算法驱动的交易进一步放大了油价的跌势
发布时间：2023-12-11 16:33浏览次数：times
信息来源：新浪网
算法驱动的CTA基金已成为原油交易中的强大力量，所持有的头寸规模可能比英国石油、壳牌和科氏石油等大型能源公司的总头寸规模还要庞大。
油价“跌跌不休”，OPEC+再“出手”救油价，但油价却上演了过山车行情，除了市场对未来原油供需失衡难以改善的担忧外，或许算法基金也放大了油价的跌势。
尽管供需基本面仍然决定着大宗商品价格周期，但面对接连下挫的油价，算法交易中的CTA（CommodityTradingAdvisors，商品交易顾问）基金的作用不能忽略，算法交易会加剧油价的波动，乃至于导致价格和市场出现扭曲，成为油价下跌的催化剂。
算法驱动的交易进一步放大了油价的跌势
CTA基金已成为石油市场上的一股强大力量。根据BridgetonResearchGroup的数据，尽管参与CTA交易的投资者数量相对较少约占美国石油投资者数量的五分之一，但它们在净交易量上占据了相当大的比例，达到了60%，为自2017年以来的最大份额。
根据媒体对十几位在石油市场工作的交易员、分析师和基金经理的采访，他们均表示，CTA在原油市场的庞大交易量正加剧今年油价的波动：
他们扰乱原油等大宗商品的走势，使传统投资者边缘化，引起了OPEC+各国的愤怒，甚至也引起了白宫的注意。
根据道明银行和摩根大通的数据，虽然很难量化CTA的交易量占原油交易总量的比例，但目前原油交易的70%都是通过算法交易进行的。
道明证券资深大宗商品策略师DanielGhali表示，油价下跌可能会加速市场的抛售行为，从而导致油价陷入恶性循环。CTA“可能是造成原油市场痛苦的原因之一。”
在纽约大学任教的PentathlonInvestments前交易员兼管理合伙人IliaBouchouev表示，投资者一定会对CTA（商品交易顾问）在市场中所持头寸规模感到震惊：CTA基金在原油市场上持有的头寸规模可能比英国石油、壳牌和科氏石油等大型能源公司的总头寸规模还要庞大。
CTA的交易策略使它们通常会因势而动，这也会导致其进一步助推油价跌势，有分析师此前指出，在最近的一次原油价格上涨中，CTA的交易可能使油价被高估了多达7美元/桶。
纽约CIBCPrivateWealth高级能源交易员RebeccaBabin表示，虽然CTA交易带来的波动往往是短暂的，但随之而来的“蝴蝶效应正以各种方式影响了更广泛的经济世界”。
CTA为何会放大波动？
CTA（CommodityTradingAdvisors）商品交易顾问，通常也被称作管理期货基金，主要活跃于商品市场。
CTA基金起源于1949年，随着期货交易品种的不断扩展，CTA基金在资产的风险管理与运作方面显得日趋重要，很多机构投资者诸如养老金、信托基金等都开始大量采用CTA作为他们投资组合中的重要组成部分，并在优化组合、分散风险等方面取得了良好的效果。
现在，CTA基金行业已经成为了全球发展最快的投资领域之一，目前海外的CTA基金规模已超过3300亿。
就投资方法而言，CTA基金有两大类，一类是主观CTA，即由基金管理人基于基本面、调研或操盘经验，主观来判断走势，决定买卖时点；第二大类是量化CTA，是通过分析建立数量化的交易策略模型，由模型产生的买卖信号进行投资决策。
而又因为量化CTA能够很好的避免人为主观的非理性，同时量化CTA基金能够产生规模效应，这也使得量化CTA逐渐成为CTA基金的主流交易方法。
量化CTA中用的比较多的策略是趋势交易策略，寻找当前的市场趋势，判断多空，在波动率很大的行情中容易获利。因此虽然量化CTA为市场增加了急需的流动性，但它们的交易策略很可能会将每日波动性放大到极端水平。
以2022年的油价为例，当CTA交易量迅速扩大时，纽约原油期货价格在一个交易日内波动超过2美元的情况发生了242次。据数据统计，这比2000年以来的历史平均水平高出150%。
数据显示，今年市场波动的不可预测性对交易员来说并不友好，据市场参与者表示，许多人在石油市场上的收益比去年要少。另一方面，CTA交易一直在迅速扩大，能源市场的CTA基金连续三年上涨：许多量化CTA规模正在不断扩大，CapitalFundManagement表示，其CTA管理资产规模从2021年12月的24亿美元跃升至2023年7月的38亿美元。
AmapaCapitalAdvisorsLLC和SkylarCapitalManagement等CTA的资产规模已翻倍。CTA咨询公司IASG报告称，管理资产在不到两年的时间里增加了两倍。根据BarclayHedge的数据，能源领域最大的CTA是ManAHL、Gresham、Lynx和AlphaSimplex，但它们的确切数量很难量化。
纽约大学教授Bouchouev表示，为了保证收益，从某些方面来说，CTA的崛起才刚刚开始：CTA是技术如何进入投资领域的一个例子，如果你拒绝它，过一段时间你就会发现自己已经落伍。
