大宗商品 QIS（Quantitative Investment Strategies）是一个大多数投资者不太熟悉的领域。在股票因子投资（价值、动量、质量）已经被广泛讨论的今天，商品系统性策略仍然是一块相对"未被充分开发"的沃土。这期 Flirting with Models 邀请到了 Macquarie Group 全球 QIS 结构化主管 Faheem Osman，他在大型投资银行拥有近二十年的商品 QIS 经验，为我们打开了这个独特资产类别的黑箱。
Faheem 用一个精确的定义开始这场对话：跨资产 QIS 结构化团队处于"市场、研究和客户"的交汇点，核心任务是为真实的投资问题寻找创新的系统化解决方案。他的电子工程背景让他将这项工作理解为"问题解决与设计"——策略灵感可以来自学术研究、市场观察，或直接来自客户的组合挑战。
但 QIS 结构化不仅仅是寻找 Alpha。正如 Faheem 所强调的："It's not necessarily about generating returns only; it's also about thinking about the drawdowns, thinking about the convexity, the capacity, and the costs of the implementation." 这种"结构化思维"意味着策略设计从一开始就要考虑回撤特性、凸性、容量和实施成本——而不仅仅是回报。
设计流程本身是一个严谨的迭代过程：理解目标 → 历史回测 → 理解"为什么有效"的底层机制 → 寻找会出问题的场景 → 改进跨周期的稳健性 → 最后面向客户持续讲解策略机理和风险。这种方法和纯粹的量化回测有着本质区别：前者强调经济直觉的验证，后者可能只是数据挖掘。
当 Corey 问到 QIS 在过去二十年最大的变化时，Faheem 给出了一个结构清晰的回答：不变的常量是因子存在的底层逻辑——投资者想要某种投资理念的核心原因始终如一。三大变化则是：技术系统的进步让实时采样和决策成为可能；数据可获得性大幅提升，策略开发更加精细；以及投资者预期显著提高——他们不再满足于"一个多元化因子敞口"，而是要求策略在特定 regime 下表现出特定行为。
这种预期提升的背面是买方群体的整体成熟。二十年前 QIS 还是小众实验性配置，如今已成为许多机构投资组合的核心部分。一个最具标志性的信号是：对冲基金从 QIS 的竞争对手变成了客户。"Today, what we see is an increasing number of hedge funds using banks as a way to access systematic QIS exposures. Because actually, if you think about the end result, it actually frees up their own internal resource and focus where they can focus on areas where they truly have an edge."
与此同步的是客户与银行互动方式的根本转变。"Rather than asking for a broad, generic factor exposure like they used to many years ago, they now come with a much more clearer idea of what the end product should look like." 银行不再仅仅是产品分销商——它们成了方案提供商，与客户共同设计符合具体风险画像和投资目标的定制策略。
Corey 邀请 Faheem "站在肥皂箱上为大宗商品辩护一分钟"，Faheem 给出了可能是整场对话中最有力的声明："Commodities, arguably, offer one of the richest and least arbitraged opportunity sets across all of the different asset classes."
这个主张的核心逻辑在于大宗商品与金融资产的根本性不同——它们锚定在物理供应链中。你不能通过增加发行来应对玉米或小麦需求的上升。这种供需失衡创造了一个不对称的回报分布，而这正是系统性策略表现最佳的土壤。价格在经历一段时间的趋势后均值回归，加上曲线 premiums 的存在，系统性模型在捕获这些多样化溢价方面具有天然的定位优势。
此外，大宗商品市场受到三类参与者的结构性影响：生产者和消费者持续对冲真实世界风险（价格不敏感——他们必须对冲，无论价格如何）；被动指数基金机械式展期（在固定日历窗口操作）；以及炼厂和贸易商管理库存。这些参与者交易的理由与 Alpha 完全无关——这创造了一个持久、可重复的模式。正如 Faheem 所说："The same premium keeps getting replenished because producers and consumers have to continue to hedge in the same way."
