★主要内容
　　本篇报告我们重点梳理两方面内容：一是私募CTA策略表现，给出细化到策略逻辑层面的产品表现分析梳理，在分化的市场表现下挖掘优秀管理人；二是量化CTA策略研究与跟踪，基于截面、时序、中长周期、短周期、套利、基本面量化等主要CTA策略类型，阐述量化模型构建方法论并跟踪策略表现。
　　私募CTA策略表现方面，在今年更加复杂的市场环境下CTA策略整体走势偏弱、业绩分化明显。一方面，CTA子策略丰富，各类策略逻辑有所差异，对于行情的适应性与匹配程度不同；另一方面，CTA策略仍有一定异质性，有进一步优化空间。子策略方面，日内策略表现靠前，中短周期策略相对波动较小，基本面策略表现不佳；截面多空策略弱于趋势跟踪策略，多策略复合的管理人波动也有所放大。同一策略标签下的管理人也出现分化显著的态势。
　　量化CTA策略2022年表现方面，截面因子核心策略大部分仍取得了显著的正向收益，期限结构因子与库存因子表现最为突出，混合价差因子与混合库存因子分别取得了16.2%、15.4%的年化收益，最大回撤分别只有8.5%、5.6%。中长期CTA策略波动较大，年化收益3.06%，最大回撤4.63%，夏普比率0.4。商品全品种基本面量化策略整体的表现较好，年迄今收益为10.25%，年化收益约为11%左右，策略最大回撤约为2%。股指期货套利策略IC与IF分别取得了4.6%、1.7%的收益，收益水平较往年有所下滑。基于算法因子的国债期货短线策略表现整体尚可，主要受到11月大跌的冲击，十债期货最高三倍杠杆设定下，策略年迄今收益15.4%，年化收益16.7%，最大回撤3.4%，夏普率2.66。
　　★风险提示
　　量化模型有效性基于历史数据得出，不排除失效的可能。
　　

研究报告全文：年度报告金融工程量化CTA策略年度报告T报ab告le日R期ank2022年12月21日王冬黎金融工程首席分析师从业Ta资bl格e号AnalysFe3r032817主要内容投资咨询号Z0014348本篇报告我们重点梳理两方面内容一是私募CTA策略表现给Tel15802167045出细化到策略逻辑层面的产品表现分析梳理在分化的市场表现dongliwangorientfuturesEmail下挖掘优秀管理人二是量化CTA策略研究与跟踪基于截面com时序中长周期短周期套利基本面量化等主要CTA策略类联系人型阐述量化模型构建方法论并跟踪策略表现陈联晓T系a菲b人leAnalysFeOrF配置高级分析师私募CTA策略表现方面在今年更加复杂的市场环境下CTA策从常业海资晴格号F金03融10工77程18分析师略整体走势偏弱业绩分化明显一方面CTA子策略丰富各从业资格Tel8F632013-268313725888-1585类策略逻辑有所差异对于行情的适应性与匹配程度不同另一号金xiaofeichenorientfutures方面CTA策略仍有一定异质性有进一步优化空间子策略方Email融com面日内策略表现靠前中短周期策略相对波动较小基本面策工Tel15802167045略表现不佳截面多空策略弱于趋势跟踪策略多策略复合的管dongliwangorientfuture联E系mTaa人billeAnalyser程理人波动也有所放大同一策略标签下的管理人也出现分化显著scom的态势谢怡伦金融工程分析师从业资格号F03091687量化CTA策略2022年表现方面截面因子核心策略大部分仍取得了显著的正向收益期限结构因子与库存因子表现最为突出Tel8621-63325888-1585混合价差因子与混合库存因子分别取得了162154的年化收Emailyilunxieorientfuturescom益最大回撤分别只有8556中长期CTA策略波动较大年化收益306最大回撤463夏普比率04商品全品种基联系人本面量化策略整体的表现较好年迄今收益为1025年化收益常海Ta晴bleAnalys金e融r工程分析师约为11左右策略最大回撤约为2股指期货套利策略IC与从业资格号F03087441IF分别取得了4617的收益收益水平较往年有所下滑基Tel8621-63325888-4191于算法因子的国债期货短线策略表现整体尚可主要受到11月大haiqingchangorientfuture跌的冲击十债期货最高三倍杠杆设