量化系统设计

量化系统组成

量化系统是一种基于数学和统计模型的交易决策系统。这种系统设计用于执行量化交易策略，这些策略是基于算法和统计分析的，以便在金融市场上买卖金融工具，如股票、债券、期货、ETF 等

一个完整的量化系统通常包括以下几个部分：

数据获取：量化交易系统首先需要大量的数据作为输入，这些数据包括但不限于股票价格、交易量、宏观经济数据、公司财务数据等
数据处理：获取的数据通常需要进行清洗和预处理，使得数据能够被后续的模型或策略使用
策略开发：这是系统的核心部分，量化交易员或者研究员会使用统计学、机器学习等方法，基于前述数据开发出交易策略
策略回测：使用历史数据对策略进行模拟交易，评估策略的性能，找出策略的优点和缺点，并进行优化
风险管理：量化交易系统需要有风险管理机制，包括设定止损点、资金管理规则等，以防止大额损失
实盘交易：将策略信号转化为实际的交易操作，需要考虑到交易成本、滑点、市场影响等因素
系统维护和监控：量化投资系统需要不断地进行维护和监控，以确保系统的正常运行，及时发现和处理可能出现的问题

数据获取

数据来源

需要获取股票、期货、数字货币等金融产品的交易行情数据；公司基本面和业绩数据；宏观经济数据如GDP、CPI 等。这些数据可以从交易所、券商、政府部门网站获取，或者从 AKShare、Tushare、Choice、Wind 等数据源或数据提供商获取，还可以通过爬虫爬取

量化投资涉及的数据内容很多，单一渠道往往很难获取全部数据，往往需要几种渠道配合

此外还要考虑数据获取的成本

数据存储和访问

CSV 文件
Arrow 文件
HDF5 文件
Json 文件
Pickle 序列化文件
时序数据库

数据清洗和预处理

量化投资中，数据清洗和预处理是非常重要的步骤，因为这可以确保我们使用的数据可靠、准确，并且适合接下来的分析

缺失值处理

数据集中可能存在一些缺失值，我们需要对其进行处理。有多种处理缺失值的方法，例如删除含有缺失值的行/列，或者使用某些统计方法（如均值、中位数或最常见的值）来填充缺失值

重复值处理

数据集中往往会存在一些重复值，当有多个数据来源时这种情况会更常见，我们需要识别和清除这些重复值。

异常值处理

在金融数据中，可能存在一些异常值，比如由于系统错误或其他非常规事件产生的错误数据或极端数据。这些异常值可能会对分析结果产生影响，因此需要被识别和处理。常用的方法是根据统计分布的范围来识别和删除异常值。

数据标准化和归一化

为了消除数据的量纲和尺度的影响，我们通常需要对数据进行标准化或归一化的处理。常用的方法包括Z-score标准化、Min-Max归一化等。

数据中性化处理

中性化指消除数据中的某些因素对投资策略的影响，从而使策略更具普适性和可靠性。常见的中性化包括市值中性化（消除市值的影响）、行业中性化（消除行业的影响）、风格中性化（消除各种风格因子的影响）等等。

数据类型转换

有时候，数据的原始格式可能不适合我们的分析。例如，日期可能需要被转换为特定的格式等

策略开发

策略开发指根据市场观察、经济理论或者统计规律，产生一种或者一组投资策略的设想，然后通过统计模型、机器学习技术或者其他量化方法，将策略的想法转化为具体的交易规则，并根据策略回测的结果，对策略进行优化，或者调整模型参数，以改善策略的性能。这可能需要反复进行多次。策略开发是一个迭代和反复的过程，投资者需要不断地学习、实践和优化策略，以应对市场的变化

策略回测

策略回测是量化投资中的一个关键步骤，它可以帮助我们评估策略在历史数据上的表现，以预测其在未来可能的表现

需要注意的是，虽然回测是评估策略的重要工具，但它并不能完全预测未来的表现。因此，需要理性对待回测结果，避免"过拟合"，并在实盘交易中结合市场环境和风险管理进行策略调整

