作者：goodalexander

编译：深潮 TechFlow

第一课：了解你的总投资组合最大回撤

管理风险的第一步是全面了解你的投资组合可能面临的最大回撤（Drawdown）。具体来说，建议将你所有的投资敞口整理出来，转化为总回报序列，并分析以下几个维度的回撤情况：

  • A. 从高点到低点的最大回撤幅度（Peak to Trough Drawdown）。
  • B. 单次交易中的回撤幅度，特别是隔夜回撤（Session Level Drawdown，股票投资中隔夜回撤尤为重要，因为你无法在夜间卖出）。
  • C. 每日回撤（Daily Drawdown）。
  • D. 每月回撤（Monthly Drawdown）。

在进行这些分析时，不要考虑任何特定的市场因子，保持中立性。

建议分别分析过去 1 年和过去 10 年的回撤数据。不过，你的投资组合中可能有一些工具缺乏 10 年的历史价格数据。对此，可以通过建立收益矩阵并选择代理工具来解决。例如，对于 Hyperliquid 这样历史较短的工具，可以选择 XRP 作为代理工具，因为它的历史数据可以追溯到 2015 年。

在投资或交易中，一个重要的问题是：是否存在损失超过预期范围的可能性？你需要假设市场的实际波动可能超出你的模拟值，因为市场往往会突破历史数据的限制。

最大回撤 = Max（3 倍的过去 1 年最大损失，1.5 倍的过去 10 年最大损失）。

还有一个重要的提醒：在计算这些回撤时，需要剔除你的策略优势，只计算工具本身的损失，而不是基于回撤的损失。

衡量风险管理效果的关键指标是：每月盈利占最大回撤的百分比。相比之下，夏普比率（Sharpe Ratio）并不适合衡量实际风险，因为它无法反映真实场景（例如你是否会因为巨额亏损而崩溃并转行做会计）。

第二课：了解你的关键市场 Beta 敞口

在风险管理中，了解你的投资组合与市场的关联性（即 Beta 敞口）至关重要。以下是一些典型的市场 Beta 敞口类别：

传统金融市场（TradFi）：

  • 标普 500 指数（S&P 500，代码：SPY）
  • 罗素 2000 指数（Russell 2000，代码：IWM）
  • 纳斯达克指数（Nasdaq，代码：QQQ）
  • 原油（Oil，代码：USO）
  • 黄金（Gold，代码：GLD）
  • 中国市场指数（代码：FXI）
  • 欧洲市场指数（代码：VGK）
  • 美元指数（Dollar Index，代码：DXY）
  • 美国国债（Treasuries，代码：IEF）
  • 加密货币市场（Crypto）：
  • 以太坊（ETH）
  • 比特币（BTC）
  • 前 50 名山寨币（不包括 ETH 和 BTC）

大多数投资策略并没有针对这些市场 Beta 敞口的显式市场时机策略。因此，这些风险应该被尽量降低到零。通常，最有效的方式是使用期货工具，因为它们的融资成本较低，且对资产负债表的要求较小。

简单规则：清楚了解你所有的风险。如果有不确定的风险，尽量通过对冲来规避。

第三课：了解你的关键因子敞口

在投资中，因子敞口是指你的投资组合受某些市场特定因子的影响程度。以下是一些常见的因子敞口：

  • 动能因子（Momentum）：关注价格趋势，买入上涨的资产，卖出下跌的资产。
  • 价值因子（Value）：投资于被低估的资产，例如低市盈率的股票。
  • 成长因子（Growth）：投资于收入或盈利增长较快的资产。
  • 套息因子（Carry）：通过低成本融资投资于高收益资产。

这些因子在实际操作中较难捕捉。例如，你可以通过 ETF（如 MTUM）来捕捉标普 500 的动量因子，但实际上这意味着你的策略可能会倾向于「追涨杀跌」。这尤其复杂，因为在趋势策略中，你可能会有意承担某些因子风险。

一些衡量因子敞口的有效指标包括：

  • 非趋势策略部分的平均价格 Z 分数（衡量价格的相对位置）。
  • 非价值策略部分的平均市盈率（或等效指标）。
  • 非成长策略部分的平均收入增长率（或费用增长率）。
  • 投资组合的平均收益率（如果你的收益率在中两位数范围，可能意味着你承担了较高的套息因子风险）。

