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      新闻动态

      自动波量化机器人系统开发_马特量化机器人app开发【源码成品】

      2021-04-12 09:30:16分类:APP开发 阅读()
      应用量化投资到数字货币市场的风险有两类:一类是所有类型投资策略都要面对的数字货币风险,如市场风险、尾部事件、流动性风险等。将量化投资应用于数字货币市场有两种风险:一种是各类投资策略必须面对的数字货币风险,如市场风险、尾部事件、流动性风险等。
       
      市场风险:数字货币的波动性不仅是利润的来源,也是风险的来源。由于数字货币缺乏金融基本面,没有利息,没有预期现金流,估值完全由预期和流动性定价,比一般金融产品波动性更大。基于数字货币的衍生产品继续放大这种波动数倍。目前,大多数期货和期权市场也是基于比特币的,少数是基于以太网的。其他货币的衍生品很少,因为风险太高,交易所可能很难管理。
       
      尾部风险:数字货币市场独特的尾部风险是由数字货币基础设施不完善造成的。综上所述,流动性看似比较大,但相对分散,操纵或影响市场所需的资金量其实很少。大幅波动往往会耗尽流动性。可归因于基础设施的缺乏,使量化交易的金额不能太大。这种情况预计将持续几年,直到新的基础设施逐渐取代现有设施。
       
      流动性风险:有人解释说,流动性是数字货币的定价来源之一。黄金本身就是一个流动性池,比特币也在慢慢向流动性池发展。但由于其市值较小,相对于黄金而言容易受到流动性的干扰,同时也具有风险资产的特点。典型的例子是3月12日的暴跌和暴跌后的快速反弹,这主要是由于流动性,其次是风险偏好。此外,数字货币中很多交易对的流动性也不稳定,不同交易所的交易对和交易规则略有不同,大大干扰了小货币的流动性。
       
      另一类是量化投资策略特有的风险,如量化模型设计的风险、数据完整性的风险、硬件故障等市场外的黑天鹅风险、模型拟合、回测与未来的关系(市场条件变化)、过度拟合等。,可分为两种:实证,如策略不够聪明,回测不到位,拟合不好(如过拟合),参数有问题,基本模型缺乏证明支持。
       
      是技术性的,比如缺乏足够的数据和硬件支持,API数据接口问题,网络延迟问题等。
       
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      风力控制措施
       
      1.战略风险控制:战略主导的多指标风险控制原则
       
      策略模型是从下单到平仓的一整套程序。大部分策略模型都包含了风控模块,比如什么时候止损,什么时候止损策略。
       
      模型的这一部分由量化策略师直接负责。各种指标要和风险控制等部门协商。
       
      另外,一个团队基本能承担的风险是有上限的。使用多策略模型时,单个策略需要分配风险指标,因此策略模型有很多外部限制,可以内化为多指标风险控制方案。
       
      高级算法过滤:除此之外,一些量化团队还设立了独立的算法风险控制,比如利用自然语言处理NLP、关系网络、知识图谱等技术手段,来发现和勾勒市场上不明显但会产生实质性影响的风险。
       
      相当于在策略与交易部门之外设立一个算法主导的风险控制监控系统,负责监控整体风险敞口,并与策略交易团队进行沟通。
       
      风险控制预警及日志:预警属于前端风险控制,即一般风险预警、预警线、收盘线提示等。日志属于后风险控制,记录风险事件和风险控制事件,以备将来参考,便于风险控制和策略模型的改进。
       
      2.合规风险控制:传统金融市场,如a股,要求下单数量、取消数量、下单和取消的时间差。预计未来合规的数字货币交易市场可能会有类似的要求,比如什么样的数字货币可以交易/不交易。因此,有必要修改策略模型,尤其是高频交易模型,以满足监管要求。
       
      3.风险控制中的手动干预:主要指策略启停、手动下单、系统紧急刹车、各种人为定义的风险控制规则,旨在防止策略出现黑天鹅,尤其是自动交易类型。以历史上为例,2012年,骑士资本由于自动下单系统升级后缺少提示模块,在45分钟内发出大量订单,造成4.6亿美元的损失。这是一种非常需要人为干预的情况。
       
      量化模块虽然很严谨,但是很难避免系统bug,尤其是在升级、更换负责人员、系统陈旧、缺少开发日志和笔记等情况很多的时候。这时候就需要给高级风险控制和管理人员人工干预甚至启停的功能,配合风险控制和预警等模块进行干预。
       
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