金融市場量化交易策略與風(fēng)險(xiǎn)探討

諶康華

摘 要：隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，市場的開放，金融行業(yè)內(nèi)部涌入了很多外資機(jī)構(gòu)。在這些外資機(jī)構(gòu)中大多數(shù)采用量化交易的投資策略，給我國金融行業(yè)的投資結(jié)構(gòu)造成了較大的影響。所謂的量化交易即是一種較為科學(xué)的交易工具，其可以采用統(tǒng)計(jì)類以及金融類等學(xué)科的知識(shí)對(duì)投資策略精準(zhǔn)進(jìn)行定位，同時(shí)制定出合理的投資策略。該類量化交易方法在金融市場中的應(yīng)用，必然會(huì)改變市場的格局。本文就量化交易的定義以及特點(diǎn)進(jìn)行闡述，分析量化交易和傳統(tǒng)交易相比的優(yōu)勢，闡述金融市場量化交易的相關(guān)策略以及風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：金融市場;量化交易;策略;風(fēng)險(xiǎn)

金融行業(yè)是我國經(jīng)濟(jì)命脈之一，屬百業(yè)之首。在業(yè)內(nèi)，投資行為是非常普遍的。面對(duì)各個(gè)市場琳瑯滿目的投資標(biāo)的，如何做出正確的選擇成為投資者的一大難題。往往通過人力篩選是無法獲得投資最優(yōu)化配置的，也很難提升投資的效益。因此融入量化交易就顯得尤其有必要。

一、量化交易的概述

（一）量化交易的定義和特點(diǎn)

量化交易屬于投資方法的一種類別，是指在投資的過程中從傳統(tǒng)的人為對(duì)投資進(jìn)行判斷轉(zhuǎn)變?yōu)椴捎孟冗M(jìn)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行識(shí)別，如統(tǒng)計(jì)學(xué)、金融學(xué)等。同時(shí)利用信息技術(shù)的功能對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，最終得到一些大概率可以獲得收益的項(xiàng)目，并制定投資的策略。這種量化交易的方式可以避免市場冷淡或者是過于狂熱情況下，所做出的一種非理性的投資。定量投資和定性投資兩者從本質(zhì)上看是非常類似的，均是基于市場非有效狀態(tài)下的一種理論性依據(jù)。兩者的差別在于定量投資是定性思想的一種量化，在定量中其更強(qiáng)調(diào)一種數(shù)據(jù)的篩選。總體概括量化交易具有四大特點(diǎn)。第一其具有規(guī)范性。量化投資行為并不是憑借個(gè)人的感覺，其有一套自身的運(yùn)作模式是根據(jù)整個(gè)模型在運(yùn)行過程中的結(jié)果，所開展的一種決策，這也避免了傳統(tǒng)人為在投資過程中的情緒化。比如僥幸、貪婪等弱勢心理。第二系統(tǒng)性。其是根據(jù)多角度、多層次、多數(shù)據(jù)進(jìn)行的一種系統(tǒng)化的處理。如多角度和多層次，其體現(xiàn)在對(duì)盈利質(zhì)量、市場結(jié)構(gòu)、成長等多個(gè)角度進(jìn)行多層次分析，比如資產(chǎn)的配置、行業(yè)的選擇等方面。第三是套利思想的特征。其會(huì)對(duì)錯(cuò)誤的定價(jià)和估值進(jìn)行全面掃描，挖掘價(jià)值洼地，采用買低賣高的方式從中獲利。第四則是采用概率性的方式獲得最終的勝利。其可以通過歷史的數(shù)據(jù)對(duì)規(guī)律進(jìn)行挖掘并利用，采用組合資產(chǎn)的方式，獲得最終勝利[1]。