定下策略年迄今收益Emailscom154年化收益167最大回撤34夏普率266联系人风险提示徐凡TableAnalys金e融r工程助理分析师量化模型有效性基于历史数据得出不排除失效的可能从业资格号F03107676Tel8621-633258883975Emailfanxuorientfuturescom重要事项本报告版权归上海东证期货有限公司所有未获得东证期货书面授权任何人不得对本报告进行任何形式的发布复制本报告的信息均来源于公开资料我公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证也不保证所包含的信息和建议不会发生任何变更我们已力求报告内容的客观公正但文中的观点结论和建议仅供参考报告中的信息或意见并不构成交易建议投资者据此做出的任何投资决策与本公司和作者无关有关分析师承诺见本报告最后部分并请阅读报告最后一页的免责声明金融工程-年度报告2022-12-21目录1CTA市场概况与策略介绍611市场概况612策略分类813投资价值分析92私募CTA策略表现分析123量化CTA策略研究与跟踪2331截面因子策略实证研究2332中长期趋势策略实证研究2731短周期择时策略实证研究3132套利策略实证研究3431基本面量化策略实证研究36311基本面量化模型的构建36312基于遗传规划的因子挖掘38313基于聚类降维的因子分类40314基本面量化策略的跟踪434风险提示452期货研究报告金融工程-年度报告2022-12-21图表目录图表1国内交易所期货交易量单位亿手6图表2国内交易所期货成交额单位万亿元6图表3商品期货合约日均成交持仓量散点图7图表4按品种大类划分的日均成交持仓量7图表518年以来股指期货成交量单位万手7图表618年以来国债期货成交量单位万手7图表7CTA市场参与者划分及代表机构8图表8各商品指数与权益债券和外汇指数的相关性9图表9商品和权益债券的对比累计收益率9图表10各商品指数与权益债券和外汇指数的相关性10图表11商品和权益债券的对比累计收益率10图表12最小方差和最大夏普组合的统计信息11图表13不同资产组合的有效前沿11图表14最小方差组合的资产权重12图表15最大夏普组合的资产权重12图表16CTA策略历史表现12图表17CTA策略指数走势13图表18CTA各类策略标签表现14图表19长周期策略在跟踪管理人14图表20长周期策略在跟踪管理人表现15图表21长周期趋势跟踪和复合策略对比16图表22中周期策略在跟踪管理人16图表23中周期策略在跟踪管理人表现17图表24中周期各类子策略对比17图表25短周期策略在跟踪管理人18图表26短周期策略在跟踪管理人表现18图表27短周期各类子策略对比19图表28日内策略在跟踪管理人19图表29日内策略在跟踪管理人表现20图表30基本面策略在跟踪管理人20图表31基本面策略在跟踪管理人表现21图表32主观CTA策略在跟踪管理人213期货研究报告金融工程-年度报告2022-12-21图表33主观CTA策略在跟踪管理人表现22图表342022年商品单因子表现横轴收益率纵轴波动率23图表35各类商品因子组合2022年表现及历史表现24图表36商品因子计算公式24图表37趋势形成的过程27图表38峰度和偏度散点图28图表39滞后性检验28图表40有效的趋势因子计算方式28图表41动量指标累计RankIC值29图表42反转指标累计RankIC值29图表43动量指标RankIC衰减30图表44反转指标RankIC衰减30图表45合成动量指标净值走势30图表46合成动量因子表现30图表47合成反转指标净值走势31图表48合成反转因子表现31图表49十年期国债期货算法因子策略表现31图表50国债期货择时指标大类介绍32图表51建模与回测基本说明33图表52国债期货多策略多品种组合品种等权34图表53国债期货多策略多品种组合成交量加权TTFTS21134图表54IC跨期套利分年度收益35图表55IF跨期套利分年度收益35图表56IC跨期套利回测结果35图表57IF跨期套利回测结果35图表58IC跨期套利策略净值35图表59IC跨期套利分月份收益35图表60IF跨期套利策略净值36图表61IF跨期套利分月份收益36图表62基本面