本文來自格隆匯專欄：中金研究，作者：宋唯實 周蕭瀟等

摘要

本篇報吿從宏觀、微觀、量價的維度，分析了CTA趨勢策略的收益來源，並從各收益來源出發，尋找指標來判斷CTA趨勢策略的強弱轉換，進而構建了CTA趨勢策略的擇時模型。擇時模型可以有效規避國內CTA趨勢策略的回撤時期，並實現整體收益增強。

CTA策略的分類與發展

1）從投資策略的角度看，CTA策略主要分為趨勢跟蹤策略、基本面策略、套利策略和複合策略。2）從交易方式的角度看，CTA策略可以分為主觀CTA策略和量化CTA策略。3）從持倉週期的角度看，CTA策略可以分為短週期策略和中長週期策略。4）從交易類別的角度看，CTA策略可以分為專一化策略和多元化策略。

CTA趨勢策略的收益來源

CTA趨勢策略的收益主要來源於標的資產的趨勢性變化。因此對CTA趨勢策略收益來源的分析，可以一定程度轉換為對期貨市場動量效應的分析。

1）宏觀邏輯：庫存週期。商品庫存存在週期性變化，且庫存的調整不會一蹴而就，各週期階段具有一定持續性。庫存週期的持續性會帶來期貨價格趨勢的持續性。

2）微觀邏輯：投資者結構。國內衍生品市場以個人投資者為主，由於個人投資者的風險偏好較低且非理性行為更普遍，更容易助推期貨市場的趨勢性行情。

3）量價邏輯：高波動帶來強趨勢。根據趨勢理論，市場的趨勢可以分為短期波動趨勢、中期調整趨勢和長期主要趨勢。其中短期波動趨勢即為市場短期的高波動所帶來的階段性趨勢，在市場波動率上升時，期貨價格趨勢變強。

判斷CTA趨勢策略的強弱轉換

我們從上述CTA趨勢策略的收益來源入手，尋找指標來判斷CTA趨勢策略的強弱轉換。

1）宏觀邏輯：庫存週期的強弱。通過當前建庫存與去庫存的速度，判斷當前屬於庫存變化程度較大的“強庫存週期”，還是庫存變化程度較小的“弱庫存週期”，從而通過商品價格變化的動量，間接判斷CTA趨勢策略的收益強弱。

2）微觀邏輯：投資者結構的變化。個人投資者的非理性行為要更為突出，會加劇趨勢的形成，同時為CTA趨勢策略貢獻更多alpha。而隨着衍生品市場個人投資者佔比的下降，我們認為未來CTA趨勢策略的整體收益水平可能會有所降低。

3）量價邏輯：資產趨勢與波動的判斷。趨勢方面，資產價格趨勢的強弱直接影響CTA趨勢策略的表現。波動方面，高波動帶來強趨勢，進而利好CTA趨勢策略表現，因此，一切有可能影響資產未來波動率的因素，都可以間接對CTA趨勢策略的表現產生影響。我們討論了4個可能影響資產未來波動率的因素，分別為資產歷史波動率、宏觀經濟穩定性、PPI預期差、全球原油產量波動。

CTA趨勢策略擇時與配置實戰

1）CTA趨勢策略的擇時模型可以實現收益增強與回撤控制。我們藉助對CTA趨勢策略的強弱轉換具有顯著預測效果的指標，構建了國內CTA趨勢策略的擇時模型。擇時模型可將國內CTA趨勢策略年化收益由8.80%提升至9.29%，年化夏普率由0.72提升至0.75，並一定程度規避CTA趨勢策略在2017/10~2018/03以及2021/05~2021/08的失效期。

2）CTA趨勢策略有三方面配置價值。第一，在資產風險對沖的角度，CTA趨勢策略往往在單一資產出現大幅回撤時繼續取得正向收益，即具備所謂的“危機alpha”特性。第二，在策略橫向對比的角度，CTA趨勢策略在收益和回撤控制方面，相比其它主流策略具有一定優勢，且CTA趨勢策略擁有與其它策略較低的平均相關性。第三，在策略組合構建層面，在策略組合中加入CTA趨勢策略可以提升組合長期表現，同時在組合中融入CTA趨勢策略的擇時模型後，組合的表現會進一步提升。

正文

本篇報吿為中金量化策略配置系列的第一篇報吿，聚焦於近些年發展較快的CTA策略。本文首先簡要介紹了CTA策略的分類與發展，之後以CTA策略中最主要的策略類型——CTA趨勢策略為研究對象，從宏觀、微觀、量價的維度，分析了CTA趨勢策略的收益來源，並從各收益來源出發，尋找指標來判斷CTA趨勢策略的強弱轉換，進而構建了CTA趨勢策略的擇時模型。擇時模型可以有效規避國內CTA趨勢策略的回撤時期，並實現整體收益增強。

CTA策略的分類與發展

CTA趨勢策略隸屬於CTA策略的範疇。在本部分，我們首先對CTA策略的定義、分類、以及歷史發展情況進行簡要總結。

CTA策略的分類

CTA策略全稱為Commodity Trading Advisor，美國《商品交易法》給出了對CTA的定義：CTA是直接或間接向客户提供期權、期貨的交易建議，或直接通過管理期貨賬户參與實際交易以獲取利益的機構或個人。CTA策略是投資於期貨市場的管理期貨策略，投資對象包括商品期貨、金融期貨、外匯期貨與期權。CTA策略在大宗商品、貨幣市場和金融期貨市場建立市場頭寸，對貨幣、債券、股票指數以及能源、農業、金屬和消費品等商品進行槓桿押注。

從投資策略的角度看，CTA策略主要分為趨勢跟蹤策略、基本面策略、套利策略和複合策略四種。

►趨勢跟蹤策略：趨勢跟蹤策略是CTA策略中最主要的類型，根據Nilsson Hedge在2022年的統計，全球CTA策略產品中，趨勢跟蹤類的規模佔比接近52%，其次為基本面類的25.61%。趨勢跟蹤策略運用大量指標去除市場噪音並識別、捕捉當前期貨市場中的持續性趨勢，然後建立頭寸，從市場趨勢的持續性發展中獲利，在上漲趨勢開始時做多該資產，在下跌趨勢初現時做空該資產。

►基本面策略：基本面策略也是CTA策略中佔比較高的類型，根據Nilsson Hedge在2022年的統計，全球CTA策略產品中，基本面類的規模佔比約為25.61%。基本面策略依賴大量的宏觀數據與價格數據，利用宏觀經濟的基本原理，分析當前各類資產的基本面情況，定位當前市場的景氣狀況，通過輪動、雙向交易等方式盈利。

