《超越技术分析》 作 者：图莎尔·钱德

 我们在DM数据上测试该系统，测试周期从1988年 3月 到1995年 6 月，在到期前一月的20号展期，1500美 元初始止损，100美元的滑移 价差和佣金考量。添加滤网前后的资金曲线见图6.18。

 滤网还产生了一条比在本章案例1中 所描述的未使用滤网的 65SMA-3CC系 统还平滑的资金曲线(见 图6.19)。 需要注意的是 ， 案例1的 资金曲线已经从日数据转换为月数据。案例1的 SE为3776美 元，而添加滤网后资金曲线的SE为2507美元，相差50%。 间隔资金 回撒也变小了，确认了资金曲线更加平滑的变化(见图6.⒛ )。

图 6.19 与无初始止损或出场的65SMA-3CC系统(案例1，下曲线)相比，添 加滤网的突破系统(上曲线)有一条比较平滑的资金曲线。

图 6.20 与无初始止损或出场的65SMA-3CC系 统(案例1)相比，滤网突破系 统产生较小的资金回撤量。数据为1个月、3个月、6个月和12个月的 时间间隔(从左向右)。

我们比较通道突破系统使用滤网前后的性能变化。对于滤网系 统，1个月、3个月、6个月和12个 月时间间隔上的平均间隔资金变化 较大，如图6.21所 示。所以，滤网系统在DM市场上产生更为稳定的 结果。比如，对于无滤网系统(见图6.22)来说，间 隔回报的标准 偏差比较大，证实它的性能是不稳定的。

 正如我们所预计的，线性回归分析表明，滤网系统的标准误差 为2507美元，而无滤网系统的标准误差为3937美元。所以，滤网产 生了比较平滑的资金曲线，标准误差下降了36%。 表 6.1对滤网系统 和无滤网系统进行了简要的比较。

 表6.1中 的数据表明，在这个实例中滤网减少了交易数量，增加 了获利性和盈利因子。这些计算结果间接表明，滤网可以产生更加 平滑的资金曲线。所以，我们还应该在投资组合级上评估改变入场 策略对资金曲线产生的影响。

图6.22  无滤网通道突破系统的间隔资金变化具有较大的标准偏差。

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

表6.2 复合CTA盈利和子版块盈利的投资组合之间的关系。投资组合的多元化 程度从左到右逐渐增加。 

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。这些主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，没有考虑交易费或利息，并且假定每笔交易存在100美元的滑移 价差和佣金。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，相关系数大于 0.60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。