数据分类37图表63基本面数据来源37图表64滚动回归38图表65全量降维不同阈值回测指标铜38图表66遗传规划流程39图表67铝的种群演化40图表68弹性度量414期货研究报告金融工程-年度报告2022-12-21图表69聚类Cluster042图表70聚类Cluster142图表71聚类降维不同阈值下回测指标43图表72策略每期开仓信号距离44图表73全品种策略净值跟踪455期货研究报告金融工程-年度报告2022-12-211CTA市场概况与策略介绍11市场概况随着中国金融业的不断发展我国期货市场的各大交易所成交量与成交额呈现指数级增长2000年以来经历了十几年的发展我国期货市场在2015年的成交额创新高达到了55423万亿元其中成交额最大的为股指期货但随着国家对于股指期货等金融衍生品的管控措施落地2016成交额较2015年大幅下降直至2020年商品大元年期间见证了我国期货市场交易额突破15年高点达到了55972万亿元相对应的期货市场的成交量自15年后同样逐年增加图表1国内交易所期货交易量单位亿手图表2国内交易所期货成交额单位万亿元资料来源Wind东证衍生品研究院资料来源Wind东证衍生品研究院CTA的投资标的为期货和期权可以分类为商品期货股指期货国债期货股指期权ETF期权和商品期权截至目前商品期货在郑商所大连商品交易所和上期所上市类别可以大致分为有色金属贵金属黑色金属能源化工和农产品等主要产业领域约64个品种金融期货包括股指期货和国债期货均在中金所上市其中有沪深300股指期货上证50股指期货中证500股指期货中证1000股指期货二年期国债期货五年期国债期货和十年期国债期货共7个品种期权方面现交易量较大的主要还是以金融期权为主包括上交所50ETF期权300ETF期权和500ETF期权深交所300ETF期权和中金所的沪深300股指期权我们统计了近一年以来商品期货主力合约的日均成交量日均持仓量和换手率画出各品种的持仓成交量和换手率之间的关系并按大类划分我们可以看出尽管国内商品市场发展已达20多年上市的品种现已有60多个但是交易活跃的品种并不多一些期货品种由于现货体量小投资门槛高流通价格受政府监管控制等因素致使成交量低迷叠加期货交易自身特有的高风险高杠杆的特性市场参与者大体以私募基金为主和少量的个人投资者6期货研究报告金融工程-年度报告2022-12-21图表3商品期货合约日均成交持仓量散点图图表4按品种大类划分的日均成交持仓量资料来源Wind东证衍生品研究院资料来源Wind东证衍生品研究院图表518年以来股指期货成交量单位万手图表618年以来国债期货成交量单位万手资料来源Wind东证衍生品研究院资料来源Wind东证衍生品研究院CTA投资策略也不仅仅局限于单一的商品品种投资策略的丰化带动了市场投资者结构的变化越来越多的公募基金券商自营保险资管和银行布局CTA策略带动了市场成交额的显著提升投资标的的丰富带来了投资策略的丰化背后的根本逻辑在于投资者的投资目的不同因此我们通过解读机构投资者的投资目的将市场参与者划分为套期保值套利期现风险管理和投机者CTA策略7期货研究报告金融工程-年度报告2022-12-21图表7CTA市场参与者划分及代表机构投资目的常用品种资金规模代表机构金融衍生品和流动性较好券商自营场外衍生品交易台套期保值大的商品期货私募公募保险资管全市场流动性较好的期货套利期现中私募券商自营为主生产贸易商品种流动性好的期货品种和期风险管理小私募券商自营公募生产贸易商权投机者CTA策略全市场流动性较好的品种中私募券商自营为主资料来源东证衍生品研究院12策略分类根据国外较权威的BarclayHedge统计CTA策略可以划分为主观策略Discretionary和系统化策略Systematic前者即为主观主动管理型管理人依靠产业链经验市场交易经验形成独有的投研逻辑链条并依此做出买卖的主观判断后者是量化CTA策略采用的是数量化的方法论对历史数据建模得出做多做空信号以此交易现国内还是以量化CTA策略为主策略的分类可以分为趋势策略套利策略复合策略和高频策略1趋势策略趋势策略是CTA中最主流的策略该策略大多为规则制策略的实施路径可以细分为两大类趋势跟踪策略和趋势反转策略趋势跟踪策略通俗一点来说就是追涨杀跌通过对市场噪声的识别识别市场走势并做多