CTA私募持仓的信息挖掘——重点、特点与亮点

分析师：奕丽萍（执业证书编号：S0890515090001）
研究助理：田钟泽

1. 基于持仓的基金分析
基金研究主要基于基金净值和基金持仓。一般而言，基金的净值数据比较容易获取，但净值数据反应的信息相对有限，且如果净值数据频率过低可能会掩盖一些真实信息。基于持仓信息的基金研究可以很大程度弥补净值分析存在的获得信息不足问题。但基金的实时持仓数据较难获取，公募基金每季度公布一次，频率相对较低，而私募基金的持仓数据基本不对外公布，这也使得基于持仓的基金分析受到很大局限。
对于权益类基金而言，通常从两方面衡量基金经理的能力，一是基金经理的选股能力，另一方面是基金经理的择时能力。选股能力主要体现在基金经理能否筛选出优质股票，并获得超越基准的超额收益。而择时能力则体现为基金经理能否根据未来市场环境变化提前调整仓位应对的能力。如果未来股票市场上涨，则基金经理会提高股票持仓的仓位，相应的会选择弹性比较高、Beta比较大的股票，在市场下跌时则刚好相反。这两方面能力能较好的刻画基金经理的主要能力范畴，对于基金评价具有重要意义。数据的可得性方面，权益类公募基金的持仓数据每季度都会公布一次，频率相对偏低，数据存在滞后性。而私募基金由于信息不透明，持仓信息获取难度较大。
Kacperczyk (2014)等在《Time-Varying Fund Manager Skill》一文的研究中提出了一种刻画基金经理选股能力和择时能力的方法，通过基金的持仓信息，具体构建了以下衡量基金经理择时和选股能力的指标。

考察基金经理的选股能力和择时能力是针对股票型基金的研究方法，对于CTA基金而言，研究的侧重点与股票基金不尽相同。由于CTA策略多采用趋势跟踪策略，因此对应着的CTA的“选股能力”即选择期货行业板块或者期货品种的能力（波动率越大或者潜在盈利更大的品种，对应的CTA策略盈利的概率越高），但是有些采用全品种跟踪的基金，例如AHL、元盛和宽立等，品种选择的能力只能通过不同品种的权重差异来进一步区分，也就是如果波动率大、盈利能力强的品种权重越高，则说明选择品种的能力越强。择时能力则代表着对期货品种的择时能力强弱，由于CTA基金采用的趋势跟踪策略差异很大，有些信号比较敏感，有些则相对迟钝，有些更擅长左侧交易，有些则是右侧交易，因此不同策略对应的交易和持仓频率也有区别。择时能力主要从仓位权重的变化和业绩的变化之间的对应关系来刻画，对于某一个品种i而言，具体看：

Weight_t为t时刻权重，R_t为t时刻的收益，n为总的时间跨度，即n天。选择能力则主要通过不同品种的权重分配差异来获取更高的回报，直观而言，盈利能力越强的品种配置的权重越高，盈利能力越弱的品种配置的权重越低。品种的权重和收益率相关性越高则选择能力越强，反之则越低。t截面上的选择能力具体度量方式如下所示：

i为第i个品种，Weight_i为i品种的权重，R_i为i品种的收益,m为持仓品种的数量。后续的持仓分析过程中我们将会用到上面的公式。
本文我们主要对某私募产品的估值表进行分析，估值表包含了许多重要的信息，其中最重要的是不同品种每日的持仓信息。分析的时间跨度为2019年4月30日至2019年5月28日。由于时间跨度有限，因此我们不再计算基于净值数据的的收益类、风险类和风险调整收益等指标。后续第二章内容中我们将对持仓信息进行全方位分析，目的是为了找到一种分析基金持仓信息的通用方法。

