讓暴漲暴跌來的更猛烈些:CTA如何在危機中掘金

來源:第一財經

原油暴跌、美股熔斷、A股則暴漲成為 “避風港”,即便是浸淫資本市場十餘載,1-2日內如此大起大落,也會五味雜陳、甚至不知所措。

但當市場越是劇烈波動,越是受到情緒影響出現恐慌拋售時,一種策略的有效性、避險功能、收益能力就表現地愈發明顯——誠如一位財富管理人士所言,越來越多的大類資產組合都在增配該策略,這就是CTA。

統計顯示,CTA趨勢策略在黑天鵝事件期間業績表現搶眼,可配置用以抵禦市場的強波動。不管是2008年次貸危機的市場環境下業績優秀,抑或2018年底也逆勢增長獲得瞭不錯收益。2015年“股災”期間,從2015年6月到2016年2月期間,滬深300由4336點連續性下跌至2946點,跌幅達到32.06%,而這段期間內CTA趨勢策略基金累計下跌幅度約為5.57%。

危機中的“阿爾法”

春節前,新冠疫情開始發酵,並在春節期間爆發。不管是對股市還是商品,均受到非常大的影響。春節後的第一個交易日,上證50、滬深300、中證500分別下跌7%、7.88%和8.68%;商品方面,wind化工、wind煤焦鋼礦下跌6.9%和6.1%。

同樣,一個多月後,疫情影響疊加3月6日舉行的OPEC+政策會議未能達成減產協議,油價出現瞭史上罕見的暴跌。

而在這兩次暴跌中,CTA體現出其在危機中強大的“阿爾法”獲取能力,很多CTA策略的產品均在節後首日的大幅度低開中獲得瞭高收益。

“類似股指期貨和能源化工板塊商品期貨這樣在1月已經開始瞭半個月左右下跌趨勢的板塊和品種,在春節前通常就已經開瞭空單,那麼春節後首日的大幅度低開將會立刻產生較高的收益。”有券商分析人士則表示,若是在節前把股指期貨和商品期貨頭寸調整為空單,那麼節後第一天的大跌就是“正中下懷”。

不過,該券商分析人士也分析,一些短期周策略可能在節前便降低瞭倉位,因此節後第一日通過空單獲得的收益有限。而2月4日以後,A股迎來絕地反彈,這些短周期策略的CTA也紛紛改變為多頭策略。

或有意外之喜

CTA全稱是Commodity Trading Advisors,即商品交易顧問,一般指投資於期貨的資產管理產品。CTA投資標的豐富,包括商品期貨外,股指期貨、期權、國債期貨等。

統計顯示,過去9年間,國內 CTA 趨勢策略基金始終保持著年度正收益的優秀業績,且平均年化收益率達到10.88%,在各類策略中僅次於宏觀策略。

業內人士表示,因期貨市場存在做空機制,可在資產價格上升趨勢形成後做多,在下跌趨勢形成後做空,便可在資產價格多空轉換和震蕩的行情下進行橫盤或回撤操作。

CTA策略多種多樣,根據投資策略可以分為趨勢策略、套利策略和高頻/日內策略;根據交易模式可以分為主觀 CTA和量化CTA;根據交易依據可以分為技術面交易策略和基本面交易策略,而其中最具代表性的就是中長周期趨勢跟蹤策略。同時在CTA策略中,趨勢策略是主流,管理人大多會運用該策略進行投資。趨勢策略又可以分為短周期、中周期和長周期三類。

“所以常有人說 CTA 趨勢策略是最強策略,無懼牛熊,隻要有上漲或下跌的行情就能獲利。”中信期貨研究員張革便表示,這種策略在牛熊趨勢明確時優勢非常大,然而對管理人的要求也極高,需對宏觀事件十分敏感,且具備優秀的擇時擇資產能力。

值得一提的是,CTA通常受益於波動率,市場波動越大,收益越高。目前市場波動率處於相對低位,回升有助於策略表現,在突發黑天鵝事件導致市場劇烈波動的情況下,往往為投資人提供意外的收益驚喜。

並且由於CTA與其他資產或者策略種類的相關性較低,所以在大類資產配置和交易策略方面有著重要的作用。

量化CTA解析

在CTA大傢族中,不得不說的是程序化交易的量化CTA。在過去十年中,全球CTA基金管理規模增長超過700%,其中量化CTA管理規模占比超過80%。

在美國,傳統的CTA資管機構紛紛轉型為基於人工智能的程序化交易,原因在於量化投資策略是提高研發效率和實現交易多元化的關鍵,同時具備“多元化投資、高速交易、客觀、知識系統化、風控強大”等特征。

通常來說,程序化的CTA是基於大數據和人工智能,通過對過去歷史中的投資行為、市場走勢等進行算法提煉,從而在當下市場中有效捕捉到趨勢投資機會。

“我們就是基於人工智能的管理期貨策略,使用機器學習算法掃描廣泛的數據集,找出連接市場的‘神經系統’,高度適應投資機會轉瞬即逝的環境。對於一個投資標的,許許多多的因素構成瞭投資的先決條件,在綜合考慮各種因素後,人工智能系統會進行倉位微調。”象限資產投資總監楊少芬表示。

“雖然每一次災難的名字不一樣,但市場中的貪婪也好、恐懼也罷,投資者的行為特征是非常相似的。正是這種相似性,使得市場走勢具有一定的規律特征。這給我們的投資研究帶來瞭很多的啟發和靈感。基於人工智能的管理期貨策略就是從數學的角度客觀看待市場,可以通過統計回溯不同的市場環境下的諸多因素,來尋找未來市場可能的走向。人們從主觀角度思考更容易形成一個長期的觀點,但是對於短期比如周、日級別的判斷,人們相對更難判斷準確。我們做的就是通過算法和模型對海量數據進行綜合分析,從而捕捉到更豐富的收益來源。”楊少芬舉例說明。

北京一位量化投資人士表示,程序化CTA可以說成是對市場的“動態監測”,程序不會給到基金經理、策略研究員任何結論性、明確指向性的預測和判斷,策略裡也幾乎沒有人工幹預的空間,這背後是人工智能和大數據,主動操作主要起到的作用是按照某一頻率對程序進行監測,即“設計師”角色,設計之後的程序便擁有“自主學習功能”。

“量化模型大部分都是根據邏輯,數據,盤面信息做出模型,通過模型的歷史回測找到行情的規律。當然每傢機構和交易員開發的模型各不相同,所以在多空上也有分歧,量化策略隻是交易工具的一種,每種策略都有自己的盈利方式。”厚石天成投資總經理侯延軍則向第一財經表示。

楊少芬也認為,量化投資就是一場概率遊戲,並不需要每次都做出正確的判斷。隻要判斷的次數足夠多,那麼根據統計學的”大數定律”,就會貼近算法模型的表現出的長期勝率;相反,越少的次數,反而越容易與預期收益有一定偏差。

“我們的模型時時刻刻都會對市場進行評估測算,在觸發模型閾值後會迅速通過系統發出交易指令,並實時監控投資組合風險,這些環節都是自動化運行完成的。在這個過程中,人工智能系統‘思考’消耗的時間相對於人腦分析會更獨立、更高效、更準確。”楊少芬進一步表示。

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