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浅议量化交易风险管理

内容提要

量化交易的安全性、流动性是实现其盈利性的前提和基础,如果安全性和流动性得不到保障,那么盈利性也无法行稳致远。该文结合实务工作经验,从量化交易中人员的分工与制约、主要风控限额的前置管理、谨防交易执行端对风控限额的“逃逸”、交易执行环节其他常见问题等方面探讨了量化交易的风险管理。

量化交易是近年银行间市场一个热点议题,也是各做市商银行的努力方向。众所周知,商业银行经营有三原则,即安全性、流动性和盈利性,笔者以为,这也可视为量化交易管理目标的三原则。量化交易的安全性、流动性是实现其盈利性的前提和基础,初试量化交易的机构,需要把相当一部分精力放在架构设置如何保证量化交易的安全性和流动性上,不能单纯地把重心放在策略研发和追求盈利性上,而把安全性和流动性的问题都推给研发部门或合作厂商。实践证明,如果安全性和流动性得不到保障,那么盈利性也无法行稳致远。下文主要结合笔者的实务体会,谈谈对量化交易风险管理的粗浅认识。一、量化交易中人员的分工与制约

一般而言,量化交易所涉的人员,从前台来说包括:交易员、研发人员(可能由交易员兼)、交易主管、小中台、部门领导;从前、中、后台分工来说,除前台业务部门外,还有中台部门和后台部门,在这些人员或部门的角色分工上,有如下思考:

(一)前台量化交易的安排和开展,应事先取得中台和后台部门的理解和支持

量化交易一般不涉及新的交易品种,更多是现有品种用新的模式进行交易。从实务上说,前台开展量化交易业务一般不会对中台风险监控体系和后台清算体系产生影响。但量化交易毕竟是一项新的交易形态,为了部门间友好协助关系,提前就量化交易方式的计划、安排、影响、风险点等问题与这两大部门提前沟通,回应其他部门关注的问题,征得理解支持,对于量化交易业务的顺利开展有益无害。

(二)前台部门人员的角色上应注意分工和制约

1. 交易策略的上载执行,应由交易主管或部门领导审批,不能由研发人员或交易员直接上载执行,策略审批后其代码和参数任何人无权中途改动;

2. 重要的风险限额设置,应由交易主管(或主管以上级别人员)或小中台进行操作;

3. 重要的系统运行事件或重要限额变动,应能直接通知包括交易员、小中台在内的所有相关人员(通过短信、邮件或银行授权的即时通信工具);

4. 业务部门内部,就量化交易的人员角色、权限、流程等事项,应有书面的共识安排或内部制度。

上述要点,部分吸取了前些年某券商乌龙指事件的经验。

首先,要对人员的权限进行划分和限制,避免个人对量化交易全环节垄断或插手。国内商业银行的规范经营和内部分工,已经基本杜绝了前、中、后台一把抓的风险。在前台业务部门内部,同样要注意避免前台各环节一把抓、个人权限过大的问题。

其次,对于重要的风险环节(如策略审批、各类限额设置等),要杜绝超授权操作、随意改动等问题。无论是策略代码还是策略参数,都不应允许由交易员自行改动、自行启用,需要有分级授权和内部监督。

再者,要在内部形成实时、透明化的集体监督,重要运行事故和重要限额变动等可能直接影响量化交易安全的事件,必须立即通知到相关部门不同层级的人员(直至部门领导),以便及时处置,防止“灯下黑”或形成新的风险。我们不能假设所有人都是“好人”,在系统和制度安排上,应该能够第一时间把“坏人坏事”曝光。这对于在短时间内就可能造成破坏性影响的量化交易来说,实时的集体监督不可或缺。

最后,即使在量化交易的试验性阶段,即使现有规章尚未作出规定或指引,也需要有经部门领导同意的书面共识,供内部共同遵守。二、主要风控限额的前置管理

在量化交易中,风控限额的前置管理是必不可少的环节,重要性不言而喻,风控限额包括但不限于:

1. 市场风险限额,这里可进一步细分为单一策略限额、交易员限额、同类品种轧差限额、总限额等,其中同品种轧差限额,主要用于跨市场对冲类业务,防止对冲的两个品种的开仓金额出现过大的差额;

