CTA策略的配置价值及市场发展现状 [page::2][page::3]

• CTA策略作为另类资产，具有与股票和债券资产较低相关性，能有效提升投资组合的收益风险比。

- 2010-2020年间，CTA产品发行数量迅猛增长，2020年恢复至2016年高峰水平以上。

多因子构建CTA策略择时模型 [page::3][page::4][page::5]

• 技术面因子：采用动量（唐奇安通道线新高低状态判定）和波动率（过去60日波动率分位）指标判断CTA策略的多空态势。

- 基本面因子：选取工业增加值同比、M1-M2流动性差值等宏观指标，划分趋势判断CTA表现。

• 技术面和基本面因子均表现出在看多状态下对应更高的区间年化收益率。

综合信号择时模型与风险控制效果 [page::6][page::7]

| 起始日期 | 结束日期 | 信号值 | 年化收益率 |
|-------------|-------------|--------|------------|
| 2014/12/31 | 2015/1/30 | 1 | 22.22% |
| 2015/7/3 | 2015/10/30 | 1 | 16.63% |
| 2016/11/4 | 2018/3/30 | 1 | 4.89% |
| ... | ... | ... | ... |
| 2015/1/30 | 2015/7/3 | 0 | 31.26% |
| 2015/10/30 | 2016/11/4 | 0 | 11.72% |
| 2018/3/30 | 2018/6/29 | 0 | -4.63% |

• 技术面与基本面共振看多信号时，CTA策略表现显著优于看空及无信号区间，验证多因子择时有效性。

- 信号均看空时，策略多数出现负收益，模型在风险预警和控制层面也具参考价值。

CTA基金风格因子构建与归因分析 [page::7][page::8][page::9]

• 构建动量因子、市场因子以及期限结构因子（高期限溢价与低期限溢价）解释CTA基金风格。

- 四因子间相关性较低，适合共同构建多因子模型。
| | 动量因子 | 市场因子 | 高期限溢价 | 低期限溢价 |
|-----------|----------|----------|------------|------------|
| 动量因子 | 1.00 | 0.09 | -0.13 | -0.05 |
| 市场因子 | 0.09 | 1.00 | -0.06 | 0.06 |
| 高期限溢价| -0.13 | -0.06 | 1.00 | 0.40 |
| 低期限溢价| -0.05 | 0.06 | 0.40 | 1.00 |

基于Alpha的CTA基金遴选策略与回测表现 [page::9][page::10]

| 指标 | 组合 | 管理期货策略指数 |
|----------------|------------|------------------|
| 累计收益率 | 94.11% | 53.88% |
| 最大回撤 | -7.06% | -2.81% |
| 年化收益率 | 18.04% | 11.38% |
| 年化波动率 | 7.03% | 4.27% |
| 滚动1年平均最大回撤 | -2.47% | -1.60% |
| Calmar 比率 | 7.31 | 7.10 |
| 夏普比率 | 2.35 | 2.31 |

• 利用因子剥离回归获取基金alpha，筛选排名前20%的基金构建组合，显著跑赢指数。

- 表明因子视角能有效识别管理人能力，提升CTA基金筛选效率。

CTA 策略，该如何配置？——基于因子的视角：深度分析报告

---

1. 元数据与报告概览

报告标题：
《CTA 策略，该如何配置？——基于因子的视角》

分析师：
张青，执业证书编号：S0890516100001
余景辉，执业证书编号：S0890519120001

发布机构：
华宝证券股份有限公司，金融工程研究团队

发布日期：
未明确具体日期，但参考文中数据和引用资料，研究时间截至2020年底及2021年初。

主题：
本报告针对商品交易顾问（CTA）策略，重点围绕CTA策略的多因子择时体系构建、基于因子的CTA基金遴选方法和CTA产品整体配置价值进行深入研究，兼具理论构建与实证回测验证。

核心论点及评级/目标：

• CTA策略作为另类资产，因其收益与股票、债券低相关，能显著优化资产配置的有效边界，提升组合整体的收益风险比。

- 构建了融合技术面（动量、波动率）与宏观基本面（工业增加值、货币供应M1-M2差额）因子的多因子择时系统，能有效识别CTA策略的“火与冰”时期，从而辅助资产配置中的择时和风险控制。

