想要成为合格的宽客，搭建量化模型（Alpha模型）是基本功。

想要成为合格的宽客，搭建量化模型（Alpha模型）是基本功。

想要成为合格的宽客，搭建量化模型（Alpha模型）是基本功。

构建量化模型的本质，就是用数理的、可量化的方式，选择股票或投资组合，期望获得超越基准的收益率的投资行为。

一个合格的量化模型，有三大要素：

• 数据驱动：通过大量历史数据和实时数据分析来做出决策，而不是依赖基金经理的直觉和情绪
• 系统化：模型构建完成后，一切交易决策由系统自动执行，尽量减少人为干预，确保操作的统一性、一致性
• 高效性：量化模型通过计算机处理大量数据，可以高效挖掘隐藏的市场机会

常见的量化模型有三类：

1. Alpha模型，即预测模型，侧重收益
   相比其他模型更多的“辅助”功能，Alpha模型最接近量化交易中模型的本质——从历史数据中寻找错误定价的规律，并且此规律可以应用在今后市场中获取超额收益。因此，本文中讨论的模型搭建均以Alpha模型为例。

2. 风控模型（组合优化），侧重风险

3. 执行模型，侧重减少冲击和交易成本，有些机构用强化学习来降低执行中的交易成本

量化投资的“黑箱”结构

想要搭建一个合格的Alpha模型，通常有七大步骤：

构建模型之前，宽客需要明确预测目标，即搭建模型是要预测长期的稳健收益，还是实现短期套利的收益。

有的时候会预测一些有用的市场参量，如波动率、成交量、相关性等，这些目标可以为不同的策略类型可以打下基础。

训练模型训练前，宽客需要针对不同类型的数据进行不同的处理（详细内容请参考《量化投研中的数据分类和处理》）。

根据预测目标的不同，宽客选取的因子也不一样。

筛选因子的核心目标，是在庞大的因子库中挑选出能够对目标变量（如股票收益、风险指标等）有显著预测能力的少量因子，同时避免过拟合和信息冗余。筛选因子时，宽客重点关注：

• 预测能力：因子必须能够解释目标变量的变化，有显著的预测效果
• 稳健性：在不同时间段、市场条件和行业中因子表现要保持分布一致性，避免“偶然有效”
• 相关性控制：因子之间的多重共线性可能导致模型性能下降，需要去冗余提升模型鲁棒性

常见的筛选因子的流程有：

1. 根据理论逻辑和经济解释，快速判断，初级筛选
2. 通过清洗和标准化，对数据进行预处理
3. 用统计分析和机器学习等工具，对因子进行一步筛选
4. 多因子组合优化，对因子去冗余、分层测试，进行稳健性检验等

一般来说，实际使用的因子数量远远少于因子库。

选择合适的算法和模型是量化投资中至关重要的一步。选择模型时，需考虑数据的特点和策略的需求。

目前，国内量化机构使用的模型主要有线性模型、非线性模型。

1. 线性模型，即指假设因变量（目标变量）与自变量（特征变量）之间存在线性关系的模型。
   注：线性关系，即量与量之间按比例、成直线的关系
   关于线性模型的研究的比较多，相关理论也比较完整，可解释性强。线性模型虽然简单，但威力巨大，唯一的局限就是模型对因子本身质量要求较高。

常见的线性模型有：

• 线性回归：最基本的线性模型，通过最小二乘法（OLS）来拟合数据，预测目标变量
• 逻辑回归：用于分类问题，实际用于估计事件发生的概率
• Ridge（岭模型）和lasso模型：在标准线性回归的基础上加入了正则化项，能够防止过拟合，适用于高维数据

2. 非线性模型，指假设因变量与自变量之间存在非线性关系的模型。
   由于非线性关系的形式非常广泛，包括但不限于多项式、指数、对数、分段函数等，因此，非线性模型可以捕捉到数据中更复杂的模式和关系。

