阿拉斯加剃毛后自卑:ED seykota 风险管理

Ed Seykota谈风险管理 翻译 2

作者：(c) Ed Seykota, 2003

非均匀分布以及高报酬

到目前为止，我们看待风险管理，都具于以下的假设：长时间下来，正面和反面出现的次数会相等。然而，偶而也会有一连串的获胜。如果报酬高于2:1，连续的获胜也允许的情况下，期望值会在全押的策略下达到最大值。

例如说，报酬是3:1，每次丢铜板的期望值是报酬乘以机率，也就是3/2。因此，丢十次铜板的期望值变成$1,000 x (1.5)10，将近$57,665。这远　远超出我们原来的期望值$4,200，报酬3:1，下注比例35%，基于正反面平均分配的假设。


几乎确定会毁灭的策略

全押，本质上来说是几乎确定会毁灭的策略。因为对一个公平的铜板来说，存活的机率，变成(.5)N，N表示丢铜板的次数。十次铜板之后，存活的机率大约是千分之一。大部份的交易者当然不想破产，所以就不会采用这样的策略。但是，这种策略的期望值真的很诱人。在毁灭只代表资产的损失时，我们会想要找到这样的系统。

例如，一个将军管理着好多可有可无的士兵。他也许会让士兵全部上场，全面攻坚，不考虑士兵会不会死掉。用这样的战术，将军也许会失去很多士兵，但也许会有一两个士兵攻坚成功。整体上来说，任务成功的机率就大增。

相同的，一个投资组合管理者也许会把资本分散在许多帐户中，然后赌上每个帐户里100%的资本。他想，他也许会输掉很多帐户，但有些帐户的胜利势必可以使整体的期望值最大化。这就是风险分散（Diversification）的原则。当个别的报酬率非常高时适用。


风险分散

风险分散就是把资金分散到很多不同的投资工具，单一投资工具失败时，损失得以限制。这样的策略必须符合“所有部位平均起来有获利期望值”这样的条件。比较起单一投资工具，风险分散也提供心理上的好处。短期内投资的变动，可以由不同投资工具间的成果抵消，而获得较为平滑的投资组合变动率。


The Uncle Point

从分散的投资组合的观点，个别投资工具组合成为总合的绩效。就风险管理者或基金投资人来说，基金的表现就成了注意力的焦点。基金的表现，也会受上述两种人的感觉、态度、还有投资者对个别股票态度上管理者的态度所影响。

基金管理中最重要的，也许也是最不受注意的观点，就是Uncle Point。它的意思是净值水平降低，引发投资者或管理者信心丧失的那个点。如果投资人或管理者失去信心而进行赎回，那基金就宣告死亡。正因Uncle Point发生时的环境通常是很灰心气馁的，很少文献对这个现象有详尽的记载。

尤其是当基金在安全范围里的时候，除了法律文件里必要但却含糊的贴示外，没什么人会注意Uncle Point。在Uncle Point认知上的不协调可以导致其中一方的放弃，说起来也很不幸，明明另一方要的只是再次保证。

当压力真的很大的时候，投资人和管理者不会去看那个看也看不懂的法律文件，他们会看的是自己够不够胆。在净值常常降低，高表现，高变动率的创业界尤其重要。

若双方对Uncle Point没有清楚的共识，风险管理者往往必须假设Uncle Point就在不远处，于是他们寻找降低变动率的方法。如同我们上面所看到的，低变动率系统很少能有最好的获利。然而压力和紧张局势使得对于变动率的侦查和处罚变成必要。


测量投资组合的变动率（Sharpe, VaR, Lake Ratio and Stress Testing）

从分散投资组合的观点，个别投资工具的成败总合成为整体绩效的一部份。投资组合管理者依赖一整套测量基金表现的工具，例如Sharpe Ratio，VaR，Lake Ratio以及Stress Testing。

威廉夏普先生在1966年提出了他的“报酬－变动率比”。经过长时间，它成为我们所熟知的Sharpe Ratio。Sharpe Ratio利用对变动率调整绩效的方法，提供了比较不同绩效不同变动率投资工具间比较的标准。

S = mean(d)/standard_deviation(d) ... the Sharpe Ratio, 而
d = Rf - Rb ... the differential return, 而
Rf - 基金报酬率
Rb - 基准报酬率

夏普指标的变形不断出现。其中一种变形舍弃了基准点，将它设为零。另一个，基本上就只是夏普指数的平方，但它使用获利的变异数，而不是标准差。在使用夏普指标上，一个重要的考量是它并未将上方下方变动率加以区分。高杠杆高绩效的系统，必然有很大的上方变动率，在这标准下也变得不太好了。

VaR，或称风险承担价值，是另一种衡量投资组合风险的方法。基本上它只测量最大净值下降百分比，这种情况很久才会发生一次，机率约95%。VaR的缺点是，(1)历史的计算结果只能提供大概值　(2)还是有5%的机率超过预期。净值下降产生的信心问题多半在非预期中发生，VaR也就无法真正预测它真正想要解决的状况了。

作者的看法是，看待高变动率的一般法则，就看湖泊比。如果我们把绩效画成图，会有山峰和山谷，我们可以想像雨下在山区里，填满山谷。这样会得到山谷和山谷之间有一系列的湖。如果这个投资组合现在不在历史高点，我们也在图形右侧想像一个水坝，和历史高点同高，拦住所有的水。水量代的就是净值降低的幅度，以及降低的时间的积分。

如果我们以水量除以土地量，就得到湖泊比。获利率除以湖泊比就代表另一种测量变动率的方法。一般的储蓄既然没有净值降低的问题，它们以湖泊比调整后的报酬就是无限大。



图九：湖泊比 = 蓝色区域 / 黄色区域

以目测来感受一下波动性

夏普指标的参考文献

　
压力测试

压力测试是一种针对交易模式以及风险管理系统所做的历史资料测试过程，强调历史绩效中的净值降低。这种做法困难之处在于，很少风险管理者有一套清楚的模型来表示他们的系统，因而无法将他们的交易系统转成程式码。当此法可行时，它具有三个优点：(1) 能作为找出最佳下注策略的基础　(2)对于系统的逻辑性，稳定性和有效性有高度信心　(3)对于投资人和基金管理者达成共识的过程，提供有效的展示。

至于需要多久的历史资料呢？如果测试的期间缩短三分之一或者更多，对结果都没有什么可观的影响，那就差不多了。


选择投资组合

在市场周期中，个别股票的表现很不相同。有的可以涨一百倍，有的可能从高点跌到剩百分之一。像道琼工业指数，S&P，那斯达克这些指数来说，他们的表现也很不同，更加强调的选择投资组合的重要性。表现最好的股票形成的投资组合可以轻易超越表现最差的股票形成的的投资组合。因此，选择投资组合的方法，以及在历史资料测试的投资工具中选择最好的工具，在整体绩效上有决定性的贡献。

投资工具的个数也会影响绩效。由少数投资工具组成的投资组合会产生高变动率，偶尔也会有高获利率。投资工具个数如果很多，变动率就比较小，获利较为稳定，通常也比较低。

部位大小的决定

有些部位大小决定的策略着重价值，有些着重风险。例如一个一百万的户头想用二十种投资工具，而投资人愿意冒10%的风险。

价值取向的部位大小决定策略，将户头分为二十等份，每份五万元，每份交易同一种股票。股票价格不同，买到的股数也会不同。



价值基础的部位大小决定

$50,000 除以 $50/股 得到 1000 股

风险取向的部位大小决定，考虑的是每档股票所承担的风险，这里的风险指的是买进价格减去停损价格。它把总风险的配额，例如10%，或说十万元，分为20个部份，每个部份只能承担五千元的风险。以风险配额五千元，除以每股所承担的风险，就得到买进的股数。



风险基础的部位大小决定

$5,000 除以 $5 风险/股求得 1000 股

请注意每股风险并不会跟每股价格成正比。两种不同的方法也不会表示一样的股数。如果使用很小的停损，很大的风险配额，以风险取向的方式求得应买的股数，有可能超出户头的购买能力。


心理面的考虑

在实际操作上，最重要的心理考量就是坚守系统的能力。要达到这个目标，必须(1)全然了解系统的规则 (2)了解系统行为 (3)在所有参与者中，找到清楚的共识，能够坚守系统的共识。

例如，就我们刚所说的，获利和亏损不见得会平稳的交换出现，通常来说都是一串赢的，一串输的。当一组投资人－管理者团队都了解到这是正常的，在净值降低时坚守系统的可能性就大增，赚大钱的时候也会比较谦虚谨慎。

除此之外，研讨会，心灵支援团体都有助于保持一贯的态度，让组织里上下都能照计划进行。

风险管理总结

一般来说，好的风险管理者包含下列要素：

阐明交易系统和风险管理系统，直到可以转化为程式码为止。
包含风险分散和投资工具选择，再做好历史测试。
历史测试和压力测试决定交易参数敏感性以及最佳化数字。
所有参与者，对于变动率和获利率，有清楚的共识。
投资人和管理者之间，维持具有支持作用的关系。
最重要的是，坚守系统。
参照上面第六条。