编者按
量化投资（Quantitative investment）就是基于大量的历史数据、通过量化建模并配合计算机程序化交易（如自动发出买卖指令等），以获取稳定收益为目的的一种投资模式。量化投资在海外的发展已有30多年的历史，目前在国内也越来越得到投资者的认可。风控博士沙龙邀请了在量化投资方面拥有丰富实战经验的专业人士，以量化投资的风险管控为视角撰写此文，希望读者对量化投资及其风险管控有一个更直观、更具象的了解。
量化投资较传统投资方法的不同之处在于，需要通过对海量数据进行模拟分析，建立有效的数学模型来预测未来交易趋势，并利用计算机实现最后的指令下达。
在量化投资领域，交易风险无处不在，例如数据延迟、代码BUG以及极端情况超出策略范畴等。每个成熟的量化投资者，在自己的交易体系中都应建立完整的风险管理制度。较传统投资方法，笔者认为量化投资的事前风控尤为重要，通过计算机对已知风险情况进行模拟并加以调控，可大幅增加投资效率。
事前风控一般包括资金层面风险控制、策略层面风险控制等，其中策略层面风险控制通常也是量化投资者较为关注的一点，如果能将风险控制手段融合到交易策略中，这样可以在历史回测中检验其成效，制定交易策略中最适宜的收益风险比。接下来，介绍几种笔者认为有效的策略层面的风险控制。
止盈止损线是量化投资者最常见的在策略中设置的参数，用于控制风险并保证收益的方法，不过在实践过程中往往很难找到一个有效的阈值——既能控制风险又能获得令人满意的结果。
笔者用基于均线理论的交易策略作为例子，设置5%止损，跟踪止盈30%，盈利回测30%，测试品种热轧卷主力期货合约，交易结果如下图（横轴代表交易次数、纵轴代表交易盈亏，下同）：
可见测试结果并不理想，交易曲线也不够平滑，这种风险控制方式较为生硬。
但是在止盈止损的基础上加以改进，引入分级的处理方法，如多头持有的情况下，向上趋势明显，可较晚触发止盈条件，但随着盈利的积累，回测的容忍度也应相应的调低。运用同样策略在同一品种上测试，但这次对跟踪止盈进行了3级分类，交易结果如下图：
交易次数虽然减少了，但交易曲线较之前平滑许多，且盈利也有大幅增加。可见这种风险控制方法较单纯的止盈止损做法，有效性上有了大幅的提升。
在做传统投资和量化投资时，最为有效控制风险的方式无异于分散，无论是单一策略分散运用在不同品种，还是多策略运用在单一品种，都能有效的控制住风险。
在量化领域中，借助计算机强大的模拟运算能力，分散风险的方式也变得更加有效与高效。笔者经常会遇到某一策略运用在单一品种时并不完美，出现时效性较差，参数优化难，回测大等问题。不过如果将其运用在一揽子投资标的的组合中时，往往情况会有大幅的改善。
笔者将同一基于通道突破理论的策略分别运用于玉米主力合约、棉花主力合约、热轧卷主力合约、菜籽粕主力合约、铁矿石主力合约、焦炭主力合约、豆粕主力合约、橡胶主力合约、螺纹钢主力合约和动力煤主力合约上测试，运行结果如下图：
从运行结果上看，该策略在每一个品种上的投资风险都很大。
再将这个10个品种的投资组合进行了历史回测，结果如下图：
交易曲线变得光滑许多，可见经过分散投资标的方法，有效的控制住了风险并保证了收益，提高了策略的有效性。
以上两种方法都是能在实际交易中有效控制风险的方法，但诸如止盈止损等方法的缺陷是需要在事前的模拟中设置好一个固定的触发阈值，并在实际交易中严格执行，缺乏在灵活性，很难适用所有的波段。为解决这个问题笔者需要寻找一些替代方法。
在做交易策略时会发现，往往长周期策略收益大但回测也大，风险较难把控，而短周期策略虽然回测小，但是由于对精度要求高，导致收益影响也较大。所以笔者认为，在制定交易策略时，可使用长周期参数作为整体运行基调，用短周期参数进行风险控制，减少回测。
通过设置一些触发条件，在程序运行中实时判断当前行情波段，然后进行长短周期的切换，这样不仅控制住了风险，同时也增加了策略在应对行情变换时的灵活性。
下面对塑料主力合约与PP主力合约进行了套利策略的测试，首先运用分级止盈止损方法进行回测，结果如下图：
再运用长短周期切换的方法进行风险控制，运行结果如下图：
对比两次运行结果可发现，长短周期切换的方法曲线更为光滑，可有效的控制风险并获得更高的收益。
除以上述方法外，还有很多有价值的风险管理工具。例如最低可接受的回报率，就是投资者在交易之前指定一个回报率的最小值，在感知到一般风险增加时（比如实际波动率或预期波动率增加），在实践中，标准的做法是提高最低可接受的回报率。设计这个预防的动作是为了要在分散的趋势还很强大的时候及时退出，避免反转交易过早进场，避免损失初始投资，因而增加回报。其它的风险管理工具大家可以多多在交易中实践，寻找更为有效的方法。
本文算是笔者个人对量化投资风险管控的一些理解与实战经验，以此抛砖引玉！
作者简介：吴迪，男，兰州大学数学学士，美国南新罕布什尔大学金融学硕士，目前就职于海银资产管理有限公司，担任投资经理。
联系客服
