本研究系统性地评估了时间序列动量（TSMOM）策略在中国大宗商品期货市场中的有效性。研究发现，该策略能够显著战胜传统的被动做多策略，尤其在市场下跌期间表现出强大的风险对冲能力。论文的一个核心贡献是验证了波动率管理技术的重要性，即通过根据商品的历史波动率来动态调整投资权重，可以极大地提升策略的风险调整后收益。通过对收益来源的深入分析，研究揭示了TSMOM策略的成功主要归因于单个商品自身收益的时间序列可预测性。最后，基于这些发现，论文进一步构建并测试了四种增强型策略（波动率平价趋势跟踪、复杂信号TSMOM、趋势指标策略和条件TSMOM策略），这些高级模型在考虑了现实的交易成本后依然表现稳健，证明了其强大的实战价值和适用性。

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