文章核心观点 - 报告旨在通过追踪市场中创250日新高的个股、行业及板块分布，以把握市场趋势和热点，并验证动量及趋势跟踪策略的有效性 [1][4] - 研究表明，股价接近52周最高价时未来收益更高，应关注不断创新高的“领头羊”股票以感知市场动向 [4][13] - 报告不仅关注创新高股票的截面分布，还通过多维度筛选出价格路径平稳的创新高股票，认为其动量效应可能更强 [20] 市场指数与新高距离 - 截至2026年1月30日，主要宽基指数距离其250日新高均较近：上证指数（1.14%）、深证成指（1.62%）、沪深300（1.76%）、中证500（2.68%）、中证1000（2.55%）、中证2000（3.34%）、创业板指（1.24%）、科创50（2.99%）[1][6] - 科创50指数中创新高个股占比最高，达42.00%，显示其成分股趋势强劲 [2][17] 行业与概念指数新高距离 - 中信一级行业中，通信、石油石化、建材、有色金属、轻工制造行业指数距离250日新高较近，其中通信行业距离为0.00% [1][9] - 食品饮料、银行、综合金融、医药、综合行业指数距离250日新高较远 [1][9] - 概念指数中，造纸、石油天然气、家居用品、黄金、农业、万得微盘股日频等权、芯片等指数距离250日新高较近 [1][11] 创新高个股概况 - 截至2026年1月30日，共有1606只股票在过去20个交易日内创出250日新高 [2][14] - 创新高个股数量最多的行业是机械（238只）、电子（188只）、基础化工（177只）[14] - 创新高个股数量占行业股票数量比例最高的行业是有色金属（70.73%）、国防军工（63.11%）、石油石化（62.75%）[14] 创新高个股的板块与指数分布 - 按板块看，制造、科技板块创新高股票数量最多，分别为513只和497只，占板块内股票比例分别为32.68%和35.12% [17] - 按指数看，中证500指数中创新高个股占比达40.60%，中证1000指数占比为33.60%，沪深300指数占比为28.00% [2][17] 平稳创新高股票筛选与名单 - 从全市场创新高股票中，依据分析师关注度、股价相对强弱、趋势延续性、股价路径平稳性、创新高持续性等维度，筛选出50只平稳创新高股票 [3][20][21] - 筛选标准包括：过去3个月买入或增持评级研报不少于5份；过去250日涨跌幅位于全市场前20%；股价路径平滑性及创新高持续性指标综合排名靠前 [20][21] - 筛选出的代表公司包括普冉股份、亚翔集成、源杰科技等 [3][22] - 按板块分布，周期板块（24只）和科技板块（14只）入选数量最多，其中周期板块内基础化工行业最多，科技板块内电子行业最多 [3][22] 平稳创新高股票示例详情 - 部分入选股票及其关键数据示例如下： - 巴比食品：流通市值75亿元，250日新高距离6.46%，过去250日涨幅93.55%，过去3个月获21份推荐研报 [24] - 亚翔集成：流通市值338亿元，250日新高距离3.16%，过去250日涨幅494.87%，过去3个月获12份推荐研报 [24] - 源杰科技：流通市值691亿元，250日新高距离0.90%，过去250日涨幅434.27%，过去3个月获14份推荐研报 [24] - 普冉股份：流通市值453亿元，250日新高距离0.00%，过去250日涨幅261.59%，过去3个月获6份推荐研报 [24]

市场新高趋势追踪 - 核心观点：触及新高的个股、行业和板块是市场的风向标，动量与趋势跟踪策略被证明有效，通过跟踪创新高情况可以追踪市场趋势和把握热点 [1][4] - 截至2026年1月23日，主要指数中深证成指、中证500、中证1000、中证2000、科创50指数已触及250日新高（距离为0.00%），上证指数、沪深300、创业板指距离新高分别仅0.70%、1.84%、1.15% [1][5] - 中信一级行业中，机械、汽车、有色金属、纺织服装、钢铁行业指数已触及250日新高（距离均为0.00%），而食品饮料、银行、农林牧渔、医药、非银行金融行业指数距离250日新高较远 [1][8] - 概念指数中，万得光伏、华为平台、光伏、风力发电、新能源、汽车零配件与设备、万得双创等指数距离250日新高较近 [1][10] 创新高个股市场监测 - 截至2026年1月23日，共有1464只股票在过去20个交易日创出250日新高 [2][13] - 创新高个股数量最多的行业是机械（212只）、电子（168只）和基础化工（157只） [2][13] - 创新高个股数量占行业股票总数比例最高的行业是国防军工（63.11%）、有色金属（61.79%）和石油石化（48.00%） [2][13] - 按板块划分，制造和科技板块创新高股票数量最多，分别有482只和459只，占板块内股票总数的比例分别为30.74%和32.48% [2][15] - 按指数划分，中证500指数中创新高个股占比最高，达36.60%；中证1000、科创50、创业板指、中证2000、沪深300指数的占比分别为30.40%、32.00%、30.00%、27.25%、27.00% [2][15] 平稳创新高股票筛选与名单 - 筛选方法基于分析师关注度（过去3个月买入/增持研报不少于5份）、股价相对强弱（过去250日涨跌幅位于市场前20%）、股价路径平稳性及创新高持续性等条件 [3][18][19] - 本周共筛选出50只平稳创新高股票，包括江波龙、盛达资源、源杰科技等 [3][20] - 按板块分布，周期板块和科技板块入选股票最多，分别有23只和18只；其中周期板块内基础化工行业最多，科技板块内电子行业最多 [3][20] - 部分入选股票示例及其关键数据：巴比食品（食品饮料）过去250日涨幅102.20% [23]；振华股份（基础化工）过去250日涨幅348.23% [23]；中铝高新（有色金属）过去250日涨幅391.11% [23]；鼎泰高科（机械）过去250日涨幅626.07% [23]；斯麦智驱（汽车）过去250日涨幅384.24% [23]；源杰科技（电子）过去250日涨幅406.30% [23]

研究背景与问题 - 传统股债风险平价策略在2022年股债同跌、相关性转正的环境中表现不佳[2] - 研究探讨将趋势跟踪策略融入风险平价框架以应对相关性机制转换风险[2][4] 研究方法与数据 - 回测时间范围为1999年1月1日至2023年11月30日，使用美国市场数据[27] - 目标组合年化波动率设定为15%，使用52周历史波动率与协方差估计[3][27] - 对比了传统风险平价、加入趋势跟踪、债券替代、利差优化趋势及扩展资产类别等多种配置方法[3] 核心实证结果 - 在股债组合中加入经典趋势跟踪策略，夏普比率从0.56提升至0.63，负偏与峰度显著改善[4][31] - 完全用趋势跟踪替代债券导致年化收益下降，主要因2010–2020年债券的正利差与低波动收益无法被复制[4][32] - 使用利差优化型趋势策略（趋势与利差方向一致才开仓）替代债券，组合年化收益率(CAGR)从8.46%提升至10.58%，夏普比率从0.56提升至0.79[36][41] - 三资产组合（股票+债券+优化趋势）表现最佳，年化收益率达10.41%，夏普比率为0.71[45] - 在包含大宗商品（表现欠佳，CAGR仅0.53%）的组合中加入趋势跟踪，仍能有效提升风险调整后收益[50][51][57] 结论与建议 - 研究支持在风险平价框架中纳入趋势跟踪，尤其是利差优化版本，以增强组合韧性与长期绩效[4] - 完全剔除债券并非明智之举，最优解是整合股票、债券与（优化）趋势跟踪的三资产风险平价策略[61]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称：250日新高距离**[11] * **因子构建思路**：该因子用于衡量当前价格相对于过去一段时间内最高价格的回落幅度，是趋势跟踪和动量策略的核心指标。