黑天鹅捕手？—海外机构常用的期货TSMOM策略如何构建，有哪些Alpha？(3)

　　在策略内部，这些单资产策略中在每个趋势范围内不同回溯周期的TSMOM组合的相关性在0.4-0.6之间，不同资产类别的TSMOM组合的相关性则低至-0.1-0.2之间，平均成对相关性小于0.1，这意味着TSMOM信号这些策略在不同市场上和不同回溯期中的表现相当独立，因此当信号在一个资产中亏损时，也很可能会在别的资产中获利。也就是TSMOM策略中的收益有一部分是来自于这种低相关性。

　　此外非常关键一点是：文中提到TSMOM策略与传统资产类别的相关性非常低。与标准普尔500指数的相关性为-0.02，与以巴克莱美国综合指数的相关性为0.23，与S&P 标普GSC大宗I大宗商品指数的相关性为0.05。

　　通过回测1985-2012年的数据，TSMOM策略与S&P 标普500指数的季度收益走势的对比图显示：TSMOM策略在熊市和疯牛市期间表现尤其出色，在股市出现横盘的时候则表现比较差。TSMOM策略给投资组合内部提供低相关性，能够市场出现危机时可以带来Crisis Alpha。

　　第二个来源：风险平价再平衡带来的收益

　　在风险平价策略调整头寸后，理论上，每种资产都具有相同的预期波动性。这意味着，一种资产的波动性越高，它在投资组合中的头寸就越小，从而创建一个较为稳定的投资组合。

　　这一点很重要，因为资产之间的波动范围很广。例如，5年期美国国债期货的波动率通常在每年5%左右，而天然气期货的波动率通常在每年50%左右。如果一个投资组合中的所有的资产权重相等， 那么该投资组合的风险和回报将由波动最大的资产主导， 显著降低了多样化的带来的收益，但是也降低了波动性。

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　　多元TSMOM 策略与

　　CTA策略有何关系？

　　原文作者将各个资产的TSMOM表现与各个时长的TSMOM的表现与巴克莱BTop50指数、瑞信管理型期货指数和5个管理型期货策略基金的表现做了相关性回归分析。

　　A：回归分析后的不同回溯周期的暴露值和解释力度

　　B：回归分析后的不同资产类别的暴露值和解释力度

　　回归分析的R-square在0.36-0.64，各大管理型期货策略的回报可以被TSMOM解释。作者用TSMOM策略模拟的Diversified TSM指数与其他管理型期货/CTA策略的回报相关性在0.66-0.78之间。也就是说上述TSMOM策略对于商品期货的历史收益具有较强的解释力。

　　一个有趣的发现是：更多管理型期货策略基金经理倾向于以三个月为回溯周期使用TSMOM（3-MOM）、其次是TSMOM（12-MOM）策略，同时在债券资产中配置了更高的权重。以瑞信管理型期货指数为例，大多数管理者更看重中长期趋势，较少关注短期趋势。在资产类别方面，大多数基金经理更看重固定收益，这或许是因为这些市场的流动性及过去几十年固定收益趋势的强劲表现。

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　　在实践中的意义

　　TSMOM策略最大的意义在于其投资组合内部高度分散，与持有其他大类资产的收益相关性低，且投资标的都是流动性最好的全球期货产品，在市场出现危机时可以带来Crisis Alpha。

　　对于大多数投资者来讲，是很难自己通过跟踪趋势来获利的，一是这需要非常专业的知识；二是需要大量的资金，比如文中这个策略需要同时操作58种期货；三是有很高的风险。如果大众投资者想投资这样的策略或者纳入投资组合来使用，也可以考虑投资相关的ETF——有更低的费率、更小的风险、更多的机会。下图我们列出了四种采用趋势追踪策略的主动型ETF：

　　数据截止时间：2019.2.27，Bloomberg

　　上面四只ETF，成立最长的时间差不多为8年，最短的不到两年。由于这种类型的ETF普遍成立时间不长，所以目前在大牛市、大熊市中的表现尚待检验。不过因其策略的特殊性，仍不失为一种值得我们思考和运用的投资方式。

　　写在最后