核心观点 - 一位私募投资经理开发并运行了一套融合压力因子与机器学习的日内截面CTA策略 该策略通过模型预测筛选品种进行日内交易 严格风控 并计划通过扩展交易品种和产品化来提升资金容量与市场应用 [1][2][5] 策略框架与交易机制 - 策略为日内截面机器学习CTA策略 以日内截面CTA为框架 融合压力因子与机器学习进行非线性组合 [2] - 策略核心是通过机器学习深度挖掘市场数据 结合压力因子预测品种的日内收益 筛选有潜力的品种交易 [2] - 严格遵循“日内交易、不隔夜持仓”原则 在每日下午收盘前固定时间强制平仓以彻底规避隔夜风险 [2][4] - 策略覆盖40～50个主流商品期货品种 但每次仅自动挑选预测值排名前五的品种进行交易 [2] - 回测数据显示 选5个品种进行交易时夏普比率最优 若资金容量提升 交易品种可扩展至10～15个 [2] - 仓位分配采用“等市值”原则 回测显示其表现与“信号强品种高仓位”模式相差不大 且在资金规模有限时操作更简便 [2] - 数据周期兼顾细节与广度 最高采用1分钟K线捕捉短期波动 同时结合日线数据把握长期趋势 信号生成频率控制在一天两次 [3] 风险控制与策略表现 - 风险控制构建多维度防护网 包括规避隔夜风险、盘中方向反转及时平仓、以及设置规则剔除开盘价格波动异常（如接近涨停或跌停）的品种 [4] - 实盘交易以来策略回撤率控制在5%～6% 在“期货寻星”赛事期间最大回撤率为28.95% [4] - 策略更适合震荡行情 核心逻辑基于“涨多必跌、跌多必涨”的反转效应 [4] - 认识到机器学习模型的“黑箱”特性 部分高阶特征难以观察 策略偶尔会在趋势中跟随操作 [4] - 为弥补不足 已尝试引入传统趋势子策略进行风险对冲 目前已有账户运行但效果一般 未来将持续研究优化 [4] 未来规划与发展 - 计划将交易品种扩展至10～15个以进一步提升资金容量 认为下单延时3分钟左右对收益影响不大 可通过增加品种、分散下单等方式平衡容量与收益 [5] - 策略正迈向更广阔的资管市场 今年8月已备案一只由该日内截面CTA策略全权运作的新产品 [5] - 未来将继续聚焦商品期货CTA赛道 在因子挖掘和模型优化上持续投入 以更稳健的业绩回报客户 [5] - 强调量化策略的关键是逻辑扎实、适配市场 会微调参数但核心框架不会轻易改变 [5]