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從 CTA 趨勢策略的表現(xiàn)看量化投資面臨的挑戰(zhàn)

發(fā)布時間:2018-09-11  |   來源: 川總寫量化

作者:石川

摘要:本文分析了 CTA 策略近年來的表現(xiàn),并由此指出量化投資中面臨的挑戰(zhàn)。在經(jīng)濟存在下行風(fēng)險的環(huán)境下,CTA 策略在未來或大有可為。


1 引言


2018 年全球經(jīng)濟形勢動蕩、新興市場尤甚,中國股市持續(xù)下跌探底。在這種背景下,CTA (管理期貨)策略的配置價值凸顯。在 CTA 策略中,絕大多數(shù)都是趨勢追蹤策略。在下文談到 CTA 時特指趨勢類策略。


其實在今年上半年,CTA 的表現(xiàn)也僅是中規(guī)中矩。但是進入 2018 Q3 以來,隨著以 PTA 和黑色系為代表的商品期貨走出了一波較為流暢的持續(xù)上漲行情,加之股市的進一步下跌,此消彼長,使得 CTA 策略脫穎而出。


雖然就 2018 年的前八個月來看,CTA 策略的表現(xiàn)可圈可點(特別是實現(xiàn)了對股票策略的完勝);但是我們也看到,和幾年前(2014 到 2016)CTA 的風(fēng)光無限相比,其今年的表現(xiàn)其實遜色許多。此外,持續(xù)關(guān)注 CTA 策略的小伙伴一定知道,2017 年可謂是 CTA 策略的 nightmare。大部分商品在 2017 年寬幅震蕩,但是 CTA 策略卻沒有什么作為。如此的表現(xiàn)也讓人們對“趨勢策略是做多波動率”這句話有了新的認識(這句話本身是極不嚴謹?shù)?/strong>,我們今后再聊。)


下圖是智道管理期貨指數(shù)(追蹤國內(nèi) CTA 類私募的整體表現(xiàn))自 2015 年 以來的表現(xiàn)。不難看出,CTA 策略在 2015 和 2016 年的表現(xiàn)非常優(yōu)秀,但是到了 2017 年僅僅是在暑期行情中上漲了一波,其他時間都在持續(xù)陰跌;而從行業(yè)平均而言,CTA 在 2018 年獲得的絕對收益也不算高(下圖尚未包含今年 7 月中旬開啟的一波上漲行情對 CTA 的貢獻;在今年前半年,CTA 的表現(xiàn)是非常一般的)。和幾年前的大紅大紫相比,CTA 在最近兩年的表現(xiàn)只能算是差強人意。


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類似的現(xiàn)象也出現(xiàn)在海外 CTA 市場。下圖展示了 Barclay CTA index 和標普 500 指數(shù)自 1980 年以來的走勢。Barclay CTA index 是行業(yè)中較為認可的 CTA 表現(xiàn)指標,自 2010 年之后,海外的 CTA 平均表現(xiàn)也出現(xiàn)了震蕩下行的格局,不如其在 2010 年之前的表現(xiàn)。


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這樣的現(xiàn)象促使我們思考:CTA(趨勢)策略在這兩年怎么了?本文以一個簡單的雙均線趨勢追蹤策略為例,簡要分析 CTA 趨勢追蹤策略最近幾年在我國商品期貨市場上的表現(xiàn),并探討市場的變化對量化投資帶來的一些挑戰(zhàn)。


2 雙均線趨勢追蹤策略


雙均線是利用兩個不同周期均線的關(guān)系確定開平倉信號、進行交易的策略。雙均線系統(tǒng)由一個短周期趨勢和一個長周期趨勢構(gòu)成。投資品的大趨勢依然由長周期均線捕捉,而短周期均線起到的是擇時的作用。計算長、短周期的時間窗口就是雙均線策略的參數(shù)。


具體的雙均線策略如下:


