当前要闻：CTA专题：如何通过趋势因子表现构建基金组合

来源：天风期货 | 2022-09-07 16:44:27

【20220907】CTA专题：如何通过趋势因子表现构建基金组合？

中低频趋势因子在期货市场中被证实是一个长期有效的风格因子，且可以用于解释多数中低频策略基金的收益表现；故我们提出了将市场基金收益率与因子收益率进行拟合，选择高拟合度基金构建投资组合的策略，以获得中低频趋势的风格因子收益。

(相关资料图)

进而，由于该因子在不同商品板块内的表现多数情况下要优于全市场，我们使用因子在四个商品板块的收益率分别与基金收益率拟合，基于板块动量风格对管理人进行战术择时来获得超额收益。

风险提示：行情快速转折、市场情绪过热。

1 中低频趋势因子收益表现

量化CTA趋势策略即通过跟踪期货价格趋势，依据“强者恒强，弱者恒弱”的思路，做多前期上涨的品种，做空前期下跌的品种。其中高频趋势策略适用于短时期内价格波动较大的商品，而中低频趋势策略则适用于价格趋势持续时间较长的商品。

因子计算公式中，n为趋势因子的交易周期，因子公式计算结果即为n个交易日内的累计收益率。

根据上述思路，我们选取22个交易日为一个中低频趋势策略的周期，将22个交易日内的累计收益率作为风格因子，在不加杠杆的情况下对全市场品种平权配置，回测出2016年以来全市场与各商品板块的中低频趋势因子收益曲线。

2 中低频趋势策略基金组合构建

中低频趋势因子全市场回测结果的年化收益率为4.25%，虽然在2017年~2020年期间经历了2年有余的回撤，但是长期看该因子依旧可以获得可观收益。

基于此结论，我们选择了2016年以来的60余只中低频策略基金作为样本池，每次从其中挑选20只基金组成投资组合。为了避免幸存者误差与策略复制，样本池中包含部分已清算基金，且每家管理人只选取1只旗下基金。

2.1全市场因子拟合择基策略

虽然样本内的基金都采取了中低频趋势策略，但是产品之间表现差异较大，为了寻找贴合中低频趋势因子全市场收益表现的产品，我们选择以季度为周期，将样本内产品的周度滚动收益率与因子周度滚动收益率进行一元线性回归分析。

线性回归系数越高，则二者策略的贴合程度越高，我们选择季度滚动收益率回归系数排名前20的基金，在接下来一个季度中构建组合以跟踪因子收益(下文称“组合一”)，由此得到以下收益曲线。

与中低频趋势因子相比，组合年化收益达到12.96%，最大回撤发生在同一时期，但组合一最大幅度低于因子曲线3.13个百分点。

逐年看，组合一在2016年4月开始建仓运作以来，组合收益基本符合中低频趋势策略的整体表现。

不过当市场行情出现大幅转折时，组合一表现也较差。2017年商品指数由趋势性上涨转为宽幅震荡，2021年虽然商品指数稳步上涨，但是市场矛盾在板块之间切换。这两年内中低频趋势因子表现不佳，虽然勉强保持正收益，但是期间回撤较大，卡玛率远小于1。

2.2板块因子拟合择基策略

比较中低频趋势因子的全市场收益表现和板块内收益表现，有色金属、黑色商品两个板块在2016年以来的表现要优于全市场表现，同时我们在交流中也发现，部分管理人在产品运作过程中，也会动态选择投资标的。例如前文中，2017~2019年期间，因子在全市场持续三年负收益，但是组合一在2018~2019年期间的收益依旧较为可观。

故我们基于全市场收益表现择基的想法，提出第二种思路，通过将因子在各板块的周度滚动收益率与基金周度滚动收益率进行一元线性回归拟合，选择各板块拟合系数前5的基金构成投资组合(下文称“组合二”)，同样采用季度调仓获得以下收益曲线。

2016年4月以来，组合二的收益表现要强于全市场拟合结果，年化收益率达到17.78%，高于组合一4.82个百分点。

2018年开始，组合二的年度收益率开始明显强于组合一，但是2017年与2021年收益表现却相差无异，可见该策略在近6年内虽有增强收益的效果，但仍无法克服在市场行情快速变化时的不适应性。为了分析其中的原因，我们将四个商品板块选出的基金收益拆分，以分析2017与2021年收益不佳的原因。

在2017年，组合二选出的基金大多进入收益平台期。2017年一、二季度市场处于由上行趋势向横盘震荡的过程中，入选基金未能及时跟随变化，大多为负收益，下半年收益曲线才开始上扬。

而2021年，下半年四个板块的收益曲线都由明显的“黑色”特征，动力煤引起了市场情绪由“极热”向“极冷”的快速转折，导致采用趋势策略的基金大多未能及时止盈出场。

而2021年的收益曲线还表现出另一问题。即便历史收益率会有明显的风格取向，但多数管理人仍会参与到市场热点的交易中去，拆分出的收益曲线表现出高度的一致性，该策略试图通过板块强弱获得超额收益的期望或有短期内失效的可能。

3 总结

本周首先介绍了中低频趋势因子回测模型的构建方法，并展示了因子在全市场和各商品板块的收益表现。

然后，我们基本该因子模型，提出了一个中低频趋势策略基金的选择策略，将基金周度滚动收益率与中低频趋势因子全市场收益率进行一元线性回归拟合，挑选拟合度最高的20只基金构建投资组合，季度调仓以跟踪因子收益曲线。

同时由于趋势因子在四个商品板块中的表现不一，我们提出将因子板块周度滚动收益率与基金收益率进行拟合，各选择拟合度最高的5只基金构成投资组合已获得板块强弱变化时的超额收益。

回测结果显示，该策略可以有效跟踪中低频趋势因子的收益曲线，而与不同板块收益率进行拟合所构建组合的收益率也可以有效获得超额收益。

不过该基金选择策略仍无法克服中低频因子自身对快速变化市场行情的不适应性，同时我们通过拆分收益曲线可以看出，即便历史收益率呈现明显的板块风格偏好，但是无法避免管理人参与到接下来市场主流热点的交易中，使得拆分出的收益曲线之间走势趋于一致。