转发原文标题《如何管理风险》
第 1 课:了解您的总投资组合最大回撤
将您拥有的每一项风险敞口,转化为总回报序列,并了解以下方面的回撤情况:
A. 从峰值到谷底的最大回撤
B. 单个交易时段内的回撤(对于股票而言,隔夜回撤尤为重要,因为你无法在夜间抛售)
C. 每日回撤
D. 每月回撤
在进行这项分析时,应避免任何因素偏见(即无论资产类别或策略特性如何,都需一视同仁)。
分析过去1年和过去10年的回撤情况。由于你投资组合中的许多工具可能没有10年的价格历史,因此应采取以下方法:列出您的回报矩阵,并找出可作为替代参考的工具清单。例如,对于历史较短的 Hyperliquid,XRP 可能是一个很好的代理工具,因为它具有悠久的历史(可以追溯到 2015 年)。
要问的关键问题是:我是否可能损失超过我愿意承受的金额?市场往往会突破模拟值,因此你应当做更保守的估计。一个简单的方式是,假设最大损失是(1 年最大损失的 3 倍,10 年最大损失的 1.5 倍)中的较大者
重要提示:在计算时,务必剔除策略中的任何优势。你需要关注的是工具本身的损失,而不是回测过程中策略的表现。
您的 KPI 是您每月获得的回撤回补比例。夏普比率是一个毫无意义的指标,因为它无法真实衡量风险(即你在市场崩盘时痛苦得想要改行去做会计)
第 2 课:了解您的关键市场贝塔敞口
以下是典型的市场贝塔敞口。
Tradfi (传统金融):
标准普尔 500 (SPY)
罗素 2000 (IWM)
纳斯达克 (QQQ)
石油 (USO)
黄金 (GLD)
中国 (FXI)
欧洲 (VGK)
美元指数 (DXY)
国债 (IEF)
加密货币:
ETH
BTC
ETH和BTC之外的前50大加密货币(Top 50 alts ex ETH BTC)
大多数策略并没有针对这些市场贝塔的明确市场时机策略。因此,应将这些风险降至零。通常,最有效的方法是使用期货工具来对冲风险。因为它们的融资成本低廉,且资产负债表强度较低。
简单规则:了解你的所有风险,并在必要时对冲它们。
第 3 课:了解您面临的关键因素。 [比较不重要] 以下是典型的因子敞口:
动量因子 (Momentum)
价值因子 (Value)
成长因子 (Growth)
套利因子 (Carry)
这些在实践中很难捕捉——在标普500的动量因子中,你可以使用类似MTUM的ETF来追踪该因子。但在实际操作中,动量因子的本质意味着你的整个策略实际上是在“压榨”每个市场趋势,而非仅仅是获取动量本身
有效的衡量标准:
非趋势策略中的所有资产的平均价格Z分数
非价值策略中的所有资产的平均市盈率(P/E)或类似估值指标
非成长策略中的所有资产的平均收入(或手续费)增长率
投资组合的平均收益率(如果你的投资组合默认状态下收益率处于中两位数,则你很可能面临套利因子风险)
在加密货币中,趋势因子往往会随着更广泛的市场波动而失效,因为几乎所有人都在采用相同的策略,这种行为隐藏了潜在风险。在外汇领域,收益率策略也是如此,其中“套利(carry)”往往是风险集中爆发的根源
第 4 课:使用基于隐含波动率而非已实现波动率的规模调整和/或针对不同市场时段使用明确的规模调整参数
尽可能获取你所持有证券的期权数据,以预测其波动率。这在财报发布前后显然重要,但在更微妙的情况,比如大选时,它非常有用。
头寸规模调整的一种方法是
(隐含交易量/12 个月实现交易量)* 3 年最大回撤 = 每个工具的假设最大回撤
设置工具水平最大回撤。如果隐含波动率不可用,那么该工具可能缺乏有流动性,这引出下一个要点。
第 5 课:假设在流动性较差的市场条件下成本影响会逐步放大(流动性风险)
永远不要假设您可以在 1 天内卖出超过每日交易量的 1%,而不会影响价格。如果市场变得缺乏流动性,您可能拥有当天交易量的 10%,并且可能需要 10 天才能卖出等等。为了避免流动性风险,永远不要持有超过一天交易量的 1%,并且如果您在建模最大损失时假设您的工具最大回撤每 1% 高出 2 倍(这可能显得过于严苛,但请相信我……(嗯,别问我是怎么知道的)
