风控管理设计思路及其支持场景的考量

 

风控管理的基本思路

• 从资金管理的角度管理风控

（一）无须从传统的投资组合的角度出发管理风控，而是从帐号资金管理的角度入手，在风险偏好阈值（例如品种占用资金的1%，即持仓品种的回撤线为1%）的要求下，实现持仓品种的动态调配，这样就避免了基于投资组合而建仓的品种中，浮亏品种吞噬掉浮盈品种的当前获利；

（二）在指定风险偏好阈值的前提下，对当前占用资金的品种进行一致性管理，可以是持仓数相等或市值相等，也可以按交易策略的优先级进行梯次分配；从程序实现来看，前者相对容易，后者比较复杂；

（三）账户资金的目标定位：以降低持仓品种的成本为目标，或以持仓市值不断增加为目标

• 进场

进场时点有交易策略决定。确定交易策略的优先级的因素：

（一）行情进入某个级别的右侧，并形成交易结构，发出交易信号，即入场信号；

（二）交易策略模型给出的持仓周期最短，且能满足T+1；

（三）交易策略给出交易的锚定级别和交易级别，交易策略中的级别定义从高到低为A、B、C、D、E。交易策略的锚定大级别和当前交易级别都在左侧，此种情况下采用B、C、D级别或A、B、C，资金分配相对集中；交易策略的一个锚定大级别在左侧，交易结构的两个级别在右侧，则采用C、D、E，资金分配相对分散；

（四）交易资金分配由交易模型受控于风险阈值和止损线的情况下自动完成，或人为分配；

• 出场

（一）出场分类及优先级

• Ⅰ级：触到风控阈值（根据交易模型的表现设定，或人为指定）
• Ⅱ级：触到止损线（在风险阈值的管控下由交易模型自动设定；或人为指定）
• Ⅲ级：触到止盈线（由交易模型自动设定）
• Ⅳ级：在止盈线之上且止盈线自动跟进过一次或一次以上（止盈线与当前行情值之间区间较大，采用对数算法；若较小，则采用算术方法；或者第一次止盈线跟进采用算术方法，后续的跟进采用对数算法。此种出场情况，可进一步参考行情微结构的表现）

（二）补充说明：触到风控阈值和止损线可能不一致时，以风控阈值为准，此时止损线和风控阈值相同；在风控阈值的区间较宽，交易策略自动设定的止损线接近阈值上限或者在其之上，则止损线比风控阈值更严格；触及止盈线出场后，可能很快再次出现该品种的交易信号，则视为不同品种的交易，这样处理对系统设计有利，这一点有别于之前的交易策略设计思路，不再考量平仓后很快再次建仓的品种是否降低了持仓成本，而是转向评价整个账户的资金是否增加。

• 品种替换

原则上帐号资金全部投入交易，一旦某个品种因达到出场条件而平仓，则在资金到账后，由交易策略自动提供不同于现有持仓品种和最新平仓退场的品种、且交易优先级最佳的品种，并及时完成建仓。这样持仓品种是动态的，这也是从账户资金管理风控的主要原因。这种场景下，要导入新建仓品种的行情数据到内存数据库。

风控管理的目标

实现风控阈值设定的目标，达到回撤最小化；

账户盈利的稳定是首要的，某个品种的单笔交易获利多少是次要的；

提供资金利用率，积少成多；

不设定投资组合，选股范围广泛；

缺点：

1. 不适用于投资组合、套利、对冲、协整、对交易等交易模型，并且不考虑基本面；
2. 交易成本高，风控阈值和止损线压力很大（因此交易模型的测试和仿真都有必要人为地提高交易成本的设定值）；
3. 只适用几何交易策略，其他如统计模型、机器学习模型等黑箱算法都不能作为首选的交易策略，可作为辅助模型；
4. 由于选定的交易级别组较低，需要对tick数据做分形，借鉴高频交易对行情微结构进行分析；
5. 需要对主板和中小创分开进行测试仿真，形成不同的评价体系。
6. 根据经验，风控阈值如设定为1%，则某些时段可能出现无品种可交易，导致账户资金闲置

对交易管理系统的一些调整

在系统中人为指定几何交易策略为主，其他策略为辅；几何策略和其他策略选出的品种最佳；

可人为设定账户内可用于交易的资金数额，因为如系统默认将帐号资金全部投入交易，则资金转出就会受到限制；

需要对交易结构的周期性进行评估，最好选择交易级别上处于 周期初始或第二 时点上的交易结构

是否在交易结构中考虑奔走线，采用高频交易的某些方法；

是否有必要在交易管理系统中对此进行独立分类；

是否对流动性、敏感性、波动性进行重新度量

交易策略对极端事件的测度和预警

基于Mandelbrot分形方法制定测度和预警方案