VN.PY 框架与CTP接口介绍 [page::0][page::3][page::5]

• VN.PY采用底层交易接口、事件驱动实盘/回测引擎与上层策略API三层架构。

- 支持多种交易接口，包括CTP、富途、BitMex、盈透。

• 实盘交易信号通过事件驱动机制传递，策略模块和交易引擎通过portfolio模块解耦，便于多策略组合管理。

- 引入portfolio模块实现资金管理、风险控制及市场因子计算等功能。

风险平价模型理论及板块权重分配流程 [page::6][page::7][page::8]

• 风险平价模型通过优化资产权重，实现各资产对组合整体风险贡献一致。

- 作为二次优化问题，目标为最小化各资产风险贡献差异。

• 应用于商品期货六大板块（贵金属、基本金属、工业品、能源、农产品、金融）。

- 通过计算板块价格指数及风险贡献，动态调整板块权重，每三个月更新一次。

• 板块历史平均权重依次为贵金属20.90%、金融19.69%、农产品17.28%、能源16.73%、工业品15.90%、基本金属15.40%。

规则型顺势策略构建与风险平价仓位管理测试 [page::9]

• 策略基于道氏理论的顺势交易模型，使用日线数据，以长期均线和唐奇安通道信号开平仓。

- 加仓机制：价格达到1倍ATR时加仓50%，最多加两次。

• 仓位分配结合风险平价模型对板块进行风险敞口分配，控制单日最大回撤比例。

策略实盘回测结果及表现指标 [page::10][page::11]

| 指标 | 数值 |
|-----------------|---------------|
| 测试期间 | 2010/5/4 - 2019/4/29 |
| 总收益率 | 103.72% |
| 年化收益率 | 8.16% |
| 最高资金 | 约2,037万 |
| 最大回撤 | -9.18% |
| 夏普比率 | 0.98 |
| 总交易日 | 2187 |
| 盈利交易日 | 1082 |
| 亏损交易日 | 1105 |

• 回测结果表明风险平价模型能够提升策略夏普比率至0.98，相较传统规则型策略提升明显。

- 最大回撤控制在较低水平，风险管理效果显著。

• 策略表现稳定，资金曲线整体稳步上升。

VN.PY 框架介绍及风险平价模型在 CTA 策略中的应用――金融工程 CTA 策略专题报告详尽分析

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1. 元数据与报告概览

报告标题： 《VN.PY 框架介绍及风险平价模型在 CTA 策略中的应用――金融工程 CTA 策略专题报告之十》
作者及联系人： 郝倞，渤海证券研究所金融工程研究员（联系方式：022-23861600，hao_liang@bhzq.com）
发布时间： 2019年6月14日
研究机构： 渤海证券股份有限公司研究所
主要主题：

• 介绍程序化交易接口CTP-API及开源交易框架VN.PY

- 风险平价模型（Risk Parity）在商品期货CTA策略中的资产配置应用

• 基于风险平价模型优化的“规则型”CTA策略的回测表现评估

核心观点简述：

• CTP-API是期货程序化交易的核心接口，VN.PY为基于该接口的开源框架，支持策略开发与回测。

- 风险平价模型关注风险贡献均衡而非简单资产权重分配，能更合理划分商品期货各板块的权重。

• 采用风险平价模型权重的“规则型”CTA策略，在同等保证金条件下，表现较传统等权策略有明显提升，夏普比率由0.73提升至0.98。

- 风险提示模型存在失效风险，需要关注模型在特殊行情下的稳定性和适用性。[page::0,1]

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2. 逐节深度解读

2.1 前言与CTP-API介绍

• 前言：

普通投资者常用的程序化交易平台有两类：简单易用但扩展性弱的商用产品（如TraderBlazer）和基于编程语言（如Python）的开源框架（如VN.PY）。VN.PY尽管灵活且扩展能力强，但上手难度较高。

• CTP-API接口介绍：

CTP-API由上海期货信息技术有限公司开发，基于C++类库实现，提供完整的交易功能接口（报单录入、撤单、查询持仓等），通过FTD协议与交易托管系统通信，支持三种通信模式（对话、私有、广播），当前版本6.3.15符合监管要求。

