京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26