风险控制

导语

本文挑选了著名的风险结构模型进行介绍，具体的细节并没有深入展开，旨在抛砖引玉，了解Barra对于风险结构模型的思维方式和理念。

多因子模型

相似的资产会有相似的回报，这是多因子模型的基本假设。由于某些特定的原因（因子），资产会表现的十分类似，例如价量变化、行业、规模或者利率变化。多因子模型就是为了发掘这些因子，并且确定收益率随因子变化的敏感程度。通常来说，多因子模型包括了宏观因子模型、基本面因子模型和统计因子模型。这几种模型在分析不同的大类资产风险收益的时候也有不同的效果。

实现原理

单个资产的多因子模型可以表示成：

![{w:100}

说明一，选用的策略是2023年7月上架的天成3系列策略，试了两个，都是一样问题。

说明二，选用的策略没有选北交所股票，只有创业板和主板股票。自己的账户开通了创业板。

说明三，风险控制已经把个股仓位调到100%，策略占用资金分配了98%。

说明四，每次给出的交易信号与调仓信号都不一致，而且都不是st股。

说明五，因为才开通实盘10天，这十天模拟盘给出的都是创业板股票，而实盘给出的交易信号是主板股票。难道实盘是因为5万资金才不选创业板股票吗？

有谁知道这个问题原因的，请帮忙解答。谢谢！

https://bigquant.com/codeshare/1d87d715-5139-432b-9267-5b99154e598b

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https://bigquant.com/codeshare/9a29b13f-6ebe-46a4-a131-c356aed54a36

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ATR即平均真实范围（Average True Range）是由著名的技术分析大师J. Welles Wilder Jr.在1978年提出的，主要用于衡量市场波动性。

ATR是衡量资产价格波动性的指标，表现为价格在一定时间内的平均最大波动范围，主要反映价格波动的强度。

计算方法：

ATR计算基于一定时期内的真实波幅（TR）平均值。

真实波幅（TR）考虑

1. 计算持仓成本：持仓成本可以认为是投资者买入股票的平均价格。可以通过每笔交易的成交价和成交量，加权求和计算每日的持仓成本。
2. 计算筹码分布：筹码分布是指在不同持仓成本下，投资者持有的股票数量。可以通过每日的持仓成本和成交量，计算出在不同价格下的筹码分布。
3. 构建筹码分布因子：基于筹码分布，可以构建各种筹码分布因子，如筹码集中度（即筹码分布的离散程度）、筹码稳定度（即筹码分布的变动速度）等。

策略源码：筹码分布

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[https://bigquant.com/codeshare/64d5f511-6e7a-4d7d-9c66-ddac

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https://bigquant.com/codeshare/9ac7cfd7-5bcf-41a5-9577-f84f671d5cd3

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三种构建大盘风控指标的方法关于LSTM+CNN的模型进行大盘风控的策略代码未找到，能否提供一下，谢谢。

https://bigquant.com/wiki/doc/dapan-zhibiao-fangfa-MoB3kNcAMG

请问：

比如，我开发一个策略，回测两年时间，前一年的表现很好，后一年的表现很差，那么该如何优化让策略长期表现一致呢？

谢谢

https://bigquant.com/wiki/doc/shizhi-celve-v-10-Jhc4IN7nXK

直接克隆的知识库-平台使用文档中的样例策略（https://bigquant.com/wiki/doc/shizhi-celve-v-10-Jhc4IN7nXK），回测完全正常。但是模拟交易时，始终不出交易信号。不知道模拟交易时运行各个模块的原理和回测的原理有什么不同？

注：并不是因为22天才调仓的原因，第一天运行都不出信号。感觉在模拟交易时回测模块之前连接的模块运行结果不对，输入给回测模块的数据有误。只是个人猜测。不知道真实原因，请高手指点，谢谢！

模拟交易

消息在股票交易中有很大的影响力，如果没有对消息的处理会导致策略经常中雷，怎么办呢？

https://bigquant.com/codeshare/95ccec07-798d-4e66-a488-e239a0a58d79

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SAR抛物线模型研究

https://bigquant.com/codeshare/25fee71f-dcef-4fe4-a8a1-75bf511d9466

SAR抛物线模型回测

[ https://bigquant.com/codeshare/79b84aec-5eeb-4218-8c38-67e06f477216]( https://bigquant.com/codeshare/79b84ae

https://bigquant.com/codeshare/3b5c66d6-ed5b-46a0-8dc6-3a48cc76a482

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小白学习

小白如何学习？出现错误提示后，有没有好的解决方案，有没有专门对接的群？

机器学习/深度学习

1. 机器学习在量化中，怎样在过程中查看策略、理解机器学习的逻辑和修正？
2. 目前股票策略中使用最广泛的机器学习和深度学习的模型有哪些？
3. 机器学习或深度学习策略回撤过高，该结合什么风险控制或择时策略比较好？
4. 如果使用深度学习或机器学习自动挖掘因子？
5. 使用深度学习模型时，总觉得泛化性能很差。加上一些提升泛化能力的手段， 比如正则、dropout等，好像没什么用。请问有没有什么较好的方法？