当价格创出新高时，该因子值为0；价格从高点回落时，该因子值为正，值越大表示回落幅度越大[11]。 * **因子具体构建过程**：对于每个交易日t，计算最新收盘价与过去250个交易日（约一年）最高收盘价的相对距离。具体公式如下： $$250日新高距离 = 1 - \frac{Close_t}{ts\_max(Close, 250)}$$ 其中，$Close_t$为股票在交易日t的最新收盘价，$ts\_max(Close, 250)$为过去250个交易日收盘价的最大值[11]。 2. **模型名称：平稳创新高股票筛选模型**[24][27] * **模型构建思路**：该模型旨在从近期创出250日新高的股票中，进一步筛选出具有分析师关注、股价走势强劲且路径平稳、趋势有望延续的股票。其理论基础在于，遵循平滑价格路径的高动量股票未来收益可能优于价格路径跳跃的股票[24]。 * **模型具体构建过程**：模型采用多步骤条件筛选法，具体流程如下： 1. **初选股票池**：筛选出上市满15个月，且在过去20个交易日内创出过250日新高的所有股票[19]。 2. **分析师关注度筛选**：要求过去3个月内，获得“买入”或“增持”评级的分析师研报数量不少于5份[27]。 3. **股价相对强弱筛选**：要求过去250日涨跌幅位于全市场所有股票的前20%[27]。 4. **股价平稳性与创新高持续性综合打分**：在满足上述条件的股票池内，使用以下两个指标进行综合打分，并选取排名在前50%的股票[27]。 * **价格路径平滑性（股价位移路程比）**：该指标衡量股价走势的平稳程度。计算公式为过去120日涨跌幅的绝对值除以过去120日日涨跌幅绝对值的加总。比值越高，表明价格路径越平滑（趋势性越强，波动越小）[24][27]。 * **创新高持续性**：计算过去120个交易日的“250日新高距离”在时间序列上的均值。该值越小，表明股票在近期持续接近或创出新高[27]。 5. **趋势延续性筛选**：对经过上一步筛选的股票，计算其过去5个交易日的“250日新高距离”在时间序列上的均值，并选取该值排序最靠前的50只股票作为最终输出[27]。 模型的回测效果 *本报告为市场状态跟踪与股票筛选周报，未提供量化模型或因子在历史数据上的系统性回测绩效指标（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR、最大回撤等）。报告主要展示了截至特定日期（2025年12月26日）的截面筛选结果和部分市场统计数据[12][13][19][28]。* 因子的回测效果 *本报告为市场状态跟踪与股票筛选周报，未提供量化因子在历史数据上的系统性回测绩效指标（如IC值、ICIR、多空收益、分组收益等）。报告主要展示了截至特定日期（2025年12月26日）的因子截面取值和市场应用情况[12][13][19]。*

市场新高趋势追踪 - 截至2025年12月26日，主要宽基指数距离其250日新高均较近，其中中证2000指数距离最近，为0.05%，科创50指数距离最远，为12.56% [1][6][26] - 在行业层面，国防军工、有色金属、建材、机械、轻工制造行业指数距离250日新高最近，其中前四个行业距离为0.00%，轻工制造为0.44% [1][9][26] - 在概念板块层面，林木、航天军工、万得风电、十大军工集团、HJT电池、金属非金属、黄金等概念指数距离250日新高较近 [1][11][27] 创新高个股市场监测 - 截至2025年12月26日，过去20个交易日内共有726只股票创出250日新高 [2][14][27] - 从绝对数量看，创新高个股最多的行业是机械（98只）、电子（81只）和基础化工（61只）[14] - 从相对比例看，创新高个股占比最高的行业是国防军工（31.97%）、石油石化（28.00%）和有色金属（26.61%）[14] - 按板块划分，制造和科技板块创新高股票数量最多，分别为261只和176只，占板块内股票数量的比例分别为16.70%和12.46% [16] - 按指数划分，中证500和沪深300指数中创新高个股占比最高，分别为15.20%和15.33%，科创50指数占比最低，为6.00% [2][16][27] 平稳创新高股票筛选 - 报告基于分析师关注度、股价相对强弱、趋势延续性、股价路径平稳性及创新高持续性等维度，从全市场创新高股票中筛选出50只平稳创新高股票 [3][19][28] - 筛选标准包括：过去3个月买入或增持评级研报不少于5份、过去250日涨跌幅位于全市场前20%，并综合评估价格路径平滑性与创新高持续性 [19] - 在筛选出的50只股票中，周期板块和科技板块入选数量最多，分别为21只和15只 [3][20] - 周期板块中，有色金属行业创新高股票最多；科技板块中，电力设备及新能源行业创新高股票最多 [3][20] - 部分入选股票示例包括中际旭创、英维克、新易盛、中石科技、盐湖股份等，表格信息显示其过去250日涨幅显著，如中石科技涨幅达142.47% [3][20][23]

文章核心观点 - 报告旨在通过分析行业指数相对于沪深300的偏离与回撤规律，构建一个基于“偏离修复”的左侧交易策略模型[1] - 该策略通过迭代算法筛选出适用于该模型的行业，并设置合理的入场阈值以提供高质量的左侧买点，为行业在回调阶段的配置提供区间建议[1] - 策略模型可作为后续模型改进和效果评估的基准[1] 行业指数与沪深300表现对比 - 在2010年1月至2025年3月的考察区间内，31个行业中有17个行业的回报率超过了沪深300指数[4] - 以简单平均配置行业组合为例，可以在区间内获得34%的超额回报[7] - 但买入并持有单一行业相对于沪深300，可能会产生较大的回撤和较长的回撤时间，存在择时必要性[7] 单纯偏离回归策略的局限性 - 单纯从相对沪深300偏离回归的角度构建策略存在三个问题：无法把握单向偏离机会、同点位偏离值随时间变化、每次偏离的极限位置不同难以把握[14] - 考察行业指数相对沪深300的前三大回撤发现，钢铁和石化行业几乎处于单次回撤周期中，而食品饮料、商贸零售、建筑材料、非银金融等行业的最大回撤与其他回撤差距较大[13] - 部分行业指数与沪深300的共同点在于，样本区间内的历史高点出现过早，导致样本数据一直处于单次回撤中[17] 有效偏离回撤的筛选算法 - 报告提出了两种筛选算法来识别“有效偏离回撤”[22][25] - **算法一（均值标准差法）**：计算初筛有效回撤数组的均值与标准差，保留在[m-3*std, m+3*std]区间内的元素，但该方法筛选效果较差，对大多数行业无法作出进一步筛选[27][30][35] - **算法二（迭代法）**：对初筛有效回撤数组进行迭代，反复选取数值权重占比等于或大于80%的元素集合，直至结果稳定或元素少于3个，该方法能更有效地处理掉小型回撤噪声[29][33][35][37] 偏离修复策略的构建与适用性 - 策略使用迭代法计算出的有效回撤数组V，若无法得到V，则判定该行业不适合此策略[35] - 选取V中最大回撤值的80%作为入场阈值T，当实时回撤值W大于T时，发出看多信号（s=1）；当W为0时平仓（s=0）；其他情况信号值维持前值[35] - 部分行业不适用该策略：钢铁、零售、建材、非银金融、机械、石化行业未能满足策略使用条件[31][39] - 部分行业表现不理想：有色金属、纺织服装、公用事业、房地产、计算机、煤炭、环保、美容护理[39] 