• 表1（CTP-API业务与函数对应关系）说明：

该表详细列出了CTP-API中登录、交易、回报、查询等业务对应的请求接口函数和响应回调，体现出CTP-API接口的架构设计和调用流程。
该部分奠定了后续基于CTP接口开发VN.PY的基础。[page::3,4]

2.2 VN.PY框架介绍

• VN.PY最初为Python对CTP的封装，发展至今已成为支持多品种、多策略的完整交易框架。

- 框架分为三层：底层交易接口（支持CTP、富途、比特币交易所bitmex、盈透等）、事件驱动的实盘及回测引擎、以及策略层API。

• 底层接口负责和交易所通讯，上层策略模块负责发出交易信号。数据流从底层向上流动，订单流从策略层向下传递。

- 图1（VN.PY框架流程图）展示了数据如何从底层接口传递至策略模块，并通过策略生成的订单信号流回底层。

• 为应对多策略、多品种交易，在实盘（回测）引擎与策略间加入了portfolio模块，实现统一资金管理和风险控制。

- 图2（portfolio流程图）显示portfolio连接多个策略与实盘引擎，内嵌风险管理、绩效统计和因子计算等功能，使策略与交易执行模块解耦，堪称架构设计亮点。[page::5,6]

2.3 风险平价模型介绍

• 风险平价模型核心理念为配置风险贡献相等，而非配置资产权重。举例：典型债券40%、股票60%的投资组合中，股票承担了绝大部分风险，而风险平价组合则令股票和债券风险贡献均衡。

- 用数学公式定义了边际风险贡献（MRC）和风险贡献（RC）：
- 边际风险贡献体现资产权重对组合风险的边际影响。
- 资产风险贡献则是该资产权重乘以边际风险贡献。

• 风险平价组合求解成为一个二次优化问题，目标函数为所有资产风险贡献均值的平方误差最小化，约束条件为权重非负且总和为1。

- 该模型能科学地分摊风险，广泛应用于宏观资产配置和管理期货领域，如桥水基金全天候策略。

• 报告展现了该模型在CTA策略仓位管理中的创新应用，提供了理论支撑和模型计算框架。[page::6,7]

2.4 风险平价模型在“规则型”的CTA策略中的应用

• 板块划分及指数构造：

商品分为六大板块：贵金属（黄金、白银）、农产品（油脂、粕类）、基本金属（铜、铝等）、工业品（螺纹钢、焦炭）、能源（原油、PTA等）及金融（股指期货）。

• 板块指数借鉴文华商品指数理念，将各品种指数标尺化后取算术平均，保证板块指数价格的代表性和连续性。

- 权重调整机制：
为避免部分板块权重为0或异常高，报告引入板块权重上下限进行平滑调整。

• 每个策略的风险敞口根据单日最大可接受回撤b，再结合风险暴露比例在板块中等权分配。

- 图3（板块权重确定流程图）详细展示了从输入品种价格，到计算板块指数，再用风险平价模型计算板块风险权重，最终输出策略风险敞口的完整流程。

• 表2显示了调整后的各板块历史平均权重比例，数值大致均衡，贵金属权重最高约20.9%，金融19.7%，农产品17.3%，基本金属、能源、工业品权重较低。

- 图4的饼图直观反映了这一分配，符合实际风险对冲和资产相关性经济学逻辑：贵金属常作为对冲资产，另外基本金属、能源、工业品相关性较强，权重因而较低。

• 策略描述：

基于以往报告中基于道氏理论的“规则型”顺势策略，主要依赖日线级别的收盘价、唐奇安通道HL上下轨及长期均线信号，以突破和均线位确认买卖，结合ATR指标做止损和加仓管理。策略核心为顺势交易与动态仓位调整。

• 加仓规则：当价格相对初始建仓价方向移动1倍ATR时，追加仓位50%，最多两次加仓。

- 该规则保证策略在趋势确认后，适时增加持仓，提升收益潜力。[page::8,9]

