Appearance
RQOptimizer 用户指南
简介
在现代量化交易当中，资产配置优化已经成为一个核心的投资执行步骤。在各类投资策略中，投资者通过输入投资目标、投资计划，和资产池，通过优化器计算得到最优资产权重，从而在满足投资限制和风险管理要求的前提下，实现投资效用的最大化。为了满足专业投资机构对于配置优化的需求，米筐科技开发了针对中国 A 股市场的股票组合优化器 RQOptimizer。其使用流程如下图所示：
目前 RQOptimizer 提供的功能清单如下：
| 目标函数 | 约束条件 | 特色功能 |
|---|---|---|
| 风险最小化 主动风险最小化 追踪误差最小化 均值方差 夏普率最大化 信息率最大化 风格偏离最小化 风险平价 指标最大化 | 个股头寸约束 行业内个股头寸约束 风格约束 行业约束 换手率约束 追踪误差约束 基准成分股占比 | 投资白名单选股 股票优先级设置 自定义基准 因子优先级设置 软约束/硬约束设置 提供多套行业分类：中信一级，申万一级和申万一级（非银金融细分） |
您可以通过快速上手初步了解RQoptimizer的使用流程，同时我们也为您提供了代码示例，您可以通过该部分详细了解如何在策略中使用优化器。如您需要详细了解API的使用方法可参考API使用手册。
亮点
米筐股票优化器 RQOptimizer 有如下亮点：
- 采用米筐多因子风险模型：支持米筐 v1 和 v2 风险因子模型，基于全市场股票池，并提供日度、月度和季度三种风险预测期，适配不同交易频率以提升风险预测效果，构建风险优化组合。
- 对接自定义因子：可输入自定义股票因子得分构建优化组合。对接 RQFactor 多因子投研系统，实现因子投研-组合优化投研流程衔接；
- 提供便捷的选股功能：提供基于优化目标从投资白名单中筛选特定数量个股的功能。筛选中允许对个股设定不同优先级（详见选股 API介绍）。例如在指数增强中，可进行如下设置：
- 最高优先级：指数大权重股，降低追踪误差；
- 次优先级：存在超额收益个股，提升收益；
- 最低优先级：其它指数成分股，保证有足够数量股票，进一步控制追踪误差；
- 支持自定义基准：支持使用股票指数或自定义基准，帮助用户灵活挑选合适的比较基准组合，对策略进行风险敞口约束，或进行信息率最大化/追踪误差最小化等计算；
- 支持多套行业分类：支持申万一级和中信一级行业分类，并针对申万一级行业分类对于非银金融板块分类不够精细的问题，把非银金融板块进一步拆分为证券、保险、多元金融；
- 支持软硬约束设置：支持设置约束类型为硬约束或软约束。硬约束是优化解必须满足的约束条件；软约束是原约束无可行解的情况下，可以放松原约束以获得可行解的约束条件。详见追踪误差约束部分介绍；
- 可与米筐投研产品整合使用：米筐科技在股票策略投资研究环节有多年的开发和产品积累，提供数据方案（RQData）、多因子研究（RQFactor）、以及回测引擎（RQAlpha）三大模块。米筐股票优化器可与其它投研模块高效整合，为机构搭建内部标准化投研流程提供灵活的解决方案。
基于米筐金工的研究，下表给出部分场景下优化器推荐使用方案：
| 使用场景 | 推荐方案 |
|---|---|
| 通过有效阿尔法因子获取超额收益，同时希望控制风格、行业、个股特殊风险 | 指标最大化 风格/行业约束 个股约束 |
| 通过有效阿尔法因子获取超额收益，同时认为部分风格/行业因子可产生超额收益，希望做风格/行业增强 | 指标最大化 增强风险因子正/负偏离约束 其它风险因子中性约束 个股约束 |
| 通过主观选股方式得到股票列表，希望通过优化器控制投资组合风险 | 方差最小化 风格/行业中性约束 个股约束 |
| 有投资白名单，没有选股因子，希望实现风格/行业增强的 Smarbeta 类型策略 | 选股 API 风格偏离最小化（因子优先级设置） 行业约束 个股约束 |
| 指数增强型策略，希望通过优化器控制追踪误差 | 追踪误差最小化 风格/行业中性约束 个股约束 基准成分股占比约束 |
| 希望以较低成本，较少数量的股票跟踪指数 | 追踪误差最小化 风格/行业中性约束 换手率约束 个股约束 |
| 市场处于下行阶段，希望通过优化器优化投资组合风险结构，提高风险分散程度，降低业绩回撤 | 方差或追踪误差最小化 风格/行业中性约束 个股约束 |