证券资产管理业务(证券资产管理业务主要包括)

　　导 读

　　高收益资产荒下证券资产管理业务，流动性充裕带来的资产配置需求旺盛是大宗商品行情火爆的一个重要驱动力量。对于市场关注的量化CTA策略是不是会导致商品过度投机证券资产管理业务，笔者认为证券资产管理业务，其可能在一定程度上放大市场波动率，但并非是商品趋势变化的关键变量，关键变量还是供需面。

CTA策略从低迷的投资氛围中成功突围

　　大宗商品价格连续5年下跌后，2016年出现证券资产管理业务了超预期的强势反弹行情，特别是以焦炭、铁矿石和螺纹钢为代表的黑色系期货品种涨幅明显，甚至可以说是V型反转。CTA基金受益于基本面好转及其独特的投资优势，年化平均收益稳居各策略之首。截至2016年8月底，在股票策略基金年化平均收益-10.45%的情况下，CTA策略基金的年化平均收益达15%。

　　根据中国证券投资基金业协会的数据，截至2016年三季度末，基金管理公司及其子公司、证券公司、期货公司、私募基金管理机构资管业务总规模约48.92万亿元。其中，期货公司资管业务规模约2679亿元。

　　相比之下，截至2015年三季度末，上述机构资管业务总规模为32.69万亿元，而期货公司资管业务规模仅为819亿元。也就是说，一年的时间，期货公司资管业务规模膨胀了2.27倍，远远超出整个资管行业50%的增长幅度。

　　2016年，大宗商品火热行情刺激了其他金融子行业资管业务的开展。从证监会最新披露的《基金募集申请核准进度公示表》来看，目前，基金公司申报的商品基金除了黄金、白银等热门品种，还将触角伸向了铜、铁矿石以及农产品。具体到类型上，主要分为LOF和ETF两种。

　　CTA策略在大宗商品超级反弹行情中备受青睐。据私募排排网不完全统计，2016年年初以来，在商品期货行情的助推下，CTA策略从低迷的投资氛围中成功突围，全部523只产品前三季度的平均收益率达到14.90%，在私募基金各类策略中领跑。

　　相对其他策略，CTA策略更加灵活。在成熟市场，CTA既可以向投资者提供诸多投资产品的买卖建议和研究报告，还可以直接代理客户在商品期货市场进行投资交易。虽然CTA策略的名字中有“商品”字样，但策略本身的实际投资对象已经越出商品的范畴，除了传统商品，外汇、利率等也是CTA策略常见的投资标的。

　　2016年全年对冲基金的预期回报中位数为3%。在七大类策略中，有21%的基金管理人认为CTA策略是2016年表现最佳的策略，同时，有30%的基金管理人认为股票策略是全年表现最差的策略。

　　全球范围内，CTA策略的资金规模从2008年的2064亿美元增长到2016年一季度末的3339亿美元，占全球对冲基金的15%。

　　在CTA策略蓬勃发展的过程中，诞生了一些知名的大型CTA资管公司，包括元盛资产、英国MAN Group旗下的AHL资产管理公司，前者目前的管理规模达300亿美元，后者达192亿美元。

　　国内CTA策略私募基金的发展则处于刚起步阶段。虽然具有一定管理规模的私募，旗下产品在10只以上，但单只产品规模普遍较小，主要介于0.2亿—1亿元。CTA策略产品规模超过20亿元的私募仅有青骓投资、期期投资两家，且其成立时间均在四年以上。像富善投资、凯丰投资等较早参与CTA策略的私募，其管理规模主要体现在阿尔法、宏观对冲等策略上。

　　量化CTA策略在国内逐渐成长

　　目前，国内CTA策略基金的投资模式主要分为基于基本面的主观交易模式和基于数据分析与模型的量化交易模式。相比主观CTA策略，量化CTA策略的优势在于，其采用量化趋势跟踪，利用数量化方法研究价格变动趋势，并以程序化实现算法和交易，因此可投资范围较广，收益也很可观。

　　按管理规模计算，全球范围内，90%以上的CTA策略采用程序化策略。而国内期货型私募基金中，运用主观交易的私募仍占多数。格上理财数据显示，运行中的期货型私募，主观期货产品数量占比高达63%。

　　对于主观策略型期货基金来说，由于私募管理人投资精力有限，该策略难以做到全品种覆盖，故其业绩表现与所关注品种行情相关度极高。如凯丰投资成立初期主要专注于主观商品期货投资，其在农产品及黑色产业链相关品种上投资优势明显，后期由于管理规模逐步扩大，公司开始丰富产品策略，目前旗下基金多为宏观对冲基金。

　　而程序化期货策略一般可以做到全品种覆盖，能把握多品种投资机会。据格上理财的消息，富善投资旗下的CTA策略基金已经做到国内期货品种的全覆盖，黑翼资产也覆盖了期货中符合其程序化投资逻辑的绝大多数品种。此外，由于程序化期货策略主要根据模型发出的信号进行投资，投资品种分散，故其产品波动一般较主观期货策略小。

