金融领域的产物普遍存在着「历史原本定义」与「当代现实定义」偏离的现象，CTA 策略的定义也随着时代的发展而有所转变。

CTA 最开始指的是「商品交易顾问（Commodity Trading Advisor）」的英文首字母缩写，但由于交易的标的——商品期货类相比股票类的投资风格有很大不同，往往需要研判其短期走势，因此技术面所占权重远大于基本面，直至可以脱离基本面，以纯技术面只对价格进行分析。

就技术分析的角度来看，经历了这样一个历程：早期通过手动绘图来计算交易信号，电脑普及以后这个工作就交给电脑来做，人们只负责把电脑的运算结果运用于策略，到后来连策略本身也可以系统化为代码完全交由电脑执行，这就演变为程序化交易。

鉴于程序化的代码很难和基本面有什么有效交集，故而现代 CTA 策略的核心特征可以总结为以下三点：

• 一切基本面的结果都已经包含在价格里
• 价格走势并非完全随机
• 价格的某些运行形态总以趋势的面貌重演

下面针对三点核心特征背后的逻辑进行深入分析：

1. 一切基本面的结果都已经包含在价格里

这是 CTA 策略的基本世界观，不论基本面如何错综复杂、变幻无常，价格都是所有基本面博弈后的最终产物。

根据佛学的说法，任何一种事物都有三个参数——体、相、用。例如玻璃杯：玻璃为「本体」，杯型为「相状」，装水为「作用」。

对于市场来说：价格是体，基本面和技术面是相，交易行为是用。

如果把价格这个本体比喻成手，基本面和技术面的相状就相当于手心和手背，作用于交易就相当于打架，拳头打用的是手背，掌击用的是手心，当然也不妨拳掌并用。

不过需要强调的是并不存在基本面和技术面都分析一下就更加保险的效果，那只是缺乏安全感的人性的自我安慰，实际上「100% 技术面」与「100% 基本面」与「x% 技术面 + y% 基本面（x + y = 100）」无非是分布权重的区别，与策略本身的好坏无关。

例如著名的 Medallion 基金在成立之初走的是基本面与技术面结合的路线，但运行不久亏损了 30%，创始人 James Harris Simons 与另一位数学教授对模型进行整改，最终决定剔除一切关于基本面的东西，只对技术数据进行分析，从此 Medallion 基金成长为年化收益率与累计回报率世界第一的基金。

由此证明只基于价格分析完全是可以独立成立的。

当然道汇并无意贬损基本面分析，Ray Dalio 的 Bridgewater 基金是纯基本面派，依然取得了傲人的业绩，基金规模位居全球之冠。

基本面与技术面在形式上可以独立存在，也可以结合使用。两者从不同的角度去诠释同一个东西，最终的结果取决于认知的深度而非角度。

2. 价格走势并非完全随机

有个朋友做过一个实验，他有多种可以盈利的交易方法，随后写了个随机函数来虚拟价格，在随机生成的价格下，他的任何策略都失效了，但只要把策略应用回现实价格中，又能继续盈利。由此他得出个结论：价格绝对不是完全随机的，是有迹可循的。

或者换个更精确的说法，价格的发展虽有一定的随机性，但至少绝大多数时间是连续的，即：前一根 K 线的收盘价几乎等于后一根 K 线的开盘价。

如图，在市场中经常可见这种趋势形态，它的未来发展态势虽充满不确定性，但它的价格是非常平滑的，非离散的，只要识别（或试错）出它的启动时机，就可以实现趋势跟踪策略，就算没有走出趋势，至少平滑的价格给了交易者足够止损的余地。价格虽然有「随机」成分，但 CTA 策略可以「随机而动」。

3. 价格的某些运行形态总以趋势的面貌重演

不妨放松一下，先来看最近流行的一个段子：

• 现在有一个很大的误区就是：办公室的白领们自以为表现优于父母。其实这不过是因为经济结构转型造成的误会而已。
• 现在在公司的格子间里面哼唧哼唧做 PPT 的那些人，和当年踩着缝纫机的女工们，其实没有本质的区别；
• 同理，父母当年在菜场讨价还价一分两分和现在抢红包很起劲的差不多；
• 父母当年非要给遥控器套个塑料袋跟现在手机非得戴个套也差不多；
• 现在每天刷微博刷朋友圈的人跟当年蹲墙根晒太阳嗑瓜子的也没什么区别。

......