当前的宏观环境更进一步放大了这些机遇。地缘风险上升、气候相关的供给冲击、能源转型动态、以及通胀敏感性回归，都在增加大宗商品 dislocation 的频率和幅度——对于设计用于收获曲线动态和波动率溢价的系统性策略而言，这意味着更大和更持久的机会。
这是一个 Faheem 经常面对的问题——即使在他的同行之间也是如此。他的回答揭示了几个层次的结构性原因。
第一，溢价由非利润最大化者创造。生产者和消费者必须对冲产量和消费，他们是价格不敏感的——"they just go to market and hedge at whatever price that they can achieve." 只要这种对冲需求持续，溢价就会持续被补充。这与股票市场中投资者追逐 Alpha 的模式完全不同——在商品市场中，Alpha 的"原材料"是由那些根本不关心 Alpha 的人创造的。
第二，市场天然碎片化。溢价分散在几十种商品中，资本分散在多个市场和多个期限——而不是堆积在单一头寸中，这大大增加了容量。"These dynamics don't fully arbitrage away because they're tied to very slow-moving supply chains rather than financial flows." 供应链的调整速度以月或季度为单位，而金融资本可以在微秒内重新配置——这种速度上的根本性差异创造了持久的套利窗口。
第三，策略本身的进化。现代 Curve Carry 策略比 10-20 年前的早期版本更加注重风险管理：规避高波动价差、避开特定季节、动态选择期限、根据波动率或偏度调整仓位规模——甚至可以在做多价差和做空价差之间切换。这种进化让策略对名义套利更加有抵抗力，而不只是被动等待溢价消失。
当 Corey 问及股票因子框架（价值、动量、质量、防守性、规模）如何映射到商品时，Faheem 给出了一个清晰的区分。动量和价值因子在商品空间中确实存在，但行为方式截然不同——它们植根于物理供需和生产/消费对冲行为，而非企业基本面。而股票特定的因子如 Quality 和 Size，在商品中被曲线形状、季节性和库存动态所取代——这些是"商品版的基本面"，它们反映的是市场是紧张、平衡还是过剩供应。
商品独有的因子——Curve Carry、Congestion、Seasonality——直接反映了仓储经济学、指数展期行为、稀缺性和流动性溢价。每一个市场的微观结构和细微差别都提供了系统化溢价收获的机会。"The commodity framework isn't just a copy and paste of equities or FX. It's more of a different ecosystem with a very distinct structural source of return that is rooted in how commodities are produced, how they're stored, and how they're transported and consumed."
关键区别在于：商品 QIS 的核心是相对价值——哪些曲线的形状是 Backwardated vs Contango？对冲压力在期货曲线或波动率曲线上哪一点最集中？季节性或库存压力在何处提供机会？这不同于股票因子通常由广泛的市场 regime 驱动——商品因子更多是在不同市场之间寻找分散性和特异性。
Curve Carry 是商品 QIS 中最经典、也最令人印象深刻的策略。Corey 引用了 Faheem 在前期沟通中提供的数据："we're talking about no negative years over the last thirty years for this strategy." 一个广为人知的策略，却保持了如此一致的记录——这本身就引出了一个关键问题：为什么它没有被资本洪流碾碎？
Faheem 用一个简单的石油示例解释了机制：假设石油现货价格为 $90/桶，一年的仓储成本为 $10，那么一年期期货应该定价在 $100。由于长期仓储的单位时间成本低于短期，期货曲线越远越平坦——这就是典型的 Contango 形状（近低远高，远端趋平）。策略操作是：做多曲线后端（较平，负展期收益较小）+ 做空曲线前端（较陡，负展期收益很大）。用一个具体数字来理解："It's a positive number minus a very negative number, gives you a positive number."
这种展期收益差被部署到整个商品组合中（能源、金属、农业、畜牧）——是散布在几十个跨期价差中的头寸。资本分散在多市场多期限，而非集中在单一头寸，所以容量极大。同时，现代 Curve Carry 策略会规避高波动价差、避开季节性风险期、动态调整规模，甚至可以在做多和做空价差之间切换——这些进化使它们更能抵抗名义套利。
录制这期节目时，Bloomberg 刚刚报道称"石油动荡震动了 1340 亿美元的量化交易综合体"——WTI/Brent 期货曲线出现了近年来最极端的 Backwardation（现货溢价，近高远低）。这为讨论 Curve Carry 在压力时期的表现提供了完美的实时案例。
Faheem 解释说，Curve Carry 有两个回报来源：一是展期收益差（在 Contango 中天然为正），二是曲线运动。当曲线前端从 Contango 旋转到 Backwardation 时——即近端价格相对于远端飙升——做空价差策略通常会表现不佳。但历史告诉我们，这是暂时的。"Times of extreme backwardation are often followed by rotations in the curve from steep backwardation into less steep backwardation and even into contango." 极端 Backwardation 之后的时期往往是做空近端策略非常有利可图的时刻。
更重要的是，聪明的投资者可以在 Curve Carry 之外叠加其他曲线动态策略——如 Basis Momentum 或短期均值回归——这些替代溢价在实际中"delivered some really strong positive returns"，尤其是在曲线形状向极端 Backwardation 变化的过程中。Faheem 的总体观点是："thinking about curve carry in conjunction with other strategies that try and hedge these dynamics is very prudent."
