第一,模型的有效性。量化模型是策略核心,其基于历史数据构建,要关注它在不同市场环境下的表现。市场不断变化,过去有效的模型未来不一定有效,需定期评估与调整。比如,在牛市表现出色的模型,在熊市可能失效。
第二,风险控制。量化策略虽能分散风险,但不代表没有风险。要设定合理止损点和风险敞口,避免因黑天鹅事件或模型失效导致重大损失。例如,当组合回撤达到一定比例,及时止损。
第三,数据质量。量化策略依赖大量数据,数据准确性和完整性会影响模型精度和策略效果。要确保数据来源可靠,避免使用错误或过时的数据。
第四,交易成本。频繁交易在量化策略中常见,这会增加交易成本,降低实际收益。要考虑交易成本对策略的影响,优化交易频率和规模。
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发布于20小时前



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