您好，量化交易其实也就是程序化交易，程序化交易使资产管理人更容易通过多品种、多市场、多周期、多组合的量化交易策略来降低投资风险、平滑资金曲线，凭借其快速与纪律性等优势，越来越受到交易者的青睐。期货量化交易系统风控的构建逻辑。

一是强调风险控制的重要性。任何风险控制工作的改进，都必须以提高风险控制质量为第一考虑。

二是强调风险的提前预防、提前发现。可通过模拟实盘情况，寻找可能出现的量化交易风险；并且在实盘交易中，通过增加参数监控，来弥补单纯订单只能在错单出现后才能发现风险的问题。

三是强调风险估计的准确性。一方面，不断发展适合量化交易的风险估计模型，目前采用基于GARCH模型和GED分布的VaR风险估计模型。另一方面，通过对多品种联合建模，努力对套利交易提供更高的兼容性，以减少不必要的风险估计，帮助量化交易客户找到真正的风险源。

四是强调量化交易风险的独特性。对于量化交易风险，我们面对的风险不是目前仓位继续持有一段时间可能带来的风险，而是量化交易继续运行一段时间可能带来的风险。所以我们发展了蒙特卡洛模拟的方法来计算下一个交易日的风险情况。

基于以上逻辑以及量化投资实务的经验，我们认为，一套完整的覆盖交易前、交易中、交易后的风控体系应该至少包括以下内容：
量化投资不同于传统投资方式，风险控制工作在交易前就已产生。主要预防的风险包括：量化程序的编写错误、量化程序和风控程序的不正常交互等。我们将需要测试的模型搭载在我们的交易系统和风控系统上，通过以下几个方式检验整个系统的稳健性：

一是模仿交易所实时推送行情，在量化策略编写者的协助下，查看交易信号和输出的参数等是否正常。

二是用专门的数据模拟包括异常行情等突发情况，验证在突发情况下系统的表现。包括风控程序是否能及时发现异常，示警并征得量化交易者同意后而采取措施的其他风控手段。

三是在量化交易者同意风控程序进行平仓、限制开仓等风控手段时，用特殊数据刻意引起风控系统生效，以检验在风控程序生效后，量化交易程序是否能正确接受信号，并继续稳健运行。

以上是对您问题的回答，因为篇幅有限很多东西不能彻底讲解，如果您还有不明白的地方，或者是有相关需要协助解决的问题，可直接添加本人微信好友或拨打电话，24小时在线，欢迎随时咨询。