第三部分　 量化交易策略的投资指引
第10章　 量化交易策略的固有风险
两种类型的敞口:
    一种是可以带来长期回报(阿尔法和贝塔)的敞口,这种暴露人们易于接受;
    另一种是不能带来长期回报(风险)的敞口,这种敞口易伴随着策略偶尔发生。
    （没太懂，，感觉应该是alpha和贝塔吧）

模型风险
    模型风险就是策略不能精确表述、匹配或者预测它所能探索的现实世界现象的风险
    对于模型的错误假设和判断,导致了模型不能正确地判断真实的情况。2008年的金融危机,可以说是证券市场上的模型失效。
    对已知问题的模型的错误应用：传统的VaR用相关矩阵和历史波动率来判断一个组合在特定时间的风险。然而,使用VaR中许多固有假设是无效的,例如,使用相关系数矩阵和历史波动率(定义为回报率标准差)时,假设投资组合中的数据都是呈正态分布。但事实上,市场数据经常呈现厚尾特征(fat tails)。
    模型误设：研究员建立了不能很好描述真实世界的模型。
    执行错误：或者是编程错误或者是网络架构中的错误,对于量化交易者而言都是严重的风险
    
市场逻辑变更风险：
    利用分析师的预测或者情绪信号的模型也极大地依赖于历史。
    一些频繁的剧烈反转会引起许多其他类型的相关关系的动摇不定。例如,曾经表现不佳的公司(例如金融公司或者房产商)开始表现不错,而曾经表现不错的公司(例如科技公司)开始表现欠佳。
 

外生冲击风险
    战争，自然灾害等

扩散风险或者同质投资者风险
    相同或相似策略
    或明或暗地对许多策略进行交叉抵押
    波动率下降时,机会也同样减少

宽客如何监测风险
    敞口监控工具：人们可以根据感兴趣的特征集对金融产品进行分组,例如按照价值、所表现的动量水平、波动率以及其他
    损益监控：如果策略以非预期的方式执行,在亏钱的时候赚钱,在赚钱的时候亏钱,经理能够检查出这些异常行为的原因,或者经理能看见让他意识到这个问题的现象
    执行监控工具：显示量化交易者的执行进度
    系统性能监控工具(systems performance monitors)：检测软件和基础设施错误

小结