交易策略与业绩 - 在实盘交易大赛中获得量化组第八名，实现2646.3万元净利润 [1] - 以套利和日内短线交易为主要策略 [2] - 策略核心是稳健，注重资金的平稳增长，无法接受大幅回撤 [3] - 策略不仅依赖量价指标，还加入了基本面因子和“奇异因子”，以增强在复杂市场中的适应性和竞争力 [3] - 交易系统强调多策略、多周期的组合构建，通过策略间的低相关性来控制整体回撤 [3] 从业背景与历程 - 具有计算机专业背景，因受林志颖介绍程序化交易的启发，于2013年开始量化交易 [1] - 初期测试一个简单策略，在2014-2015年A股大牛市期间年化收益率超过300% [1] - 2018年因策略单一遭遇较大回撤，成为交易生涯重要转折点，此后开始重视资金管理和分散投资 [3] 对行业与未来的看法 - 认为量化交易者需具备扎实的编程、数据处理能力，并理解市场基本运行机制 [4] - 建议新人从小资金实盘开始，避免盲目追求高收益，并警惕过度拟合和策略单一等误区 [4] - 展望未来，看好结合基本面因子的中低频策略发展潜力，并期待CTA策略可能迎来大行情 [4] - 认为期货交易是一项事业和生活方式，核心收获是认识到“纪律比聪明更重要” [4]

金价近期表现 - 经历暴跌后，国际金价重新站稳每盎司4100美元关口，截至10月24日报4101美元/盎司 [2][3] - 国际金价上演超级过山车行情，在10月20日冲上每盎司4398美元历史高位后掉头向下，10月21日晚盘中暴跌超6%，创近12年以来最大单日跌幅，最低触及4021美元/盎司 [3] - 今年9月以来，COMEX黄金期货累计涨幅超过15% [5] - 虽然金价在本周一度大跌超300美元，但黄金的年内涨幅目前仍超过50% [6] 投资者行为分析 - 大众投资热情并未降温，年轻人现为线上黄金投资主力，平台黄金产品投资者中90后和00后占比超55% [3] - 小额、高频、长周期成为这波线上淘金者的显著特征，年轻群体更偏好定投、资产配置等理性工具 [4] - 超890万人已开启黄金ETF定投，其中95后投资者占比超过4成，平台上黄金ETF基金投资者平均持有时长为1750天 [4] - 十一假期后一周，有超940万人次上支付宝搜索黄金，较去年同期翻了5倍，购买积存金和黄金ETF基金的人数是节前同期的1.8倍 [4] - 10月14日金价首次突破4200美元/盎司关口，当天有超百万人上支付宝App访问工行积存金页面 [4] 机构观点与市场动态 - 南华期货分析称，中长期看央行购金与投资需求增长仍将助推贵金属价格重心继续上抬，但短期进入调整阶段，高波动风险不容忽视 [6] - 永赢黄金股ETF基金经理指出，当前黄金期权的隐含波动率处于历史高位水平，资产拥挤度较高，短期需要注意风险 [6] - 市场目光转向周五美国即将公布的经济数据，投资者希望从中寻找美联储下一步利率路径的线索 [7] - 嘉盛集团资深分析师称，金价暴跌后多次下探4000美元区域但都成功止跌，若趋势线能持续为金价提供缓冲，或使近期的高波动趋于缓和 [7] 中长期支撑因素 - 摩根大通策略师团队观点称，近期金价下跌主要是机构CTA策略对黄金期货合约进行获利了结，而个人投资者持有的实物黄金ETF在10月21日当天并未出现明显资金外流 [8] - 机构投资者对黄金ETF的持仓依旧保持高位，世界黄金协会数据显示9月份黄金ETF录得创纪录的单月流入额260亿美元 [8] - 截至本周四，SPDR黄金ETF持仓维持在1052.37吨，上周SPDR黄金ETF持仓周增30.05吨至1047.21吨 [8] - 瑞银财富管理判断金价仍受宏观不确定性支撑，维持今年底黄金目标价4200美元/盎司的判断 [8] - 高盛坚持其2026年底黄金价格达到每盎司4900美元的目标，称众多长期资本配置者正计划增加黄金持仓 [9]

