CTA策略更多的時候是一種投資方法，更準確的說，主要投資于衍生品的、比較系統(tǒng)化規(guī)則化的投資方法都可以稱作CTA投資，它并不拘泥于量化或是主動，其具有相當(dāng)?shù)纳Γ瑫L期存在。

CTA策略的收入來源是多樣化的，目前市場上最熟悉的是利用動量策略賺取價差，往往以量化趨勢跟蹤作為了CTA策略的代名詞；實際上，CTA策略本身存在相當(dāng)多的收益來源，通過各種方法都可以為組合創(chuàng)造實實在在的收益。

研究表明，作為一種投資策略方法，CTA策略可投資標的遠遠超過商品期貨，即使在商品市場長期處于橫盤震蕩狀態(tài)仍然可以通過品類繁多的投資標的爭取長期穩(wěn)健回報。

什么是CTA策略？

CTA 全稱是 Commodity Trading Advisors，即“商品交易顧問”，也稱作管理期貨。它是指由專業(yè)的資金管理人運用客戶委托的資金投資于期貨市場和期權(quán)市場，并且收取相應(yīng)管理費用的一種基金組織形式。CTA作為一種投資的策略方法，本質(zhì)上是規(guī)則的集合，它的規(guī)則性很強，許多投資門類都包含在內(nèi)，是實現(xiàn)資產(chǎn)配置中分散投資的一種重要方式，目前正逐步成為成熟投資機構(gòu)的基礎(chǔ)資產(chǎn)配置之一。

從Managed Futures Barclay CTA Index來看，CTA策略的歷史已有40年之久，它的投資標的不僅僅限于商品期貨，而是擴展到包括利率期貨、股指期貨、外匯期貨在內(nèi)的所有期貨品種上。

從國際成交數(shù)量來看，CTA策略中商品期貨投資只占了1/4-1/3，以動量型策略為主，而金融衍生品已經(jīng)占到整個CTA策略成交量的一半以上，這與國際市場上投資種類豐富、衍生品的發(fā)育成熟有關(guān)；反觀國內(nèi)，投資者經(jīng)常把CTA策略和商品投資劃等號，這主要是因為國內(nèi)的股指期貨投資受限，國債期貨市場還在逐步發(fā)育過程中。

專家預(yù)計再過3年左右時間，隨著國內(nèi)期貨市場的不斷發(fā)展，股指期貨、國債期貨、商品期貨的新品種的陸續(xù)推出，期權(quán)市場的逐步推進，CTA 在國內(nèi)可以投資的標的將不斷增多，潛在的獲利機會也會相應(yīng)增加，國內(nèi)投資情況會和國外會更加接近。

量化CTA逐漸成為主流

就投資方法而言，CTA基金有兩大類，一類是主觀CTA，即由基金管理人基于基本面、調(diào)研或操盤經(jīng)驗，主觀來判斷走勢，決定買賣時點；第二大類是量化CTA，是通過分析建立數(shù)量化的交易策略模型，由模型產(chǎn)生的買賣信號進行投資決策。

相比較而言，用量化的方法來投資期貨能夠在獲取收益的同時很好的管理風(fēng)險。量化CTA能夠很好的避免人為主觀的非理性，在出現(xiàn)虧損或回撤時能夠及時的止損從而有效的規(guī)避風(fēng)險，同時量化CTA基金能夠產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)，這也是在國內(nèi)乃至海外，量化逐漸成為CTA基金的主流交易方法。

Preqin Hedge的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，在海外，2014年80%的CTA基金采用程序化交易，9%采用混合策略，僅11%的基金采用主觀分析。而在國內(nèi)，根據(jù)期貨資管網(wǎng)的統(tǒng)計，國內(nèi)量化CTA占比約5成并呈穩(wěn)步上揚的勢頭。