（二）量化交易和傳統(tǒng)交易相比的優(yōu)勢分析

量化交易和傳統(tǒng)的投資方法相比，其優(yōu)越性體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)。第一可以保證投資組合的科學(xué)性。就當(dāng)下大多數(shù)的投資者都知道，不能將雞蛋放在同一個(gè)籃子中，在投資的過程中要融入多元化的組合，以降低風(fēng)險(xiǎn)。但是個(gè)體在選擇投資的項(xiàng)目時(shí)，也是有限的，并不能夠?qū)Υ蠓秶囊恍┕善边M(jìn)行篩選，這也就導(dǎo)致最終所挑選出的投資組合策略缺乏一定的深度，很難實(shí)現(xiàn)投資組合的科學(xué)配置。而量化交易是存在一定的科學(xué)性的。其可以借助信息技術(shù)的優(yōu)勢，對(duì)海量的信息進(jìn)行篩選，準(zhǔn)確地把握投資的幾率，避免投資組合配置的不合理性。其次有利于避免傳統(tǒng)投資過程中存在的人為性投資的失誤。個(gè)體在投資的過程中會(huì)因?yàn)榍榫w、認(rèn)知等方面的影響，而造成一種錯(cuò)誤的判斷，這是個(gè)體的一種缺陷，而量化交易則是基于一定的模塊以及科技技術(shù)的力量對(duì)投資進(jìn)行配置，合理的克服了人性的弱點(diǎn)。

二、金融市場量化交易的相關(guān)策略

（一）趨勢動(dòng)量類策略的分析

趨勢動(dòng)量類策略一般使用在事件發(fā)生之后?；谑袌鼍饫碚?，其在某個(gè)周期之后便會(huì)回歸原始的狀態(tài)。通常事件發(fā)生之后，價(jià)格趨于穩(wěn)定是因?yàn)橐恍﹨⑴c者在獲得信息時(shí)存在延誤，或者是因?yàn)閭€(gè)人思考等原因，導(dǎo)致價(jià)格未在短時(shí)間內(nèi)發(fā)生波動(dòng)。而量化投資者就需要在這個(gè)時(shí)間段內(nèi)，利用統(tǒng)計(jì)的手段對(duì)量價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，分析某種因子變化的概率，計(jì)算某類資產(chǎn)價(jià)格，再聯(lián)系倉位管理的算法以及統(tǒng)計(jì)量等制定交易的方法。這類算法和一些數(shù)量化所采取的策略是非常類似的。主要是對(duì)長尾風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行把握，通過長期交易的方式來獲得資金的累積。該策略的原理就是所謂的羊群效應(yīng)，即是從眾心理。通常對(duì)于一些事件在發(fā)生之后，市場的參與者會(huì)對(duì)事件產(chǎn)生一種反應(yīng)，基于該反應(yīng)所采取的行為金融學(xué)原理和該類技術(shù)分析方法也是一致的[2]。

（二）均值回歸類策略分析

該類策略在整個(gè)投資中具有較強(qiáng)的適用性。在均值回歸類策略中基于價(jià)格不同永久偏離價(jià)值的原理，會(huì)出現(xiàn)趨勢在到達(dá)某一個(gè)時(shí)間段之后就會(huì)轉(zhuǎn)變，通過轉(zhuǎn)變對(duì)交易過程中存在的過度偏差行為進(jìn)行修正。基于長期的角度對(duì)價(jià)格進(jìn)行觀察，可以發(fā)現(xiàn)其是圍繞價(jià)值上下波動(dòng)的。從該特征中，采用量化交易的投資者就可以融入定量模型的方式，計(jì)算出資產(chǎn)長期偏離的情況，如若超過某個(gè)特定的閾值，則可以采用做空或者是做多的方式，等待收斂價(jià)值。但是在整個(gè)環(huán)節(jié)中，資產(chǎn)價(jià)格的定價(jià)會(huì)受到諸多因素的影響，這也給整個(gè)實(shí)戰(zhàn)中配對(duì)交易的應(yīng)用性帶來了發(fā)展的機(jī)遇。比如在交易場所中，可以將大豆以及玉米當(dāng)成是一個(gè)組，而其中一方價(jià)格和另一方的價(jià)格相比，明顯偏離閾值，可以對(duì)過高估計(jì)的價(jià)格進(jìn)行賣出，對(duì)并不看好的等價(jià)價(jià)格進(jìn)行入手，等到收斂其中的價(jià)格差。這種回歸型策略和所謂的套利策略是非常相似的。比如可以將跨期等和對(duì)標(biāo)產(chǎn)品合約歸為一類，都是通過對(duì)交易組合進(jìn)行創(chuàng)建并配對(duì)。但是由于交易所暴露的時(shí)間是非常短的，所以只有借助技術(shù)，才能夠保證整個(gè)交易的速度。