長、短均線的時間窗口分別為 L 和 S 個交易日。在沒有頭寸時,如果短均線在自下而上穿越長均線則做多;如果短均線自上而下穿越長均線則做空。當持有多頭頭寸時,如果短均線自上而下穿越長均線則平倉;當持有空頭頭寸時,如果短均線自下而上穿越長均線則平倉。為了簡化討論,不考慮止損線。


本文實證的目標是在合理的范圍內(nèi)遍歷 S 和 L 的取值,并觀察以此構(gòu)建的雙均線趨勢策略最近幾年在我國商品期貨市場的表現(xiàn)。在實證中,S 的取值范圍是 1 到 40,搜索步長為 1;L 的取值范圍是 S + 1 到 100,搜索步長為 1。實證中使用以下來自國內(nèi)三大商品交易所的 15 種商品作為投資標的,它們涵蓋了有色、化工、農(nóng)產(chǎn)品以及黑色系四大類別。


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為了簡化分析,在計算均線以及具體交易時,采用的都是上述商品的合成指數(shù)的收盤價。如需實現(xiàn)更精細的實證,在回測交易時應(yīng)該采用商品的主連數(shù)據(jù)而非合成指數(shù),但是本文的簡化并不定性改變趨勢策略的表現(xiàn)。為了懲罰高換手率策略(S 和 L 的取值比較小、或接近時),假設(shè)每次交易的成本是萬分之五。最后,回測期為 2010 年 1 月 1 日到 2018 年 9 月 4 日。


3 實證結(jié)果


對于每組給定的 S 和 L,依照上一節(jié)的說明構(gòu)建雙均線策略,就可以得到該策略在回測期內(nèi)的表現(xiàn),從而計算策略在每一年的收益率。由于我們想觀察趨勢策略每年的表現(xiàn)變化,因此對于每一個自然年,將不同 S 和 L 取值的策略收益率按照大小繪制成 heatmap 便可一目了然。


下面將逐年展示不同 S 和 L 取值下雙均線策略收益率的 heatmap。考慮到我國商品期貨市場早期可交易品種較少、且為了關(guān)注近幾年的變化。下圖是 2014 年不同參數(shù) S 和 L 組合下雙均線收益率的大小。圖中縱坐標為 S 的取值、橫坐標為 L 的取值,S 和 L 對應(yīng)的小方塊的熱圖顏色代表了收益率的大小 —— 深紅代表高(正)收益、深藍代表低(負)收益。2014 可謂 CTA 趨勢策略的大年,圖中除了一小部分參數(shù)組合外(當 S 和 L 都小于 10 時,很少有人會選擇這樣的參數(shù)構(gòu)建雙均線系統(tǒng)),絕大多數(shù) S 和 L 組合構(gòu)成的雙均線策略都能獲得非??捎^的收益。


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進入 2015 年,CTA 趨勢策略風(fēng)光不減。雖然收益率較 2014 有所下降,但絕大多數(shù)常見的 S 和 L 組合都可以獲得正收益。藍色部分集中在 S = L 的對角線附近 —— 即長均線周期 L 和短均線周期 S 取值接近 —— 從雙均線策略的構(gòu)建思路出發(fā),很少有人會這么選。


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再來看看 2016 年 —— 商品期貨揚眉吐氣的一年,以黑色系商品為代表,多數(shù)商品都迎來了大漲,這也孕育了一大波趨勢行情。下圖是不同 S 和 L 配對下,雙均線策略在 2016 年的收益情況。很明顯,藍色的局部較前兩年增多,似乎在傳遞著某種隱憂 —— 是否趨勢策略過熱了?比較 2014 與 2016 的熱圖,那些 2014 年獲得最高收益的參數(shù)似乎在 2016 年不夠理想。不過好的一方面是,獲得正收益的策略的收益很高,相當一部分 S 和 L 組合的策略收益高達 40% 甚至是 60% 以上。


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So far so good?