构建回测框架

回测框架要能够模拟实际的交易过程，包括订单提交、执行、取消等，能够模拟实际的交易成本，如手续费、印花税等，以及交易限制，如最小交易单位、涨跌停限制等

计算回测指标

回测指标包括总回报、年化回报、最大回撤、夏普比率、系统性风险（即Beta）和非系统性风险（即Alpha）等各种性能指标。这些指标可以帮助我们理解策略的表现和风险

分析回测结果

回测完成后，需要详细分析回测结果。这包括但不限于以下几方面：

基本性能：如总回报、年化回报、夏普比率、最大回撤等

交易行为：如交易频率、平均持仓时间、胜率、平均盈亏比等

风险分析：如波动率、Beta、Alpha、信息比率等

敏感性分析：如对参数变动、市场环境变动的敏感性

优化策略

根据回测结果，我们可能需要优化策略。优化可以在很多方面进行，如调整参数、改进交易规则、优化资金管理和风险控制等。优化后的策略需要再次进行回测，并对比优化前后的结果

风险管理

风险管理可以帮助投资者在可能发生的损失面前保护投资组合

风险评估

首先，投资者需要了解并评估投资组合中的各种风险。这包括市场风险（如股票价格的波动），信用风险（如债务人违约的可能性），流动性风险（如无法及时买卖资产）等。此外，还应考虑到模型风险，例如预测模型的假设可能是错误的，或者模型可能无法完全捕捉到市场的复杂性。

风险度量

风险度量是风险管理的核心部分，它使用各种统计方法来量化风险。常见的风险度量指标包括标准差（代表投资回报的波动性），Value-at-Risk (VaR)（代表在一定的概率下，投资组合可能遭受的最大损失），以及 Conditional Value-at-Risk (CVaR)（代表在最坏情况下可能的平均损失）

风险调整

风险调整是基于风险度量的结果来优化投资组合。例如，投资者可能会降低那些风险较高的资产的权重，或者增加那些与其他资产相关性较低的资产，以降低组合的整体风险

风险控制

风险控制是通过设定各种风险限额来限制风险的暴露。例如，投资者可以设定单个资产的最大持仓比例，或者设定投资组合的最大损失限额。此外，还可以通过对冲策略来降低特定风险，例如使用期权或期货来对冲市场风险

风险监测

风险监测是在投资过程中持续跟踪和评估风险的过程。这包括定期计算风险度量，检查风险限额的遵守情况，以及在市场条件发生变化时更新风险模型

实盘交易

要实现自动化实盘交易，需要将投资策略与实盘交易接口对接，实盘交易需要在券商开通交易接口，在 A 股市场目前个人投资者可用的途径主要有：

使用恒生 PTrade 或迅投 QMT

很多券商都提供基于 PTrade 或 QMT 的量化实盘交易，具体开通条件咨询券商

量化平台跟券商对接实现实盘

例如聚宽和 bigquant 都有对接券商实现实盘交易

对于交易频率不高的策略，用人工进行实盘交易当然也是可行的，但要注意人工交易时克服情绪的影响，严格遵照投资策略执行交易

系统维护和监控

量化投资系统的维护和监控是保障系统稳定运行和投资策略有效执行的关键环节，包括：

数据质量监控

量化投资系统依赖于大量的市场数据，因此数据的质量至关重要。需要对数据的正确性、完整性和及时性进行监控，例如检查数据是否有缺失值、异常值或者延迟，并定期清洗和校对数据

系统性能监控

对系统的运行性能进行监控，包括计算速度、内存使用、网络延迟等。如果系统性能出现问题，可能会影响到交易执行的速度和效率

交易执行监控

监控实时的交易执行情况，包括订单的提交、确认和成交。如果发现订单无法正常执行，例如被拒绝或者未成交，需要立即进行处理

策略性能监控

定期评估策略的投资性能，包括收益率、风险度量（如标准差、VaR 等）、夏普比率等。如果策略的实际性能与预期有明显的偏差，可能需要重新审查策略的有效性

系统更新和维护

对系统进行定期的更新和维护，包括修复已知的错误、更新系统功能、优化系统性能等。同时，也需要考虑到市场环境的变化，例如新的交易规则或者新的数据源

安全性监控

保护系统的安全性，防止数据泄露或者恶意攻击。这包括使用安全的通信协议、定期更新密码、设置访问权限等