►套利策略：套利策略是CTA策略的主要種類之一，根據Nilsson Hedge在2022年的統計，全球CTA策略產品中，套利類的規模佔比約為4.59%。套利策略利用不同市場與不同合約之間的商品價差變化獲利，買入價格被低估的資產，賣出價格被高估的資產。套利策略交易風險小，能獲得穩定的收益，一般以多空雙向持倉為主，分為跨期套利、跨市場套利和跨品種套利三種。

►複合策略：CTA複合策略綜合多種單一策略來構建期貨組合，根據Nilsson Hedge在2022年的統計，全球CTA策略產品中，複合策略類的規模佔比約為15.37%。除上述提到的趨勢跟蹤、基本面和套利策略外，複合策略還可融合反向趨勢、模式識別、期權策略，等等。

圖表1：全球不同投資策略CTA產品的規模佔比

資料來源：Nilsson Hedge，中金公司研究部。數據截止至2022年5月

從交易方式的角度看，CTA策略可以分為主觀CTA策略和量化CTA策略。

►主觀CTA：主觀CTA依賴管理人基於基本面分析、深入調研與過往經驗，對市場未來走勢進行主觀判斷，以完成交易。主觀CTA的優勢在於管理人有可能通過調研等形式，比市場更早、更全面、更準確地獲得信息，並對信息有更深刻的理解，從而做出預判。

►量化CTA：量化CTA通過構建量化交易模型，完成程序化交易。量化CTA認為市場的價格、成交量等數據已經反映了所有的基本面信息，相比於主觀CTA，量化CTA能夠有效避免管理人的非理性行為帶來的虧損。從全球市場看，量化CTA的規模已顯著超過主觀CTA，根據Nilsson Hedge在2020年的統計，量化CTA產品在所有CTA產品中的規模佔比已經超過75%。

從持倉週期的角度看，CTA策略可以分為短週期策略和中長週期策略。

►短週期策略：短週期策略以日內交易為主，整體走勢更加平穩，收益穩定且回撤較小，但由於調倉頻率較高，策略的容量較小。短週期策略一般在交易活躍的期貨品種上進行程序化交易。

►中長週期策略：中長週期策略的持倉週期從數日至數月不等，相對依賴市場中時間跨度較長的趨勢性機會，較低的調倉頻率保證了中長週期策略有較大的容量。

從交易類別的角度看，CTA策略可以分為專一化策略和多元化策略。

►專一化策略：專一化策略專注於投資單一類別的期貨，例如能源期貨、股指期貨、金屬期貨，等等。

►多元化策略：多元化策略的交易對象相對廣泛，包括多種類別的期貨和期權，一般以50—100個品種的期貨合約為交易基準。相比於專業化策略，多元化策略能夠更好地實現組合分散化，降低策略的投資風險，在不同類別的期貨中進行輪動配置，以適應不同的市場環境。

圖表2：CTA策略的分類

資料來源：中金公司研究部

全球CTA策略的發展

CTA策略在全球市場歷經七十餘年的發展，已經有了成熟的生態。1949年，Richard Donchian利用移動均線的思想構建了全球第一隻管理期貨基金Richard D Donchian’s Futures Inc。1981年，美國全國期貨協會（NFA）成立，CTA策略的監管規範與監管機構正式落地，CTA策略逐漸受到投資者的關注與青睞。

上世紀50年代至80年代，由於程序化交易尚未成熟，管理人往往通過技術指標進行主觀交易，被市場看作投機性策略，未受到廣泛的重視。直至1983年John Lintner的研究發現，在傳統的股債組合中加入CTA策略能夠顯著降低組合風險，CTA策略逐漸受到學界與業界的重視。

1987年10月，美國市場的股災使眾多投資者將視線轉向了逆市上揚的CTA策略。同時，隨着電子技術的發展，程序化交易工具普及，量化CTA策略成為CTA策略的主流，提高了CTA策略的整體表現。在1987年至1993年的七年間，CTA策略進入了爆發期，CTA策略的管理規模增長了九倍以上。

在2000年至2013年，CTA策略迎來了高速發展期。2000年，美國互聯網泡沫破滅，股市再次崩盤，CTA策略的亮眼表現使投資者重拾了對CTA策略的信心，CTA策略的規模開始大幅增長。2008年金融危機時，眾多量化基金出現大幅回撤，許多投資者轉向CTA策略，CTA策略的危機alpha特性被投資者廣泛認識，CTA策略廣受青睞。同時，隨着金融衍生品市場的不斷髮展，交易品種不斷豐富，市場的交易量不斷提升，CTA策略從而獲得擴張的空間，同時CTA策略規模擴大也進一步促進了衍生品市場的繁榮發展。

然而從全球市場來看，2014年至今，CTA策略再次陷入了瓶頸期，規模擴張的速度明顯減慢，同時CTA策略的收益也比較一般，甚至出現連續虧損的情況。但由於CTA策略與其他大類資產的低相關性，CTA策略在資產配置中的價值仍備受投資者的關注，CTA策略的管理規模尚在緩慢增長。

圖表3：全球CTA策略的發展

資料來源：Google Scholar，中金公司研究部

中國CTA策略的發展

受到政策的限制，國內的公募基金髮行的CTA產品相對較少，主要由靈活度更高的私募基金髮行。國內的CTA策略起步較晚，2010年4月滬深300股指期貨推出，國內開始逐步出現CTA策略的管理人，CTA策略開始受到投資者的關注。2012年至2013年股票市場出現持續頹勢，擁有亮眼收益的CTA策略開始受到投資者的青睞，此時，CTA策略以構建日內策略交易股指期貨為主，CTA策略市場呈現欣欣向榮的跡象。

隨着2015年6月股市的大跌，政府加強了對股指期貨交易的監管，CTA策略的管理人開始轉向商品期貨市場，加之2016年商品牛市吸引了眾多投資者，CTA策略在2016年迅速擴張。但快速擴張帶來了商品期貨市場的擁擠度提高，同質化的CTA策略出現擠兑，在2016年中後期CTA策略一度出現連續回撤。

在2017~2019年間，CTA策略的技術工具不斷豐富、策略也逐漸多樣化。受到疫情和經濟復甦的影響，商品市場在2020年呈現高波動的特徵，CTA策略隨之獲得了顯著的收益，管理規模在2020年快速擴張，成為市場廣泛關注的投資策略。

2020年的出色表現使CTA策略的熱度延續至2021年，然而隨着市場過熱，部分CTA策略在2021年中出現大幅回撤，業績分化嚴重。

今年以來，隨着俄烏局勢動盪、國內疫情反覆與經濟形勢變化等事件影響，股票市場普遍出現回撤，而CTA策略整體取得正收益，表現出了較好的危機alpha特性。

圖表4：中國CTA策略的發展

資料來源：Google Scholar，中金公司研究部

介紹完CTA策略的分類與發展後，我們針對其中最為主要的策略——CTA趨勢策略，來展開深入研究。在下文中，我們將首先分析CTA趨勢策略的收益來源，並從各收益來源出發，尋找指標來判斷CTA趨勢策略的強弱轉換，進而構建了CTA趨勢策略的擇時模型；最後，我們分析了CTA趨勢策略在配置組合中的意義。

