我们采用CTA复合策略，2019年全年收益22.28%，2020年以来收益12.7%，波动率17.2%，年化收益22.9%，历史最大回撤8.9%，夏普比2.57。产品换手频率在中高频，股指端分日内和隔夜，主做IC和IF，占用资金比例各50%，但是策略出隔夜信号的频率不高，所以整体还是偏日内交易，持仓最短5分钟，以趋势为主；商品端主做不同交易所的25个活跃品种，每个月筛一次，60-70% 的趋势，30-40%的多空，公司会把它们分成4个板块，包括黑色、农产品、有色和化工，持仓时间最短半天，最长3天。
春节前股指没有仓位，商品减至半仓，节后回来第一天由于股指没有仓位，所以股指端没有收益，但是商品趋势明显，带来部分收益；2月第二、三周商品波动率开始起来，策略上已经开始出现空头信号，加大商品端空仓，基本上从原油第一天暴跌就一直持有原油空单，化工板块跌停那天终止了产品的大额申购，因为整个化工板块没有流动性，到第三天才恢复正常申购，股指在同期也有很好的收益。年后以来，股指和商品的贡献各占50%，从化工板块突然波动，对整个板块的仓位是逐步减少，最近化工板块发生一些反转，产品反而没亏很多钱。
仓位方面，我们的产品采用的都是波动率等权，按照对产品风险贡献1：1的关系进行股指和商品的仓位布置。产品杠杆方面根据产品波动率来进行动态调整，波动率越高杠杆越小。商品方面的收益贡献分布，化工：金属：农产品：黑色大约是4:3:3:1的关系
2019年下半年市场波动率急剧下降，市场上的CTA普遍都在回撤，我们也在回撤，但是回撤的很小，重要回撤主要是股指日内端带来的，主要原因是去年那段时间（3月）在某个字段上的某些因子暴露了过多的权重，这些字段比较特殊，并不是趋势类的字段，带来的效应不是趋势类的，当波动率特别大的时候，像增量资金入场的时候这一类的因子表现会差一些，预测能力下降比较厉害，但是这个因子在非增量资金入场的环境下解释能力是非常强的，强过价格和量，这个问题在后面已经解决了，所以在今年的股指波动率放大的过程中，日内股指表现的非常好；还有一个典型的回撤是去年9月底，但是那个是事件驱动的，油田被炸，由于念空信号比较偏短期，当时偏空，根据念空17%-20%的波动产品当周出现了3-4%的回撤，但是其实把这个回撤去掉的话，我们去年整体回撤其实比较低的。他们已经对因子做了迭代处理，比方说在资金面因子上可能会考虑很多波动率的情况进去，逻辑上不会根据资金面去交易。
股指比较难做主要集中在振幅较小，波动率低的环境下比较难做；商品端选流动性最好的25个品种（每个月筛选一次），4个板块，首先设置一个保证金的上限（根据客户对目标波动率的要求），然后等分给4个板块，板块内部也是等分的，模型也会镶嵌风控机制，如果具体板块的波动率上升的话仓位也会不断下降，今年如果没有风控模块的话，那么测算下来收益可能还会在目前基础上扩大4倍到5倍，仓位在很长一段时间以来非常低了，因为市场波动率在不断升高，好处就是像上周的化工反转回撤也会控制的比较小，这也是长期回撤控制比较好的原因。
对于后市，市场波动率下来是一定会面临的局面，现在的环境不是常态，低波动率是常态，念空所有模型构建是基于尽可能多的场景下，所以当波动率下降到很低的时候首先想的是怎么少亏钱，而最好的办法就是因子多样性，要足够多和分散才能风险控制的好，而做到这点需要时间的沉淀，所以建议CTA投顾的筛选最重要的是看谁能在CTA这个策略市场长期活下来，时间比短期的绩效都要重要，念空18年只赚了4个点，是出现策略迭代错误，但是19年到现在都比其他家要跑的好，时间和业绩就是最好的风控及收益保证。
对于后市的研判，我们认为海外疫情完全控制住之前，波动率都会维持在比较高的水平，所以会有很大的收益空间，而且根据我们的经验，就算波动率要下来，也会是一个比较缓慢的过程，完全有机会察觉和处理。