在加密货币市场中，趋势因子往往会随着市场整体波动而失效，因为过多投资者使用类似策略，导致潜在风险被放大。在外汇市场中，收益策略（如套息交易）也存在类似问题，收益越高，潜在风险越大。

第四课：基于隐含波动率调整头寸规模，或为不同市场环境设置明确的头寸规模参数

在风险管理中，利用隐含波动率（Implied Volatility）而非已实现波动率（Realized Volatility）来调整头寸规模，可以更好地应对市场的不确定性。例如，当财报发布或选举临近时，隐含波动率往往能更准确地反映市场预期。

一种简单的调整公式是： （隐含波动率 / 过去 12 个月实际波动率）× 过去 3 年最大回撤 = 每个工具的假设最大回撤

根据这一公式，为每个工具设置明确的最大回撤限制。如果某个工具缺乏隐含波动率数据，可能意味着它的流动性不足，这就需要特别注意。

第五课：警惕流动性不足带来的成本冲击（流动性风险）

在流动性较差的市场中，交易成本可能会显著增加。一个基本原则是：永远不要假设自己可以在一天内卖出超过每日成交量的 1%，而不会对价格产生重大影响。

如果市场变得不流动，你可能需要数天才能完全清仓。例如，如果你持有的仓位占当天成交量的 10%，可能需要 10 天才能完成清算。为了避免这种情况，建议避免持有超过每日成交量 1% 的头寸。如果不得已超过这一比例，在建模最大损失时，建议假设工具的最大回撤每增加 1%，风险翻倍（虽然看似保守，但这种假设在实际操作中非常重要）。

第六课：明确「唯一可能让我崩溃的风险」并进行定性风险管理

虽然上述方法主要是定量分析，但风险管理也需要定性的前瞻性判断。在任何时候，我们的投资组合可能都面临隐藏的因子敞口。例如，现在持有 USDCAD 多头头寸的投资者，可能会面临与特朗普关税相关的风险。这类风险通常无法通过历史波动率捕捉，因为新闻事件变化过快。

一个好的风险管理习惯是定期问自己：「什么是唯一可能让我崩溃的事情？」

如果你发现自己持有的头寸与某些潜在风险无关，例如 USDCAD 头寸与特朗普关税的关联，可以考虑通过相对价值交易（如投资墨西哥股票而非美国股票）来对冲这些风险。

事实上，大多数历史上的重大亏损在多周时间范围内并不特别令人意外。例如，在「缩减恐慌」（Taper Tantrum）期间，市场早已意识到利率敏感资产可能出现问题。同样，在 COVID 风险爆发之前，许多迹象已经显现。通过提前识别这些风险，可以更好地保护自己的投资组合。

第七课：在风险框架中提前明确你的风险限额

在进行任何投资或押注之前，务必要提前明确以下几个关键问题：

  • 押注的具体内容是什么？ 你需要清楚这笔交易的核心逻辑和目标。
  • 你愿意承受多大的损失？ 提前设定一个可接受的损失范围，避免情绪化决策。
  • 如何削减市场敞口？ 如果市场走势不利，你是否有足够的策略来控制风险？
  • 是否能够及时退出交易？ 如果交易对你不利，你是否能迅速平仓？是否需要提前缩小头寸规模？
  • 最坏的情况是什么？ 识别可能导致重大亏损的风险因素并做好应对准备。

将这些问题的答案记录下来，或者通过某种方式进行持续跟踪，这样可以帮助你更清晰地管理风险。

第八课：对自己风险管理表现的反思

在风险管理中，保持对自己表现的清醒认知至关重要。如果你读到这里的反应是「哈哈，我才不会去做这些」或者「这和我点 Wendy『s 的汉堡有什么关系」，那么很可能你需要立刻削减 1/3 的风险，或者从一开始就不应该承担这些风险。

请记住，Wendy』s 的菜单价格低廉且简单明了——如果你把市场当作 Wendy『s，那么你的头寸规模也应该保持低风险，而不是像去 Ritz 酒店那样奢侈地「下注」。

当然，我也清楚，大多数人不会完全按照这些建议去做。我完全理解发布这些内容可能是徒劳的，所以你不需要再提醒我这一点。