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      金蘇股票大寶庫

      股票風險控制模型

      如何建立一個股票量化交易模型并仿真?

      研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態,其最重要手段的概率取勝,最重要的技術是概率統計,最主要的研究方向是市場行為心理。那么我們在選擇用于研究的參數時,也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去,因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
      量化投資區別于傳統定性投資的主要特征在于模型。我打個比方,我們看病,中醫與西醫的診療方法是不同,中醫是望、聞、問、切,最后判斷出的結果,很大程度上基于中醫的經驗,主觀定性程度大一些;西醫就不同了,先要病人去拍片子、化驗等,這些都要依托于醫學儀器,最后得出結論,對癥下藥。中醫對醫生的經驗要求非常高,他們的主觀判斷往往決定了治療效果,而西醫則要從容得多,按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫,它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
      量化投資的一般思路:選定某些技術指標(我們稱之為參數,往往幾個組成一組),并將每一個參數的數據范圍進行分割,成幾等份。然后,用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序,連接至大型數據庫進行統計計算,自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組后還不能馬上應用,因為這里涉及到一個概率陷阱的問題,比如說,有1到100這一百個數字放在那里,現在讓你選擇,請問你選到100的可能性是多大?是的,就是1/100,如果較幸運你選到了100并不能說明你比別人聰明,而是概率的必然。所以,在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組后我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證,只有驗證合格后才能試用。
      量化投資原始數據策略:我們選用96年后的市場數據,因為96年股市有過一次交易政策改革(你可以自己查詢了解一下),為了不影響研究結果我們不采納96年以前的數據進數據庫。
      量化投資研究的硬設備:高計算性能電腦,家用電腦也可以,不過運算時間會很長,我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
      統計方法:可以選用遺傳算法,但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型,所以采用普通統計方法就可以了。
      用于量化研究的軟件:我采用的是免費的大型數據庫MYSQL,ASP網絡編程語言,以及可以設置成網絡服務器的旗艦版WIN7操作系統。

      金融風險管理中風險模型有哪些內容

      一、波動性方法
      二、VaR模型(Value at Risk)
      三、靈敏度分析法
      四、一致性風險度量模型(Coherentmeasure of risk)

      風險管理模型

      (1)海外油氣資源開發利用的國家風險評價模型

      通過對主要油氣出口國家的各種風險因素的收集、整理、分析和評價,在建立針對油氣等能源產品的國家風險指標體系的基礎上,對油氣出口國家能源風險進行評估。結合中國的油氣進口現狀,尋求當前最佳的油氣進口方案,并且針對不同油氣出口國家的風險特性,確定我國應采取的最佳合作方式,為我國石油進口安全,保障國家經濟穩定增長提供政策建議。

      (2)海外油氣資源輸出國的供應風險評價模型

      在文獻調研和專家訪談的基礎上,分析影響中國海外油氣持續穩定供應的主要不確定因素;在不確定因素分析的基礎上,建立海外油氣供應風險評價指標體系;構建海外油氣風險供應模型,對中國海外油氣供應風險進行評價及風險區域劃分,以期對中國油氣企業走出去提供決策支持。

      (3)全球油氣資源開發利用的需求風險評價模型

      需求風險分析旨在考察未來油氣資源需求發展上的不確定性,并在如何進行需求風險控制方面進行探討。圍繞能源需求的主要影響因素,構建分析未來油氣需求不確定性的指標體系;在指標體系的基礎上,構建用于描述未來全球油氣需求量和需求結構的全球多國動態一般均衡模型;運用模型分析未來各種可能的經濟、人口、技術、政策干擾下,各主要國家及全球的油氣需求量和需求結構相對于基準情景有可能產生的波動;對各種波動結果進行風險定級。

      (4)海外油氣資源開發利用的運輸風險評價模型

      采用定量定性相結合的綜合集成研究方法,在統計數據和定量評價模型的基礎上,結合專家的經驗判斷,同時考慮包括油氣出口國的港口風險、運輸航線風險和承擔油氣運輸任務的船運公司的承運風險等諸多因素,重點研究海洋油氣運輸風險評價問題。

      (5)國際油氣市場風險評價模型

      石油市場風險評價主要包括石油市場系統風險評價、石油價格預測、石油市場VaR(Value-at-Risk)風險預測、國家石油資源投資價值評價和石油市場并購風險5個部分,其主要內容分別為:

      1)石油市場系統風險評價:石油市場系統風險指的是由石油市場因素(非地緣政治、軍事沖突、天氣變化等因素)造成的石油價格的不確定性,而石油市場系統風險評價主要是評價因油價的不確定性給我國石油企業海外投資收益帶來的風險。

      2)石油價格預測:使用小波分析、多尺度分析等多種模型方法對油價變化進行仿真預測。

      3)石油市場VaR風險預測:使用歷史模擬方法,構建VaR模型對石油市場風險進行預測評價。

      4)基于實物期權的國家石油資源投資價值評價:基于實物期權的方法,對不同國家的石油資源的投資價值進行評價。

      5)石油企業海外并購項目風險評價:采用將AHP法與模糊測評法相結合的模糊綜合評判,對石油企業海外并購風險進行模擬評價。

      (6)海外油氣資源開發利用的跨國管道風險評價模型

      研究跨境油氣管道工程在其生命周期全過程內的風險管理體系,包括風險識別、風險評價和風險控制。根據項目生命周期理論和目前國內外油氣管道管理界提出的最新管理理念,研究將跨境油氣管道工程的風險管理分為建設前期、建造施工期、運營期3個不同階段,分別進行風險識別、風險評價并提出風險控制與規避策略,建立“基于完整性管理的跨境油氣管道風險管理體系”。

      (7)海外油氣資源開發利用技術風險評級研究

      研究的主要內容包括海外礦產資源開發利用的礦業政策與法規、資本市場情況;基于復雜性科學理論與方法,如系統動力學方法或其他方法,建立我國周邊國家金屬礦產資源(主要是周邊國家重點地區的鐵、錳、銅、鋁、鉛、鋅等6種重要礦產資源)的技術經濟評價方法;同時采用期權評價方法或其他評價方法,對我國周邊國家金屬礦產資源的探礦權或采礦權典型案例進行評價分析,為國內企業在我國周邊國家從事金屬礦產資源開發利用提出指導性參考意見。

      (8)風險管理系統總體設計與模型開發

      開發具有系統自主知識產權的海外油氣資源開發利用風險管理系統,該系統應當與國際市場規則接軌、支持動態決策與海外發展政策模擬、揭示能源和社會發展關系,服務于我國海外油氣資源利用的戰略規劃和企業的海外發展戰略及相關產業政策的制定,并在宏觀、戰略和戰術等多個層面上提供海外油氣資源開發利用決策問題的分析和支持功能。

      該風險管理系統主要包括8個子功能模塊,用于展示前面研究的模型方法與評價結果。其中國家風險、市場風險、供應風險、需求風險、運輸風險、管道風險、技術經濟評價7個子模塊為前臺展示模塊,為用戶提供各個模塊的風險評估數值,展示各模塊的相關數據,用戶通過對這7個子模塊風險信息的查看,可綜合評價資源的開發利用風險等級。

      考慮各個模塊的功能需求,展現各種風險評估信息,采取各種不同的方案進行各個模塊的功能設計,通過GIS、專業軟件等不同方式來對它們進行全面的展示,用戶能夠簡單直觀地從系統中獲取自己需要的信息。以上7個模塊是所有用戶公用模塊。通過友好的界面為終端用戶提供充足可靠的信息量,支持用戶進行有效的風險決策。

