導(dǎo)語(yǔ)：金融市場(chǎng)量化交易策略與風(fēng)險(xiǎn)一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：近年來(lái)，隨著外資金融機(jī)構(gòu)進(jìn)入到中國(guó)，在發(fā)達(dá)國(guó)家市場(chǎng)占交易主要地位的量化交易方法，也給國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)投資結(jié)構(gòu)帶來(lái)了巨大的影響，所覆蓋金融產(chǎn)品包括外匯、權(quán)益市場(chǎng)等。隨著量化交易的普及，對(duì)金融市場(chǎng)產(chǎn)生了非常大的震撼作用。本文主要就金融市場(chǎng)量化交易策略與風(fēng)險(xiǎn)展開探討，旨在為有關(guān)專業(yè)投資者提供一定的指導(dǎo)和幫助。

關(guān)鍵詞：量化交易；交易策略；策略

風(fēng)險(xiǎn)量化交易實(shí)質(zhì)上就是一種科學(xué)的交易工具，而且其重點(diǎn)主要是通過(guò)對(duì)金融、統(tǒng)計(jì)等不同的學(xué)科知識(shí)的利用，然后精準(zhǔn)的定制專門使用的投資策略，進(jìn)而給出詳細(xì)的買賣點(diǎn)。正是基于量化交易具有高效率研究金融市場(chǎng)的優(yōu)勢(shì)，所以就被市商專業(yè)投資者廣泛的應(yīng)用。但需要注意的是，量化交易此種交易模式最顯著的缺點(diǎn)就是，如果指數(shù)往一個(gè)方向發(fā)生顯著變化，數(shù)量巨大且量化運(yùn)算模式相似的量化基金會(huì)在同一時(shí)間段觸發(fā)，造成短時(shí)間內(nèi)指數(shù)價(jià)格大幅度向此方向發(fā)生變化。面對(duì)此情景，就非常有必要探討金融市場(chǎng)量化交易策略和風(fēng)險(xiǎn)，這對(duì)有效降低極端行情的發(fā)生有著至關(guān)重要的作用。

1.量化交易者參與角色

近年來(lái)，金融市場(chǎng)得到了翻天覆地的變化，尤其是發(fā)展較為先進(jìn)的國(guó)家，更是有了明顯的轉(zhuǎn)變，即手工操盤的做市商、零散個(gè)人投資者正在悄然的被自動(dòng)化套利者等所取代。其中，量化交易投資經(jīng)理管理資金等，通過(guò)對(duì)資產(chǎn)價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后做主動(dòng)投資。自動(dòng)做市商，通過(guò)對(duì)先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用，然后對(duì)市場(chǎng)整體走向的潛心鉆研，可以更好地把握市場(chǎng)的走向。具體來(lái)講可以分為兩類，其中一類屬于持有牌照的做市商，另外一類屬于普通投資者身份，前者他們能夠從事較好的流動(dòng)性優(yōu)化工作，為代客交易接入交易所，后者則是通過(guò)交易策略成功轉(zhuǎn)變?yōu)槭猩痰慕巧?，通過(guò)試盤等交易策略從市商流動(dòng)性變化中獲取利益。但不管是何種角色，量化交易者都必須利用先進(jìn)的技術(shù)和算法優(yōu)勢(shì)，從而為實(shí)現(xiàn)商業(yè)目標(biāo)而獲取更明顯的優(yōu)勢(shì)。