策略特点与后续展望 - 该偏离修复策略是一种偏向风险规避的配置策略，但对于没有历史数据的突发单边行情可能会出现踏空[46] - 随着时间推移，该策略对于波动模式较为平稳的行业更有参考价值[46] - 后续展望包括：优化有效偏离回撤的筛选模式并调整进场阈值设置方式，以及配合趋势跟踪策略使用，在拐点区域降低趋势跟踪策略的波动风险[46]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称：250日新高距离**[11] * **因子构建思路**：该因子用于衡量当前价格相对于过去一段时间内最高价格的回落幅度，是趋势跟踪和动量策略的核心指标。当价格创出新高时，该因子值为0；价格从高点回落时，该值为正，表示回落的百分比[11]。 * **因子具体构建过程**：对于每个标的（个股、指数、行业指数等），计算其最新收盘价与过去250个交易日最高收盘价的相对距离。具体公式如下： $$250日新高距离 = 1 - \frac{Closet}{ts\_max(Close, 250)}$$ 其中，$Closet$ 为最新收盘价，$ts\_max(Close,250)$ 为过去250个交易日收盘价的最大值[11]。 2. **模型名称：平稳创新高股票筛选模型**[24][27] * **模型构建思路**：该模型旨在从近期创出250日新高的股票中，进一步筛选出具有更强趋势延续潜力的“平稳创新高”股票。其理论基础在于，遵循平滑价格路径的动量股相比跳跃式上涨的动量股，未来表现可能更优（“温水煮青蛙”效应）[24]。 * **模型具体构建过程**：该模型是一个多步骤的筛选流程，具体步骤如下： 1. **初选股票池**：筛选出上市满15个月，且在过去20个交易日内创出过250日新高的股票[19]。 2. **分析师关注度筛选**：要求过去3个月内，获得“买入”或“增持”评级的分析师研报不少于5份[27]。 3. **股价相对强弱筛选**：要求过去250日涨跌幅位于全市场前20%[27]。 4. **股价平稳性与持续性综合筛选**：在满足上述条件的股票池内，使用以下两个指标进行综合打分，并选取排名在前50%的股票[27]。 * **价格路径平滑性**：使用股价位移路程比进行度量。具体计算公式为： $$价格路径平滑性 = \frac{过去120日涨跌幅的绝对值}{过去120日日涨跌幅绝对值加总}$$ 该比值越接近1，表明价格路径越平滑[24][27]。 * **创新高持续性**：使用过去120日的250日新高距离在时间序列上的均值进行度量。该值越小，表明在近期内股价越持续地接近或创出新高[27]。 5. **趋势延续性筛选**：对经过步骤4筛选后的股票，计算其过去5日的250日新高距离在时间序列上的均值，并选取该值排序最靠前的50只股票作为最终的“平稳创新高股票”[27]。 模型的回测效果 *本报告为市场热点追踪周报，主要展示特定时点（2025年12月19日）的筛选结果和截面数据，未提供基于历史回溯的模型整体绩效指标（如年化收益率、夏普比率、信息比率IR、最大回撤等）。* 因子的回测效果 *本报告为市场热点追踪周报，主要展示特定时点（2025年12月19日）的因子截面数据，未提供基于历史回溯的因子有效性检验指标（如IC值、IR、多空收益等）。*