对于在强 Backwardation 市场中如何具体操作，Faheem 区分了三种实现方式：简单静态策略不做调整（等待曲线回归）；动态策略择时做多或做空价差方向；以及通过缩短久期（将多头敞口向近端靠拢）来降低价差风险的调整策略。三种方式各有应用场景。
这是另一个存在了几十年的因子，也是商品 QIS 中相对独特的策略。核心理念极其简单：BCOM 和 GSCI 等商品基准指数每个月必须在第 5 至第 9 个指数营业日展期其期货敞口。所有追踪这些基准的 ETF、指数基金和基准导向委托都遵循这个公开的展期日历——在每月那个时间窗口创造了一个可预测的、集中的交易压力。
Faheem 用一个精妙的日常类比来解释拥堵溢价："下班高峰"——如果所有人都 6 点或 7 点下班离开办公室，路上必定拥堵。但如果你知道所有人什么时候走，你可以选择提前或推迟离开——那你就获得了时间溢价。"In the investment space, rolling ahead of the congestion roll window gives you some premium or gives you some additional returns versus rolling between the fifth to the ninth index business day."
两种基本策略：在拥挤窗口之前展期（Pre-roll congestion）或在之后展期（Post-roll congestion）。核心就是"在别人不在的时候做交易"。而关键在于知道在曲线的哪个位置以及什么时候展期——拥堵并非在所有商品和所有期限均匀分布，它因市场流动性、合约和头寸而异。这种分散性允许动态策略轮动到拥堵最严重的商品和曲线点。Macquarie 的一项动态拥堵策略在过去 20 年中 19 年取得了正收益。
在策略已经存在了 20 年以上的背景下，如何平衡"需要进化"和"需要稳健"是一个至关重要的问题。Faheem 给出了一条精辟的分界线："The line between refinement and overfitting is whether you're improving the expression of a real economic premium or are you just optimizing it to the history."
这种哲学体现在 Macquarie 团队的实践纪律中：只从"数据之外的信念"出发开始策略研究——在测试想法之前，必须先有对"为什么它应该有效"的判断。任何改进必须让同样的溢价更稳健，而非不同。合理的细化包括在已知压力期降低敞口、规避结构性风险交易、当波动率飙升时缩减规模——这些是管理风险的直观方式。而过拟合的标志是：调参使回测只在非常窄的数据集中有效、精准修复一个或多个历史回撤、或者策略只在市场平静时表现好。
Faheem 总结了一条贯穿团队设计哲学的座右铭："Caring more about the drawdown behavior than the headline Sharpe is very important to us." 当一个改进能帮助策略在出错时表现更好，"即使牺牲一些上行空间，我们也会接受"——但如果改进只在平静期看起来好，"那通常是我们会非常谨慎的地方。"
当我们从期货曲线转向期权时，对话进入了一个同样丰富的领域。商品波动率与股票或利率波动率有着本质的区别——它由物理冲击驱动，而非连续性的宏观环境波动。天气事件、库存中断、炼厂停产、地缘政治、运输瓶颈——这些都可以突然打击供需。"Prices don't just adjust smoothly; they usually gap or they spike, and then they often mean revert once the shock is absorbed or resolved."
结果是，商品波动率是偶发的、不对称的、高度 regime 依赖的。对于系统性商品波动率策略而言，主要风险不是每日噪声，而是如何处理尾部事件。"The starting point is how do we really survive the inevitable spikes when supply shocks hit." 这意味着在冲击之外恰当地部署波动率卖出敞口，同时有能力在风险回避环境、季节性敏感期或天气敏感期快速缩减敞口。
一个关键的认知是：不同商品的波动特征截然不同——玉米的波动结构完全不同于瘦肉猪，也完全不同于天然气。"What you see in corn, is very different to what you see in lean hogs, and also very different to what you see in natural gas." 这不像股票市场——"equities are equities"——理解每个市场的微观结构和细微差别是收获波动率套利的极端重要前提。
商品期权市场与股票/FX 期权市场的最根本区别在于参与者和他们的动机。在商品市场中，天然买方（买保险的人）是生产者和消费者——石油公司、矿商、农民购买 Put 保护收入；航空公司、公用事业、炼厂、制造商购买 Call 对冲投入成本飙升。他们是价格不敏感的——必须对冲，无论期权的价格如何。这些参与者购买的是对抗真实世界操作风险（天气、停产、地缘、物流）的保险。
天然卖方（承担风险的一方）主要是银行和做市商（仓储风险）、系统性波动率卖家和流动性提供者——他们因为吸收这种不对称的对冲需求而获得更高的补偿。这与股票/FX 市场形成鲜明对比：在那些市场中，期权主要由投资组合对冲者和方向性宏观观点表达者交易，流动更具周期性而非结构性。"The hedging demand is continuous and it's asymmetric, and it's consistent through time."