馬上進入讓 CTA 策略懷疑人生的 2017 年(下圖)。趨勢仿佛一下子消失了(至少在我們這個簡單實證中)。這個大面積藍色的熱圖似乎在訴說想要在 2017 年賺錢就應(yīng)該和趨勢對著干。拋開圖中靠近 S = L 附近的那一小片紅色區(qū)域?qū)?yīng)的參數(shù),其他能在 2017 年勉強賺錢的參數(shù)中 S 的取值都非常?。ā?10)。這意味著在 2017 年想要依靠趨勢賺錢則需要更短的趨勢。


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最后是 2018 年(截至 9 月 4 日)。2018 較 2017 年情況好轉(zhuǎn),熱圖中紅藍比例比較正常。但是絕對收益并不高,大部分 S 和 L 的組合雖然沒有虧欠,但也沒掙到什么錢。這是否意味著越來越多的策略和資金以趨勢追蹤的形式涌入商品期貨市場,導(dǎo)致市場在趨勢方面的非有效性下降了呢?值得持續(xù)關(guān)注。


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4

帶給量化投資的挑戰(zhàn)


上一節(jié)上回顧了雙均線 CTA 趨勢策略在過去五年的表現(xiàn),下面探討其表現(xiàn)的變化帶給量化投資哪些挑戰(zhàn)。回首過去 5 年,雙均線策略在 2017 年的表現(xiàn)對量化策略的構(gòu)建提出了兩個挑戰(zhàn):


1. 如果策略是在 2017 年之前構(gòu)建的并已經(jīng)投放到實盤一段時間、且取得了不錯的效果,那么這組參數(shù)在 2017 年大概率是要虧損的(個別組參數(shù)虧損的恐怕還不低),面對這樣的表現(xiàn),我們會問:策略失效了嗎?


2. 站在 2017 年年末這個時點構(gòu)建雙均線趨勢策略并用歷史數(shù)據(jù)回測,如果使用 2017 年作為測試集,而使用更早的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,那么大概率會遇到在訓(xùn)練集中有效的參數(shù)在樣本外完全失效。這就會落入我在《科學(xué)回測中的大學(xué)問》一文中提出的訓(xùn)練集和測試集之糾結(jié)。


對中低頻趨勢類 CTA 策略而言,一年的虧損表現(xiàn)是非常正常的,我們應(yīng)盡量客觀的看待它。第一個挑戰(zhàn)可以從以下幾個方面鑒別虧損是源自策略失效還僅僅是暫時不佳表現(xiàn):


1. 市場的行為是否發(fā)生了變化導(dǎo)致策略失效?一個資產(chǎn)產(chǎn)生趨勢的原因是投資者的 herding 行為,因此它是跨市場的行為。市場可以暫時沒有趨勢或?qū)挿鹗帲@些會造成 CTA 策略的虧損,但是趨勢在今后一定會再次出現(xiàn)的。因此,不太可能是因為市場行為的變化導(dǎo)致策略失效。


2. 策略的(虧損)表現(xiàn)是否在預(yù)期之內(nèi)?盈虧同源,任何一個策略都不是印鈔機。通過歷史回測對策略的表現(xiàn)分布有一個合理預(yù)期,以此判斷策略最新的表現(xiàn)是否在預(yù)期之內(nèi)。


3. 策略構(gòu)建時是否存在不科學(xué)之處?所有策略都或多或少存在過擬合。過擬合意味著錯把歷史數(shù)據(jù)中的噪聲當作因果關(guān)系來建模,因此回測的表現(xiàn)往往是實盤表現(xiàn)的上限,這意味著實盤外的收益較回測會更低、最大回撤較回測會更大。如果某一年的表現(xiàn)完全不符合預(yù)期(且排除了市場問題),那么就要檢查構(gòu)建策略時是否有不科學(xué)之處 —— 比如是否單一品種或者單一行業(yè)的倉位過重?或者沒有充分考慮不同品種之間的相關(guān)性,導(dǎo)致相關(guān)性過高?(時序動量策略喜歡相關(guān)性低的投資品,見《動量策略的是與非》。)


