NFT的底层协议，直到ERC-721被Dapper创造出来，Dapper基于ERC721创作出的CryptoKitties成为第一款NFT爆款项目，2020年以来NFT生态爆发式扩张，主要原因是随着资本市场对流动性的泛滥，追逐越来越高的收益率，资本开始转向加密货币市场，广泛布局NFT。 对NFT领域的投资主要分为四类：直接买入NFT；对NFT项目进行投资；投资NFT相关代币；投资NFT收藏品。NFT的主流交易平台opensea支持定价销售、荷兰拍卖、英式拍卖、私下交易四种NFT产品拍卖方式。根据NFT的不同分类，其应用场景也有所不同，主流应用可分为以下四种：IP-NFT,主要指NFT不可篡改的技术特点在版权领域的应用；Art-NFT,突出艺术收藏、数字确权的作用；Game-NFT,游戏用户通过创建可以自由交易的NFT产品，从而构建一个让用户参与建设的游戏生态；FI-NFT,主要在去中心化金融（defi）领域的应用,例如加密保单、去中心化抵押贷款等。 依据Footprint Analytics数据显示，NFT成交量在2021年2月份进入爆发式增长，月增长率达627.53%，月成交量总额于2021年8月达最高值$5585M,如下图图1所示： 基于不同的链，NFT产品的市场成交量变动也呈现出不同的态势，Footprint Analytics的NFT板块月度报告显示，2021年11月NFT的TVL为2807.9亿，环比增长11.07%。以太坊 TVL 为 1795.5 亿，增长率为 9.09%，占市场份额的 63.95%；币安TVL为204.2亿，下降2.06%，占市场份额7.27%；Solana TVL为144.3亿，增长率为15.9%，占市场份额的5.14%。增长率最高的前五名链分别为 Ultra（增长 325.37%）、HPB（增长 205.63%）、IoTeX（增长 97.13%）、Harmony（增长 71.37%）、Avalanche（增长 62.01%）。如下图2所示。 NFT与Defi二者的生态存在交叉，当下的 DeFi 是用 FT (比如 BTC、ETH 等) 类型下的优质资产作为底层资产，担当租借的抵押物，充当自动化市场中的做市资产。将 DeFi 扩展至 NFT 领域，将高价值的 NFT 作为抵押物从而发行代币，这种方式拓展了DeFi 和NFT项目方的平台搭建。难点在于作为抵押品的 NFT 如何进行标准化定价，以及所创建代币的应用场景如何推广。 NFT与Metaverse也存在交互因素。元宇宙将现实中的经济系统映射到虚拟世界需要有自己的经济系统，难点不在于经济模式的嫁接，而在于经济单元的价值保证。NFT基于区块链技术上的去中心化特征和价值共识机制，以及独一无二、不可分割、不可互换的特点，可以为元宇宙的数字资产提供数字确权，渗透到元宇宙中每一个需要拥有价值的虚拟单位上，从而使元宇宙资产经济单元的价值得到保证。区块链是元宇宙的基础设施，而NFT为元宇宙基础设施的搭建提供了打包确权的技术手段。 对于NFT的资产配置，较为成熟的平台有CellETF去中心化加密资产投资基金，CellETF是部署在以太坊主网上的去中心化交易平台，所有交易均通过智能合约进行，其主要产品有代币兑换、跨链桥、质押挖矿、加密货币基金申购赎回等。基于CellETF平台的基金配置，如下表所示，CellETF作为一个去中心化的加密资产投资基金平台，投资者可通过CellETF交易平台，找到NFT相关概念的基金产品，通过申购与之对应的CellETF基金来完成NFT概念币种的资产配置。 策略构建思考： 1. 基于CellETF平台基金资产配置的协同 ①针对不同类型的底层资产以及投资工具，将与之对应的投资策略编写成标准化的智能合约模块，多个投资策略模块构成一只基金的交易权限。 ②构建Defi基金平台的流动性挖矿机制，CellETF基金Valut合约可支持与各类去中心化基金平台进行衔接，从而为CellETF基金提供流动性支持。 ③将Defi生态拓展到除以太坊以外的其他主链上，为CellETF提供更多的基金投资标的选择。 2. 基于跨链协议、Layer2平台的项目搭建 Layer1保证了安全和去中心化，做到全球共识，通过智能合约设计的规则进行仲裁，以经济激励的形式将信任传递到Layer2。随着以太坊主链的应用日趋广泛，但协议的负载量十分有限，造成链上拥堵，同时手续费越来越高，使得许多大规模应用无法在链上实现。layer2解决方案的核心是让多个参与方通过某种方式实现安全交易，无需将交易发布在主链（layer1）上。基于此，策略构建可围绕Layer2方案中的四个核心问题展开：状态通道（State Channels)、侧链(Sidechains)、等离子体(Plasma）、 Roll Up。通过Layer2平台搭建、完善跨链协议及侧链与主链的对接机制，推动策略构建在NFT领域的开发与应用。 数据来源： Opensea官网：https://opensea.io/assets CellETF官网：https://celletf.io/ Footprint官网：https://www.footprint.network

