从2016年开始量化CTA策略逐渐超过主观CTA策略成为市场主流。所谓的量化CTA策略实际上是运用量化的方式构建整个交易模型，由模型发出信号对期货标的走势的涨跌进行判断，从而在期货上进行做多、做空或多空双向的操作，通过时间序列动量因子和横截面的动量因子构建整个策略框架。
今年以来，各类型的策略因子都处于一个无序震荡表现，直接影响到CTA策略基金的净值表现。不同管理人的策略框架具有一定差异，面对近期的市场行情收益也出现较大分化。管理人如果没有抓到春节后股指下跌行情收益的话，第一季度收益会比较寡淡。具体因子表现如下：图片来源--火富牛
CTA策略的收益需要具备两个条件：第一是期货市场高波动率；第二是期货趋势行情的规律且延续性，而前后是一种充分非必要的关系。
2021年的期货市场波动率相对来讲还是可以的，但是CTA策略管理人的业绩总体表现一般，并且不同管理人的业绩出现比较大的分化，这个分化在不同细分策略中的表现也具有一定差异：短周期类型策略分化程度要显著高于长周期策略管理人。
短周期策略选择七个具有一定代表性和公认力的管理人：HC,HD,JK,MX,QY,GX,HJ。今年以来，短周期策略的管理人业绩表现具有较大差异，业绩是比较离散的分布在-8%--6%中间，并且净值层面的呈现出低相关性。数据来源--火富牛
长周期策略选择七家具有一定代表性和公认力的管理人：HY，QX,HL,HX,HS,ZL，GH。今年以来，长周期策略的挂管理人业绩虽然也有一定差异，但是方向同趋性比较明显，总体净值层面的相关性较高。数据来源--火富牛
主要是因为短周期策略管理人各自在alpha方面的获取能力相对较强，并且各有特色，而长周期的策略主要是获取市场beta收益，大家的获利来源和方式比较趋同。但是市场fat tail机会不常有，今年的期货市场相对高波动不足以支撑长周期趋势行情的稳定盈利条件，因为趋势行情并不流畅，并且幅度空间也有限。
今年的期货市场环境虽然很难具备2020年的趋势行情和高波动机会，但是长周期策略的配置价值还是很大的，毕竟通货膨胀和后疫情时代的预期还在。由于该类型策略具有低胜率和高盈亏比的收益风险特征，我们在筛选和投资这类管理人的时候要更加关注其风控体系，一方面是分散化，分散化追求的是在不引入额外风险的前提下增厚我们的收益。体现在交易品种，持仓周期和因子获利逻辑等方面的分散和多源。另方面是止损的纪律性，体现在单品种止损阈值设置，子策略的止损设置和组合层面的风控指标优化。
短周期策略的获利逻辑相对更加多元化，策略层面可操作空间更大，可以通过不同的特征和信号作为因子驱动。该类型策略在某种程度上更偏向于Alpha型策略。这类策略通过获取较大样本集和有效的数据量，来提高统计学习算法的预测精度。并且很多短周期的策略还会运用到机器学习和统计预测模型等，进而捕捉一些非线性且有效的因子。反映到相关产品的净值层面，大家的业绩表现差异会相对比较大，净值相关性较低，期望获得一些除市场的趋势行情机会以外的超额收益。
目前的期货市场环境，较高波动且没有明显流畅的趋势行情的前提下，短周期策略会面临机构间拼刺刀的局面，可能会赢者通吃，进一步的加大彼此之间的收益分化。我们在这类管理人之间进行筛选和配置，一定要注意团队策略的更新迭代能力。从配置的角度筛选一些另类驱动逻辑的策略和全局先验性经验的管理人。
CTA策略管理人之间的产品表现分化将会加剧，对于我们投资人来说，无论哪种细分策略类型，我们都应该以一个更长远的眼光来看待管理人的交易策略，更多的来关注到策略的收益期望，也就是策略长期盈利的预期，这个包括策略的胜率和赔率构成。面对CTA策略管理人业绩的分化，我们坚持配置的理念来确定每类型策略的投资权重，在每类型策略的管理人中优中选优。
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