量化CTA基金特征

一、低相關(guān)性

CTA基金與股票、債券、大宗商品的、其他類對沖基金都表現(xiàn)出低相關(guān)性。在傳統(tǒng)大類資產(chǎn)組合配置的基礎(chǔ)上，配置一定比例的CTA基金，能使整體資產(chǎn)組合實現(xiàn)增強收益、降低風(fēng)險的雙重效果。并且，CTA基金具有雙向獲利功能，即便股市展開階段性調(diào)整，CTA基金仍具備較強的獲利能力。

二、中高收益

Eurekahedge的CTA指數(shù)在2000/01-2015/07期間15年累計收益率365%，年化收益10.37%，最大回撤6.34%，年化標準差6.90%。與海外成熟市場相比，國內(nèi)CTA基金尚處于快速發(fā)展階段。但正是由于市場不成熟，使得國內(nèi)CTA基金收益率相較海外更高，歷史回撤也更小。

三、非線性

量化CTA基金還有一個顯著的特性就是收益非線性。CTA基金的收益方式體現(xiàn)在低勝率、高盈虧比上，即一年的2-3波行情就能將全年的收益實現(xiàn)，其他時間是處于橫盤或者回撤的狀態(tài)。簡單來說，量化CTA的收益和投資標的的漲跌無關(guān)，和投資標的的漲幅或者跌幅有關(guān)，即在波動率很大的行情中容易獲利。用一個形象的比喻，投資標的的波動率是CTA基金獲利的心電圖，一馬平川或者小幅來回震蕩貢獻不了收益率甚至?xí)霈F(xiàn)回撤，而波峰波谷頻現(xiàn)大起大落的行情下，CTA就能大幅獲利。

如何挑選真正優(yōu)質(zhì)的量化CTA產(chǎn)品

市場上CTA基金產(chǎn)品琳瑯滿目，如何選出真正優(yōu)質(zhì)的量化CTA產(chǎn)品呢？建議投資人可以從以下四個方面進行考量：

1、看業(yè)績

選擇CTA基金，首先看其歷史業(yè)績表現(xiàn)和業(yè)績的可持續(xù)性，時間越長收益越高，說明產(chǎn)品越好。

2、看團隊

選擇CTA基金，一定要深入研究其團隊構(gòu)成，一個成功可持續(xù)的CTA基金，必須依靠團隊實力，好的團隊可以進行多策略投資，能夠在各種市場形態(tài)中均能取得較好的投資收益，因此團隊的專業(yè)實力、穩(wěn)定性等極其重要。

3、看回撤

選擇CTA基金，還需要關(guān)注最大回撤下的收益特征；最大回撤在一定程度下可以判斷該CTA基金的風(fēng)險敞口大小，在相同風(fēng)險敞口下取得的絕對回報的大小，可以更好地評判CTA基金的優(yōu)秀程度。

4、看規(guī)模

選擇CTA基金，在研究其業(yè)績持續(xù)性的同時須關(guān)注其整體規(guī)模，規(guī)模的大小可能對投資經(jīng)理的投資決策造成影響，管理規(guī)模越大的基金，其收益穩(wěn)定性一般會更穩(wěn)定。

CTA基金作為一種非主流投資工具，其分散市場風(fēng)險和防范股票市場系統(tǒng)性風(fēng)險的能力應(yīng)該得到傳統(tǒng)意義上投資股票和債券市場投資者的重視，尤其是在大環(huán)境改變的大背景下，量化CTA基金將會迎來發(fā)展的繁榮時期。

--------------------------------------------------------------------------------------------

