哪种趋势指标是你的朋友
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文献来源:Ari Levine and Lasse Heje Pedersen. Which Trendis Your Friend? AQR-2016
推荐原因：CTA主要依靠趋势进行交易，投资者通常依赖经验或者统计性的滤波器来过滤行情并识别趋势。价格趋势的两个重要统计指标是时间序列动量和移动平均交叉。我们从经验和理论上展示了这些趋势指标紧密相连。事实上，这两类指标的内在涵义非常接近，并能够抓住其他类型滤波器的关键特征（如HP滤波、Kalman滤波及其他）。我们通过“趋势签名图”分解趋势指标在过去价格、收益信息上的载荷分布，并统一和拓宽了大部分趋势追踪策略的内涵。
简介
投资者从充满噪声的行情数据中寻找趋势，很接近工程学的滤波工作，在航天、通信、弹道、宏观经济预测等领域均有类似运用。
在金融学中，刻画趋势的方法主要分为两种，一种是时序动量（TSMOM），通常表示为过去一段时间的收益表现，当收益为正时即趋势向上，否则向下。Moskowitz, Ooi, and Pedersen (2012)检验得到，过去25年内TSMOM方法在58种资产及合约中均能够获取显著的超额收益。
另一种刻画趋势的常用方法是均线交叉（MACROSS）。当短均线上穿长均线时，通常为趋势向上；当短均线下穿长均线时，通常为趋势向下。事实上，我们可以将通用的MACROSS方法看作是TSMOM方法的一种特例，两者的涵义本质上接近。
我们尝试从另一种视角来解构趋势追踪策略。本文将展现趋势追踪策略如何等价转换为基于价格序列的策略和基于收益率序列的策略，并在此基础上构建趋势签名图。此外，我们将其他常用的滤波器也进行拆解，发现其本质上均是TSMOM方法的特例。
基于上述研究，我们得到如下启发：1、趋势追踪策略在本质涵义上非常接近，使用滤波方法的复杂程度与最终效果关系不大，关键在于找到最具预测能力的那段行情；2、区别CTA策略好坏更在于风险控制、组合构建方法、交易抢单能力等环节；3、我们可以对任意CTA策略进行分解，比较策略在过去价格、收益序列上的载荷分布特征。
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TSMOM VS MACROSS
TSMOM分解
MACROSS分解
指数加权平均指标
我们基于指数加权平均指标构建均线交叉指标，下图分别为其价格序列的签名图和收益序列的签名图，可以看出其收益序列的权重分布相比简单MA更加平滑。
其他过滤器的收益签名图
接下来，我们分别展示HP滤波、卡尔曼滤波、和OLS回归趋势斜率过滤三种方式的收益签名图。
实证检验
我们寻求构建三种标准的TSMOM策略和三种相对可比的标准MACROSS策略。 对于TSMOM策略，我们根据Hurst，Ooi和Pedersen（2013）的方法考虑1个月，3个月和12个月的趋势。 具体地，TSMOM信号使用回溯天数作为参数，使得TSMOM（n）表示为今天与n天前的对数收益差分。
同样，我们在类似的维度中考虑三种MACROSS策略。 MACROSS信号由快速和慢速移动平均线的回顾期参数化，使得MACROSS（m，M）信号代表m天快移动平均线的与M天慢移动平均线的均线交叉情况。
我们选择m和M使得MACROSS策略确保对应于TSMOM信号他们有相似的趋势度量。具体来说，我们让M取值12,32,128，并将m设置为这些值的四分之一。我们选择这些值是为了M接近n/2（并且可被4整除，n作为相应的TSMOM（n）参数）。
以下为6组信号指标的收益表现统计，直观上，每组策略均有显著的超额收益，并且相互对应的MACROSS和TSMOM策略在收益表现上具有惊人的相似性。
总结
学术文献和实务界提出了许多策略表面看起来很独立，但本质上都高度相关。我们将这些看似不同的策略放入到一个统一、简洁的框架中。我们证明了许多基于趋势的广义投资策略是等价的，并为不同的方法提供更加本质的结构拆分。此外，我们发现每个趋势信号可以通过描绘“收益签名图”来表征。投资者在构建CTA策略时，应该更多关注风险管理、仓位管理等步骤，CTA本身产生的收益没有绝对不同。