投资要点
　　CTA策略，全称Commodity Trading Advisor Strategy，也称之为管理期货策略，指的是投资于期货市场的一类策略。按照交易策略可以分为主观和量化，主观CTA策略中，基金经理基于宏观的基本走势、商品各品种的基本面以及量价数据主观判断商品走势，进行单边趋势投资或价差套利投资，而量化CTA基于程序化交易，通过建立量化交易模型，根据模型产生的交易信号进行商品投资决策。
　　本文的目的在于研究相关因子对量化CTA策略的影响。从结果上看，较为有效的因子包括日历效应、制造业PMI、美元指数、波动高低、波动趋势、趋势强度、成交集中度、轮动速度、基差结构、和市场投机度共10个因子。
　　在量化趋势策略模型中，主要思路是通过动态调整量化趋势策略“高波组合”和“低波组合”的配置比例，以此获取更稳定的收益，从回测结果上看，使用该评价模型可以在一定程度上改善量化趋势策略表现。具体来看，和“五五组合”相比，“动态配置组合”在收益率、夏普比率和Calmar比率等方面均优于“五五组合”，年化收益率从12.05%提升至13.91%，夏普比率从1.65上升至1.76，Calmer比率从2.57上升至3.34。
　　考虑到量化套利策略具有收益稳健、波动较低的特征，我们采用货币基金指数与量化套利指数进行轮动，并更多地将重心放在风险防范上。从回测数据上看，使用该评价模型可以在一定程度上改善量化套利策略收益。具体来看，和套利指数相比，“套利配置组合”的年化收益率从5.69%提升至5.94%，并且夏普比率与卡玛比率均有一定上升。值得注意的是，今年以来，套利配置组合表现优异，相较套利指数来说获得了较高的收益，且夏普与卡玛比率也有较大的提升。
　　未来对该模型的改进上，主要有以下几点：一是在对量化策略的分类上，不简单地依赖于波动率，而是通过净值相互之间的关系特征，聚类分析，从而将净值与策略类型做到更好的划分；二是在策略组合方面，本文更多关注的是各因子的有效性程度，因此采用线性的方式进行组合可以更好地进行归因，如果可以采用动态非线性的打分方式，优化因子的组合方式，则可以获得更好的效果；三则是在因子方面，可以适当增加部分另类因子，降低模型的波动。
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