金价近期表现 - 经历暴跌后，国际金价重新站稳每盎司4100美元关口，截至10月24日报4101美元/盎司，日内跌幅1.06% [2][3] - 本周金价上演超级过山车行情，10月20日冲上历史高位4398美元/盎司后掉头向下，10月21日盘中暴跌超6%，创近12年最大单日跌幅，最低触及4021美元/盎司 [3] - 自9月以来COMEX黄金期货累计涨幅超过15% [4] - 黄金年内涨幅目前仍超过50% [5] 投资者行为分析 - 大众投资热情未因金价高位波动而降温，年轻人成为线上黄金投资主力，蚂蚁财富平台投资者中90后和00后占比超55% [3] - 投资者行为呈现小额、高频、长周期特征，超890万人已开启黄金ETF定投，其中95后投资者占比超过4成 [4] - 平台上黄金ETF基金投资者平均持有时长为1750天 [4] - 十一假期后一周，超940万人次上支付宝搜索黄金，较去年同期翻了5倍 [4] - 国庆节后一周在蚂蚁财富平台购买积存金和黄金ETF基金的人数是节前同期的1.8倍 [4] - 10月14日金价首次突破4200美元/盎司当天，超百万人访问工行积存金页面 [4] 机构观点与市场动态 - 机构提示高波动风险，南华期货认为短期进入调整阶段，但中长期央行购金与投资需求增长将助推价格重心上抬 [5] - 永赢黄金股ETF基金经理指出当前黄金期权隐含波动率处于历史高位，资产拥挤度较高 [5] - 市场关注美国CPI数据以寻找美联储利率路径线索，金价暴跌后多次下探4000美元区域止跌，暗示该区域为多空争夺激烈区域 [5] - 摩根大通策略师团队认为近期金价下跌主因是机构CTA策略获利了结，而个人投资者持有的实物黄金ETF未出现明显资金外流 [6] - 世界黄金协会数据显示，9月份黄金ETF录得创纪录的单月流入额260亿美元 [7] - 截至本周四，SPDR黄金ETF持仓维持在1052.37吨，上周持仓周增30.05吨至1047.21吨 [7] - 瑞银财富管理维持今年底黄金目标价4200美元/盎司的判断，认为宏观不确定性将支撑金价 [7] - 高盛坚持其2026年底黄金价格达到每盎司4900美元的目标，指出长期资本配置者正计划增加黄金持仓 [7]

根据提供的金融工程周报内容，以下是关于报告中涉及的量化模型和因子的总结。报告主要描述了多种资产择时策略，但未详细阐述具体的因子构建细节。因此，总结将侧重于报告中明确提及的策略模型。 量化模型与构建方式 1. **模型名称：A股仓位择时策略**[14][15] * **模型构建思路**：该模型旨在对沪深300ETF进行多头仓位择时，通过动态调整仓位以超越简单的买入持有策略[14][15] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程，仅展示了其历史净值曲线与沪深300持有曲线的对比[15] 2. **模型名称：A股多空择时策略**[16][17][18] * **模型构建思路**：该模型针对沪深300股指期货，进行多空双向的择时交易，旨在获取超越基准的收益[16][17] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程，仅展示了其策略净值曲线[17][18] 3. **模型名称：港股仓位择时策略**[19] * **模型构建思路**：该模型对港股市场进行仓位择时，动态调整风险暴露[19] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程[19] 4. **模型名称：A股小微盘择时策略**[20][22][23] * **模型构建思路**：该模型旨在捕捉A股市场中小市值和微盘股的投资机会或风险，进行择时判断[20][22] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程[22][23] 5. **模型名称：A股红利成长择时策略**[21] * **模型构建思路**：该模型在价值红利风格与成长风格之间进行轮动择时，报告本周建议超配价值红利风格[5][21][35] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程[21] 6. **模型名称：美股择时策略**[24][25] * **模型构建思路**：该模型对美股标普500指数进行择时，策略包括杠杆做多、做空等多种信号[24][25] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程[25] 