动量策略解读：趋势跟踪的应用

2022-01-10

“从历史来看，趋势跟踪最开始是期货交易者所用的策略，在最近10～20年的时间里被对冲基金所采用。绝大部分期货基金所用的交易策略，归根结底就是被称为趋势跟踪或者动量策略的方法。” ——对冲基金AQR创始人 克里夫·阿斯尼斯（Cliff Asness） 在上一期文章中，我们认识到，在市场中拥挤所带来的风险与机会。 接下来的文章是策略解读，我们将首先解读趋势跟踪（或动量策略）——它无处不在，市场参与者却又常常视而不见。 趋势的概念是技术分析方法的核心内容。 趋势具有三种方向：上升、下降、横向延伸。除此之外，从时间跨度和演变程度来看，趋势还可以划分为三种类型：主要趋势、次要趋势、短暂趋势。 趋势跟踪，简单来说，就是在趋势出现时跟随趋势，在趋势反转时反手或离场。它是基于价格的交易策略。 趋势跟踪的收益来源 趋势跟踪策略之所以能够成功，基于两条浅显但重要的假设。第一，市场上总会出现价格趋势，至于这种价格趋势为什么会出现，或许要留给有心人自己去考虑这恼人的问题了，但是技术分析的假说基础在于——价格反映了一切；第二，交易系统能够从这些趋势中获利。 从数学性的角度来讲，趋势交易靠切断负收益率的长尾，保留正收益率的长尾，以此而盈利。也即截断亏损，放大盈利。因此，趋势跟踪者最基本的交易策略就是止损和盈利增长。 例如，在下图中我们简化处理，假设每笔交易的收益服从正态分布，那我们要做的就是截断左侧的极端亏损值，以此获得一个正的期望收益。 图片来源：正态分布的底图来自网络，芷瀚资产整理 此外，在金融市场常存在尖峰厚尾的特征，这可能增加了上述策略的风险与回报。 图片来源：百度 没有人能够准确地预测趋势何时开始，何时结束。但如果设计出的交易系统能够适应市场的变化，就可以利用市场的变化赚到钱。这是趋势跟踪者颇为美好的一个愿景。 从理论上讲，真正大的损失很少出现在趋势跟踪策略之中，因为一旦市场反转，趋势跟踪者就会及时止损。最基本的原理在于，任何价位都可能是趋势的开始，也许大赚一笔就可以抵过一连串小打小闹的损失。至于这个也许的概率有多大，那就是另一个更复杂的问题了。在充满不确定性的市场环境中，需要严格 的交易系统去控制风险，搏取回报。 趋势跟踪精髓的5个问题 卡沃尔的《趋势跟踪》一书可谓趋势跟踪的精华之作，书中提出了趋势跟踪精髓的5个问题：1. 系统如何确定买卖什么？2. 系统如何确定应该买卖多少？3. 系统如何确定何时买入卖出？4. 系统如何确定怎样止损？5. 系统如何确定何时兑现浮盈？这几个问题恐怕需要每一位交易者结合自身风格对自己的交易系统做独特性实现。 趋势跟踪的简单量化实现 1.简易的四周规则 四周规则是由理查德·唐迁（RichardDonchian）发明的，它是一种追随趋势的完整的自动交易系统。最初它以四周的形式出现。只要价格涨过前四周内的最高价，就平掉空头仓位并做多；只要价格跌破前四周内的最低价，就平掉多头仓位并做空。出现四周突破并建立头寸之后，如果行情朝相反方向运行一到两周，投资者应平回该头寸，确认其为假突破，并等待下一个四周突破信号的出现再入市。周规则可进一步优化，并不局限于四周突破。 2.移动平均线（MA） 由著名的美国投资专家Joseph E.Granville于20世纪中期提出来。最简易常用的方法是：短期移动平均线从下向上突破中长期移动平均线，形成的交叉叫黄金交叉，预示股价将上涨。当短期移动平均线向下跌破中长期移动平均线形成的交叉叫做死亡交叉，预示股价将下跌。需要注意的是，这一指标需要和其他技术指标相结合使用，特别当市场处于盘整阶段时，这一指标可能会频繁给出并不可信的买入卖出信号。 3.抛物线转向（SAR） 由美国技术分析师威尔斯·威尔德（Wells Wilder）所创造，是利用抛物线方式，随时调整停损点位置以观察买卖点。SAR的计算稍繁琐，在此不展开。买卖的进出时机是价位穿过SAR时，也就是向下跌破SAR便卖出，向上越过SAR就买进。 需要注意的是，由于策略的同质化与衰竭（也即在上一期文章中所提到的拥挤交易）等问题，上述傻白甜简易策略的获利可能已弱化或失灵，但这些策略背后所代表的趋势跟踪思想却依旧存在。 此外，日本蜡烛图技术所揭示的形态指标也是重要的参考。 例：启明星与黄昏星 图片来源：史蒂夫·尼森《日本蜡烛图技术》 启明星属于底部反转形态。本形态发出的信号是，牛方已经重新夺回了主导权。其微观解读是：当第一根下跌蜡烛图出现时，市场正处于下降趋势中。到此时，熊方还占据上风。随后一天的小实体却表明买方已经失去进一步压低的能量。第3天，市场形成一根坚挺的上涨实体，表明牛方已经夺得统治权。黄昏星形态则正好与此相反。 倘若你还有心去关心基本面的研究。当然也不全是坏事。也许你会在基本面与价值的研判中得到笃定的趋势见解。 参考文献： 1.对趋势的理解和划分可参见《期货市场技术分析》第4章趋势的基本概念，这一概念同样适用于理解股票市场的趋势。价格反映了一切的假说也可参见该书第1章技术分析的理论基础。 2.卡沃尔的《趋势跟踪》一书对趋势跟踪的哲学性思考与方法论建议值得一阅。 3.对趋势跟踪盈利的数学性量化实例探讨可参考第三方平台的一篇文章《趋势交易为什么会盈利》：https://zhuanlan.zhihu.com/p/262277679。 4.蜡烛图所呈现的形态指标可进一步参考史蒂夫·尼森所著的经典书籍《日本蜡烛图技术》。