绝对收益策略系列之二：构建CTA策略配置框架

金融工程衍生品专题报告金融工程衍生品专题报告证券研究报告——绝对收益策略系列之二张晗(分析师)梁誉耀(研究助理)证书编号S08805221200050880122070051本报告导读：CTA策略与传统资产相关性低，是构建绝对收益组合的重要资产类别，识别策略的风险收益特征是构建配置框架的基础。较低，其具有“危机alpha”的属性，在股债资产发生系统性风险的阶段也具有较好的收益表现，所以是分散化投资的重要资产类别。由于实践中CTA策略运行较为复杂，其风险收益特征并不清晰，导致对该类资产的配置难度较大。本文尝试将CTA策略拆解为相关性较低的简单因子，然后在因子层面构建择时信号和配置框间相关性较低，代表着相对独立的收益来源。趋势交易是实践中最常用的量化策略其基础是动量效应，carry因子主要刻画展期收益率和基差变化是独立于动量的另一类收益来源。三类因子对CTA策略指数的解释效果较好，回归模型发现趋势策略指数在动量因子上与实际宏观需求反向变化时，资产价格的动量效应较弱，相应因子因子的拥挤交易信号也可以有效识别潜在风险。经过择时和配置后美联储加息节奏的不确定性对贵金属等品种定价造成扰动，而国内政策变量已经相对充分交易，商品定价核心逐渐转向供需，动量因金融工程金融工程团队：：（：（：（相关报告核心指数定期调整前瞻2023.11.02固收加衍生品绝对收益策略2023.10.24煤炭行业的核心驱动因素与量化投资方法2023.09.04遗传规划解构与投资思考2023.08.24关注股指期货跨期正套机会2023.08.17请务必阅读正文之后的免责条款部分衍生品专题报告22of191.分散化投资的重要资产—CTA策略 32.对CTA策略进行因子拆解 32.1.动量类因子 3 52.3.流动性因子 63.因子有效性和相关性检验 93.1.因子相关性检验 93.2.因子有效性检验 94.从景气度和交易双重维度探寻配置框架 114.1.从底层资产到策略的驱动力分析 114.2.交易层面构建策略预警信号 144.3.基于CTA策略的绝对收益组合构建 166.CTA策略配置展望 18衍生品专题报告1.分散化投资的重要资产—CTA策略这意味着它们旨在从市场波动中获益，而不是依赖特定市场方向的走（2）使用衍生品：这类策略经常使用期货、期权和其他衍生品来实现（4）算法交易：CTA策略通常依赖于复杂的算法和量化模型来做出交（6）风险管理：有效的风险管理是CTA策略的关键涉及限制单个头寸的大小、使用止损订单以及不断监测和调整投资组（7）适应市场变化：CTA策略通常具有很强的适应性，能够根据市场CTA策略在管理市场波动和提供投资组合分散化方面扮演着重要角色，但也存在高风险和复杂性，本篇报告旨在将复2.对CTA策略进行因子拆解实际的CTA产品往往采取多策略运行，其中主要的子策略不复杂，如果将某些子策略（或者因子）进行标准化构建，对其风险2.1.动量类因子在中低频CTA策略中动量因子是应用最为广泛的因子，动量类因子基于市场价格趋势的延续性原理。即一个资产的价格如果在过去一段时衍生品专题报告44of19动量策略通常被视为趋势跟踪策略的一种，其核心是识别并跟随市场的趋势。投资者通过分析历史价格数据来确定未来的市场趋势，并据动量效应的存在在一定程度上挑战了传统的市场效率假说。这种假说认为市场价格已经反映了所有可用信息，但动量效应表明，价格走势4.543.532.5210.50321002016-12017-12018-12019-12020-12021-12022-12023-1tsmom20_1csmom20_1csmom20_ema_1动量因子南华商品指数上图中展示了基础动量因子和复合因子的多空净值走势，2016年以来tsmom5_1tsmom20_1tsmom60_1csmom20_1csmom5_ema_1csmom20_ema_1csmom60_ema_1衍生品专题报告2.2.Carry因子展期收益是指在持有期货合约时，由于期货价格曲线结构的变化而产生的收益或损失。这种情况发生在期货合约接近到期时，投资者将现有合约转换（或展期）为远期合约。由于国内期货多数品种长期处于贴水状态，所以展期操作会产生正收益。而此类收益提供了独立于动量效应的收益来源，在海内外各类文在构建carry因子时，我们尝试计算展期收益和基差变化率两算展期收益时尽量选择年内月份相近的合约，综合考虑选择近月合约连十一合约价格−近月价格365展期收益率=×近月价格合约到期间隔展期收益率刻画的是期货合约在截面上的陡峭程度，而基差变化率则衍生品专题报告展期收益率因子多空净值211上图为展期收益率和基差变化率因子的多空净值表现，将二者等权复展期收益率基差变化率复合因子累计回报率68.67%73.36%67.11%年化收益率最大回撤年化波动率calmar比率2.3.