做空已经开始上涨下跌的投资标的以期捕捉标的在不同持仓周期内的持续性趋势趋势反转策略的操作和跟踪策略相反通过对市场走向的识别做多做空下跌上涨超出价格区间的标的物以期获得标的物均值回复过程中的收益2套利策略CTA的套利策略主要包括跨期套利跨品种套利和跨市场套利跨期套利是指在同一期货品种在不同到期月的合约上建立数量相等方向相反的交易头寸持有至到期日以对冲或交割的方式获取收益跨品种套利是指投资者做多做空某一期货品种同时做空做多另一期货品种以期获得两个品种量价关系的变化的收益在实际操作中往往选取相关性高的品种进行统计套利跨市场套利是指在当两个在不同交易所上市的相同品种价差超出合理区间时双向开仓以期获得价差回归的收益跨市场套利的实施过程一般都会涉及国外市场的品种如COMEX黄金等所以会需要频繁的夜盘跟踪3复合策略由于商品市场自然地与其他市场的低相关性复合策略得以从单策略切入向多策略发展以多元化的资产组合以降低因市场行情引起的集体回撤现象平滑策略净值这种策略也可以被称为CTAx在实际投资过程中常见的复合策略是CTA8期货研究报告金融工程-年度报告2022-12-21为核心再配以如股票市场中性股票量化多头或和股票事件驱动策略具体策略的资金权重配比大多无共通性4高频策略国内高频策略的实施路径分为三种被动做市套利和趋势预测被动做市策略是在交易所挂限价单进行双边交易以提供流动性背后的逻辑在于做市商手中有一部分的存货同时进行买和卖的两方交易这种策略的收益来源于买卖价差Bid-AskSpread高频套利的逻辑和跨品种套利一致买入相关性高的低估品种同时卖出高估品种区别在于交易执行时间从原本的日级变为Tick级别的交易频段趋势预测是以orderbookevent交易所委托单的颗粒度来进行预测和分析以期抓取委托单中的大单走向以此相应做出趋势判断获取利益13投资价值分析CTA产品最具美名的就是其与传统主流资产如权益债券和货币的低相关性根据RedRockCapital的统计包括BarclayHedgeAltegris40和Newedge在内的11值海外CTA基金指数抑或者是CTA策略指数与美国股票资产的相关性平均仅为006和美国债券资产相关性平均为012而和6040古寨组合的相关性平均为008在此基础上我们也统计了南华农产品指数南华能化指数南华黑色指数南华有色金属指数和南华贵金属指数与权益类指数债券类指数和外汇指数之间的相关性除了有色金属和权益类资产的线性相关性超过了03其余商品指数与传统大类资产的相关性都在-03到03之间因此当出现股债双杀的情况时例如下图股债集体回撤商品市场的收益相对乐观亦被称为危机Alpha图表8各商品指数与权益债券和外汇指数的相图表9商品和权益债券的对比累计收益率关性南华农南华能南华黑南华有南华贵产品化色色金属上证5002350267024203750100沪深30002410266024903760106中证50002180233026003620088中证100002010210021403050084创业板0129018501820270007110Y国债-0067-0080-0141-01420032信用债-0040-0040-0081-01080029企业债-0025-0022-0078-01070028美元指数-0125-0151-0107-0194-0136资料来源Wind东证衍生品研究院资料来源Wind东证衍生品研究院危机Alpha的美名自然而然受到投资者资金的追捧其中以私募基金为主我们根据朝阳永续的基金分类统计了具有代表性的私募基金净值数据并以CTA趋势策略做CTA市9期货研究报告金融工程-年度报告2022-12-21场的代表产品测算其与剩余策略收益的相关性我们可以发现CTA趋势策略与剩余策略的相关性是最低的且自2016年至今其相关性一致保持在035以下图表10各商品指数与权益债券和外汇指数的相关性CTA趋势股票多头股票多空市场中性纯债宏观策略多策略CTA趋势1股票多头01731股票多空020107991市场中性0122044903481纯债00940238010901431宏观策略024507070395046102381多策略0249073108870357009503721资料来源东证衍生品研究院图表11商品和权益