量化投资风险管理系统

策略风险辨识

应用场景: 审查交易策略代码，分析回测结果，评估因子暴露，从而识别策略潜在风险。

策略代码审查:

以下展示一段示例策略代码，用于模拟审查过程，实际代码审查需自动化工具。

            
            def calculate_sma(data, window):
                return data['Close'].rolling(window=window).mean()

            def generate_signals(data, short_window, long_window):
                data['SMA_Short'] = calculate_sma(data, short_window)
                data['SMA_Long'] = calculate_sma(data, long_window)
                data['Signal'] = 0.0
                data['Signal'][data['SMA_Short'] > data['SMA_Long']] = 1.0
                data['Position'] = data['Signal'].diff()
                return data
            
        

回测结果分析:

展示回测数据，分析收益、回撤等指标，发现异常模式。

日期	收益率	累计收益
2023-01-01	0.01	0.01
2023-01-02	0.02	0.03
2023-01-03	-0.03	0.00

因子暴露评估:

分析策略对不同因子的暴露程度，识别潜在的因子风险。

因子	暴露程度
动量因子	0.5
市值因子	0.2

数据风险辨识

应用场景: 监控数据质量，检测数据漂移，确保数据准确性和一致性。

数据质量监控:

展示数据质量指标，例如缺失值比例、异常值数量等。

数据源	指标	数值
交易所A	缺失值比例	0.01
交易所A	异常值数量	5

数据漂移检测:

展示数据漂移检测结果，例如KS检验统计量、p值等。

特征	KS统计量	P值
收盘价	0.2	0.05
成交量	0.3	0.01

交易风险辨识

应用场景: 评估流动性风险、冲击成本、对手方风险，防范交易执行过程中的潜在风险。

流动性风险评估:

展示流动性指标，例如成交量、买卖价差等。

交易品种	成交量	买卖价差
股票A	10000	0.01
股票B	5000	0.02

冲击成本评估:

展示冲击成本指标，例如价格滑动等。

交易品种	冲击成本
股票A	0.01
股票B	0.02

模型风险辨识

应用场景: 验证模型假设，分析模型敏感性，评估模型复杂度，确保模型有效性和稳定性。

模型假设验证:

展示模型假设验证结果，例如残差分析等。

模型	假设	验证结果
模型A	残差正态分布	通过
模型B	残差独立同分布	未通过

模型敏感性分析:

展示模型对不同参数的敏感性。

参数	敏感性
参数A	高
参数B	低

操作风险辨识

应用场景: 分析人为错误、系统故障、合规风险，防范操作过程中的潜在风险。

人为错误分析:

展示人为错误事件记录，例如错误交易、参数配置错误等。

事件	发生时间	描述
错误交易	2023-01-01	交易员A错误下单
参数配置错误	2023-01-02	风控参数配置错误

系统故障分析:

展示系统故障记录，例如服务器宕机、网络中断等。

事件	发生时间	描述
服务器宕机	2023-01-03	数据库服务器宕机
网络中断	2023-01-04	交易所网络中断

风险总览

整体风险水平: 中等