基于DolphinDB的高性能Barra風控模型
伴隨著癸卯兔年到甲辰龍年的交替，A 股市場在短期內經歷了劇烈波動。隨著雪球產品大面積敲入，基差快速擴大，小微盤股等板塊流動性枯竭，量化基金行業出現了整體性凈值大幅回撤。這種市場情況無疑對量化交易的風控能力提出了更嚴格的要求。
風控模型不但能夠提供更準確的股票組合優化結果，還能及時發現預期外的風險敞口，從而實現更穩定的收益，同時還支持事后對投資組合進行更深入的業績歸因和風險歸因，幫助及時調整投資策略。
2018年 MSCI 發布的中國 A 股全市場股票模型（The Barra China Equity Model，即 Barra CNE6 模型）就是研究風險敞口、行業配置和收益歸因等問題的重要工具之一。Barra 模型采用多層次的因子體系，能夠更好地捕捉橫截面上機構頭寸在各種因子（包括市值等風格因子）上的暴露，從而更精細地預測和解釋中國股票市場的風險。與傳統的時間序列回歸模型有所不同，當 Barra 模型中納入具有時序記憶的變量時，它還可以共享截面回歸和時序回歸模型的一些優良性質。目前，我們在 DolphinDB 中完整實現了 Barra CNE6 中的 CNLT 長期模型的全流程，從而幫助用戶更準確地分析市場因子對投資組合的影響，進一步優化投資策略，以實現更高的投資回報。
下圖為實踐全流程，本文帶你速通完整實踐指南，如需獲取 Barra 完整模塊腳本，請戳小助手（dolphindb1）。
基于 DolphinDB 的因子合成
CNE6 共包含9個一級因子、21個二級因子、46個三級因子。我們基于因子計算模塊barraFactorsCal，對初始的三級因子進行了計算和有效性檢驗，并基于因子合成模塊barraFactorsMerge，使用 DolphinDB 接口合成指定的一級和二級因子。具體流程如下：
1.風格因子計算：基于 getXXXX 函數計算單個三級風格因子。
2.行業因子計算：基于 getIndustryFactors 函數計算行業因子。
3.因子預處理：首先通過 MAD 法，以及市值加權標準化，對原始三級風格因子進行數據清洗。再基于 getAllFactors 和 getRegTable 函數，得到用于單因子模型檢驗的回歸因子表。
4.單因子模型檢驗：基于 getFactorsValidation 函數針對回歸因子表生成每個因子對應的 IC 、FSC 指標。
5.因子合成：針對不同因子加權方法，基于getFSLevelFactor函數合成三級因子，得到用于建立 Barra 多因子模型的一級因子窄表。
基于 DolphinDB 構建收益風險模型
合成一級因子后，我們就可以建立收益與風險模型，并從擬合優度、偏差統計量以及 Q 統計量等角度對模型進行評估。調用收益風險模型對應接口函數getRetTable，即可獲得收益風險模型，并繪制得到對應的模型評估指標（R2、T 統計量、Bias 統計量等）。例如，通過下述代碼繪制模型的
