金融市场量化交易策略与风险

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摘要：近年来，随着外资金融机构进入到中国，在发达国家市场占交易主要地位的量化交易方法，也给国内金融市场投资结构带来了巨大的影响，所覆盖金融产品包括外汇、权益市场等。随着量化交易的普及，对金融市场产生了非常大的震撼作用。本文主要就金融市场量化交易策略与风险展开探讨，旨在为有关专业投资者提供一定的指导和帮助。

关键词：量化交易；交易策略；策略

风险量化交易实质上就是一种科学的交易工具，而且其重点主要是通过对金融、统计等不同的学科知识的利用，然后精准的定制专门使用的投资策略，进而给出详细的买卖点。正是基于量化交易具有高效率研究金融市场的优势，所以就被市商专业投资者广泛的应用。但需要注意的是，量化交易此种交易模式最显著的缺点就是，如果指数往一个方向发生显著变化，数量巨大且量化运算模式相似的量化基金会在同一时间段触发，造成短时间内指数价格大幅度向此方向发生变化。面对此情景，就非常有必要探讨金融市场量化交易策略和风险，这对有效降低极端行情的发生有着至关重要的作用。

1.量化交易者参与角色

近年来，金融市场得到了翻天覆地的变化，尤其是发展较为先进的国家，更是有了明显的转变，即手工操盘的做市商、零散个人投资者正在悄然的被自动化套利者等所取代。其中，量化交易投资经理管理资金等，通过对资产价格进行预测，然后做主动投资。自动做市商，通过对先进技术的应用，然后对市场整体走向的潜心钻研，可以更好地把握市场的走向。具体来讲可以分为两类，其中一类属于持有牌照的做市商，另外一类属于普通投资者身份，前者他们能够从事较好的流动性优化工作，为代客交易接入交易所，后者则是通过交易策略成功转变为市商的角色，通过试盘等交易策略从市商流动性变化中获取利益。但不管是何种角色，量化交易者都必须利用先进的技术和算法优势，从而为实现商业目标而获取更明显的优势。

2.量化交易的策略

2.1趋势动量类策略。趋势动量类策略的内在含义主要是以市场均衡理论为根本，然后在一个事件发生后，市场将达到供需的新平衡，这个周期就形成了原始趋势。在价格趋于平稳阶段，因为市场参与者所获取的信息在时间上存在着一定的延迟，以及受到的情感上的影响，所以其价格一般来讲就不会发生变化。量化投资者通过对统计手段的利用，然后充分的挖掘量价数据，从而以某些特别指定因子变化的概率分布为基础，最终将某类资产价格计算出来，并通过对这些统计量和仓位管理算法的密切联系来实施交易的策略。此种类型的算法和大部分数量化策略并无差异，其可以在把握好长尾风险的同时，借由长期交易来实现累积收益的目标。其根本内涵在于经济中个体的从众跟风心理，在现如今备受关注的行为金融学中，市场投资决策者在面对突然事件时，过于注重眼前信息的原理，在技术分析法中也有着非常高的使用概率。2.2均值回归类策略。均值回归策略有着较强的适用性，在动量策略中所提到的驱使会在相应周期内发生多头行情或者空头行情的现象，以此来对短期内来回交易次数过多的情况实施改进，其根本内涵在于价格需要和价值呈正比，从长远分析来看价格始终围绕着价值在来回发生变化，即存在长期偏离正常价格的可能性，大多数情况下会在相应时间内表现出基差收敛的特征。通过对此特征的利用，量化投资者不但能够通过定价模型将资产长期价值的均值和价格偏离的情况计算出来，而且在超过一定阈值时通过做多或做空某资产价格的方法，从而等待其对价值的收敛。但因为在定价资产价格的过程中会受到不同原因的影响，所以配对交易，就自然而然地成为在实战中应用性非常强的一种交易策略。如在权益市场当中，将埃克森美孚和福特组成风险中性的配对交易，在大宗商品交易场所中，可将玉米和大豆当成一组均值回归的交易对象，假如其价格对比另一价格偏离大于阈值，卖出过高估计价格的资产并看好等价的价格低谷的资产，等待价差收敛。基本来讲，套利策略也称之为回归型策略，如跨期等其实从根本来看都可以归之为对标产品合约，创建配对交易组合，可以获取广泛的应用，但由于交易机会如跨期等实质上都属于为寻找对标产品合约，建立配对交易组合，此类策略有着众多的应用，但因为交易机会暴露时间过短，所以就经常需要借助技术的支持，以便可以加快交易的速度，从而在交易上占据绝对性的优势。2.3技术情绪。技术情绪策略，实质上主要是通过行为金融学知识和技术方法的有机联系，从而最大程度上寻找和发现市场中隐藏的基本规律，如期权市场通过对历史平均水平相对变化的观察，来将其作为市场情绪指标，然后再依据历史基准水平的情况来评估市场情绪的情况。另外，针对限价订单薄，高频量交易者可实施进一步的研究，然后通过充分的挖掘众多历史订单薄数据，从而预先推知多空博弈在未来一段周期内所带给市场价格的变化。此种交易主要应用在市商中，做市商通过对价格的变现来实现盈利的目标。技术情绪类策略经常是对某种情况的深层次挖掘，并无特殊规定的模式。虽然价格变化在整个过程中贯穿，但这并不代表价格并不存在缺口的情况，即一旦出现两根相邻k线的趋势，就会发生上述的结果。此种缺口主要是指股的开盘价使K线图发生空档的情况，然后当成趋势操作的信号，一旦发生跳空缺口回补就可清仓停止损失时停止盈利。

