cta策略仓位管理

cta策略仓位管理办法

cta策略主要以趋势策略为主，也会辅助采用一些对冲策略。对于趋势策略，主要集中于研究买卖的择时，对于仓位的管理采用相对简单的方法，即等权风险。那么有什么方法来管理仓位大小呢？下面我们一起来看看。

cta是指管理型期货，主要采用的策略是趋势策略。相比股票产品而言，cta产品收益更为稳定。1987年发布的Barclays TOP50指数，跟踪了全球50只最好的cta产品，年华收益率达到8.2%。更为重要的是，cta产品的收益和股市具有较低的相关性。其月收益率和S&P500指数的相关性是-7.5%。研究人员发现，在资产组合中增加cta产品，可以有效提高组合的绩效。

不同的仓位管理方法对CTA趋势跟踪策略的改进效果。研究采用的是47个不同期货合约1990-2012年的数据。仓位管理方法包括：最大回撤最小化、动态止损、目标波动率、Omega最优、相关性排名等。研究表明：最大回撤最小化、动态停止锁定、目标波动率方法可以提高策略的绩效。其中目标波动率是最好的。研究建议采用最大回撤最小化和目标波动率结合的方法来管理仓位大小。

cta策略仓位管理方法

在趋势跟踪策略中，我们分别采用以下6种仓位管理方法：

资金曲线法（Equity curve-based）

目标波动率（Target Volatility）

相关性（Correlation）

Omega最优（Omega optimization）

最大回撤最小化（Max Drawdown minimizing）

动态止损（Dynamic Stops）

1、资金曲线法（Equity curve-based）

但资金曲线是增长状态，那么增加期货的仓位。可以采用双均线策略来确定资金曲线是否是上升还是下降的。

2、目标波动率（Target Volatility）

目标波动率法源于对传统的60/40规则的改进。原有规则中，60%的资金用于投资风险资产，40%的资金用于投资固定收益产品。该规则的问题是，在市场出现暴跌时，风险资产产生损失，那么基金经理则要卖出部分债券，买入风险资产，导致组合陷入更大的风险中。目标波动率法则是将波动率锁定在一定水平，比如10%，然后根据实际的波动率和目标的波动率大小，调整组合中风险资产的权重。计算公式如下：

其中的波动率都是采用日收益率计算得到的标准差进行年化得到的。

3、相关性（Correlation）

相关性是通过增强分散效来降低策略风险的一种方法。如果cta策略中投资的期货品种之间具有较强的相关性，他们的趋势同步性较强，那么会给产品带来较大的风险。Tomasi ni & Jaekle (2009)建议计算不同品种两两之间的相关性。对于每个产品，统计出多少组期货的相关性小于设定的数值。统计得到的组数越小的，投资的比重就越大，反之，就越小。

4、Omega最优（Omega optimization）

投资绩效的评估方法通常有两类。一类是假设投资收益服从正态分布，计算夏普比率；一类是不做分布假设，计算5阶甚至更多的矩，称谓Omega方法。该方法由Keating & Shadwick (2002)提出。作者强调了偏度、峰度以及更高阶矩的重要性。由于资产的收益大多数不服从正态分布，因此不能简单的采用均值和标准差来作为衡量绩效的标准。

假设F是关于收益率在区间[a，b]上的单变量累积分布函数，存在一个唯一的单调函数，将[a, b]映射到[0, +∞），该函数记为ΩF(r)。其中r是一个收益率水平，或称为损失阈值。收益低于r记为损失，高于r记为收益。收益分布的均值则是ΩF(r)=1是的阈值r。

其中，

定义rmin是最差的收益率，rmax是最高的收益率。那么累积分布函数F将是区间[r min，rmax ]上的单调非减函数。损失阈值r将会决定Omega函数和资产绩效数值。一个较低r值，将会得到一个较大的Omeg值 (Kane et al., 2009)。

5、最大回撤最小化（Max Drawdown minimizing）

最大回撤是投资组合或资产在过去从最高点开始遭遇的最大跌幅。当前组合的回撤值定义为：

0到T时刻，最大回撤定义为：

最大回撤是常用的衡量投资风险的指标。Harris & Mazibas (2013)采用条件回撤最小化来构建投资组合，得出比均值方差模型更好的结果。

6、动态止损（Dynamic Stops）

跟踪止损是根据开仓后的最高盈利来制定平仓策略的一种方法。在仓位管理里，动态止损是指根据当前组合风险资产投资的额度来动态设定跟踪止损的条件。