债券的对比累计收益率资料来源东证衍生品研究院根据Moskowitz的现代组合理论投资者可以通过在投资组合中加入与已有资产相关性较低的资产来降低风险平滑净值我们运用沪深300中证500十年国债农产品黑色能化有色金属和贵金属指数组成四个组合对每个组合添加只做多的约束画出各个组合最小方差组合到最大夏普比率组合的有效前沿从资产组合风险端来看在下图中当传统资产股债组合中加入不同相关性的商品品种时组合的年化波动率减少风险得以分散最小方差组合明显左移从资产组合风险收益率的角度来看在相同组合年化波动率的情况下加入相关性低的商品品种延长10期货研究报告金融工程-年度报告2022-12-21了组合的有效前沿年化收益率得以提升组合的风险收益率增加因此最大夏普比率的组合明显上移图表12最小方差和最大夏普组合的统计信息年化收益率年化波动率夏普比率组合一359235068组合二394232084最小方差组合组合三372231074组合四408227092组合一401258077组合二58832312最大夏普组合组合三423261086组合四604311129资料来源东证衍生品研究院图表13不同资产组合的有效前沿资料来源东证衍生品研究院11期货研究报告金融工程-年度报告2022-12-21图表14最小方差组合的资产权重图表15最大夏普组合的资产权重资料来源Wind东证衍生品研究院资料来源Wind东证衍生品研究院2私募CTA策略表现分析从CTA策略以及其子策略历年表现可以观测到今年以来的收益率处于近十年的低位水平最大回撤幅度处于高位水平同样标准差也处于历史高位水平管理人之间表现分化显著图表16CTA策略历史表现收益率2022202120202019201820172016201520142013CTA策略4641370370815627245421777366129111226量化CTA517114937201433869541178930612819299主观CTA2952053383619453265341803446733011999最大回撤2022202120202019201820172016201520142013CTA策略141013861109101410721053108213599531300量化CTA13101362959936920947102611719171062主观CTA1659163515651239144313021202171910971459标准差2022202120202019201820172016201520142013CTA策略1956186021151455134012831802261720002217量化CTA1771180419241348122511701693253117641393主观CTA2241228427441773162715412049285330032765资料来源私募排排网东证衍生品研究院数据截至202212今年CTA策略经历了两轮显著的涨跌一季度在俄乌冲突通胀等因素影响下部分品种创价格新高CTA策略呈现较强的上涨趋势大部分CTA产品获得不俗的收益表12期货研究报告金融工程-年度报告2022-12-21现尤其是量化CTA随着价格偏离基本面情况在3月开始回调并持续震荡6月中旬至7月中旬短暂的反弹后开始持续下跌基本回吐今年以来大部分收益11月在各种利空因素得到缓解之后CTA策略出现反弹态势图表17CTA策略指数走势资料来源私募排排网东证衍生品研究院数据截至20221209将量化CTA下分为长周期2周以上中周期1-2周短周期5天以内日内基本面等几类策略标签各选取10只左右的私募管理人产品进行跟踪并将每类策略标签下的产品走势等权拟合成该策略标签的表现如图表中所示今年以来各类策略标签在一季度均有所表现尤其是长周期策略在连贯上涨行情下表现突出随着二季度商品市场开始震荡下跌调整各类策略标签出现横盘在6月中美联储加息的时点多数策略显著回调而日内策略逆势上行三季度各类策略表现有一定修复并持续横盘四季度11月开始净值有所抬升整体而言在今年震荡且频繁切换的行情下日内策略波动也最小归功于短时间内开平仓不断累积收益短周期策略由于市场波动率下降以及交投活跃度较低表现不佳中周期和长周期策略在一季度大涨后进入横盘震荡