新的风险管控机制(风控系统2.0版本)上线(第3篇)!

 

这是我们关于新版风控机制文章的第三篇博客贴文。如果您还没有阅读过这些文章,我们建议您阅读关于之前的两篇文章。

我们在第三篇文章中要解释的变化,是我们从一些社区交易员得到回馈的结果。在过去几年中,我们收到了来自交易员的各种合理投诉,批评DARWIN在原始交易策略(具有相当低且稳定的VaR)将产生正收益时却经历了损失。

我们不断努力去改进我们的系统,我们决定分析所有的策略,看看究竟是什么原因造成了我们用户报告的现象。

通过这个分析,我们发现,在定义原始交易策略最大允许杠杆时存在一个错误,导致我们的风控机制关闭了投资者方面的跟单并平掉头寸,以确保和保护投资者每月VaR风险为20% (注意:当我们近期公司发布全新版本的“DARWINEX(代号: Darwinex重装上阵再启航)”,投资者的VaR将变为10%)。

正如我们在之前的文章中解释的,投资者杠杆(即DARWIN投资者杠杆)是按照下列公式计算的:

投资者杠杆= 交易策略杠杆* 在险价值(10%)/在险价值(交易策略)* 按过度杠杆使用干预保护的风险调整率%

Investor leverage = strategy leverage *VaR (10%) / VaR (strategy) % risk adjusted for excessive leverage

风险调整通常会降低杠杆率,使得DARWIN收益和策略收益会呈线性表现。

因此,严谨的计算是非常重要的。接下来我们要详细解释将在新风险管理器启动时引入的变化。

1  为什么需要公式的后半部分(红字部分)

为了解释上面公式的结构,我们将在一个例子中说明。 我们假设一个策略的操作情况是:每月建立相同数量的仓位,例如20,使用相同的杠杆,例如10:1,并且持仓时间总是一小时)。 我们假设这个策略的VaR为8%。

如果这个策略突然决定让它的仓位开放更长时间,甚至是无限期,那会发生什么?显然,如果投资者在本月一直使用这个杠杆,投资者的风险将高于每月8%(若一个月的预期活动为300点,投资者可能损失30%的资本,远远高于按8%计算)。正因为这样,随着时间流逝,风险管理器必须采取行动,关闭投资者的部分陈列。

这个例子(还有很多例子)可以解释为什么一个仓位的最大限定杠杆取决于持仓时间,因此,风险管理器必须能够在整个持仓过程中发挥作用,而不仅仅是在初期。每建立一个仓位,就产生一个临时的风险表现窗口,每个仓位还必须规定最大容许杠杆,而且必须随时间下降。

2  仓位历史

仓位的最大杠杆取决于原始交易策略的类型,因此,我们必须根据其历史情况来确定。从数字上看,最明智的方法是,用于定义DARWIN的VaR而选定的历史与用于确定策略VaR而选定的历史相一致,这样的话,调整必须与VaR相关联,而这个VaR在你想操纵的策略开放前便已计算出来。

3  平仓算法的改进空间

当我们确实在DARWINS中实现风险目标时,并不意味着我们能以最优方式关闭所有的DARWINS仓位。我们最初设计模型时并没有注意到这一点。

最初,我们假设这样一个事实,即我们在20%的DARWINS中获得了客观的VaR,因为我们最终使用的调整是正确的。但不幸的是,时间证明,这种说法是不确定的。正因此如此,我们做了一次“整容”,以优化我们的平仓标准。如果我们偏离了策略的“持仓时间”vs“杠杆”的历史样本,而是将他们分到无限制范围,因为风险管理器已经预先确定了他们的表现,那么,我们就能获得每个期限范围的杠杆中值和离散度。我们附上了一个图解说明。

pastedGraphic.png

风险管理机制有最大允许杠杆的情况有:所有的综合DARWINS考虑了“离散时间数”、每月利润分配发挥了作用——因为只有5%的损失超过20%(未来我们将使用10%的VaR)。

在前面的例子中,在4-8小时的时间范围内,最大允许值为17.07,因此在4小时时,风险管理器将关闭杠杆高于那个值(图片中的红点)的所有仓位。

我们基本上就这样确定了平仓标准(如我们之前提到的,这个解决方法只是数千种可能的选择之一)。

我们能改进什么?

我们的初始解决方法对聚合DARWINS总体有效,但不适用于每个单独的DARWIN。随着时间的推移,我们发现,您无法根据无论什么类型操作的离散度来确定一个数值,也无法确定风险管理器中每个表现条的数值。

这个步骤在系统上妨碍了下列操作:每月拥有很多仓位及所有期限类型的操作、在实际中过度关闭仓位的操作,以及实际风险没有超过策略VaR的操作。

我们可以在下面例子中看到这个问题:

pastedGraphic_1.png

根据旧的分析,以灰色突出显示的仓位,在持仓时间为17分钟,D杠杆为10的情况下,根据该策略,DARWIN投资者的风险将被调整40.6%。

问题是:如果我们没有关闭这个仓位,策略的VaR会增加吗? 答案很可能是肯定的,但是比率非常低。在测试月份的快照中,该策略有很多仓位(总共327个),导致VaR为10.72%。 也就是说,这个仓位对VaR的贡献最多是总量的1/327(我们可以近似地这么说,因为其他仓位的持仓时间要长得多)。

最后,如果这个仓位对投资者开放,VaR的增加不会太大,因此,我们可以得出结论:没有必要做任何调整。

相反,它被关闭了,因为在15到30分钟的范围内,杠杆率超出了最大容许离散范围,并远远高于其历史中值。在这种情况下的结果是,尽管投资者的DARWIN利润减少了40.2%,但他断然(+ 0.44%)关闭了这个仓位。 因此可以说,在某些情况下,我们的风险管理器在过度保护投资者。

者。

4   新的风险调整算法

新的风险管理器会在建仓时分析每个时间间隔的最大阈值,如果超过最大值,则假设VaR为10%的原始交易策略有风险上升的可能(例如,10% +1%的容差= DARWIN中的VaR的11%)。

我们之所以得出10%的容差阈值,是基于我们认为它适用于任何类型操作的容差阈值,以及它们如何反映我们数量分析专家团队完成的研究。为避免过于复杂,不再讨论VaR计算的细节,所以最重要的结论是,这种新的调整以有效的方式发挥作用,将DARWIN的风险限制在10%。

5  结论

这种调整对DARWIN 有什么影响?这项新调整的两个最显着的结论是:

1一方面,那些因过量交易而被风险管理器过度关闭的策略,在DARWIN和原始交易策略看起来更相似的意义上,恰好表现得“更好”)。

2另一方面,那些每月只有少数交易,持续时间短的策略,在其容忍杠杆偏差高于历史中数上具有较小的可接受标准差(仓位数量越少,每个仓位在VaR中更有分量)。

我们希望这一系列的文章有助于您了解风险管理器即将发生的变化。

Loading Facebook Comments ...
0 回复

发表评论

想要加入讨论?
欢迎自由加入!

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *