
风险模型为什么是量化投资成功的关键
量化投资要在市场中取得成功,建立风险模型进行有效风险控制是必不可少的一个环节。风险模型的建立是量化投资的关键,是持续获得稳定超额回报的基本保障,风险模型的有效程度直接决定量化投资的业绩。
稳健的回报产生惊人复利,因此通过风险模型规避回撤保护业绩非常重要,每一次的回撤都需要后期更高的涨幅才能回到前期高点。
风险模型是对组合结构的修正
对冲的基本操作是在多头部分构建股票组合,在空头部分通过卖空股指期货合约等衍生品进行反向操作,以降低组合波动风险。
对冲又分为简单对冲和风险模型对冲,目前市场上较多的对冲基金采取的是简单对冲,即简单选股直接叠加股指期货做空,由于多头股票组合与空头的股指期货合约不匹配,会导致行业风格等方面结构差异,带来风险;
风险模型对冲则是先通过风险模型对多头的股票组合作风险结构修正,尽量在结构上与做空的指数拟合,降低与指数的结构差异,然后再作对冲,会显著降低组合波动风险;
如上图,风险模型对冲示意中,经过风险模型处理后,多头组合的结构呈椭圆形与沪深300估值期货合约拟合,叠加对冲后,组合没有如简单对冲的上下突出的风险暴露。
主流的两大风险模型
基本面风险模型
基本面风险模型是目前被各类投资者广泛应用的风险模型,即从技术面、基本面角度分析多头股票组合未来的价格变动趋势,进而买入符合要求的股票同时卖出不符的股票。
统计层面风险模型
统计层面风险模型不是基于股票的基本面分析,而是密切跟踪市场短期风格切换,对运行结构的变化反应迅速,更好的保护Alpha收益。
双重风险模型保护让超额收益更稳定举例1
某行业或个股景气度下降,传统的基本面风险模型需等到定期报告发布,经营指标恶化后才能对行业或个股进行调整,但市场上总有先知先觉者,往往先于定期报告做出反应,统计风险模型即通过密切跟踪市场风格的短期变化,捕捉此类信息进行数理分析,快速调整。
举例2说人话!小明买了一辆新车,为了降低事故造成的损失,他买了交强险,可以对道路交通事故中造成的人员伤亡、财产损失提供及时和基本的保障。问题来了,车辆行驶中,即便再小心,也难免磕碰造成自身车辆损失,这时候只有交强险是不够的,如果再购买车辆损失险,那么有双重保障,小明的意外损失就大为降低了。
同理,在风险控制的过程中,仅仅使用一种风控模型,投资的安全性还不能得到有效保护。传统的组合构建通常采用单一基本面风险模型控制风险敞口,尽管能够在一定程度上控制市场风险,但是却面临着对市场变化反应迟钝的问题。如果同时再选择统计风险模型,可以确保组合在剧烈的市场风格切换时第一时间做出反映,通过双重风险模型的叠加,让投资组合的超额收益更加稳定
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08