趋势跟踪的速度

本文根据元盛报告《Trend Following Speed》整理，获取报告请在后台回复"speed“

趋势跟踪包含在我们的大量产品中，并且是我们多资产策略中权重分配最大的单信号，也是迄今为止的主要回报驱动力。我们一直认为，交易速度是趋势跟踪策略之间的一个重要区别因素，我们一直在持续研究这一主题。在这里，我们先讨论选择交易速度的挑战以及选择背后的理由，然后再讨论我们研究的其他重点领域。

Forecasting Trading Speed and Our Decision to Slow Down

在给定的时间段内，确定趋势跟踪策略的最佳交易速度很简单。同样，很容易事后来解释为什么一种速度比另一种速度好。这就产生了一种诱人的暗示，即这种解释可以帮助我们了解在不久的将来，什么样的交易速度可能表现最好。尽管在现实中，预测哪种交易速度在未来可能是最佳的， 并调整策略以应对很难。

到了21世纪末，我们开始放慢趋势跟踪策略的速度，在我们的研究中发现，我们当时运行的更快的策略的性能呈下降趋势。放慢我们的模型可以提高总回报和净回报（即交易成本前后的回报）不一定符合直觉的，交易速度比同行稍快一点，就能让我们提前进入和退出仓位。然而，我们遵循经验证据，放慢了我们的系统。我们随后的绝对和行业相对表现表明，相比我们的CTA同行，这一决定是适时的。在放缓了五年之后，其他公司也开始效仿，我们在2013年发表的一篇论文中分享了我们的研究成果。

大约在同一时间，一些新的公司进入这一领域，以较低的费用提供简单的趋势跟踪产品。这些公司将交易速度优化到了回溯测试显示的40年来最有效的水平，从而形成了相对较快的模型。下面最右边的图比较了1970年至2010年期间，不同交易速度下的的夏普比率变化趋势（灰色），和随后的2010年至2020年期间的表现（黑色）。这表明40年的回溯测试无法捕捉到不断变化的市场行为，因此不能很好地预测未来的表现。

A Closer Look at the Last Decade

虽然上图中的10年夏普比率对于确定不同趋势跟踪速度下的回报长期趋势至关重要，但它们掩盖了十年内的表现。在下面的图表中，我们深入分析了自2010年以来的回报率，并对比了快速策略和慢速策略的表现。左边的图表显示了在此期间较慢的系统比较快的系统表现得更好。在某些年份（例如，2012年和2020年），更快的系统表现优于较慢的系统，但总体表现令人失望。

重要的是，以下和之前的分析都排除了交易成本，这将对更快的战略产生更大的影响。一些同行将整个行业的交易速度放缓与资产增长联系起来，这表明管理者被迫通过减少交易来提高其策略的可伸缩性。这些分析表明，无论市场足迹如何，较慢的方法都会更好。

Is it Better to be Faster Now?

幸运的是，我们考虑的资产增加的同时，放慢交易变得有利，因为我们不必牺牲速度与交易成本——交易速度越慢越好。虽然我们现在在资产水平较低的情况下运营，我们有更多的灵活性，但我们的研究表明，我们应该保持总体上中等至缓慢的交易速度。

正如前面的曲线图所示，自2018年以来，更快的趋势跟踪已经开始了复苏，2020年的情况尤其好，在2020年，该策略能够更快地重新定位，以实现第二季度的“risk-on”市场复苏。然而，这种现象并没有持续到2021，速度较慢的c策略再次表现出色。基于近期表现加速交易可能再次为时过早。如果我们在1月份这样做，今年迄今为止，快速的趋势跟踪策略表现差于慢速策略。

我们的经验告诉我们，深思熟虑的、基于证据的方法对于设定交易速度是多么重要。例如，如果我们对2012年速度更快的系统的表现反应过度，那么在此后的投资期内，我们的表现就会很差。因此，我们不断监测各种趋势跟踪速度的表现，但同时，抵制对最近的过去过度优化的诱惑。

多年来，我们开展了许多研究项目，以确定基于一个或多个条件变量调整趋势跟踪速度的方法。一个能够检测到市场制度变化并正确加快或减缓交易速度以作出响应的系统当然是非常有价值的，但这种研究需要谨慎进行，以避免过度拟合。我们仍在持续探索调整交易速度的方法，这些方法在统计上改进了我们当前的方法。