价格风险管理方法

龙听

价格风险管理方法

唯一能确定的事
    即便是最稳健的正向预期交易模型，也不能保证交易者在每笔交易中都能获利。交易中唯一能确定的事就是，没有万无一失的事。交易者必须对自己的正向预期交易模型信心十足，同时对其中每一笔交易做最坏的打算。
    当然，光有也个好的风险管理也是不行的。你或许是世界上最厉害的风险管理者，但如果没有正向预期交易模型，你出众的风险管理技巧，也只是意味着你会以一种系统性的、有序的方式把钱全部输光而已。

金字塔底部
一、为了保住本金，我应该何时平仓？
     止损让交易者必须在交易前量化风险，并且习惯于在建仓后立即设置止损点。交易者在建仓后往往会被贪婪和恐惧的情绪淹没，因此一定要在这种情绪产生之前设置止损点，这样才能让风险管理建立在基于规则的标准之上，保证其客观性。
    1.由数学方法推导出的技术止损：前一日的20日简单移动平均线；前一日布林线上轨或下轨；前一日双均线形成交叉等等。
    2.基于支撑位和阻力位的止损：某几个交易日的最高价或最低价被突破等等。
    3.基于金额或百分比的止损：亏损1000元以上时。
    4.基于时间的止损：3个交易日后出现浮亏时。
二、在避免过度杠杆化的前提下，我可以交易多大的头寸？
     在处理头寸规模与管理资产金额的关系时，应遵循1%定律，即交易者单笔交易承担的风险不能超过其管理资金总额的1%。这样，绝大多数正向预期交易模型的稳健性将足以抵御最大回撤的影响。

    通过上面的10年回测可知，当交易10000基础货币时，平均亏损为360元，最大回撤2505元，总收益5974元，为了更好的理解这一回撤与1%定律关系的重要性，我们需要考察该模型的表现与其预期单笔交易最大亏损之间的关系。
    当按照1%定律时，我们需要36000元资金，最大回撤占资金总额的6.96%，年化收益为1.66%。当按照2%时，我们需要18000元资金，最大回撤占资金总额的13.92%，年化收益为3.32%。当按照10%时，我们需要3600元资金，最大回撤占资金总额的69.58%，年化收益为16.6%。
     在管理资产金额发生变化时，调整头寸规模的方法很多，其中一种最著名的方法是拉尔夫.文斯的固定比例头寸规模调整。该方法的一种保守用法是观察回撤期间的最大回撤。

    通过上面的回测发现，如果坚持1%定律，当交易100000基础货币时，平均亏损为3538元，基于1%定律原则初始管理资金为360000元，其中最大回撤为23160元，占管理资金总额为6.43%。若资产总额增加至约395000元时，交易者就可以安全的把头寸规模扩大到110000基础货币，而使最大回撤保持不超过6.5%｛（395000*6.5%）/23160*100000｝ 。相反，如果管理资金减少至325000元，交易者为了使约为6.5%的最大回撤比例保持不变，就要把头寸规模减小至90000基础货币。
金字塔中层
一、风险价值分析
    风险价值分析为我们的风险管理模型添加两个不可或缺的元素：波动性和相关性。它考察了投资组合中各资产的历史波动性和相关性，能帮助我们使止损设置与头寸规模调整变得更加稳健。
     我们可以通过考察交易资产的历史波动性，找到更合适的止损点及在特定市场中的头寸规模。此外，波动性还是止损及头寸管理的自然补充，能帮助我们应对由资产价值变动引起的风险变动。
     止损数额=基础价格*止损比例*头寸数量
    当资产波动性高时，我们将止损点设在远离建仓价的地方，但可以买卖的合约数量减小；而当资产波动性低时，我们将止损点设在靠近建仓价的地方，但在不违反风险管理原则的情况下，可以买卖的合约数量增加。
    在波动性不变的前提下，当资产价值变大时，以固定波动性止损的数额变大，可以减少买卖合约的数量来保持原来的风险变动；而当资产价值变小时，以固定波动性止损的数值变小，可以增加买卖合约的数量来保持原来的风险变动。
     风险价值分析还考察投资组合中各个资产间的相关性，从而进一步增进头寸规模调整的稳健性。这点非常重要，因为在不产生过度杠杆化的前提下，对某种金融资产，我们能够交易多少的问题，单纯的头寸规模调整只是提供了一个静态的解决办法，而不是最好的方法。

