首先要明确,任何量化策略都可能出现回撤,无法完全规避,咱们先从风险角度认知这一点,再逐步拆解:
1. 市场环境维度:将策略回撤与对应基准指数(如沪深300、中证500)的回撤时间、幅度做对比,判断是否为系统性回撤。具体步骤是拉取同一时间段的指数走势数据,计算两者回撤的重叠区间,若相关性较高,大概率是市场整体波动导致。比如此前大盘普跌阶段,多数量化策略同步回撤,就属于这类情况。
2. 策略本身维度:通过QMT后台的因子归因报告,拆分策略的行业、风格因子暴露度,同时检查持仓个股的回撤占比。步骤是导出策略的持仓明细和因子贡献数据,若某行业持仓占比偏高且该行业出现明显回调,可量化计算该行业对策略回撤的贡献度。
3. 交易执行维度:调取QMT的交易日志,对比下单价与实际成交价的滑点差值,统计滑点对回撤的影响比例。若高频交易中单次滑点超出预期,累积的损失也会引发回撤。
总结来说,回撤拆分要结合数据对比和归因工具,针对性调整策略。如果您需要QMT后台归因报告的具体操作指导,或者想定制适配的量化策略,点击右上角添加微信进一步沟通,可以申请成本佣金账户!ETF、可转债佣金降至0.5,两融的专项利率给到3.6%以下,国债逆回购能够降到打一折!
发布于7小时前 深圳



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