CTA趨勢策略的收益來源

CTA趨勢策略，顧名思義，收益主要來源於標的資產的趨勢性變化。因此對CTA趨勢策略收益來源的分析，可以一定程度轉換為對期貨市場動量效應的分析。

在本部分中，我們將從宏觀邏輯、微觀邏輯、量價邏輯三個方面，對期貨市場動量效應的存在性和長期有效性進行展開分析。

圖表5：CTA趨勢策略的收益來源

資料來源：中金公司研究部

宏觀邏輯：庫存週期

庫存週期即為我們常説的基欽週期。根據基欽週期理論 ，商品的庫存週期可以分為4個階段：主動建庫存、被動建庫存、主動去庫存、被動去庫存。在主動建庫存階段，商品的需求增多，相關企業的產能與產量穩步提升，價格動能開始釋放，利潤提升；當產品利潤處於高位、庫存不斷增加、市場情緒高漲時，顯性庫存隱性化，市場進入了被動建庫存的階段，此時金融資本入局；然而高利潤是難以延續的，過量的庫存導致現貨價格下跌，利潤下降，加之金融資本壓低期貨價格，企業開始削減產量與產能，市場進入了主動去庫存的階段；隨着庫存與產能的下降以及需求的提升，市場進入了被動去庫存的階段，此時資本普遍都在做空，期貨與現貨價格均處於歷史低位；但是隨着低價對需求的刺激和庫存的不斷減少，供給關係發生扭轉，價格逐漸上升，新一輪庫存週期開啟。

圖表6：基欽週期理論

資料來源：Google Scholar，中金公司研究部

庫存週期各階段具有持續性。建庫存與去庫存的過程不會一蹴而就，往往會經歷相對較長的調整時間。以我國為例，我們以工業企業產成品存貨的同比變化來近似度量庫存週期的變化，並根據其歷史高位與低位，將其劃分為建庫存階段和去庫存階段，如下圖所示。可以看到，我國曆史上每個去庫存和建庫存週期均會持續較長時間。

圖表7：基於產成品存貨的庫存週期劃分

資料來源：萬得資訊，中金公司研究部

庫存週期的持續性帶來資產價格的持續性。在庫存週期的各個階段內，商品價格會因供求變化而表現出明顯的趨勢性，進而帶動商品期貨價格以及相關產業鏈的股票價格出現趨勢性變化。我們分別統計在各階段內，南華商品指數的平均日漲跌幅。可以看到，在各建庫存階段，南華商品指數均有較為明顯的正收益，即價格上升趨勢；在各去庫存階段，南華商品指數均有較為明顯的負收益，即價格下降趨勢。也就是説，不同庫存週期內，商品價格確實會有比較明顯的方向性趨勢，從而證明了庫存週期是CTA趨勢策略的重要收益來源。

圖表8：不同庫存週期內，商品價格有明顯方向性趨勢

資料來源：萬得資訊，中金公司研究部

微觀邏輯：投資者結構

國內衍生品市場以個人投資者為主。根據證監會與期貨業協會共同編制的《中國期貨市場年鑑》中的數據，截至2017年末，從客户數量來看，我國衍生品市場共有個人客户123.81萬個，數量佔比96.94%；單位客户3.91萬個，數量佔比3.06%。從資金量來看，非金融機構投資者資金量佔比為68.17%，金融機構投資者資金量佔比為31.83%。而根據美國商品期貨交易委員會在基本同時期（2019年底）的統計數據，美國場內衍生品市場中，機構投資者持倉額佔比約為90%，個人投資者持倉額佔比約為10%。因此，從客户數量和資金量的角度，國內衍生品市場目前主要以個人投資者為主。 

圖表9：國內衍生品市場不同投資者數量佔比

資料來源：《中國期貨市場年鑑》，中金公司研究部。數據截止至2017年末

圖表10：國內衍生品市場不同投資者資金量佔比

資料來源：《中國期貨市場年鑑》，中金公司研究部。數據截止至2017年末

個人投資者更為容易助推趨勢性行情。一方面，與機構投資者相比，個人投資者的風險承受能力更弱，而期貨的高槓杆對應了高風險，因此大多數個人投資者會更傾向於選擇風險較小的順勢交易，造成市場更容易出現趨勢性行情；另一方面，與機構投資者相比，個人投資者的非理性程度較高，存在羊羣行為和反映不足等行為金融學現象，同樣助推了市場趨勢性行情的形成。

為證明這一點，我們計算了滬深300指數和國證2000指數週漲跌幅的時序相關性。從結果看，2010年至今，國證2000指數週漲跌幅的一階自相關係數為0.09，而滬深300指數為0.04，國證2000指數的趨勢性相對更強。由於國證2000指數成分股市值顯著小於滬深300指數，機構參與度更低，因此上述現象可以一定程度證明個人投資者容易助推趨勢性行情。

圖表11：個人投資者佔比較高的國證2000指數有更高的時序相關性

資料來源：萬得資訊，中金公司研究部

量價邏輯：高波動帶來強趨勢

趨勢跟蹤策略可近似看作做多波動率策略。根據趨勢理論，市場的趨勢可以分為短期波動趨勢、中期調整趨勢和長期主要趨勢，其中短期波動趨勢即為市場短期的高波動所帶來的階段性趨勢。也就是説，趨勢跟蹤策略可以近似視為做多波動率的策略，在市場波動率上升時，資產價格趨勢變強，趨勢跟蹤策略會有相對更好的表現。

為驗證市場波動與市場趨勢之間的關係，我們分析了國內與海外主要的股票與商品指數，在高波動期和低波動期的趨勢強弱差異。具體來説：

►選擇指數。指數選擇國內的滬深300指數、南華商品指數，以及海外的MSCI ACWI指數、高盛商品指數。

►計算月波動率。指數每月波動率為當月日收益的標準差。

►劃分高波動與低波動時期。如果指數當月波動率高於過去10年的月波動率平均值，則從當月初開始劃分為指數的高波動時期；如果指數當月波動率低於過去10年的月波動率平均值，則從當月初開始劃分為指數的低波動時期。

►計算高/低波動時期的趨勢差異。我們計算指數每個高波動期內，周漲跌幅的一階自相關係數，並將其平均值作為指數高波動期的趨勢度量，類似可計算低波動期的趨勢度量。最終我們將兩者相減，作為指數高/低波動時期的趨勢差異。

圖表12：波動與趨勢關係的驗證步驟

資料來源：中金公司研究部

高波動期內資產有更強的趨勢。我們按照上述步驟，計算了各指數高/低波動時期的趨勢差異。從結果看，所有4個指數均在高波動期有更高的趨勢度量，從而證明高波動大概率會帶來強趨勢。