第 6 课:“什么是唯一能让我爆仓的风险?” / 定性风险管理
上述方法大多是定量方法,缺乏前瞻性。事实上,市场中往往隐藏着难以察觉的因子敞口。例如,当前,任何持有美元/加元 (USDCAD) 多头头寸的人实际上都面临着特朗普相关的关税风险。此类风险往往无法通过历史波动率精确反映,因为新闻周期变化过快。同样,如果你问大多数交易者“什么是可能让我崩盘的一件事”,他们通常都知道。
若你的USDCAD头寸并非基于对特朗普关税政策的判断,那么应考虑通过相对价值交易来消除或减少该风险。(例如:做多墨西哥股市,对冲美国同行业股票)。历史上的重大市场崩盘往往并不令人意外——也就是说,在缩减恐慌 (Taper Tantrum) 期间,市场早已普遍预料到利率敏感资产将受到冲击。在新冠疫情 (COVID-19) 的爆发前,市场对相关风险也已有明显预期
第 7 课:在上述框架中明确提前设定风险限额,尤其针对有意的风险敞口
在每次下注前,务必明确以下问题:我愿意失去多少。如何减少市场风险?如果交易对我不利,我可以退出吗/我需要缩小规模吗?什么情况会让我彻底崩盘?
把它写下来或在某个地方追踪它
第 8 课:对自己的风险管理表现保持自我觉察(元认知)
如果你读到这篇文章并且你的反应是“哈哈,是的,我不会做所有这些”或“先生,这是Wendy’s快餐店(不是华尔街)”,那么你可能应该立刻削减三分之一的风险头寸,或者你可能一开始就不应该冒险。请记住,Wendy’s 的菜单上的菜品价格故意不高 - 因此,如果将市场视为 Wendy’s,您就不应该像去丽兹酒店(华尔街)的消费水平来下重注
我深知没有人会完全遵循这些准则,我也完全明白这篇文章注定是徒劳的——所以无需提醒我这一点
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转发原文标题《如何管理风险》
第 1 课:了解您的总投资组合最大回撤
将您拥有的每一项风险敞口,转化为总回报序列,并了解以下方面的回撤情况:
A. 从峰值到谷底的最大回撤
B. 单个交易时段内的回撤(对于股票而言,隔夜回撤尤为重要,因为你无法在夜间抛售)
C. 每日回撤
D. 每月回撤
在进行这项分析时,应避免任何因素偏见(即无论资产类别或策略特性如何,都需一视同仁)。
分析过去1年和过去10年的回撤情况。由于你投资组合中的许多工具可能没有10年的价格历史,因此应采取以下方法:列出您的回报矩阵,并找出可作为替代参考的工具清单。例如,对于历史较短的 Hyperliquid,XRP 可能是一个很好的代理工具,因为它具有悠久的历史(可以追溯到 2015 年)。
要问的关键问题是:我是否可能损失超过我愿意承受的金额?市场往往会突破模拟值,因此你应当做更保守的估计。一个简单的方式是,假设最大损失是(1 年最大损失的 3 倍,10 年最大损失的 1.5 倍)中的较大者
重要提示:在计算时,务必剔除策略中的任何优势。你需要关注的是工具本身的损失,而不是回测过程中策略的表现。
您的 KPI 是您每月获得的回撤回补比例。夏普比率是一个毫无意义的指标,因为它无法真实衡量风险(即你在市场崩盘时痛苦得想要改行去做会计)
第 2 课:了解您的关键市场贝塔敞口
以下是典型的市场贝塔敞口。
Tradfi (传统金融):
标准普尔 500 (SPY)
罗素 2000 (IWM)
纳斯达克 (QQQ)
石油 (USO)
黄金 (GLD)
中国 (FXI)
欧洲 (VGK)
美元指数 (DXY)
国债 (IEF)
加密货币:
ETH
BTC
ETH和BTC之外的前50大加密货币(Top 50 alts ex ETH BTC)