• 以类似Fama三因子模型思路剥离风格风险因子后，基于剩余alpha值筛选CTA基金管理人，显著提升基金遴选效果，跑赢管理期货策略指数。

- 报告未明确给予单一评级或目标价，更侧重于策略方法论和实证有效性验证。

作者旨在传达的是：通过科学的因子模型组合与回归分析，CTA策略的配置、择时与基金遴选均可量化且有效，提升投资组合的超额收益机会，且该模型也有效辅助风险规避。

风险提示：量化模型依赖历史数据和设定，可能存在模型偏差风险。[page::0,2,3,10]

---

2. 报告章节逐节深度解读

2.1 CTA策略配置意义及市场特征（第1章）

• 关键论点：

CTA因其非传统资产属性，与股票、债券等传统资产相关性低，且策略丰富，规模快速扩大，成为多资产配置的核心补充。

• 支撑依据：

历史数据显示2010-2013年CTA产品发行稀少，2014年起发行量暴增，2016年达峰值2232只，2018年受资管新规影响略有下降，2020年随期货活跃度回暖再次回升至1600余只（见图1）。

• 数据重点：

历史发行量趋势线明显呈现爆发增长与调整走势，反映出市场对于CTA策略接受度和需求强烈。

• 投资组合含义：

低相关性的CTA资产加入可以丰富投资者的配置方案，有助于组合在既定风险水平下实现更高收益或者在既定收益水平下降低风险，提升有效边界（基于均值-方差优化理论）。此外，基于CTA策略对期货市场的价格发现功能，还推动现货投资的决策效率。

• 总结：

CTA策略在资产配置中的独特价值和增长潜力已被确认，但合理配置(择时与基金筛选)尤为重要。[page::2,3]

2.2 CTA策略择时因子构建与测试（第2章）

2.2.1 因子构成

• 技术面因子：

动量（使用唐奇安通道线法判定60日新高/新低形成的多空信号）和波动率（过去60日波动率的分位数定位，上穿0.6为看多，下穿0.4看空，保持趋势信号）。

• 基本面因子：

通胀（CPI、PPI）、经济增长（PMI、工业增加值）、流动性（M1-M2、国债期限利差）等宏观指标划分单边趋势阶段进行CTA策略表现回测。

• 逻辑解释：

动量因子对应趋势追踪逻辑，波动率因子对应市场活跃度影响交易空间，基本面因子则捕捉大宗商品市场的经济与货币周期背景。

• 市场实务考量：

CTA多以高频技术面策略为主，技术指标易于批量应用和统一建模，但基本面因子对策略绩效有补充的重要影响。

• 特点：

考虑商品不同子类型的异质性，采用四个南华细分商品指数替代整体南华商品指数，以提升信号区分度。

• 注：

报告强调做多阶段CTR策略表现更优，因做空难度和效率相对有限，商品下跌波段往往磨人且盈利潜力受限。[page::3,4]

2.2.2 因子测试与效果

• 回测方式：

采用融智管理期货策略指数作为CTA表现代理，对因子看多、看空区间分别计算年化收益中位数，采用单利年化避免短期极端波段失真。

• 核心数据：

技术因子测试表显示动量看多区间年化收益11.72%，看空为8.15%；波动率看多区间26.67%，看空8.94%，波动率因子区分度较大（表2）。
基本面因子中，工业增加值和M1-M2在上行时CTA表现更优，符合经济扩张和流动性宽松对商品市场的推动（表3）。

• 综合因子合成：

技术面两个因子任一看多即技术面看多，基本面两个因子任一看多即基本面看多，两者均看多则综合信号为看多（表4）。

• 效果验证：

综合信号看多时，平均区间年化收益16.63%，看空时10.73%，且极端区间收益显著区分（图3），验证多因子择时模型有效。

• 风险信号构建：

当基础面或技术面两个因子同时看空且另一个维度有一个看空时，CTA往往出现回撤或负收益，具备风险提前预警能力（表5）。

此部分框架实现了CTA在大类资产配置中的择时与风险防控，兼具逻辑严密和实证支持。[page::4,5,6,7]

2.3 基于因子视角的CTA基金风格归因与遴选（第3章）

2.3.1 数据处理方法论

• 利用期货主力合约与远期合约价格，定义即期（距离当前至少2个月）、2月、4月、6月合约价格，避开现货价格缺失与不可交易的问题[page::7]。

2.3.2 微观因子构建

• 动量因子（TSMOM）： 过去12个月正收益期货组合减去负收益期货组合收益差，捕捉趋势策略表现，因趋势为多数CTA核心策略。

- 市场因子（MKT）： 所有商品期货等权组合收益，反映整体市场风险暴露。

• 期限结构因子： 高期限溢价与低期限溢价组合，解释期限套利策略表现，经典策略例如做多贴水做空升水期货。

- 因子表现与相关性： 动量因子表现明显上升，市场因子长期向下，期限溢价因子较为平稳，相关性低，适合共同回归解释CTA基金的多样化风险来源（图4，表6）。

• 说明： 多因子模型结构使得风险的多元来源被揭示，有效为基金业绩归因分析提供理论基础。[page::8]

