一種基于風控量化模型的交易決策系統及方法

摘要：本發明主要屬于交易決策技術領域，具體涉及一種基于風控量化模型的交易決策系統及方法。所述決策系統通過多因子量化擇時模型為客戶提供優質的交易對象和低成本交易時機，并且通過風控模型進行模擬試錯交易，對錯誤指令提供止損值，強制平倉，對正確指令提供止盈值，提供量化交易或主觀交易。

1 .一種基于風控量化模型的交易決策系統，其特征在于，所述交易決策系統首先通過多因子量化擇時模型進行選股，對系統選出的股票以及客戶選定的股票通過風控模型進行實時持倉風險的量化評估，利用客戶端，隨時隨地、實時給出準確的買入、賣出、止盈、止損指令以及實時的持倉風險狀態提醒信息。

2.根據權利要求1所述一種基于風控量化模型的交易決策系統，其特征在于，所述交易決策系統包括輸入模塊、處理模塊、交易決策模塊和客戶端，所述客戶端包括指令輸出模塊；所述處理模塊一端連接輸入模塊，另一端連接所述交易決策模塊，所述交易決策模塊與客戶端中的所述指令輸出模塊連接。

3 .根據權利要求2所述一種基于風控量化模型的交易決策系統，其特征在于，所述量化選股單元包括多因子量化擇時模型：

式中，Zi為股票i的多因子等權重的綜合評分；K表示有效因子的個數，K=5；i為股票i； Zi ，EP為股票i的選股指標為盈利收益率EP時的分值；Zi ，BM為股票i的選股指標為賬面市值比BM時的分值；Zi ，CR為股票i的選股指標為現金收益率CR時的分值；Zi ，ROAC為股票i的選股指標為資產收益率變動ROAC時的分值；Zi ，PEG為股票i的選股指標為市盈率相對盈利增長比率PEG時的分值；

所述輸入模塊向所述多因子量化擇時模型中輸入股票池中每個股票i對應的盈利收益率EP、賬面市值比BM、現金收益率CR、資產收益率變動ROAC、市盈率相對盈利增長比率PEG，所述量化選股單元通過多因子量化擇時模型計算獲得股票池中所有股票的多因子等權重的綜合評分Zi，并根據多因子等權重的綜合評分Zi對股票池中所有股票進行排序，然后經排序靠前的第1-20支股票代碼信息以及用戶通過客戶端給出的股票代碼信息傳送給風控計算單元，所述風控單元根據所接收的股票代碼信息，對相應的每一支股票進行模擬交易；

所述風控單元包括風控模型：

Risk=Co·T·V·Ra·Pr

其中：Co為交易成本價；T為交易成功后的趨勢持續周期；V為交易成功后持有期的風險值；Ra為交易成功后持有期內價格波動幅度；Pr為交易成功后持有期的止盈值；

所述風控單元通過風控模型進行模擬交易，模擬交易成功后，所述輸入模塊向所述風控模型中中輸入交易成本價、交易成功后的趨勢持續周期、交易成功后持有期的風險值、交易成功后持有期，交易成功后持有期內價格波動幅度、交易成功后持有期的止盈值，交易的風險值Risk。

根據權利要求3所述一種基于風控量化模型的交易決策系統，其特征在于，所述交易決策模塊包括交易指令計算單元，用于產生交易指令，具體為：所述交易指令計算單元根據風控模型中的風險值Risk確定交易時間，Risk值為正值，進入量化交易，產生買入交易指令，并根據實際交易價格與止盈值的比較結果發出止盈指令，并Risk為正值時，用戶可以通過客戶端隨時發出賣出指令；Risk值為負值，價格觸發止損值，發出止損指令。

根據權利要求4所述一種基于風控量化模型的交易決策系統，其特征在于，所述交易決策模塊輸入端連接處理模塊中所述風控計算單元，所述交易決策模塊輸出端連接客戶端中的所述指令輸出模塊。

