量化投资CTA策略120807资料讲解

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量化投资的基本策略

量化投资的基本策略

量化投资的基本策略

随着金融市场信息化的深入发展,量化投资也越来越受到投资

者的青睐。所谓量化投资,就是基于大量数据的分析,利用特定

的算法和模型,进行金融市场的投资操作。与传统的人工投资相比,量化投资有着更高的效率和准确性,因此在市场上也备受关注。在本文中,我们将就量化投资的基本策略进行探讨与分析。

一、量化投资的基本原理

量化投资的基本原理是基于统计学和计算机技术,利用大数据

分析进行交易决策。其过程主要分为历史数据的获取、数据加工

和模型建立、交易决策和风险控制四个环节。

首先,量化投资需要获取大量的市场数据,可以是历史价格、

成交量、财务报表等等。然后需要对这些数据进行加工处理,例

如去噪、填补缺失值、数据标准化、异常值处理等等,以使其可

供模型使用。接下来,需要建立各种投资模型,例如回归分析、

聚类分析、机器学习等等,在历史数据上进行测试并优化模型表现。最后,通过模型预测和各种交易策略的制定,进行交易操作,并且及时对风险因素进行控制。

二、基于以上的原理,量化投资可以通过各种投资策略的制定,实现优秀的投资表现。不同的策略有不同的技术指标和交易规则,但总的来说,可以归纳为以下几类:

1.趋势跟踪策略

趋势跟踪策略是最为常见的量化投资策略之一,其基本原理是

利用市场趋势进行投资操作。该策略通过寻找股票价格长期的上

升或下降趋势,并对其进行买入或卖出,以期获得夏普比率更高

的收益。其中,常用的交易指标为均线和动量指标。

2.相对价值策略

相对价值策略是通过比较不同证券之间的溢价、贴水等价值指标,寻找市场上被低估或高估的证券,并进行逆向交易操作。常

读懂量化CTA策略知多少?

读懂量化CTA策略知多少?

读懂量化CTA策略知多少?

去年,对冲基金领域的CTA量化投资策略凭借优秀的业绩,成为私募行业中的闪亮明星。数据显示,截至2016年8月份,CTA策略的平均收益超过8%。从下图可以看出,CTA表现不仅好于股票、债券等传统资产,也大幅领先其他对冲类策略。

CTA是什么?

那么,对于CTA策略,你了解多少呢?今天 relquant雷尔量化平台带我们就来聊聊它。

CTA,英文释义Commodity Trading Advisor,商品交易顾问,简称CTA,是指通过为客户提供期货、期权方面的交易建议,或通过受管理的期货账户参与实际交易,来获得收益的机构或个人。

其实这一解释并没有说清楚CTA策略的本质。实际上,CTA是做多波动率的一种策略,它不预测趋势,而是只跟随趋势,市场上涨时做多,市场下跌时做空。因此,该策略比较适合趋势较明显的市场。

CTA的历史

追溯CTA的历史,1949年,美国证券经纪人Richard Donchuan 设立了第一个公开发售的期货基金,标志着CTA基金的诞生。1971年,管理期货行业协会(managed future association)的建立,标志着

CTA正式成为业界所接受的一种投资策略。

在投资范围上,CTA经历了逐渐扩充的过程。

CTA的投资品种从一开始的仅限于商品期货,到近些年扩展到包括利率期货、股指期货、外汇期货在内的几乎所有的期货品种。当然,CTA策略研究对象也包括股票、外汇和期权等任何有一定历史公开量价数据的品种。

CTA如何获利

我们所称的CTA策略即管理期货策略,细分下去又包括趋势策略和反转策略。

量化cta策略

量化cta策略

量化cta策略

作为一种特殊的组合投资策略,CTA(Commodities Trading Adviser)一直是对冲基金界的一个异类。相比于期货市场上的其他

投资者,CTA投资者拥有更多的自由度,可以通过其特殊的投资策略去投资各种商品,以此来获得投资收益及最大化投资者收益。

由于CTA投资者可以针对不同的商品和市场,采取不同的投资策略,因此使得CTA策略在投资组合中占据着相当重要的地位。然而,由于CTA投资者可以用较为可观的诞贷开仓,因此其风险管理也需要更多的注意。

因此,本文试图从量化角度来探索一种新的、被动的CTA组合策略,以及利用其进行风险管理的相关思路。

首先,本文将对量化CTA策略作一个比较简要的介绍。量化CTA 投资策略的核心思想是:采用一组量化策略,以此来自动化投资决策过程,以获得最佳的投资收益率。

同时,量化CTA策略也可以通过一些投资回报分析工具,来确定哪些策略可以最大化投资收益。量化CTA策略中使用的量化策略包括趋势跟随策略、多空对冲策略以及标准化套利策略。

其次,本文还将探讨如何正确地运用量化CTA策略来管理风险。为了降低投资风险,投资者可以采取各种技术手段,来衡量资产的相关性,以及投资组合各策略的风险因素。

此外,采用量化CTA策略的投资者还可以使用各种定量分析工具,对投资者投资组合的风险管理有所考量,以便更好地建立风险管理模

型,确保投资者投资目标的达成。

最后,本文还将探讨量化CTA策略的潜在优势。采用量化CTA策略的投资者,可以有效分散投资者的投资风险,有效降低组合时的不确定性,也可以有效把握投资者之间的差异性,有效提高交易的效率,节省投资时间和成本。

量化投资CTA策略120807精品PPT课件

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牛市必备—资产配置必备品

• Ibboston金融咨询公司的特许金融分析师Thomas在份题为“商品与资产配置策略”报告 中指出,“商品在投资组合中扮演了一个保险的功能,是有效的风险分散者。”
• Thomas用1970年到2008年的数据测算了两个资产组合的最优边界,其中一组包含商品 期货而另一组没有。单个资产都位于有效边界下方或位于有效边界上,说明组合的效果 优于单个资产;包含商品期货的组合位于不包含商品期货组合的上方,表明在同样的风 险下,加入商品期货能提高组合的收益。
。图:股票、债券和CTA基金收益对比
Source: Managed Futures: International Traders Research, Inc. (an affiliate of Altegris); US Stocks: Standard and Poor's; US Bonds: Lehman Brothers Inc.
熊市利器---金融风暴中大宗商品表现优越
2007年次贷危机爆发以来,各类投资工具都出现了程度不同的下跌。如下图所示,截止2009年10月 标准普尔指数自07年10月下跌28%,美林美国债券指数上涨14.25%,房地产价格指数下跌10.2%。 与此同时,截止2009年11月,两年期CASAM指数收益率为18.29%。如图所示,以投资者在基期 1989年投资1000美元为例,至2009年10月9日,投资CTA基金的收益远高于投资股票与债券的收益

量化投资策略解析

量化投资策略解析

量化投资策略解析

随着金融市场的不断发展,投资理念也在不断创新。其中,量

化投资成为了近年来备受关注的一个领域。量化投资是利用计算

机技术和数学模型来实现投资决策,取代传统投资方式。量化投

资有很多不同的策略,本文将对其中的一些常见策略进行解析。

1.多因子策略

多因子策略是基于赢家和输家崩盘、估值、情形、组合质量等

多个因子来制定投资策略的一种方法。通过分析不同因子对股价

的影响程度,选出对股价影响较大的因子,制定相应的投资策略。多因子策略可以降低单一因子的风险,提高投资组合的效率和稳

定性。

2.趋势策略

趋势策略是基于走势来制定投资策略的一种方法。通过分析市

场趋势和走势,确定买进和卖出的时机。趋势策略可以有效避免

对预测市场的过度依赖,只要抓住趋势就能获得较高的收益回报。

3.低风险策略

低风险策略是投资者通过选择低波动性和高股息收益率的股票,来提高投资组合的稳定性和长期回报。低风险策略可以降低个别

股票的风险,但是对整个市场的风险并没有很大的影响。

4.股票选择策略

股票选择策略是基于财务指标和市场数据等信息来制定投资策

略的一种方法。通过对不同股票的财务指标和市场数据进行分析,选出基本面优良、估值便宜和市场前景良好的股票进行投资。股

票选择策略需要投资者对财务指标和市场数据的分析能力较强,

需要一定的基础知识和经验。

5.套利策略

套利策略是通过利用股票市场中的价格差异和风险差异,实现

低风险和低成本的收益。套利策略需要投资者对市场中的价格运

动和风险把控能力较强,需要较高的分析能力和经验。

总之,量化投资策略是一种新型的投资方式,利用计算机技术

量化投资策略分析及案例分享

量化投资策略分析及案例分享

量化投资策略分析及案例分享随着科技的发展和金融市场的不断变化,越来越多的投资者开

始运用量化投资策略。量化投资是一种以数据分析为基础,通过

数学和统计方法构建模型来投资的方法,目的是发掘市场中的有

价值投资机会。

量化投资策略的优点在于可以减少情感因素对投资决策的影响,实现更为客观、科学的投资决策。另外,量化投资还可以提高投

资效率,尤其是在高频交易领域。

但是,量化投资也存在一些风险。比如,在数据收集和分析的

过程中,如果存在错误或失误,将会极大地影响投资者的判断和

决策,增加投资者的风险。另外,市场的不确定性和价格波动性

也是影响量化投资策略执行的关键因素之一。

在实践中,量化投资者通常需要运用各种算法和模型,来分析

市场数据和情况,并制定出相应的投资策略。下面,我们将就几

种常见量化投资策略进行分析和案例分享:

趋势跟踪策略

趋势跟踪策略是一种基于技术分析的量化投资策略,它通过识

别资产价格趋势和趋势的变化,来进行投资决策。趋势跟踪策略

的核心理念是:趋势仍然是最好的朋友。

趋势跟踪策略最初由Richard Donchian提出,其使用原理是利

用价格代表市场情绪,也就是自动化去进行波动性判断,通过统

计价格的波动状态来预测未来市场走势和投资机会。需要注意的是,趋势跟踪策略可能会导致亏损,因为它并不能避免市场的波

动性。

均值回归策略

在传统的金融理论中,均值回归策略是一种寻找市场价格回归

平均值的策略。该策略基于市场价格一定会回归到其均线之上或

之下的假设,所以当价格偏离均线时,投资者需要在适当的时刻

买入或卖出资产。

均值回归策略的优点在于能够稳定获利,并减少不必要的风险,同时增加投资者的回报。但是,均值回归策略也具有一定的缺点。

量化交易(一文了解量化交易策略)

量化交易(一文了解量化交易策略)

量化交易策略可以根据交易产品和盈利模式进行分类

按照交易产品分类:量化投资策略主要包括股票策略、CTA策略、期权策略、FOF策略等。

按照盈利模式分类:量化投资策略可以分为单边多空策略、套利策略、对冲策略等。

NO.1 交易产品分类

股票策略:可以进一步细分为Alpha策略和Beta策略。Beta策略致力于获得绝对收益。

它又可以细分为主观策略和量化策略,包括基于财务和行业研究的主观投资和使用技术指标选股的量化策略。另一方面,Alpha策略旨在获取超额收益,即跑赢指数,通常采用多因子策略,数据一般来源于基本面数据(如财务)和量价数据。

CTA策略:是交易股指期货、国债期货、大宗商品期货的量化策略,也是当前应用最广泛的策略之一。

FOF策略:则是将资金分散投资于不同的基金,在基金分散投资的基础上进一步分散风险的策略。

NO.2 盈利模式分类

单边多空策略:是指投资者在结合经济周期、宏观趋势、政治事件以及历史数据的基础上,对单个金融工具进行单边买入或单边卖出实现盈利的策略。

套利策略:是基于不同市场之间的价格差异,通过同时在两个或多个市场进行买卖操作以获得利润;而统计套利策略则是基于股票价格的历史波动情况和统计学原理,通过计算股票价格与其历史波动范围之间的差异来判断股票价格是否处于低估或高估状态,从而进行买卖操作。

对冲策略:是一种投资策略,旨在通过同时在股指期货市场和股票市场上进行数量相当、方向相反的交易,以实现盈亏相抵,从而降低甚至消除商业风险的影响。这种策略可以帮助投资者锁定既得利润或成本,规避股票市场的系统性风险。

cta 策略描述

cta 策略描述

cta 策略描述

CTA(Commodity Trading Advisor)策略,即商品交易顾问策略,是一种投资策略,其通过分析和预测商品市场的价格变动来赚取收益。它涵盖了广泛的策略和方法,包括技术分析和基本面分析的结合,以及各种交易策略,如套利、对冲和直接商品投资。

CTA策略的核心在于通过研究和分析商品市场的供需关系、宏观经济因素、季节性因素、市场情绪等多个维度,来预测商品价格的走势。根据预测结果,CTA策略的执行者会决定买入或卖出相应的商品期货合约。

CTA策略具有很多优点。首先,商品市场具有全球性,因此CTA策略可以分散投资风险,避免过度依赖单一股票或债券市场。其次,商品市场具有较好的流动性,方便大额交易。此外,商品价格受到多种因素影响,因此可以通过多种策略来赚取收益。

然而,CTA策略也存在一些风险和挑战。首先,商品价格受到全球供需关系、政治经济因素等多种因素影响,因此价格波动较大,投资风险较高。其次,商品期货合约的杠杆效应较大,可能会导致投资者面临较大的债务压力。此外,CTA策略需要专业的投资知识和经验,以及对市场的深入理解和判断。

为了成功实施CTA策略,需要做到以下几点:首先,要建立完善的风险管理体系,制定合理的止损和止盈机制。其次,要注重基本面和技术面分析的结合,全面把握市场情况。此外,要有耐心和信心,不要被短期的市场波动所影响,坚持长期投资的理念。最后,要不断学习

和研究市场动态,提高自己的专业能力和投资水平。

总之,CTA策略是一种有效的投资方式,但同时也存在一定的风险和挑战。投资者在选择和使用这种策略时需要充分了解其特点,具备相应的投资知识和经验。通过建立完善的风险管理体系、注重基本面和技术面分析的结合、保持耐心和信心以及不断学习和研究市场动态等措施,可以成功地实施CTA策略并获得良好的收益。

CTA策略的分类与风险管理

CTA策略的分类与风险管理

CTA策略的分类与风险管理CTA(Commodity Trading Advisor)是指资产管理公司或个人顾问,通过运用各种投资策略来进行商品期货交易的活动。CTA 策略的分类与风险管理是投资者在选择CTA策略和管理风险时需要考虑的重要因素。本文将对CTA策略的分类进行介绍,并探讨如何有效管理CTA策略带来的风险。

一、CTA策略的分类

CTA策略通常可以分为趋势跟踪策略、套利策略和基本面策略三大类。

1. 趋势跟踪策略

趋势跟踪策略是最常见的CTA策略之一,它通过分析价格趋势变化和市场动能,来决定交易方向。该策略的基本原理是假设市场趋势会延续一段时间,因此在市场上升时开仓做多,市场下跌时开仓做空。趋势跟踪策略的优势在于能够快速捕捉到市场趋势并获取利润,但也存在趋势反转时造成亏损的风险。

2. 套利策略

套利策略是指通过利用市场上的价格差异来进行交易,以获取

利润。这类策略通常将目光聚焦于不同市场、不同品种或不同合

约之间的价格差异。套利策略的核心思想是在市场的无风险套利

机会出现时进行交易,并通过即时的对冲操作来控制风险。然而,市场上的套利机会可能会变得稀缺,同时套利的成本和风险也相

对较高。

3. 基本面策略

基本面策略是基于对经济因素和市场基本面的分析,来预测价

格变化的策略。该策略关注政府政策、经济指标、供求关系等因素,并使用这些信息进行交易决策。基本面策略的优势在于可以

捕捉到市场中的长期趋势,但同时也需要对市场基本面有深入的

理解和准确的预测能力。

二、风险管理

CTA策略的风险管理对投资者来说至关重要,以下是几种常见的风险管理方法:

cta量化原理

cta量化原理

CTA量化原理

一、引言

在金融市场中,投资者常常需要做出决策以获取预期的收益。而量化投资作为一种应用数学和统计方法来进行投资决策的策略,被广泛应用于资产管理领域。本文将详细探讨CTA(Commodity Trading Advisor)量化原理,即以商品期货交易为基

础进行量化投资的理论和方法。

二、CTA量化投资策略

CTA量化投资策略是基于商品期货市场的投资策略,通过运用数学和统计模型来进

行交易决策。CTA量化投资策略具有以下特点:

1. 基于历史数据

CTA量化投资策略的决策依据是历史数据,通过分析和建模历史价格走势、成交量

等指标,以找出潜在的交易机会和规律。历史数据的分析是CTA量化投资策略的核心。

2. 严格的风险控制

CTA量化投资策略非常注重风险控制,通过设定风险限制、止损条件和交易规模控

制等手段来控制投资风险。风险管理通常是CTA量化投资策略成功的关键因素之一。

3. 自动化执行

CTA量化投资策略通常是由计算机程序自动执行的。通过编写程序来实现交易信号

的生成和交易执行,可以避免主观因素对投资决策的影响,提高执行效率和交易速度。

三、CTA量化投资策略的原理

CTA量化投资策略的原理主要包括以下几个方面:

1. 趋势跟踪

趋势跟踪是CTA量化投资策略的核心思想之一。它认为价格趋势是存在的,且会延续一段时间。通过观察和分析价格的历史走势,CTA策略尝试捕捉到价格趋势的变化,并以此作为交易决策依据。

2. 均值回归

均值回归是另一个重要的CTA量化投资策略原理。它认为价格的偏离会在某个时间段内被修正,并回归到平均水平。CTA策略会根据价格的偏离程度来决定交易信号,以期望价格回归到均值。

CTA策略全面解读讲解学习

CTA策略全面解读讲解学习

CTA策略全面解读

商品交易顾问(Commodity Trading Advisor,简称CTA)是指通过为客户提供期货、期权方面的交易建议,或者通过受管理的期货账户参与实际交易,来获得收益的机构或个人。1949年,美国证券经纪人Richard

Donchuan设立第一个公开发售的期货基金,标志着CTA基金的诞生。1971年,管理期货行业协会(managed future association)的建立,标志着CTA正式成为业界所接受的一种投资策略。

传统意义上,CTA基金的投资品种仅限于商品期货,但近年已扩展到包括利率期货、股指期货、外汇期货在内的几乎所有期货品种。CTA基金因为很好的业绩稳定性和与其他策略的低相关性(图1),赢得了快速的发展,截至2015年12月31日,CTA基金的总管理规模高达3273亿美元(图2)。

在中国市场,2011年9月,证监会允许机构投资者进入商品期货市场;2012年5月7日,上期所、郑商所和大商所颁布相关规定,打通国内基金专户参与商品期货的通道,自此,CTA作为一种策略,可以在国内全面展开,国投瑞银

鸿瑞4号期货套利资产管理计划成为国内首个商品期货基金专户产品。但发展至今,国内CTA基金的总体规模还处于初级阶段,以期货为主要投资标的的产品不过1000只左右。

由于2013-2015年股市波动很大、商品期货市场单边下行为主的市场环境有利于CTA策略的发挥,他们在获得较高收益的同时,很好地控制了下行风险和回撤,风险调整后收益(特别是索提诺比率)明显优于市场和同行(表1、2)。

双均线策略(CTA)

双均线策略(CTA)

双均线策略(CTA)

什么是均线?