常见的非线性模型包括：

• 支持向量机（SVM）：通过使用核函数（如径向基函数 RBF），将数据映射到更高维的空间，使得数据变得线性可分
• 决策树和随机森林：通过递归划分特征空间，非线性决策和分类
• 神经网络：通过多层神经元和激活函数，能够学习复杂的非线性关系

以最近几年热度很高的神经网络为例，它通过研究人脑、了解人类如何做出决策，从算法领域消除人类情绪在交易中的影响。

神经网络的基本工作原理是，宽客将大脑的工作原理简化为三大步骤：输入参数（Input Layer）；大脑根据参数构建复杂参数，即隐藏层（Hidden Layer），如情绪和感觉等，做出决策；决策输出（Output Layer）。

神经网络工作原理示意图

非线性模型的优势在于其强大的拟合能力，能够捕捉到更复杂的市场行为，尤其是市场中的非线性波动、突发事件等。

非线性模型的缺点也十分明显：训练过程通常较为复杂，计算资源消耗较大，且容易产生过拟合问题，尤其是在样本量较小时。

总之，线性模型和非线性模型各有其独特的应用场景。线性模型简单高效，广泛应用于资产定价、风险管理等基础任务中；非线性模型则因其强大的拟合能力，适用于捕捉复杂的市场动态、进行高频交易、市场情绪分析等任务。通过综合两者优点，宽客能构建出更精准、灵活的模型。

选好模型后，宽客可以开始搭建交易模型了。

有了明确的策略和数据后，宽客需要训练和优化模型。

所谓训练和优化模型，就是宽客需要开发一个框架，将代码布置在这个框架上自动学习执行特定的任务，在数据集上自我训练、自我优化（调整计算结果），不断调整，使计算结果尽可能趋于观察到的实际结果。

以神经网络自我训练预测股票收益率为例：

神经网络将筛选后获得的因子输入，期待经过模型自我训练后，可以给宽客尽量精准预测第二个交易日的收盘价。

在训练神经网络时，宽客需要将损失函数用于指导模型参数的更新，以最小化预测误差。

权重与成本函数最优值

宽客通常会用梯度下降（Gradient Descent），控制训练模型的时间和效果。

训练和优化模型时，有几个地方需要注意：

• 训练数据集和测试数据集的划分
  模型自我训练基于数据集，因此，训练前需要注意将时序划分开。通常来说，数据分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型，测试集用来检验模型的泛化能力，两者不可混淆。
• 超参数调优
  模型训练完成后，需要对超参数进行优化，如学习率、树的深度等，常用的优化方法包括网格搜索和随机搜索。
• 模型验证
  使用交叉验证等方法，验证模型的鲁棒性，避免过拟合。

回测是检验量化模型有效性的重要步骤。通过将模型应用于历史数据，宽客可以验证模型在过去市场环境中的表现。回测过程中，宽客通常会重点关注：

• 交易成本：包括佣金、滑点等，回测时必须考虑实际的交易成本
• 模型的预测性：即不能出现预测性大幅衰减的情况
• 策略的稳健性：通过多次回测和不同的市场条件，检查模型是否具备持续盈利的能力

当模型在回测中表现稳定时，宽客会将模型应用于实盘交易。由于市场环境是动态变化的，宽客需要关注一切潜在的风险。如实盘交易时，宽客需实时监控模型的表现，必要时进行替换和调整。

总之，模型的选择、替换和更新是一件考验宽客能力的事情，想要拥有适应力强的模型，宽客要对市场环境、模型本身有非常充足的了解。

搭建好一个量化模型，是宽客探索量化世界的开始。

不管多优秀的模型，都会逐渐失效。宽客的投研日常有点像西西弗斯，每天带着坚定的信念，不断挖掘新因子，训练新模型，在因子或模型失效前，挖掘更新的因子或模型。日复一日，年复一年，周而复始。结果固然重要，过程亦弥足珍贵。