1.概览

2.CTA技术指标与策略优化

2.1.趋势指标

2.2.突破策略

2.3.模型优化

周期可以由趋势构成，技术分析能够揭示和反映价格运动的规律，也能够发现趋势和周期。
CTA按照交易策略的不同可分为系统化交易与非系统化交易两类。系统化交易主要通过预先设定的交易模型决定交易策略，CTA的任务主要是建立数量模型、调整模型参数，并根据模型运算的结果进行投资决策；非系统化交易策略则建立在基本分析或者关键经济数据分析的基础上。
在系统化交易中，CTA的核心技术指标可分为趋势跟踪、趋势反转（或回归）和模式识别三类。从应用的基金数量上看，趋势跟踪类占绝对多数；从模型预测的成功率来看，模式识别类最高，其次是趋势跟踪和趋势反转。
趋势跟踪（动量）交易通过大量的指标排除市场噪音，判断当前市场趋势，然后顺势建立头寸。根据所关注趋势时间的长短和是否持仓过夜，还可细分为日内交易和日间交易。其核心思想就是捕捉趋势，一定幅度的上涨就是买入的理由，一定幅度的下跌就是卖出的理由。跟踪指标起源于简单移动平均线（SMA），后期逐步发展演化为指数移动平均线（EMA）、平滑异同移动平均线（MACD）、抛物线指标（SAR）等。这类指标的信号触发常是两线相交，反映短期趋势的快线上穿／下穿反映长期趋势的慢线，上涨／下跌趋势成立，发出建仓／平仓信号。趋势指标的收益特征是大盈小亏，或者是其止损不止盈的机制。导致指标亏损的原因，主要分为两类：虚假信号和趋势长度不够。当快线和慢线纠缠时，会频繁发出虚假信号，导致趋势指标的整体成功率通常低于50％，因此跟踪指标改进的一个重要方向是虚假信号过滤。
反转指标适用于震荡行情，可运用头肩形态、突破形态、交易量等指标来寻找趋势发生反转的信号，然后建立头寸，简单来说就是均值回复：一定幅度的上涨就是卖出的理由，一定幅度的下跌就是买入的理由。其代表指标包括相对强弱指标（RSI）、随机指标（KDJ）、威廉指标（WMS）等。这类指标通常生成3根互相平行的辅助线：天线位于中轴线上方、地线位于中轴线下方，两者离中轴线有相同的距离。天线可视为指标压力或是常态行情中的上涨极限。地线可视为指标支撑或常态行情中的下跌极限。行情波动导致指标接近天线与地线超过阀值时，反转信号触发。如果机械按照反转指标操作的话，统计的成功率高于50％。但若不设止损，其主要问题是有承受大幅度亏损的风险。其优化方向是在保持高成功率的同时，过滤掉偶尔出现的大幅亏损。
模式识别类技术指标，是通过头肩顶、二次探底、上升三角形突破等形态的识别而发出交易信息。模式识别类预测市场走势的结果是趋势跟踪、趋势反转或者箱体震荡，但是它与上述两类指标的主要不同是：跟踪和反转通过计算数值描述当前市场的状态帮助判断；而模式识别是通过量化工具描述当前市场模式与理想模式的相近度，从而判断市场按照理想模式运行的概率。

2.CTA技术指标与策略优化
这一部分将针对期货市场，简要介绍常使用的趋势指标，突破模型，以及相对应的模型优化方法。

2.1.趋势指标
以东证期货2022年期货策略报告为基础，下表罗列了有效的七个指标计算方式及运用场景。

2.2.突破策略
①均线突破模型：单均线策略通常以收盘价与均线的位置关系进行上多下空操作，均线组通常是以短均线上穿或下穿长均线而产生交易信号。常见的均线组：单均线短期选择（3或5或10），短期均线组（5、10、20），克罗均线组（4、9、18），神奇135均线组（13、34、55）等。
②指标突破模型：利用常见的技术指标比如MACD、BOLL等，作为判断开平仓的交易信号，或是使用技术指标的组合来判断入市信号。但这些技术指标都有其局限性，比如指标滞后、过度灵敏、与走势背离等。这些问题就需要进行后期的参数优化，例如在更小级别的周期上使用那些会滞后的指标，在更大级别周期上使用过度灵敏的指标等。
③通道突破模型：以唐奇安通道为例，20日价格高低点和10日价格高低点构成了唐奇安通道，当收盘价突破20日价格高低点时买入；当价格跌破10日价格高低点时清仓。海龟交易法实际是通道突破的趋势跟踪。
④波动率突破模型：波动率在两个维度得以体现，一是时间维度，也就是过去交易日的波幅；另一个是空间维度，每一个交易日的波动幅度，最高价和最低价关系等。波动性可以定义为：最高价与最低价、K线的最高价与昨收盘、K线的最低价与昨收盘，这三组价格差额的最大者为该品种的波动性值，可以利用最高价和最低价的协整关系等设计入市信号。
⑤时间价格突破模型：根据在某个时间范围内波动幅度的大小，将不同品种在不同时间段的突破标准进行统计，得到适应于该品种的最优参数，并利用时间或者价格过滤器的方法来实现对趋势行情的确认，以减少价格盘整阶段的假突破现象。
⑥K线形态突破模型：形态突破主要是基于蜡烛图技术或者是技术图形技术分析技术产生的交易信号。一些经典的形态包括红三兵、黑三兵、墓碑线，吊垂线，十字星等，同时形态突破实现需要配合图形识别等技术。

