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        每日經(jīng)濟新聞
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        別只盯著股市:這類小眾產(chǎn)品年初創(chuàng)下全球金融危機以來最好回報!

        每日經(jīng)濟新聞 2018-02-08 22:43:40

        2018年初,海外CTA突然爆發(fā),海外專業(yè)CTA媒體CTA情報(CTA Intelligence)主管Matt Smith近日表示,"許多CTA取得了他們自金融危機以來最好的回報。"

        每經(jīng)編輯|每經(jīng)記者 袁東    

        每經(jīng)記者 袁東 每經(jīng)編輯 葉峰

        CTA(即商品交易顧問)作為比較小眾的投資品類,且擁有較高的門檻,時常被市場忽視;加之該行業(yè)在2017年的低迷表現(xiàn),更讓行業(yè)感到一絲"寒意"。

        不過就在2018年初,海外CTA突然爆發(fā),讓市場不得不再次重視這個行業(yè)。海外專業(yè)CTA媒體CTA情報(CTA Intelligence)主管Matt Smith近日表示,"許多CTA取得了他們自全球金融危機以來最好的回報。"

        理財不二牛(微信號:buerniu5188)注意到,廣發(fā)證券2018年對于CTA的判斷也是:CTA仍是絕對收益可行方案。

        海外CTA收益指數(shù)一月大漲

        "上個月,位于紐約的Quest Partners公司旗下12億美元旗艦項目,獲得了16%的增長。許多CTA也取得了他們自全球金融危機以來最好的回報。"Matt Smith表示。

        牛妹查閱了SG CTA共同基金指數(shù)(SG CTA Mutual Fund Index),該指數(shù)根據(jù)最大的10家CTA每日凈回報率綜合計算得來,是觀測海外CTA行業(yè)的重要基準。

        (圖為過去一年SG CTA共同基金指數(shù)周線圖)

        (今年1月SG CTA共同基金指數(shù)走勢圖)

        從過去一年及2018年1月的SG CTA共同基金指數(shù)走勢來看,SG CTA共同基金指數(shù)在2017年表現(xiàn)平平,不過一進入2018年,該指數(shù)隨即大幅上升。在2018年1月,SG CTA共同基金指數(shù)的漲幅達到5.9%。

        縱觀2018年1月全球各大主要市場表現(xiàn),主要產(chǎn)品均有不錯漲勢。例如,紐約原油在2018年1月上漲7.2%、倫敦金價上漲3.23%;美國的三大股指在1月也都大幅上漲,且突破歷史新高。同樣,也有一些產(chǎn)品出現(xiàn)下跌,如美元指數(shù)1月下跌了3.4%。相信各大產(chǎn)品的大幅波動,為CTA獲得大量利潤提供了基礎。

        大宗商品仍是國內(nèi)CTA主力

        在國內(nèi),CTA基金具有規(guī)模小、市場份額小、與其他資產(chǎn)相關性低等特點。廣發(fā)證券表示,受交易政策、產(chǎn)品發(fā)行政策和市場波動影響,2017年,國內(nèi)CTA產(chǎn)品發(fā)行數(shù)量大幅下降。從統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看,CTA陽光私募產(chǎn)品2017年總體小幅盈利,但收益普遍不高。

        在期貨流動性不足的2016年和2017年,商品期貨充當了國內(nèi)CTA產(chǎn)品及策略的主要投資標的。來自廣發(fā)證券的數(shù)據(jù)顯示,三大期貨品種2017年成交額方面,商品期貨、股指期貨、國債期貨的成交額,分別為240萬億元、9萬億元、10萬億元。

        (上圖來自廣發(fā)證券)

        對于2018年的CTA市場,廣發(fā)證券指出,股指期貨在當前流動性下,仍不具備短線交易條件。如果市場波動率上升,可以配置中長線趨勢跟蹤策略;如果能夠把握市場大小盤風格輪動,低頻跨品種套利也是不錯的選擇。大宗商品波動率將維持高位,趨勢跟蹤仍然是最優(yōu)策略,并且可以輔以跨品種套利和跨期套利,降低組合的整體波動。債券收益率將繼續(xù)上行,國債期貨長線趨勢跟蹤可以繼續(xù)持有,短線跨品種套利可以在一定程度上用來分散風險。

        CTA交易策略多樣

        其實,與股票市場不同,期貨市場具有杠桿、日內(nèi)交易、多空雙向交易等特點,所以CTA的交易策略便顯得更加多樣化。

        具體來看,CTA的策略分為日內(nèi)策略、趨勢策略及套利策略等。牛妹還了解到,商品CTA投資大致可分為兩類:一類主要基于基本面研究,通過分析商品的供應與需求關系,對商品價格或組合的方向進行判斷與預測;另外一類主要通過量化的方法,通過數(shù)理統(tǒng)計模型,并適當結合程序化交易,對相關品種做出投資判斷與響應。

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