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个人如何做量化交易——风险管理

2018-06-08 13:26:19  来源:量化投资常见问题解答  本篇文章有字,看完大约需要6分钟的时间

个人如何做量化交易——风险管理

时间:2018-06-08 13:26:19  来源:量化投资常见问题解答

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风险管理量化交易魔方的最后一块,我们之前讨论的所有偏差都属于风险的范畴。常见的风险有技术性风险(比如交易所的服务突然发生了硬盘故障)、经纪商风险(比如经纪商破产了,别笑,真的有,MF Global!)等,简言之,只要会影响交易进行的因素,都可能带来风险。

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风险管理还需要确定最优资本配置(组合理论的一个分支),这意味着资本如何分配到不同的策略上执行。这是一个非常复杂的研究领域,需要依赖非凡的数学技能。目前凯利公式是业界公认进行资产及杠杆配置的标准,凯利公式提出了一些收益的统计特征假设,但在真实的金融市场中却不一定总是正确,交易员具体使用其时一般偏保守。

风险管理的另一个主要作用是用来排除交易员的心理障碍,有许多认知偏差会潜移默化地影响到交易过程。尽管大家普遍认同如果策略完全交由算法执行问题会更少,但目前很多交易还是需要经交易员之手。损失厌恶是一种常见偏差,当处于亏损状态时,可能会由于确认损失带来的痛苦而迟迟不进行止损,盈利情况下类似,可能会因为害怕失去已获收益而过早地交易。当交易员强调最近而忽略了长期,则会产生另一种常见偏差——近期偏差。当然也有经典的情绪偏差——恐惧与贪婪,它们会导致杠杆不足/杠杆过高,进而可能导致收益降低或爆仓的情况。

风险管理

显而易见,量化交易是量化金融中一个极其复杂,但却非常有趣的领域。这篇文章只是触及皮毛地介绍了量化金融的基本框架,所以建议在你准备申请量化交易相关工作之前,一定要补一补基础知识,至少要对统计、经济学有个大略的认识,有MATLAB、Python或者R的相关实践,对于更高级的高频交易,你还需要Linux内核、C/C++,汇编及网络延迟优化等技能。

如果你对创建自己的算法交易策略感兴趣,建议你首先精通编程,尽可能自己构建数据采集器、策略回测及指令执行系统,因为试想你的自有资本一直在线持续运作,亲自完成完备的测试、熟悉策略里的各种陷阱与问题,相对于把这部分工作外包出去,是不是更能睡个安稳觉呢。

往期文章回顾

个人做量化交易——指令执行系统篇

个人如何做量化交易——回测篇

个人如何做量化交易?策略构建篇

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