[轉(zhuǎn)] 量化策略研究框架

2014-07-15 08:59 來源： 開拓者金融網(wǎng) 瀏覽：1324 評論：(0) 作者：hjh1350

      量化策略研究指的是需要依據(jù)一種或多種確鑿的獲利理念，通過某一特定顯式表示的模型，指導(dǎo)參與者反復(fù)地以人工或機器執(zhí)行指令，參與單邊或多空交易，在策略的執(zhí)行過程中，需要實時監(jiān)控資產(chǎn)組合價值與目標利潤的偏離情況，調(diào)整參數(shù)，直到已有模型生命期限終了，再轉(zhuǎn)入到新模型。
　　量化研究過程可以劃分為定價與品種選取、模型實現(xiàn)、資產(chǎn)配置與組合優(yōu)化、訂單生成與交易執(zhí)行、績效評估和風(fēng)險管理等部分。當前量化策略重點集中在基于行為金融學(xué)的策略及程序化交易與算法交易策略兩大塊?；谛袨榻鹑趯W(xué)的策略，依據(jù)歷史上沒有發(fā)生過同種情況，但曾有類似事件對市場情緒造成了極大干擾，短期內(nèi)影響著相應(yīng)資產(chǎn)價格的大幅波動。算法交易策略指的是依據(jù)相同品種的歷史交易數(shù)據(jù)及持倉成本等因素，測算多空開平點位、止盈止損線、模擬介入下的策略效果等因素。交易所制度安排、做市、期現(xiàn)套利、價差交易、套期保值、相對價值型方案、多空對沖（事件驅(qū)動型）、期貨配對、純粹單邊交易（如波動率）、展期交易、場內(nèi)外期權(quán)買賣價差交易等均隸屬與算法交易。
　　量化研究分為基于微觀及宏觀層面兩個方向。從交易數(shù)據(jù)中尋找市場失靈機會，屬于微觀層面。目前微觀層面的量化研究可從以下三個方面著手：數(shù)據(jù)管理、量化策略及產(chǎn)品設(shè)計（模型建構(gòu)）、實際操作與效果跟蹤。
      1.數(shù)據(jù)管理
      有效的數(shù)據(jù)管理涉及歷史數(shù)據(jù)的調(diào)用及本地數(shù)據(jù)庫的維護，包括處理國內(nèi)期指與商品期貨的分筆數(shù)據(jù)導(dǎo)出、保存到本地數(shù)據(jù)庫、針對一定頻率抽取截面或橫面數(shù)據(jù)（時點、時段、特定間隔等類型）進行深度加工、自動化地定時更新添加整理數(shù)據(jù)工作，從而方便抽取各種時段、特定時刻、一定時間間隔的期貨（主力、非主力、連續(xù)合約）、現(xiàn)貨、基差（主力、非主力）、價差（單個、連續(xù)）等交投數(shù)據(jù)。
      2.量化策略及產(chǎn)品設(shè)計
      此為重中之重，分為模型甄選及效果回測兩個層面。甄選納入研究視野的模型，不能只是就獲利理念論建模、比較模型，還需要找出與整個策略實施過程關(guān)聯(lián)度大的其他方案。比如，構(gòu)建配對交易方案，考慮了EG、Johansen協(xié)整方案后，還可以選擇Beta系數(shù)方法或殘差標準差作為觸發(fā)水平方案。進行期權(quán)定價研究時，除期權(quán)定價公式外，各種參數(shù)計算模型（擬最大似然估計、模擬退火算法、最小二乘法）、計算速度與程序運行效率改進算法也是必不可少的關(guān)注重點。從策略設(shè)計伊始就開始關(guān)注整體涉及的模型，是開發(fā)成功的模型中重要的一個環(huán)節(jié)。
　　效果回測指衡量模型的穩(wěn)健性，選取匹配交投環(huán)境的方案。在回測過程中，需要針對歷史及模擬情景下的數(shù)據(jù)進行樣本內(nèi)外、連接實時行情進行實際交投環(huán)境下的效果檢驗。針對各種市況（單邊上漲、單邊下跌、先上漲后下跌、先下跌后上漲、振蕩、使用蒙特卡羅模擬技術(shù)計算的數(shù)據(jù)），多次調(diào)整測試時段，確定開平倉的觸發(fā)水平，觀察結(jié)果中異常偏離及整體效果等數(shù)據(jù)，并依托資產(chǎn)組合的價值達到一定水平執(zhí)行止盈止損、資金回撤操作等捕獲資產(chǎn)組合價值高位運行的手段，篩選表現(xiàn)較佳的策略。簡單地來說，在了解將在整個運行過程中要使用的模型方案后，留給效果回測環(huán)節(jié)解決的問題如下：輸入什么樣的參數(shù)、得到何種形式的變量、整個過程如何銜接、如何篩選適當方案。
      3.實際操作與效果跟蹤
      包括指令管理、買賣信號傳遞、效果評估等子系統(tǒng)的開發(fā)。交易優(yōu)化主要涉及參數(shù)調(diào)整及下單方式。下單時，針對考慮買賣差價流動性等市場信號，使用算法交易對大額訂單進行分拆，尋找最佳路由和最有利的執(zhí)行價格，以降低市場的沖擊成本、提高執(zhí)行效率和訂單執(zhí)行的隱蔽性。下單執(zhí)行策略，使用較多的有VWAP、TWAP。
　　資金管理及情景模擬。主要是應(yīng)對高杠桿帶來的尾部風(fēng)險事件，預(yù)先測算需要承擔(dān)的最大損失，并確保策略在自身的承受范圍內(nèi)。
　　其他方面包括指令的使用、成交執(zhí)行差額、交易前后交易成本比較、指令傳輸速度優(yōu)化、機會成本權(quán)衡等。比如，執(zhí)行買賣價差策略時，系統(tǒng)頻繁地發(fā)送指令，并根據(jù)實時更新的參數(shù)，進行切換或取消指令操作。
　　數(shù)量化方案實施時，還需要針對策略的設(shè)計特點，評估其存續(xù)的生命期限，于方案累計收益處于高位（未達到頂峰）時，嚴格地將策略終止，設(shè)計系列策略路線圖并于舊策略終止前，將新策略運用到實際環(huán)境中，從而保證新舊策略交替過程連貫有序。因此，隨著數(shù)量化技術(shù)不斷演化，策略所處的環(huán)境亦不斷更變，持續(xù)更新策略細節(jié)及針對新的成果進行創(chuàng)新開發(fā)，提高數(shù)量化研究的思考意識，重新審視已有策略的假設(shè)，不斷更新變革視點，堅持漸進性創(chuàng)新與根本性突破兩條腿走路，開發(fā)尚未被市場發(fā)掘到的產(chǎn)品方案，增進數(shù)量化工具的運用能力，加大匹配實際交易環(huán)境要求的量化策略及產(chǎn)品設(shè)計的研究，始終是量化策略研究的關(guān)鍵所在。

評分: