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量化风险管理个人应该如何处理

时间:2019-01-21 08:40来源:未知 作者:一个量化投资者 点击:
风险管理对于 量化交易 的重要性,我们已经之前的很多文章中都提到过了。我们谈到的大多数偏差都属于风险的范畴。在量化风险管理中常见的风险有技术性风险和经纪商风险等等。简单来说,但凡是能够对交易进行产生影响的因素,都很有可能会带来风险。 风险管理

风险管理对于量化交易的重要性,我们已经之前的很多文章中都提到过了。我们谈到的大多数偏差都属于风险的范畴。在量化风险管理中常见的风险有技术性风险和经纪商风险等等。简单来说,但凡是能够对交易进行产生影响的因素,都很有可能会带来风险。

 
风险管理需要对最优资本配置进行确定,资本配置决定了资本如何被分配到不同的策略上去执行。可以说这是一个非常复杂的研究领域,研究者需要具备非凡的数学技能。目前业界公认的资产和杠杆配置的标准是凯利公式,凯利公式提出了一些关于收益的统计特征假设,但是在实际的市场环境中却并非是一定准确的,交易者在使用凯利公式的时候也一般更保守一些。
量化风险管理个人应该如何处理
帮助交易者排除心理障碍是风险管理的另外一个主要作用,交易者自身的认知偏差会对交易过程产生影响。目前大家普遍认为如果将交易策略完全交给算法来执行的话就会减少相关问题的产生。但是我们也知道目前的市场中很多交易还是需要经交易员之手的。
 
损失厌恶就是一种比较常见的认识偏差,交易者在遇到亏损时,就非常有可能因为损失带来的痛苦迟迟不能进行止损。那么同样的在盈利状况下时,就非常有可能会因为害怕失去已经获得的收益而过早的结束交易。当然,如果交易员一味地强调近期而忽略了长期就很有可能引发近期偏差。除此以外还有比较经典的情绪偏差,就是人性的贪婪和恐惧,它们会直接导致杠杆过高或不足,醉倒导致收益降低或者爆仓的情况出现。
 
根据前面部分我们阐述的内容不难发现,量化交易是量化金融领域中一个极其复杂但是却非常有意思的部分。我们在这里只是简单的对量化金融的基本框架进行了介绍。如果你决定从事量化交易的相关工作,那么一定要提前补充一下基础知识,至少需要对经济学和统计学有大概的认识。对于Python、R和Matlab等语言有一定的相关实战经验。那么对于更为高级的高频交易,就还需要掌握一定的C/C++、Linux内核、汇编以及网络延迟优化等技能。
 
如果你想要创建属于自己的算法交易策略,那么你可以先精通编程,尽量自己构建数据采集器、指令执行系统和策略回测。当然你也可以选择把这部分工作外包出去,因为如果你想要让自有资本一直在线运作,就要保证亲自完成完备的测试,并且熟悉策略中的各种陷阱和问题。
 
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【量化投资有声读书系列】股票作手回忆录—第七章(5-4)
(责任编辑:一个量化投资者)
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