주가 지수 선물: 양적 거래의 모델 위험은 무엇입니까?

모델 위험은 정량화 거래 전략 아이디어가 정확하게 설명되지 않아 모델 신호가 무효화될 위험을 말합니다. 모델 위험의 원천은 모델링 편차, 설정 오류 및 실행 오류입니다.

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모델링 편차

모델링 편차는 두 가지 측면에 반영됩니다.

첫째, 모델이 완벽하지 않습니다. 일반적으로 정량화된 모델은 대량의 데이터로 시뮬레이션되지만 테스트에 사용된 기록 데이터가 너무 적거나 불완전하면 모델과 시장 데이터가 일치하지 않을 수 있습니다.

둘째, 모델 구축에 숨겨진 오류가 있습니다. 예를 들어, 과거 데이터는 정적이고 실제 시장 데이터는 동적입니다. 미래 함수를 모델에 포함시키면 모델이 과거 샘플을 사용하여 재테스트를 수행할 때 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 실제 사용에는 신호가 깜박이거나 가격 절도가 발생하여 거래에서 큰 손실이 발생할 수 있습니다.

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잘못된 설정

잘못된 위험은 거래 모델의 관련 매개변수 설정에 오류가 있음을 의미합니다. 예를 들어, 모형을 작성하는 동안 매개변수 최적화가 과도하게 맞춤되어 매개변수 고립영역 효과가 발생할 수 있습니다. 또한 슬립 포인트, 거래비, 보증금률 등의 매개변수 설정이 실제 상황과 일치하지 않을 경우 수량화 모델은 과거 샘플 재테스트 시 수익이 높지만 실제 사용 시 손실이 발생할 수 있습니다.

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실행 오류

실행 오류는 시스템 프로그램 또는 시스템 아키텍처의 혼란스러운 오류로 인한 심각한 위험입니다. 거래 모델이 신호를 살 때 매입해야 하는 경우, 신호를 팔 때 팔아야 하지만, 모델이 최종적으로 온라인 상태가 되기 전에 개창 순서가'+1' 에서'-1' 으로 바뀌면서 모든 거래 신호가 역거래되어 원래 구매한 가격으로 판매되고 있습니다. 결과는 상상할 수 없다!

이러한 위험에 대해 샘플 외부 검사를 통해 가능한 한 빨리 모델링 편차 결함을 발견할 뿐만 아니라, 여러 시장이나 품종에 대한 장기 시뮬레이션 작업을 수행하여 모델 결함을 찾아내고, 온라인상에 편차가 있는 양적 거래 모델을 적용하는 것을 방지해야 합니다.