（三）技術(shù)情緒策略分析

該類策略是以技術(shù)方法以及金融知識(shí)為載體，挖掘金融市場中存在的一些規(guī)律，基于規(guī)律制定策略。比如在期權(quán)市場中，可以通過觀察歷史水平的一些數(shù)據(jù)和變化，將其當(dāng)成市場的情緒反應(yīng)。再根據(jù)歷史基準(zhǔn)對(duì)該市場的反應(yīng)情況進(jìn)行評(píng)估。其次還可以研究高頻率交易者，對(duì)其歷史訂單薄數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，從而預(yù)算出在未來一段時(shí)間內(nèi)多空博弈在市場價(jià)格方面的轉(zhuǎn)變。在市商中這類交易形式比較普遍，通過變現(xiàn)價(jià)格實(shí)現(xiàn)盈利。簡言之，這類策略并沒有規(guī)定的模式，需要對(duì)一些特殊的情況深入進(jìn)行挖掘。在整個(gè)過程中是圍繞的價(jià)格的變化進(jìn)行計(jì)算，但價(jià)格也會(huì)存在缺口，如開盤價(jià)導(dǎo)致其發(fā)生空擋，K線出現(xiàn)了相鄰的趨勢，就會(huì)出現(xiàn)上文所講述的結(jié)果。

三、金融市場量化交易的風(fēng)險(xiǎn)分析

（一）在選用歷史數(shù)據(jù)時(shí)易出現(xiàn)幸存者，導(dǎo)致結(jié)果偏差

上市公司的股票會(huì)通過權(quán)益投資市場的方式，向外界提供，此時(shí)就會(huì)產(chǎn)生較多的上市公司股票的數(shù)據(jù)。在量化交易中，并沒有在投資決策模型環(huán)節(jié)輸入一些訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，比如像未持續(xù)經(jīng)營的公司。這也導(dǎo)致關(guān)鍵布置易出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，造成實(shí)盤交易以及回溯測試兩者之間的偏差。該風(fēng)險(xiǎn)和最早二戰(zhàn)時(shí)期的一個(gè)案例是非常類似的。盟軍委托哥倫比亞大學(xué)對(duì)飛機(jī)返航過程中彈孔的位置分布情況進(jìn)行研究，以對(duì)飛機(jī)安裝加固護(hù)板。通過研究得出機(jī)尾是最不易被擊中的，間接所反應(yīng)的就是打到機(jī)尾的絕大多數(shù)都會(huì)墜毀，此時(shí)就更應(yīng)該在機(jī)尾部位加強(qiáng)護(hù)板。

（二）數(shù)據(jù)的來源所帶來的潛在風(fēng)險(xiǎn)

在金融市場中進(jìn)行量化交易時(shí)，未來函數(shù)會(huì)對(duì)過去各個(gè)時(shí)間段K線走勢圖進(jìn)行分析，但是在分析的過程中尤其要注意的一點(diǎn)，就是不能將未知的變量當(dāng)成已知的因子。由于數(shù)據(jù)量逐步增加，未來函數(shù)探究的過程中，很可能會(huì)出現(xiàn)這種情況。這也就需要交易員充分認(rèn)識(shí)不同類型的數(shù)據(jù)來源，比如有的數(shù)據(jù)是來源于公司所發(fā)布的年報(bào)，有的是國家所發(fā)布的GDP等，這類數(shù)據(jù)審核之后發(fā)布的時(shí)間和統(tǒng)計(jì)描述的時(shí)間是存在一定的差距的。這也導(dǎo)致其忽略了特定的發(fā)布時(shí)間，使得風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生。想要避免這類風(fēng)險(xiǎn)，就要先對(duì)清單進(jìn)行檢查[3]。

（三）模型訓(xùn)練時(shí)的擬合風(fēng)險(xiǎn)

擬合類的風(fēng)險(xiǎn)一般產(chǎn)生于模型訓(xùn)練中，如機(jī)器在學(xué)習(xí)算法時(shí)，所研究方向的相關(guān)數(shù)據(jù)較為缺乏，此時(shí)就需要對(duì)模型的泛化能力進(jìn)行提升。一般所設(shè)置的參數(shù)項(xiàng)較為簡單，模型不復(fù)雜，整體泛化能力以及與之相關(guān)的欠擬合程度就較高，對(duì)價(jià)格的預(yù)測能力也就開始降低。針對(duì)這類擬合風(fēng)險(xiǎn)，則需要策略開發(fā)者基于模型的復(fù)雜程度以及數(shù)據(jù)的質(zhì)量，找到與之相適應(yīng)的平衡點(diǎn)。

（四）交易成本類風(fēng)險(xiǎn)

在量化交易的過程中，手續(xù)費(fèi)、沖擊成本等這一類在交易環(huán)節(jié)產(chǎn)生的費(fèi)用是必不可少的。為了避免出現(xiàn)成本增加的問題，就需要在其中融入獨(dú)立的成本函數(shù)，對(duì)開倉所產(chǎn)生的預(yù)期收益和最終的成本進(jìn)行衡量，避免開倉次數(shù)過多，成本增加的情況。當(dāng)然如果開倉條件過于的嚴(yán)格，也必然會(huì)影響整個(gè)交易的頻率和數(shù)量，使得收益降低。還有一些小交易的樣本模式下，產(chǎn)品的回報(bào)率狀況較為復(fù)雜，很容易被長尾干擾，影響整個(gè)量化交易的預(yù)測。這就需要借助概率以及平衡的方式，對(duì)收益以及成本類風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，統(tǒng)計(jì)盈利的狀況，合理進(jìn)行交易。

（五）市場、監(jiān)管以及操作類風(fēng)險(xiǎn)

在量化交易中不斷的市場風(fēng)格需要采用不同的量化交易的方式，比如振蕩的市場中就要選擇均值回歸類策略，牛熊市場中就要選擇趨勢跟蹤類。如果策略選擇錯(cuò)誤，也易造成金融市場交易的風(fēng)險(xiǎn)。其次監(jiān)管政策的變化會(huì)直接的影響整個(gè)市場中參與者的結(jié)構(gòu)、行為，整個(gè)行情的變化，對(duì)量化交易的影響也是非常大的。最后是操作類的風(fēng)險(xiǎn)，一般量化交易需要基于人工監(jiān)督進(jìn)行執(zhí)行，但是如果執(zhí)行環(huán)節(jié)出現(xiàn)程序或者是參數(shù)錯(cuò)誤，就會(huì)造成風(fēng)險(xiǎn)。

在金融市場中采用量化交易可以避免個(gè)人在投資決策過程中存在的情緒性問題，可以避免投資的失誤。但是就量化交易而言，其并不一定精準(zhǔn)，也會(huì)存在一些風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)據(jù)來源、分析、交易成本等，針對(duì)存在的風(fēng)險(xiǎn)要謹(jǐn)慎把控，提升金融市場量化交易的質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)：

[1]振飛，顏思璇，徐建程.基于“三高三低”的量化交易策略[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2020（01）：164.

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[3]于龍飛. 基于深度學(xué)習(xí)的股市量化交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].山東大學(xué)，2020（06）：106.

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