圖表13：高波動期內資產有更強的趨勢

資料來源：萬得資訊，中金公司研究部

以上我們從宏觀、微觀與量價邏輯三個方面，分析了期貨市場趨勢存在的原因，即CTA趨勢策略的收益來源。在下一章節，我們將從CTA趨勢策略的收益來源入手，來探究如何判斷CTA趨勢策略的強弱轉換。

判斷CTA趨勢策略的強弱轉換

上一章節中，我們從宏觀、微觀與量價邏輯三個方面，分析了CTA趨勢策略的收益來源。在本章節中，我們將從這三個維度入手，尋找指標來判斷CTA趨勢策略的強弱轉換。

CTA趨勢策略歷史表現

在分析影響CTA趨勢策略表現的因素前，我們先簡要回顧CTA趨勢策略的歷史表現情況。

關於CTA趨勢策略表現的代理指標，對於國內市場而言，我們使用朝陽永續所編制的CTA趨勢典型指數，來度量國內CTA趨勢策略的表現。CTA趨勢典型指數每半年進行成分調整，將CTA產品中波動率較高的一半產品作為CTA趨勢策略產品，並進一步從中選取20個典型產品，等權構建組合，可以反映國內典型CTA趨勢策略產品的表現情況。

對於全球市場而言，我們使用巴克萊所編制的SG CTA Trend Index，來度量全球市場CTA趨勢策略的表現。SG CTA Trend Index每年底進行成分調整，選取SG CTA數據庫中規模最大的10個CTA趨勢策略產品，等權構建組合，可以反映全球主要CTA趨勢策略產品的表現情況。

圖表14：國內CTA趨勢策略歷史表現

資料來源：朝陽永續，中金公司研究部

圖表15：全球CTA趨勢策略歷史表現

資料來源：BarclayHedge，中金公司研究部

可以看到，CTA趨勢策略在自身表現方面存在以下兩方面特點：

►長期具有正收益。我們統計了國內和全球CTA趨勢策略自成立以來的月收益情況。從勝率來看，國內與全球CTA趨勢策略月收益為正的概率分別為60.49%與55.39%；從盈虧比來看，國內與全球CTA趨勢策略上漲月份和下跌月份平均月收益絕對值之比分別為1.56與1.15。也就是説，CTA趨勢策略長期來看有較為明顯的上行概率與上行幅度。

►從全球來看，CTA趨勢策略的收益呈逐漸下行趨勢。我們統計了SG CTA Trend Index在歷史上不同階段的表現情況。在2010年之前，SG CTA Trend Index的年化收益為8.27%；在2010~2014年之間，SG CTA Trend Index的年化收益為4.77%；在2015年之後，SG CTA Trend Index的年化收益為4.27%。可以看到，隨着時間的推移，全球CTA趨勢策略的收益水平呈逐漸下行趨勢。

圖表16：CTA趨勢策略的收益呈逐漸下行趨勢

資料來源：萬得資訊，中金公司研究部

接下來，我們將對影響國內與全球CTA趨勢策略表現的因素展開分析。我們把後續所討論各因素的影響邏輯與實證結論歸納如下：

圖表17：影響CTA趨勢策略表現的因素

資料來源：萬得資訊，朝陽永續，BarclayHedge，中金公司研究部

宏觀邏輯：庫存週期的強弱

根據前文分析，庫存週期是CTA趨勢策略的重要收益來源。因此，如果我們能夠判斷當前建庫存與去庫存的速度，即當前屬於庫存變化程度較大的“強庫存週期”，還是庫存變化程度較小的“弱庫存週期”，便能夠通過商品價格的變化動量，間接判斷CTA趨勢策略的收益強弱。具體來説：

►使用工業企業產成品存貨的同比變化來度量庫存週期。由於經濟指標公佈具有滯後性，我們將其時間序列進行滯後1月處理。

►如果工業企業產成品存貨的當月同比變化大於歷史均值+1倍標準差，或小於歷史均值-1倍標準差，我們便認為當前庫存出現大幅變化，從下個月開始將狀態劃分為“強庫存週期”。

►如果工業企業產成品存貨的當月同比變化在歷史均值±1倍標準差之內，我們便認為當前庫存未出現大幅變化，從下個月開始將狀態劃分為“弱庫存週期”。

►統計強庫存週期和弱庫存週期內，CTA趨勢策略的平均日收益。

國內CTA趨勢策略在強庫存週期有更好的表現。根據實證結果，在我國強庫存週期內，國內CTA趨勢策略的平均月收益為1.32%；在弱庫存週期內，CTA趨勢策略的平均月收益為0.63%。可以看到，國內CTA趨勢策略在強庫存週期中有相對更好的表現。

圖表18：CTA趨勢策略在強庫存週期有更好的表現

資料來源：萬得資訊，中金公司研究部

微觀邏輯：投資者結構的變化

我國衍生品市場個人投資者佔比相對較高，未來或將下降。根據前文分析，國內衍生品市場以個人投資者為主這一現象，是CTA趨勢策略的重要收益來源。對比海外市場，根據美國商品期貨交易委員會的數據，截至2019年底，美國場內衍生品市場中，機構投資者持倉額佔比約為90%，個人投資者持倉額佔比約為10%，個人投資者佔比顯著低於國內衍生品市場的水平。從美國衍生市場投資者結構的變化情況看，根據期貨日報的引用數據，上世紀90年代末，個人投資者在美國期權市場的交易量佔比高達80%；在2006年，個人投資者交易量佔比首次降低至50%以下；而到了2014年，個人投資者交易量佔比已下降到20%左右。因此根據海外市場經驗，我們認為未來國內衍生品市場個人投資者佔比也將呈現逐漸下降趨勢。

圖表19：我國衍生品市場個人投資者佔比高於美國

資料來源：《中國期貨市場年鑑》，CFTC，中金公司研究部

圖表20：美國期權市場個人投資者佔比逐漸下降

資料來源：《期貨日報》，中金公司研究部

個人投資者佔比下降可能降低CTA趨勢策略收益。非理性行為帶來的錯誤定價是眾多策略產生alpha的來源之一。相對而言，個人投資者的非理性行為要更為突出，會加劇趨勢的形成，同時為CTA趨勢策略貢獻更多alpha。而隨着衍生品市場個人投資者佔比的下降，我們認為未來CTA趨勢策略的整體收益水平可能會有所降低。