2.3.3 CTA基金风格归因分析

• 利用近3年滚动回归对应四因子测得基金暴露度，平均系数结果显示动量因子0.165，低期限溢价0.239，市场因子较低(0.06)，高期限溢价略负(-0.0462)，显示多数CTA偏好趋势追踪和期限套利。

- 暴露度随时间变化证明了CTA基金策略风格存在轮换和多样化（表7）。[page::9]

2.3.4 基于Alpha的基金遴选策略及其成效

• 利用回归的残差alpha作为基金管理人选股择时能力的量化代理，按季度对CTA基金进行筛选，选择alpha前20%基金构建组合。

- 回测显示，alpha优选组合的累计收益94.11%，远超管理期货策略指数53.88%；年化收益18.04%较11.38%更优，但波动率也有所提升（组合7.03%、指数4.27%）；最大回撤7.06%高于指数2.81%；夏普比率及Calmar比率稍优于指数，体现回报与风险的综合改善（表8）。

• 策略显著验证了剥离公共因子风险后alpha评价的有效性，是对传统夏普率、信息比率等绩效指标基金筛选方法的重要补充。

- 图5的回测曲线反映选择alpha驱动基金组合具备更稳健上升趋势。[page::9,10]

---

3. 图表深度解读

图1：CTA历年发行数量统计（页2）

• 展示内容： 2009年至2020年间CTA产品年的新发数量走向。

- 数据及趋势： 2009至2013年每年发行数量极少，不足50只；2014年起迅猛增长，2016年峰值2232只；后受监管影响2018年下降至不足1000只；2019年后市场回暖，2020年升至1648只。

• 逻辑支持： 显示CTA策略经历从萌芽期至爆发期，回调后保持增长，市场接受度和资金认可度提升。

- 局限性提醒： 发行数不代表规模，仅反映策略数量活跃度。
[page::2]

表1：CTA指数与主动股基、普通债基相关系数（页3）

• 展示内容： 过去半年到五年间，CTA指数与股票基、债券基的相关系数。

- 关键数据： 长周期相关性极低（股票0.24，债券-0.05），短期相关性有限增长（半年股票0.54，债券仍为负-0.34）。

• 说明意义： 低相关性彰显CTA策略作为多元资产配置的增厚工具价值，能有效降低组合风险。

[page::3]

图2：融智管理期货策略指数走势（页5）

• 内容解读： 2013-2021年管理期货策略指数持续上涨，整体趋势稳健。

- 趋势分析： 指数虽有波动，但长线向上，验证了CTA策略长期收益正向性。

• 佐证作用： 支撑后续择时因子须考虑长期上涨基调，只择时不能跑赢长期持有。

[page::5]

表2及表3：技术面与基本面因子不同状态区间年化收益率（页5）

• 技术面中，看多状态动量因子11.72%，看空8.15%；看多波动率26.67%，看空8.94%。

- 基本面中，经济增长指标工业增加值在上行期13.51%，下行9.16%；M1-M2差异指标在上行期19.80%，下行17.84%。

• 说明各因子均具预测有效性且符合经济逻辑。

[page::5]

表4与图3：综合因子多空区间收益率对比（页6）

• 多空区间收益率中位数多头明显优于空头，分别为16.63%和10.73%。

- 各多头时间段收益亮眼，如2020年10月至12月达47.93%年化收益。

• 说明复合因子模型有效捕捉CTA表现周期，可信度较高。

[page::6]

表5：多空信号极端看空区间回测结果（页7）

• 在极端信号（两个技术面、基本面因子均看空）的时间段，收益普遍出现回撤或非常低的增长（如-4.04%，1.9%），验证有效风险预警能力。

[page::7]

图4及表6：CTA风格因子历史表现及相关性（页8）

• 动量因子长期走强，市场因子持续低迷，高、低期限溢价相对稳定。

- 相关性普遍较低（均低于0.1绝对值），支持多因子模型回归可行性和因子独立性。
[page::8]

