• 趋势跟踪策略通过时序动量识别资产价格的上升或下降趋势，无需依赖横截面资产表现，全球多类资产均表现出显著的趋势收益 [page::1][page::2]

• 风险收益特征表现为亏损有限而收益无上限，形态呈现正偏态，被称为“圣杯分布”。趋势跟踪策略在市场波动与危机时展现出防御性（危机阿尔法） [page::4][page::5][page::14][page::15]

• 不同时间尺度的趋势策略表现差异显著，长周期（slow）趋势策略较为稳健，短周期（fast）策略表现波动较大且近期遭遇弱化 [page::7]

• 中国市场上证指数与标普500指数的趋势追踪表现显示，收益存在持续性和时间序列动量效应 [page::8]

• 趋势强弱主要由收益率均值与波动率决定，合理的时间尺度选择有助于捕捉有效趋势；杠杆管理是提升策略收益与控制风险的关键 [page::6][page::9][page::10]

- 移动平均本质是低通滤波，因其滞后性决定了趋势跟踪成为右侧交易策略，长窗口均线滞后现象导致策略信号延迟 [page::12][page::13]

• 趋势跟踪策略具备危机阿尔法效应，在大幅市场调整期间显著优于传统资产配置，能有效提升组合夏普比率并降低回撤风险 [page::14][page::15][page::16]

• 多空端收益不对称，空头端对于趋势跟踪总收益贡献较大；但卖空操作的实现效果需谨慎考量 [page::16][page::17]

• 投资品种及数量不断扩展，覆盖农产品、债券、能源、股指期货等多领域，显著提升组合分散性及稳定性 [page::18][page::19]

• 实证分析显示普遍存在收益率持续性，趋势跟踪策略收益受益于价格的时间序列持续性 [page::22]

• 中国市场36品种的趋势跟踪表现差异较大，整体趋势跟踪组合通过多周期加权获得稳健收益与风险控制，年化波动率目标12% [page::23][page::24]

• 近年趋势跟踪表现递减，主因非模型容量限制，而是资产相关性提升与市场整体趋势幅度减弱 [page::25][page::26][page::27]

• 关于量化策略质疑，Huang et al.(2020)认为时序动量收益较大程度上来自风险溢价，非纯粹动量效应，策略表现因控制固定效应而减弱 [page::27][page::28]

BetaPlus小组《趋势跟踪策略小册子》深度分析报告

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1. 元数据与概览

• 报告标题：《趋势跟踪策略小册子》

- 作者：石川，连祥斌，刘洋溢

• 发布机构：BetaPlus小组

- 发布日期：2021年9月30日

• 主题：金融量化投资策略专题，聚焦趋势跟踪（Trend Following）策略及其理论基础、风险收益特征、实证表现与中国市场应用。

- 主要目的与核心信息：
本报告旨在系统阐述趋势跟踪策略的存在性、背后逻辑、风险收益特征、具体构建方法及其在全球及中国市场的实证分析。作者试图论证趋势跟踪策略的普适性和有效性，尤其强调其危机时的阿尔法能力，并针对其近年表现平平的原因进行剖析，例如资产相关性增大、资金容量问题与市场趋势减弱等。报告还展现了趋势跟踪策略的技术本质，特别是对移动平均的数学解释，对投资者理解其收益分布、盈亏结构和风险管理极具价值。总体来看，作者倾向于支持趋势跟踪策略的长期有效性，尽管承认其周期性波动及近期困境，强调风险管理与择时配置的重要性。[page::0,1,2,28]

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2. 逐节深度解读

2.1 存在和逻辑（章节1）

• 存在性证明：

趋势跟踪是一类广泛存在于多资产类别和时间段中的量化策略(Moskowitz,Ooi and Pedersen 2012; Hurst,Ooi and Pedersen 2017; Babu et al. 2020)。核心是基于时间序列动量，即利用单一资产的历史价格走势判断买入或卖出信号，不涉及横截面比较。通过对多频率（月度、季度及年化）数据的综合利用，趋势跟踪策略体现出显著超额收益和良好的风险调整表现，数据覆盖了数十年和多品种。（包括58个传统+82个另类资产）[page::1,2]

• 背后逻辑：

从经济学角度，趋势跟踪难以以传统风险因子解释收益，且在市场遭遇大幅下跌时表现优异，难以归因于风险溢价（对应风险补偿）。反倒从行为金融解释更为合理，因市场非完全有效，信息缓慢消化导致价格具有“锚定与反应不足”以及“羊群效应与过度反应”的阶段（图1清晰描绘了价格从基本价值迈入趋势再回归的过程）。此外，投资者的认知偏差、处置效应及非盈利操作也是趋势存在的根本原因。（图1说明了趋势从开始（锚定+反应不足）、延续（羊群和过度反应）到结束（基本面回归）的过程）[page::2,3]