以國內外市場的實際情況來看。一方面，我們計算了朝陽永續CTA趨勢典型指數發佈至今(2015/6/26至今)，國內外CTA趨勢策略的年化收益情況。從結果看，國內CTA趨勢策略的年化收益為8.80%，而全球CTA趨勢策略的年化收益僅為3.83%，即個人投資者佔比較低的全球市場中，CTA趨勢策略收益水平顯著更低。另一方面，我們前文計算了全球CTA趨勢策略在歷史不同階段的收益情況，在2010年之前，SG CTA Trend Index的年化收益為8.27%；在2010~2014年之間，SG CTA Trend Index的年化收益為4.77%；在2015年之後，SG CTA Trend Index的年化收益為4.27%。可以看到，隨着時間的推移，全球CTA趨勢策略的整體表現呈下降趨勢，而個人投資者佔比的逐漸降低或是其中的一個重要因素。

圖表21：我國CTA趨勢策略表現好於全球市場

資料來源：朝陽永續，BarclayHedge，中金公司研究部

圖表22：全球CTA趨勢策略表現逐漸下降

資料來源：BarclayHedge，中金公司研究部

量價邏輯：資產趨勢與波動的判斷

資產趨勢

從量價的角度來看，對CTA趨勢策略表現影響最為直接的一個因素便是資產價格趨勢的強弱，在強趨勢階段，CTA趨勢策略應有相對更好的表現。

我們以國內與全球的實際數據來説明這一點。對於國內市場，我們根據滬深300指數與南華商品指數的月漲跌幅，來劃分資產價格趨勢的強弱，若指數的月漲跌幅絕對值超過5%，我們認為當月國內股市/商品處於強趨勢，否則認為當月資產處於弱趨勢。對於全球市場，我們根據MSCI ACWI指數與高盛商品指數的月漲跌幅，來劃分資產價格趨勢的強弱，若指數的月漲跌幅絕對值超過5%，我們認為當月全球股市/商品處於強趨勢，否則認為當月資產處於弱趨勢。

在資產強趨勢期內，CTA趨勢策略有更好的表現。我們統計了在上述資產的強趨勢和弱趨勢內，CTA趨勢策略的平均月收益情況。從結果看，對於所有資產來説，CTA趨勢策略均在其強趨勢期內有更好的表現，從而驗證了資產趨勢是CTA趨勢策略的重要收益來源。

圖表23：CTA趨勢策略在資產強趨勢期有更好的表現

資料來源：萬得資訊，朝陽永續，BarclayHedge，中金公司研究部

趨勢的延續性帶來CTA趨勢策略表現的可預測性。在實際投資中，相比於當月強趨勢下CTA趨勢策略在當月的表現情況，投資者會更加關心當月強趨勢下CTA趨勢策略在下月的表現情況，而這依賴於資產趨勢的延續性。從歷史表現看，大多數資產均存在月頻維度的趨勢動量，我們分別計算了滬深300指數、南華商品指數、MSCI ACWI指數、高盛商品指數自2000年以來月漲跌幅的一階自相關係數，分別為0.139、0.142、0.092、0.203，均有較為明顯的時序正相關性。而趨勢的延續性也一定程度帶來了CTA趨勢策略表現的可預測性，具體來説，我們統計了上述資產當月的強趨勢和弱趨勢劃分下，CTA趨勢策略在下月的平均月漲跌幅，從結果看，對於所有資產，CTA趨勢策略均在其強趨勢期的下個月有相對更好的表現，即當前趨勢的強弱可以一定程度判斷未來CTA趨勢策略未來的表現。

圖表24：資產當前趨勢強弱可以一定程度預測CTA趨勢策略未來表現

資料來源：萬得資訊，朝陽永續，BarclayHedge，中金公司研究部

資產波動

從量價的角度來看，影響CTA趨勢策略表現的第二個重要因素是資產的波動率，邏輯即為上一章節中的量價邏輯：高波動帶來強趨勢，進而利好CTA趨勢策略表現。

為實際證明這一點，我們延續上一章節的做法，選擇國內的滬深300指數、南華商品指數，以及全球的MSCI ACWI指數、高盛商品指數，如果指數當月波動率高於過去10年的月波動率平均值，則從當月初開始劃分為指數的高波動時期；如果指數當月波動率低於過去10年的月波動率平均值，則從當月初開始劃分為指數的低波動時期。進而我們統計CTA趨勢策略在各資產高波動與低波動時期的表現。從結果看，CTA趨勢策略在各資產的高波動期均有更高的平均月收益，從而證明資產波動是CTA趨勢策略表現的重要影響因素。

圖表25：資產高波動期，CTA趨勢策略有更好的表現

資料來源：萬得資訊，朝陽永續，BarclayHedge，中金公司研究部

影響資產波動率的因素可以間接影響CTA趨勢策略的表現。在已知CTA趨勢策略在資產高波動期有更好表現的情況下，一切有可能影響資產未來波動率的因素，都可以間接對CTA趨勢策略的表現產生影響。在本部分，我們嘗試從4個可能影響資產未來波動率的因素入手，來探究這些因素對CTA趨勢策略表現的影響。

因素1：資產歷史波動率

資產價格的波動率具有聚集性特徵，這意味着資產過去的高/低波動狀態對應着未來大概率的高/低波動狀態。因此，我們嘗試根據資產的歷史波動率，來判斷未來CTA趨勢策略的表現強弱。具體來説：

►關注股票、債券、商品三類資產。國內股票選擇滬深300指數，債券選擇中債綜合財富指數，商品選擇南華商品指數；全球股票選擇MSCI ACWI指數、債券選擇CBOT10年期美國國債，商品選擇高盛商品指數。

►資產的高波動狀態定義為當月波動率大於過去10年的月波動率平均值，低波動狀態為當月波動率小於過去10年的月波動率平均值

►分別統計各資產高波動與低波動狀態下，CTA趨勢策略指數在下個月的平均月收益情況。

資產過去的高波動狀態對應未來CTA趨勢策略更好的表現。從下表的結果看，對於所有資產來説，當上月該資產處於高波動狀態時，當月CTA趨勢策略均有相對更高的平均月收益，從而説明資產歷史波動率是判斷CTA趨勢策略未來表現的有效指標。

圖表26：資產過去的高波動狀態對應未來CTA趨勢策略更好的表現

資料來源：萬得資訊，朝陽永續，BarclayHedge，中金公司研究部

因素2：宏觀經濟穩定性

宏觀經濟的穩定性會影響資產價格的穩定性，即對資產價格的波動率產生影響，從而間接影響CTA趨勢策略的收益水平。因此，我們期望通過重要宏觀指標的變化程度，來預測CTA趨勢策略的未來表現。

在國內市場的指標選取方面：

►經濟增長角度，選取工業增加值、固定資產投資、貿易差額、社會融資規模。商品價格的波動與商品的庫存量密切相關， 當庫存量波動較大時，商品價格將出現波動。商品庫存的最大影響因素是商品的供需關係，而工業增加值、社會融資規模等宏觀經濟指標能夠反映能源、金屬等產業鏈上游的工業品的需求情況，且能源與金屬價格變動將影響大宗商品的整體價格走勢。因此，當宏觀經濟景氣度出現波動時，商品的需求端將出現波動，從而導致商品庫存的波動，最終反映至商品價格的波動。

