量化交易系統(tǒng)的典型結(jié)構(gòu)

理解寬客及其黑箱的最好方法是逐一了解量化交易系統(tǒng)的各個組成部分，這也是本書其余部分的框架。圖2-1展示了一個典型的量化交易系統(tǒng)的框架。此圖描繪了一個生動“有效”的交易策略的各個組成成分（例如，決定買賣哪些證券、買賣數(shù)量以及買賣時間），但不包括交易策略的所有必要元素（例如，設(shè)計交易系統(tǒng)所需的研究工具）。

圖2-1 量化交易策略的基本結(jié)構(gòu)

交易系統(tǒng)包含3個模塊——阿爾法模型（alpha model）、風(fēng)險模型（risk model）和交易成本模型（transaction cost model）。這3個模型構(gòu)成投資組合構(gòu)建模型（portfolio construction model）的輸入變量，而投資組合構(gòu)建模型與執(zhí)行模型（execution model）又相互作用。阿爾法模型旨在預(yù)測寬客所考慮交易的金融產(chǎn)品未來趨勢。例如，在期貨市場上的趨勢追隨策略中，寬客利用阿爾法模型預(yù)測投資組合中想要包含的期貨產(chǎn)品的價格變動方向。

相比之下，風(fēng)險模型旨在幫助寬客控制不太可能帶來收益但會造成損失的敞口規(guī)模。例如，趨勢追隨者可以選擇限制某類資產(chǎn)（如商品）的方向性風(fēng)險，因為交易者進行操作所依據(jù)的預(yù)測結(jié)果可能都處于同一方向，從而帶來過多風(fēng)險；風(fēng)險模型將包含給出這些商品風(fēng)險敞口水平。

在圖2-1中，風(fēng)險模型右邊的框中顯示的是交易成本模型，它用于幫助確定從目前的投資組合到新的投資組合（已達到最優(yōu)投資組合模型）的交易成本。無論交易者預(yù)計能獲利豐厚還是收益微薄，進行任何交易都需要成本。繼續(xù)討論前面趨勢跟隨者的案例，如果預(yù)計的趨勢不是很強并且只持續(xù)很短時間，交易成本模型可能會顯示建立頭寸和退出頭寸的成本會比預(yù)期的利潤更大。

投資組合構(gòu)建模型利用阿爾法模型、風(fēng)險模型和交易成本模型的結(jié)果作為輸入變量，主要在追求利潤和控制風(fēng)險、交易相關(guān)成本間進行平衡，從而確定最佳的投資組合。做出決策之后，該系統(tǒng)將目前的投資組合和目標投資組合加以比較，根據(jù)二者之間的差異來執(zhí)行所需要的交易，如表2-1所示。

表2-1 從現(xiàn)有投資組合到新的目標投資組合的交易過程

目前的投資組合方案體現(xiàn)了量化交易者目前的持倉情況。運行投資組合構(gòu)建模型后，量化交易員生成新的目標投資組合權(quán)重，顯示在新的目標投資組合中。兩者之間的差異顯示現(xiàn)在需要執(zhí)行的交易，這是執(zhí)行算法所需要進行的工作。執(zhí)行算法執(zhí)行所需執(zhí)行的交易，并利用其他各種輸入（如需要執(zhí)行交易的緊迫性以及市場動態(tài)流動性）以高效和低成本的方式執(zhí)行交易。

圖2-1所示的結(jié)構(gòu)并不具有普遍性。例如，許多量化策略并不包含交易成本模型、投資組合構(gòu)建模型或執(zhí)行模型，而其他一些策略包含這些模型的不同組成部分。我們可以把任何關(guān)于風(fēng)險的要求和認為有必要的限制加入到阿爾法模型中。另一個變化是在不同組成部分之間建立更多的遞歸連接。有些交易者捕捉自身實際執(zhí)行策略的數(shù)據(jù)，并利用這些數(shù)據(jù)去優(yōu)化他們的交易成本模型。但是，該圖的用途在于，在大多數(shù)情況下，它反映了一個量化交易系統(tǒng)內(nèi)的各個組成部分，無論它們是否嚴格按照這種框架進行組織。

圖2-1只是反映了量化交易者的一部分工作，僅考慮了交易系統(tǒng)的生產(chǎn)部分，忽略了兩個重要的組成部分：數(shù)據(jù)和研究。缺少了數(shù)據(jù)的輸入，而且必須是精確的數(shù)據(jù)的輸入，黑箱將毫無用處。量化交易者通過輸入數(shù)據(jù)，對信息進行加工，做出交易決策，進而建立輸入/輸出模型。例如，采用趨勢跟蹤策略的交易者通常根據(jù)價格數(shù)據(jù)判定趨勢。沒有這些數(shù)據(jù)，將一事無成。正因如此，數(shù)據(jù)是寬客的命脈，決定著策略的各個方面。對于給定的數(shù)據(jù)，寬客可以對其進行研究，通常包含對數(shù)據(jù)的測試和仿真。通過研究，寬客可以判斷量化策略的運行情況。還值得注意的是，框架中的各個模塊，也需要基于大量的研究方可正確建立。因此，添加數(shù)據(jù)和研究兩個重要的組成部分后，框架圖如圖2-2所示。

圖2-2 黑箱示意圖