1.1.2 量化CTA

CTA全称为Commodity Trading Advisor，即“商品交易顾问”。CTA通常是指在大宗商品市场上为了获取绝对收益的一类投资策略的统称，但这些投资策略并不一定就是量化策略。目前有很大一部分CTA策略进行了量化模型构建，从而取代了传统的人工交易。

到目前为止，量化CTA策略发展大致有三个阶段。

第一阶段：由于大宗商品价格波动较大，趋势性较强，做多和做空都较为方便，一开始国内CTA策略往往以技术分析为主。后来，随着投资者经验的增加，计算机技术的发展，技术分析与数理统计和资产组合理论相结合，就慢慢发展出了量化CTA。这是以传统的技术分析为基础的早期量化CTA策略。

这一类量化CTA策略通过计算一系列量价数据生成交易信号，进行多策略、多品种组合，以获得较平滑的净值曲线。其中趋势追踪策略是量化C TA策略中重要的组成部分：计算机通过预先设定好的程序，实时计算交易品种的趋势强度，当趋势满足某一个条件时，计算机会发出交易信号，由计算机自动下单或者人工下单。趋势追踪策略在本质上是利用市场的“肥尾”现象赚取绝对收益。

第二阶段：随着大宗商品市场的成熟，许多量化团队开始利用大宗商品的基本面数据构建量化模型。例如通过构建商品的基本面量化系统，结合商品的基差、库存、产业链利润、进出口数量等数据生成交易信号。这种方法构建的模型具有可解释性，可以利用计算机对现有的研究体系进行系统化，从而提高投资决策的效率和科学性。

第三阶段：在上述两个阶段之后，目前有些量化CTA团队进行了多类型策略的组合。除了使用传统的量价等市场交易信号构建最基本的CTA策略，还利用基本面信息，构建大宗商品的因子模型与因子选择模型。例如，通过量化手段，构建商品的期限结构因子、对冲压力因子等，然后结合宏观环境与品种自身的产业格局，构建因子选择模型，最后将两者进行组合，互相弥补，构建出有效、稳定的量化CTA策略。

由于CTA策略具有绝对收益的优势，且与其他大类资产几乎不存在相关性，因此很多机构投资者会将CTA策略作为一种资产进行配置。