随着数字化和自动化时代的来临，个体交易者们急需从传统的依赖于人工制定交易策略的方式转化为自动寻求最优交易策略的方式。算法交易的出现，解决了个体交易者们的需求，是优化投资决策和回报的“黑盒子”。

笔者认为，算法交易仅仅是一种类型的技术手段，怎样根据多种渠道获得的信息建立行之有效的“算法交易模型”来破解这一“黑盒子”，从而量化“交易策略”的改变带来的“投资回报”，应用交易模型帮助散户们优化交易策略，才是算法交易的核心。

一般而言，当个体交易者分析市场寻找投资机会时，会经历5个步骤；在用算法交易寻找最优化交易策略时，笔者遴选了5个最重要的量化交易模型，与5个市场分析步骤一一对应，协同使用。

下面我们来了解这5个最重要的量化交易模型：

阿尔法模型交易策略可以是基于规则的策略，也可基于统计学方法，主要目的是帮助交易员对金融工具进行评估。

一个基于理论的模型可以被分为两类：基于价格；或基于基本面。

基于价格理论的阿尔法模型，我们也可将其称为“技术面分析”，因其交易策略要用到多个不同指数来分析并解析和预测交易趋势及交易体量。常用的技术指标有：RSI（Relative Strength Index，相对强弱指标），MACD（Moving Average Convergence Divergence，平滑异同移动平均线），均值回归等。

另一类模型是基本面分析，则可利用最新的技术 - NLP (Natural Language Processing，自然语言处理) ，如利用NLP来快速全面解读财报（譬如10K表格），帮助投资者进行公司投资决策等。

风险模型基于阿尔法模型的敞口，对敞口进行有目的的选择和规模控制来提高收益的质量和稳定性。风险管理虽然会降低量化策略的盈利，但另一方面会降低策略收益的波动性，及重大损失发生的可能性，包含三个方面：

1. 度量风险的方式；

2. 控制规模的方式；

3. 评估控制的有效性。

我们先来看度量风险的两个重要指标：

• 波动率，即纵向比较，计算不同时期各个产品收益的标准差；波动率越高，风险越大；

• 离散（dispersion），即横向比较，计算给定的同一时段所有相关产品的横截面标准差，可用给定范围内产品的相关系数或者协方差来度量。标准差越大，说明投资组合内的产品相关性越低，风险越分撒，则市场风险越低。

接下来我们来看风险控制方式，主要有两大类：

• 硬性约束，即设定限制值，如单只股票的头寸规模、管理投资组合的杠杆率等；

• 惩罚，通常用于风险不能明确预测的情况，采用惩罚函数的方式。

此模型用于估算交易者愿意付出多少交易费用，包括：交易佣金和费用（commissions and fees）；滑点（slippage）；及市场冲击成本（market impacts）。

我们先来看“滑点”，指交易者决定开始交易到订单进入交易所系统实际被执行这段时间内发生的价格变动。

如果在此期间内，趋势发生改变，则用趋势跟随策略就会发生很大的损失；而如果使用均值恢复策略，因平均了时间的价格变动，则带来的损失就会很少，甚至有正收益的可能，由此可见根据实际情况选择正确的交易模型将会对投资回报带来很大的影响。能承担的亏损额，及由于策略造成对市场的冲击所带来的影响。

再来看市场冲击成本指的是什么。指由市场供需关系变化导致的价格变动，具体而言，对大规模交易者，短时间内大量买进会抬高价格，使得建仓成本高于预期；反之亦然，如果短时间内大量抛售，最后实现的卖出价也会低于预期。出于对大单交易产生的市场冲击的担忧，暗池（dark pools）交易允许交易者以匿名方式直接进行交易。

通常有4类交易费用模型供个人交易者来选择：常值型、线性、分段线性以及二次型。四个模型的建模复杂度和精确度依次提升。

投资组合建模顾明思议，是为了决定投资者所持有的投资组合，即如何分配投资组合中各种产品的比例，主要需要考虑期望收益、风险和交易成本之间的平衡。上述的“阿尔法模型”、“风险模型”和“交易费用模型”为投资组合构建模型的输入，输出则为目标投资组合，包含理想的头寸及各个头寸的规模。

组合构建模型有两种通用方法：

• 基于预设规则；

• 基于优化的模型。

两种方式都旨在给定条件内，寻找阿尔法、风险、费用之间的最佳平衡关系关系。

基于规则的投资组合构建模型更多依赖于投资者的直觉，通常根据经验得到规律，如实验结果或犯错的教训等。

基于优化的投资组合构建模型则使用算法寻找实现投资者定义的目标函数的最优路径，可以利用“决策树”等方法。

执行模型即用于执行一个交易，通常有两种基本途径：电子或人为中介，如经纪商。电子化交易通过直接市场准入得以实现，交易者可以通过经济公司的基础设施和交易接口在电子市场直接进行交易。

执行算法包括完成订单的逻辑结构，如何将大订单拆分成小订单的说明，及应对限价指令簿和价格变化的各种措施。通常有三种途径可以获得执行算法：创建算法、使用经纪商的算法，及从第三方软件厂商处获得。

虽然五个交易模型这一技术手段对于投资者不可或缺，但最主要的还是取决于投资者的心态及学习能力。做一个量化的投资决策需要大量的研究，耐力，精力和时间去建立模型和验证模型。但保持理性和独立的思考则更为重要，通过对真实环境进行客观分析，多问问题迭代自己的理解，才能提升自己的投资能力。

投资是一场马拉松持续赛，有乐有苦，各位交易员们请拥抱这些困难和成就，不断提升自己的投资决策能力，获得更好的投资回报。