如何选出CTA中的“稳健”产品

（原标题：如何选出CTA中的“稳健”产品）

#风云君看cta# CTA策略这两年大火，其中主要的原因是近两年的一波商品牛市行情（2020年全年，2021年和2022年的上半场）在这些时间段都走出了较大级别的趋势行情，因此CTA也一度被各种渠道、媒体“封神”。其实风云君认为CTA最大的优势体现在长期配置的价值，比如很多老牌CTA产品都获得了连续5年的正收益。这一点相比于很多纯股多策略的暴涨暴跌，大开大合，有其特殊的意义，但如果买在今年1-4月的高点，一些知名的CTA产品可能也要承受20%-30%的回撤。风云君今天就同大家聊两个问题：

$千象磐石15号(P001133)$$富善投资-沣时1号致远CTA1期(P000934)$  $众壹资产量合全天候一号(P001224)$ $文谛量化多策略一号(P001192)$ $黑翼优选多策略1号A(P001044)$ $浙江白鹭群贤二号量化多策略(P001250)$ 

 一、你买的CTA产品没赚到钱，本质原因是什么？

二、 从配置的角度，如何选到CTA中的“稳健派”

首先，我们从历史数据出发，筛选了市场上10家知名CTA管理人，选取的时间段是近一年（2021年的10月到2022年的10月）在这一年中，CTA策略经历了三轮大的回调：分别是2021年的10-12月；2022年的6-7月及2022年的8-9月。这三轮大的周期性暴跌叠加2022年上半场的商品牛市，我们看看能发现些什么。

数据来源于火富牛.

我们简单回顾下今年的CTA行情。首先是第一阶段1-3月的商品牛市行情。在这一阶段，表现最好的管理人就是高杠杆、长周期时序策略的管理人；

第二阶段是4-6月的高位横盘震荡行情，这个阶段依然维持了偏牛市的震荡格局，表现较好的多是一些基本面因子（如展期收益率）占比较高的截面策略，而相反，一些中周期时序策略则由于震荡周期与策略周期重合而反复磨损，表现较差。

第三阶段是6.17开始持续一个半月的史上罕见的暴跌行情。在这一阶段中，中长周期时序及在第二阶段表现良好的截面策略表现比较惨烈，而中周期趋势策略反而由于对行情可以迅速反应而表现较好；

最后一个阶段是8月下旬以来商品市场的周度级别反转行情，在这一阶段基本上又是全军覆没，弱势震荡，中周期时序与截面策略都是“重灾区”。

从上面的分析中，我们可以得出的结论：没有“一劳永逸”的CTA策略，这一点与股多策略有所类似，就像价值和成长常适配于不同的市场环境，商品牛市和熊市甚至牛熊的不同阶段适配的CTA策略也不尽相同。这也就解释了第一个问题：为什么你买了CTA产品却没有赚到钱，很大原因是在高位买入了高风险的激进派CTA产品，这种产品在牛市格局表现亮眼，但买在高点遇上牛转熊，则要忍受较大的回撤。因此，想买这种类型产品的投资人需要有一定的择时及对未来商品市场的基本判断能力，还是有一定难度的。

那么，我们进入第二个问题：如果我完全不具备择时能力且看重CTA的配置价值，如何选到偏稳健型的CTA产品？

风云君统计了近五年在历次CTA策略出现较大级别的调整中表现比较稳定的管理人，总结了以下几点（仅供参考）

整体看，特别是在商品熊市中，中（中短）周期的CTA时序策略表现较好。这个比较容易理解，在牛转熊的行情中，中周期时序策略信号更敏感，能迅速转向来适应行情，控制回撤能力较强。（个别反复震荡反转的行情除外）。另外，就是做套利策略的CTA管理人，但纯做CTA套利的管理人非常少，一般作为CTA的一种子策略存在。

看子策略的分散程度。从上面的分析中，我们知道没有一种CTA策略可以做到穿越牛熊，那么，子策略越分散的管理人的抗风险能力更强。比如白鹭它家的代表CTA产品是时序策略，截面多空，基本面和微观市场策略复合组成；千象和黑翼也是偏中周期的多策略多因子融合，这几家近5年的最大回撤都控制在了10%之内。

风控管理，这一点虽然是老生常谈，却是决定一家量化CTA管理人能否长久生存的重中之重。风控管理往往包括管理人的仓位控制，头寸方向，品种集中度等等。量化CTA管理人往往用模型来监测市场环境，决定子策略是否开仓，仓位控制等等。但从结果来看，各家管理人的风控效果是有较大差别的，比如一些管理人会在牛市行情中放开一些限制（比如屏蔽一些空头信号，增加持仓集中度等等）导致行情反转下的大幅回撤；而有一些管理人常年高仓位运行，不会根据行情作减仓处理，这些都是投资人要事先考察清楚的。稳健派的量化CTA管理人之所以“稳健”，通常来说风控也是过关的。

综上所述，我们今天的内容主要是教大家认识到非常重要的两点：一是“鱼”和“熊掌”不可兼得，想配置高风险高收益的CTA产品，要明确了解管理人的策略风格且具备一定的择时能力，否则可能承担较长时间的回撤；二是买偏稳健派的CTA产品，长期收益不要有过高期望（比如年化十几个点），但无需在择时上下功夫，重点关注管理人的策略容量是否饱和。