FOF基研课堂（三上）：穿越周期的配置利器-量化CTA全解析与2025私募图鉴

目录

1.量化CTA发展

2.量化CTA核心理念

3.量化CTA的投资框架

4.如何了解一家量化CTA私募

5.2025量化CTA私募表现

6.2026量化CTA展望与配置建议

1.量化CTA的发展：从小众工具到迅速崛起

量化CTA（Commodity Trading Advisor）即商品交易顾问策略，本质是通过量化模型分析期货、期权等衍生品市场的价格趋势、价差关系等规律，实现自动化交易的投资策略。起源于海外，自2010年4月起，随着沪深300股指期货的推出，CTA基金逐步进入国内，短短十几年在中国迅速崛起，其背后的原因离不开它的运作特性：相关性低、简单透明、杠杆运用、追求绝对收益、危机阿尔法。其发展历程折射出资本市场的成熟与投资者需求的升级，大致可分为三个关键阶段。

萌芽起步期（2000-2010年）：海外经验引入，市场认知初建

国内量化CTA的雏形源于海外成熟市场的经验借鉴。2000年前后，随着国内期货市场逐步规范，部分机构开始尝试将量化模型应用于商品期货交易，核心以简单趋势跟踪策略为主。这一阶段的策略逻辑相对单一，主要依赖价格突破、移动平均线等基础指标，交易品种集中于农产品、有色金属等传统商品期货。由于投资者对量化策略的认知不足，且数据积累有限、交易系统不成熟，行业规模较小，仅为小众投资工具，参与者以专业机构为主。

快速发展期（2011-2020年）：策略多元化，规模稳步扩张

2011 年后，国内资本市场改革提速，股指期货、国债期货等衍生品陆续推出，为量化 CTA 提供了更丰富的交易标的。这一阶段，策略体系从单一趋势跟踪向多策略融合演进，截面套利、统计套利、波动率交易等策略逐步落地。同时，计算机技术的发展推动了数据处理能力和交易速度的提升，量化模型的复杂度和有效性显著增强。随着居民财富增长和资产配置理念深化，投资者对低相关资产的需求凸显，量化CTA以其独特的风险收益特征获得关注，行业管理规模持续扩大，一批专注于CTA策略的私募机构应运而生。

成熟分化期（2021年至今）：技术驱动升级，头部效应凸显

2021 年以来，量化 CTA 行业进入高质量发展阶段，呈现出三大特征。一是策略精细化，AI、机器学习等技术与量化模型深度融合，策略迭代速度加快；二是品种全覆盖，从商品期货延伸至股指期货、利率期货、外汇期货等全品类衍生品；三是结构分化加剧，具备强大投研团队、自主研发系统和持续迭代能力的头部机构脱颖而出，而中小机构面临策略同质化、规模增长乏力的挑战。2025 年下半年，在全球地缘风险犹存、市场波动加剧的背景下，量化CTA的配置价值进一步凸显，行业规模在结构优化中实现稳步增长，成为多元化资产组合的核心配置之一。

2.量化CTA的核心理念：用数据和模型穿越市场迷雾

量化CTA的核心逻辑是 “敬畏市场、数据说话、纪律执行”，通过系统化的方法捕捉市场规律，规避人为情绪干扰，其底层理念可概括为三大核心。

市场存在可复制的规律

量化CTA的核心前提是相信金融市场的价格变动并非完全随机，而是存在可量化、可复制的规律。这些规律可能源于宏观经济周期、产业供需变化、资金流向特征或投资者行为偏差，例如商品期货价格的趋势性波动、不同品种间的合理价差关系等。量化模型通过对海量历史数据的挖掘，识别这些规律并转化为可执行的交易信号，实现“顺势而为”的投资逻辑。