对于每一个交易日,都可以计算出前N天的收盘价的移动平均值,把这些移动平

均值连起来,形成一条线,就叫做N日移动平均线。双均线就是两条均线,比如

5日均线和10日均线。

什么是双均线策略?

由短周期均线自下向上穿越长周期均线,所形成的交点,称为金叉。当短周期均线自上而下穿越长周期均线,所形成的交点,称为死叉。

这样我们可以构建一个双均线策略:双均线金叉的时候,表明该币很强势,市场属于多头市场;反之,当出现死叉点时,市场属于空头市场。

策略:

进场点:金叉,做多;死叉,做空

出场点:信号反转时出场

主要参数:

快线周期:移动平均线参数

慢线周期:移动平均线参数

K线周期:使用本策略选择的K线时间周期

下单数量:每次下单量

我们以交易对 BTCUSD 及以下参数为例:

快线周期:MA9;慢线周期:MA20;k线周期:10080 Min(周线);下单数量:10张

分析:

入场点位:3832 USD(多)

出场点位:9824 USD(平多)

本次盈利: (9824-3832)*0.01*10= 599.2 USD

投入成本:3832*0.01*10/5=76.64USD(按照最大5倍杠杆计算)

收益率:599.2/ 76.64*100%=781.8%(不包含手续费和资金费率)

投资周期:6个月左右

量化投资基础知识简介

量化投资基础知识简介

数据驱动
量化投资以大量历史数据为基础 ,通过统计分析发现市场趋势和 交易机会。
系统化
通过建立数学模型和算法,将投 资策略、风险管理和交易执行等 环节系统化,提高决策效率和准 确性。
量化投资的优势与局限
• 可复制性:同一套数学模型和算法可以在 不同市场和资产类别中运用,具有较好的 可复制性。
量化投资的优势与局限
特点
量化投资强调数据驱动、纪律性、系统性和可复制性。它通过建立严谨的投资模型,对市场数据进行大量分析 和处理,以发现市场趋势和交易机会,并利用计算机程序实现自动化交易,减少人为干扰和情绪影响。
量化投资与传统投资的比较
投资策略
传统投资策略相对主观和定性, 而量化投资策略则是基于大量历 史数据和统计分析,更加客观和 定量。
交易执行
传统投资依赖人的决策和操作, 而量化投资则通过计算机程序实 现自动化交易。
01
决策依据
传统投资主要依靠人的主观判断 和经验,而量化投资则依靠数学 模型和算法。
02
03
风险管理
传统投资主要依靠人的经验和直 觉进行风险管理,而量化投资则 通过数学模型和算法进行精确的 风险评估和控制。
04
量化投资的优势与局限
回测与优化
回测平台
选择合适的回测平台,对历史数据进行回测,评估策略的表现和 风险。
回测策略

量化投资策略的技术分析

量化投资策略的技术分析

量化投资策略的技术分析

一、引言

量化投资策略是近年来越来越流行的投资方法。它利用大数据分析和计算机模型来构建投资组合,以期获得稳定的投资回报。本文将主要介绍量化投资策略的技术分析原理和应用。

二、技术分析的概念和原理

技术分析是一种通过分析市场价格走势及其周围环境,来预测未来市场走势的方法。其基本原理是市场价格走势会受到供需关系、心理因素、经济因素等多种因素的影响,但由于价格已经反映了这些因素,技术分析师可以根据价格走势的规律来判断市场趋势。

量化投资策略的技术分析基于大量的历史数据,并运用计算机模型对数据进行分析和处理。常用的技术指标包括移动平均线、相对强弱指标、MACD指标等。

三、量化投资策略技术分析的应用

1.选股

量化投资策略的技术分析可以帮助投资者选择优质的股票。通

过对历史数据的分析和建模,可以得出某些股票在特定条件下的

表现,建立股票筛选模型,并通过机器学习不断调整优化。

2.构建投资组合

量化投资策略的技术分析可以帮助投资者构建合理的投资组合。通过分析多个股票或其他金融资产的历史数据,可以得出它们之

间的关联性,进而构建组合,并根据不同的市场条件及时调整组合。

3.进行交易

量化投资策略的技术分析可以帮助投资者进行交易。通过对市

场价格走势的技术分析,可以判断市场趋势及其力度,从而确定

买入和卖出时机,并进行风险控制。这种自动交易的方式可以减

少人为因素对交易的影响,提高交易效率和准确性。

四、技术分析的局限性

技术分析虽然是一种有效的投资方法,但它并不是万能的,也

存在一定的局限性。首先,技术分析只是通过历史数据预测未来

cta+策略理解

cta+策略理解

CTA策略,全称Commodity Trading Advisor Strategy,也被称为管理期货策略,是一种投资于期货市场的投资策略。它主要依赖于商品交易顾问对商品等投资标的走势的预判,通过在期货、期权等衍生品中进行做多、做空或多空双向的投资操作,为投资者获取来自于传统股票、债券等资产类别之外的投资回报。