7. **模型名称：黄金择时策略**[26][27] * **模型构建思路**：该模型对黄金价格进行择时交易，并设有买入区间[26][27] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程[27] 8. **模型名称：ETF组合策略-偏股型**[28] * **模型构建思路**：该模型构建一个偏股型的ETF投资组合[28] * **模型具体构建过程**：报告未提供该组合的具体构建方法和成分选择逻辑[28] 9. **模型名称：ETF组合策略-偏债型**[30][31][34] * **模型构建思路**：该模型构建一个偏债型的ETF投资组合[30][34] * **模型具体构建过程**：报告未提供该组合的具体构建方法和成分选择逻辑[30][31] 10. **模型名称：港股金股定量优选模型**[5] * **模型构建思路**：通过定量方法筛选港股中的优质股票，形成投资组合（港股金股）[5] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体选股因子、权重设置等构建细节[5] * **模型评价**：报告提及该模型自2024年11月样本外以来取得了显著的绝对收益和超额收益[5] 11. **模型名称：港股定量优选30**[5] * **模型构建思路**：该模型旨在从港股中定量优选30只股票，以跑赢港股高股息指数[5] * **模型具体构建过程**：报告未提供该模型的具体构建公式和详细过程[5] 模型的回测效果 1. **港股金股定量优选模型**[5] * 自2024年11月样本外至今，绝对收益：+99.99%[5] * 自2024年11月样本外至今，相较恒生指数超额收益：+70.59%[5] 2. **港股定量优选30模型**[5] * 自2024年11月初至今，绝对收益：+42.78%[5] * 自2024年11月初至今，相较港股高股息指数超额收益：+26.81%[5] 量化因子与构建方式 （报告未详细阐述独立的量化因子构建内容） 因子的回测效果 （报告未提供独立因子的测试结果）

市场波动与风险管理 - 投资者主要通过期权等衍生品工具进行风险管理，而非大规模抛售现货股票 [1][3] - 尽管期权总交易量突破1亿份合约创历史纪录，但标普500现货成交量仅比20日移动平均线高出9% [1][3] - 看跌期权交易量创历史第二高纪录，看涨期权交易量刷新历史新高，超过6000万份合约易手 [3] 系统性策略与技术面风险 - 系统性策略基金在美股的持仓规模接近2200亿美元，CTA策略在标普500的多头仓位约为480亿美元，接近多年区间上限 [8] - 系统性抛售的短期触发阈值为6580点（已被跌破），中期阈值约为6290点，跌破可能使资金流向转为负值 [8] - 交易商伽马值出现三年多来最大降幅，反映市场结构性风险积累 [8] 消费金融板块表现 - 消费金融类股票交易活跃度升至4月初以来最高水平，相关股票出现对应波动 [9] - 该板块疲软被视为特殊情况，因更广泛的服务业和零售类股未同步走弱，且疲软集中在少数发行方 [10] - 预计消费金融压力将保持局部化特征，不会蔓延至整个市场 [10] 投资者情绪与市场主题 - 美股投资者情绪显现韧性，上周录得140亿美元资金净流入，高盛情绪指标录得+0.3，为2月以来首次转为正值 [11] - 主导市场的两大主题保持不变：AI发展带来的增长动力和劳动力市场担忧造成的拖累 [14] - 这些主题将在第三季度财报季中占据中心位置，标普500约70%市值公司将于月底前公布业绩 [14][16] 财报季预期与展望 - 市场普遍预期标普500每股收益同比增长6%，低于第二季度的11%，但预计将再次出现超预期结果 [16] - 大型金融机构将于10月14日率先发布财报 [16]