     其中近远月原油日历价差期权交易系统遭受每份合约7490元的最大回撤如果我们管理资金总额100万元，并愿意承受这一占7.94%的回撤，那我们可以买卖10份左右的日历价差合约。但是，如果我们盲目的将10份合约的头寸规模应用到买卖原油合约上，我们将遭受31.15%的最大回撤。故与直接买卖原油合约相比，日历价差期权中的跨期合约存在较强的正相关，风险更低。
    问题1.回顾时段应该有多长时间？
    回顾时段短（如90日）的优势在于，更能体现近期的波动性和相关性数据，但通过这种方法观察到的波动性和相关性掺杂了市场短期趋势的影响；相反，回顾时段长（如250日）能够对波动性和相关性进行更全面的考察，但会降低对当前风险的估计。其中许多实物商品之间的相关性和波动性会因为季节的变化而发生相应的改变，因此，风险管理者应把90天、250天的一般性研究与3-5年内的季节性回顾结合起来。
    问题2.数据的有意或无意剔除问题如何解决？
    有意剔除：风险管理者有意剔除历史数据中的某段数据，因为他们及其工作单位认为这些数据代表了历史上的反常情况，应予以剔除。
    无意剔除：由于模型选取的时间段有一定的期限，随时间的推移，我们不在考虑所选取时间段之外的波动性水平，在这种情况下，风险管理这就无意中将部分历史数据排除在外。
     正确的方式是把这些数据计算在内。至于应给予本将从历史数据中剔除的涉及异常事件的数据多大的权数，则既是一门艺术，也是一门科学。风险管理者必须基于自身对投资组合中各资产的了解，增强纯量化分析工具的性能，使其能够对涉及异常事件的历史数据及在回顾时段以外的历史数据做出度量。
二、压力测试
1.波动的周期性问题。
    波动性具有周期性。即便对历史波动性进行全面考察，也可能无法对未来的波动性做出准确的研判，因为高波动性可能被低波动性取代，而更危险的是低波动性也可能在高波动性中爆发。因此，风险管理者在评估未来波动性趋势时一定要慎之又慎。
2.相关性的断裂问题。
    相关性断裂也是在使用风险价值模型进行预测时难以逃避的问题。投资组合中不同资产之间的历史相关性在未来某一时刻可能发生断裂，并且这种断裂往往发生在市场波动性增强的时候，也就是我们最需要这种相关性继续保持的时候。
3.压力测试的作用。
    波动的周期性变化和相关性断裂的出现以及实物商品跟随季节性发生的波动性变化和异常情况使我们认识到，单独使用风险价值模型不足以实现稳健的风险管理，风险价值模型必须通过压力测试增效。风险价值涵盖了历史波动性和相关性，能够量化投资组合在某个特定时间范围内超过单笔交易亏损上限的可能性，但不能说明这一亏损的严重程度。压力测试不仅可以确定这一低概率事件的严重程度、模拟波动的周期性，还允许相关性断裂的出现。
    最常见的压力测试类型是情境分析，即风险管理者假设其投资组合处于某种情境中，如利率上升100个基点或者2008年信贷危机那样的真实历史情境，这样做的目的是，判断对于当前投资组合来说什么样的风险水平属于过高的风险水平，以及应在何时使用平仓及购买期权等矫正性风险缓释工具。

金字塔顶端
     管理决策仅可以用于增强位于金字塔下面集成的纯量化分析工具的效果，而不能用于随意提高风险水平。有些时候我们可以利用管理决策增强低层量化风险工具的效果，有时我们还可以无视机械交易系统发出的入场信号。所谓的“自己决定”并不等于“完全随意”。交易者只能降低当前风险，绝不能擅自增加风险。