“该策略针对G10货币相对于美元进行投资，利用CLS流量数据。在Black-Litterman框架下，交易基于基金流动方向，观察到大反转流或拥挤持仓时则调整持仓。外汇动量作为基准策略，使用滞后22天的回报计算预期收益。两种策略结合后每日重新平衡，以优化投资组合。”
资产类别：差价合约（CFDs）、远期、期货 | 区域：全球 | 频率：每日 | 市场：外汇 | 关键词：动量，外汇市场
策略概述
投资宇宙由G10货币相对于美元组成。流量数据来自CLS，一个交易日的定义为伦敦时间00:00-22:00。交易每天基于伦敦时间上午8:00进行。
第一步，区分基金流与非银行金融机构或企业流。每日流量等于当天所有交易的总和。由于这些流量在Black-Litterman框架中被用作投资者的观点，而外汇动量是基准策略，因此首先需要介绍流量策略：跟随基金流的方向进行交易，直到观察到较大的反转流（基金流相对于平均流量反转超过一个标准差）；如果基金持仓超过平均持仓两个标准差（持仓过于拥挤），则关闭持仓；如果企业流量超过平均企业交易的两个标准差，则押注反转。外汇动量被定义为基于均值-方差优化的策略，其中预期回报是滞后22天的回报（见公式1的数学符号）。
最后，将这两种策略结合在Black-Litterman（B-L）框架中，其中动量是基准策略，基金流量在B-L模型中提供了所谓的“投资者观点”。该模型公式如公式2所示。需要注意的是，该论文/策略使用的参数化可能并不适合每个交易者/投资者的个别需求，应该经过充分测试。该策略每日重新平衡。
策略合理性
与其他文献一致，基金的流量比非银行金融机构或企业流量提供更多信息。研究表明，跟随基金流量并押注于非基金流量的反向交易是有利可图的，因为这些交易通常是没有信息的，市场往往会回到之前的价格。最初，作者在日内基础上检验了这一效果，但如果考虑交易成本，alpha很快就消失了。然而，在每日基础上，尽管回报率（以及风险）较低，该策略仍然变得有利可图。
进一步通过结合外汇动量的Black-Litterman方法对数据进行检验，其中流量提供预期回报的观点，外汇动量则作为基准。因此，结合的策略缓解了与流量策略相关的低表现问题或外汇动量的大幅回撤问题。
论文来源
Trading with the Informed and Against the Uninformed: Flows and Positioning in the Global Currency Market [点击浏览原文]
- Aldo Barrios, 普林斯顿大学
- Robert Franolic, m3ter
- Davide Giovanardi, 斯坦福大学
- Michael Melvin, 加利福尼亚大学圣地亚哥分校 (UCSD)
<摘要>
CLS提供的外汇交易结算数据展示了OTC货币交易这一不透明市场的最全面视图。我们使用投资基金和非金融企业的流量，开发了交易信号，前者反映了投机性策略，而后者则出于流动性需求进行交易。其含义是，我们顺应基金流量的方向交易，而反向押注于企业的巨大流量，这通常会导致价格反转。与知情流量交易可带来正的风险调整表现。结合流动性交易信号可提升风险调整表现，并大幅降低模型的尾部风险。
回测表现
| 年化收益率 | 11.74% |
| 波动率 | 11.53% |
| Beta | N/A |
| 夏普比率 | 1.02 |
| 索提诺比率 | N/A |
| 最大回撤 | -12.07% |
| 胜率 | 71% |