基本面策略在今年宏观因素扰动下受影响显著主观策略在三季度后出现明显上涨该类策略交易调仓都相对灵活且管理人多集中在某些有表现的板块品种上在商品市场出现行情时能够较快速捕捉收益13期货研究报告金融工程-年度报告2022-12-21图表18CTA各类策略标签表现资料来源私募排排网东证衍生品研究院数据截至20221209今年以来同一策略标签下的管理人表现也出现一定分化子策略的不同数据细节处理的不同均会影响策略表现下面将从子策略层面来分析管理人表现图表19长周期策略在跟踪管理人今年以来收年化收夏普最大管理人产品名称成立时间子策略逻辑益益率比率回撤中长线趋势期限结构AFXXX一号B20191202282128101321400另类策略HXXXXCTA7号20170217227616970951654趋势跟踪为主SGXXXXCTA一号2021101927352171207250趋势跟踪为主YQXXX1号20171122187629110992689趋势跟踪为主MDRXXX机会3号20210416644601046769趋势跟踪MDHLXXXCTA二号2016072911816100791290趋势跟踪为主趋势跟踪期限结构LSXXXCTA拾壹号20171116-16321241142183基本面量化BPXXX趋势1号1期20200819-49915660812293趋势跟踪为主JSXXX量化CTA一号20190514-60915660683038趋势跟踪为主资料来源私募排排网东证衍生品研究院数据截至2022120914期货研究报告金融工程-年度报告2022-12-21图表20长周期策略在跟踪管理人表现资料来源私募排排网东证衍生品研究院数据截至20221209长周期策略下基本可以分为趋势跟踪管理人和复合策略管理人两类复合策略管理人的优势在于多收益来源然而子策略间相互对冲的作用在今年有所减弱经常出现一段时间内子策略同时回撤的现象产品波动相对较大以LS为例在6月回撤显著除了趋势策略受影响外期限结构策略在此时也产生较大回撤因为其逻辑是做多贴水做空升水当下期货跌得比较厉害现货跌的少贴水加深于是该策略还是继续做多导致亏损此外市场急跌并未立刻反映到基本面数据上因此基本面量化策略的信号出现的较慢仓位转为多空均衡的过程中也贡献了部分亏损趋势跟踪管理人在一季度和7月初有所表现其他时间段均为震荡下行走势今年行情切换较快对于长周期管理人而言持仓方向调整节奏与市场变化节奏呈现错配现象11月以来随着市场震荡走强长周期策略有一定反弹态势15期货研究报告金融工程-年度报告2022-12-21图表21长周期趋势跟踪和复合策略对比资料来源私募排排网东证衍生品研究院数据截至20221209图表22中周期策略在跟踪管理人今年以来年化收益夏普最大管理人产品名称成立时间子策略逻辑收益率比率回撤JCXXXCTA1号20170301284437561482247复合偏截面FLYXXX1号全天候20210831221422161031012复合均衡SMCLXXX1号CTA20191128165329251061145复合偏趋势ZYXX乾坤一号20170428128114701121030复合偏趋势HYXXXCTA二号2015111312181446139941复合偏趋势BLXXCTA一号201812108691857125783复合均衡YWXXX平衡一号201907298651560135678复合偏截面HSXXXCTA1号2019022857716651451107复合均衡DBXXX尊享CTA1号20201230525912064965复合均衡QXXXX磐石1号201508245131166096909复合偏趋势FSXXX臻选CTA2号2020092846912241001052复合偏趋势YLXXX云杉2015110431715201331459复合均衡JRXXX宇CTA2号2019102107817330951771复合偏趋势SSXXX星云15号202104280297351531222复合均衡JKXXX专享2号20161103-17920411431551复合均衡LDXXX精选1号20180724-35029491102366复合偏截面XNXXXCTA一号20170823-36514910