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期货量化交易策略范文1
近期，国内量化对冲基金正在经历一场史无前例的严峻考验，因为它们赖以生存的对冲工具――股指期货正在面临严格的管控。
如果说中金所在8月底上调非套保持仓保证金的举措只是为了抑制股指期货的过度投机，那么9月2日的四条“狠招”就相当于掐住了股指期货的七寸要害，将对期指投资者产生极其致命的影响。首先，股指期货的短期投机者（包括套利交易者）已经几乎被宣判了死刑，当日开仓又平仓收取万分之二十三的手续费意味着日内交易成本的急剧上升，而单日开仓10手的限制则能够显著压缩期指策略的运行容量;其次，尽管套保账户除保证金上调外并没有受到中金所的其他交易限制，但因为期指多头的交易受限，套保账户很可能面临没有交易对手的尴尬局面，亦将在一定程度上对套保策略的执行造成影响。从9月7日开始至今的期指成交量就是最好的证据，日均1.87万手的IF主力合约成交量已不足历史的二十分之一。
回到国内的量化对冲基金，如果要在当前的市场环境下继续运行，首先要将仓位降低到7成以下，因为只有这样才能够留存足够的现金以支付40%的期货保证金;其次，为了可以在3天内将对冲的仓位从零加至7成，产品的规模就必须控制在4300万以内，因为每天的股指期货开仓限制为10手，而如今的IF合约价值约在100万左右，3天内最多也只能够卖出3000万的IF合约;最后，我们还不能够一次性卖出10张期指合约，因为当前的期指已无法提供相应的流动性支持，从盘口数据来看，买一的实时挂单往往在3手以内，而买卖价差的波动也十分频繁，所以我们需要将10张期指合约分5次甚至10次进行交易，并逐一盯盘操作，但即使这样，也难以有效降低流动性缺失所带来的额外成本。
毋庸置疑，阿尔法策略在当前的市场环境下已是步履维艰，加之股指期货长期大幅贴水，量化对冲基金已经不得不去寻找新的交易机会，以满足管理资产的增值需求。所幸市场依然不乏此类机会，比如商品期货的CTA策略、分级基金的套利策略、个股的事件驱动策略，以及基于海外期指的对冲策略等。不管怎样，量化对冲基金仍将始终以追求绝对收益为目标，严格控制策略的收益回撤比，而这也是量化对冲基金区别于其他投资基金的主要特征。
期货量化交易策略范文2
【关键词】量化投资 特点 策略 发展
一、引言
量化投资在国外的实践已经有了40多年的发展，我国的量化投资起步较晚，从2004年开始出现量化投资的产品，由于缺乏有效的对冲手段，直到2010年4月沪深300股指期货上市之后才能算是真正意义上开始涉足量化投资。[1]
2015年的中国股市跌宕起伏，杠杆配资引发了大幅上涨和断崖式下跌，股市出现罕见的千股涨停、千股跌停、千股停牌的奇观，众多机构投资者和散户蒙受了巨大的损失。但其中少数量化投资基金在大幅波动的市场中却表现相对稳定。量化投资基金和量化对冲策略的稳健，很快引起了全市场的关注，也成为近期银行、券商、信托等机构追捧的新的产品模式。
在此背景下，作者在本文中对于量化投资的概念、特点、策略、理论基础和发展做一个总结，希望为量化投资研究和实践做一些参考。
二、量化投资解读
（一）量化投资的定义
量化投资在学术界并没有严格统一的定义，现有的定义对于量化投资的定义的侧重点各有不同。本文对于量化投资的定义为：
量化投资是指将投资者的投资思想或理念转化为数学模型，或者利用模型对于真实世界的情况进行模拟进而判断市场行为或趋势，并交由计算机进行具体的投资决策和实施的过程。
（二）量化投资的特点
1.投资决策中能够客观理性，克服人类心理对投资决策的影响。传统投资的分析决策，大多数方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在进行投资决策时，很难不受市场情绪的影响。[2]量化投资运用模型对历史和当时市场上的数据进行分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般情况下拒绝人为的干预，这样在进行投资决策时受人的情绪化的影响将很小，投资过程可以做到理性客观。
2.能够通过海量信息的大数据处理，提高投资决策效率。我国股票市场上有近3000只股票，与上市公司相关的各种信息纷繁复杂，包括政策、国内外经济指标、公司公告、研究报告等，投资者靠自己手工的筛选根本就是力不从心。量化投资的出现为这个问题的解决带来了希望。量化投资运用计算机技术快速处理大量数据，对其进行辨别、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大减少了人工的工作量，提高了投资决策效率。