流动性因子在中高频CTA策略中量价类因子占据了核心位置，尽管不同管理人所采用的的因子构建方式不同，但是多数因子有效性是与市场流动性有关的，在成交活跃波动较大的品种上因子有效性更强，所以基于期货衍生品专题报告11volume_5volume_20volume_60成交量因子衍生品专题报告11将不同参数下的多空净值复合成单因子，然后将三类因子复合为流动性因子，其中单位成交额涨幅因子表现较差，所以在复合时将其剔除。累计回报率年化收益率最大回撤年化波动率calmar比率volume_5volume_2030.85%3.59%volume_6049.95%衍生品专题报告26.54%25.45%21.23%-24.80%24.14%22.44%持仓因子31.08%3.61%成交量因子40.65%4.57%复合因子41.48%4.65%4.85%4.18%3.因子有效性和相关性检验3.1.因子相关性检验前面部分因子相关系数矩阵如下所示，不同方法所构建的动量类因子tsmom_20tsmom_60csmom_20csmom_60oi_20oi_60liq_20liq_60volume_20volume_60tsmom_20tsmom_60csmom_20csmom_60oi_20oi_60liq_20liq_60volume_20volume_603.2.因子有效性检验利用朝阳永续中的私募策略类指数走势代表CTA资产的价格表现，衍生品专题报告借鉴股票三因子模型的思路，利用此前构建的三大类因子作为解释变Ri=Rf+βmomentum∗(Rm−Rf)+βliq∗(Rl−Rf)+βcarry∗(Rcarry−Rf)+ε别代表此前三大类因子的超额回报率，不能被模型所解释的收益部分为ε,而其中又包含了策略alpha以及尚未发掘的风格因素。通过回归检验发现，三类因子多数年份中对CTA策略指数具有显著解释力度，回归系数多数情况下为正值，如果以Rsquare衡量因子的解释解释效果（Rsquare)CTA宽基指数趋势策略套利策略残差项（年化alpha） CTA宽基指数趋势策略套利策略3.08%4.12%1.15%2016Y36.27%43.77%2017Y29.16%30.14%0.21%2018Y21.16%25.47%4.05%2019Y20.80%24.96%4.59%3.47%2020Y2021Y28.20%31.38%4.76%2022Y25.78%3.19%2023Y21.79%0.18%3.45%衍生品专题报告右，而且趋势策略中动量因子的解释效果较强导致策略指数的解释力各品种的供需情况是重要的参考因素，即商品本身的景气度变量对收益的解释性更强，然而因子仅对于跨期收益的定量刻画较好，对其它分析维度指示效果较弱，所以对于套利策略的解释性因子仍然有待挖4.从景气度和交易双重维度探寻配置框架此前部分实证三类因子对于CTA策略的解释力度较好，但是动量等因子并非持续稳定贡献收益，比如在2022年之后发生了大幅回撤，因此子）如果可以建立因子的轮动或者择时框架，可以进一步提升策略整商品期货是底层资产，策略资产是基于底层资产的衍生资产，其定价4.1.从底层资产到策略的驱动力分析首先对商品价格的定价因素进行探讨，与股票类似大宗商品价格的涨跌也可以拆分为估值端贡献和盈利端贡献。美元流动性是大宗商品估值端重要影响因素，也是全球主要风险资产的定价之锚，金融属性越强的品种对美元流动性越敏感，典型的贵金属强于工业金属强于农产地产大周期处于转折的时点，需求端波动趋于平滑，制造业需求对于在中长期定价因素之外，库存和产能也是主导短期涨跌的重要变量，衍生品专题报告8765432108765432100543021087600210进一步从政策→宏观经济的传导视角来观察商品价格变化，国内的宏信用见顶→经济见顶等过程。与股票资产相比大宗商品的金融属性较弱，宏观需求实际改善对商品价格构成最大的提振，所以在需求触底反弹改变供大于需的格局时，商品价格主升浪才会到来，而当经济见顶需求下滑一段时间，使得供需缺口消失时商品价格转为下跌。以沪策略资产与原始资产不同，是旨在获得原始资产的某类特征收益的资和盈利周期的角度把经济运行划分为四个阶段，统计在每种阶段内定年化收益率被动补库存被动去库存主动补库存主动去库存动量因子8.37%21.88%17.63%2.14%流动性因子5.72%3.12%7.60%2.29%carry因子7.14%12.38%12.63%2.22%管理期货宽基指数7.04%17.12%12.77%3.43%CTA趋势细分策略指数7.53%19.08%13.16%4.94%CTA套利细分策略指数9.39%13.09%8.34%7.48%衍生品专题报告在主动补库存阶段三大因子表现较差，被动补库存阶段次之。