量化交易應用風險與策略分析

摘要：繼二次工業革命以來，計算機技術和互聯網技術飛速發展。時至今日，信息時代已經取代了電氣時代，金融貿易業也逐漸走向了信息化交易管理模式。伴隨著數據庫和云盤云端技術的發展，通過收集、歸納、分析處理大量的信息的大數據技術在金融領域大放異彩利用大數據規避風險、簡化交易流程的技術越來越成熟，量化交易已經開始普及化，并逐漸取代傳統人工分析形式成為了投資決策的新興熱門形式。本文通過簡單介紹量化交易以及其應用領域，針對不同應用領域簡要分析量化交易在實際應用方面的風險，并提出一些用以減少相應風險的策略，旨在為量化交易的優化發展提供一些借鑒。

關鍵詞：量化交易;風險分析;金融貿易;規避策略

改革開放以后，中國的經濟比較之前有了質的飛躍，市場開拓的速度和廣度都有所增加。為了進一步加強金融決策的穩健性和科學性，國內金融貿易市場率先引入了“量化交易”這種新穎的投資方法。

一、量化交易概述

想要具體分析量化交易的應用范圍及其風險，首先要了解什么是量化交易，并對運營量化交易的國內市場情況進行調查了解。

（一）量化交易定義

量化交易并不是指的單次交易量高的貿易形式，從本質上看，它是一種新型的投資方式。

這種新型投資方式指的是：以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用大數據技術和物聯網技術從龐大的歷史數據中篩查出收益率遠高于其他市場產品的“大概率產品”，并以此制定“大概率”程度上準確的投資策略的方式。“量化投資”在產生決策的過程中有效的調用了云端數據庫數據進行歸納分析，通過找典型性事件的方式增強了投資成功的可能性，在一定程度上減輕了人為非理性的投資的風險。

（二）國外市場情況

量化交易在國外市場的參與度非常高，全球排名最為靠前的幾家資管機構都已經開始依靠計算機技術來開展投資決策，量化及程序化交易所的國際信任度也越來越高。自2019年起，由量化及程序化交易所管理的資金規模穩步增長，目前，大約有35%的國外市場資金是通過計算機或者程序進行量化交易的。

（三）國內市場情況

由于計算機技術水平和相應監管法律的不完善，我國在量化交易的研究和管理方面尚有欠缺。相比投資規模己經達到30%的國外市場，我國國內量化投資規模要稍微小一些。量化基金管理目前的國內金融占比在2%左右，擁有著較大的增長空間和尚未完全發掘的較高市場價值。

二、實際應用領域

量化交易屬于定量投資的一種，以市場非有效或弱有效論作為其理論基礎，對數據要求非常嚴格，但是應用范圍非常廣。

（一）投資品種選擇

量化交易可以用于選擇投資品種，在客戶糾結于選擇同一種形式不同品牌投資時提供數據分析和優勢選項總結。主要思路是先找出符合客戶風險評估等級的投資產品，再對應品種的協整關系和年化收益，分析利用不同國家、地區或行業的指數相關性，最后比較總結，給出建議，和其統計套利方面的直接建倉出倉運營方式不同。

（二）投資時期分析

量化交易可以用于分析適合投資的時期，通過篩查不同產品的長期均衡關系確定目標產品，在協整方程的殘差超過閾值時分析建倉可能，在分析結果合理情況下提示客戶可以買進。

（三）算法交易判定

量化交易在算法交易判定方面的運用也就是我們常說的黑盒交易，計算機系統可以被設計算法，根據運行指令程序化的進行交易。主要類型有被動型算法交易，主動型算法交易，和綜合型算法交易。

三、應用風險分析

量化交易在有紀律性、系統性和便捷性等優勢的同時，有著不可避免的概率性劣勢。因此，對其不同應用領域的風險進行分析，有助于防護策略的擬定。

（一）不可預測風險

直接將量化交易用于投資選擇、篩查允許人工參與、可供客戶選擇的，能給客戶低風險、高收益的安全感。進行該類投資選擇的客戶大多是個體或資金基礎較為薄弱的組織單位，他們傾向于單一投資品種的行為造成了不可預測風險。由于數據庫需要人工構建，部分行情數據可能因為不完整而難以匹配實時行情數據，單一品種投資會引起單一的盈利或虧損，不可避免的模型失敗引發的投資風險。

（二）同質競爭交易

與利用量化交易進行品種選擇一樣，利用量化交易進行投資時期分析也允許客戶做自行選擇，給予客戶較高的安全系數。但在金融市場中時常出現同質模型產生競爭交易的不良現象，人為選擇投資時期將無法合理考慮倉位和資金配置，降低了安全評估能力和預防措施，可能因爆倉現象無法按時買進或賣出。

（三）網絡硬件故障

盡管利用量化交易在算法交易領域完全可以使用計算機進行交易活動，簡化了交易過程，適合有一定資本進行運作的客戶和缺乏管理資金時間的客戶。但其對計算機網絡、硬件部分的性能依賴度相當高，無論是交易過程中發生網絡中斷還是簡單的硬件故障都可能對量化交易結果產生不可挽回的影響，造成交易風險。

四、相關策略擬定

為了應對以上所談的風險，盡量減小量化交易風險帶來的副作用，必須從政府、市場和個人做出相應的策略。政府可以聯系金融學家組建專家小組，頒布建設金融監管方案，通過監管機構確定市場交易信息、數據的真實性，按時維護歷史數據，確保量化交易可以引用的數據庫完整準確，能給出最有價值的投資信息。市場作為監管主體則可以設置一套面向所有客戶的開放型數據查詢系統，加大相關量化交易的政策宜傳度，確保信息準確、按時的通知到客戶，定期調整模型參數和可選擇的模型類型，和政府聯手建立管控信息體。個人應當主動了解實時交易情況，關注自己的資金動向，利用風險在線監測系統對可能產生的風險進行合理規避，保護好個人的資金安全和合法權益，在法律允許的情況下謀求更大的利潤。

五、結語

目前，量化交易在金融方面的運用類型愈發增加，但我國對這種基于大數據技術的量化交易研究較少，尤其是應對量化交易帶來的風險的策略研究和金融監管方面的決策尚且處于初步發展階段。盡管如此，隨著量化交易的特點、類型不斷被明確、開發，金融市場不斷被完善發展，監管部門不斷增強管控力和強度，量化交易的風險必然會不斷降低。相信不久以后，量化交易將更安全穩健的為我國金融業所用，成為我國交易技術的中流砥柱。

參考文獻：

[1]廖旦，陸蓉.高頻交易對市場影響研究新進展[J].經濟學動態，2013（4）.

[2]李邸.程序化交易策略研究ID].山東大學，2014.

[3]丁鵬.量化投資策略與技術囚1.電子工業出版社，2012.

[4]王申寅.程序化交易系統的設計與實現[D].上海交通大學，2014.

（指導老師：劉家鵬）

作者簡介：鄒懿雯（1999-），女，漢族，學生，中國計量大學經濟與管理學院，金融工程專業。