2.量化交易的策略

2.1趨勢(shì)動(dòng)量類策略。趨勢(shì)動(dòng)量類策略的內(nèi)在含義主要是以市場(chǎng)均衡理論為根本，然后在一個(gè)事件發(fā)生后，市場(chǎng)將達(dá)到供需的新平衡，這個(gè)周期就形成了原始趨勢(shì)。在價(jià)格趨于平穩(wěn)階段，因?yàn)槭袌?chǎng)參與者所獲取的信息在時(shí)間上存在著一定的延遲，以及受到的情感上的影響，所以其價(jià)格一般來(lái)講就不會(huì)發(fā)生變化。量化投資者通過(guò)對(duì)統(tǒng)計(jì)手段的利用，然后充分的挖掘量?jī)r(jià)數(shù)據(jù)，從而以某些特別指定因子變化的概率分布為基礎(chǔ)，最終將某類資產(chǎn)價(jià)格計(jì)算出來(lái)，并通過(guò)對(duì)這些統(tǒng)計(jì)量和倉(cāng)位管理算法的密切聯(lián)系來(lái)實(shí)施交易的策略。此種類型的算法和大部分?jǐn)?shù)量化策略并無(wú)差異，其可以在把握好長(zhǎng)尾風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，借由長(zhǎng)期交易來(lái)實(shí)現(xiàn)累積收益的目標(biāo)。其根本內(nèi)涵在于經(jīng)濟(jì)中個(gè)體的從眾跟風(fēng)心理，在現(xiàn)如今備受關(guān)注的行為金融學(xué)中，市場(chǎng)投資決策者在面對(duì)突然事件時(shí)，過(guò)于注重眼前信息的原理，在技術(shù)分析法中也有著非常高的使用概率。2.2均值回歸類策略。均值回歸策略有著較強(qiáng)的適用性，在動(dòng)量策略中所提到的驅(qū)使會(huì)在相應(yīng)周期內(nèi)發(fā)生多頭行情或者空頭行情的現(xiàn)象，以此來(lái)對(duì)短期內(nèi)來(lái)回交易次數(shù)過(guò)多的情況實(shí)施改進(jìn)，其根本內(nèi)涵在于價(jià)格需要和價(jià)值呈正比，從長(zhǎng)遠(yuǎn)分析來(lái)看價(jià)格始終圍繞著價(jià)值在來(lái)回發(fā)生變化，即存在長(zhǎng)期偏離正常價(jià)格的可能性，大多數(shù)情況下會(huì)在相應(yīng)時(shí)間內(nèi)表現(xiàn)出基差收斂的特征。通過(guò)對(duì)此特征的利用，量化投資者不但能夠通過(guò)定價(jià)模型將資產(chǎn)長(zhǎng)期價(jià)值的均值和價(jià)格偏離的情況計(jì)算出來(lái)，而且在超過(guò)一定閾值時(shí)通過(guò)做多或做空某資產(chǎn)價(jià)格的方法，從而等待其對(duì)價(jià)值的收斂。但因?yàn)樵诙▋r(jià)資產(chǎn)價(jià)格的過(guò)程中會(huì)受到不同原因的影響，所以配對(duì)交易，就自然而然地成為在實(shí)戰(zhàn)中應(yīng)用性非常強(qiáng)的一種交易策略。如在權(quán)益市場(chǎng)當(dāng)中，將?？松梨诤透Ｌ亟M成風(fēng)險(xiǎn)中性的配對(duì)交易，在大宗商品交易場(chǎng)所中，可將玉米和大豆當(dāng)成一組均值回歸的交易對(duì)象，假如其價(jià)格對(duì)比另一價(jià)格偏離大于閾值，賣出過(guò)高估計(jì)價(jià)格的資產(chǎn)并看好等價(jià)的價(jià)格低谷的資產(chǎn)，等待價(jià)差收斂?；緛?lái)講，套利策略也稱之為回歸型策略，如跨期等其實(shí)從根本來(lái)看都可以歸之為對(duì)標(biāo)產(chǎn)品合約，創(chuàng)建配對(duì)交易組合，可以獲取廣泛的應(yīng)用，但由于交易機(jī)會(huì)如跨期等實(shí)質(zhì)上都屬于為尋找對(duì)標(biāo)產(chǎn)品合約，建立配對(duì)交易組合，此類策略有著眾多的應(yīng)用，但因?yàn)榻灰讬C(jī)會(huì)暴露時(shí)間過(guò)短，所以就經(jīng)常需要借助技術(shù)的支持，以便可以加快交易的速度，從而在交易上占據(jù)絕對(duì)性的優(yōu)勢(shì)。2.3技術(shù)情緒。技術(shù)情緒策略，實(shí)質(zhì)上主要是通過(guò)行為金融學(xué)知識(shí)和技術(shù)方法的有機(jī)聯(lián)系，從而最大程度上尋找和發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)中隱藏的基本規(guī)律，如期權(quán)市場(chǎng)通過(guò)對(duì)歷史平均水平相對(duì)變化的觀察，來(lái)將其作為市場(chǎng)情緒指標(biāo)，然后再依據(jù)歷史基準(zhǔn)水平的情況來(lái)評(píng)估市場(chǎng)情緒的情況。另外，針對(duì)限價(jià)訂單薄，高頻量交易者可實(shí)施進(jìn)一步的研究，然后通過(guò)充分的挖掘眾多歷史訂單薄數(shù)據(jù)，從而預(yù)先推知多空博弈在未來(lái)一段周期內(nèi)所帶給市場(chǎng)價(jià)格的變化。此種交易主要應(yīng)用在市商中，做市商通過(guò)對(duì)價(jià)格的變現(xiàn)來(lái)實(shí)現(xiàn)盈利的目標(biāo)。技術(shù)情緒類策略經(jīng)常是對(duì)某種情況的深層次挖掘，并無(wú)特殊規(guī)定的模式。雖然價(jià)格變化在整個(gè)過(guò)程中貫穿，但這并不代表價(jià)格并不存在缺口的情況，即一旦出現(xiàn)兩根相鄰k線的趨勢(shì)，就會(huì)發(fā)生上述的結(jié)果。此種缺口主要是指股的開盤價(jià)使K線圖發(fā)生空檔的情況，然后當(dāng)成趨勢(shì)操作的信號(hào)，一旦發(fā)生跳空缺口回補(bǔ)就可清倉(cāng)停止損失時(shí)停止盈利。

