量化交易模型的分类构建

2020-07-13 由 发布 阅读(415)

量化投资发展近四十年以来,均是通过将量化方法运用到投资决策中的方式以助判断。“量化”即对过去的资料进行数据分析与数据建模,挖掘数据中呈现出的潜在趋势、为商业策略提供出高价值的数据解决方案。其中,量化投资策略最重要的体系即系统化交易,针对这个复杂系统,量化交易模型应运而生。

量化交易模型涉及风险控制、盈利掌控、交易执行等多个细分领域的运作,同时也包含风险模型、盈利模型、执行模型、交易成本模型以及投资组合的构建模型等五大量化交易模型。

首先,量化交易模型中风险模型的核心在于,从金融活动中分析具有金融风险的具体部分,并判断该部分受金融风险影响的程度。在进行判断的同时,也要对“敞口”进行专业的控制,借此来提升产品收益的稳定性。量化交易模型中的风险模型建立致力于不把所有的资本都放在一件事上,而应该在投资上做多手准备。因此,风险模型严格限制资本投放在某产品上的规模以及该产品、策略暴露出的最大风险性。

盈利模型对于量化交易模型而言的主要目的就是运用数据分析技术,对过往数据进行挖掘、分析,得出其中暗藏的有效信息,从而对未来趋势有所判断,最终赢得收益。该量化交易模型的主要目标则是通过预测产品价格变化幅度、方向、持续时间等信息,使得后续分析方案能够获得绝对收益甚至收获可以超过市场基准的回报量

盈利模型存在于量化交易模型中的主要意义即是追求交易成本、风险与利润之间的相互平衡,从而达到最好的投资效果。在该量化交易模型中,并没有绝对成功或绝对失败的投资策略,随着市场环境的波动变化,每种投资策略都能得到很好的运用。因此,盈利模型需要做到包含足够多的投资策略、模型要尽可能的建立完善,这其中的重点便是不断研发、不断积累量化交易模型构建的经验。交易执行模型于量化交易模型的意义较为简单直观。其主要意义在于研发算法模型、提升算法效率,同时加强对于交易基础设施的投入量,使得交易执行进行得更加顺畅。

交易成本模型在量化交易模型中占有很重要的一席之地,由于量化投资交易频率较高,因此交易产生的成本额较大。该模型的意义便在于为每一笔交易找出合理地收益改进策略,在可以判定该交易是合理、高效之后再促进交易,使得交易成本的利用率达到最大。

投资组合构建模型的存在即是通过综合考虑、分析以上四个量化交易模型之后形成的结果模型。其主要目的在于优化算法在量化交易模型中的配置问题,使得量化交易模型能得以提升效率。

因此,通过分析判断上述的量化交易模型,我们可以看出很多量化策略的从业者将更多注意力放在如何建立、发展完善自己的量化交易模型上,而不是时刻关注市场的发展动态。