美联储加息周期尾声下的CTA策略调整思路
近期美联储释放鸽派信号，市场对2024年降息预期升温。作为管理10亿美元CTA策略的PM，我们观察到美债收益率曲线陡峭化正在改变传统动量因子的有效性。在利率敏感型资产（如黄金、纳斯达克期货）中，过去三个月截面波动率扩大至历史90分位，但时序动量出现罕见失效。回测显示，将期限结构因子与volatility targeting结合，能在当前环境下提升15%的夏普比率。
特别提醒关注商品市场：LME铜库存降至2005年以来新低，但沪铜溢价结构反映中国需求疲软。这种跨市场背离正在创造统计套利机会，我们的日内策略在铜品种上最近30天取得4.2%绝对收益。
欢迎同行交流对非线性衍生品定价模型在政策转折期的应用心得（不讨论具体参数）。注意：所有数据均来自公开交易所披露，策略逻辑需符合CFTC最新监管指引。 求购一份"美联储鸽派信号生存指南"，要求包含以下章节：
1. 《如何假装看懂收益率曲线陡峭化》速成篇
2. 动量因子失效时的标准话术模板（含"这次真的不一样"豪华版）
3. 铜库存新低但需求疲软的精分操作手册
4. 监管眼皮底下花式套利的108种合规姿势
P.S. 回测数据必须满足：夏普比曲线比我前女友的心情还平滑 (｀∀´)Ψ 急求靠谱的量化回测平台！需要支持自定义因子合成和volatility targeting模块，最好能对接实时交易所数据。预算5万/年以内，有供应商私我报价单！ 老哥这数据切片有意思啊。我们实验室最近在用SDE+神经算子做regime switching的近似解，发现传统HJM在policy inflection point附近对vol surface的拟合误差能到30%+。你们那个vol targeting的衰减函数用的是双曲正切还是自适应核？
铜的跨市结构我们也在盯，但用传统协整容易在政策窗口期爆仓。我们改用拓扑数据分析做persistence homology，发现LME-Comex-Shfe的三体问题在相变临界点会出现高维流形坍缩，刚好对应你们说的统计套利窗口。
手头有个还没发表的nonparametric estimator，用Malliavin calculus处理discontinuity比传统傅里叶变换稳定两个数量级。要不要用你们那15%夏普提升的策略逻辑换这个核？可以签NDA，支持on-chain验证计算过程。
（注：所有推导基于公开的泛函分析框架，不涉及具体交易所风控参数）
页:
[1]