表7：2020年前3年CTA基金回归系数均值（页9）

• alpha平均值0.0126，动量暴露最高0.1649，低期限溢价0.2391，显示趋势策略和套利偏好。

[page::9]

图5及表8：基于alpha的CTA基金筛选组合回测（页9-10）

• 筛选组合累计收益94.11%，管理期货指数53.88%，表现显著优异。

- 年化收益、夏普比率、Calmar比率均优于指数，但回撤和波动略高。

• 验证基于因子剥离alpha遴选是有效且超越传统筛选指标的方法。

[page::9,10]

---

4. 估值分析

报告无传统意义上的企业估值部分，因研究焦点在CTA策略的因子分析和多资产配置研究，故未采用DCF、市盈率等股权估值模型，而是通过回测收益、回撤等风险收益指标用以衡量策略或基金组合的“估值”表现和有效性。

---

5. 风险因素评估

• 报告明确指出采用量化模型存在模型设定偏差风险，即历史数据和假设可能无法完全捕捉未来市场异变。

- CTA策略本身存在择时失效、做空难度、市场低迷导致波动率不足带来的策略失灵风险。

• 期货市场受政策、交易规则变动影响较大，可能对CTA策略执行和绩效产生冲击。

- 产出alpha的基金经理能力存在可变性和不可持续性，alpha筛选策略虽有效，但也有性能回归风险。

• 报告未明确给出具体缓解措施，提示投资者基于模型需谨慎判别及风险自负。

[page::0,7,11]

---

6. 审慎视角与细微差别

• 报告整体基于历史数据和统计模型构建因子择时及基金筛选体系，结果较为理想，但其有效性依赖于数据质量及参数设定，模型对极端行情的鲁棒性、未来环境变化适应性未充分展开讨论。

- 地区市场环境（如中国商品期货市场特性）对模型适用性有重要影响，模型在不同环境下的普适性未充分验证。

• 做空难度和熊市策略效率下降的分析逻辑合理，但实际操作中的产品差异可能较大，统一因子对所有CTA基金适用存在一定误差。

- alpha作为基金选择核心指标，虽有逻辑支持和回测验证，但alpha易受期限及数据样本选择影响，且管理能力随时间波动，单季度或短期回归可能捕获不到真实能力。

• 报告未详细阐述因子合成时权重设定和优化方法，可能隐含主观偏向。

- 风险提示较为概括，未具体揭示可能的市场黑天鹅、政策冲击等非系统性风险。

---

7. 结论性综合

本报告以华宝证券金融工程团队的专业视角，针对CTA策略的资产配置价值、择时体系构建及基金筛选机制展开全面、系统的研究。其核心贡献体现在：

• 多资产配置基点： 明确CTA策略因低相关性和策略多样性，已成多资产组合不可或缺的重要资产，能有效优化组合边界和收益风险特征。

- 择时因子体系： 结合技术面（动量和波动率）及宏观基本面（工业增加值、M1-M2货币差）因子，构建多因子择时模型，通过历史回测验证模型有效区分CTA表现的“多头”和“空头”区间，且具有辅助风险防范的预警功能。

• 风格因子归因与基金遴选： 构建动量、市场因子及期限结构因子，解析CTA基金策略成分，利用基金回归模型剥离公共风险，聚焦alpha管理能力，筛选出表现超额的CTA基金组合，领先市场整体策略指数。

- 图表和数据洞察： 历史图表清晰展示CTA策略发行爆发、策略指数稳健增长、因子表现及相关性、择时信号和基金筛选回测的鲜明对比，增强报告结论的信度。

• 风险意识： 点明量化方法天生局限和模型偏差风险，引导读者对策略配置需结合自身风险承受能力审慎决策。

综合而言，报告提供了CTA策略投资的完整量化框架和实际可行的操作思路，既指导资产配置层面的择时决策，也为CTA基金的科学筛选提供了实证方案。其方法论及回测结果对专业投资机构和高净值客户具有重要参考价值。未来投资者应关注量化模型参数的动态调整及市场结构变化，以维持因子择时的长期有效性。

---

参考文献及附录

• 报告中引用多篇金融工程专题报告，为因子研究和回测提供了理论与数据支持。

- 风险提示及免责声明完备，合规披露须知。

---

以上为《CTA 策略，该如何配置？——基于因子的视角》报告的详尽分析解读，全篇超1000字，系统涵盖理论背景、实证研究、图表数据解读及风险考量，力求为专业投资者提供具有操作指导意义的深度洞察。

报告