构建“模型交易策略”时有哪些注意事项？

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在投资领域，特别是量化投资领域，模型交易的策略大致可分为趋势交易型（包括正反向、不同周期的趋势），回归交易型（包括震荡模型、概率回归），对冲交易型（包括指数和个股对冲、期货和现货对冲、不同品种对冲）。所有的策略本质上都是在预测未来，因为下一步的操作依据只能是根据现有的历史信息作出对盈利有益的判断，如果真的未来不能预测（即未来和历史完全无关），那么所有的判断是没有意义的，也不存在稳定正盈利的可能，所以，说自己只做应对不做预测是一种误解。但是，模型交易是一种概率事件，绝不可能是决定性的预测，所以即使存在方向性的可能，也只有通过止损来获取真正的单边收益，不管采用什么交易策略，止损是必须也是唯一使策略获利的方法。既然止损是必须的，那么如果在选择单一策略的时候，就不存在亏损发散的可能，所以，企图把美国长期资本基金的破产归为正态性误用肯定是不可能也是不合理的，几个获诺奖的人不可能笨到不会止损却可以用正态性盈利！不管采用什么策略模型，背后都是对一种最基本的自然律的坚信，趋势交易型认为世界是存在突变的、非线性的、有特定结构化的，不管是人性或物质、宇宙、时空均如此；

回归交易型认为世界最终要趋向符合正态分布的均值，不管暂时、局部看起来是如何的具备特异性，最终的结果总是随机的，平均的；

而对冲交易型本质上是正态性的沿用，任何正相关的因子如果存在足够的偏离，终会回归。所有算法交易的本质意义，从信息论角度看就是尽可能在看似随机的历史数据中获取对未来有用的特异性信息，对于趋势模型就是获取突破的趋势信息，对于回归模型就是获取偏离均值的事件来等待回归。

最神奇的是，趋势模型和回归模型在策略上是互为矛盾的，这也是世界平衡的一种方式。结构和混沌、突变和稳定总是贯穿在每一个时空和事件，所以就不可能让一种交易策略独占优势。很多人有个致命的误解，就是把自己看得太聪明，他们开发了很多种相互矛盾的模型，然后根据不同的条件自动来选择在不同的时空中最合适的策略模型来进行套利交易，表面上可以覆盖所有情况。

殊不知，即使对一种交易策略我们也只能靠概率和止损来获利，对于多个策略，我们必然面临策略选择的概率性。如果在某一特定时刻，正好选反了两种互为矛盾的策略（这种情况是很多的），那么原来的止损将被破坏，整个系统将有可能变为发散，导致不可逆转的后果！所以，在量化投资领域，任何破产的发生只有以下原因：

1、杠杆太大，在足够大的资金回撤时爆仓；

2、流动性太小，即使在正确策略下不能止损和交易；

3、策略混用，导致发散。

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