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基市漫谈｜量化CTA策略果真越复合越好？本站

　　在经历了令人失望的三四季度以后，CTA策略在新年伊始似乎继续维持着“躺平”的状态，当前行情的节奏可能是量化管理人最不喜欢的节奏，只是我们不清楚这种节奏还会维持多久。

　　一个比较有趣的现象是，在去年的行情中，复合类的CTA策略似乎并没有体现出其策略的差异性，多家号称复合策略的CTA管理人普遍都在回撤，尽管回撤的节奏略有不同，但整体的趋势基本趋同。从回撤幅度上来看，甚至有相当一部分复合策略的管理人要高于偏单一类型策略的管理人（这里的单一并非指单个策略，而是指策略类型上相对单一，比如“仅仅”用量价数据构建的模型）。

　　从直观上理解，这似乎是一个伪命题。毕竟从马科维茨的MPT理论开始，对于任何资产类别，分散化一直是一个免费的午餐：任意两个正期望且相关性不为1的策略放在组合中，理论上一定会提升组合的风险收益表现，相对于单策略来说。所以投资人往往会形成一种思维范式：即越复合的策略，波动会更小，夏普比率会更高。于是在投资的时候，倾向于去选择那些听上去“什么策略都有”的管理人，认为这样的管理人策略的丰富性和成熟度更高。而人们在拥抱“低相关”的同时，似乎忽略了”正期望“这个更为重要的必要条件。

　　实际上从2020年CTA策略规模爆发以来，管理人一直在策略的复合性上不断探索，从早期的偏规则式的简单策略开始，从线性到非线性，从量价到期限结构再到基本面及宏观另类，逐渐进化到当前多数的CTA策略基本都是多个投资标的、多个周期、多个因子类别的组合。即使我们将不同的CTA按照持仓周期贴成不同的标签，实际上也是多个周期组合而成的结果。

　　客观上讲，策略足够复合的好处是显而易见的：更好的风险收益比，更宽的容错度以及更大的策略容量，这些都是做好一个资管产品的必要条件。

　　如果穿透去理解，我们投资一个CTA策略本质上是在配置其底层的因子组合。这些因子组合之间的预期收益、波动率和相关性将会决定整个组合的收益风险特征。在理想情况下，如果我们可以找到16个正交的夏普0.5的“普通”因子，仅仅等权的线性组合就可以将组合的夏普提升到2。

　　同时，对于投资人来说，复合类CTA又存在着一个较大的问题：业绩归因上有天然的难点。CTA策略由于T+0、多空机制和保证金交易等特性，与股票中较为成熟的Barra模型不同，并没有一套公允的归因方法。传统做法还是基于净值去构建单因子的时序回归模型，参考系数的t值及回归方程的R方去评价各个因子的暴露程度及解释能力。对于某些相对单一类型的CTA管理人，此类方法尚有一定的解释作用。而对于复合类CTA来说，糅合的维度越多，策略的复合度越高，可归因性就越差。所以我们经常会遇到很多CTA产品，回归出来的结果在各个因子上的R方都没有超过0.2，这时候回归模型带来的信息量就非常有限，实际上是比较沮丧的。如果我们手上只有周频的数据，那么归因的结果参考意义就更小，甚至会存在较大的回归错误。对于这种较难去归因的产品，一旦产品净值发生了较大回撤，投资人很难有数量化的方法去解决和应对。更多的，似乎也只能依靠对管理人的定性判断了。

　　对于2022年的行情，我们认为一些复合类CTA管理人表现欠佳的原因在于：在一些大的宏观事件以及黑天鹅冲击的时候，驱动资产价格变动的主要逻辑发生了变化，因子与因子之间、底层标的资产之间的相关会骤升。基于历史统计方法收缩估计出来的相关性/协方差矩阵会失效，组合的实际波动率要远大于模型预估的波动率。同时，一旦持仓方向与行情运行的方向相反，组合就容易遭受预期外的较大损失。

　　在模型构建上，由于截面样本量的问题，很多量化CTA策略的回测数据是从2015年之后才开始的，而一般一个完整的商品周期大概需要35-42个月，所以实际上CTA的回测样本天然欠缺，存在过拟合的可能。所以今年遇到美联储在过去30年未曾有过的最为激进的样本外加息路径时，任何复杂模型似乎都难以适应。此时，反而越简单，越遵循事物第一性原理的策略表现得往往更好。

　　关于这一点，在2020疫情发生初期，一些外资机构就有类似的观点。Winton在2020年5月15日发表的《Price-Based Strategies at Times of Fundamental Uncertainty》中也表示，对于不确定的前景，基本面数据不太可能是比较可靠的输入，基于价格的策略（如趋势跟踪）可能比基本面类的更为可靠。

　　我们以海外趋势型CTA的代表指数Barclay BTOP 50与 Bloomberg商品指数2022年的走势进行对比，可以很明显地发现，虽然商品指数同样经历了6月份的下跌以及随后的震荡，但BTOP 50指数仍然在三季度创了年内新高，并在全年录得15%左右的收益，这个成绩甚至要好于2020年及2021年。

　　同时，我们再以2022年6月，各商品期货主力合约与次主力合约的期限结构为例，可以发现相当一部分品种的期限结构发生了较大波动，展期收益率为负的品种跌得更为明显。更为重要的是，在6月初，传统的动量类策略也是偏多头持仓。于是我们发现，在一个趋势的末端，动量类的策略因来不及转向而发生亏损；而期限结构类策略也因为斜率明显走陡，同时发生亏损；当这两个历史相关性不高的主策略同时发生亏损时，CTA策略的表现自然也就比较挣扎了。

　　综上，尽管一个相对复合的策略看上去有非常多的优势，但我们并不建议管理人本末倒置，为了多元化而去多元化，低相关的前提是正期望，20个足够好的子策略带来的增益要远比100个一般的子策略要多。在逻辑学中有奥卡姆剃刀的提法 —— ”如无必要，勿增实体“。如果一些额外增加的子策略不够成熟且稳定，那么盲目加入到组合中可能是有害无益的。对于投资人来说，更复合的CTA策略也未必意味着风险更小，甚至在外部环境较为不确定的情况下，越“简单”的策略可能表现更好。且复合CTA在回撤期间，往往更难准确地归因，导致投资难度加大。

　　最后，策略的复合程度不应成为我们评价CTA好坏的一个绝对标准，也不存在一个能适应所有行情的完美复合策略。

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