3.能够实现精准投资。传统的投资方法中认为投资是一门艺术，投资决策需要的是投资者的经验和技术，投资者的主观评价起到决定作用。而量化投资有所不同，尤其是在套利策略中，它能做到精准投资。例如在股指期货套利的过程中，现货与股指期货如果存在较大的差异时就能进行套利，量化投资策略和交易技术会抓住精确的捕捉机会，进行套利交易来获利。另外，在控制头寸规模方面，传统的投资方法只能凭感觉，并没有具体的测算和界定，而量化投资必须要设定严格精确的标准。[3]
4.能够快速反应和决策，把握市场稍纵即逝的机会。量化投资往往利用高速计算机进行程序化交易，与人脑相比它能够迅速发现市场存在的信息并进行相应的处理，具有反应快速、把握市场稍纵即逝的机会的特点。量化投资在速度上最出色的运用就是高频交易，与低频交易相对，高频交易是通过高速计算机，在极短的时间内对市场的变化做出迅速的反应并完成交易。[4]
5.能够有效地控制风险，获取较为稳定的收益。与传统投资方式不同的是，量化投资在获得较高超额收益的同时能够更好地控制风险，业绩也更为稳定。相关研究显示，1996年至2005年期间，量化投资基金与以所有传统主动型投资基金和偏重于风险控制的传统主动型投资基金的信息比率对比情况中，量化投资基金的信息比率都是最高，说明量化投资相对于传统投资，能够在获得更高的超额收益的同时，有效地控制风险。
三、量化投资的策略
一般的量化投资的策略指的是用来实现投资理念或模拟市场行为判断趋势从而获取收益的模型。量化投资需要权衡收益、风险、交易成本、具体的执行等各个方面，一般情况下这些方面会形成相对独立的模块。有时候量化投资策略模型也会将风险、成本等方面融合在模型中。
（一）国外量化投资策略的分类
国外习惯上将量化投资的策略分成两大类，一类是阿尔法导向的策略，另一类是贝塔导向的策略。阿尔法策略（alpha strategy）是通过量化择时和调整投资组合中不同资产的头寸大小来获取收益的策略;贝塔策略（beta strategy）是通过量化的手段复制指数或者稍微的超出指数收益的策略。[6]相比而言，量化指数的贝塔策略相对更容易，所以一般情况下所说的量化投资的策略指的是阿尔法策略（alpha strategy）。
阿尔法策略主要有两种类型，分别为理论驱动模型和数据驱动模型。
理论驱动模型是比较常见的类型，这些策略是运用已经存在的经济、金融学的理论，构建策略模型，进行投资决策。理论驱动模型根据输入的数据的不同可以进一步分类，主要有基于价格相关数据的策略和基于基本面数据的策略。
数据驱动模型广泛的被运用于股票、期货和外汇市场，因为采用的数学工具更为复杂，相对而言难于理解，目前使用的还不是很多。与理论驱动模型不同，数据驱动模型认为进行投资决策其实是不需要理论的支持，运用数据挖掘技术，可以从数据（例如交易所的价格数据）中识别出某种行为模式或市场趋势，进而进行预测或者解释未来的模式，从中获取收益。
（二）我国量化投资策略的分类
国内比较常见的量化投资策略主要有两种分类方式，一种是按投资标的所在市场分类区分的量化投资策略，分为现货市场和衍生品市场量化投资策略。现货市场包括股票市场、ETF市场和债券市场，衍生品市场包括商品期货市场、股指期货市场、国债期货市场、外汇市场和期权与其他衍生品市场，国内运用较多的是投资于商品期货和股指期货等期货市场。
另一种分类方式是分为两大类：判断趋势的单边投机策略和判断波动率的套利交易策略。[7]单边投机策略主要包括量化选股和量化择时，套利交易策略主要包括股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、另类套利策略等，目前国内普遍采用的是这种分类方式。
四、量化投资理论的发展
（一）投资理论的发展
量化投资的理论基础最早可以追溯到上个世纪50年代，Markowitz（1952）[8]第一次把数理工具引入到金融研究领域，提出了均值――方差模型和风险报酬与有效前沿的相关概念，这是量化投资接受的最早的严肃的学术成果。Sharpe（1964）[9]、Litner（1965）[10]、Mossin（1966）[11]在马克维茨研究的基础上得出了资本资产定价模型（CAPM），这是如今度量证券风险的基本的量化模型。
20世纪60年代，Samuelson（1965）与Fama（1965）[12]提出了有效市场假说（Efficient Markets Hypothesis，EMH），这为后来在新闻量化交易等方面提供了思路和理论支持。20世纪70年代，金融衍生品不断涌现，对于衍生品的定价成为当时研究的重点。Black和Scholes（1973）[13]将数学方法引入金融定价，他们建立了期权定价模型（B-S模型），为量化投资中对衍生品的定价奠定了理论基础。在该理论之后，Ross（1976）[14]根据无套利原则提出了套利定价理论（APT），该理论是资本资产定价模型（CAPM）的完善和发展，为量化投资中的多因素定价（选股）模型提供了基础，这也是Alpha套利的思想基础。