　　从市场容量判断，当前量化投资产品在私募领域的品类更多，随着投资者对市场波动和量化投资的深入认识，量化投资的高性价比优势有望被市场进一步认可。从量化投资的属性来看，区别于定性研究对个人投资经验的依赖性，量化投资基于市场部分有效的理论基础，通过对组合收益来源的研究，强调通过数据和模型实现更大的收益风险比，实践定性思想的量化应用。

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　　表为主观期货策略和程序化期货策略的优劣势比较

　　金融理论层面，与量化投资最紧密的就是P理论和Q理论。Q理论就是用风险中性概率测度来确定无套利条件下的公允资产价格。1973年的期权定价就是这个理论的发扬光大。如今，其已成为套利价差配对这种量化理论的基础。由于竞争的日益激烈，一些稍纵即逝的套利机会需要依赖高频交易的技术才能实施。P理论是以字母P来表示实际风险测度，就是用真实的历史数据来预测证券的未来收益分布。

　　以理论和技术的进步为契机，境外一些成熟市场的量化投资自上世纪70年代以来迅速发展。其中，一批学术底蕴深厚的传奇人物创办了耳熟能详的量化基金。MIT任教的詹姆斯·西蒙斯创办了文艺复兴科技公司，他的两位学生分别创办了DFA公司和AQR公司。今天，美国市场采用量化技术管理的资产规模占到总量的30%。此外，其在股票市场的交易占比在40%—60%，在期货市场占比更高，超过60%。

　　虽然国内市场的量化投资起步较晚，但是随着交易技术和设施的不断完善、基础性金融工具的不断丰富，量化投资的理念逐渐得到认可，产品的发行数量出现较快增长，证券公司、基金公司、私募和期货的资管机构都在使用。

　　量化CTA策略并不主导行情趋势

　　多数情况下，量化投资程序化交易对市场质量是有益的。在流动性方面，许多高频交易通过向市场提供流动性获利。在交易成本方面，程序化执行的成本显然低于人工成本，而且算法交易有效降低了市场的冲击成本。在市场效率方面，套利策略消除了同质资产之间的定价误差，事件驱动策略加快了价格对信息的吸收速度。

　　2006年开始，CME便可以有效地监控通过程序化交易发送的指令以及其在整个市场所有交易指令中所占据的比重。其中，程序化交易最重要的两个衡量指标为交易量和指令信息流量（已经提交的所有指令信息，包括所有已提交但最终未成交的指令信息）。其研究结果表明，程序化交易活动的水平（包括成交量占比和指令信息流量占比）与市场流动性呈正向关系。

　　一般而言，CTA策略会给市场提供更多的流动性，但由于单方向投资衍生品市场，容易追涨杀跌，进而加大市场波动。CTA策略虽然细节处理上略有不同，但理念上都是基于追涨杀跌的原理。同时，量化CTA策略多数采用程序化下单，交易速度极快且数量巨大。因此，随着市场转入下跌或上涨趋势，量化CTA策略会进一步增加空头或多头的力量。

　　许多量化策略具有正反馈特征，而且市场参与者使用的策略往往具有一定的同质性，有可能形成所谓的算法拥挤，这就会让金融市场演变为一种不稳定的非线性复杂系统，增加一些极端事件发生的概率。此外，还有一些高频交易策略，可能涉及微观市场操纵，像插队、谎骗、堵塞系统，这样的行为和传统的违规交易相比，具有更强的隐蔽性。

　　比较典型的事件包括：在2008年金融危机中，使用了这些信用衍生品的定价模型，低估了一些相关度的风险，造成了系统性风险的累积；2010年美国股票市场闪电崩盘，原本向市场提供流动性的高频交易者，在这个时候撤出了市场，甚至转为消耗流动性。

　　目前，国内量化CTA策略主要分为两种：一种是基于综合交易平台的趋势程序化，另一种是基于盘口数据报单的程序化。在后者的交易过程中，程序可能会通过不断报撤单来测试对手盘的量和盘口深度，俗称“试盘”。在正常情况下，高频交易有利于提高市场流动性，降低交投成本，加速价格理性回归，但通过违规通道进场的高频交易，有可能对价格形成重大影响。例如，在北美市场已经被明确禁止的闪单交易，实际上就是利用不公平的交易条件或者交易机制的漏洞非法获利，甚至于操纵市场。

　　总的来说，量化CTA策略是国内金融机构资管业务转型方向之一，其在提供市场流动性、降低交易成本等方面具有积极作用。虽然量化CTA策略，尤其是当高频交易发展过度时，提供的流动性并不真实，会演变成飘忽不定的流动性，反而加剧市场流动性波动风险，但证券资产管理业务我国总体看还处于发展的初级阶段，必须结合市场的运行实践，加强跟踪研究，更加深入全面地分析，发扬量化CTA策略的长处，通过监管规避其不利的一面。（作者单位：宝城期货）