2.5 策略表现及回测结果分析

• 表3（策略表现指标）核心数据解读：

- 回测时段：2010年5月4日至2019年4月29日
- 起始资金：1,000万元，结束资金约2,037万元，总收益率103.72%，近10年年化收益约8.16%
- 总交易日2187日，盈利日1082，亏损日1010
- 最大回撤约150万元，对应百分比9.18%
- 夏普率0.98，显著优于此前风险平价模型应用提升前的0.73
- 手续费及滑点成本均被合理计入，日均收益0.03%，收益波动率（收益标准差）0.54%。

• 图5（策略市值走势图）：

整体交易账户市值稳步上涨，呈现出较好的复利增长趋势，中途虽有波动但无大幅破坏趋势的下跌，反映策略稳定性。

• 图6（策略回撤走势图）：

最大回撤不超过10%，回撤周期合理无异常暴露阶段，表明风险控制有效。

• 图7（整体保证金比例）：

保证金使用波动较为频繁，说明交易仓位动态调整合理，且整体保证金比例较低，意味着资金使用效率较高。

• 回测成果显示风险平价模型有效提升了板块配置和策略表现，实现了收益的稳健增长和风险的有效控制。[page::10,11]

2.6 进一步研究计划

• 报告提出未来改进方向：

1. 引入因子投资思路，将模型分为收益预测模型、风险模型和成本控制模型，目前风险模型为风险平价模型，成本模型用滑点替代，计划通过短期价量因子完善收益预测。
2. 从静态最大单日回撤阈值，发展到动态跟踪市场波动的调整机制，更切实体现市场风险状态，实现更灵活仓位管理。
该部分显示出作者对模型持续优化的科学态度和战略视野。[page::11]

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3. 图表深度解读

图1：vn.py 框架流程图（第5页）

该图示意数据流如何自底层交易接口（ctpGateway）向上至事件驱动引擎，最终进入策略模块。同时，策略生成的交易指令向下流经事件驱动引擎，最终抵达底层交易接口。视觉上呈现数据与订单的双向流动，反映框架的清晰层次结构和模块职责分离。该图有效辅助理解报告VN.PY设计理念。[page::5]

图2：portfolio流程图（第6页）

新增portfolio层位于策略模块与事件驱动引擎之间，集成关键功能：

• 风险管理

- 绩效统计

• 全市场因子计算

实现策略与交易引擎的解耦，以及多策略多品种统一管理。该图形象展示portfolio模块的多功能和架构价值，是大规模CTA策略管理的技术支撑。[page::6]

图3：板块权重确定流程图（第8页）

流程由左至右依次为：

• 输入各品种期货指数价格

- 计算各个板块指数

• 风险平价模型计算各板块风险暴露比例

- 输入单日最大可接受回撤率b

• 计算具体可接受的板块风险暴露数值

- 最终在板块内部等权分配给品种策略。

该流程确保风险控制贯穿资产配置全过程，且动态更新板块权重，实现基于风险贡献的动态仓位管理。[page::8]

图4：板块权重饼状图（第9页）

图中六个板块所占比例较为均衡，前三名依次是贵金属20.9%、金融19.7%、农产品17.3%，后三为基本金属（15.4%）、能源（16.7%）、工业品（15.9%）。颜色区分明确，视觉效果突出权重差异。权重分布符合理论对冲功能和资产相关性的预期逻辑，验证风险平价模型的经济学合理性和实际适用性。[page::9]

图5：策略市值走势图（第10页）

图线从2010年1,000万元起步至2019年接近2,000万元，呈比较平滑的上升曲线，显示资本稳健增长和稳定的策略表现，没有明显的sharp decline，表明资金规模随策略收益持续扩大。[page::10]

图6：策略回撤走势图（第11页）

表现为负值柱状图，历史最大回撤幅度约为-9%，跌幅集中在若干时间节点，整体分布较均匀，没有长时间的深度回撤期，体现该规则型策略风险管理较好。[page::11]

图7：整体保证金比例走势图（第11页）

图中保证金比例波动明显，但总体保持在0-0.15之间，反映资金占用的动态管理和调整，有助于保障策略的资金压缩和风险控制。[page::11]