在期货市场,CTA策略的投资标的物主要集中在大宗商品期货,包括农副产品期货、能源商品期货和基础原材料期货,以及金融期货,如货币期货、利率期货和指数期货等。

CTA策略可以大致分为主观CTA和量化CTA。主观CTA策略由管理人根据自身对商品基本面、技术面、情绪面、宏观经济、政策扰动等因素的理解和分析,结合自身经验构建商品投资组合并决定买入卖出时机。而量化CTA策略则主要通过量化手段,运用金融学、统计学等理论,对数据进行深度挖掘、分析,并构建量化交易模型,依据模型给出的投资信号进行投资决策。

此外,一般来说,主观CTA策略的产品交易品种集中度较高,如果遇到适合的市场环境,往往能够获取较高的收益,但同时也具有较高的波动性和回撤幅度。量化CTA策略的仓位调节需要市场行情发生变化,得到价量变动的信号才会触发仓位调整,因此具有较低的品种集中度,产品整体波动较小,对于极端行情的防御性也更强,但

是在收益方面爆发力相对较弱。

总的来说,CTA策略是在投资领域中一类重要的投资策略,对于投资者来说具有重要的参考价值。然而,投资者在选择该策略时也需要注意与自身风险承受能力和投资目标相匹配,避免盲目跟从。

量化cta策略

量化cta策略

量化cta策略

CTA(CommodityTradingAdvisor),即商品交易顾问,是指向客户提供有关商品交易建议的注册机构。近些年来,随着量化策略在货币市场的越来越普及,量化CTA策略也逐渐受到关注。量化CTA 策略依靠专业的大数据分析方法,为追求长期获利的投资者提供低风险的投资,具有很大的市场魅力。

首先要明确的是,量化CTA策略是一种以系统性方式进行商品市场投资的策略。这意味着,投资者要根据定量指标和模型,运用模拟交易,从而获得投资机会。在量化CTA策略中,最核心的策略是建立合理的模型,即基于市场的历史数据,进行市场模拟,从而推断出未来的价格变化趋势。量化交易方法可以用于多个市场,如大宗商品、期货、股票、债券等。

其次,对于量化CTA策略,实施环节也是很有必要的。要构建一个量化CTA策略,需要把所有可能存在的市场数据都考虑在内,并把它们放到一个合理的模型中,使其更加准确、可靠。

在构建模型时,要通过大数据分析、机器学习等技术,收集市场的历史数据,并对它们进行分析、比较和总结,从而建立一个合理的预测模型。此外,以模拟交易的方式检验模型,也是非常重要的,以确保模型的准确性和可靠性。

最后,要制定一个合理的交易策略和风险管理体系,以防止在投资中发生风险。首先,要把握最基本的技术指标,如趋势线、均线等,以便对投资行为有科学的把握;其次,要完善入市及出场的

操作策略,以便在投资期间把握住最佳的投资机会;再次,要实施风险管理及损失限制措施,防止在投资中,遭受不可挽回的经济损失。

总之,量化CTA策略是一种非常有效的投资策略,它可以为投资者提供低风险的投资方法。但要发挥其作用,必须仔细研究市场的历史数据,建立合理的模型,并构建有效的交易策略和风险管理体系,以确保投资安全。

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• Ibboston金融咨询公司的特许金融分析师Thomas在份题为“商品与资产配置策略”报告 中指出,“商品在投资组合中扮演了一个保险的功能,是有效的风险分散者。”
• Thomas用1970年到2008年的数据测算了两个资产组合的最优边界,其中一组包含商品 期货而另一组没有。单个资产都位于有效边界下方或位于有效边界上,说明组合的效果 优于单个资产;包含商品期货的组合位于不包含商品期货组合的上方,表明在同样的风 险下,加入商品期货能提高组合的收益。
图:股票、债券和CTA基金收益对比
Source: Managed Futures: International Traders Research, Inc. (an affiliate of Altegris); US Stocks: Standard and Poor's; US Bonds: Lehman Brothers Inc.
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季度
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-0.27
0.14
1年
-0.1
-0.3
0.29wk.baidu.com
5年
-0.42
-0.25
0.45
Source: Gary Corton, K Greet Rouwenhorst, Fact and Fantasies about Commidty Fuyures
• 对中国1995年以来的上证综合指数,期货指数(以豆一与沪铜为代表)与国债指数进行 拟合分析,结果如下表所示。可以发现,股票与商品的相关系数最低,而债券与商品的 相关系数也不高,说明加入商品期货可能有利于大类资产组合分散风险。
• 不同投资期限下,商品期货指数与股票指数、债券指数和通货膨胀指数之间的相关程度 :在投资期限为1个月时,股票和商品期货之间有微弱的正相关,随着投资期限延长,股 票和商品期货之间的负相关程度越来越高,商品期货与债券之间在各种投资期限下都是 负相关。说明引入商品期货投资可以有效地分散传统股票和债券组合的风险
CTA的交易投资特点
•期货交易速率快,要求交易效果高; •杠杆性的交易,对人性考验大; •交易风险,要求风控措施好; •可能存在高频交易,对交易成本有要 求; •交易短期化,择时要求精细化,对于 小回撤等皆有应对; •期货打法与股票投资很不同
•涉及到多种投资策略; •趋势投资、震荡投资、套利交易等等; •完全依赖人的判断与执行具有较高的 难度,需要依赖计算机; •庞大的数据挖掘要求计算机的辅助。
按照交易策略的不同,CTA基金可分为系统化交易的CTA基金和相机交易的CTA基金。前 者主要通过预先设定的交易模型决定交易策略,CTA的任务主要是建立数量模型或调整模型 参数,将基本或技术分析的思想导入模型中,并根据模型运算的结果进行投资决策。目前国 外,系统化交易的CTA基金占主要比例; 从投资风格来看,CTA基金可分为趋势交易和非趋势交易两类。趋势交易的CTA基金占了 绝大多数,几乎所有系统化交易的CTA基金都属于这一类。 根据 Autumngold的统计,在CFTC注册的业绩可查的 321 家CTA 中,大部分应用了系统的 程序化策略进行交易,其中有 144 家采用了趋势交易策略。
美国股票市场经历了60年来首个连续三年的持续下跌,没超过1999年的 高点。股权投资收益令人失望,基于CTA双向操作的特点,投资者将关注 投向了期货投资基金;
投资者寻求更加有效的分散投资组合的方法,一系列研究表明在投资组 合中加入期货投资基金会比只包含股票和债券的投资组合收益更加稳定;
包含大量股票指数、债券工具、货币、期权以及传统商品的期货投资范 围大大扩展,创造了新的利润来源,当前期货市场全球化的特点扩大了可 能的投资领域; CME的研究表明期货基金帐户平均来说比个人帐户有更高的获利能力。
表:采用趋势交易策略的CTA
齐鲁资管全球数量化投资平台是引进国际量化和对冲基金的技术与经验,结合中国A股市场特色,通过进一步深度研发而形 成的综合性量化投资平台。
全球数量化投资平台的核心是一整套用Excel + Matlab数量软件开发的,有知识产权的多因子模型,包括: ✓全球资产配置模型(GMVS-AA Model) ✓全球国家股票配置模型(GMVS-CA Model) ✓全球国家固定收益配置模型(GMVS-Fixed Income Model) ✓全球资产配置-中国-模型(GMVS-AA-CHINA Model) ✓全球价值动量行业个股模型(GMVS-AVPESR Model) ✓全球量化多空模型(GMVS-MarketTiming Model) ✓GPSL止赢止损平台,回溯测试平台,指数化投资平台 ✓投资组合优化平台(正在开发的BL平台) 、因子收益预测平台(还未开发) ✓因子业绩归因模型 (BARRA)
知》,标志着我国银行业首次获准从事境内期货业务。银行发行了不少挂钩商品, 例如黄金等理财产品。但严格意义上,仍不是完备的CTA。 从需求角度看:CTA的投资标的具有双向交易、抗通胀等特性,更是资产配置的必 备。但由于期货等衍生品对于专业要求高,普通投资者进入有难度。国外普通投资 者主要是通过投资CTA间接投资期货等品种。 从机构投资者角度看,CTA业务的推出是机构投资者深度介入大宗商品市场的重要 现实条件,国际上通过CTA介入大宗商品市场是保险公司、养老基金、教育基金等机 构投资者的主要形式。
从投资风格来看,CTA基金可分为趋势交易和非趋势交易两类。趋势交易的CTA 基金占了绝大多数,几乎所有系统化交易的CTA基金都属于这一类。
根据所关注趋势时间的长短,还可细分为短线交易者、中线交易者和长线交易者。
从供应角度看:国内CTA的发展刚刚起步,缺乏真正意义下机构推进的CTA品种。 银监会2008年3月7日下发了《关于商业银行从事境内黄金期货交易有关问题的通
全球数量化投资平台通过Oracle Server接口直接与数据商连接,现支持: ✓海外:Bloomberg ✓中国:万得,天相,朝阳永续
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股指期货在价格上升与下降的过程中,成交量的变化是对称的; 投资者对股指期货市场做多做空的思维正逐渐走向对称; 股指期货市场的持仓量与成交量一定程度上是同步运行的。
成交量变动对于预测股指收益作用不大;绝对收益的信息对于预测成 交量变 动有作用,成交量变动对于预测绝对收益也有作用。
从交易所市场的交易品种方面看,2008年相对于2007年,其商品期货、利率衍生品、股票衍生品、 股指衍生品分别取得较大增长,其中股指期货增长尤其较大。
图:全球场内衍生品交易量(单位:百万份合约)
7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000
0
2007年 2008年
资料来源:美国期货业协会(FIA)
表:中国期货与股票、债券市场的相关性
上证综合指数 上证国债指数
豆一连续 沪铜连续
上证综合指数 上证国债指数 豆一连续 沪铜连续
1
0.454
0.61
0.0298
1
0.39
0.515
1
0.62
1
资料来源:wind资讯,齐鲁证券
根据投资方向的不同,CTA基金可以分为分散型CTA基金和专业化CTA基金。分 散型CTA基金投资的期货品种较多,分散投资往往会使其风险较低;而专业化的 CTA基金则专注于投资某类市场; 按照交易策略的不同,CTA基金可分为系统化交易的CTA基金和相机交易的CTA 基金。前者主要通过预先设定的交易模型决定交易策略,CTA的任务主要是建立 数量模型或调整模型参数,将基本或技术分析的思想导入模型中,并根据模型运 算的结果进行投资决策。目前国外,系统化交易的CTA基金占主要比例;
• 商品期货收益与股票、债券的负相关性随着持有区间的延长而增加,这说明商品期货对 投资组合风险的分散作用在长时间里更加显著
• 商品期货与通货膨胀呈正相关关系,意味着商品期货是抵御通货膨胀的有效工具。
表:商品期货与股票债券和通货膨胀的相关系数(1959-2008)
投资期限
股票
债券
通货膨胀