►流動性角度，選取M2、各項貸款餘額、新增人民幣貸款。市場流動性充裕時，貨幣的價值降低，大宗商品的價格出現上行趨勢；反之亦然。因此，當市場流動性出現較大波動時，大宗商品的價格趨勢也會隨之出現明顯的波動。此外，當貨幣流動性與市場預期一致、波動較小時，投資者傾向於維持當下的投資組合倉位；而當貨幣流動性高於實際需求時，投資者將產生對金融市場穩定性的擔憂，重新配置投資組合，增加大宗商品的需求，使大宗商品市場交易活躍，進一步增加價格波動。 

►通脹角度，選取CPI與PPI兩個指標。大宗商品價格與通貨膨脹直接相關，因為大宗商品是生產過程的重要投入部分，大宗商品價格的上漲將會傳導至消費品價格的水漲船高。大宗商品對通脹風險反應迅速，被視為最佳的通脹對沖工具之一，是需求增長、貨幣疲軟和通脹之間的關鍵紐帶。因而在市場通脹風險增加時，對沖通脹的投資需求不斷刺激大宗商品市場，導致大宗商品價格出現大幅波動。

►以上數據均處理為同比數據以消除季節性影響，同時時間序列上滯後1個月以避免用到未來數據。

圖表27：重要宏觀指標的選擇

資料來源：中金公司研究部

對於全球市場，我們以美國的經濟數據作為度量，共選擇增長維度的新增非農就業、工業生產指數、工業產能指數、進出口數據、消費者信心指數；流動性維度的M1、M2、商業銀行信貸；通脹維度的CPI、PPI。以上數據均處理為同比數據以消除季節性影響，同時時間序列上滯後1個月以避免用到未來數據。

選取完經濟指標後，我們通過以下方式來判斷當前宏觀經濟的穩定性狀態：

►對於每個經濟指標，如果其當前取值在過去滾動10年的均值±1倍標準差之外，則認為該經濟指標處於高波動狀態，否則認為其處於低波動狀態。

►對於國內和國際市場，如果當前處於高波動狀態的指標數量大於5個，則認為當前宏觀經濟處於高波動狀態，否則認為當前宏觀經濟處於低波動狀態。

CTA趨勢策略在宏觀經濟的高波動狀態後有更好的表現。我們分別統計了宏觀經濟的高/低波動狀態後，CTA趨勢策略在未來一個月的平均月收益。對於國內市場，CTA趨勢策略在高波動狀態後一個月的平均月收益為3.05%，低波動狀態則為0.64%；對於全球市場，CTA趨勢策略在高波動狀態後一個月的平均月收益為0.78%，低波動狀態則為0.51%。從結果看，CTA趨勢策略在宏觀經濟的高波動狀態後有更好的表現，從而説明宏觀經濟穩定性是判斷CTA趨勢策略未來表現的有效指標。

圖表28：CTA趨勢策略在宏觀經濟的高波動狀態後有更好的表現

資料來源：萬得資訊，朝陽永續，BarclayHedge，中金公司研究部

因素3：PPI預期差

商品期貨是CTA趨勢策略的主要投資標的，而市場對PPI的預期會較為顯著地影響商品期貨未來走勢，從而間接影響CTA趨勢策略的表現。從邏輯上來説，當PPI公佈的真實值與市場預測值差距較大時，市場對商品供需關係以及未來經濟狀況的看法將發生改變，未來的商品價格將出現大幅波動，CTA趨勢策略將獲得較高的收益表現 。

因此，我們嘗試根據PPI預期差的大小，來預測CTA趨勢策略的未來表現。具體來説：

►以每月PPI同比的萬得一致預測值與當月實際公佈的PPI同比之間的差異，來度量PPI預期差，同時時間序列上滯後1個月以避免用到未來數據。

►如果PPI預期差的當前取值在過去滾動5年的均值±1倍標準差之外 ，則認為當前處於PPI大幅偏離預期狀態，否則認為當前處於PPI基本符合預期狀態。

CTA趨勢策略在PPI大幅偏離預期後有更好的表現。我們分別統計了PPI大幅偏離預期與基本符合預期後，CTA趨勢策略在未來一個月的平均月收益。從結果看，CTA趨勢策略在PPI大幅偏離預期後一個月的平均月收益為1.17%，在PPI基本符合預期後一個月的平均月收益為0.63%，即 CTA趨勢策略在PPI大幅偏離預期後有更好的表現，從而説明PPI預期差是判斷CTA趨勢策略未來表現的有效指標。

圖表29：CTA趨勢策略在PPI大幅偏離預期後有更好的表現

資料來源：萬得資訊，朝陽永續，中金公司研究部

因素4：全球原油產量波動

石油作為商品指數中權重較高的商品，在高盛商品指數中的權重高達55%以上，在南華商品指數中的權重約佔15%左右，因此石油價格的波動會對商品指數的價格波動有直接的影響。全球石油的產量反映了石油的供給端水平，當石油產量出現較大波動時，石油的供需平衡可能會被打破，導致石油價格出現波動。此外，化工產業的多數產品都以石油為原料，因此石油價格的波動會影響化工產品的生產成本，導致化工產品價格的波動，從而間接引起商品指數的價格波動。因此從邏輯上來説，全球石油產量的波動可能會帶來商品期貨價格的波動，進而影響CTA趨勢策略的表現。

因此，我們嘗試根據全球原油產量的波動情況，來預測CTA趨勢策略的未來表現。具體來説：

►以美國能源信息署所公佈的五大洲每月原油產量的同比數據，來反映原油產量的變化情況。由於該數據公佈相對較晚，在5月初僅可獲得1月份的數據，因此我們將其在時間序列上滯後3個月，以避免用到未來數據。

►如果某一大洲當月的原油產量同比值在過去滾動5年的均值±1倍標準差之外，則認為該大洲當前原油產量處於大幅波動狀態，否則認為該大洲當前原油產量處於小幅波動狀態。

►如果當前原油產量處於高波動狀態的大洲數量大於2個，則認為當前全球原油產量處於高波動狀態，否則認為當前全球原油產量處於低波動狀態。

CTA趨勢策略在全球原油產量的高波動狀態後有更好的表現。我們分別統計了全球原油產量的高/低波動狀態後，CTA趨勢策略在未來一個月的平均月收益。對於國內市場，CTA趨勢策略在高波動狀態後一個月的平均月收益為0.95%，低波動狀態則為0.61%；對於全球市場，CTA趨勢策略在高波動狀態後一個月的平均月收益為0.59%，低波動狀態則為0.53%。從結果看，CTA趨勢策略在全球原油產量的高波動狀態後有更好的表現，從而説明全球原油產量波動是判斷CTA趨勢策略未來表現的有效指標。

