「中银证券软件下载」大摩华鑫基金:浅谈量化组合回撤的控制

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摘要

  量化模型在实际运行中不可避免地会出现回撤,合理的回撤是一种正常现象,但如果回撤幅度过大,就会非常考验投资经理的判断能力,因为此时模型可能面临阶段性失效甚至是完全失效的风险。所以在量化组合管理中如何

「中银证券软件下载」大摩华鑫基金:浅谈量化组合回撤的控制

量化模型在实际操作中必然会被出现回撤,合理回撤是正常现象。但如果回撤幅度过大,会考验投资经理的判断能力,因为模型可能面临周期性失效甚至完全失效的风险。因此,在量化投资组合管理中,如何控制投资组合的回撤幅度是一个重要而具有挑战性的问题。本文分享了作者在这个问题上的一些想法。

首先,量化投资组合管理的基础是量化模型,所以必须尽力保证模型的有效性和适用性。一个量化模型往往需要经过很多步骤,比如模型逻辑论证、模型构建和参数设置、历史数据回溯和模拟运算等。最重要的一步是模型逻辑论证,因为只有底部逻辑正确的模型,才能保证在市场环境基本假设不被破坏的情况下,模型仍然有效,只有底部逻辑正确的模型,才能让投资经理在面对大回撤时,仍然对模型有信心。

其次,量化组合回撤幅度控制的关键在于复盘。量化投资没有永远有效的量化模型,因为任何模型构建的逻辑都依赖于一些基本假设。当市场环境发生较大变化时,量化模型往往存在周期性失效的风险,如多因子模型股票配资在模型构建中如何处理权重因子出现的周期性回撤,有时因子回撤会持续很长时间。在这种情况下,我们需要定期分析量化投资组合的业绩归因,及时定位投资组合回撤的原因,看看投资组合回撤是否是由因素失效、风格或行业过度暴露、个股踩雷、交易冲击等因素造成的。在找到投资组合回撤的“根本原因”后,可以通过对模型进行一定程度的修正来控制投资组合进一步回撤的风险。

最后,量化组合回撤的控制有时需要团队合作。当市场环境发生极端或根本性变化时,量化模型可能面临周期性甚至完全失效的风险。此时,很难通过对模型进行一定程度的修正来解决组合回撤的风险。这种情况下,需要团队讨论并进行“人工干预”。在满足约定条件的前提下,启用替代量化模型替代原模型进行操作,以最小化组合回撤的风险。

(专栏作家:摩根士丹利华信基金量化投资部王应麟)

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