Python算法交易实战

第6章　管理算法策略中的风险

到目前为止，我们已经对算法交易的工作原理以及如何从市场数据中建立交易信号有了良好的理解。我们还研究了一些基本的交易策略以及更复杂的交易策略，所以看起来我们似乎已经处于一个很好的开始交易的位置，对吗？并不尽然。要想在算法交易中取得成功，另一个非常重要的要求是理解风险管理，并使用良好的风险管理措施。

不良的风险管理措施可能会将好的算法交易策略变成无利可图的策略。另外，良好的风险管理措施可以将一个看似低劣的交易策略变成一个实际赢利的策略。在本章中，我们将研究算法交易中不同种类的风险，研究如何量化和比较这些风险，并探讨如何建立一个良好的风险管理系统来遵循这些风险管理措施。

本章将介绍以下主题。

●　区分风险类型和风险因素。

●　区分风险措施。

●　制定风险管理算法。

6.1　区分风险类型和风险因素

算法交易策略中的风险基本上分为两种：造成交易损失的风险和造成市场中非法或禁止行为的风险，这些风险会引起监管部门的关注。我们先来看看风险，再来看看在算法交易的业务中，是什么因素导致了这些风险的增加或减少。

6.1.1　交易损失的风险

这是最明显也是最直观的一个问题，我们想通过交易来赚钱，但总是要面对其他市场参与者亏损的风险。交易是一个零和游戏：一些参与者会赚钱，而其他参与者会亏钱。亏损的参与者所损失的金额，就是赢利的参与者所获得的金额。这个简单的事实也是让交易变得相当具有挑战性的原因。一般来说，消息较少的参与者会输给消息较多的参与者。知情者在这里是一个宽松的术语，它可以指能够获得其他人没有的信息的参与者。这可以包括获得秘密的、昂贵的甚至是非法的信息来源，有能力传输和消费其他参与者所没有的这种信息，等等。信息优势也可以由那些具有较强的信息搜索能力的参与者获得。也就是说，一些参与者会有更好的信号、更好的分析能力和更好的预测能力，以淘汰信息不灵通的参与者。显然，更复杂的参与者也会战胜不那么复杂的参与者。 ...