公司概况 - 文谛资产是一家2016年在上海成立的专注于量化投资的专业资产管理公司 [4] - 公司投资领域覆盖期货和股票，已构建覆盖全市场、多品种、多策略的量化资产管理体系，拥有CTA和股票两大策略库 [4] - 公司致力于为投资者提供不过度依赖单一收益来源的长期可持续收益 [4] 核心团队 - 公司团队深耕量化投资领域十五年，秉持"守正出奇、行稳致远"的投资理念 [7] - 核心投研人员拥有物理、数学、计算机及经济学专业背景，从事量化工作多年，具有丰富的量化研究经验与成熟先进的技术 [7] - 团队成员稳定性强，为投研工作提供坚实保障 [8] - 首席策略官刘一夫拥有美国伊利诺伊理工大学计算机与金融双硕士学历及10年以上量化开发经验，专注于量化策略研发与因子挖掘 [9] 投资策略体系 - 公司已构建一套完整的量化策略体系，涵盖量化CTA和量化股票两大策略 [10] - 量化CTA策略是一种全品种交易策略，由趋势跟踪、截面多空和另类三大类策略组成，包含约40个子策略 [12] - 量化CTA策略自2010年开始研发，至今已有15年历史，经历了多次迭代更新 [12] - 公司最早于2010年组建投研团队，从量化CTA策略趋势跟踪信号入手 [13] - 2012年开始实盘交易，2016年上线截面多空策略以及场景预测模型 [13] - 2019年发行第一只量化CTA叠加股票策略的产品，2020年开始使用自然语言处理技术引入非结构化数据 [13] - 2022年引入大语言模型API，2023年引入Llama模型并上线自研的CTA算法交易模块 [13] 代表产品与策略特点 - 代表产品包括文谛量化臻选九号和文谛多策略10号 [12][13] - 文谛复合策略使用量化CTA+量化股票策略，采用"低波动、高胜率"的配置 [15] - 代表产品文谛中证500成长增强1号在CTA端不做过度依赖尾部收益的经典趋势跟踪，实现月度收益高胜率 [16] - 股票端以基本面因子为主、CTA低频择时为辅，组合层利用"商品-股指高相关"做反向对冲 [16] 核心竞争优势 - 拥有独特的风控体系，在组合层面力求通过合理规划减少回撤幅度或概率，同时增强Alpha [18] - Alpha具有普适性，通过新一代机器学习技术在更大参数空间内寻找高质量Alpha [19] - 拥有完整且可考证的历史溯源体系，实现Alpha全生命周期的管理 [20] 持续进化与未来规划 - 公司持续优化投资策略，提升风险管理能力，推动量化投资技术的创新和应用 [21] - 加强人才培养和团队建设，鼓励团队成员从不同角度理解市场运行逻辑 [22] - 构建"广度＋深度"双引擎数据体系，拓展另类数据源，持续加码前沿算法研究投入 [22] - 坚持长期主义和多元化布局，深耕"CTA＋股票策略"，布局"宏观对冲+量选"等复合策略产品 [22] - 未来将着眼于使用系统化方法研究经济金融范式，为大类资产宏观配置提供独特方法 [23] - 持续加大软硬件资源投入，包括另类数据采购、分布式硬件系统、FPGA以及极速交易平台建设 [23] 行业背景 - 截至2025年8月底，管理规模在20亿以下的私募管理人有7200余家，占比超90% [3]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 本周商品指数上涨0.43%，商品市场整体上行，分板块来看，贵金属和有色金属指数上涨，能化、工业品、农产品和黑色指数下跌；分品种来看，原油和黄金指数上涨[2][6] - 本周各类CTA策略小幅盈利，招商期货CTA中短周期、中长周期、量化套利、时序量价中短周期策略指数上涨，时序量价中长周期策略指数下跌[2] - 商品市场长期趋势正在逐步形成，波动有望逐步抬升，CTA盈利预期正在逐步增强，建议CTA逐步增配，以趋势策略为主[2] - 中短周期策略环境中性偏好，日内流动性持续回升，波动性维持高位，趋势流畅性小幅变化；中长周期策略环境中性，趋势流畅性持续回升，波动底部回升[2] - 主流CTA风格因子多数下跌，因子收益贡献分散，因子波动率多数下跌[2] - CTA时序量价和截面多空在20日时序动量因子暴露较大，CTA混合时序截面在风格因子上的暴露不大[2][74] 根据相关目录分别进行总结 市场行情回顾 - 商品市场多数上升，股指期货指数多数上升，国债指数普跌；CTA风格因子中，20日时序动量和多空50%展期表现较好，20日截面动量和5日时序动量表现较差[6] - 