20世纪80年代，期权定价理论倒向微分方程求解;“金融工程”概念得以产生，金融工程着力于研究量化投资和量化交易。同期，学者们从有效市场理论的最基本假设着手，放宽了假设条件，形成了金融学的另一个重要的分支――行为金融学。
20世纪90年代，金融学家更加注重对于金融风险的管理，产生了诸多的数量化模型，其中最为著名的风险管理数量模型是VaR（Value at Risk）模型，这是量化投资对于风险控制的重要理论基础。[15]
20世纪末，数理金融对于数学工具的引入更加的迅速，其中最为重大的突破无疑是非线性科学在数理金融上的运用，非线性科学的出现为金融科学量化手段和方法论的研究提供了强有力的研究工具[16]，尤其在混合多种阿尔法模型而建立混合模型时是非常有效的一种技术。
（二）量化投资的数学和计算基础
量化投资策略模型的建立需要运用大量的数学和计算机方面的技术，主要有随机过程、人工智能、分形理论、小波分析、支持向量机等。[17]随机过程可以用于金融时序数列的预测，在现实中经常用于预测股市大盘，在投资组合模型构建的过程中，可以优化投资组合;人工智能的很多技术，例如专家系统、机器学习、神经网络、遗传算法等，可以运用于量化投资;分形理论用于时间序列进行预测分析;小波分析主要用于波型的处理，从而预测未来的走势;数据挖掘技术可以运用于数据驱动模型，还可以运用于设置模型的细节;支持向量机可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。
五、国内外量化投资实践的发展
（一）国外量化投资实践的发展
本文认为量化投资在国外的发展已经经历了四个发展阶段：
1.第一阶段从1949年至1968年：对冲阶段。该阶段是量化投资的萌芽阶段，该阶段具体的量化投资实践很少，主要是为量化投资提供的理论基础和技术准备，量化投资脱胎于传统投资，对抗市场波动，通过对冲稳定Alpha收益，但收益率低了。
2.第二阶段从1969年至1974年：杠杆阶段。在该阶段，量化投资从理论走入了实践。在投资思路上，因为原本的Alpha策略收益有限，通过放杠杆扩大第一阶段的稳定收益。实践方面，1969年，前美国麻省理工学院数学系教授爱德华・索普（Ed Thorp）开办了第一个量化对冲基金，进行可转债套利，他是最早的量化投资的者使用者。1971年，巴莱克国际投资公司（BGI）发行了世界上第一只被动量化基金，标志着量化投资的真正开始。
3.第三阶段从1975年至2000年：多策略阶段。在这一阶段，虽有一定的挫折，但总体上量化投资得到了平稳的发展。在投资思路上，由于上一阶段通过杠杆放大收益的副作用产生，放大以后的波动率又增大，从而转向继续追求策略的稳定收益，具体的手段是采用多策略稳定收益。实践方面，1977年，美国的富国银行指数化跟踪了纽约交易所的1500只股票，成立了一只指数化基金，开启了数量化投资的新纪元。[18]1998年，据统计共有21只量化投资基金管理着80亿美元规模的资产。[19]
4.第四阶段从2000年至今：量化投资阶段。这一阶段，量化投资得到了迅猛的发展，并且发展的速度越来越快。投资思路上，运用量化工具，策略模型化，注重风险管理。在实践方面，在2008年全球金融危机以前，全球对冲基金的规模由2000年的3350亿美元在短短的7年时间内上升至危机发生前的1.95万亿美元，受美国次贷危机的影响全球对冲基金规模有较大的回落，直到2008年之后，在全球经济复苏的大背景下对冲基金规模才开始反弹。
（二）我国量化投资的发展
本文认为，到目前为止，我国量化投资的发展的主要经历了三个阶段：
1.第一阶段从2004年至2010年：起步阶段。在这一阶段，由于我国没有足够的金融工具，量化投资在我国发展缓慢。2004年8月，光大保德信发行“光大保德信量化股票”，该基金借鉴了外方股东量化投资管理理念，这是我国最早的涉足量化投资的产品。2010年4月16日，准备多年的沪深300股指期货的在中金所的上市，为许多对冲基金的产品提供了对冲工具，从此改变了以前我证券市场只能单边进行做多的情况。
2.第二阶段从2011年至2013年：成长阶段。2011年，被认为是我国量化对冲基金元年，[21]而随着股指期货、融资融券、ETF和分级基金的丰富和发展，券商资管、信托、基金专户和有限合伙制的量化对冲产品的发行不断出现，这个阶段的量化投资真正意义上开始发展，促使该阶段发展的直接原因就是股指期货的出现。[20]
3.第三阶段从2014年至今：迅猛发展阶段。2014年被认为是“值得载入我国私募基金史册的一年”，基金业协会推行私募基金管理人和产品的登记备案制，推动了私募基金的全面阳光化，加速了私募基金产品的发行，其中包括量化对冲型私募产品。2014年称得上我国量化对冲产品增长最迅速的一年，以私募基金为代表的各类机构在量化对冲产品上的规模均有很大的发展，部分金融机构全年销售的量化对冲基金规模超过了百亿。
2015年，上证50ETF期权于2月9日正式推出，这对于对我国的量化投资有着极大的促进作用。4月16日，上证50与中证500两只股指期货新品种的上市给量化投资带来更多的策略的运用，金融衍生品的不断丰富和发展，为量化投资提供更多的丰富对冲手段，也提供了更多的套利机会。
六、总结
量化投资的技术、策略、硬件设施条件都在飞速的发展，与传统的投资方式相比，量化投资有着自身的特点和优势。尤其是量化对冲产品，以其长期稳健的收益特征，成为目前“资产荒”下对信托、理财产品和固定收益产品良好的替代产品。未来随着我国股指期货、融资融券、国债期货、期权等金融产品的不断创新，以及股指期货市场未来逐步恢复正常，量化投资发展前景不可限量。
参考文献
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期货量化交易策略范文3
不久前，刚上市两个月价格就屡创新低的国债期货着实给期货投资者泼了一盆冷水，但期货市场在近期仍然暗流涌动，吸引了更多投资者的目光。
“虽然期货以前是小众投资市场，但在未来十年，期货市场发展的黄金时期正在到来。”徽商期货有限责任公司（以下简称“徽商期货”）运营总监康鑫如是说。期货市场正起势
“不同于以往品种少、风险高的特点，今年前10个月的期货交易量较去年同期增长了51%，并且有逐渐升高的趋势。”康鑫指出，这种交易量逐年增高的现象从2007年就已经开始。
事实上，伴随着交易品种的增多、交易量的加大，期货交易参与主体、交易模式也开始悄然生变。原来期货市场参与者以个人投资者、产业客户为主，现在加入了越来越多的投资机构。以前只有手工直接下单，现在程序化交易、量化投资、跨期、跨市场、跨品种套利的交易模式越来越多。
不同于股票市场的单向交易，期货市场可以进行双向交易，遇到市场不景气时进行买空，在价格下跌时也一样可以赚到钱。不仅如此，期货还可以与现货市场进行结合，诸如黄金，如将黄金期货与上海黄金交易所结合起来，设计一些套利的产品，通过这两个市场的价差赚取收益。
“由于期货市场操作的灵活性，使得它很容易在套利上‘发力’。”康鑫介绍，
“期货、现货在市场正常的情况下，其走势理论上将保持一致，但受资金流、供需因素或其他干扰价格的因素影响，期现市场及期货间市场价格会出现不同步的现象，套利空间这个时候便出现了。”
“正因为通过期货可以设计各类套期保值、套利的产品，纷纷吸引了大量机构客户的注意，今年期货公司的机构客户比例开始上升。”康鑫介绍，私募基金、银行、保险等相关理财机构开始把橄榄枝抛给了期货产品。
“从今年开始，有不少银行、财富管理等机构开始与徽商期货洽谈合作，准备发行一些套保、套利类的涉及期货的理财产品。”康鑫认为，银行有大量资金充沛的客户，他们对理财有着强烈的需求，由于近年证券市场的“不景气”，所以银行也开始转战期货市场寻求多个市场的资产配置，为客户提供更多的理财方式。
这几年，机构投资者发展速度比较快，原本散户占了90%的比例，机构客户的比例只有10%%，而现在机构客户的比例也开始逐步上升。这使得各期货公司也开始调整发展战略。
以徽商期货为例，康鑫介绍：“目前我们主要是以个人投资为主，随着期货公司业务的放开和客户财富管理需求的增加，今后的重点将放在财富管理上，我们会加大对套利、量化投资的研究，推出更多的的产品组合提供给机构客户。”行业洗牌即将来临
基于期货市场旺盛的生命力，逐渐唤醒了市场上的投资需求，目前国内大宗商品的成交量非常大，但遗憾的是国内始终没有对大宗商品定价的话语权。这也让国家层面开始重视并大力支持期货行业的发展，意在把大宗商品的国际定价权掌握在自己手中，同时也降低各行业发展存在的风险。康鑫认为：“国家大力支持期货行业发展，期货行业市场潜力将彻底释放出来。”
不仅如此，根据业内人士分析，让期货界期盼已久的期权也将可能在明年推出。康鑫介绍：“期货期权被称为“期货的期货”，有了期权的搭配，通过期权和期货的组合可以设计出更多套保套利的产品和策略。期货行业将发生深刻的改变，会有更多的人加入期货投资的行列。”
值得注意的是，虽然期货行业发展的势头良好，但行业内的竞争依然激烈。目前期货公司同质化竞争现象严重，大多数机构都是采取比拼手续费的价格竞争，少有自己的核心竞争力。
未来随着行业的发展，国内期货市场将与国际期货市场紧密的结合起来。由于国内期货市场目前还处于发展阶段，衍生品市场的交易品种、交易体系、场内场外市场的结合度，与国外期货市场的成熟体系还有较大差距。
期货量化交易策略范文4
抛开股指期货对股市走向影响的讨论,中国股市作为中国资本市场的重大组成部分,在结构上已经积累了交易产品过度集中、估值难以及产品创新缺乏等等问题。而股指期货和融资融券的推出,在一定程度上可以解决这些问题,标志着中国金融市场在制度完善上迈出的积极一步。
2010年是中国资本市场具有历史意义的一年,在过去漫长讨论中,股指期货这一让人起耳茧的词汇,终于将以产品形式在中国市场推出。尽管数年前,中国股市相关的股指期货就已在新加坡交易所上市交易。而近年来,由于新华富时指数的交割期与中国股市大幅波动出现时间上的高度关联性,进而被不少投资人称为“新华富时A50交割魔咒”。但从欧美市场的经验来看,期权和期货交割期中股市的短期波动幅度会增大,我们认为,中国市场正式推出股指期货产品后,这种情况也会在中国股市成为普遍现象。
过去很长一段时间,中国金融市场上的绝对回报策略基金(许多阳光私募属于这种类型,划分上应该属于对冲基金范围),在股市牛市中有业绩滞后于纯股票型基金的问题,这使得其在熊市时的相对优势被忽略,不少投资者因此低估了积极管理投资组合的好处(尽管是积极管理还是被动管理更有效的争论还在继续)。股指期货和融资融券的引入,使绝对回报策略基金的投资手段增加,其可以利用股指期货进行套期保值以及更加灵活的投资组合配备;同时做空机制的开放,也使其获利来源增加到“多空”两路。
类似绝对回报策略基金的另类投资机构,由于其面向的投资人层面、业务奖励机制和管理方式,将促使它们更积极地参与到衍生品运用中。预计未来几年内,中国投资业将逐渐出现大的业绩分化,而善于应用股指期货以及融资融券手段的另类投资机构将引领这轮投资行业的扩张。从整体发展来看,私有对冲基金行业将会领超公募基金。我们认为,这种短期的业绩分化,将在中期引导基金行业运营方式的再次整合,进而在长期发展中提高整个金融市场的水平。即私有对冲基金的业绩吸引公募基金对其投资方式的学习和复制,过去两三年内,欧美就涌现了大量同时面对机构投资者和零售投资者的对冲基金复制产品即Hedge fund replicator)。形式主要为指数跟踪和交易所交易基金ETF。这改变了多年来高回报的优质对冲基金产品只面向高端机构投资者和高资产净值个人的情况。
早在2006年末,高盛、JP摩根、摩根士坦利以及瑞士信贷等银行就已开始以指数跟踪形式为机构投资者提供对冲基金复制产品,以期通过提供比对冲基金更低廉的费用,更好的流动性和透明性来赢取客户。而其他一些类似IndexIQ的公司则专注于使用ETF形式直接为零售投资者敞开类似对冲基金行业回报的投资渠道。目前来说,由于对冲基金复制产品所出现的时间还过短,同时大部分产品本身的设计目的在于跟踪不同策略对冲基金表现而非超越,所以我们很难绝对地肯定这种产品。但自2007年兴起开始,对冲基金复制产品在过去几年的表现都还不错,特别是在2007-2008的金融动荡时期。从金融创新和竞争角度来说,许多公募零售性机构,如银行和基金公司都在此追求类似另类投资行业回报的过程中取得了技术上的进步。与此同时,对冲基金复制产品给目前的私有另类投资行业带来了竞争和压力,迫使私有另类投资行业在未来给出更优秀的成绩。
股指期货作为投资工具,是一把双刃剑。在运用时附带着较大的风险,不恰当的使用可能会对投资者造成严重伤害。因此,期货交易不同一般的股票交易,其要求有更高的纪律性、时效性以及分析的全面性。从量化交易基金角度看,期货产品因其本身以量化形式存在,相对于股票来说更适合定量投资方式。不过,量化交易系统的建立并不简单,以QCM的系统为例,包括交易策略系统(长期宏观方向跟踪,短期市场反转跟踪)、风险管理系统(市场波动跟踪)以及核心的动态管理系统ARA等。这样一套成熟系统的建立,历经了10年的初始期和3年多的改造。可见,中国本土的另类投资基金要想在股指期货时代引领业界的回报率,主要面临着时间成本的挑战。
另类投资的主要理念在于通过变化投资组合配置追求Alpha,因此在技术上,要求基金经理更有效的管理短期和长期投资组合的时间风险。一般短期投资组合目的在于在区间交易中,即市场价格处于波动但并无大的方向性变化时获利。而长期投资组合则旨在市场价格出现方向性变化时获利。所以短期投资组合面对着潜在的长期方向型风险,而长期投资组合则面对着潜在的短期波动型风险。由于中国资本市场目前尚处于早期发展阶段,因此在模拟研究结合性管理长短期投资组合时,本土的另类投资基金大都面对数据缺乏的情况。另一方面,中国的期货市场规模尚小,其他易投资产品种类仍不多,本土另类投资基金通过不同产品之间关联性质来配置投资组合的局限性依然较大。同时,目前国内关联性质配置手法也仍然相对简单,一般是以产品之间的低关联或零关联性进行被动配置。借鉴欧美市场的经验来看,这种被动配置很难让一些另类投资基金在股市牛市期有很好的表现。
可喜的是,已有不少优秀的机构和经理人在这方面倾注了很大的精力,进而为他们在新时期中国资本市场的蓬勃发展奠定了良好基础。
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期货量化交易策略范文5
在对冲基金家族，既能防范股票市场系统风险，又具有在熊市中赚钱能力的类别，非CTA（Commodity Trader Advisor）基金莫属。
CTA基金，又称管理期货（managed futures）基金，主要通过在基本和技术分析中导入数量模型，并借助计算机系统根据数量模型产生的买卖信号进行投资交易。巴克莱对冲数据显示，2011年底，采取程序化交易系统的CTA基金占到82.61%，只有8.58%的采用非系统化的手工操作。
CTA基金策略完全通过不同期货合约及调期合约多/空头寸进行投资，起始于商品期货市场，后发展到股指期货、外汇期货及调期、债券期货、利率期货等杠杆性衍生品市场，而鲜少投资于股票现货市场。其有时候被划归为全球宏观对冲策略的子分类，但更多是作为一种独立的策略而存在。
在这个领域，文艺复兴公司（Renaissance Technologies）是开山鼻祖，而布里奇沃特公司（Bridgewater Associates）、Winton Capital及Man Group都是其中的鼎鼎大名者。布里奇沃特公司是在本次美国金融危机中赚钱最多的基金，旗下绝对阿尔法基金（Pure Alpha fund） 2011年为投资者带来138亿美元的回报，超过保尔森基金在2007年创下的119亿美元的纪录。该基金创始人Ray Dalio分析指出，全球正面临一场类似上世纪30年代的去杠杆危机，CTA基金可通过将基本面分析量化成各种指标输入计算机系统而获利。根据LCH Investments的统计，布里奇沃特绝对阿尔法基金自1975年成立以来累计回报达358亿美元，目前资产管理规模（AUM）为720亿美元。
巴克莱对冲的统计显示，截至2011年底，CTA在管资产规模高达3146亿美元，相比1980年的3.1亿美元膨胀了1014倍（图1），年化复合增长率为25.02%。“CTA基金30年来急速成长的根本原因，是因为CTA通常与传统市场无相关性；一般在趋势市场（上或下）表现较好，而震荡市场表现较差；CTA通常斩仓比较快，而让利润继续滚动。”中国绝对收益投资协会理事长、盛诺金基金（Synegy）合伙人聂军称。
业绩平稳
在所有对冲基金策略中，CTA基金的回报并不是激动人心的最高者，也不是令人失望的垫底者，属于不温不火的平稳派。对冲基金研究机构HFR的数据显示，1994年1月至2011年11月，CTA策略指数共录得183%的回报率，年化复合增长率为8.4%，既不及全球宏观策略（Global Macro）的682%，也不及受压策略（Distressed）的478%，但高于做空策略（Short Bias）的-47%、股票中性策略（Market Neutral）的144%，及固定收益套利策略（Fixed-Income Arbitrage）的149%（图2）。1980年以来，其表现最差的年份是2011年，亏损3%，但业绩平稳度仍远胜于其他策略基金。
与股票、债券等传统市场
及其他对冲策略的低相关性
管理期货网站的统计数据显示，CTA与其他资产类别相关性极低，这令CTA成为很多机构投资者分散化投资的资产配置标的。1980年至2012年2月3日，CTA指数与标普500指数、美国债券、世界债券的相关系数分别为0.01、0.12、0.01，年化收益率为11.16%，夏普值0.4，最大跌幅15.66%。苏格兰皇家银行给出的数据略有差异，但也表明CTA与其他资产类别低相关，甚至负相关，如与MSCI全球股票、标普500指数和Eurostocc指数等均呈负相关关系，相关系数分别为-0.089、-0.153和-0.173（表1）。
更重要的是，“CTA策略不但与传统投资市场相关性很低，与其他对冲基金策略的相关性也同样低，是投资组合中分散风险的理想资产配置对象。”聂军指出，管理期货策略与可转化套利策略、新兴市场策略、事件策动策略、受压资产策略、并购套利策略、固定收益套利策略，以及股市多/空头策略，均为负相关，而与股市偏空策略、全球宏观策略的相关性也很低（表2）。需要注意的是，股市偏空策略和管理期货策略一样，与其他绝大多数对冲基金策略的相关性为负值，但为何管理期货策略更加受到机构投资者的青睐？“相比而言，管理期货策略在传统的股市‘熊市’中对投资组合下行风险的保护比股市偏空策略更有效。更重要的是，从长期来看，它可以获得比较稳定的盈利，但股市偏空策略难以持续盈利。”聂军指出。
CTA属方向性投资
大多数CTA策略基金投资人都是“追逐趋势者”，当市场运行方向被计算机程序确认后，才会采取行动，属于方向性投资。如果计算机程序确认运行方向往上，则买入，反之，则做空。在这种对冲策略下，如果是基于基本面分析而进行交易，则持仓时间较长；而如果是以捕捉中、长线趋势为主的基金，如Man-AHL、BlueCrest和Aspect，其中、长期模型往往来源于惯性分析的趋势追逐方法。所以，一个有明显中长期趋势的市场环境，更有利于CTA策略获得正回报，而2-3个月以内的短期趋势不容易给基金带来盈利机会。
