数字货币量化投资风险归类与风控措施

风险归类

应用量化投资到数字货币市场的风险有两类：

一类是所有类型投资策略都要面对的数字货币风险，如市场风险、尾部事件、流动性风险等。

市场风险：数字货币本身的波动性，既是盈利来源，也是风险的来源。由于数字货币缺乏财务基本面，没有利息，也没有预期现金流，使得估值完全由预期和流动性定价，较一般金融产品波动更大。基于数字货币的衍生产品，继续把这种波动放大了好几倍。目前期货和期权市场，大部分也是基于比特币，小部分基于以太坊，其他币种的衍生品几乎没有，就是因为风险过大交易所都可能难以管理。

尾部风险：数字货币市场特有的尾部风险，是数字货币目前的基础设施不够完全导致的。总而言之就是流动性看似较大，但比较分裂，操控市场或者影响市场所需要的资金量其实很小。巨大的波动容易抽干流动性。可归因于是基础设施的缺乏，使得量化交易的量做不到太大。而这种情况，预计还会持续几年，直到新型的基础设施慢慢取代现有的设施。

流动性风险：前面已说明流动性是数字货币的定价来源之一。黄金本身就是流动性的池子，比特币也慢慢有向流动性池子发展的趋势。但是由于市值很小，所以相对黄金，很容易受到流动性的干扰，而且还兼具风险资产特征。典型的例子就是3.12的暴跌，以及暴跌后的迅速反弹，主因是流动性，次因是风险偏好。此外很多数字货币交易对的流动性也不稳定，不同交易所的交易对和上下币规则都略有不同，这对小币种的流动性干扰较大。

另一类是量化投资策略所特有的风险，如量化模型设计风险，数据的完整性风险，硬件故障等市场外黑天鹅风险，模型拟合、回测与未来的关系（市场条件变化），过拟合等多类风险，可以分成两类：

属于经验性的，如策略不够聪明、回测不到位、拟合没做好（如过拟合）、参数有问题、基础模型缺乏证明支持等。

属于技术性的，如缺乏足够的数据、硬件支撑，API数据接口问题，网络延迟问题等。

策略风控

策略主导的多指标风控原则

策略模型是一个负责从下单到平仓的一整套程序，大部分的策略模型，是把风控的模块包含进去了，如什么时候应该止损，什么时候应该停掉策略。

这部分模型是由量化策略员直接负责的。其中的各类指标，还要和和风控等部门协商。

此外就是一个团队基本能承担的风险是有上限的，当运用多策略模型时，单一策略又需要分配风险指标，所以策略模型的外在限制比较多，而这些可以内化为一个个多指标的风控程序。

高级算法过滤

除此以外，有些量化团队还专门设立独立的算法风控，比如使用自然语言处理NLP、 关系网络、知识图谱等多类技术手段，去寻找和勾勒市场上并非显而易见，但是会有实质影响的风险。

相当于在策略和交易部门之外，单独设立一个算法为主导的风控监控体系，负责监控整体的风险暴露并和策略交易团队沟通。

风控预警和日志

预警属于前置的风控，即一般的风险提示、预警线、平仓线提示等。日志属于后置的风控，把风险事件和风控事件记录下来，以备日后查阅，并方便改进风控和策略模型。

合规风控

传统金融市场，比如A股会要求下单次数、撤单次数、下单和撤单之间的时间差等。预计以后合规的数字货币交易市场可能也会有类似要求，比如可交易/不可以交易什么类型的数字货币。这就需要修改策略模型，尤其是高频交易模型，以符合监管要求。

人工干预风控

主要是指策略启停、手工下单、系统急刹，以及各类人为定义的风控规则，目的是防止策略出现黑天鹅，尤其是自动交易类型的。历史上比如2012年骑士资本因为自动分单系统升级后，提示模块的缺失，导致45分钟内发送了天量订单，导致亏损4. 6亿美元。就是非常需要人工干预的情形。

量化模块虽然非常严谨，但是系统的bug非常难以避免，尤其是涉及升级、负责人员的更替、系统年代久远、缺乏开发日志及注释等多种情况的出现，都会导致出现bug。此时就需要赋予高级风控和管理人员进行手工干预甚至启停的功能，并配合风控预警等模块进行干预。

动态评价。因此评价良量化团队首先要动态的看问题，不能唯业绩论。不同市场下不同策略收益差别很大，这里面还有一定的运气成分（或是还难以被数学描述的部分）。

所以需要保持客观、并不断地跟踪。每个公司都会宣称自己的风控模块完备，但直到出现风险事件，才知道谁的风控最优。

根据我们对行业的理解，目前数字货币量化投资盈利最丰厚的是两类策略：

做市商策略：目前数字货币量化交易最强的团队还是来自于传统量化基金，他们的主要策略就是做市商策略，即通过在不同的交易所提供流动性，而在其他交易所完成头寸的cover，利用的是现货交易所之间的价格差，以及自身交易引擎可以瞬间捕捉机会的优势，策略体量比较大。

高频交易策略：这类策略的特点是盘子容量较小，但是收益比较稳定，优秀团队年化可以达到30%-40%以上，但是扩展需要整体数字市场的市值往上再走一步。这些团队的出身也是传统量化基金出身。

其他类型的策略，或者是风险较大（比如CTA类型的策略），或者就是很难效仿（比如法币套利策略），难有特别优秀且持续的案例出现。目前行业还缺乏成熟客观可靠的评价体系，也欣喜的看到一些同行在着手建立，希望可以看到更多更客观的评价标准。

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