根據權利要求3所述一種基于風控量化模型的交易決策系統，其特征在于，所述輸入模塊連接交易平臺，以獲取所述交易成本價、交易成功后的趨勢持續周期、交易成功后持有期的風險值、交易成功后持有期內價格波動幅度、交易成功后持有期的止盈值，以及每個股票i對應的盈利收益率EP、賬面市值比BM、現金收益率CR、資產收益率變動ROAC、市盈率相對盈利增長比率PEG的數據；所述客戶端中的輸出模塊與遠端交易平臺連接，可以根據客戶端接收到的所述交易指令傳達給遠端交易平臺進行交易。

一種基于風控量化模型的交易決策方法，其特征在于，所述方法在多因子量化擇時模型基礎上選擇交易對象，在風險控制前提下對所述交易指令進行模擬試錯交易，根據風控結果，給出買入、賣出、止盈、止損指令，及實時的持倉風險狀態提醒信息。

根據權利要求7所述一種基于風控量化模型的交易決策方法，其特征在于，所述方法具體包括以下步驟：

（1）構建多因子量化選股模型：

式中，Zi為股票i的多因子等權重的綜合評分；K表示有效因子的個數，K=5；i為股票i； Zi ，EP為股票i的選股指標為盈利收益率EP時的分值；Zi ，BM為股票i的選股指標為賬面市值比BM時的分值；Zi ，CR為股票i的選股指標為現金收益率CR時的分值；Zi ，ROAC為股票i的選股指標為資產收益率變動ROAC時的分值；Zi ，PEG為股票i的選股指標為市盈率相對盈利增長比率PEG時的分值；

（2）利用步驟（1）構架的多因子量化擇時模型計算股票池中所有股票的多因子等權重的綜合評分Zi，并根據多因子等權重的綜合評分Zi對所有股票進行排序；

（3）將排序靠前的第1-20支股票代碼信息以及用戶通過客戶端給出的股票代碼信息傳送給風控計算單元，所述風控單元根據所接收的股票代碼信息，對相應的每一支股票通過風控模型進行模擬試錯交易，計算每次交易的風險值Risk；

所述風控模型為：Risk=Co·T·V·Ra·Pr；

（4）判斷Risk值，Risk值為為正值，進入步驟（5）；Risk值為負值，進入步驟（6）；

（5）量化交易，產生買入交易指令，并根據實際價格與止盈值發出止盈指令；或者用戶可以通過客戶端隨時發出賣出指令；

（6）觸發止損值，發出止損指令。

9 .根據權利要求7所述一種基于風控量化模型的交易決策方法，其特征在于，步驟（1）中多因子量化擇時模型的構建方法具體包括以下步驟：

（1）選取有效因子，包括盈利收益率（EP）、賬面市值比 （BM）、現金收益率（CR）、資產收益率變動（ROAC）和市盈率相對盈利增長比率（PEG）5個有效因子；

（2）個股打分：對各個有效因子k在個股上進行打分，按照不同因子k的大小將建倉初期股票池中所有股票i進行排序依次打分，使得個股股票i的分值分布在[0，n]區間內，n的范圍為1-100；將股票i的選股指標k的分值記為Zi ，k；

（3）多因子量化選股模型的構建：運用等權重的方法將單個選股指標的分值Zi ，k評分匯總為多因子等權重的綜合評分Zi：

式中，Zi為股票i的多因子等權重的綜合評分；K表示有效因子的個數，K=5；i為股票i； Zi ，EP為股票i的選股指標為盈利收益率EP時的分值；Zi ，BM為股票i的選股指標為賬面市值比BM時的分值；Zi ，CR為股票i的選股指標為現金收益率CR時的分值；Zi ，ROAC為股票i的選股指標為資產收益率變動ROAC時的分值；Zi ，PEG為股票i的選股指標為市盈率相對盈利增長比率PEG時的分值。

作者簡介：

姓名：趙勇，出生年月：1984.12.1，性別：男，民族：漢族，籍貫：福建省廈門市當前職務：董事長，當前職稱：中級經濟師，學歷：金融學碩士，研究方向：股權投資，量化交易，智能投顧，IPO輔導，資產證券化.endprint