量化交易应用风险与策略分析

摘要：继二次工业革命以来，计算机技术和互联网技术飞速发展。时至今日，信息时代已经取代了电气时代，金融贸易业也逐渐走向了信息化交易管理模式。伴随着数据库和云盘云端技术的发展，通过收集、归纳、分析处理大量的信息的大数据技术在金融领域大放异彩利用大数据规避风险、简化交易流程的技术越来越成熟，量化交易已经开始普及化，并逐渐取代传统人工分析形式成为了投资决策的新兴热门形式。本文通过简单介绍量化交易以及其应用领域，针对不同应用领域简要分析量化交易在实际应用方面的风险，并提出一些用以减少相应风险的策略，旨在为量化交易的优化发展提供一些借鉴。

关键词：量化交易;风险分析;金融贸易;规避策略

改革开放以后，中国的经济比较之前有了质的飞跃，市场开拓的速度和广度都有所增加。为了进一步加强金融决策的稳健性和科学性，国内金融贸易市场率先引入了“量化交易”这种新颖的投资方法。

一、量化交易概述

想要具体分析量化交易的应用范围及其风险，首先要了解什么是量化交易，并对运营量化交易的国内市场情况进行调查了解。

（一）量化交易定义

量化交易并不是指的单次交易量高的贸易形式，从本质上看，它是一种新型的投资方式。

这种新型投资方式指的是：以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用大数据技术和物联网技术从庞大的历史数据中筛查出收益率远高于其他市场产品的“大概率产品”，并以此制定“大概率”程度上准确的投资策略的方式。“量化投资”在产生决策的过程中有效的调用了云端数据库数据进行归纳分析，通过找典型性事件的方式增强了投资成功的可能性，在一定程度上减轻了人为非理性的投资的风险。

（二）国外市场情况

量化交易在国外市场的参与度非常高，全球排名最为靠前的几家资管机构都已经开始依靠计算机技术来开展投资决策，量化及程序化交易所的国际信任度也越来越高。自2019年起，由量化及程序化交易所管理的资金规模稳步增长，目前，大约有35%的国外市场资金是通过计算机或者程序进行量化交易的。

（三）国内市场情况

由于计算机技术水平和相应监管法律的不完善，我国在量化交易的研究和管理方面尚有欠缺。相比投资规模己经达到30%的国外市场，我国国内量化投资规模要稍微小一些。量化基金管理目前的国内金融占比在2%左右，拥有着较大的增长空间和尚未完全发掘的较高市场价值。

二、实际应用领域

量化交易属于定量投资的一种，以市场非有效或弱有效论作为其理论基础，对数据要求非常严格，但是应用范围非常广。

（一）投资品种选择

量化交易可以用于选择投资品种，在客户纠结于选择同一种形式不同品牌投资时提供数据分析和优势选项总结。主要思路是先找出符合客户风险评估等级的投资产品，再对应品种的协整关系和年化收益，分析利用不同国家、地区或行业的指数相关性，最后比较总结，给出建议，和其统计套利方面的直接建仓出仓运营方式不同。

（二）投资时期分析

量化交易可以用于分析适合投资的时期，通过筛查不同产品的长期均衡关系确定目标产品，在协整方程的残差超过阈值时分析建仓可能，在分析结果合理情况下提示客户可以买进。

（三）算法交易判定

量化交易在算法交易判定方面的运用也就是我们常说的黑盒交易，计算机系统可以被设计算法，根据运行指令程序化的进行交易。主要类型有被动型算法交易，主动型算法交易，和综合型算法交易。

三、应用风险分析

量化交易在有纪律性、系统性和便捷性等优势的同时，有着不可避免的概率性劣势。因此，对其不同应用领域的风险进行分析，有助于防护策略的拟定。

（一）不可预测风险

直接将量化交易用于投资选择、筛查允许人工参与、可供客户选择的，能给客户低风险、高收益的安全感。進行该类投资选择的客户大多是个体或资金基础较为薄弱的组织单位，他们倾向于单一投资品种的行为造成了不可预测风险。由于数据库需要人工构建，部分行情数据可能因为不完整而难以匹配实时行情数据，单一品种投资会引起单一的盈利或亏损，不可避免的模型失败引发的投资风险。

（二）同质竞争交易

与利用量化交易进行品种选择一样，利用量化交易进行投资时期分析也允许客户做自行选择，给予客户较高的安全系数。但在金融市场中时常出现同质模型产生竞争交易的不良现象，人为选择投资时期将无法合理考虑仓位和资金配置，降低了安全评估能力和预防措施，可能因爆仓现象无法按时买进或卖出。

（三）网络硬件故障

尽管利用量化交易在算法交易领域完全可以使用计算机进行交易活动，简化了交易过程，适合有一定资本进行运作的客户和缺乏管理资金时间的客户。但其对计算机网络、硬件部分的性能依赖度相当高，无论是交易过程中发生网络中断还是简单的硬件故障都可能对量化交易结果产生不可挽回的影响，造成交易风险。

四、相关策略拟定

为了应对以上所谈的风险，尽量减小量化交易风险带来的副作用，必须从政府、市场和个人做出相应的策略。政府可以联系金融学家组建专家小组，颁布建设金融监管方案，通过监管机构确定市场交易信息、数据的真实性，按时维护历史数据，确保量化交易可以引用的数据库完整准确，能给出最有价值的投资信息。市场作为监管主体则可以设置一套面向所有客户的开放型数据查询系统，加大相关量化交易的政策宜传度，确保信息准确、按时的通知到客户，定期调整模型参数和可选择的模型类型，和政府联手建立管控信息体。个人应当主动了解实时交易情况，关注自己的资金动向，利用风险在线监测系统对可能产生的风险进行合理规避，保护好个人的资金安全和合法权益，在法律允许的情况下谋求更大的利润。

五、结语

目前，量化交易在金融方面的运用类型愈发增加，但我国对这种基于大数据技术的量化交易研究较少，尤其是应对量化交易带来的风险的策略研究和金融监管方面的决策尚且处于初步发展阶段。尽管如此，随着量化交易的特点、类型不断被明确、开发，金融市场不断被完善发展，监管部门不断增强管控力和强度，量化交易的风险必然会不断降低。相信不久以后，量化交易将更安全稳健的为我国金融业所用，成为我国交易技术的中流砥柱。

参考文献：

[1]廖旦，陆蓉.高频交易对市场影响研究新进展[J].经济学动态，2013（4）.

[2]李邸.程序化交易策略研究ID].山东大学，2014.

[3]丁鹏.量化投资策略与技术囚1.电子工业出版社，2012.

[4]王申寅.程序化交易系统的设计与实现[D].上海交通大学，2014.

（指导老师：刘家鹏）

作者简介：邹懿雯（1999-），女，汉族，学生，中国计量大学经济与管理学院，金融工程专业。