虽是段子，不失为真理啊！外在的表象会与时俱进，但内在本质却从未变化。

相似的例子不胜枚举：

• 每次股灾过后，新韭菜依然会蜂拥而至为下一次暴跌添砖加瓦。
• 庞氏骗局层出不穷，不会因为一拨人受骗而下一拨人就能够幸免。
• 外汇行业的诈骗公司每年换个名字，打一枪换一个地方，仿佛傻子太多骗子不够用。

……

我们会发现，宏观来看，人类永远不会长记性，历史总在重演，无关褒贬，这就是真实的人性写照。

交易市场是由所有参与者的预期与行为推动的，因此成为了人性的载体，作为同一物种，任何时代的人类都会重复骨子里的想法和行为，因此任何与人有关的事物都会产生自相关性，这致使了市场中的某些形态总会重复出现，从本质上，K 线图就是赤裸裸的人性的曲线。

市场中流传着同样观点的名言：

• 「口袋变了，股票变了，华尔街却从来没变，因为人性没变。华尔街没有新生事物，投机像山岳一样古老。」—— 华尔街投机之王 Jesse Lauriston Livermore
• 「1980 年代使用的交易策略，与现在并没太大改变。」—— CTA 教父 Martin Lueck
• 「所有人都知道的策略不一定就不好用，投资者的 behaviour 行为属于人之本性，不因时代和投资者教育而改变。」—— 来自一家排名全球前三大量化对冲基金的启示

即便是蜡烛图的发明者——十八世纪的本间宗久总结的各种 K 线形态至今仍被广泛使用着。

总结来说：人性永不变，历史自相关，投映各行业。

综上三点，CTA 策略背后的深层逻辑全部应归结于事理思想层面，而非 PNL损益、Momentum 动量等数理工具层面。

为了使读者更清晰的理解 CTA 策略的特质，道汇拿它在投机界的两个小伙伴——宏观策略（Macro）和高频策略（High frequency）来跟 CTA 策略从各个角度对比分析。

1. 盈利原理

宏观策略

依靠对经济的高度专业认知，从而对基本面的正确判断盈利。

高频策略

利用高科技硬件抓取报价的延迟或定价规则的漏洞盈利。它的根源性属于哲学上的演绎推理，是一种套利行为。

CTA 策略

挖掘价格的自相关性，用算法捕捉形态不断重复出现的趋势，然后通过对趋势的处理技巧建立模型来盈利。它的本质立足点基于哲学上的归纳推理。

2. 持仓周期

宏观策略：可长达数月乃至数年。

高频策略：短至微秒甚至纳秒级。

CTA 策略：短至日内交易，一般不超过数天。

3. 程序化程度

宏观策略

对价格不敏感，经年累月才有一次交易动作，不需要程序化，一般通过手动软件或电话交易。

高频策略

非人力所及，毫无疑问必须建立在完全的程序化上。

CTA 策略

原本分为自由型（Discretionary）和系统型（Systematic），分别指代手工交易与程序化交易。据对冲基金评估机构 Barclayhedge 统计，本世纪初 CTA 策略程序化交易占比 73.6%，2012年超过 90%，并一直向更高的程度普及。CTA 策略与程序化越来越紧密的结合在了一起，一方面因为机器代替人工是普遍的大趋势，但道汇认为更核心的原因在于程序化这种交易形式更契合了 CTA 策略只基于价格的本质，毕竟对于代码而言不知道何为基本面。

