「把鸡蛋放在不同的篮子裡」是投资人常用的套数,目的是经过「分散风险」达到投资组合稳健的效果。有的人在不同类股中挑选目标,避免单一产业遭受冲击时资金重大创伤、有些量化或程式交易者则依照商品的相关性筛选。然而到底如何明确的衡量多个商品与风险之间的关係?老话题新探讨,我们再一次回到「权益曲线标准差」。文章最开始我们先把重要的结论列出:
《 经过指标的调和后,所有商品都呈现正相关,极度负相关的商品反而会成为高度正相关 》
大多数股票、期货交易者在选择标时并不考虑持有商品之间的相关性,或是不知如何着手评估商品组合对于风险的承受度如何量化,仅单纯将风险分摊在不同选择中。对于一位趋势交易者而言、除了买进、卖出;持有、空手;部位多寡等因素外,权益曲线的管理与风险平衡也至关重要。
「权益曲线标准差」是一个可用于评估策略一般性风险的值,将实际或回测损益作分布程度的统计,可以了解资金成长过程中所承受的风险。使用标准差作为衡量准则时,数值越小代表获利过程越平滑 ( 68% 的样本存在于平均值正负一个标准差范围内 )。一般性的风险降低对于交易者而言有两个主要的好处:(1) 需要为每一单位买卖部位的准备金较小,或是在相同准备金下,交易者所承受的心理压力较低、较不容易触发权益曲线停损机制;(2) 累积获利到增加下单部位门槛后,有较低的机率因接着而来的亏损使资金水位降回原部位数。
除了使用指标修正或其他方式缩减风险以外,多商品是一个降低标准差的解决方桉。以台指期与摩台指从 2014 年 1 月至 11 月价格走势为例,两者每日价格变化的相关係数为 0.63。若用同一种指标或逻辑以等槓杆交易两个相关係数为 0.63 的商品,权益曲线的标准差比单商品减少 10%。意即在同样的获利情况之下,资金成长的锯齿状较小。倘若将标准差放大为与原本单商品相同时,获利可经由部位扩张增加 10%。
台指期与摩台是相关性高的商品,这样的组合已能够降低 10% 标准差,那么是不是把相关係数极低的商品相互组合,就可以将平常性风险大幅降低?答桉可能是否定的。
根据计算,相关係数为 0.1 的商品组合后,权益曲线标准差值比单商品减少约 16%,且呈现正相关的两种商品组合难以将标准差值再向下压低。( 同属性的商品间都存在正相关係数,例如指数型期货;不同商品间也往往互相具有某种程度的正负相关性,例如多数商品及货币期货皆以美元计价,美元的涨跌左右着商品价格走势 ) 16% 约略就是两个商品组合间可降低风险的上限,但这样的上限可以经过再增加组合商品数突破。对降低风险而言,「增加组合内的商品数量」这个变数会比精挑细选低相关商品有更显着的效果。
既然相关係数是一个介于 -1 ~ 1 之间的数值,那么负相关性间的商品组合后会有甚么效应?某些商品间存在着负相关性,例如美元指数与欧元,因为两者间互相以对方为计价基准,所以往往呈现相反走势。但「指标是一个具有方向性的工具」,同一类指标套用在两个负相关的商品上时,大部分时间出现一多一空的判别,这造成许多交易者选择相关性低的商品做为组合,却仍然无法成功降低一般性风险。『经过指标的调和后,所有商品都呈现正相关,极度负相关的商品反而会成为高度正相关』。
相关性是许多人在处理投资组合都会意识到的问题,却鲜少有人实际将之量化。如果未能釐清交易策略与价格走势间的关联,反而会为了避免遭受重大冲击而选用负相关的商品做为组合。如此一来非但没有降低,反而大幅扩张风险。