交易承担了帮助金融市场实现资源分配和资源定价的职能，但是交易也会引发市场剧烈的系统性风险。

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交易策略可划分为3个部分：指标，信号和规则。指标用于生成交易信号。计算指标的方法多种多样，可以是经济数据或估值指标（如PE和EBITDA），可以是技术指标（如MACD，RSI，MA），也可以是时间序列模型。价格和指标的相互作用形成信号。以均线穿越为例，当5日均线上穿10日均线时买入，当5日均线下穿10日均线时卖出。信号并不局限于买入和卖出，也包含筛子，主要作用是剔除噪音。规则是如何对信号做出反应，它们是交易策略的核心。例如，当形成买入信号，交易员需要决定什么时候做多，使用什么类型的订单，以及使用多大的头寸等。

对于交易风险监控平台来说，可以跟踪交易策略的指标，形成风险信号，交易风险监控系统监听风险信号，并根规则作出响应。

1.趋势Momentum交易策略

趋势交易员观察市场价格已经开始朝某种趋势方向发展。观察方式是按照交易量大小来决定价格趋势是否已形成。趋势一旦形成，趋势交易员需要快速决定是否搭顺风车，并决定持仓时间。趋势交易员往往在开市前从活跃的聊天室、论坛和新闻门户嗅探到趋势因子。趋势交易可以借助技术分析，历史价格走势，交易策略可以从趋势图形中找到突破口（Break Out）。

趋势的形成对于趋势交易员而言，无疑是明确的交易信号。但对于面向金融市场的风险监测来说，根据趋势导致撞车的原则，则应当将之视为风险酝酿的重要信号。我们能够采取的跟踪方法是针对市场的全部标的建构报价和交易走势图形，并采取技术手段，来预测趋势的产生。

2.均值回归Mean Reversion交易策略

市场价格走势总是收敛的，这个判断是建立在对大量的历史数据进行分析和统计模型的基础上的。如果标的物的价格超过均值，就卖出，如果小于均值则买进。这种策略是捕捉市场中的异常行为，并抓住机会。这种策略的难点是如何区分异常情况和真正的增长或下跌。当新产品推出或研发有重大突破时，股价一般都会相应上涨；反之，当公司官司缠身时，股价会向下波动。

均值对于稳健交易员非常有效。形成较大偏离均值的交易的交易员要么是及其不负责任、不专业的；要么是优先掌握了内幕信息。通过捕捉信息优势的交易员的交易行为，我们可以掌握市场的的风险动态，例如如果标的物存在大额低价交易，我们可以面向金融市场的风险监测系统可以挖掘交易背后的交易主体的关联信息，建立风险知识图谱。

3.市场中性Market-neutral交易策略

此类交易员不看空也不看多，仓位净敞口近乎为零，汇率变化对货币组合价值不会产生本质影响，利率变化对债券组合不会产生本质影响。中性交易偏好，意味着交易员不承担市场风险，当然也不会获得市场风险带来的超额回报。交易员依靠选择标的的能力和对操作时机的判断来获取收益。此类交易员一般会采取比较优势策略，分散标的投资或者分散主体投资组合，单个标的的仓位一般不超过2.5%。譬如会选择不同国家具有优势的的工业标的物入手。

此类投资策略风险小，与市场风险的关联小。但对于面向金融市场的风险监测系统来说，可以为此类用户和基金组合画像（抽象为交易账户），一旦此类账户异常增多，则反映市场投资者开始感知到市场风险因素的加剧，尝试采取分散投资，规避市场风险。

4.统计Statistic Arbitrage套利交易策略

统计套利交易策略是需要量化模型和大量计算支持的策略，同时要有数据挖掘和高性能自动化的交易系统支持。此策略和高频交易相结合，一般持仓时间很短几秒或者几分钟。采取此类交易策略的交易员可以通过交易频率和持仓持有时间来加以判定。当市场上任何价格的非有效性出现时，统计套利都会以最快速度发现并获利了结。

采取此类策略的交易员其实比较容易识别。此类交易员能够将风险信号从一个市场传递到另一个市场，引起各个市场整体的波澜，因此当我们观测到股票市场、债券市场、或者黄金市场等市场之间同时产生大幅异动时，则需要分析市场发生了什么？

5.风险中性Risk-Neutral策略

市场中性策略更多的是仓位的净敞口为零，但不意味着市场风险为零，算法交易系统非常擅长计算风险敞口，此类交易一般采用算法交易。

如果能够合法合理获取机构的持仓数据，我们就能以最为有效的手段，模拟估算在各种压力下整体的风险，以及波及影响的范围。

6.价值投资策略

价值投资者通过研究基本面因素，鉴别价格偏离内在价值的程度，决定做多或做空某只标的。价值投资聚焦基本面分析，分析师通过研究财务报表，如现金流和营业利润的变化，来判断标的的内在价值。

价值投资者一般持有标的的周期较长，面向金融市场的风险监测系统，当观察到价值投资者贱卖或者贵买某一标的时，应当视之为风险信号。

微观分析

市场决策的主体永远是真实具体的人，在任何分析模型中，都不应该忽视人的作用，尽管大数定律多数时候对市场风险的影响更为深远。

我们将人按照交易策略进行分类：实效交易员和价值交易员。投资交易员、现货交易员、对冲交易员、初级交易员。价值交易员，有效交易员、无效交易员、经纪商、券商、投资银行、做市商、专家交易员。参考高寒的分类法可能并不科学，这块儿需要再想想。

中观分析

1.抓取指标

以经济周期分析为切入点，提取先行指标、同期指标和滞后指标。

2.构建指标

机器学习模型生成风险总分以及五项专项评分（行业、地区、财务、舆情、宏观），以锁定风险来源。
最终，我们应当有筛选的面向市场的头部主体机构进行分析，否则我们的模型可能反而过于敏感。

宏观分析

我们需要为市场定义信息熵指数，熵越大，系统越混乱，则风险愈加低，否则则风险则愈加可能发生。因此，我建议增加风险熵指数，作为我们风险监控的最终落脚点。

参考文献：

[交易策略与交易类型https://www.douban.com/note/698406545/]