量化交易策略
算法交易中的頭寸規模
早上好，我有一個關於算法交易中頭寸大小的問題。
我有一個策略，每天都會產生買入或賣出不同股票頭寸的信號。我正在尋找提示和建議以管理和優化我的策略的頭寸規模，我可以從哪裡開始我的研究？
我嘗試過投資組合管理和風險管理，但它們通常指的是不同的場景。
請注意，我持有這些職位大約 20 天，並且信號在時間上分佈不均。例如，一天可以有 20 個信號，一周可以有 0 個信號。
謝謝
如果您已經制定了產生潛在多頭和空頭頭寸的策略，您可能需要查看 Marcos López de Prado 的《金融機器學習進展》一書的第 10 章。它描述了許多策略，其中包括一種預算方法，在這種方法中，您僅依靠並發多頭和空頭頭寸的數量來優化頭寸規模。如果您對特定位置有機率或信心，您也可以使用它來推導位置大小（他稱之為元標記方法）。
我創建了一個 Jupyter Notebook，在此處實現了他的大小調整策略和範例。它是許多人實施和繼續 de Prado 工作的更大項目的一部分，賭注大小將作為mlfinlab Python 包更新的一部分發布
您必須認真考慮使用投資組合建構，至少出於風險管理目的。首先，您應該使用目前的“比例策略”“回測”您所承擔的風險。本來會是什麼：
- 過去您的投資組合（即您的總頭寸）的波動性？
- 您過去使用此策略的最大損失（最大虧損）？
- 等等
你會看到它是一個函式：
- 您選擇的比例係數
- 您持倉的股票的波動性
- 你的職位之間的相關性
投資組合建構只是基於對波動率和共變異數的可靠估計，將係數調整為其他兩個數量。你真的應該這樣做。