3.量化交易的风险

3.1在历史数据的选用上容易出现幸存者偏差。由于权益投资市场中向外提供的公司股票数据，大部分是当前上市公司的股票，而在投资决策模型中，反而并没有将一些未持续经营公司作为训练数据输入到其中，显而易见，这是一种缺乏对关键步骤重视的表现，而如此一来，就出现了回溯测试和实盘交易两者之间结果偏差的情况。3.2数据来源的风险。未来函数，在训练以往各时间段K线走势图时，需要注意的是，尽量不要出现将未知变量当成已知因子的情况，随着数据获取的区域越来越大，所以此种情况很难发现，由此就需要交易员增强对不同类型数据来源的认识。如，公司的年报季报、国家每年的CPI、GDP、基尼系数、恩格尔系数等，其审核后的时间均明显后于统计描述时间，这样的结果极易造成对特定时间的忽视。针对此种情况，就可以通过检查清单来避免此种风险的发生。3.3拟合风险。在模型训练过程中，经常会应用到一些机器学习算法，但采取这些手段极易产生拟合风险，特别是在一些研究方向训练数据中比较少，所以就需要进一步提升模型的泛化能力。如参数项设置的越简单，那么就预示着其模型也并无明显的复杂性，有着非常高的泛化能力，不但如此，其算法欠拟合程度也会得到较好的改善，降低预测价格的能力，而这就离不开策略开发工作者的支持，依据模型的情况来寻找最佳的平衡点。3.4交易成本风险。事实上对于量化交易而言，手续费等交易成本对其有着不可或缺的作用，所以就非常有必要设置独立的成本函数，然后评估每次开仓信号的预期收益和成本间的关系，过度的开仓会增加成本，而过于严格的开仓条件，则不可避免地会减少交易数量，进而导致交易频率在整个交易中发生明显地变化。其实，量化交易的本质在于借由概率，最终对盈利情况进行统计，在小交易样本下，产品的投资回报率更多情况下极易会受到长尾的干扰，致使预测无法顺利地进行。3.5市场风格分形风险。交易策略的差异性，极易受到市场风格分形的影响，如均值回归策略和趋势跟踪策略就是最好的例子，即前者在震荡市中有着更为显著的收益，而后者则更适宜于在牛市和熊市中。结束语随着科技的迅速发展，由此使得交易方法也发生了巨大的改变，市场进化推进交易策略的更替，全新的交易方法对内部外环境提出了非常高的要求。基于此，在我国金融市场开放日益进行的过程中，就需要资产管理企业等深入的认识量化交易的方法，并主动研究和学习先进国家市场的风险案例，争取在全新市场竞争中占据绝对性的优势。从基本规律来讲，量化交易方法对于提高市场透明度、价格发现能力以及资本配置效率都是非常有帮助的。量化交易对于市场而言是不可或缺的一种模式，在我国仍然有着极其大的发展空间，但因为一种状态的长期存在极易会造成量化模式的同一化，如何在市场风格最明显时做出最快的反应，这对资本市场的稳健发展有着决定性的作用。所以才去不同策略和模型一同运行必将是未来发展的主要方向。

参考文献：

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作者:魏平 单位:南京财经大学