961233复合偏趋势资料来源私募排排网东证衍生品研究院数据截至2022120916期货研究报告金融工程-年度报告2022-12-21图表23中周期策略在跟踪管理人表现资料来源私募排排网东证衍生品研究院数据截至20221209中周期管理人多采用复合策略包括时序策略截面多空套利等子策略但是各自的侧重点有所不同今年的行情相较此前较为极端板块品种之间的强弱关系频繁切换不稳定的情况下对截面策略受影响较大尤其是二季度开始大幅回调此外市场在8月一度呈现周度反转的行情对于一部分周度调仓的管理人如果调仓节奏与趋势反转节奏同频则会导致策略持续两边打脸例如LD图表24中周期各类子策略对比资料来源私募排排网东证衍生品研究院数据截至2022120917期货研究报告金融工程-年度报告2022-12-21图表25短周期策略在跟踪管理人今年以来年化收益夏普最大管理人产品名称成立时间子策略逻辑收益率比率回撤SXXXX四十七号20190729215314311381256复合偏趋势WDXXX尊享5号2019022617132262160841复合均衡MXXXX二期201902288211713128757复合均衡ZHXXX稳健一号20180523663911145361复合偏趋势HDXXX量化CTA1号201712203862847170744复合偏趋势XXXXX13号2019032910416090772252复合偏趋势SJQYXXX一号202103220758550521108复合偏趋势DDXXX麟趾20160906-3175290501488复合偏趋势SLXXX一号20190718-434832085801复合偏趋势ZLXXX智盈一号20191031-101410030642291复合偏截面LXXXX量化2期20170817-144413180832427复合偏截面资料来源私募排排网东证衍生品研究院数据截至20221209图表26短周期策略在跟踪管理人表现资料来源私募排排网东证衍生品研究院数据截至20221209短周期管理人整体表现比较平稳只有偏截面类策略受影响较显著原因如上文所述复合均衡策略的波动也主要来自其中的截面策略同为偏趋势策略管理人的走势也有所分化具体与其因子的构建模型的信号处理有关18期货研究报告金融工程-年度报告2022-12-21图表27短周期各类子策略对比资料来源私募排排网东证衍生品研究院数据截至20221209图表28日内策略在跟踪管理人今年以年化收益夏普最大管理人产品名称成立时间子策略逻辑来收益率比率回撤ACXXX铂林3号2020060429032606171339趋势截面套利SXXXX十五号2017052215141363119558趋势跟踪YLXXX元创5号CTA201906285269960861370趋势套利MXXXX夸克二号2019011842312731021220趋势为主截面资料来源私募排排网东证衍生品研究院数据截至2022120919期货研究报告金融工程-年度报告2022-12-21图表29日内策略在跟踪管理人表现资料来源私募排排网东证衍生品研究院数据截至20221209日内策略管理人普遍持仓在分钟到小时级别大部分在跟踪私募表现较为平稳SX在11月出现净值异常拉升据说是由于资金大额赎回所导致图表30基本面策略在跟踪管理人管理人产品名称成立时间今年以来收益年化收益率夏普比率最大回撤SSXXX量化未来2019071515261187147546HSXXX致远202003196401921150482CYXXX量化基本面1号202103021794540222458YZXXX另类量化1号201811050911458128873JZXXX玉泉二号20181018-1946200571033SGDXXX基本面进取1号20190620-147310320502932资料来源私募排排网东证衍生品研究院数据截至20221209基本面策略管理人在今年表现不佳主要是由于今年行情由宏观因素驱动为主价格走势对基本面数据变化的敏感度相对较低在6月美联储加息后的一段时间内市场逐渐消化宏观因素影响转向基本面逻辑交易但是维持时间较短暂四季度以来基本面策略呈现企稳的态势在外部利空因素消退需求回暖的行情下基本面策略有望取得一定表现20期货研究报告