英国比特币代交易平台｜许聪探讨数字货币的量化投资行业（三）

数字钱银量化出资危险归类与风控办法

危险归类：

使用量化出资到数字钱银商场的危险可以分为两类：

一类是一切类型出资战略都要面对的数字钱银危险，如商场危险、尾部事情、流动性危险等。

商场危险：数字钱银自身的动摇性是盈余来历也是危险来历。数字钱银的估值彻底依赖预期和流动性定价，动摇性比一般金融产品更大。数字钱银衍生产品将这种动摇放大了几倍。目前大部分期货和期权商场依据比特币，少部分依据以太坊，其他币种的衍生品很少，是因为危险太大，交易所难以管理。

尾部危险：数字钱银商场特有的尾部危险是因为数字钱银根底设施不够完善导致的。流动性看似较大，但比较涣散，操控商场或影响商场所需资金量很小。巨大的动摇简单耗尽流动性。因为根底设施缺少，量化交易的量做不大。预计这种情况将继续几年，直到新型根底设施逐渐取代现有设施。

流动性危险：流动性是数字钱银的定价来历之一。比特币正在逐渐发展成为流动性池，但因为市值较小，相对黄金简单遭到流动性搅扰，同时也具有危险财物特征。典型事例是3.12的暴降和随后的敏捷反弹，首要原因是流动性，非必须原因是危险偏好。此外，许多数字钱银交易对的流动性也不稳定，不同交易所的交易对和币种上下线规矩各有不同，对小币种造成较大的流动性搅扰。

另一类是量化出资战略所特有的危险，如量化模型规划危险、数据完整性危险、硬件故障等商场外黑天鹅危险，以及模型拟合、回测与未来联系的危险、过拟合等多类危险，可以分为两类：

经验性危险，如战略不足、回测不准确、拟合不合理、参数问题、根底模型缺少支持等。

技术性危险，如缺少足够数据、硬件支持，API数据接口问题、网络延迟问题等。

战略风控：

战略主导的多指标风控原则：量化战略模型通常包含风控模块，负责从下单到平仓的全过程。各种指标还需与风控部分洽谈。

高档算法过滤：一些量化团队还设立独立的算法风控，使用多种技术手段如自然语言处理、联系网络、常识图谱等，寻觅潜在危险。

风控预警和日志：前置的危险提示、预警线、平仓线提示等预警办法。后置的危险事情和风控事情记载，便于查阅和改善风控和战略模型。

合规风控：未来数字钱银交易商场可能呈现与传统金融商场类似的要求，如下单次数、撤单次数、下单与撤单时间差等。需要修改战略模型以契合监管要求，尤其是对高频交易模型等。

人工干涉风控：包括战略启停、手工下单、系统紧迫中止等风控规矩，避免呈现黑天鹅事情，尤其是自动交易。量化模块虽然严谨，但系统漏洞难以避免，需要高档风控和管理人员进行手动干涉和启停，并合作风控预警模块。

动态评价：对任何量化团队，评价应动态看问题，不能只看成绩。不同商场下不同战略的收益不同很大，其间也有一定程度的运气成分。保持客观并不断跟踪是必要的。每个公司都宣称自己的风控模块完备，但只要在呈现危险事情后才能知道哪个是最优风控。

依据咱们对职业的了解，目前数字钱银量化出资中