又由于CTA策略通常应用在股指、期货、期权、外汇等杠杆性市场，而鲜少用于不能使用杠杆或杠杆倍数过低的股票现货市场，因此，严密的风险管理是管理期货策略中非常重要的一部分，通常有严格的止盈止损策略及执行流程。比如，计算机系统一旦发出止损信号，或者由系统即刻自动执行斩仓，或由交易员根据系统交易信号完成操作。
曾在1987年创立AHL（7年复合报酬率138.5%，于1994年被Man收购），并于1998年复出创立Aspect的马丁・卢埃克（Martin Lueck），在AHL和Aspect均负责交易策略研发及程序系统开发工作，马丁曾指出，Aspect以追踪长期趋势为交易策略，因为市场反弹速度太快，计算机数量模型来不及捕捉交易机会。美国超级基金常务董事保罗・维格多也曾表示，“我们不会第一个进入或退出市场，但我们通常能抓住趋势的80%”。2010年5月6日，道琼工业指数曾瞬间掉了1000余点，但随即迅速反弹，反应敏锐的投资人反而蒙受损失。
通常CTA策略会开发出许多交易技术指标，如移动均线、布林通道、费波纳切黄金分割、Ichmoku云图等。有时候，这些技术指标异常简单但却有效，以移动均线为例，如果20日线在50日线之上，20日线和50日线向上穿越200日线，代表向上趋势确认；反之，则是向下趋势确认。
当市场出现剧烈波动时，无论方向是向上还是向下，且趋势持续时间超过2-3个月，管理期货基金的业绩则明显优于其他基金。2009年后，市场波动较小，许多CTA基金表现不如对冲基金。因而CTA基金具有在“牛市”或“熊市”均有盈利机会，可以实现“绝对收益投资”的特点，但在震荡市中表现不佳。
当然，并非所有CTA基金都跟踪中长期趋势，也有一些是通过跟踪以秒为单位的趋势来盈利的。这些基金通常会使用比较复杂的统计模型分析，来判断具有统计意义的短期市场非有效性，方法包括模式识别、短期惯性、逆趋势分析、价格突破技术指标等。
熊市逆行者，牛市跟随者
CTA策略基金最大的优势是熊市中的本金保护能力。在全球股市、全球债市和大宗商品市场表现最差的几个年份，绝大多数CTA基金均录得不俗回报。如MSCI全球股指在表现最差的2008年、2002年、1990年、2001年和2000年，年度亏损幅度在13%至41%之间，但巴克莱CTA指数均为正回报。大宗商品领域也一样，1981年，标普高盛商品指数下滑23%，而巴克莱CTA指数上升23.9%（图3、图4、图5）。
据管理期货网站统计，在资产管理规模最大的五只基金中，Winton、Man-AHL、BlueCrest、Transtrend和Aspect在2008年均齐刷刷地提交了靓丽的年度成绩单，其中BlueCrest的年度回报达到43.33%，表现最逊色的Winton的年度回报也达到了20.25%（表3）。
不仅在熊市中逆行而上，CTA基金在牛市中的表现也体现跟随特点，但表现逊于股指（图6）。1980-2011年，CTA基金只在1980年、1983年、1987年和1988年的四年中回报高于股指（图7）。
震荡市盈利不易
对于中、长期趋势跟踪系统，至少需要两周时间来调整持仓方向，因而在震荡市中，CTA很难有所作为。然而，在2009年，市场2-3个月以上的中、长期趋势并不明显，预测方向难度升高，而且，当程序确认一个趋势且投入资金后，市场又出现转变，程序会立即发出止损信号，这时候，发生亏损不可避免。
Winton、Man-AHL、Transtrend和Aspect等基金均在2009年发生亏损，而Man-AHL和Transtrend在2011年也发生了亏损（表2）。其中，1997年成立的Winton基金在2009年首次发生亏损。1990年设立以来的22年中，Man-AHL只在3个年份中令投资者发生损失，其中包括2009年和2011年（表2）。
2009年之后整体回报下降
虽然在CTA领域，有文艺复兴和布里奇沃特这样的不败神话，它们仅凭借交易系统就能战胜市场，但通过CTA策略赚钱其实并不容易，而且在1992年之后其回报总体而言是下降的。管理期货网站的数据显示，1980年至2011年的32年间，CTA基金年化回报11.16%，而1992年至2011年的20年间，其年化回报下降至5.48%（图8）。随着大量外来者的蜂拥而至，CTA的整体回报水平快速被压缩。尽管如此，这一收益率仍然能满足许多国家的养老基金、保险基金、捐赠基金、慈善基金等长期资金的需求，它们仍然对CTA的平稳业绩表现出浓厚的兴趣。这也能够解释，CTA回报下降但资产管理规模仍然持续攀升。根据EurekaHedge 的统计，2011年，在所有对冲基金策略中，管理期货策略和全球宏观策略吸引了最多的资金净流入，分别为190亿美元及170亿美元。
波动率变窄影响CTA收益率