2. 细分品种持仓分析
产品的持仓状况蕴含着众多信息，挖掘细分品种的持仓状况，可以获得产品策略的许多重要信息。下面我们将从总持仓市值、品种与板块持仓权重、持仓周期、收益贡献、持仓周期与收益关联、持仓权重与收益关联等几个方面来一一介绍。
2.1. 持仓市值与杠杆
观察某私募产品在20190430-2019528期间总持仓市值的变化，总持仓市值的变化主要来自于两方面的原因，一方面是整体持仓水平的变化，这是导致持仓市值变化最直接的原因，另一方面则是策略盈亏带来的持仓市值的变化，策略净值上升，相应的策略的持仓市值也随之水涨船高。假定整体持仓水平保持稳定（基于策略稳定性，短期内这样的假设是合理的），那么策略总持仓市值的变化基本来自于策略盈亏，我们将总持仓市值变化（非轧差）与策略净值曲线进行对比，结果显示二者走势确实趋于一致。
产品的总持仓市值一方面能反应产品规模大小，能间接反应管理难度的高低。随着管理的总市值的增加，产品的管理难度也随之增加，在策略容量有限的情况下，我们通过将总持仓市值与策略容量进行对比，以估计总市值的变化带来的策略未来净值下降的风险。
另外我们用总持仓市值与基金资产净值之比代表产品的杠杆率，可以发现该产品的杠杆率基本在1.9和3.2之间波动，观察期间内的平均杠杆率为2.54，且杠杆率走势与持仓市值走势相近。

2.2. 品种与板块持仓权重

从产品各合约的持仓市值可以计算各合约的非轧差持仓市值占比，再将同一品种不同合约持仓市值占比加总得到品种的持仓占比。而持仓品种的平均仓位是整个考察区间每个品种所有合约的市值权重占比的均值，排序结果显示平均持仓权重最高的几个品种是国债、沪铜、沪铝、黄金、铅、硅铁、锌、焦炭、镍、棉一和螺纹钢等。产品的品种风格明显偏向国债期货、有色金属和黑色系，前十大持仓品种总的平均仓位超过60%。

我们进一步将品种划分到上一层的板块中，根据板块的特征来描述策略的特征。我们依据通用的方法划分商品的板块归属，而且板块之间没有重叠，具体的可以分为金属板块（铜、铝、铅、锌、镍等）、农产品板块（鸡蛋、豆粕、豆一、玉米、苹果、棉一等）、能化板块（原油、PTA、橡胶、玻璃、甲醇、石油沥青等）、黑色系（铁矿石、螺纹钢、焦煤、焦炭和硅铁等）、金融板块（国债期货和股指期货为主）和贵金属板块（黄金和白银）。最直观的，从不同板块的持仓市值占比可以看出，黑色金属、金属板块和金融板块这三个板块平均市值占比（时间序列平均）是最高的。这体现了该产品的管理人能力圈范畴主要集中在这三个板块，另外可能是这三个板块波动率比其它板块要高一些，但是同样波动率相对高的能源化工板块在产品中的平均持仓占比则不高。
从板块持仓市值占比的时序图中可以看出，这种仓位配比是动态变化的，5月份金融期货的占比逐步升高，而金属板块、贵金属板块等的仓位则逐步缩小。金融期货占比升高可能与第四次股指期货放宽有关。2019年4月22日，中金所将股指期货日内开仓手数由单合约50手放宽到单合约500手，单品种200手放宽到单品种2000手，平今仓手续费由万分之4.6降低到万分之3.45，极大的提高了股指期货的流动性，股指CTA策略备受私募基金青睐。

2.3. 持仓周期

持仓周期长短是策略的重要特征，多品种策略中，各品种走势差异较大，并不适合单一的持仓周期。另外平均持仓周期的长短与所采用的策略截然不同，由此带来策略容量的差异。通常而言，持仓周期越短即交易频率越高的策略容量越低，相应的策略的交易成本也越高，反之，持仓周期越长的策略策略容量越大，交易成本也越低。从策略特征来看，持仓周期短的策略胜率高而盈亏比低，回撤相对小一些，持仓周期长的策略胜率低而盈亏比高，回撤相对高一些。
我们根据每个合约的交易次数和持仓天数得到合约的持仓周期，将平均持仓周期在5日及5日以下的归为短期持仓合约，将平均持仓周期在5至10日的归为中期持仓合约，而大于10日的归为长期持仓合约，下图具体展示了分类情况，从合约数量来看，短中期持仓周期的合约数量稍多，长周期持仓的合约数量较少。

2.4. 收益贡献
之前的统计显示该产品的持仓权重明显的偏向国债、金属和黑色，那么这些高权重品种是否对策略盈利贡献最多？为了回答该疑问，我们随后统计了不同品种合约对于策略的收益贡献，收益贡献由以下公式所得：
Contribution = Sum（Return_t），t=1…n
据此得到的结果显示棉一、苹果、焦炭、石油沥青和沪铜等几个品种对策略平均收益贡献最大，这与品种权重并不吻合，其中国债由于收益波动较小，因此贡献不突出，而棉一作为权重并不突出的品种收益贡献最大，说明棉一赚钱能力较为突出。需要注意的是有些合约权重和收益贡献相关性比较低，可能是因为流动性因素，因为流动性差的合约权重一般比较低。