2.3.模型优化
①信号过滤
虚假信号产生的原因通常是投资者的懊悔行为或价格波动的通常信号噪音（或也可理解为未受到交易者当前集中认可或恐慌的价格变动）。随着信号的触发（例如均线系统中快线上穿慢线），投资者开始质疑新的趋势，如果这种质疑情绪通过盘面信息在投资者中蔓延，会导致其价格在突破后迅速调整，重回到信号触发前的水平。因此，信号过滤的目标就是识别有效突破。
通常从时间和空间上确认趋势成立，识别有效突破。如果交易者的懊悔行为发生，均线通常在短暂的时间内回落至触发前的状态。因此，可以通过人为统计历史上信号虚假触发持续的时间，作为过滤有效突破的时间阀值。当信号触发且状态维持时间大于阀值时，才真正触发交易信号。但是当快线和慢线相互纠缠的时候，空间是更好的过滤工具。常用的空间过滤方式是在慢线基础上增加上轨和下轨，当快线有效穿越上下轨时新趋势才被认为成立。而轨道宽度通常定义为快线的标准差的倍数。
除了价格曲线本身，更多信息源也可以用来确认有效突破。当价格运动趋势导致了投资者的预期发生变化，新的价格才被市场普遍接受。一个可用于定量分析突破之后预期变化的指标是与突破伴随的成交量。如果放量突破，这往往意味着新的预期将控制后市的走势。相反，如果突破发生期间，交易量非常温和，这往往意味着只有少数的投资者预期发生了变化，价格非常可能回到原来的预期水平。通过引入交易量相关的综合指标，可以提高信号触发的成功率。

②数据频率和周期
基本面投资策略的数据频率通常低于等于1个交易日，而交易策略需要深入到更微观的市场信息中寻找机会。因此，CTA交易策略的数据统计频率最高可达2笔/秒或更高；低则有按照1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、60分钟等统计。选择合适的数据频率，直接决定策略的盈利预期、市场容量和执行方式。
数据频率首先体现策略设计者在目标趋势上的权衡。若确认趋势的时长太短，会捕捉到大量短时长的趋势，交易次数增多。短时长的趋势大多对应低的获利空间，大多不能覆盖交易成本。而且短时长的随机波动过大，会影响对趋势的判断。若确认趋势的时长太长，又会错过大量的可能收益。
数据频率直接决定策略的市场容量。时间单位上，进场信号被触发，则要在规定的时间单位内完成建仓。如果用于计算信号的数据按秒更新，则策略的建仓时间通常不超过1秒钟，对应的市场容量可能小于5张合约；当数据按照分钟更新的时候，则策略的建仓时间提高到1分钟，对应的市场容量最高能到100张合约（对应不同的合约，其流动性存在差异，因此市场容量也会有差异）。对于建仓时间在30秒以下，或者持仓时间在10分钟以下的交易策略，通常需要借助全自动交易平台实现。全自动交易指交易信号触发、交易买卖执行都由计算机完成的交易方式。全自动交易适用于对交易执行要求严格、平均持仓时间较短（如1分钟内）的交易策略。半自动交易指交易信号由计算机自动触发，但是买卖执行由人工实现的交易方式。半自动交易适用的交易策略平均持仓时间在10分钟以上，下单可由人工实现。


参考文献：
[1] 郭少杰.技术分析在大宗商品交易系统构建中的作用研究[J].全国流通经济,2021(18):148-150.DOI:10.16834/j.cnki.issn1009-5292.2021.18.048.
[2]《股指期货市场CTA交易策略设计及EMA开发》.中信证券.金融工程及衍生品部
[3]《2022年量化CTA策略年度报告》.东证期货
[4]《利用双均线指标进行趋势投资》.渤海证券.股指期货研究所