市场新高趋势追踪 - 核心观点：触及新高的个股、行业和板块是市场的风向标，动量与趋势跟踪策略被证明有效，通过跟踪创新高情况可以追踪市场趋势、把握市场热点 [4] - 截至2025年12月5日，主要指数距离其250日新高均有一定距离，其中科创50指数距离最远为13.84%，中证2000指数距离最近为2.50% [1][6] - 在中信一级行业中，家电、轻工制造、有色金属、通信、建材行业指数距离250日新高较近，其中家电行业距离为0.00%，轻工制造为0.21% [1][10] - 食品饮料、综合金融、银行、医药、商贸零售行业指数距离250日新高较远 [1][10] - 在概念指数中，卫星互联网、卫星导航、家用电器、家居用品、林木、黄金等概念指数距离250日新高较近 [1][12] 创新高个股市场监测 - 核心观点：通过跟踪不断创新高的“领头羊”股票可以见微知著，感知行业和市场动向 [14] - 截至2025年12月5日，共有965只股票在过去20个交易日创出250日新高 [2][15] - 从行业看，创新高个股数量最多的是基础化工（156只）、电力设备及新能源（84只）、机械行业（81只） [15] - 创新高个股数量占行业股票数量比例最高的是煤炭（36.11%）、纺织服装（34.34%）、石油石化（34.00%）行业 [15] - 从板块看，周期、制造板块创新高股票数量最多，分别有326只和250只，占板块股票数量比例分别为29.00%和16.03% [17] - 从指数分布看，中证2000、中证1000、沪深300指数中创新高个股占成份股比例较高，分别为17.80%、17.90%和17.67% [2][17] 平稳创新高股票筛选 - 核心观点：研究表明，遵循平滑价格路径的高动量股收益相较遵循跳跃价格路径的更高，因此需关注动量的时间序列特点 [19] - 筛选方法综合了分析师关注度、股价相对强弱、趋势延续性、股价路径平稳性及创新高持续性等多个维度 [19][21] - 分析师关注度要求：过去3个月买入或增持评级的分析师研报不少于5份 [21] - 股价相对强弱要求：过去250日涨跌幅位于全市场前20% [21] - 截至2025年12月5日当周，通过上述方法筛选出41只平稳创新高的股票，包括中际旭创、光库科技、亚翔集成等 [3][22] - 从板块分布看，周期板块和制造板块入选股票数量最多，分别为17只和13只 [3][22] - 在周期板块中，有色金属行业创新高股票最多；在制造板块中，机械行业创新高股票最多 [3][22]

交易策略与核心理念 - 交易者“玲珑双子”凭借多年打磨的趋势跟踪策略，在第十九届全国期货（期权）实盘交易大赛中获得长期稳定盈利组第八名，其成功关键在于坚持策略的一致性[1] - 该交易者认为趋势跟踪策略主要适用于高波动品种，在波动较小的市场效果较差，其持仓始终锁定波动性高、流动性强的商品[2] - 交易哲学强调交易没有最优解，需在胜率、盈亏比、仓位间寻找平衡，并根据自身情况（如工作繁忙）选择适合的策略（如趋势跟踪），该策略在一个品种上平均一个月可能都没有一次开仓机会[4] 策略执行与机会识别 - 开赛之初在氧化铝的交易成为决定性一笔，其核心逻辑是等待趋势确立后的盘整或小幅反弹，再顺势突破进场[2] - 机会识别偏好技术分析，通常在趋势确立后，出现横盘或反向小幅回抽时开始观察，等待顺势的K线增仓突破时进场[2] - 从高胜率、低盈亏比的套利交易转向低胜率、高盈亏比的趋势交易初期，曾遭遇连续亏损的挫折[3] 风险控制与资金管理 - 将风险控制置于首位，认为“止损确实是交易者的生命线”，并坚持“不带止损绝不开仓”的铁律[4] - 资金管理强调初始仓位是通过策略回测得出的客观结果，需综合考虑胜率、盈亏比、最大回撤等因素，而非主观分配[4] - 盈利出金根据资金性质决定：若是压力资金则及时落袋为安，若是闲余资金则让利润奔跑[4] 公司套利理念与策略框架 - 羲然投资的核心理念是寻找十到十五个不相关的回报流，通过多品种、多策略实现低回撤稳定盈利[5][7] - 在套利交易中注重寻找市场的“错误点”，即当市场出现不合理价差或期权错判时介入，这要求对产业链基本面有深刻理解[7] - 公司采用“全品种覆盖”策略，对市场60多个有成交量的品种均有涉猎，但会根据品种特性分配资金和仓位[7] 重点品种分析与选择 - 