分别将盈利贡献最大的几个品种和亏损贡献较大的品种罗列出来，结果显示盈利品种的最大贡献（109%左右）要远高于亏损品种的亏损贡献（-62%左右），因此策略总体是盈利的。赢利品种中棉一、苹果、焦炭、石油沥青、沪铜、原油、黄金、铅和铁矿石几个品种对于策略贡献较为显著，相比之下亏损品种的亏损贡献显著低于品种的盈利贡献水平，亏损贡献比较大的几个品种分别是热轧卷板、原油、橡胶、IF、燃油、镍、硅铁和IH等。

每个时点我们都可以统计所有品种的收益贡献，以下我们以某一天为例，得出所有品种的合约的收益贡献。在当天,沪铜、石油沥青这两个品种收益贡献是最高的，而热轧卷板、焦炭、橡胶这三个品种的亏损贡献比较高。据此我们可以统计每一天每个品种的收益贡献，并重点关注这些品种获利和亏损的原因，这样做有利于我们每天对产品进行收益归因。

2.5. 持仓周期与收益贡献
持仓周期长度与收益贡献之间存在一定的关联。从平均持仓周期与收益贡献之间的散点图中可以发现二者基本呈正相关关系，也就是持仓周期越长的品种收益贡献也较大。虽然中长期持仓品种数量较少，但是收益贡献却很突出，且基本都是正的盈利贡献，亏损贡献则主要来自短期持仓的品种，图中显示持仓周期少于6天的品种基本都是负的亏损贡献。需要注意的是，这种方法对于长周期持仓的品种存在一定后视偏差，多数情况下，基金管理人更倾向于持有收益贡献为正的品种，而只有触发止损或止盈的情况下才会进行平仓，因此持仓周期长的品种收益贡献几乎都是正的。

2.6. 持仓权重与收益贡献
基金产品中各品种持仓权重的变化反应了基金经理的择时和选择能力。单一品种不同时点的纵向变化与相应收益间的关系反应的是基金经理的择时能力，而不同品种间权重的相对高低与收益间的关系更多反应的是基金经理的横向品种选择能力，我们通过这种方式来考察基金经理的择时能力和选择能力。
图中时序相关系数计算的是持仓期内每个品种的持仓权重与该品种收益之间的相关系数，考察的是整个时间序列上品种的择时能力，也即当品种持仓权重越高并且收益越高，或者是该品种的持仓权重越低且收益越低时，说明权重与收益同向变化，也就说明策略对该品种的择时能力较强。而如果在时序相关系数的基础上再加入另一个指标——品种平均收益贡献进行对照，则可以进一步刻画出品种的选择能力。当某个品种的时序相关系数比较高且该品种的平均收益贡献比较高，意味着基金经理超配了择时能力比较强的品种策略，这说明对该品种的选择能力比较强。以此为标准，我们选出排名前几的品种分别是：铁矿石、豆二、玻璃、沪铝、沪锡和PTA等，这些品种在仓位配置中的选择能力比较突出。选择能力也可以根据截面上各品种的权重与收益之间的关系来刻画，相关系数越高则选择能力越突出。
品种持仓权重与收益截面相关系数与净值走势高度相关，也就是相关系数为正且数值比较高的时候，盈利能力比较强的品种相应权重比较高，盈利能力弱的品种对应的权重比较低，因此可以说明品种选择能力比较强，而这种时候产品的净值往往也是增长的。而相关系数为负时，说明品种配置能力较弱，产品的净值也随之走低。从净值图中可以看出净值走势和截面相关系数走势较为一致。

2.7. 各合约指标统计
商品CTA策略多为趋势跟踪策略，趋势跟踪策略的典型特征大盈小亏，依靠抓住少数几次大的盈利弥补多数小的亏损。反应到指标上则是低胜率、高盈亏比，与之相反的是套利策略，特点是高胜率、低盈亏比。数量众多的统计指标中，最能直观反映策略特征的两个统计量就是胜率和盈亏比，因此我们在下文中统计了产品中所有品种的多个指标，但是由于时间期限过短（只有一个月），有些持仓较长的品种平仓次数比较有限，往往只有1-2次，据此很难根据指标反推策略的特征和类型。但这种方法可以延伸应用到其它产品的策略特征判定过程中。下表我们集中展示了日胜率大于等于0.6的各合约相关指标统计情况。

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