推薦閱讀：

序號	標題	傳送鏈接
1	雙均線策略(期貨)量化策略源碼	https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/153
2	alpha對沖(股票+期貨)量化策略源碼	https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/101
3	集合競價選股(股票)量化策略源碼	https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/102
4	多因子選股(股票)量化策略源碼	https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/103
5	網(wǎng)格交易(期貨)量化策略源碼	https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/104
6	指數(shù)增強(股票)量化策略源碼	https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/105
7	跨品種套利(期貨)量化策略源碼	https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/106
8	跨期套利(期貨)量化策略源碼	https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/107
9	日內(nèi)回轉(zhuǎn)交易(股票)量化策略源碼	https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/108
10	做市商交易(期貨)量化策略源碼	https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/109
11	海龜交易法(期貨)量化策略源碼	https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/110
12	行業(yè)輪動(股票)量化策略源碼	https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/111
13	機器學(xué)習(xí)(股票)量化策略源碼	https://www.myquant.cn/docs/python_strategyies/112
14	倉位管理（1）：鞅與反鞅策略，凱利公司及其局限	https://www.myquant.cn/community/topic/673/2
15	倉位管理（2）：凱利公式指導(dǎo)投資與多種資金管理方式	https://www.myquant.cn/community/topic/679
16	多因子選股之有效因子	https://www.myquant.cn/community/topic/690
17	多因子策略之冗余因子	https://www.myquant.cn/community/topic/695
18	多因子選股之策略的實現(xiàn)	https://www.myquant.cn/community/topic/708/2
19	大師系列之彼得?林奇基層調(diào)查選股法	https://www.myquant.cn/community/topic/719/2
20	從量化角度告訴你常見的技術(shù)指標到底能不能賺錢？	https://www.myquant.cn/community/topic/649/2
21	從回測到實盤（2）：如何讓回測更貼近實盤結(jié)果	https://www.myquant.cn/community/topic/665
22	程序化交易（3）：從回測到實盤，還需要注意些什么？	https://www.myquant.cn/community/topic/668
23	股市暴跌深套|如何利用日內(nèi)回轉(zhuǎn)交易策略降低持倉成本	https://www.myquant.cn/community/topic/704
24	算法交易策略的成功回測之一	https://www.myquant.cn/community/topic/721
25	股票中的情侶——配對交易	https://www.myquant.cn/community/topic/735
26	量化交易入門	https://www.myquant.cn/community/topic/28/2
27	分享一個python均線策略	https://www.myquant.cn/community/topic/78/2
28	一個量化交易策略師的自白	https://www.myquant.cn/community/topic/652/2
29	《利用Python進行數(shù)據(jù)分析》PDF電子書下載	https://www.myquant.cn/community/topic/618
30	高頻交易：為了0.07毫秒的比拼，竟然花費了1400萬美金	https://www.myquant.cn/community/topic/634/2
31	分享幾本量化和python方面的書，可以直接下載	https://www.myquant.cn/community/topic/89/2
32	2018：數(shù)據(jù)科學(xué)20個最好的Python庫	https://www.myquant.cn/community/topic/664
33	《投資中最簡單的事》讀書筆記	https://www.myquant.cn/community/topic/575/2
34	史上最全的量化交易資源合集	https://www.myquant.cn/community/topic/624/2
35	七種量化選股模型	https://www.myquant.cn/community/topic/663
36	談資金管理	https://www.myquant.cn/community/topic/579/2
37	網(wǎng)格交易策略（附策略源碼與收益圖）	https://www.myquant.cn/community/topic/548/2
38	指數(shù)增強策略	https://www.myquant.cn/community/topic/527
39	日內(nèi)回轉(zhuǎn)交易策略	https://www.myquant.cn/community/topic/526
40	跨期套利策略	https://www.myquant.cn/community/topic/525
41	跨品種價差套利策略	https://www.myquant.cn/community/topic/524
42	集合競價選股	https://www.myquant.cn/community/topic/523
43	基于EV/EBITDA倍數(shù)估值法的Alpha對沖策略	https://www.myquant.cn/community/topic/522
44	行業(yè)輪動策略	https://www.myquant.cn/community/topic/521
45	海龜交易法則	https://www.myquant.cn/community/topic/520

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的CTA策略介绍的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。