公司关注成交量大的、涨跌幅特别大的明星品种，这类市场往往会出现价差或期权的错判机会[7] - 多晶硅因其高波动性以及期权成交量非常大，成为今年的明星品种和资金配置的重点[7] - 多晶硅被视作“反内卷”的龙头品种，是第一个真正落实政策、限价的品种，价格波动大，从高价跌至成本线下，再因“反内卷”上涨至成本线以上，为套利提供了丰富机会[8] 具体套利策略与操作 - 在多晶硅上采用多空结合的套利策略，当多晶硅与工业硅价差过大时，利用二者利润的收缩获利，该策略在“反内卷”初期尤为有效[9] - 灵活运用期权策略：波动率高时卖出期权获取时间价值，波动率低时买入期权[9] - 在持有期货头寸时，会直接卖出期权获取备兑价值，这被视为期货与期权之间的套利，相当于白得时间价值[9]

公司在中国市场的业务进展 - 公司在中国的私募业务进展超越预期，展业不足一年即取得显著成果 [1] - 旗下宽立资本于2024年12月登记为证券私募管理人，目前管理规模在10亿至20亿元之间 [1] - 上海业务团队能力、策略表现及合作伙伴关系使其资产规模扩张速度快于原计划，显著领先于原定进度 [15] 中国市场战略与客户需求 - 公司自2011年起研究适用于中国市场的模型，进入中国市场前已完成大量实质性准备工作 [4] - 中国客户核心需求包括达到或超越业绩期望、获得与股债市场低相关性的有吸引力的绝对收益，以及高透明度 [7][8] - 公司目标是为中国投资者提供长期正回报、低相关性收益以及危机保护 [9] 针对中国市场的策略定制 - 未从全球其他市场复制方法，而是专门为中国市场定制模型 [13] - 模型调整包括对不同频率模型权重进行重新配置，因中国市场在更高频率上表现出趋势跟踪行为 [10][11] - 利用中国独特且广泛的机会集，包括一系列高流动性期货品种，开发独特模型以实现高水平多样化 [12] 行业背景与CTA策略特征 - 管理期货（CTA）策略历史悠久，始于1949年，是历史最悠久的另类投资策略之一，拥有在各种市场条件下的表现记录 [16] - 全球CTA形成两大流派：美国管理人可追溯至20世纪70年代；英国或欧洲管理人大多脱胎于AHL [17] - CTA策略具备提供“危机阿尔法”的能力，即在持续数月或数年的严重危机期间提供强劲回报，如2000-2003年互联网泡沫破裂、2007-2009年全球金融危机等 [18][19] 模型运作与挑战 - 趋势跟踪策略在两种情况下会遇到困难：急剧的市场拐点（如2024年4月因关税宣布导致的调整）和市场陷入狭窄交易区间 [20] - 捕获危机阿尔法的关键并非模型频率越高越好，慢频模型旨在锁定中长期趋势以应对虚假复苏，而过度灵敏的模型会损害捕获长期下跌趋势的能力 [21] - 公司采用基于假设检验的机器学习方法，避免数据驱动导致的曲线过拟合风险，首先提出市场行为假设再建立模型检验 [22][23] 行业反思与验证 - 针对2016-2020年趋势跟踪策略困难期，公司验证了“拥挤效应”和“市场行为结构性改变”等假设 [24][27] - 研究结论显示，没有证据表明CTA赛道存在拥挤，也找不到统计上稳健的证据支持市场行为发生永久性改变 [26][27][28] - 公司相信趋势收益疲弱是暂时现象，因此在持续改进模型的同时保持了原有的频率配置 [28] 公司文化与团队建设 - 公司文化核心价值包括沟通、开放、相互尊重以及对挑战的热情，中国团队招聘必须认同这些价值观 [5] - 在中国与伦敦的招聘原则一致，既追求观点、背景的多样性，也要求新成员认同核心文化价值观，招聘是保护公司文化最根本的方式 [5] 国际投资者对中国资产的兴趣 - 与欧洲投资者交流发现，越来越多的投资者开始配置中国股票，尤其是在过去几年中国经济复苏的推动下 [14] - 随着投资者对中国市场关注度提升，他们开始寻求与中国股票表现低相关、可提供多样化的策略，公司的中国期货策略可满足此需求 [14]