由于套利类策略的表现相对稳健，而趋势跟随策略表现波动大，所以动量因子的择时尤为重要。我们观察动量因子在发生大幅回撤时的市场背景，32102015年开始政策逆周期调节，棚改货币化的推出用向经济反弹的传导过程之中。商品价格在2015年底触底反弹，前期是宽信用对估值的抬升，然而5月份价格再次回落，此时主PMI和地产数据仍然坚挺，此时对宏观变化的预期短期内成为主导因2022年初开始俄乌冲突和疫情发展超出市场预期，突发事件对经济预期和实际需求都产生了冲击，多数大宗商品在黑天鹅事件影响下大幅下跌，此后市场对于逆周期调节政策的预期强化，价格再次出现上涨，然而在5月份之后经济企稳回升，反弹力度略低于市价格回落。在这个阶段大宗品的定价核心仍然是政策变量，并且与实际经济需求反向，并且本轮逆周期调节与此前不同，地产大周期的拐点拖累了整体经济的恢复，也就使得动量因子大幅回撤后效果大打折4.2.交易层面构建策略预警信号衍生品专题报告建指标监控风险，在传统的因子监控框架中，最常用的就是因子动量和因子拥挤度监控，当因子值或者拥挤度处于历史高位的时候往往隐经过计算发现因子值多数时间内处于较稳定的区间震荡，当其达到较以动量因子为例，如下图所示，每当因子值越过黑色虚线水平，动量动量因子多空净值factor_MOM_MA20因此基于因子值的历史分位数对因子进行择时，当因子在过去两年的分位数达到90%时规避因子暴露，当因子值回归至中枢位置（分位数 0往会损失收益影响因子整体的表现，所以对于carry因子我们暂不构建4.3.基于CTA策略的绝对收益组合构建子提供了相对独立的收益来源，并且我们根据政策周期、库存周期以首先通过因子组合成CTA组合，构建方式为：基准为三大类因子等权配置，在交易信号异常时规避动量因子，选择流动性和carry因子进行配置，在主动补库和被动去库存阶段商品定价因子相对稳定，增大动衍生品专题报告三类组合的年化收益均达到7%以上，通过因子轮动和择时之后的组合数的相关系数为-6%，为分散投资打造低回撤绝对收益产品提供了重要年化收益波动率calmar基准组合信号择时组合4.63%轮动+择时组合衍生品专题报告6.CTA策略配置展望当前国内宏观经济处于恢复过程，但本轮宏观周期与过去十年有所不同，最大的差异在于地产处于大周期的拐点，从而制约了经济复苏的力度。从政策→信用→经济的传导过程来看，当前处于信用和经济缓慢恢复的阶段，政策变量经历了长期的交易已经被充分定价，商品价美联储加息政策等外部变量仍然对大宗商品估值起到重要影响，并且主要集中于贵金属等金融属性较强的品种，然而其加息节奏的不确定结合以上分析动量因子在经历了长达一年多的回撤后其有效性有望提升，但趋势交易策略建议规避贵金属等品种。此外carry等因子收益稳风险提示：模型结论基于历史数据，市场发生尾部风险，海内外经济衍生品专题报告本公司具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格分析师声明作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力，保证报告所采用的数据均逻辑基于作者的职业理解，本报告清晰准确地反映了作者的研究观点，力求独立、客观和公正，结论不受任免责声明本报告仅供国泰君安证券股份有限公司（以下简称“本公司”）的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公本报告的信息来源于已公开的资料，本公司对该等信息的准确性、完整性或可靠性不作任何保证。本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断，本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可升可跌。过往表现不应作为日后的表现依据。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不所含信息保持在最新状态。同时，本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，投资者应当自行关注相应的本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户，不构成客户私人咨询建议。在任