除了新进入者的增多拉低CTA回报之外，波动率指标透露了CTA回报下降的另一层原因。彭博数据显示，2007年3月至今，除了2008年11月左右，芝加哥期权交易所波动率指数（VIX指数）达到约75，其他时段均在20上下波动（图9）。如前所述，如果趋势持续时间少于两个月，很难依靠计算机系统捕捉交易机会，就可能发生刚建仓便趋势逆转的情况，从而导致亏损的发生。因此，在某种程度上，较低的波动率也导致了CTA基金在2009年和2011年的回报率不理想。
CTA策略在中国运用环境已成熟
期货量化交易策略范文6
关键词：套期保值 外汇汇率 风险 规避
当前市场中，浮动汇率制已经在世界范围内得到全面普及，且货币比如美元、日元、欧元等比价时刻处于起浮变动过程，以致国际间的债务与债权问题难以被抉择，逐渐形成了汇率风险。至此，我国废除了美元的单一货币政策，并在满足市场供求基础上实行可以浮动的汇率制度，加大了波动的振幅与频率，但也使得以外币结算业务的风险逐步提升，因而当前最为紧要的便是规避汇率风险。
一、外汇汇率风险
在国际经济贸易过程中，以外币计算的资产与负债，因汇率变动而导致价值出现不规律的变化即为外汇汇率风险。目前，世界各国都在使用浮动的汇率制度，致使国际间的债务、债权难以被有效计算，产生了很多汇率风险因素。自2007年开始，我国央行便废除了原有的单一美元货币政策，而此后实行的浮动汇率制度也为人民币带来了更大的波动，以致汇率风险严重影响着我国国际收支平衡，企业的经济效益也受到大幅度影响，尤其是以外币结算的业务面临风险越来越高。避外汇汇率风险的方法存在很多种，本文主要介绍套期保值方法。
二、套期保值规避汇率风险原理
（一）外汇套期保值的概念
外汇套期保值也被称为对冲交易，主要指的是现货市场与买进、卖出的交易数量基本相同，但相近月份同种外汇期货合约的方向却相反，以致未来时间内因期货合约或结清期货交易带来的盈利或亏损为补偿现货市场价格变动而带来的价格风险与利益，使得交易者的经济效益或经济成本保持在某水平范围内。
（二）套期保值原理
套期保值主要在买进与卖出两个期货市场上进行相反方向操作以规避现货市场的价格波动，从而有效避免风险。为了实现套期保值规避风险的作用，还应满足以下三个条件。首先是相关的现货商品与标准化合约存在一定的替代性；其次是现货市场与期货市场的价格变动保持一致；最后邻近期货合约时，期货价格应与现货价格的方向保持一致。综上所述，套期保值的主要原因在于，虽然同一商品期货与现货的交货日期并不相同，但其价格都会受到经济与非经济因素的影响。且在临近期货日期时还应进行实物交割，以便保持期货与现货价格的变动取向保持一致。由此看出，期货与现货价格具备一定的正相关性，而在这两个市场中进行反方向的操作便可以达到对冲效果。基于以上的经济原理，企业才可以有效避免外汇风险。
（三）套期保值工具介绍
一是期货，即进行场内交易，这种方法的保值成本较低、信用风险较低，且存在较强的流动性。但它同样会占据较多的流动资金，进而存在追加资金的风险，虽然其可以规避价格风险，但却无法获得有利变化的益处。比如，中国某汽车公司向美国销售1000辆汽车，于2014年签订12月签订合同，次年6月份签订付款合同，金额为1000万美元。由于担心人民币持续升值导致应收账款发生损失，于是此公司在期货市场上卖出美元进行套期保值。2014年12月美元兑换人民币的外汇牌价为1：6.2871；次年6月美元兑换人民币的外汇牌价为1：6.1757。此公司在现汇市场上损失了111.4万人民币，而在期汇市场上赚取了111.4万人民币，有效避免了人民币带来的经济损失。二是期权，这种方法所占资金较少，因而不存在追加资金的风险，且其可以有效规避价格变化引起的不利风险，进而可以享受有利变动的益处。但其保值成本较高，且在进行场外交易时还会存在一定的信用风险。
三、外汇套期保值操作
（一）操作原则
一是交易方向相反；二是数量相当；三是月份相同或相近；四是种类相同。企业在利用套期保值时应遵循以上几个原则，并在不违背原则的前提下根据实际情况，做到灵活运用。
（二）操作方法的选择
一是期货交易合同法，主要指的是期货交易者在固定的场所内根据交易币种、交割时间、合约金额等因素对外汇进行买进与卖出。而后在约定时间内，按照约定的价格、币种、数量等进行外汇交易。二是期权合同法，交易中买方或卖方所签订的外汇合约即为期权，且在买方支付一定的保险费用后，可以在约定时间内按照规定的价格或数量放弃这种买卖权利。上述两种操作方法在交易内容、买卖两方权利以及保证金等方面均存在区别，其中期货合同应严格按照约定汇率履行，但期权交易则可以根据变动的市场汇率进行灵活选择，两种方法各有利弊，企业应根据实际情况进行选择。
（三）操作流程
一是风险量化，在实行套期保值之前，应量化因外汇汇率变化产生的风险，确定合理的风险管理目标，并选择最为合适的保值方法。二是制定保值策略，根据具体风险制定合理策略。三是优化保值方案，在考虑保值成本等因素的基础上不断完善。四是跟踪保值并控制风险，及时制定调整策略。五是评估保值效果，确定保值是否实现预期效果，完善保值策略。
