量化CTA策略周报——趋势型、波动率策略净值创新高

作者：安粮期货大数据中心
（说明：本报告中所展示的指标预测、操作建议、趋势多空、套利机会、模拟净值均为大数据量引擎自动计算生成，不构成投资建议；参考此报告进行投资决策，风险自担，我们不承担任何责任，请务必阅读最后一页免责申明）

一横截面数据
1 指数动量
最近一周有色板块持平，贵金属板块上涨9.76%，能源板块上涨6.48%，黑色板块上涨7.96%，农副板块上涨4.79%，股指上涨1.53%，化工板块上涨0.88%。其中涨幅前五的品种分别为纯碱（10.35%），锰硅（9.1%），白银（8.07%），铁矿石（7.72%），燃油（7.45%）；跌幅前五分别为PVC（-7.3%），大豆（-4.56%），红枣（-3.52%），PP（-2.64%），动力煤（-0.46%）
图1 最近一周板块指数、品种指数动量图

数据来源：安粮期货研究所
2 品种投机度
我们定义的投机度是相对量，反应投资者对该品种一段时间的投机热情，投机度越大说明对它的参与度越高，越容易走出顺畅行情。而有些持仓量和成交量都很大的品种，投机度却比较小，多空相对均衡波动不大。
图2 品种投机热度图

数据来源：安粮期货研究所

3 资金流入流出
图3 最近一周资金流入流出前十排序图(单位：万元)

数据来源：安粮期货研究所

4 多因子模型预测品种趋势
对技术指标类因子、市场期限结构因子、产业供需类因子建立多分子打分模型，根据过去一个月的因子变化预测当前品种所处未来一周的多空趋势。重点关注以下多空品种组合。
图4 报告发布日起未来一周品种多空预测

数据来源：安粮期货研究所
5 市场舆情预测品种趋势
我们通过前二十位机构会员多空持仓数据建立市场情绪模型，结合近2天的市场情绪变化预测下一个交易日的多空趋势变动情况，关注以下多空品种组合。
图5 报告发布日起当日品种市场情绪

数据来源：安粮期货研究所

6 关注品种对冲机会：

数据来源：安粮期货研究所

二量化CTA策略模拟运行表现
1 趋势策略
我们通过挖掘品种基本面供需结构、资金沉淀、技术指标等趋势型因子，建立动态的趋势因子库，再结合板块、品种、策略、周期、资金五个维度构建中长期量化CTA趋势策略。主要是寻找趋势爆发初期的品种，依据当前多因子打分值的突变作为趋势启动信号，趋势跟踪过程中按照Var模型来进行风险管理。
截至到2020年12月18日，量化CTA趋势1号净值1.3423，年化收益率35.5%，最大回撤率3.16%，夏普4.01，本周收益：+0.37%。
图8 量化CTA趋势1号净值

数据来源：安粮期货研究所、TradeBlazer

2 波动率策略
通过大量的历史形态特征和波动率特征，利用大数据技术对波动率特征建模分析，构建短期波动率突破策略。主要是对大波动率品种做模型识别，找到波动率拐点和价格拐点，捕捉市场异常波动的机会。
截至到2020年12月18日，量化CTA稳健2号净值1.2418，年化收益率25.08%，最大回撤率3.03%，夏普3.41，本周收益：+0.23%。
图9 量化CTA稳健2号净值

数据来源：安粮期货研究所、TradeBlazer

3 对冲策略
我们统计同板块内的所有品种同月合约对的价差，对价差序列做统计分析建立回归模型，结合基本面供需因子寻找最佳入场机会，利用价差波动带来的加减仓机会来设计仓位管理模块以此来增强收益、平滑资金曲线。
截至到2020年12月18日，量化CTA对冲3号净值1.2814，年化收益率19.53%，最大回撤率5.9%，夏普1.85，本周收益：-0.02%。
图10 量化CTA对冲3号净值

数据来源：安粮期货研究所、TradeBlazer

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