商品板块指数净值多数下降，波动率多数上升，近20日波动率显示，多数板块周边际上升[8] - 商品期货市场成交及持仓处于正常区间，本周平均成交额和成交持仓比上升，平均持仓额持平[12] - 股指期货市场指数多数上升，波动率半数上升；成交及持仓处于较高区间，本周平均成交额、持仓额和成交持仓比均下降[16][20] - 国债期货市场指数净值普跌，波动率多数下降；成交及持仓处于正常区间，本周平均成交额下降，平均持仓额上升，成交持仓比下降[23][27] - 赛道维度量化CTA本周收益率超50%为正；CTA策略指数各类策略小幅盈利，收益分布也显示各类策略小幅盈利[28][35] 策略市场环境 - 中短周期策略市场环境日内流动性持续回升，波动性维持高位[44] - 中长周期策略市场环境趋势流畅性持续回升，波动底部回升[47] CTA风格因子 - 主流因子近期多数下跌，贵金属为正收益贡献，能化多为负收益贡献，品种维度无收益集中品种[2][54] - 各风格因子产业链板块收益贡献有差异，不同品种在前10和后10收益贡献中表现不同[55] - 各风格因子之间存在一定相关性，部分因子波动率历史分位数在0.1 - 0.9范围内[71] CTA风险监测 - 从风险因子敞口暴露看，CTA时序量价和截面多空在20日时序动量因子暴露大，CTA混合时序截面在风格因子上暴露小[74] - 截至2025 - 09 - 26，CTA时序量价、截面多空、混合时序截面策略今年以来总收益分别为7.26%、1.43%、5.54%，提纯Alpha收益和风格因子Beta收益各有不同[75]

CTA产品整体回顾 - 2025年三季度新发行CTA产品52只，发行数量相较上季度出现明显下降 [1][5] - 三季度公布数据的CTA产品样本数量为41只，年化收益率中位数为7.34%，Sharpe Ratio中位数为1.26，近一年最大回撤率中位数为-4.99% [1][10] - 三季度CTA产品总体盈利比例为72.7% [1][10] 股指期货CTA策略 - 股指期货IF、IC、IH、IM合约三季度日均成交量分别为12.9万、12.0万、6.0万、24.1万手，日均持仓量分别26.7万、23.5万、9.9万、35.9万手，成交量与持仓量相较上季度上升明显 [11] - 股指期货基差方面，IH合约整体平水，IF各合约年化贴水约2%-6%，IC合约整体年化贴水在8%附近，IM合约整体年化贴水在10%附近 [11] - 广发股指CTA模型中，日内趋势策略（EMDT）三季度盈利5.01%，模式识别策略（SLM）盈利1.01%，而大小盘风格轮动策略亏损5.98% [27][28][30][34] - A股三季度大幅上涨，上行趋势良好，有利于趋势类CTA策略盈利，四季度股指CTA策略展望较为乐观 [2][36] 国债期货CTA策略 - 三季度长久期国债期货波动率快速反弹 [38] - 广发国债CTA模型中，5年期与10年期国债期货的日内趋势策略（开盘区间突破）三季度累积收益率分别为0.26%和0.80% [41] - 5年期与10年期国债期货的跨品种套利策略三季度累积收益率为0.94% [46] - 国债到期收益率处于历史低位，国债期货价格后期判断以震荡为主，但在波动率较高阶段，国债期货CTA策略仍有参与空间 [3][47] 大宗商品CTA策略 - 三季度大宗商品指数整体上涨，Wind贵金属指数涨幅达16.5%，煤焦钢矿指数上涨10.8%，非金属建材指数上涨9.7%，而谷物指数下跌8.6%，农副产品指数下跌10.3% [48][50] - 大宗商品波动率整体低位盘整，三季度波动率最高的三个品种分别为焦煤、玻璃、焦炭 [51][55] - 商品趋势跟踪策略在主要品种上三季度平均收益0.1%，业绩较好的品种是螺纹钢、焦炭和棕榈油 [59] - 四季度商品市场热点集中在贵金属和黑色板块，贵金属价格突破历史阻力位创新高，针对领涨品种，趋势跟踪策略可能是较优选择 [4][60]

