摘要：

• 本文以一個包含五項資產的研究用投資組合，示範 AiLA 的配置流程。
• 依循 AiLA 指數方法論 [Method]，此投資組合在任何時點均可持有多頭或空頭的資產配置。
  [Method]：產品 - 方法論，https://www.ailaindices.com/strategies.php
• 本個案研究試圖回答下列問題：
  • 在特定時點，是什麼驅動某項資產的多頭／空頭配置？
  • 是什麼驅動已投資部位的出場時機？
  • 是什麼決定特定資產應配置多少？

資產配置決策

• 使用 ML 模型在個別資產層級辨識配置機會，例如 WTI 3 月與 12 月合約分別建模。
• 產生多頭或空頭配置訊號，其進場與出場時點取決於個別資產的預期風險／報酬。

進場決策

• 資產配置的進場，取決於 ML 模型是否預測多頭或空頭配置具有有利的風險／報酬機會。
• ML 模型的預測以基本面資料及市場價格資料所產生的特徵為基礎，例如包括下列資料：
  • 季節性：月份、年份、一年中的第幾週／第幾個營業日。
  • 價格：不同合約與市場的開盤價／收盤價／最高價／最低價。
  • 基本面：原物料商品產量／進口量／庫存、總體經濟指數、匯率、CFTC 交易者持倉報告。

出場決策

• 配置將持續持有，直到符合下列其中一項出場條件為止。
• 1. 預期繼續投資的機會不大。
• 2. 自投資開始以來觸及風險目標。
• 3. 自投資開始以來達成報酬目標。
• 4. 模型依據特徵資料產生相反方向的機會。
• 以上僅出場條件 (4) 取決於特徵資料

範例：6 月黃金（CME）- 多頭配置

2022-04-13：進場決策

• 依據 38 項特徵預測出有利的風險／報酬

（* CFTC CoT NCNC = CFTC 交易者持倉報告（Commitments of Traders）之非商業淨部位合約數（Non-Commercial Net Contracts））

2022-04-21：出場決策

• 自投資開始以來觸及風險目標

投資組合配置權重

• 投資組合權重以占投資組合總配置的百分比表示。
• 由投資組合方法論依據上游資產層級的配置機會訊號決定。
• 範例投資組合：7 月黃豆、6 月銅、6 月黃金、Cal TTF 及 6 月 WTI。
• 投資組合目標：每項資產權重均等為 20%，但允許資產權重最高達 100%。

伺機配置

• 2022-03-23：黃金、銅與黃豆出現配置機會，權重提高至 20% 以上，使系統配置 94.1% 的資本。
• 2022-05-16：TTF 為唯一具有配置機會的資產，但流動性限制使其無法達到 20% 的權重，系統因而僅配置 6% 的資本。
• 2022-05-17：TTF 的機會結束，系統決定出清 6% 的 TTF 多頭權重。

機會數量的變化

• 有效資產數量多（少）的期間，個別權重往往較小（較大）。