【CTA模型的成本问题】

趋势市中，这些信号因为指向同一方向而高度冗余，信号增多并未带来超额收益；

而市场震荡时，信号由于反应速度差异而结构性背离，我们却承担了与信号数量对等的额外成本。

CTA赚的是趋势溢价，这一点学界和业界已有共识。Ang和Bekaert（2002）关于状态依赖相关性的研究，以及Valeyre（2025）对单尺度均值回归过程的论证，都指向同一底层逻辑：趋势存在，但捕捉趋势的方式决定了我们能转化为多少净收益。

然而，行业讨论往往停留在“有没有趋势暴露”，却很少追问“暴露的效率”。所谓效率，不是策略跑得多快，而是单位趋势敞口能转化为多少净收益。两个策略可以有完全相同的趋势 beta（即对趋势方向有相同的敏感度），但一个夏普 0.8，另一个只有 0.3。这种差距从何而来？

答案是成本结构。当多个信号在趋势市中高度一致时，它们并没有分散风险，而是在叠加冗余。就像十张网捕同一群鱼，鱼群散去，我们却要付出十倍的整理成本。

当这些信号在震荡市中低相关甚至负相关时，也没有分散风险，而是在互相否决：一个信号刚开多，另一个就平多开空，换手成本和滑点在这样的拉锯中累积。De Prado（2018）指出，信号间相关性越高，策略的可扩容性越差。这个逻辑放在单策略内部也同样成立：我们在趋势市中享受的是方向一致带来的确定性幻觉，在震荡市中承受的却是方向分歧带来的结构性磨损。前者没有超额收益，后者却有超额成本。
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延伸：
这个是常规CTA多品种多策略组合经常发生的现象，但我们的模块化方式没有这个问题，因为我们交易单品种。不管是趋势还是震荡，非但没有额外的成本负担，反而因为信号内部撮合降低了成本。