2.2 风险收益特征（章节2）

• 趋势跟踪收益分布：

通过Jusselin等（2017）图示，趋势跟踪策略PnL的亏损有限但收益无上限，形成正偏收益分布("圣杯分布")。该策略经历众多小幅回撤后，捕捉一次大趋势上涨获取丰厚回报，从整体上获得正收益。故逆境期损失有限，繁荣期收益大于损失形成收益分布的右偏。[page::4,5]

• 风险分类：

报告区分了Convergent risks和Divergent risks两大类，前者可被建模且风险因子较明确，后者则涉及耐心等待反转的非线性风险，趋势跟踪属于后者。趋势策略通过持有分散品种长期对抗波动，实现有限亏损，但极端波动风险不可忽视。[page::5]

• 波动与漂移对策略影响：

趋势跟踪关注收益率的正漂移（μ），不喜欢高波动（σ）。夏普率S=μ/σ被用于衡量趋势强度，策略应对价格上涨有正Delta，对波动率有负Vega。考察长周期趋势优于短周期，因长周期更能体现慢牛市场中的趋势结构。[page::6]

2.3 趋势时间尺度（章节3）

• 时间尺度重要性：

不同换手周期的策略表现不同，如Winton(2013)提出的快、中、慢三类趋势策略。数据显示，高频快策略在2004年起显著失效，中频和慢频策略仍表现稳健，强调长周期趋势捕捉更有效。[page::7]

• 中国与美国市场比较：

中国上证指数趋势策略表现显示一定盈利，但波动较大；相比之下，美股标普500的趋势策略效果较差，说明市场结构及市场参与者行为影响趋势信号的有效性。[page::8]

2.4 趋势强度度量（章节5）

• 多种趋势度量方法（均线、加权均线、卡尔曼滤波等）数学上本质相近，均是加权平均收益率。实证研究显示在给定时间尺度下，具体的趋势度量方法差异对策略表现影响不大，时间尺度的选取更关键。[page::10,11]

2.5 移动平均本质（章节6）

• 移动平均的数学实质是低通滤波器，滤除时间序列中的高频噪声，保留低频趋势。理论上应使用未来数据实现无滞后滤波，但实际应用只能使用历史数据，导致趋势信号天然滞后，即右侧交易特性，这就是趋势策略不可避免的先天弱点。[page::12,13,14]

2.6 趋势跟踪策略特点（章节7）

• 危机阿尔法（7.1）：

趋势策略在市场危机时表现突出，如2008年金融危机、互联网泡沫、1987年股灾等（图11、图14）。趋势策略在股债市场表现差时能获得正回报，起到了分散和回撤保护作用，尤其加入趋势策略后，传统60/40资产组合的夏普比率显著提高。[page::14,15]

• 多空不对称性（7.2）：

趋势策略中多空收益分布明显不对称。对某些品种，空头贡献大于多头，尤其对长期表现不佳品种（图15）。这类似于因子投资中卖空收益的重要贡献。对是否做空的探讨表明，做空可提高收益但增加波动率，需权衡。[page::16,17]

• 胜率和盈亏比（7.3）：

趋势策略通常胜率略高于50%，单品种盈亏比大多超过1.0，保证策略长期正盈利（图18，图19）。策略的IR（信息比率）依赖于信息系数(IC)和投资广度，趋势策略通过多品种、多时间周期分散实现稳健收益。策略的亏损通常为小幅多次，利润来自少数大趋势。[page::17,18,19,20,21,22,23,24]

2.7 中国市场实证（章节8）

• 实证范围与数据：

研究覆盖36个活跃期货品种，涉及农产品、能源矿产、工业品、金属及股指期货。农产品表现分化，金属和能源矿产表现较好，股指表现时间稍短但沪深300年化收益率超10%（表2，表3，表4）。[page::19,20,23]

• 收益率持续性检验：

利用标准化收益率的滞后回归，发现不同滞后期均存在显著的收益率持续性，适合趋势策略应用（图18）。[page::22]

• 趋势组合构建与表现：

多周期（1、3、12个月）趋势信号构建，采用波动率目标杠杆（年化40%），综合多品种多周期信号形成组合。实证显示三个周期表现相近，整体策略年化收益率可达16%+，且波动率控制合理（图20，表5）。趋势跟踪策略显著优于买入持有组合，体现策略有效性。[page::22,23,24]

2.8 趋势跟踪“失效”争议（章节9）

• 失落十年现象：

自2009年起CTA代表的趋势策略表现平平，引发对策略“失效”的讨论（图25）。作者从策略容量、资产相关性和缺乏趋势三方面分析失落原因。[page::25,26]

• 容量问题：

回归实证表明，资金流入对趋势策略表现影响不显著，规模增长虽大但仍相对有限，策略“失效”与容量相关性不大。[page::26]

• 资产相关性提升：

资产间相关性的提高导致趋势策略核心的多样性降低，可独立趋势数量减少，进而削弱策略效果。此为近年趋势跟踪收益率下降的主要因素之一。[page::26]

• 趋势衰退：

资产价格本身的趋势减弱（涨跌幅度缩小），导致趋势跟踪策略利润下降。图27显示2010-2018年资产趋势幅度及策略表现均明显低于1880-2009年的历史水平，暗示趋势跟踪依赖于强趋势的存在。[page::26,27]

• 质疑声：

Huang et al.(2020)提出对原始时序动量策略的质疑，认为其超额收益可能更多来自风险溢价而非动量策略自身的择时能力。经过严格的统计检验，控制固定效应后，单月时序动量的预测能力不显著，且样本外表现主要在股票市场，其他市场未显著，其结论挑战了经典动量理念。[page::27,28]

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3. 图表深度解读

图1：趋势形成阶段示意图（第3页）

• 展示市场价与内在价值随时间的变化，分为三阶段：趋势起点因锚定与反应不足导致价格慢涨，趋势继续阶段羊群和过度反应加速趋势发展，最终趋势市场回归基本面。

- 图示清晰支持了趋势跟踪背后的行为金融学逻辑。[page::3]

图2：时序动量策略的收益特征（第4页）

• P&L曲线呈抛物线形，中心附近亏损有限，右侧无限放大收益，部分区域标注为“负收益”说明亏损区域受限。

- 说明动量策略的小亏大赚的典型分布，支撑“圣杯分布”说法。[page::4]

图3：正偏态收益分布（第5页）

• 直方图及拟合曲线显示收益分布明显正偏，收益总量受少数大盈利拉升，符合趋势策略少数大趋势获益多的逻辑。

- 解释为何趋势策略被视作拥有非对称风险收益的资产类别。[page::5]

图5：不同时间尺度趋势策略表现（第7页）

• 展示自1984年以来fast，medium，slow三类策略的累计收益，fast最早停止有效，medium和slow保持稳定增长，slow整体收益较低。

- 图示强调趋势策略中更长周期的稳定性和有效性。[page::7]

图8 & 10：时间序列及移动平均滞后窗口示意（第12、13页）

• 图8显示时间序列点示意，图10展示长度为T的滞后窗口只用历史至当前数据计算过滤值。

- 直观展现趋势度量的本质——滞后窗口滤波导致信号本身具有滞后性，解释趋势策略为何为右侧交易。[page::12,13]

图11 & 14：危机时期趋势跟踪表现（第15页）

• 图11分股市五分位及国债表现叠加趋势策略年化收益，最差股市组反而趋势策略收益最高。

- 图14七次A股大回撤期间趋势策略回撤大部分表现优于指数，诠释危机阿尔法属性。[page::14,15]

图15：多空收益不对称（第17页）

• 均衡长短收益柱状图显示多品种空头收益贡献大于多头，尤其对表现差的品种，印证空头策略在趋势跟踪中的关键角色。[page::17]

图18：收益率持续性回归t统计量（第22页）

• 各滞后期回归t统计量分布，显示多个滞后期收益率持续性显著，符合趋势信号可预测性假设。[page::22]

图19 & 20：中国市场单品种及多周期组合趋势策略表现（第23与24页）

• 图19单品种收益及波动差异显著，部分品种收益负，组合分散效应明显。

- 图20多周期组合累计收益曲线较买入持有优异，三个不同时间窗口策略表现相近且波动控制良好。[page::23,24]

图25：CTA指数增长及表现停滞（第25页）

• CTA指数净值稳步增长至2009年后进入盘整，反映趋势策略或投资公众资金自2009年后收益平缓现象。[page::25]

图26：趋势跟踪相关资产收益与市场相关性（第26页）

• 报告提及资产相关性的增加对趋势策略表现的负面影响，趋势的丧失导致策略收益下降，图未清晰展示但文字描述明确指向相关性影响。[page::26]

图27：趋势跟踪表现与市场波动幅度关系（第27页）

• 图为1880-2018年趋势策略表现与市场绝对波动的正相关关系，2010-2018年趋势幅度明显低，解释近年策略收益下降。[page::27]