圖表30：CTA趨勢策略在全球原油產量的高波動狀態後有更好的表現

資料來源：萬得資訊，朝陽永續，BarclayHedge，中金公司研究部

綜上，我們討論了宏觀、微觀、量價邏輯下，判斷CTA趨勢策略強弱轉換的因素。我們將其實證效果總結如下：

圖表31：各因素對國內CTA趨勢策略收益的判斷效果

資料來源：萬得資訊，朝陽永續，BarclayHedge，中金公司研究部

圖表32：各因素對全球CTA趨勢策略收益的判斷效果

資料來源：萬得資訊，朝陽永續，BarclayHedge，中金公司研究部

CTA趨勢策略擇時與配置實戰

CTA趨勢策略擇時模型

在本小節中，我們藉助上一部分對CTA趨勢策略的強弱轉換的判斷，來構建CTA趨勢策略的擇時模型。

選取收益區分度較高的擇時指標。由於CTA趨勢策略長期來看具有較為穩定的正收益，因此在擇時指標的選擇方面，我們希望該指標不僅能判斷CTA趨勢策略的強弱轉換，同時在該指標看多與看空的狀態下，CTA趨勢策略的表現能夠具有較高的區分度。具體來説，我們參考圖表31和圖表32中所總結的各指標利好與利空時，國內外CTA趨勢策略的平均月收益情況，如果指標利好時CTA趨勢策略的平均月收益是利空時的2倍以上，我們便認為該指標是對CTA趨勢策略收益區分度較高的擇時指標。通過以上方法，我們最終確定的國內外CTA趨勢策略的擇時指標見下表。

圖表33：國內外CTA趨勢策略的擇時指標

資料來源：萬得資訊，朝陽永續，BarclayHedge，中金公司研究部

國內CTA趨勢策略擇時

根據圖表33，國內CTA趨勢策略共有5個擇時指標，我們在每個月底計算髮出看多信號的指標數量，並統計不同看多指標數量下，CTA趨勢策略在下個月的平均月收益。從結果看，當沒有指標發出看多信號時，CTA趨勢策略下月平均收益為-0.16%，隨着發出看多信號指標數量的上升，CTA趨勢策略下月平均收益整體呈上升趨勢，當所有5個指標均發出看多信號時，CTA趨勢策略下月平均收益可達9.51%。

圖表34：不同看多指標下，國內CTA趨勢策略下月平均收益 

資料來源：萬得資訊，朝陽永續，中金公司研究部

基於上述統計，我們通過以下方式來構建國內CTA趨勢策略的擇時模型：

►每月底，統計5個擇時指標中，發出看多信號的指標數量。

►如果當前沒有任何指標發出看多信號，則下個月看空CTA趨勢策略；如果有至少一個指標發出看多信號，則下個月看多CTA趨勢策略。

►當看多CTA趨勢策略時，持有100%的朝陽永續CTA趨勢典型指數；當看空CTA趨勢策略時，空倉處理。

擇時模型可以有效規避國內CTA趨勢策略的回撤時期，並實現整體收益增強。從收益方面來看，2015年7月至今，擇時模型可以獲得9.29%的年化收益，同期朝陽永續CTA趨勢典型指數的年化收益為8.80%，擇時模型整體可以實現收益增強。從風險方面來看，以3%作為無風險利率的估計，2015年7月至今，擇時模型的年化夏普率為0.75，同期朝陽永續CTA趨勢典型指數的年化夏普率為0.72，擇時模型擁有更高的收益風險比。從回撤方面來看，擇時與不擇時的最大回撤均為-7.93%，出現在2016年1月底，但擇時模型對於國內CTA趨勢策略在2017年10月~2018年3月以及2021年5月~2021年8月這兩段較長時間的回撤期可以準確發出看空信號，一定程度規避CTA趨勢策略的失效期。

圖表35：擇時模型可規避回撤併實現整體收益增強 

資料來源：萬得資訊，朝陽永續，中金公司研究部

全球CTA趨勢策略擇時

根據圖表33，全球CTA趨勢策略共有3個擇時指標，我們在每個月底計算髮出看多信號的指標數量，並統計不同看多指標數量下，CTA趨勢策略在下個月的平均月收益。從結果看，當沒有指標發出看多信號時，CTA趨勢策略下月平均收益為0.46%，隨着發出看多信號指標數量的上升，CTA趨勢策略下月平均收益整體呈上升趨勢，當所有3個指標均發出看多信號時，CTA趨勢策略下月平均收益可達1.22%。

不過從統計結果可以看到，當沒有任何指標發出看多信號時，CTA下月也依然可以取得平均正收益，這意味着對於全球CTA趨勢策略來説，我們的擇時指標可能僅能夠判斷策略強弱的轉換，並不能特別準確地捕捉到CTA趨勢策略出現回撤的時段。這也同時説明，在一個比較長的時間維度，持續持有CTA趨勢策略是一個合理的行為。

圖表36：不同看多指標下，全球CTA趨勢策略下月平均收益 

資料來源：萬得資訊，BarclayHedge，中金公司研究部

CTA趨勢策略在配置中的價值

在本部分中，我們從三個角度來探究CTA趨勢策略在配置中的價值。

►（1）在資產風險對沖的角度，CTA趨勢策略能否在單一資產出現大幅回撤時依然保持正收益，即“危機alpha”特性。

►（2）在策略橫向對比的角度，CTA趨勢策略能否在收益風險指標方面，相比其它主流策略具備比較優勢，同時與其它策略之間保持較低的相關性。

►（3）在策略組合構建的層面，在策略組合中加入CTA趨勢策略能否提升組合長期表現，同時在組合中融入CTA趨勢策略的擇時模型後，組合的表現是否可以進一步提升。

CTA趨勢策略的危機alpha特性

CTA趨勢策略由於具有多空投資與分散化投資的特點，往往在單一資產出現大幅回撤時繼續取得正向收益，即具備所謂的“危機alpha”特性。

在研究CTA趨勢策略的危機alpha特性之前，我們需要先定義資產危機的出現。我們借鑑Raheel Asif等人的做法，通過以下方式來定義資產的危機期：

►     根據資產價格序列第一個月的表現，將資產初始化為牛市或熊市狀態。如果第一個月漲跌幅為正，則初始化為牛市；如果第一個月漲跌幅為負，則初始化為熊市。

►     如果當前是牛市狀態，且最新價格

其中

為當前牛市狀態中的最大值，則狀態轉換為熊市。

►     如果當前是熊市狀態，且最新價格

其中

為當前熊市狀態中的最小值，則狀態轉換為牛市。

►     由於貴金屬與外匯資產具有風險規避特性，因此將二者的牛市定義為危機期；其他資產的熊市定義為危機期。

關於參數λ1與λ2，確定方法如下：

►     設置閾值（λ1，λ2）∈[1，0]x[1，0],  根據不同市場的特徵，對λ1，λ2分別取若干個等距值，組成若干個二元數組，代入危機時期的定義公式劃分危機，並統計每次危機時期的市場變化與持續時長等信息。

