商品期货策略（CTA）

1. 量化 CTA 策略简介
1.1. 策略概况
CTA 为 Commodity Trading Advisor（大宗商品交易顾问）的缩写，在国内多指管理期货策略。与股票市场不同，期货市场容量较小，有效性较高，参与者大多分为三类：套保、套利以及投机者，且多为专业投资者。近年来，量化私募发展迅猛，2021 年更是有多家量化私募管理规模超百亿，但其规模来源多为指数增强及量化中性产品，量化 CTA 产品并不多见，这亦从侧面说明了期货投资市场的市场容量较小、有效程度高，且策略难度较高的特点。下图为常见私募策略类型自 2013 年起的累计收益率。可以发现，相较于指数增强及量化中性产品，量化 CTA 策略波动表现介于两者之间，且即使处于整体上行市场中，收益表现不逊于指数增强产品。

1.2. 策略功能
CTA 产品一般追求绝对收益，本身可作为单独产品进行投资，投资者无需考虑择时购买的问题。且 CTA 产品本身亦可作为收益增厚部分加入其余策略产品中，如部分私募的市场中性产品中，在对冲端使用股指期货的 CTA 策略，起到增厚收益，改善产品净值偏度的作用。在多策略产品中加入 CTA 策略，可以起到平滑净值，减小回撤的作用。另一方面，CTA 策略由于其投资标的和投资策略的特异性，天然具备和其他策略的低相关性。所以大多数资产配置组合中都会加入 CTA 策略，对于主流 CTA 策略中的趋势跟踪策略来说，其具备规避下行风险，甚至以此盈利的能力，亦称“危机阿尔法”。甚至大多数资产配置组合构建方式亦会参考 CTA 策略的框架体系。如 JP Morgan 推出的 Mozaic 指数产品通过截面动量进行资产筛选，瑞银的 GAMA 指数产品在利用动量进行趋势跟踪的基础上，辅以风险平价实现组合的资产配置。如下图所示，CTA 策略与各类型策略均具有较低的相关性。

2. 量化 CTA 策略种类
国内主要交易的 CTA 标的物主要为场内衍生品，即股指期货、国债期货、商品期货以及部分场内期权，其中股指期货包括沪深 300、中证 500及上证 50，国债期货包括 2 年期、5 年期及 10 年期，商品期货涉及农业、金属、能源化学等领域近 70 个标的品种，场内期权因为流动性的关系，主要为上证 50ETF，沪深 300 指数及 ETF 期权。从策略类型来看，CTA 策略可分为趋势跟踪、统计套利以及高频交易。
图 3 CTA 策略类型

2.1. 趋势跟踪
其中趋势跟踪策略是最为经典且运用最为广泛的 CTA 策略。趋势跟踪策略的本质还是捕捉不同周期上的价格趋势，大前提是标的在时间序列上具备一定的自相关性。早期的趋势跟踪策略多为根据技术指标开发的规则型（Rule Based）策略，意图通过指定严格的进出场条件捕捉价格趋势，趋势策略的收益分布往往呈现右偏态，即较高的盈亏比，较低的胜率，这也是其特点所在。
2.2. 统计套利
传统套利策略通过同时交易两或者多个相关的品种，并且进行双向开仓，期望从两者的价差回归中获取收益，具体包括期现套利、跨期套利、跨品种套利、跨市场套利等。期现套利需要结合产业知识及信息，往往不在纯量化 CTA的范畴之内。跨市场套利在国内基本等同于跨境套利，需要跟踪国内外品种的之间的联动，对时间效率要求较高，需要及时获取多个市场的交易数据。跨期及跨品种套利分为两种做法，即价差的时序预测及横截面多因子，前者将调整过的价差曲线看作一个新的标的，并运用趋势跟踪或预测模型，最终得到信号，模型整体较为灵活，但是策略难度也相对横截面策略更高。横截面多因子模型则类似于股票多因子的做法，通过一些动量，偏度，期现结构因子将一个标的池进行排序，得到相对强弱关系并双向开仓将市值中性。然而相对于股票多因子策略，商品策略可选标的较少，其横截面显著性存疑，且仅能做到市值中性，并没有类似 Barra 的风控模型，其尾部风险甚至会较单边暴露的策略更大。虽然相较于股票多因子模型来说，CTA 多因子模型更为简陋，但相比与时序策略较为散乱的艺术发挥，已经有了较为统一的研究范式。下图为 CTA 策略中常见因子大类及细分因子。
图 4 常见 CTA 因子

统计套利类策略的收益特征和趋势跟踪相反，收益分布往往呈现左偏态，即胜率高，盈亏比较低，一旦品种（组）之间的价差突破历史区间，收敛预期被打破，会面临更大的尾部风险。

2.3. 高频交易                                                                                               高频交易主要有做市、套利或短期预测等方式，对交易系统要求较高，容量也相对有限。其具体做法素来神秘，并无系统化得公开信息，毕竟在稳定盈利面前，从业者大多三缄其口，可谓知者不言，言者不知。所以笔者并不打算班门弄斧，只是从个人研究经验上作一些猜测。若高频交易的定义更接近于海外高频交易，则其挣得是 spread 的钱，在低延时的要求下，模型必然不可能过于复杂，可能还是基于一些强因子结合下的规则策略。在模型并不复杂的前提下，比拼的是工程经验以及软硬件结合能力，海外团队可能有较大的优势。若此处的高频交易泛指国内的日内 T0 策略，则其研究方法应与统计套利并无二致，只不过更换了相应的时间尺度以及目标函数，各家团队应自身特点可能百花齐放。近段时间随着保证金及手续费的提高，高频策略直接受到影响，监管的加强无疑又给这一赛道笼罩了一层阴霾，或许以后高频交易会变得愈发神秘。

3. 如何挑选量化 CTA 产品
虽然 CTA 策略相比于量化指增、中性策略仍处于小众策略，但由于其与其他策略呈现明显的低相关性，是资产配置中不可或缺的一环。不过也正由于其特异性，叠加公开信息的稀缺，部分投资人对 CTA 策略了解甚少，本文从 CTA 研究体系和净值表现两个角度来帮助投资人挑选优秀管理人。我们都知道CTA 各策略类型之间呈现低相关性，这是由品种挑选和策略类型差异双重决定的。多策略的融合能一定程度上平滑净值曲线，所以优秀的管理人应是全覆盖的。不仅是品种上的全覆盖（股指、国债、商品），更应该是策略类型的全覆盖，在中长期趋势跟踪、时序套利以及截面套利策略中均有成熟储备。其次对单一策略类型要考查其因子或子策略储备数量，大致的分类或逻辑是怎样的。如何判断单一因子或子策略的有效程度或如何判定其是否失效，不同因子或子策略之间如何进行组合等等问题。这也是成熟存量研究的体现。近两年市场变化很快，期货市场的投资者结构及微观交易结构发生显著变化，不少传统强有效因子 2021 年面临反转，随着外资进入，公开的长周期因子超额收益或许也将逐渐归零，优秀的管理人应该有不断迭代新策略的能力，或者说更为系统化的策略生成体系。这样面对不断进化的市场，才能有更为旺盛的生命力，也是增量研究的体现。杠杆管理也是 CTA 策略的重要因素，恒定杠杆、按照波动率动态调整杠杆，或是直接按照预测模型输出杠杆，不同的杠杆运行方式会直接影响策略净值表现，也是重要的 alpha 来源。最后就是管理人的风控体系，面对极端市场，或外部冲击因素，是否具备基本的判断能力对部分策略敞口进行主观控制，也是考察因素之一。
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