风险模型：打开量化投资的黑箱

昨天我们讲了“打开量化投资的黑箱”。alpha模型：打开量化投资的黑箱；附创业板布林带策略代码：年化15%。即一个标准的量化投资策略的基本构成。

昨天重点就alpha策略的分类进行了讲解，理论驱动型的alpha是当下的主流，但数据驱动型的alpha是未来趋势。今天继续讲“风险模型”。

Alpha模型如果是一辆车的油门，那风控模型就是它的刹车。车好不好，动力系统很重要，但与之对应的良好的刹车系统也不可或缺。速度越快的车，对于刹车的质量、性能要求越高。

对于投资而言，通常你激进的操作加上一些运气，可以带来很好的收益，但这里可能伴随极高的风险。而投资是一个长期主义的事情，无法“毕其功于一役”，所以更重要的是如何长期、稳健的赚钱。这就是我们的风控模块要做的事情。

风控的目标是“给定的风险水平，追求最大化收益”。注意风险并不是让风险越小越好，因为风险的减少通常意味着收益的下降，风险与收益是相伴相生。投资的本质是主动承担可承受的风险，以此为基础获取最大化的收益的行为。

风险通常分为系统性风险与非系统性风险。比如在单一市场内的，个股的波动就属于非系统性风险，非系统性风险是可以通过分散来消除的。而单一市场的系统风险，比如指数的波动，通过分散就无法消除。系统风险可以通过降低仓位、杠杆率以及投资多元市场来降低。

衡量组合的风险的方式，是计算投资组合的标准差，金融上称为波动率。波动率越低，则认为风险越小。

风险分散，最常见的方式是限制单一资产的规模，比如大多数公募基金都有硬性规定，单支股票的投资上限不能超过总规模的10%。这是为了避免基金经理非常看好某一个公司，就全仓进入，进而规模太多，风险太高。作为个人投资者，可以更加灵活地处理这些阈值，无论投资机会看似有多好，都伴随可能的风险，那么风险的头存就需要约束，无论是硬性的比例约束还是弹性的“惩罚”函数（仓位越高，则加仓越难）。

多元投资本身也是更高层次的分散，降低是某一个单一市场风险暴露。

Alpha模型是“乐观派“，它到处寻找好的投资机会；而风控模型是”悲观派“，担心组合的风险暴露。二者之间寻找恰当的平衡是投资的艺术。

综合来看，AI量化要通过“预测”发现可能的好的资产，但这些机会本身也蕴含着风险。那通过多层次，多维度的风险保护，在获得收益的同时，控制好回撤才是一个好的策略。