►      對於閾值λ1，λ2的選擇，有下列限制：（1）排除只能識別單次危機的（λ1，λ2）。識別單次危機説明該閾值組合有較大過擬合可能。（2）排除所有λ1＜λ2的組合。歷史數據表明，市場從危機中反彈的程度低於危機時期市場的暴跌程度。

►      對於每一組閾值（λ1，λ2），定義強度因子

其中N為閾值λ1，λ2確定的危機期數； 

Ri (Ii,It )表示本次危機期間市場下跌（上漲）的程度；T-t表示本次危機下跌（上漲）持續時長（以年為單位）。σi為IFi,n的標準差。由於危機的嚴重程度不僅僅取決於市場惡化的程度，還需考慮市場惡化的速度，因此在識別危機時，需要考察強度因子。

►      最終選擇使得強度因子IFiadj最大的閾值組合（λ1*，λ2*）。

圖表37：資產危機期的定義

資料來源：中金公司研究部

CTA趨勢策略具有較為顯著的危機alpha。我們統計了國內與全球的CTA趨勢策略，在各資產危機期內的表現。從結果看，對於國內市場來説，在各類資產的危機期內，CTA趨勢策略均可獲得正收益；對於全球市場來説，除債券資產外，在其它各類資產的危機期內，CTA趨勢策略均可獲得正收益。也就是説，CTA趨勢策略具有較為顯著的危機alpha，可以有效對沖單一市場危機對組合收益的影響。

圖表38：CTA趨勢策略具有較為顯著的危機alpha

資料來源：萬得資訊，朝陽永續，BarclayHedge，中金公司研究部

CTA趨勢策略與其它策略的對比與相關性

我們在本小節比較國內CTA趨勢策略與國內其它主要策略在收益方面的差異，以及在相關性方面的情況。在策略選擇方面，我們採用朝陽永續所編制的中國私募指數中的策略，共包括CTA趨勢策略、套利策略、股票多頭策略、股票市場中性策略、純債策略、增強債券策略、宏觀策略、組合基金策略8類。

圖表39：朝陽永續中國私募指數歷史走勢

資料來源：朝陽永續，中金公司研究部

CTA趨勢策略在收益和回撤控制方面具有優勢，在月勝率方面相對靠後。下表展示了各策略自發布數據以來的收益與風險特徵情況。對比來看，CTA趨勢策略在年化收益和最大回撤控制方面相對較好，但在月勝率方面表現較差，整體符合趨勢類策略低勝率、高盈虧比的特徵。

圖表40：各策略收益風險特徵對比

資料來源：朝陽永續，中金公司研究部

CTA趨勢策略擁有與其它策略較低的平均相關性。從各策略漲跌幅之間的相關性來看，CTA趨勢策略與其它策略之間的相關性較低，與套利策略的相關性最高，為39.15%，與其他策略的相關性均在30%以下。同時，我們也計算了每個策略與其餘策略之間的平均相關性，從結果看，與其它策略相關性最低的策略為純債策略，其次便是CTA趨勢策略。整體來説，CTA趨勢策略擁有與其它策略較低的平均相關性。

圖表41：各策略之間相關性

資料來源：朝陽永續，中金公司研究部

組合中加入CTA趨勢策略的效果

在本部分中，我們探究將CTA趨勢策略納入策略組合後，對組合表現的影響，以及將上一部分中的CTA趨勢策略擇時模型融入策略組合的效果。我們分別構建以下三個組合：

►組合1：除CTA趨勢策略外，圖表39中剩下7個策略等權配置的組合，每月底再平衡。

►組合2：圖表39中所有8個策略等權配置的組合，每月底再平衡。

►組合3：每月底，根據擇時模型來判斷當前對CTA趨勢策略的觀點，如果看好CTA趨勢策略，則等權配置所有8個策略；如果看空CTA趨勢策略，則等權配置除CTA趨勢策略外的7個策略。每月底再平衡。

►由於朝陽永續CTA趨勢典型指數發佈於2015年6月26日，我們從2015年6月底開始構建以上三個組合。

組合中加入CTA趨勢策略可以提升組合長期表現。我們統計了上述各組合的收益風險特徵指標。對比組合1和組合2來看，加入CTA趨勢策略的組合2在年化收益、年化夏普率、波動率控制、最大回撤控制、月勝率方面都要好於組合1，即組合中加入CTA趨勢策略可以提升組合長期的收益並實現回撤控制。

融入CTA趨勢策略擇時模型的組合表現會進一步提升。對比組合2和組合3來看，融入CTA趨勢策略的擇時模型後，組合在年化收益、年化夏普率、波動率控制、最大回撤控制方面會進一步提升。月勝率保持不變，説明CTA趨勢策略表現不佳的時期，其餘策略整體也會出現一定回撤，只是回撤程度要低於CTA趨勢策略。

圖表42：各策略組合指標統計

資料來源：朝陽永續，中金公司研究部

圖表43：各策略組合累計淨值

資料來源：朝陽永續，中金公司研究部

總結來説，在資產風險對沖的角度，CTA趨勢策略往往在單一資產出現大幅回撤時繼續取得正向收益，即具備所謂的“危機alpha”特性。在策略橫向對比的角度，CTA趨勢策略在收益和回撤控制方面，相比其它主流策略具有一定優勢，且與其它策略之間的相關性較低。在策略組合構建層面，在策略組合中加入CTA趨勢策略可以提升組合長期表現，同時在組合中融入CTA趨勢策略的擇時模型後，組合的表現會進一步提升。因此，我們認為CTA趨勢策略具有較高的配置價值，對CTA趨勢策略進行擇時也有較高的實踐意義。

總結與展望

作為量化策略配置系列的第一篇報吿，本文首先簡要介紹了CTA策略的分類與發展，之後以CTA策略中最主要的策略類型——CTA趨勢策略為研究對象，從宏觀、微觀、量價的維度，分析了CTA趨勢策略的收益來源，並從各收益來源出發，尋找指標來判斷CTA趨勢策略的強弱轉換，進而構建了CTA趨勢策略的擇時模型。擇時模型可以有效規避國內CTA趨勢策略的回撤時期，並實現整體收益增強。

在量化策略配置系列的未來研究中，我們會繼續探討宏觀對沖、股票市場中性等其它重要策略，力求打造全面且有效的量化策略配置體系，以期為投資者的策略配置提供幫助與借鑑。