第二個挑戰(zhàn)是訓(xùn)練集和測試集的問題。一個經(jīng)科學(xué)回測過的策略應(yīng)該能夠捕捉訓(xùn)練集和測試集數(shù)據(jù)表現(xiàn)出來的某種市場共性。然而,獨立交易數(shù)據(jù)的匱乏為實現(xiàn)這個訴求造成了不小困難。交易數(shù)據(jù)匱乏是針對數(shù)據(jù)的可交易特征而言。歷史數(shù)據(jù)雖然很長,但滿足一個策略假設(shè)的樣本卻十分有限。


本文中雙均線策略的結(jié)果表明,2017 年的市場中沒有出現(xiàn)絕大多數(shù) S 和 L 組合希望的交易特征,造成了它們的虧損。在這種情況下,如果在構(gòu)建策略時硬把 2017 年當作測試集,一定會不自覺的把策略在測試集中的體現(xiàn)出來的新市場環(huán)境反饋到訓(xùn)練過程中,這等價于在整個歷史數(shù)據(jù)中對策略的參數(shù)調(diào)優(yōu)了。只要策略交易的市場特征有明確的業(yè)務(wù)支持而非數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)物,那么針對它構(gòu)建及優(yōu)化策略參數(shù)時,是分別使用訓(xùn)練、測試集,還是使用所有數(shù)據(jù)來整體優(yōu)化,并不重要。


再來看看最后一個挑戰(zhàn)。下表展示了回測期內(nèi)凈值最高的五組 (S, L) 參數(shù)。順便一提,第二組和第五組的參數(shù)很接近,S 和 L 的取值分別是 10 和 20 左右,我猜想市場上有激進的雙均線交易者會采取這類的參數(shù),不過這不是本文關(guān)注的重點。


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我們關(guān)注的重點是,在這些回測期內(nèi)凈值最高的參數(shù)中,2016 年的收益率都非常高。換句話說,一波大行情能夠?qū)販y帶來很大的不平衡因素,如果以凈值作為構(gòu)建策略時評價參數(shù)的標準,則會錯誤放大這種影響。因此在參數(shù)調(diào)優(yōu)時,不應(yīng)過度考慮策略的收益率大小,還應(yīng)考察波動率、最大回撤、最長回撤時間、以及夏普率這些考慮了風(fēng)險的指標。


5 結(jié)語


有挑戰(zhàn)就有機遇。本文雖然客觀的指出了趨勢 CTA 策略的表現(xiàn)有所下滑,但是我們對它的未來絕不悲觀。我只是想強調(diào),市場在變化,策略的表現(xiàn)也有大小年之分。為此,一個科學(xué)的量化體系應(yīng)該做到定期的檢查策略,做到未雨綢繆、防患于未然。最理想的情況是策略不管在什么樣的市場行情中都能夠取得比較穩(wěn)定的收益。這絕不容易,這需要我們不斷學(xué)習(xí)、思考,調(diào)整策略以順應(yīng)市場的變化。


從目前的情況來看,在找到新的增長點之前,中國經(jīng)濟難有大的起色,根據(jù)貨幣寬松程度和財政實施力度,未來存在通脹和通縮兩大潛在的經(jīng)濟風(fēng)險,這對股權(quán)市場并非好的增長環(huán)境。但對于商品期貨而言,因為可以同時做多和做空,不論是通脹壓力還是通縮環(huán)境,CTA 策略都可以通過捕捉商品價格的趨勢賺取收益,成為資本市場上博取風(fēng)險收益的良好投資品種。在經(jīng)濟存在下行風(fēng)險的環(huán)境下,CTA 策略大有可為。



免責(zé)聲明:入市有風(fēng)險,投資需謹慎。在任何情況下,本文的內(nèi)容、信息及數(shù)據(jù)或所表述的意見并不構(gòu)成對任何人的投資建議。在任何情況下,本文作者及所屬機構(gòu)不對任何人因使用本文的任何內(nèi)容所引致的任何損失負任何責(zé)任。除特別說明外,文中圖表均直接或間接來自于相應(yīng)論文,僅為介紹之用,版權(quán)歸原作者和期刊所有。