如何建立量化投资模型？
这个问题其实很宏大，我尝试着通过几个步骤进行拆解，也许能对题主有所帮助。 第一步，明确目的 为什么要搭建一个量化投资模型呢？是因为有特定的需求吗？比如为了在特定市场条件下获取超额收益、或者为了降低组合的波动率、又或者仅仅是满足于展示自己高超的数据分析能力....不同的目的会直接影响到后续的工作和选择； 举个例子：假设我们有一个目标年化收益率15%的需求（目的），那么我们会考虑如下几种策略以达到这个目标： 很明显，不同的策略由于底层资产选取不同导致其风险和收益特征各不相同。如果我们坚持低风险高收益的目标，则最终的策略可能如上表所示；反之亦然。所以第一步要先明确自己的需求是什么。
第二步，设计数据指标 有了目标之后下一步就是设计指标对目标进行度量了。一般情况下我们会从以下角度考虑因素的对冲问题： 将上述指标进行加权计算可以得到一个综合的评价分值。根据不同的分值区间我们可以将策略分为几类： 当然这里的分类不是绝对的，比如有的策略可能在风格上属于保守型但在数值上却是激进型的。此时可以根据具体的情况做相应处理。
第三步，构建策略 如果说前两步是想明白“要做啥”的问题，这一步就要开始思考“怎么做”了。一般来说想要搭建一个量化投资策略需要解决以下几个问题： 如何选取基础资产？ 根据第二部的指标选择我们可以将其命名为“最优基础资产构造”问题。 如何确定仓位？ 即在每个基准资产上的买卖金额。这是一个组合优化的问题。
如何选择参数？ 很多策略的核心都是通过对参数进行估计然后利用历史数据回测获得最终的结果。因此如何选取合适的参数也是一个重要问题。 如何计算隐含期权？ 绝大多数的策略都不是单一地基于历史数据而获得的，因此我们需要引入期权定价的方法来计算策略的隐含期权，这往往是策略能否真正构建成功的关键一步。 第三步的每一个小问题都有无数种解决方法，这里就不一一赘述了。