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4. 估值与指标分析

本报告主要围绕策略性能展示，无直接财务估值模型，但对策略表现指标（收益、回撤、夏普比率等）做了系统分析。

• 采用夏普比率作为风险调整后收益指标。

- 通过风险平价模型优化资产风险贡献，提升了策略整体表现，特别是夏普率从传统0.73提升到0.98，提升显著。

• 运用动态仓位管理和止损规则，减少大幅回撤，控制最大回撤低于10%，提高策略安全边际。

报告中的指标充分量化回测效果，显示模型和策略设计的合理性及有效性。

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5. 风险因素评估

• 模型失效风险： 报告明确提醒风险平价模型可能失效，表现为资产相关性结构变化导致风险贡献不均或模型失真。

- 参数和假设风险： 使用固定单日最大回撤比例且加权调整可能不适应极端市场波动。

• 市场环境假设： 相关性和板块权重基于历史数据，未来极端市场下关联结构波动可能带来风险。

- 策略风险： 规则型策略可能在行情极端转折期表现不佳，加仓和止损规则未必能全部避免回撤。

• 缓解措施： 通过定期（每三个月）重新估计板块权重，动态调整仓位；未来探索动态回撤阈值，增加适应性。

整体来说，风险提示及应对较为理性，充分反映模型和策略潜在不足。[page::0,11]

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告以“规则型”策略为基础，尚未充分结合机器学习或更复杂因子模型，未来有较大提升空间。

- 根据报告，风险平价模型仅在传统历史数据环境中优化，未在极端市场环境（如2015年股灾等）中验证，模型稳健性需进一步考察。

• 保证金比例波动较大，反映市场波动灵敏度，投资者应注意资金波动风险。

- 风险平价模型对资产相关性的依赖较强，未来应增加对相关性突变的应变机制。

• 报告中部分描述存在较为专业的假设，没有针对非专业投资者做细节拆解，可能限制普及应用。

- 总体保持严谨，未显著过度乐观，风险提示明确，分析逻辑连贯。[page::0-11]

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7. 结论性综合

本报告详细介绍了期货程序化交易核心接口CTP-API及其在开源框架VN.PY中的实际应用，阐明了交易系统技术基础和策略开发流程。报告重点创新地将风险平价模型—一种强调风险贡献均衡的资产配置方法—应用于商品期货CTA策略中的板块仓位分配，解决传统“规则型”策略中忽略资产相关性及风险差异的弊端。

通过构建涵盖六大板块的商品期货板块指数、利用风险平价优化板块权重，再结合固定最大单日回撤阈值，报告设计了一个动态风险控制与仓位管理框架。在历史2010-2019年回测中，该框架使CTA顺势策略的风险调整后表现显著提升，夏普率由0.73提升至0.98，最大回撤受控在约9%，资金收益稳健增长一倍多，显示出良好的风险收益平衡。

丰富的图表（如策略市值曲线、回撤曲线、保证金比例走势图）和数据指标说明策略具有较强稳定性和资金管理能力。报告充分说明了VN.PY架构下多策略多品种管理的portfolio模块与风险平价模型的结合优势，为CTA策略设计和程序化交易提供实用技术路线。

未来研究计划中提出结合因子投资方法完善收益预测模型以及引入市场波动依赖性的动态最大回撤控制，有望进一步提升模型适应性和实盘表现。

总体来看，报告基于实证数据和合理假设，提出了一套理论与实践结合的CTA策略资产配置创新方案，体现了较强的专业性和前瞻性，为投资者和量化策略开发者提供有价值的参考。[page::0-11]

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参考图片引用

• 图1：vn.py 框架

• 图2：portfolio 流程图

• 图3：板块权重确定流程

• 图4：板块权重饼状图

• 图5：策略市值走势图

• 图6：策略回撤走势图

• 图7：整体保证金比例走势图

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总体评价

该报告不仅详细解构了从交易接口到策略框架再到资产配置的完整CTA策略开发流程，而且首次将风险平价资产配置思想引入CTA板块权重确定中，展示了量化策略风险管理与资金效率的提升路径。报告结构合理，数据详实，图表直观，风险提示明确，是CTA及程序化交易领域有价值的专业研究资料。

报告