复杂网络研究是科学界关注的热点,是研究金融市场系统结构、关系特征的有效工具,是量化投资、程序化交易领域重要的研究方向。期货市场品种众多、关系繁杂,具有复杂系统的特征,在服务于现货和实体经济的过程中起到了规避风险、价格发现和套期保值等重要作用。利用复杂网络的方法,将期货市场作为一个复杂系统来研究,并指导期货投资组合构建,从理论到实践都有较强的研究意义和价值。本文的研究目的和内容是:为了了解期货复杂网络系统的构成,分析期货品种的价格收益和波动情况、品种活跃程度及重要性,挖掘品种之间的关联关系,构建投资组合并辅助投资决策,获取更优的投资回报,本文构建多维度期货时间序列复杂网络模型,分析期货市场的关系结构特征,研究期货品种的社团分类,用经济学原理解释表证投资标的选择逻辑,构建一揽子投资篮子,并进行样本内外数据试算和效果检验,在一定的风险测度下取得正期望的投资收益。本文具体的研究方法是:从期货时间序列的价格收益和价格波动两项核心指标出发,使用2014年7月至2015年7月之间的样本数据,对国际、国内主要期货市场的83种期货产品进行建模,选取日(短)、周(中)、月(长)的滑动时间窗口,使用GEPHI等网络专业软件进行运算处理,构建形成6个复杂网络模型(期货日度收益网络模型、期货周度收益网络模型、期货月度收益网络模型、期货日度波动网络模型、期货周度波动网络模型、期货月度波动网络模型),重点分析每个网络模型的7项总体指标(平均度、平均加权度、网络直径、图密度、平均集聚系数、平均路径长度、模块度)与5项个体指标(度、加权度、接近中心性、中介中心性、集聚系数),定义并测算品种的重要属性,通过社团结构刻画期货分类关系,使用弱相关性分散风险、高波动性提升收益空间,在期货网络总体、个体和多模型交叉比对分析的基础上创新性地提炼出“投资加权度”指标和“独立且重要”为核心的一系列投资组合构建逻辑,使用Trade Blazer等程序化平台软件进行编程、试算并在样本内外验证投资绩效。本文的研究结论为:通过期货复杂网络建模的方法,可以量化计算指标值并映射、剖析其经济学意义及投资属性,进而解构期货市场和品类特征,有效支持投资组合的建立、构筑一揽子投资标的,并在实际交易数据(样本内+样本外双重回测)中得到正确性验证,在一定的风险测度下取得正收益的投资回报。首先,期货网络的总体相关性特征反映出平均来看全球期货市场并非有效(随机游走)的市场;其次,从时间维度看,构建时间窗长度的提升会引至期货网络密度增高,期货品种间的关联关系从长期来看更加紧密,时间周期的延长有效提升了期货价格发现的能力(期现归一);再次,从空间维度看,期货网络从价格走势、时间序列抽取、定量划分并且定义出期货社团结构:国际原油/能源/燃料产品社团(地位最为重要的枢纽型社团),国际的谷物、经济作物和畜禽品类社团,有色金属为主的国际金属期货社团,以及国内的农业品、化工品、金属类和其他社团,与大宗商品属性分类映射对应,而且国际类的期货品种影响力大于国内品种;最后,通过期货复杂网络模型构建及投资组合分析,计算得出由PTA-精对苯二甲酸、PVC-聚氯乙烯、M-豆粕、AG-白银、PP-聚丙烯、RU-天然橡胶、CU-沪铜、RB-螺纹钢、J-焦炭共计九种期货标的品种构成的优选投资篮子。该组合在2014年7月—2015年7月的投资周期内,总共经过448手交易,胜率(成功率)为39.29%,赔率(平均盈利/平均亏损)为2.84/1,在交易所既定的手续费标准和交易成本下,共获得了31%的收益,按每品种10万元左右的保证金额度计算,投资可获得净利润245,840元,在投资过程中承担的最大回撤为-82,210元的亏损,风险水平相对于利润为-33.44%,相对于本金为-9.13%,总收益风险比等于1.19:1。类似地,在样本周期之外,以2014年7月—2016年3月更长的时间周期测试该投资组合,也取得了正期望的收益(超越无风险回报率),资金曲线再创新高(超越样本内收益率),使得复杂网络构筑投资组合法的有效性、投资预测以及优化潜力都得到了证明。本文的创新点在于:(1)创新性建立了解构期货市场关系特征的多维度期货复杂网络模型。(2)基于数学模型、计量方法挖掘分析期货网络的经济学意义,更好地把握期货市场。(3)从期货网络推演出具有正期望收益的投资组合并进行有效性验证,是对量化投资方法新的尝试。综上研究成果,本文提出了政策建议:重视和扶持期货市场发展,推行原油期货,加强投资者教育,并对于“一带一路”指导下期货行业发展的契机和互联网+期货投资的前景做出了展望。