- 狭义上来说,CTA策略的研究对象只包括期货,像国内的股指期货,大宗商品期货和国债期货(利率期货),这些品种是目前国内CTA策略的主要研究对象和利润来源;
- 广义上来说,可以是大宗商品期货,国债期货(利率期货),股票,外汇(包括spots和futures),甚至期权等任何有一定历史公开量价数据的品种。
通常来说,以分钟、小时和日线数据为主。少部分CTA策略也会用到tick数据,包括level2的bid price,ask price,bid volume,ask volume。
对单个品种历史上的量价数据进行分析,包括开盘价,收盘价,最高价,最低价,成交量,持仓量这些数据,提炼出具有概率优势的规律,这就是通常意义上的因子或者策略,并将此规律用代码实现,并假设这类规律在未来会依然存在。最后用此类规律来判断品种未来的方向,进行开仓,平仓,加仓,减仓等操作,并以此来获利。通常来说,演化至今的CTA策略基本都是全自动交易,但也依然有辅之以手工判断的交易存在。
狭义上来说,传统的CTA策略都是趋势追随策略。白话来说,就是追涨杀跌。文绉绉来说,就是价格的时间序列存在系数为正的自相关关系。这类策略能挣钱的逻辑有这么几种,1是投资者对盈利和亏损比例的容忍程度是不对称的;2是当趋势不断延续时,随着做多和做空双方投资者PNL比例的增加,投资者更容易出现非理性行为,尤其是亏损的一方容易互相践踏平仓;3是价格的returns概率分布本身就是一个很大的肥尾。
趋势追随策略通常胜率会比较低,而每笔交易的盈亏比会比较大,白话来说,就是亏小钱,挣大钱。没行情的时候亏小钱,有行情的时候赚大钱。市场给机会就吃一口,没机会就熬啊熬,熬啊熬。历史上多少CTA基金就是这样被熬死的,倒在了黎明前的黑暗。
广义上来说,CTA策略应该是趋势追踪策略为主,反转策略为辅。就像前面所说的,趋势追踪策略容易死在黎明前,为了避免这点,或者说为了让自己更赖操,就需要一些在没行情的日子里也能喝口汤的策略,这类策略就是反转策略。和趋势追踪相关,反转策略白话来说,就是高抛低吸;文绉绉来说,就是价格的时候序列存在系数为负的自相关关系。很多人会问,价格的时间序列不是非正即负吗,怎么会又正相关,又负相关?这个问题在这儿暂时就不回答了,后续在更新。不过可以肯定告诉大家的就是这个问题的答案值个10万块钱应该没啥问题。趋势策略好写,总体都是类似的。幸福的家庭(趋势策略)都是相似的,每个不幸的家庭(反转策略)都有各自的不幸(反转)。
80年代之前,主要是50s-80s这段时间,在电子交易并未成熟之前,交易员(当时年代的大神),就已经开始书写和传播出一些技术指标来判断大宗商品期货的未来走势,如威廉指标,KDJ,RSI,MACD,CCI等。一些交易员尝到甜头后,开始成立专门的CTA基金来帮忙客户管理资产,这批人就是当年CTA fund的第一批炮灰,或者换个词来说——革命先驱,因为最后的结局都不大好,详情自己google。
而到80年代之后,随着电子盘的普及,真正意义上的CTA基金才开始出现,并涌现出一批够格称得上开山鼻祖的人物,如Martin Lueck和David Harding。经过20多年的的大浪淘沙,下列CTA基金开始杀出重围。很有意思的几个趣闻给大家聊一聊,一是虽然该行业排名每年换血速度极快,城头更换大王旗很常见,但是真正做得好的却总是那几个灵魂人物,在各家公司跳来跳去或者自己另立门户;二是最大的几家CTA都是在英国,个人觉得主要是因为英国的氛围比较懒、经典而传统,比较符合这类型策略的风格;三是牛津和剑桥这两家学校历来都辈出CTA人才,这与当年AHL和Winton争风吃醋不无关系,你去跟牛津合作,俺就去剑桥设点:)
我想说的是其实这种所谓的常见技术指标里面,经过本人实证证明,还是会有少量有价值的特征(或者说因子),但仅仅只比抛硬币50/50的效果略微好一些而已。如果感兴趣,各位客官可以自己试试。从个人经验来说,很多实盘跑的效果不错的特征都可以从这些基础的技术指标里面得到启发,衍生出一些效果还不错的因子。
很多人会说统计套利,股票,期货,国内外市场都不一样,那么因子肯定没什么共性。在此,个人觉得从机器学习的角度出发,真的是天下武功出一家。有了机器学习,什么市场不一样,策略不一样都无所谓。研究员唯一需要做的,就是轻轻的改变预测目标,妈妈就再也不用担心我的学习了(老板就再也不用担心我出不了成果了)。当然,这里面很多很多细节,不同的策略的处理细节有非常非常大的区别,在此就不展开了。走到行业深处,自然还是细节处理决定成败。
7点了,有点累,先拉2个链接,懂行的人自然懂,下次有时间再补上后续内容。
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