量化投资模型如何开发的？

   市场上，针对不同的投资市场，投资平台和投资标的，量化策略师按照自己的设计思想，设计了不同的量化投资模型。这些量化投资模型，一般会经过海量数据仿真测试，模拟操作等手段进行试验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化。但是潜在的风险，可能来自以下几个方面：

　　第一：历史数据的完整性，行情数据的完整性都可能导致模型对行情数据的不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失效，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等。这一点是目前量化界最难克服的。

　　第二：模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。

　　第三：网络中断，硬件故障也可能对量化投资产生影响。

　　第四：同质模型产生竞争交易现象导致的风险。

　　第五：单一投资品种导致的不可预测风险。

　　规避或减小风险的策略包括以下几点：

　　1、保证历史数据的完整性。

　　2、在线调整模型参数，在线选择模型类型。

　　3、在线监测和规避风险。

　　4、严格利用最大资金回撤设计仓位和杠杆。

　　5、备份操作。

　　6、不同类型量化模型组合。

　　7、不同类型标的投资组合。