4. 利润空间

宏观策略

得益于基本面的优异表现时，收益最为可观。金融行业里能登上全球富豪榜角 {MOD}的，大多数是宏观策略一派。

高频策略

利润率普遍非常低，且随着套利过程的延续，利润空间会持续压缩，直至接近无风险收益率，此时要么更换套利对象，要么更新作战装备。

CTA 策略

相对来说属于非暴利小康路线，据 Barclayhedge 编制的 Barclay CTA Index 显示，从 1979 年至 2016 年区间，指数的年化收益率为 9.59%。

注：Barclay CTA Index 是 CTA 基金界具有代表性、准确性和可靠性的主要行业基准。

5. 抗压能力

宏观策略

对基本面的依赖性过大，甚至可以说受制于基本面，当经济衰退周期到来，宏观策略会极其被动，甚至接近全军覆没。例如曾经威震寰宇的量子基金，在 1998 年遭遇惨重亏损，于 2000 年关闭，这两个年份恰恰是经济衰退的重大时间节点：1998【俄罗斯国债违约造成全球经济危机】、2000【全球股票超级熊市】。

高频策略

作为一种套利模型，只要操作次数足够多，积分结果总胜率可达 100%，最为稳健。

CTA 策略

基于纯价格驱动，只需监测是否有趋势启动的迹象，而不用管因何启动，也无所谓启动的方向，突显出与传统资产配置的低相关性。Barclay CTA Index 与标准普尔 500 指数的相关系数仅为 0.01，而与全球债券的相关性为 0。因此对于 CTA 策略也就没有牛熊市的概念，甚至当全球证券市场表现不佳时，CTA 策略往往还能脱颖而出。例如在 2008 年次贷危机时，全球对冲基金规模下降了 31.7%，而 CTA 基金的规模几乎没有变化；当时的许多金融机构纷纷倒闭，但 CTA 基金居然实现了正收益。

此外，CTA 策略可将意外的风险因素（诸如天气、地震、政治、军事）纳入正常范围内。例如一波空袭事先不会让任何公众知晓，超出基本面的可控范围，堪以扰乱基本面派的操作计划，但 CTA 策略没有预设计划这一说，只监测是否有趋势启动，因此这些突发事件引发的趋势反倒有可能成为 CTA 策略的盈利来源。本质上，CTA 策略做多的是「波动率」本身，当市场波动性越强，收益越轻松，但若市场处于窄幅震荡期，则对 CTA 策略非常不利。

6. 可持续发展

宏观策略

对基本面表现依赖较大，所以其自身并无所谓持续发展性，一切看经济形势给不给面子，颇有靠天吃饭的意味。

高频策略

需要依赖不断的资源输入（烧钱堆高科技装备）来保证产出。例如高频公司 Jump Trading 在芝加哥商品交易所数据中心对面花 1400 万美元买了块空地来架微波通信基站，外界传说行情响应速度能提高 70 微秒。而这种开销并非一劳永逸，因为它的对手们也在做同样的事。例如 Renaissance Technologies 公司已向美国专利及商标局申请了一项反套利专利，在各个交易所服务器中使用原子钟或 GPS 时钟实现纳秒内同步所有交易指令，消除下单延迟，从而使高频交易无法捕捉因延迟产生的价差。可谓道高一尺魔高一丈。但资源归根结底是有限的，拼到最后就会面临一个困境：投入的资源要比之前多得多，但能从市场套出利的空间却越来越少。这种依赖生产工具致胜的模式可抽象为「沙堆效应」：刚开始沙堆的高度突飞猛进，但高到一定程度沙子就会四散摊开，后期需要很多的沙子才能勉强维持沙堆高度的缓慢增加，趋于瓶颈而无法跨越。正如这个指数函数图的发展趋势：

CTA 策略

不受客观经济形势影响，也不需要奢侈的装备支持，而更多侧重于人的层面，比如思想的认知与算法的构建，拼的是如何基于有限的资源创造出尽可能多的价值。这种凭生产力致胜的模式可抽象为「雪球效应」：启动只需要很小的初始变量，短时间内也可能很难看到成果，但只要持续下去，会产生几何级数的猛烈增量，且这个过程不依赖资源的持续输入，是自发推进的。正如这个指数函数图的发展趋势：

7. 受众群体

宏观策略

是最主流的策略类型，且长期来看相对收益较高，因此市场份额最大。

高频策略

几乎稳赚不赔，但收益率低的令人提不起兴趣，且准入门槛高得吓人，只适合风险偏好极低且腰包丰厚的巨头公司，这种大角 {MOD}对收益率没有太高要求，只要保住身家、跑赢通胀就好了。

CTA 策略

则倾向于非暴利稳健型收益投资者。在 2008 年次贷危机前，CTA 基金占对冲基金规模的比重只有 9.6%，但在次贷危机后，全球基本面越来越诡谲莫测，CTA 策略的稳定表现开始凸显出巨大价值，市场份额突飞猛进，2012 年即实现翻倍。

本质上任何不同策略比的并不是「做什么」，而是「做的怎么样」，因此上述三派策略的对比也只是常态下的情况，现实也偶有一些强势的例外出现。

例如 Renaissance Technologies 公司旗下的高频策略基金 Medallion 匪夷所思的长期实现了超出常识范围的年均35%收益率，况且还是在收取5%管理费及44%盈利分成的前提下。

又如 Bridgewater 公司旗下的宏观策略基金 Pure Alpha 在 2008 次贷危机爆发年竟违反常理的实现了 9.5% 收益率，要知道这一年对于宏观策略基金可谓血流漂杵。

究竟是什么使这些基金的表现远远超出同类？那就是阿尔法。什么是阿尔法？这里不考虑晦涩的数学定义，只谈中心思想，所谓阿尔法就是所承担风险对应的收益之外的超额收益，其实质是资金管理人在策略上超出其他人的盈利能力。

例如一只股票在数天内上涨了 10%，交易员甲从头到尾持仓，最终获利了结 10%，那这里不存在阿尔法；而交易员乙以 2% 为单位分成五段复利操作，最终获利 10.4%。相对来说交易员乙就实现了阿尔法。

阿尔法无法被总结成任何确定的学科，跟你掌握了多么深刻的知识没关系，就算你拥有吊炸天的金融简历，你与阿尔法的距离跟门外汉与阿尔法的距离没什么本质区别。正如学校里成绩单上的排名与社会上财富榜上的排名毫无关联性，也许优异的成绩单可以提高未来财务状况的下限，但阿尔法无疑只属于研究最上限的范畴。真正的阿尔法是属于交易者自己的、不可复制的、与市场低相关性的盈利能力。一言蔽之，阿尔法是可证之「智」，而非可学之「识」。

例如有人能倒背如流阿尔法的各种复杂的算式定义，但这跟是否拥有阿尔法是两码事。犹如你熟知关于钻石的一切，专业到无以复加，但你没有钻石。我们要做的不是去研究钻石的知识，而是要找到钻石。当然这仍然依赖于研究，只是另一个方向。

任何类型的策略都致力于寻找自己的阿尔法。对于 CTA 策略而言，把握价格的自相关性永远是核心要素。

其结论为：1998 年以前，标准普尔具有极强的自相关性。1998 年之后，自相关性的存在期只占总时间的 30% 左右，到 2007 年之后，这一比例下降到了 10% 左右。原因是 1998 年之后随着个人计算机的流行、电子交易普及、策略的同质化严重，市场的自相关性变得越来越差。

可见，曾经的交易市场可谓康庄大道般的商业蓝海，并不需要对市场有多深的洞见、甚至无需阿尔法即可轻松盈利，但随着时代的发展，人满为患的市场已经演变成利润微薄的商业红海，价格走势混乱不堪，阿尔法的稀缺性已然成为必然趋势。

在愈发艰难的市场中，道汇认为只有依托 CTA 策略的三条核心特征，充分深入其内涵，才能挖掘出市场更深度更普适的自相关性。说到底就是「认知到什么层次，变现到什么程度。」

• 微信公众号：道汇服务号
• 道汇原文：量化 CTA 策略寻绎