3.量化交易的風(fēng)險(xiǎn)

3.1在歷史數(shù)據(jù)的選用上容易出現(xiàn)幸存者偏差。由于權(quán)益投資市場(chǎng)中向外提供的公司股票數(shù)據(jù)，大部分是當(dāng)前上市公司的股票，而在投資決策模型中，反而并沒有將一些未持續(xù)經(jīng)營(yíng)公司作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入到其中，顯而易見，這是一種缺乏對(duì)關(guān)鍵步驟重視的表現(xiàn)，而如此一來(lái)，就出現(xiàn)了回溯測(cè)試和實(shí)盤交易兩者之間結(jié)果偏差的情況。3.2數(shù)據(jù)來(lái)源的風(fēng)險(xiǎn)。未來(lái)函數(shù)，在訓(xùn)練以往各時(shí)間段K線走勢(shì)圖時(shí)，需要注意的是，盡量不要出現(xiàn)將未知變量當(dāng)成已知因子的情況，隨著數(shù)據(jù)獲取的區(qū)域越來(lái)越大，所以此種情況很難發(fā)現(xiàn)，由此就需要交易員增強(qiáng)對(duì)不同類型數(shù)據(jù)來(lái)源的認(rèn)識(shí)。如，公司的年報(bào)季報(bào)、國(guó)家每年的CPI、GDP、基尼系數(shù)、恩格爾系數(shù)等，其審核后的時(shí)間均明顯后于統(tǒng)計(jì)描述時(shí)間，這樣的結(jié)果極易造成對(duì)特定時(shí)間的忽視。針對(duì)此種情況，就可以通過(guò)檢查清單來(lái)避免此種風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。3.3擬合風(fēng)險(xiǎn)。在模型訓(xùn)練過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)應(yīng)用到一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法，但采取這些手段極易產(chǎn)生擬合風(fēng)險(xiǎn)，特別是在一些研究方向訓(xùn)練數(shù)據(jù)中比較少，所以就需要進(jìn)一步提升模型的泛化能力。如參數(shù)項(xiàng)設(shè)置的越簡(jiǎn)單，那么就預(yù)示著其模型也并無(wú)明顯的復(fù)雜性，有著非常高的泛化能力，不但如此，其算法欠擬合程度也會(huì)得到較好的改善，降低預(yù)測(cè)價(jià)格的能力，而這就離不開策略開發(fā)工作者的支持，依據(jù)模型的情況來(lái)尋找最佳的平衡點(diǎn)。3.4交易成本風(fēng)險(xiǎn)。事實(shí)上對(duì)于量化交易而言，手續(xù)費(fèi)等交易成本對(duì)其有著不可或缺的作用，所以就非常有必要設(shè)置獨(dú)立的成本函數(shù)，然后評(píng)估每次開倉(cāng)信號(hào)的預(yù)期收益和成本間的關(guān)系，過(guò)度的開倉(cāng)會(huì)增加成本，而過(guò)于嚴(yán)格的開倉(cāng)條件，則不可避免地會(huì)減少交易數(shù)量，進(jìn)而導(dǎo)致交易頻率在整個(gè)交易中發(fā)生明顯地變化。其實(shí)，量化交易的本質(zhì)在于借由概率，最終對(duì)盈利情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，在小交易樣本下，產(chǎn)品的投資回報(bào)率更多情況下極易會(huì)受到長(zhǎng)尾的干擾，致使預(yù)測(cè)無(wú)法順利地進(jìn)行。3.5市場(chǎng)風(fēng)格分形風(fēng)險(xiǎn)。交易策略的差異性，極易受到市場(chǎng)風(fēng)格分形的影響，如均值回歸策略和趨勢(shì)跟蹤策略就是最好的例子，即前者在震蕩市中有著更為顯著的收益，而后者則更適宜于在牛市和熊市中。結(jié)束語(yǔ)隨著科技的迅速發(fā)展，由此使得交易方法也發(fā)生了巨大的改變，市場(chǎng)進(jìn)化推進(jìn)交易策略的更替，全新的交易方法對(duì)內(nèi)部外環(huán)境提出了非常高的要求?；诖耍谖覈?guó)金融市場(chǎng)開放日益進(jìn)行的過(guò)程中，就需要資產(chǎn)管理企業(yè)等深入的認(rèn)識(shí)量化交易的方法，并主動(dòng)研究和學(xué)習(xí)先進(jìn)國(guó)家市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)案例，爭(zhēng)取在全新市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)絕對(duì)性的優(yōu)勢(shì)。從基本規(guī)律來(lái)講，量化交易方法對(duì)于提高市場(chǎng)透明度、價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力以及資本配置效率都是非常有幫助的。量化交易對(duì)于市場(chǎng)而言是不可或缺的一種模式，在我國(guó)仍然有著極其大的發(fā)展空間，但因?yàn)橐环N狀態(tài)的長(zhǎng)期存在極易會(huì)造成量化模式的同一化，如何在市場(chǎng)風(fēng)格最明顯時(shí)做出最快的反應(yīng)，這對(duì)資本市場(chǎng)的穩(wěn)健發(fā)展有著決定性的作用。所以才去不同策略和模型一同運(yùn)行必將是未來(lái)發(fā)展的主要方向。

參考文獻(xiàn)：

[1]葉雙照.基于EMD算法的量化交易策略研究[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊,2019(19):101-104.

[2]李蘋.資本市場(chǎng)的量化投資風(fēng)險(xiǎn)控制策略研究[J].時(shí)代金融,2019,727(09):105-106.

[3]楊可乙,楊可要.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的量化交易策略及金融監(jiān)管研究[J].時(shí)代金融,2018,712(30):212-213.

作者:魏平 單位:南京財(cái)經(jīng)大學(xué)