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4. 估值分析

本报告属于策略及实证研究性质，无传统股票估值内容，未涉及DCF、市盈率等估值模型。主要涉及的“估值”相当于风险收益分析与杠杆管理策略：

• 风险目标杠杆策略：根据目标波动率（如40%年化）调整单品种持仓杠杆，使得组合风险稳定，符合现代风险平价思路（公式和举例见页9-10页）。

- 通过风险调整，提高收益与风险的匹配度，动态杠杆降低策略风险暴露。[page::9,10]

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5. 风险因素评估

• 滞后性风险：趋势策略信号滞后，易于在趋势反转时损失，故风险与回撤管理重要（移动平均低通滤波性质所致）。

- 资产相关性风险：相关性提升削弱趋势信号的独立性，缩小潜在收益空间。

• 容量风险：尽管资金量增加，相关统计显示资金流向对策略表现影响不大，容量问题暂不显著。

- 趋势缺失风险：当市场缺乏清晰趋势时，策略表现必然受限，近期表现不佳即体现该风险。

• 统计学和模型风险：新研究（Huang et al., 2020）质疑时序动量的预测能力，认为超额收益部分源于风险溢价，提示传统趋势模型可能存在估计偏误。

报告中虽未明确给出风险缓解策略，但多处强调风险管理（目标波动、杠杆调整），强调多周期、多品种分散，以及尽量避免过度做空策略提升波动率问题。[page::12,26,27,28]

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6. 批判性视角与细微差别

• 积极面：

报告系统全面，覆盖趋势策略理论、实证和技术细节，尤其结合中国市场数据，填补本土研究空白，具有较强指导意义。

• 质疑与不足：

报告末尾提及最新文献对基本假设的挑战，提示时序动量策略的真实来源仍有待进一步研究，超额收益的风险调整解释并不充分。

• 内部矛盾：

报告既强调趋势策略长期有效，又不得不面对“失落的十年”现实，说明该策略并非"万金油"，实用中需谨慎评估。

• 方法论限制：

报告多依赖过去统计特征，未来趋势可能因市场结构变化而异，强调历史收益不能保证未来表现，需动态调整策略配置。

• 杠杆处理：

虽有多处谈及目标波动率、杠杆调整，但报告中并未深度探讨极端市场情形下的杠杆风险，例如流动性危机的放大效应。

• 数据披露：

报告对数据处理、样本选择标准披露较少，部分结论对因子解释未作更细致分解，未来可明确数据质量与处理细节。

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7. 结论性综合

本报告以BetaPlus团队视角，系统梳理趋势跟踪策略的理论基础、实证表现和市场应用，强调其遍布各大类资产，且表现稳健特别是在市场危机时作为“危机阿尔法”的独特价值。趋势策略基于时间序列动量原理，通过捕捉资产价格的持续走势获取超额收益。它的收益分布往往正偏，亏损有限但利润无限，这使得趋势策略长期具备良好的风险调整表现。

报告阐述了趋势形成的行为金融学逻辑，着重解析了趋势策略作为右侧交易的本质及由此带来的滞后性风险。多频率、多资产的组合构建方式以及目标波动率杠杆调整显著优化了风险收益特性。中国市场实证显示，趋势策略同样具备良好的收益与风险表现，且在危机时刻能有效缓冲市场下跌风险。

尽管如此，自2009年以来趋势策略的表现有所减弱，主要因为资产相关性的提升和市场本身趋势的减弱，进一步引发关于趋势策略有效性及其超额收益来源的新质疑。最新研究观点提示趋势策略的超额收益部分可能源于风险溢价，非纯粹的动量效应，使得投资者在策略应用时需保持谨慎，结合风险管理严格控制波动与回撤。

总体来说，本报告支持趋势跟踪策略作为多资产配置中的核心策略之一，强调其风险收益的独特性和在不同市场环境下的适用性，同时提醒投资者需关注策略的周期性波动和最新学术争议，谨慎权衡策略的现实表现与理论基础。丰富的图表和实证数据充分支持上述结论，为量化投资者提供了全面、细致且具备操作指引价值的专业参考资料。[page::0-31]

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参考图片示例

• — 趋势形成三阶段示意图

- — 时序动量策略收益特征曲线

• — 正偏态收益分布

- — 不同频率趋势策略表现

• — 危机时期趋势策略表现

- — A股大回撤与趋势策略回撤对比

• — 多空收益不对称性展示

- — 收益率持续性回归统计量

• — 多周期趋势策略表现

- — CTA指数涨幅历史

• — 趋势策略表现与市场波动幅度关系

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报告