分散化投资降低单一风险

分散化是量化 CTA 控制风险的核心手段，具体体现在三个维度。一是品种分散，覆盖能源、化工、农产品、金属、金融期货等多个品类，避免单一品种波动对组合的冲击；二是策略分散，包含趋势跟踪、截面策略、股指策略、日内等多种逻辑，适配不同市场环境（牛市、熊市、震荡市）；三是周期分散，兼顾短期、中期、长期等多个交易周期，实现不同时间维度的风险对冲。通过多维度分散化配置，量化 CTA 能够有效降低组合的波动率，提升收益的稳定性。

量化模型 + 纪律执行的双重保障

量化 CTA 的核心优势在于 “去人为化” 决策。一方面，通过数学模型替代主观判断，避免贪婪、恐惧等情绪对交易的干扰，确保交易逻辑的一致性；另一方面，依托严格的风险控制体系和自动化交易系统，实现信号生成、订单执行、止损止盈的全流程标准化操作。这种 “模型决策 + 纪律执行” 的模式，既能充分发挥数据挖掘的优势，又能有效控制人为失误带来的风险，尤其在市场剧烈波动时更能体现其稳健性。

3. 量化CTA的投资框架：从模型构建到交易落地

数据处理：策略的 “原材料”

数据是量化 CTA 的基础，优质数据的获取与处理直接决定模型的有效性。这一环节主要包括三个步骤：一是数据采集，涵盖历史价格数据、成交量数据、持仓数据、宏观经济数据、产业基本面数据等多维度信息，部分机构还会纳入另类数据以提升模型优势；二是数据清洗，剔除异常值、缺失值，确保数据的准确性和完整性；三是数据挖掘，通过统计分析、机器学习等方法提取数据中的有效特征，为策略研发提供支撑。对于量化 CTA 而言，数据的广度、深度和时效性是构建差异化优势的重要前提。

策略研发：核心收益引擎

策略研发是量化 CTA 的核心环节，体现了机构的投研实力。目前主流的量化 CTA 策略可分为四大类：

• 趋势跟踪(时序）策略：通过识别价格趋势（上涨或下跌），顺势建仓并跟踪趋势，在上涨时做多、下跌时做空，以捕捉大级别行情，是最经典的 CTA 策略。子策略包括规则型和预测型（以机器学习做法为主）。

图表来源：国泰君安期货、好投基金研究院

• 截面策略：通过因子组合综合判断出品种之间的强弱关系，利用同一时间不同品种或同一品种不同合约间的价格偏离，通过多空对冲获取稳定收益。

图表来源：国泰君安期货、好投基金研究院

• 统计套利策略：基于历史数据统计的价差关系，当价差偏离合理区间时建仓，等待价差回归后平仓获利。包括：期现套利/跨期套利/跨品种套利/跨市场套利。
• 日内CTA策略：量化CTA领域中持仓周期最短、交易频率最高的策略类型之一。其核心特征是当日开仓、当日平仓，不持有隔夜头寸，旨在捕捉日内价格波动中的盈利机会，规避隔夜跳空风险。常见策略有短线趋势、均值回归、高频做市等。

策略研发并非单一策略的孤军奋战，而是构建多策略、多因子的体系，并建立持续迭代机制，根据市场变化动态优化策略参数和逻辑，确保策略的适应性。

风险控制：组合的 “安全防线”

量化 CTA 的风险控制贯穿投资全流程，是实现长期稳健收益的关键。完整的风控体系包括四层防护：

一是事前风控，通过压力测试、情景分析等方法检验策略在极端市场环境下的表现，设定品种持仓限额、策略最大回撤阈值等指标；

二是事中风控，实时监控交易信号、持仓结构、市场波动等情况，当接近风控阈值时自动预警或触发减仓；

三是事后风控，对交易结果进行复盘分析，总结风险事件的原因，优化风控参数；

四是尾部风险对冲，通过期权等衍生品工具对冲黑天鹅事件带来的极端风险。

4.如何了解一家量化CTA私募

普通投资者由于缺乏专业知识，往往难以精准判断。结合行业实践和专业机构的尽调逻辑，可从定性(主观评价)和定量(数据分析)两大维度系统展开，穿透私募管理人的真实实力。我们将在下一期进行详细介绍。