大多数策略并没有针对这些市场贝塔的明确市场时机策略。因此,应将这些风险降至零。通常,最有效的方法是使用期货工具来对冲风险。因为它们的融资成本低廉,且资产负债表强度较低。
简单规则:了解你的所有风险,并在必要时对冲它们。
第 3 课:了解您面临的关键因素。 [比较不重要] 以下是典型的因子敞口:
动量因子 (Momentum)
价值因子 (Value)
成长因子 (Growth)
套利因子 (Carry)
这些在实践中很难捕捉——在标普500的动量因子中,你可以使用类似MTUM的ETF来追踪该因子。但在实际操作中,动量因子的本质意味着你的整个策略实际上是在“压榨”每个市场趋势,而非仅仅是获取动量本身
有效的衡量标准:
非趋势策略中的所有资产的平均价格Z分数
非价值策略中的所有资产的平均市盈率(P/E)或类似估值指标
非成长策略中的所有资产的平均收入(或手续费)增长率
投资组合的平均收益率(如果你的投资组合默认状态下收益率处于中两位数,则你很可能面临套利因子风险)
在加密货币中,趋势因子往往会随着更广泛的市场波动而失效,因为几乎所有人都在采用相同的策略,这种行为隐藏了潜在风险。在外汇领域,收益率策略也是如此,其中“套利(carry)”往往是风险集中爆发的根源
第 4 课:使用基于隐含波动率而非已实现波动率的规模调整和/或针对不同市场时段使用明确的规模调整参数
尽可能获取你所持有证券的期权数据,以预测其波动率。这在财报发布前后显然重要,但在更微妙的情况,比如大选时,它非常有用。
头寸规模调整的一种方法是
(隐含交易量/12 个月实现交易量)* 3 年最大回撤 = 每个工具的假设最大回撤
设置工具水平最大回撤。如果隐含波动率不可用,那么该工具可能缺乏有流动性,这引出下一个要点。
第 5 课:假设在流动性较差的市场条件下成本影响会逐步放大(流动性风险)
永远不要假设您可以在 1 天内卖出超过每日交易量的 1%,而不会影响价格。如果市场变得缺乏流动性,您可能拥有当天交易量的 10%,并且可能需要 10 天才能卖出等等。为了避免流动性风险,永远不要持有超过一天交易量的 1%,并且如果您在建模最大损失时假设您的工具最大回撤每 1% 高出 2 倍(这可能显得过于严苛,但请相信我……(嗯,别问我是怎么知道的)
第 6 课:“什么是唯一能让我爆仓的风险?” / 定性风险管理
上述方法大多是定量方法,缺乏前瞻性。事实上,市场中往往隐藏着难以察觉的因子敞口。例如,当前,任何持有美元/加元 (USDCAD) 多头头寸的人实际上都面临着特朗普相关的关税风险。此类风险往往无法通过历史波动率精确反映,因为新闻周期变化过快。同样,如果你问大多数交易者“什么是可能让我崩盘的一件事”,他们通常都知道。
若你的USDCAD头寸并非基于对特朗普关税政策的判断,那么应考虑通过相对价值交易来消除或减少该风险。(例如:做多墨西哥股市,对冲美国同行业股票)。历史上的重大市场崩盘往往并不令人意外——也就是说,在缩减恐慌 (Taper Tantrum) 期间,市场早已普遍预料到利率敏感资产将受到冲击。在新冠疫情 (COVID-19) 的爆发前,市场对相关风险也已有明显预期
第 7 课:在上述框架中明确提前设定风险限额,尤其针对有意的风险敞口
在每次下注前,务必明确以下问题:我愿意失去多少。如何减少市场风险?如果交易对我不利,我可以退出吗/我需要缩小规模吗?什么情况会让我彻底崩盘?
把它写下来或在某个地方追踪它
第 8 课:对自己的风险管理表现保持自我觉察(元认知)
如果你读到这篇文章并且你的反应是“哈哈,是的,我不会做所有这些”或“先生,这是Wendy’s快餐店(不是华尔街)”,那么你可能应该立刻削减三分之一的风险头寸,或者你可能一开始就不应该冒险。请记住,Wendy’s 的菜单上的菜品价格故意不高 - 因此,如果将市场视为 Wendy’s,您就不应该像去丽兹酒店(华尔街)的消费水平来下重注
我深知没有人会完全遵循这些准则,我也完全明白这篇文章注定是徒劳的——所以无需提醒我这一点