      FRM干貨:常用的金融風險的模型有哪些

      一、波動性方法
      自從1952 年Markowitz 提出了基于方差為風險的最優資產組合選擇理論后,方差(均方差)就成了一種極具影響力的經典的金融風險度量。方差計算簡便,易于使用,而且已經有了相當成熟的理論。當然,波動性方法也存在以下缺點:
      (1)把收益高于均值部分的偏差也計入風險,這可能大家很難接受;
      (2)以收益均值作為回報基準,也與事實不符;
      (3)只考慮平均偏差,不適合用來描述小概率事件發生所導致的巨大損失,而金融市場中的“稀少事件”產生的極端風險才是金融風險的真正所在。
      二、VaR模型(Value at Risk)
      風險價值模型產生于1994年,比較正規的定義是:在正常市場條件下和一定的置信水平a上,測算出在給定的時間段內預期發生的最壞情況的損失大小X。在數學上的嚴格定義如下:設X是描述證券組合損失的隨機變量,F(x)是其概率分布函數,置信水平為a,則:VaR(a)=-inf{x|F(x)≥a}。該模型在證券組合損失X符合正態分布,組合中的證券數量不發生變化時,可以比較有效的控制組合的風險。因此,2001年的巴塞耳委員會指定VaR模型作為銀行標準的風險度量工具。但是VaR模型只關心超過VaR值的頻率,而不關心超過VaR值的損失分布情況,且在處理損失符合非正態分布(如厚尾現象)及投資組合發生改變時表現不穩定。
      三、靈敏度分析法
      靈敏度方法是對風險的線性度量,它測定市場因子的變化與證券組合價值變化的關系。對于市場因子的特定變化量,通過這關系種變化關系可得到證券組合價值的變化量。針對不同的金融產品有不同的靈敏度。比如:在固定收入市場的久期,在股票市場的“β”,在衍生工具市場“δ”等。靈敏度方法由于其簡單直觀而得到廣泛的應用但是它有如下的缺陷:
      (1)只有在市場因子變化很小時,這種近似關系才與現實相符,是一種局部性測量方法;
      (2)對產品類型的高度依賴性;
      (3)不穩定性。如股票的“貝塔”系數存在不穩定的缺陷,用其衡量風險,有很大的爭議;
      (4)相對性。敏感度只是相對的比例概念,并沒有回答損失到底有多大。
      四、一致性風險度量模型(Coherentmeasure of risk)
      Artzner et al.(1997)提出了一致性風險度量模型,認為一個完美的風險度量模型必須滿足下面的約束條件:
      (1)單調性;
      (2)次可加性;
      (3)正齊次性;
      (4)平移不變性。
      次可加性條件保證了組合的風險小于等于構成組合的每個部分風險的和,這一條件與我們進行分散性投資可以降低非系統風險相一致,是一個風險度量模型應具有的重要的屬性,在實際中如銀行的資本金確定和最優化組合確定中也具有重要的意義。目前一致性風險度量模型有:
      (1)CVaR模型(Condition Value at Risk):條件風險價值(CVaR)模型是指在正常市場條件下和一定的置信水平a上,測算出在給定的時間段內損失超過VaRa的條件期望值。CVaR模型在一定程度上克服了VaR模型的缺點不僅考慮了超過VaR值的頻率,而且考慮了超過VaR值損失的條件期望,有效的改善了VaR模型在處理損失分布的后尾現象時存在的問題。當證券組合損失的密度函數是連續函數時,CVaR模型是一個一致性風險度量模型,具有次可加性,但當證券組合損失的密度函數不是連續函數時,CVaR模型不再是一致性風險度量模型,即CVaR模型不是廣義的一致性風險度量模型,需要進行一定的改進。
      (2)ES模型(Expected Shortfall):ES模型是在CVaR基礎上的改進版,它是一致性風險度量模型。如果損失X的密度函數是連續的,則ES模型的結果與CVaR模型的結果相同;如果損失X的密度函數是不連續的,則兩個模型計算出來的結果有一定差異。
      (3)DRM模型(Distortion Risk-Measure):DRM通過一個測度變換得到一類新的風險度量指標。DRM模型包含了諸如VaR、CVaR等風險度量指標,它是一類更廣義的風險度量指標。
      (4)譜風險測度:2002年,Acerbi對ES進行了推廣,提出了譜風險測度(Spectral Risk Measure)的概念,并證明了它是一致性風險度量。但是該測度實際計算的難度很大,維數過高時,即使轉化成線性規劃問題,計算也相當困難。
      五、信息熵方法

      炒股的風險有多大?

      投資有風險,相信大家都明白這個道理,一般來說,收益高意味著風險也高,所以,炒股肯定是有一些風險的,但是究竟炒股風險有多大?相信大家也不能說出個所以然來,下面就和大家談談吧。
      炒股風險有多大?
      股票風險的大小是根據自己的情況決定的,你對股票的分析越正確,風險越小。但是你對股票的分析越不正確,風險越大。如果你不分析,有可能有風險,也可能沒風險。有2年10萬剩5千的,也見過1年翻3番的??傊磺卸加锌赡?。所以大家投資要理性,風險的大小都是自己能夠決定的。

      股票有什么風險?

      有虧損風險,有退市風險,系統風險,操作風險