1.8 量化交易的潜在风险及应对策略

量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，表现在以下5个方面，具体如下。

（1）历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性、价格波动幅度、价格波动频率等，而这一点是目前量化交易难以克服的。

（2）模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。

（3）网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。

（4）同质模型产生竞争交易现象导致的风险。

（5）单一投资品种导致的不可预测风险。

为规避或减小量化交易存在的潜在风险，可采取的策略有：①保证历史数据的完整性；②在线调整模型参数；③在线选择模型类型；④风险在线监测和规避等。