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策略调优

1. 如何判断策略失效以及失效后的处理

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最近有朋友反应如360doc、新浪包括部分微信公众号上有人非法转载我的文章。谢谢您的提醒，这个现象我注意到了。年前委托律师处理了一批，剩下的年后处理吧。我个人绝对尊重版权保护，以及尊重别人的劳动成果，所以类似的行为别人是否得过且过我不管，我不会。再次感谢朋友们的提醒。谢谢！

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前一篇文章里面讲了相关风险来源和风险度量的问题，风险的度量，分为了

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从这一篇开始，将一些风险控制和资产管理的内容，尽可能在实用和对普通人可操作的基础上讲得深入一点。

这一篇写完之后我准备缓几天歇一歇，一方面人很累，一方面要过年了，很多账户的测算工作变得躲起来，另一方面要备点儿年货让家人一起过个好年。所以后面如果更新慢了，见谅。如要说再一方面，就是这篇文章对于这块陌生的人来讲，需要消化的时间。

如果你了解一些私募产品，或者有过配资的经历，你大概会知道，很多产品包括配资的风险控制都是按照仓位来的。当你的净值逐渐接触风控线的时候，仓位的限制会越来越大，而离风控线越远，仓位的限制就越来越小。以仓位控制风险，似乎成了约

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我想，当很多人看完前面的东西，再看到这个标题之后，内心可能会有一个想法：此人放了这么多屁看来准备开始讲重点了。

如果您有这种想法，可能要失望了，因为我在不否定技术指标的实用性的前提下，也并不认为技术指标是实际分析的绝对核心。甚至我认为这篇文章的重要程度要低于这个系列文章的第五篇至第八篇，前面的这些东西若得不到理解和认同，我认为想单独使用好某个技术指标是异常困难的。

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技术指标及技术指标在技术分析构架中的层级

什么是技术指标，即使指标是指通

思想准备是很重要的。很多朋友在进入量化行业之前，有一些不实际的幻想。

幻想太多，遇到困难，就很容易放弃。所以一开就破灭这些幻想，就不太容易走弯路。

幻想一：量化行业很容易赚大钱。

xx很赚钱，这个句式可以应用在任何行业。互联网很赚钱，房产很赚钱，卖衣服很赚钱（Zara老板今天成世界首富了）。

不可否认，一个行业还是蓝海的时候，确实容易赚钱。但现在资本这么发达，一个赚钱的领域，很快就会被大量资本冲击。容易赚的钱很快就会不容易。量化行业也一样。

量化行业并不特殊。在任何行业都一样，想要持续赚钱，都要持续努力，再加上一点运气。

幻想二：会有牛逼的人教我。

很多人想跟着牛

在这篇博客中，我们将制定一个交易策略，其中我们将对公司的基本面数据进行定量分析，并创建一个基本面强公司的投资组合并分析投资组合的表现。

本博客涵盖的主题：

1. 什么是基本面分析？
2. 什么是定量分析？
3. [为什么要使用基本

背景

近期对于量化争议颇多，无论市场涨跌量化都会被拉出来分析一番，量化是否对影响到了市场的变化？大众理解的量化和实际的量化是否一致？刚好看到幻方的量化18问，分享出来与大家共赏。以下转至幻方量化公众号：

量化投资只是一个统称，实际上有千千万万种，各不相同。由于每个参与者的观察样本都有局限性，很容易盲人摸象，以偏概全(本文也不例外)。但本文还是试图对A股量化投资的一些基本的问题作出解释。

什么是量化投资

量化投资是指用数学/统计/人工智能等方法取代人工决策，在二级市场进行投资。一般情况下，市场研究、基本面分析、选股、择时、下单等都可以由计算机自动完成。

量化投资的原理

报告摘要

主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第十篇，摘选自论文《The shrouded business of style drift in active mutual funds》的核心结论。

• 主动基金普遍存在风格漂移行为

公募主动基金中存在风格漂移的迹象十分明显。风格漂移是指基金有时不会遵循其既定的投资目标，使基金投资者暴露在其风险收益偏好之外的投资组合中，面临预期外的风险变化。本文从规模、价值/成长和动量三个维度上定义基金的投资风格，计算时间序列上的波动率作为衡量风格漂移程度的指标。通过对权益基金实际投资风格与公告投资风格的比较发现，权益

这篇文章，主要从金融专业角度和大家对比分析一下基金定投和一次性全仓买入的利弊。

由于这篇文章带有一定的专业性，对于那些投资小白来说，我建议你们可以先读一下相对来说比较简单的这两篇文章，然后再来阅读本文，会有更加深刻的理解：

1）伍治坚基金定投系列1：为什么基金定投是个坏主意？

2）伍治坚基金定投系列2：小白投资者莫被基金定投忽悠

在我和大家分享实证检验的数据前，让我们先从逻辑角度来想一想定投和一次性全仓买入的利弊？不用纸和笔