CTA的盈利模型
期货交易顾问( CTA)的盈利来自何处?盈利的源头能够解释资金经理之间相关性的差异吗? CTA业绩记录上的盈利可以通过期货市场子板块上的盈利来解释。于是我们可以尝试合成资金经理的资金曲线，方法是将子板块中使用简单交易系统得出的盈利“正确地”组合在一起。合成资金曲线的过程需要一些资金经理交易心理和方法的知识，但这种信息是不容易获取的。比如，合成趋势跟随型CTA的盈利可能相对容易一些，因为在主要趋势内，趋势跟随者们应该在大致相同的时间做多或做空。当然，入场、出场和仓位规模等细节不得而知，而且它们的变化范围是相当广的。
我们使用简单的80通道突破系统(译者注:前文未提到过该系统，有可能是作者的笔误)在期货市场的主要板块上产生假设盈利来分析这个问题。这些E要板块包括农产品和非耐用商品(AG)、外汇(CR)、能源(EN)、短期利率(SR)、长期利率(LR)、金属(MT)和股指(ST)。包括北美、欧洲和太平洋沿岸地区的所有主要流通市场，它们都是顶级CTA交易的市场。为了达到对比的目的，我们使用包含12位顶级CTA的随机样本，他们共管理着超过60亿美元的资金。表6.2逐个板块总结了每位CTA合成盈利的相关性。该表所示为长期通道突破系统的实际盈利与理论盈利的相关性。计算周期从1996年1月到1999年12月。相关系数小于0.30便可认为相关性较弱，相关系数大F0.60便在很大程度上表明资金经理在包含那些子板块的投资组合上使用了长期趋势跟随策略。简单长期模型的相关系数最小为0.15,最大为0.78, 表明该模型的确具有解释功效。
引起我们注意的是CTA-20和CTA-31的比较，他们管理着近10亿美元的资金。CTA-20和CTA-31的实际业绩记录之间的相关系数是0.59，表明存在中等程度的相关性,但交易策略不是“完全一样”。关于投资组合#1,长短期利率和外汇，他们两个使用的策略看起来有很大的不同(见表6.2,第1列)。但是,比较CTA-20在一个多元化投资组合上(第5列)与CTA-31在利率和外汇投资组合上(第1列)，我们看到他们对长期趋势跟随系统的相关系数上升到0.70~ 0.75左右，表明他们似乎使用了类似的交易策略。于是, CTA-31和CTA-20所用策略的相关性并不明显，除非我们不以相同子板块业绩为基础进行比较。实际上，CTA-20、CTA-23、CTA-27和CTA-31似乎都对长期趋势跟随策略情有独钟，而投资组合的差异似乎可以用来解释他们之间相关性的差异。
现在我们将这种分析进行推广，对CTA-25的业绩记录和子板块盈利使用多次线性回归分析。使用长期债券和外汇的板块盈利，根据统计学显著性回归分析我们能够解释该CTA的盈利中至少60%的差异。于是，子板块分析可以提供进入“黑匣子”的线索，而该“黑匣子”便是CTA的交易策略。“较大”的相关系数(大于0.60)表明，它是对CTA盈利来源的一个很好解释。超短期CTA的盈利应该与长期趋势跟随收益无关，对该类CTA盈利的测试表明，他们的盈利与利率子板块的相关系数在0.2~0.3之间。但是线性回归分析没有显示出统计显著性，与我们的预期-致，所以，小于0.3的相关系数表明相关性可能是一种假象。
我们在本小节中的分析表明，理解CTA之间的相关性还需要关于他们投资组合的详细信息。在没有这种信息的情况下，我们使用简单趋势跟随系统来得出子板块盈利。这种盈利被合成到CTA盈利的统计学显著性模型中，我们就可以构建更完善、更有效的投资组合。
