来源：格上基金研究
什么是CTA策略？
CTA策略，全称为“Commodity Trading Advisor”策略，是指在期货和期权市场上运用的一系列投资策略，旨在通过趋势跟踪、基本面分析、套利等方法来获取绝对收益。CTA策略的投资标的广泛，包括商品期货、金融期货、外汇期货与期权等，由于CTA策略在不同市场环境下的表现和与传统资产类别的低相关性，因此受到投资者的关注和青睐。
CTA策略的主要特点如下：
1. 绝对收益目标：CTA策略追求的是绝对收益，即无论市场整体表现如何，都力求实现正收益。期货市场可以做多也可以做空，所以即使在期货市场下跌时，CTA策略也有可能实现正收益，因此可以作为风险对冲工具。
2. 低相关性：CTA策略作为一种另类投资，与传统的股票和债券市场相比，CTA策略通常具有较低的相关性，有助于投资组合的分散化和风险降低。同时，CTA也可以利用不同市场或合约之间的价格差异进行套利，获取相对稳定的收益。
3. 杠杆效应：CTA策略可以通过使用期货市场的杠杆效应来放大潜在的投资回报。
以期货的交易方式来分类，CTA可以分为主观CTA与量化CTA是两种不同的投资策略，它们在决策过程、依赖的工具和方法、以及风险控制等方面有所区别。以下是主观CTA与量化CTA的主要区别和特点：
主观CTA依赖于管理人的经验和直觉。管理人根据对市场的理解和分析，包括宏观经济数据、政策变动、市场情绪等因素，来做出交易决策，很大程度上依赖于管理人的专业能力和市场经验。由于依赖个人经验和判断，主观CTA策略难以完全复制或自动化。
量化CTA基于数学模型和算法，通过分析大量历史和实时数据做出交易决策。相比于主观CTA，量化CTA策略更加系统化和规则化，减少人为干预，提高决策的客观性和一致性。量化CTA自动化执行策略，无需人为干预，提高了交易的速度和效率。
量化CTA策略可以根据其交易逻辑和方法被分为两大类：趋势追踪和统计套利。
1. 趋势追踪
趋势追踪策略基于市场非有效性的假设，认为价格趋势会持续一段时间，因此通过识别和跟随这些趋势来获取收益。趋势追踪策略可以进一步细分为：
时序类做法：这类策略基于单个品种的量价信息进行建模和判断。通常会对单个品种单独建模，并基于该品种的交易逻辑和产业链情况选择不同的因子进行组合。
（1）时序类做法可以具体分为：
A. 规则型：交易的开仓逻辑基于一系列规则，如突破策略、均线策略等。
B. 预测型：对未来一段时间的价格涨跌进行预测，这类策略通常使用机器学习方法。
（2）截面类做法：类似于股票Alpha的多因子模型，通过因子值的大小来判断各品种的强弱关系，并做多强势品种、做空弱势品种来获取超额收益。
2. 统计套利
统计套利策略基于市场中的价格或价差会随时间回归到其长期均值的理论。这类策略主要关注价差的回归或扩散，并尝试从中获利。统计套利策略的子分类包括：
期现套利：以股指为主要标的，利用股指期货与现货之间的价格差异进行套利。
跨市场套利：在同一品种的不同交易所之间存在的价格差异中寻找套利机会。
跨期套利：针对同一品种的不同到期合约之间的价差进行套利。
跨品种套利：两个有逻辑关联的品种之间的价差进行套利，例如同一产业链上下游的品种。
从持仓或者预测周期分类的话，CTA策略主要分为三类：长周期策略、中周期策略、短周期策略。
长周期策略通常指持仓时间在两周及以上，最长可达数月的策略。这类策略的特点是波动较大，更加注重长期的价格趋势和市场基本面的变化。
中周期策略的持仓时间一般在1-2周之间，波动较大。相较于长周期策略，中周期策略更加灵活，能够较快地适应市场中期趋势的变化。
短周期策略的持仓时间通常在5个交易日内，波动性较小。这类策略更加注重短期的价格波动和市场情绪，可能会使用技术分析、量化模型等工具来捕捉短期交易机会。
量化CTA策略比较适应的市场环境主要有4种情况：
1. 趋势明显的市场
量化CTA策略趋势跟踪策略较多，这类策略在具有明显上升或下降趋势的市场中表现优异。当市场价格沿着某一方向持续移动时，趋势跟踪策略能够捕捉到这些趋势并从中获利。
2. 波动性较高的市场
量化CTA策略通常受益于市场波动性。在波动性较高的市场中，价格的快速变动为量化策略提供了更多的交易机会和潜在的利润空间。
3. 供需失衡的市场
