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期货行情瞬息万变，保证金体系决定了期货交易的杠杆属性。保证金放多了，资金利用率低，放少了，可能在大幅度的行情波动中造成强平的结果，甚至成为最终盈利和亏损的界限。所以，需要有一个衡量标准，为我们的仓位设置提供参考，VaR模型是科学管理仓位，提升策略效率的一个不错的选择。
VaR模型简述
在我们决定仓位的时候，我们其实需要考虑两个重要变量，一个是可能发生的亏损金额，另一个是发生亏损的可能性。用通俗的语言来打个比方，在99%置信区间下，Var值为2w，那么意味着每次交易亏掉2w权益的可能性是1%。具体公式：
VaR风险度 = 一定置信度下的VaR值/权益 * 100%
VaR模型的计算方法
VaR计算方法很多，比如历史模拟法、蒙特卡洛模拟法、核函数法、半参数法、参数法等。
本次我们使用参数法中的Delta-正太模型：
在服从正态分布的假设下，资产Var值为：
式中，$\bar\mu$是资产期望收益，$\bar\sigma$为标准差，$\delta_t$是要计算的时间长度，$Z{1-\alpha}$是从正太分布表中查到的对应于置信度水平$1-\alpha$的Z值，比如$\alpha = 0.01$的$Z{1-\alpha}=2.326$。
在期货市场中，只要我们把保证金控制在Var最大亏损百分比以上，我们就可以认为在这一置信水平下，可以极大程度防范风险。
通过Var模型评估风险
数据选择
选取近两年的期货所有品种的连续合约价格，置信度的选择，我们选取了99%和95%两个。
核心代码模块
? ?if len(data[price].dropna()) != 0:
? ? ? ?#日收益率 收盘价
? ? ? ?data['d_return'] = data[price].pct_change()
? ? ? ?print(code)
? ? ? ?#收益率均值
? ? ? ?mean_return = data['d_return'].mean()
?
? ? ? ?#标准差
? ? ? ?std = data['d_return'].std()
?
? ? ? ?#VAR值
? ? ? ?var1 = mean_return - Z1 * std
? ? ? ?var5 = mean_return - Z5 * std
?
? ? ? ?#写入表格
? ? ? ?dic = {'code': code,
? ? ? ? ? ? ? 'var1': var1,
? ? ? ? ? ? ? 'var5': var5}
? ? ? ?if len(table) == 0:
? ? ? ? ? ?table = pd.DataFrame([dic])
? ? ? ?else:
? ? ? ? ? ?table = table.append([dic])
部分品种VAR结果可视化 ?
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买入持有 + VAR
那么我们算出了var之后，仓位的变化是否能够改善投资组合的整体表现呢？
为了排除策略的影响，我们让所有品种都采用最简单的买入并持有策略，在这个策略下，使用所有品种平均持仓和根据var进行仓位微调之后，整个策略的表现是否会有影响。
由于我们使用了var1和var5，因此我们以var1的权重weight_var1，记为w1，同样还有w5，w0表示初始权重，所有仓位平均分配。
我们的目标是计算w0，w1，w5的夏普率的差别，看看通过权重的变化，夏普率是否有所改善。
核心代码模块：
for code in list['wind_code']: ? ?tmp[code] = data[code]*float(table[table['code'] == code]['w1']) df['w1'] = tmp.sum(axis = 1) df['w1_return'] = df['w1'].pct_change() mean1 = df['w1_return'].mean() std1 = df['w1_return'].std() sharp1 = 2**0.5*mean1/std1 ? for code in list['wind_code']: ? ?tmp[code] = data[code]*float(table[table['code'] == code]['w5']) df['w5'] = tmp.sum(axis = 1) df['w5_return'] = df['w5'].pct_change() mean5 = df['w5_return'].mean() std5 = df['w5_return'].std() sharp5 = 2**0.5*mean5/std5
最终我们计算得出：
| 均值 | 标准差 | 夏普率 | |
|---|---|---|---|
| 平均仓位 | 0.00064372690041408 | 0.01082542031323569 | 0.08409533179205349 |
| 根据var1调仓 | 0.00078209905493337 | 0.01147973020602057 | 0.09634852655560597 |
| 根据var5调仓 | 0.00078063238309689 | 0.01148086624921166 | 0.09615832807729695 |
可以看到，从夏普率的角度，不论是根据var1调仓还是根据var5调仓，两者数值都有所提高，提高幅度在14.2%。可见，通过VAR模型进行仓位控制，可以在很大程度上，改善投资组合的表现。
VAR仓位管理在量化策略中的表现
我们已经验证了仓位在投资组合当中不可替代的作用，那么在实际的应用表现中，整体仓位比例的变化对于组合的收益率曲线有什么影响。我们以均线策略模型为例，抽取部分策略品种进行体现。从收益率数据的表现看，不管是组合中的品种表现，还是整个组合的表现，var调仓的效果都要比平均仓位的表现要好一些。
部分品种比较曲线，w1代表原始策略表现，w0代表经VAR调整仓位后策略表现：
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品种汇总曲线，同样的，w1代表原始策略表现，w0代表经VAR调整仓位后策略表现：
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