华泰证券丨时序 CTA 方法论综述：市场状态、开仓信号与退出机制

来源：华泰证券

分析师：徐特、何康

整理：好投汇

截面策略和时序策略都是量化投资领域的重要研究课题，前者注重 Alpha 攫取，后者注重Beta 管理，从逻辑上说是低相关的。不过，因为截面策略更容易满足大样本条件和独立同分布假设，而且策略逻辑通常胜率导向，给投资者带去的持有体验更好，所以在量化投资领域，截面策略的讨论热度比时序策略的讨论热度要高得多。但是，正如前期报告《量化视角中期研判：把握中国资产的中长期 Beta 机会》(2026-05-25)所指出，流动性充裕驱动主动资金加速入市，导致 Alpha 竞争白热化。

以今年 5 月为例，不少公募和私募指增产品管理人反馈，Alpha 的获取难度较大，超额收益并不理想，反观带有 Beta 择时的量选类产品更受投资者青睐。行业轮动策略的表现在截面和时序两个维度上也出现了严重分化。前期报告《电子和通信触发高拥挤》(2026-05-17)指出，以反转逻辑为主的截面模型因一直持有有色金属行业而持续产生负超额；反观时序策略管理人，因抓到电子、通信等主线行业而收益颇丰。在前期报告《量化行业轮动的“崎岖之路”》(2026-03-13)中，我们认为时序 CTA 策略是行业轮动下半场的必争之地。

趋势追踪作为一类重要的时序 CTA 策略，其理论基石建立在市场非有效性所导致的资产价格“惯性”之上。Moskowitz 等人(2011)关于时间序列动量的研究表明，资产的历史收益率对其未来收益具有显著的正向预测作用。然而，在实际交易中，趋势追踪策略普遍面临“盈亏同源”的困境：策略在强趋势行情中积累的利润，往往在随后的震荡市中因频繁触发假突破和纪律性止损而产生回撤。

其核心痛点一方面在于市场状态识别难度较高。市场状态切换通常伴随着金融时间序列均值和方差的变化。而传统的量化择时多依赖于形态识别或固定阈值触发，这类基于视觉经验的启发式方法在应对均值与方差的时变特征时存在局限性，一旦遇到市场状态切换，可能会出现结构性失效。另一方面在于大多数技术指标仅是价格历史轨迹的线性加权，未从统计学底层区分当前波动是由“惯性”驱动，还是由随机噪声主导。

为解决上述痛点，本研究跳出单纯的技术分析范式，尝试从随机过程的统计学角度重新审视价格形成机制——将资产收益率分解为长期趋势(μ)、短期惯性(ρ)、背景噪声(σ)，并引入趋势信噪比指标(TSI)来量化“趋势的可交易性”。