对于系统性波动率卖家来说，这意味着商品波动率风险溢价（VRP）的来源与股票/FX 有着本质不同——它不是由投资者的周期性行为驱动，而是由实体经济的持续对冲需求驱动。这使得商品 VRP 更加持久和稳健——这一洞察对于理解为什么商品波动率策略能够长期有效至关重要。
与股票市场类似，商品市场也出现了从月度向周度期权的显著迁移。驱动力来自围绕近期事件进行精准对冲的需求——库存数据发布、OPEC 会议、作物进展数据、航运中断、天气预测、炼厂停产——这些信息发布的时间点越来越关键。周度期权提供了围绕已知事件日期的廉价 Gamma 和更清晰的短期方向性表达。
但周度期权也带来了新的技术挑战：Gamma 更高，Delta 变化更快，因此 Delta 对冲的频率变得极为重要。"Intraday or multiple window delta hedging becomes materially more valuable than very simple, single window or end of day delta hedging implementations." 同时，动态地在波动率曲线的不同期限之间选择（取决于 Risk-on/Risk-off 情绪）可以增强波动率卖出策略——不总是绑定在一个到期月份。
关于最受关注的零 DTE 现象，Faheem 的研究发现了一个微妙的图景：超短期波动率溢价确实出现了一定程度的压缩——但这主要集中在ATM（At The Money）附近。"Once you move into the wingier areas of the delta space, the risk premium is still very much there." 超短期期权的意外优势在于：快速到期周期减少了路径依赖和凸性组合的现货敏感性。"All you need to do is just stop selling vol for five days in a row, and you automatically delever your entire portfolio." 这种快速去杠杆的能力使短期期权在正确使用时非常强大。
Faheem 将构建波动率卖出策略归结为四大杠杆：①卖什么期限（动态轮换，有时甚至买入 Gamma）②在哪里卖（Delta 空间的选择——ATM 或 wingier）③何时部署风险（时机信号至关重要）④如何管理回撤（Delta 对冲的方法论——阈值触发 vs 定期高频对冲）。这四者的精细化迭代是构建有韧性的波动率卖出策略的核心。
Macquarie 的一个关键竞争优势是广度——交易超过 100 种商品，而基准指数 BCOM 或 GSCI 仅覆盖约 25 种。非基准市场（包括中国苹果期货等）结构性不同且拥挤度低——Macquarie 的内部分析显示，非基准中国商品趋势策略与基准商品的相关性极低，同时结合两者能改善组合层面的结果。"The more markets you consider, the greater the dispersion, and dispersion is usually the raw material for systematic returns."
对于已经拥有商品指数配置（用于通胀对冲）的养老金或主权财富基金，Faheem 提出了两条路径。一是 Alpha 叠加：在现有商品 Beta 之上叠加动量、Curve Carry、Congestion、Value 等因子——提升回报的同时实际降低整体风险，因为不相关信号的叠加平滑了波动率。二是 Beta 增强：更聪明地优化 Beta 本身——何时展期、投资在曲线的哪个点、何时降低 Beta 敞口，使用超过 10 年实盘验证的宏观择时信号。
无论哪条路径，关键都在于"aligning the objectives of the investor with the right mix of beta and systematic alpha"。夏普比率的改善不仅来自更高回报，也来自波动率的降低和平滑——这正是机构投资者最需要的组合效果。
"Commodities, arguably, offer one of the richest and least arbitraged opportunity sets across all of the different asset classes." — Faheem 谈大宗商品在系统性策略中的独特地位
"The same premium keeps getting replenished because producers and consumers have to continue to hedge in the same way." — 解释为何商品 QIS 溢价不会被简单套利掉
"The line between refinement and overfitting is whether you're improving the expression of a real economic premium or are you just optimizing it to the history." — 策略进化中保持纪律的黄金法则
"All you need to do is just stop selling vol for five days in a row, and you automatically delever your entire portfolio." — 短期期权在风险管理中的独特优势
"The hedging demand is continuous and it's asymmetric, and it's consistent through time." — 商品期权市场与股票/FX 期权的根本区别
"Caring more about the drawdown behavior than the headline Sharpe is very important to us." — Macquarie QIS 团队核心设计哲学
在节目标志性的结束环节中，Corey 问 Faheem 工作之外有什么让他着迷的。Faheem 的回答出人意料地私人且具体——过去两三年，他的专注点一直是对整体健康产生有意义差异的小的增量改进。从锻炼方式（最大化健身房时间的产出，做更多自重训练）到营养（什么时间吃、几餐、如何平衡水分摄入）再到补充剂管理——每个领域都在进行系统化的优化。
这种思维方式的灵感来自 Peter Attia 的《Outlive》，这本书让他重新思考了自己的运动和营养习惯。Corey 对此产生了强烈共鸣——他也在成为父亲后从"ego lifting"转向了"longevity"。以一个关于优化长期健康的生活哲学作为结尾，为一个讨论系统性策略优化的深度访谈画上了一个意外但贴切的句号。