当市场出现供需失衡时，价格可能会出现剧烈波动。量化CTA策略，尤其是基于基本面分析的策略，可以通过识别供需关系的变化来捕捉交易机会。
4. 宏观经济事件影响的市场
宏观经济事件，如政策变动、经济数据发布、政治事件等，往往会对市场产生显著影响。量化CTA策略可以通过分析这些事件对市场的影响来进行交易决策。
近年CTA策略环境及表现
截图来自wind，数据区间2020/1/1-2024/4/2
2020年是量化CTA策略表现亮眼的一年。由于新冠疫情的全球爆发，市场波动性显著增加，特别是在年初和年中。这种高波动性环境为量化CTA策略，特别是趋势跟踪策略，提供了丰富的交易机会。在市场出现大幅波动时，CTA策略能够利用其算法和模型捕捉市场趋势，从而获得正收益。此外，CTA策略在其他资产类别表现不佳时展现出了“危机Alpha”的特性，即在市场压力下仍可能保持正收益的能能力。
进入2021年，量化CTA策略的表现开始出现分化。一方面，由于全球经济逐渐从疫情中恢复，市场波动性有所降低，这对于一些依赖高波动性环境的CTA策略构成了挑战。另一方面，一些量化CTA策略通过调整模型和参数，适应了新的市场环境，继续取得了不错的业绩。然而，也有部分策略由于未能及时适应市场变化，表现不佳。
2022年，量化CTA策略面临更加复杂的市场环境。在这一年中，全球经济形势和政策变动对商品市场产生了显著影响，导致某些策略在特定时期内表现突出，而在其他时期则面临挑战。例如，由于地缘政治紧张和供应链问题，某些商品价格出现了剧烈波动，为CTA策略提供了交易机会。然而，市场的整体波动性较2020年有所下降，这可能对一些依赖波动率的策略产生了不利影响。
到了2023年，量化CTA策略的表现继续受到市场波动性的影响。由于市场波动性的降低，趋势跟踪策略可能面临挑战，而对冲策略和其他低波动性环境下表现较好的策略可能会有更佳的表现。此外，随着市场结构的变化和新交易品种的推出，CTA策略也在不断地进行创新和调整，以适应新的市场条件。
CTA策略当下适合配置吗？
对于2024年，随着市场波动性的回归和经济周期的变化，CTA策略可能会迎来新的机遇。
从宏观经济环境来看，2024年美国降息预期确定性较高，这可能会影响全球资本流动和商品市场的表现。由于美元作为国际商品定价的主要货币，其价值变动直接影响商品的美元价格。降息往往会导致美元贬值，进而推高以美元计价的商品价格。此外，降息还可能引发其他国家的货币政策调整，导致全球货币供应增加，进一步支撑商品价格上涨。
国内方面，政府的政策支持力度较为明确，有望在一定程度上促进需求的增长，可能有利于部分商品形成上涨趋势。
从市场波动性来看，预计2024年商品市场波动性会增加。2024年由于地缘政治紧张局势的加剧，例如中东地区的不稳定，可能会影响原油等关键商品的供应，从而对商品价格产生显著影响。此外，全球政治选举等事件也可能带来政策变动，增加市场的不确定性，进而提高商品市场的波动性。商品市场的高波动性意味着不同商品之间的价格差异和相关性可能会发生变化，为对依赖波动率的量化CTA策略提供更多的投资机会。
数据来自wind，格上研究整理，统计区间2020/1/1-2024/4/2
从商品市场的供需关系来看，2022年以来国内经济复苏不达预期，需求不足，导致库存周期下行，压缩了CTA策略的利润空间。2024年这一状况可能得到改善，库存周期的拐点可能为CTA策略提供新的盈利空间。根据中国银行研究院2024年第2季度发布的《中国经济金融展望报告》“展望二季度，经济增长内生动能将持续修复，全球进入周期性补库存阶段有利于外需增强，宏观政策托底经济作用进一步显效，中国经济景气度有望回升。预计二季度GDP增长5.1%左右，较一季度回升0.3个百分点左右。”由于补库周期的开始往往伴随着企业对原材料和商品的需求增加，会推高商品价格，需求企稳后也可能形成向上的趋势。
综合考虑上述因素，2024年量化CTA策略的表现可能会有所好转。一方面，宏观经济环境的变化、市场波动性的提高以及政策调整可能会带来新的趋势行情；另一方面，市场的结构性变化和商品供需关系的变化也可能为量化CTA策略提供新的交易机会。
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