报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 本周商品指数上涨0.43%，商品市场整体上行，各板块和品种表现分化，各类CTA策略小幅盈利 [2] - 现实端多数商品利润处于相对低位，预期端价格触底，政策和需求助力通胀回升，全球进入同步扩张周期，商品市场长期趋势逐步形成，CTA盈利预期增强 [2] - 中短周期策略环境中性偏好转，中长周期策略环境中性，风格因子收益贡献分散，主流因子多数下跌 [2] - CTA时序量价和CTA截面多空在20日时序动量因子暴露较大，CTA混合时序截面在风格因子上暴露不大 [2] 根据相关目录分别进行总结 市场行情回顾 - 商品市场多数上升，股指期货指数多数上升，国债指数普跌，CTA风格因子中20日时序动量和多空50%展期表现较好，20日截面动量和5日时序动量表现较差 [6] - 商品板块指数净值多数下降，波动率多数上升 [8] - 商品期货市场成交及持仓处于正常区间，本周平均成交额1.97万亿元，平均持仓额2.39万亿元，平均成交持仓比0.83 [12] - 股指期货市场多数上升，波动率半数上升，成交及持仓处于较高区间，本周平均成交额0.82万亿元，平均持仓额1.33万亿元，平均成交持仓比0.61 [16][20] - 国债期货指数净值普跌，波动率多数下降，成交及持仓处于正常区间，本周平均成交额0.43万亿元，平均持仓额0.77万亿元，平均成交持仓比0.56 [23][27] - 本周量化CTA策略收益率超50%为正，CTA策略指数各类策略小幅盈利 [31][37] 策略市场环境 - 中短周期策略环境中性偏好转，日内流动性持续回升，波动性维持高位，趋势流畅性小幅变化 [2] - 中长周期策略环境中性，日间趋势流畅性持续回升，波动性底部小幅回升 [2] CTA风格因子 - 主流因子多数下跌，收益贡献分散，板块和品种维度均无收益集中情况，贵金属为正收益贡献，能化多为负收益贡献 [2] - 因子波动率多数下跌，多数历史分位数在0.1 - 0.9范围内 [2] CTA风险监测 - CTA时序量价和CTA截面多空在20日时序动量因子暴露较大，CTA混合时序截面在风格因子上暴露不大 [2][73] - 截至2025-09-26，CTA时序量价、CTA截面多空、CTA混合时序截面策略今年以来总收益分别为7.26%、1.43%、5.54% [74]

文章核心观点 - 大宗商品期货价格上涨并不必然导致CTA策略产品净值同步上涨，投资者困惑源于对CTA策略盈利模式和“趋势流畅度”的误解 [2] - CTA策略的盈利效果不仅取决于价格变动方向，更关键的是趋势运行的连贯性和稳定性，即趋势流畅度 [3] - 在低流畅度趋势市场中，产品净值可能表现为横盘或小幅波动，投资者应优先考虑多策略复合的CTA产品并关注管理人的回撤控制能力 [8][11] 投资者困惑之源 - 投资者误将CTA基金简单理解为商品期货的多头，线性认为商品指数上涨时产品净值必然上涨，忽略了策略的复杂性 [2] - 投资者对“趋势”的理解过于简单化，容易忽略趋势流畅度这一关键因素，并可能因管理人持仓周期、品种、策略逻辑和杠杆率的不同而进行不恰当的收益比较 [3] 趋势和趋势流畅度如何影响CTA策略产品表现 - 高流畅度趋势市场方向明确、连续性强，如2022年一季度及俄乌战争初期、2024年9-10月政策推动下的行情，是CTA策略的盈利黄金期 [4] - 低流畅度震荡市场方向不明确且频繁反转，波动率低，长周期策略易出现交易损耗和连续小额止损 [4] - 低流畅度趋势市场虽有方向但路径曲折，日度频繁出现大幅逆向波动，例如价格用5个交易日上涨10%后，可能用3个交易日快速回调8%，导致净值增长滞后甚至不涨反跌 [5][6] - 今年二季度“反内卷”行情下趋势流畅性支持CTA产品收益，但7月底交易所风控措施出台后交易情绪转向，导致多数管理人在7月最后一周和8月首周出现较大回撤 [7] 投资者如何应对与优化 - 面对低流畅度趋势市场，应优先考虑采用多策略复合的CTA产品，例如同时包含截面多空策略和基本面量化策略的产品，以平滑整体净值曲线 [8] - 严格控制回撤比追求盈利更重要，考察管理人时应重点关注其历史最大回撤和修复时间，了解止损规则和仓位管理 [11] - 需认识CTA策略的周期性特征，在低流畅度趋势市场中降低短期收益预期，其长期配置价值在于与传统资产的低相关性 [11]