2. 交易对手限额,主要用于防止与额度不足或额度到期的对手开展交易;

3. 最大单笔下单限额、频繁报撤单限制,根据个别品种流动性和交易所要求,避免对该品种市场流动性造成冲击;

4. 自成交限制,这里主要是避免出现商品交易所限制的“自成交”;

5. 实际波动率限制,目的在市场波动率变动较大的情况下,动态调整策略的敞口规模,保持策略的实际波动率在一定水平。

上述限额,有些是系统层面的通用性限额,有些是具体策略中的自定义限额,可以根据量化交易的发展阶段和风控需要进行选择设置。有关限额控制措施,应当在系统设计、需求提出阶段就做好规划安排,确保各种额度之间的逻辑自洽,防止额度相互打架或限额失效。对于前四种风险额度的控制措施,必须在量化交易系统中实现前置拦截,而非事后报告。三、谨防交易执行端对风控限额的“逃逸”

对于新尝试量化交易的机构来说,可能较多的精力放在策略的构思、编写和测试上,较容易忽视交易执行的问题。笔者认为,交易执行环节的风险可能是量化交易中较难发现、又容易忽视的,这类问题可能并不常见,在测试或仿真时因情境所限未必出现,但又很可能出现在真实交易环境中。对风控限额的“逃逸”是交易执行环节最大的风险,造成这一情况可能有以下几种原因:

1. 业务需求方(交易员)与策略代码编写者是两拨人,双方在交易执行细节的沟通和理解上有落差或误解,造成交易执行的代码编写逻辑上有缺陷;

2. 在类高频交易中,因交易控制逻辑不完备,短期触发大量撤报单,造成系统资源瞬间大量占用,影响其他进程正常运行;

3. 策略代码bug在特定条件下触发进程假死,导致服务器内存占用持续增高,继而可能造成服务器宕机。

为减少或避免这一情况,除了研发部门注意优化系统架构外,业务部门需要加强测试和仿真,模拟各种情形下交易执行的稳健性,及早发现问题并修复,避免在特定或极端环境下,各种风控限额形同虚设。对于类高频交易或大额交易应尤其谨慎,避免触发交易所限制或对市场流动性形成冲击,造成恶劣影响。四、交易执行环节其他常见问题

(一)下单执行未能成交

在OTC外汇即期交易中,下单执行未成交是较常见的现象,策略逻辑应该有对应下单失败的补成交处理,同时要注意避免因首笔未成交而重复下单导致超限的可能。如果下单失败是由单一对手造成(例如单一对手对我方的交易额度已满),则策略应有自动剔除对手的处理,降低交易始终不能达成的风险。

(二)非正常的较宽价差对正常交易策略的干扰

在一些交易平台的日切时间点(纽约收盘)前后,往往容易出现瞬间较大的bid/ask价差,交易策略应注意甄别过滤这种非正常的市场价格对交易策略的干扰,避免因“错价”出现错的交易信号和错的交易。

(三)国内假期对交易策略的连续运行影响

OTC外汇市场的交易,一般都需要后台部门进行逐笔或通过中央对手方进行清算,虽然策略交易本身支持每个交易日连续24小时不间断运行,但遇到国内假期,后台清算部门一般是不加班的,意味着量化交易的前端也需要随着长假来临按下休止符,为了避免长假期间持有的头寸无法及时因应市场变化而进出,量化交易最好支持策略暂停前的手动平仓,且应把这类平仓视同策略的交易的一部分进行管理,这样既保证了策略净值曲线的连续性,又规避了长假期间持有头寸又无法平仓的矛盾。如果后台部门支持中国假期的境外交易清算交收,对于维持量化交易的连续性无疑是最好的。

(四)如何理解量化交易中回测、仿真和实盘的关系

量化交易除生产环境外,还应同时具备回测和仿真环境,同一策略的回测和仿真结果应基本一致;一个新策略在上生产之前,应通过回测并在仿真中连续运行一段时间以上(至少以周记)无异常,策略投产后也应持续监控它在三个环境下交易结果的相对一致性,由于真实市场的复杂性,交易结果近似也是可以接受的。  图片

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