0.05
-0.14
由于期货市场的特点,在次贷危机发生时期货市场没有出现与其他衍生品市场如CDS,MBS市场的 灾难,也没有一家主营大宗商品的上市公司倒闭。2009年全球各主要期货交易所交易额稳健增长, 资金源源流入。以CME、纽约期货交易所(NYBOT)为代表的主要场内市场运行正常,且保持了良 好的增长势头,期货机构也未出问题。
齐鲁资管程序化模型体系综合技术层面(Score 评分体系)和基本层面(RANK评分体系)的结果,通过风险 预算优化,得到最终的资产组合。
量子动能模型是基于价格运动与期货的成交量与持仓量关系而设计的模型。 通过数据 验正,持仓 量、绝对收益对于预测价格波动具有重要意义。
将K线图轨迹想象成运 动的物体,持仓量近似质量,位移与BAR数目的比近似速度,采用动能定理 来模糊刻画物体的动能。量子动能,结合价量的策略。
美国股票市场经历了60年来首个连续三年的持续下跌,没超过1999年的高点。股权投资收 益令人失望,基于CTA双向操作的特点,投资者将关注投向了期货投资基金----对照国内情况, 自2007年高点以来,连续五年不会有新高,2010-2012年下跌居多。股权收益令投资者失望, 投资者希望寻求更好的投资品种。 投资者寻求更加有效的分散投资组合的方法,一系列研究表明在投资组合中加入期货投资 基金会比只包含股票和债券的投资组合收益更加稳定;-----对照国内情况,除了股票和债券, 投资者寻注更广泛的投资组合; 包含大量股票指数、债券工具、货币、期权以及传统商品的期货投资范围大大扩展,创造 了新的利润来源,当前期货市场全球化的特点扩大了可能的投资领域; -----对照国内情况, 国内期货市场大扩容,出现股指期货等金融品种,放开基金专户、券商资管、期货公司投资 期货的限制,客观上为CTA的发展提供广阔平台与机会; CME的研究表明期货基金帐户平均来说比个人帐户有更高的获利能力。 ; -----对照国内情 况,国内CTA仍处开始发展中,没有更多公开业绩可对照。但CTA双向交易等特点,决定了 其在获取业绩的逻辑性。值得市场期货。
股票
债券
平均收益 标准差 偏度 峰度
0.89
0.93
0.64
3.47
4.27
2.45
0.71
-0.34
0.37
4.53
1.81
3.56
Source: Gary Corton, K Greet Rouwenhorst, Fact and Fantasies about Commidty Fuyures
程序化交易(Program Trading )的定义:根据一定的交易模型和规则 成生买卖信号,由计算机自动执行买卖指令的交易过程。简单的说就是用 计算机程序来控制买进卖出的时机并自动执行;
在这个定义中,突出的是交易模型、计算机程序对交易的重要性;
建立于一定交易模型基础上的程序化交易被运用到实际投资中,除了加 快投资的时间效率,同时也创造出额外收益,这也是程序化交易与CTA结 合的关键,程序化交易天然与CTA联系,并结合发展。
CTA对冲基金
熊市利器,牛市必备
1
2007年次贷危机爆发以来,各类投资工具都出现了程度不同的下跌。如下图所示,截止2009年10月 标准普尔指数自07年10月下跌28%,美林美国债券指数上涨14.25%,房地产价格指数下跌10.2%。 与此同时,截止2009年11月,两年期CASAM指数收益率为18.29%。如图所示,以投资者在基期 1989年投资1000美元为例,至2009年10月9日,投资CTA基金的收益远高于投资股票与债券的收益。
• 比较了1959-2008年期间商品期货指数、Ibbotson公司债全回报指数、S&P500总回报 指数的月度年化收益率、标准差、峰度和偏度。股票和商品期货的平均收益比较相近, 股票的收益率略高,但是股票的风险要大于商品期货的风险。
表:全球商品期货、股票、债券的收益风险特征(1959-2008)
商品期货
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