利用量化手段实现资管计划的交易风控

  可大幅度提升风控措施的科学性与预判性

  在资管计划的长期运行中,随着净值的波动、投资方式的变动、资产类型的变化,会衍生出不同的风险点,呆板制式风险监控手段已经显示出其过于粗糙的缺点,而量化手段的全面引进将大幅度提升风控措施的科学性与预判性。

  策略交易风险的量化管理

  剖析量化投资实施过程的行为特征,可以把策略交易端的风险分解成模型风险、技术风险及运维风险。模型风险的发现与防范主要寄希望于交易前风控,在系统内上线的交易模块越是可复盘可验证,进行风险管控的难度就会大幅度降低。同时,对模型风险的交易中监控也十分重要。

  2015年1月5日,我们的风控系统中发现某模型用于开平仓判定的参数变成空值,导致模型无法获得正确的交易状态。在系统报出错误之后,我们停止了该模型的运行,复盘后发现程序读取交易时间时,是从本地计算机读取日期,从交易所数据读取分钟等数据,由于两者时间的不一致,在0点0分的几个tick内时间是错误的,在1月5日的夜盘数据中出现了标注为1月6日23点59分59.5秒(实际是1月5日23点59分59.5秒)这样的数据,从而导致参数计算变成空值。这说明通过关键参数的实时跟踪监控,能够及时发现类似问题,避免后续交易信号的紊乱。但需要指出的是,并非所有模型都有办法做细致的风控,信息技术的发展带来的交易技术升级,比如FPGA技术的应用,将软件写入硬件以提高运算速度,将对风控系统提出全新的监控需求。

  技术风险主要包括了交易策略的算法风险、技术平台、交易实现、软硬件、网络链路等所有因技术原因导致程序化交易的系统未能产生及完成正确交易指令的风险。风控系统对技术风险的监控主要解决网络状态监听、接口状态与行情推送状态监听、信号与成交回报比对、信号汇总与报仓信息的比对等,在发现异常的最短时间内触发警报,或根据预案触发风控操作。

  量化策略的运维风险具有其特殊性,由于通常量化交易研究员大多深度参与交易系统的开发,但随着系统趋于复杂化,IT部门必然全面介入系统构建,从开发部署至日常运维都离不开多部门的合作。

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