量化投资策略设计与分析 - CTA¶
本文是 2023 年 3 月 18 日和 3 月 25 日的量化投资策略设计与分析的课程笔记，这两节课介绍了 CTA 策略。
CTA 简介¶
CTA（Commodity Trading Advisor）策略的历史可以追溯到 1965 年。
传统意义上，CTA 的投资品种仅局限于商品期货。
经过发展，CTA 扩展到了几乎所有期货品种（比如利率期货、股指期货等）。
国内交易标的—期货品种¶
CTA 特性¶
- 投资非传统资产（非股票、债券），达到分散投资的目的。
- 操作上可以多空并举，跨越不同市场创造收益。
- 充分使用杠杆，博取更高回报。
- 具有危机 Alpha（市场销售人员创造出的名词）的“保险”作用。在经济危机时期，CTA 策略往往获取正收益，对由股票和债券构成的投资组合有着良好的保护作用。
CTA 策略类别¶
量化 CTA 策略类别¶
- CTA 趋势策略，从标的上涨或下跌趋势中获利。主要用量、价、仓的数据。
- CTA 套利策略，通过基本面或统计规律，寻找不同合约间的定价不合理之处，从定价修正中获利。
- 因子多空策略，利用量价、基本面、持仓等因子构建模型，根据指标信 号，同时做多某些合约，并做空某些合约。做多或做空的这些合约一般来自不同的品种。这种策略和股票多空很像，近几年很流行。
CTA 策略案例¶
Dual Thrust 趋势策略¶
- 以当天开盘价为中轴（中轴保持不变）；
- 以前 N 天的 HH、HC、LC、LL 计算 Range，进而构造上轨和下轨；
- 日内跟踪当天价格是否达到开仓信号。
大豆提油套利策略¶
套利的逻辑是反转。如果我们找到若干变量之间具有协整关系，则可以利用线性组合得到的平稳变量构造反转策略。
其他套利策略¶
先寻找经济逻辑，找到高相关性的品种，进行跨品种套利。
CTA 因子多空策略：¶
动量因子¶
比较各种动量因子
- 原始动量因子只描述了点对点的价格变化，但不能描述这一段区间内发生的事情。比如，有两个标的，其中一个是稳步上涨，最终累计上涨 10%；另外一个是靠一天猛涨 10%，但其他日期都没有变化。这两种情况是不一样的，但原始动量因子的结果是一样的。
- RSM 因子考虑了一段区间中每天的表现情况，每天的涨跌用分类变量表示。
- RSI 因子考虑了一段区间中每天的表现情况，每天的涨跌用数值变量表示。
- 日内动量因子考虑日内涨跌幅，而不是隔夜涨跌幅。
机构和散户的交易习惯
- 机构喜欢在开盘和收盘交易，因为：开盘前已经收集到很多信息，并做出了交易决定，在开盘第一时间下单；许多策略在回测时喜欢用收盘价，因此在实盘时也习惯在收盘时交易。
- 散户在盘中受到各种信息的影响，喜欢在盘中交易。
- 时间序列 MOM 策略：针对活跃品种每日计算出非零数值，非负即正，即每日都会触发非空即多的因子型信号。品种 FP 日动量 MomFP 大于 0，触发多头信号；品种 FP 日动量 MomFP 小于 0，触发空头信号。
- 横截面 MOM 策略：在建仓或调仓日多各品种的动量从高到低排序，筛选出高动量因子的品种赋予做多信号，低动量的品种赋予做空信号。
库存因子¶
样本品种适用性：并不是所有商品都能用供需基本面来分析价格（贵金属供需估计难度大）。
库存数据来源：
- 显性库存：仓单库存，国内期货交易所的注册仓单数据（这些注册的库存才能用来交割），原始数据频率为周频。
- 隐性库存：社会库存，包括工厂库存、主要城市或地区库存、主要港口库存、海外交易所库存等，原始数据频率为日频或周频。
构造库存因子主要用环比、同比、二阶环比。
为什么要用农历？
很多期货品种是农产品，用农历更符合生产周期的规律。
波动率因子¶
比较各种波动率因子
主要分两类：
- 只考虑每日收益率，如原始波动率因子；
- 考虑了日内的开高低收振幅的累加，如 RS 波动率因子。
为什么设置夜盘？
为了在国际交易市场上争取定价权，在国外交易时段让外国交易者看到中国市场的波动情况，这样我们就可以主动影响国际市场。
金融期货策略¶
常见金融期货择时策略可分为：
- 技术面择时策略（基于技术面交易信号）
- 基本面择时策略（基于基本面交易信号）
五大类基本面因子：
- 宏观经济 (整体经济水平、进出口、投融资、制造业、社会消费、原油价格等方面)
- 利率环境 (各类利率及货币供给量水平)
- 市场估值
- 投资者情绪 (指数 VIX、信用利差、汇率等)
- 物价水平
择时模型类别：
- 等权多因子择时模型
- 多因子回归择时模型
- 因子“相似性”模型（根据因子最近时间段的变化规律，寻找历史上最相似的时间段）