如何衡量风险

理解风险，尊重风险，这就是顶尖交易者们的标志。他们知道，如果你不去注意风险，风险就会找上门来。

四大风险

大多数交易者都担心4种主要的交易风险：
衰落：一连串损失使你的账户缩水。
低回报：回报太低，你赚到的钱微不足道。
价格动荡：一个或多个市场中出现价格的骤然变动，导致无可挽回的重大损失。
系统死亡：市场状态改变，致使曾经有效的系统突然失效。

衰落

衰落风险可能就是交易者们放弃交易或是以失败收场的主要原因。

这就是新手们即使使用有效的策略也无法赚钱的原因：他们高估了自己在高风险水平下承受巨大波动的能力。根据我的观察，大多数人都承受不住这样的衰落。一个对自己的交易能力、系统和测试结果充满信心的成功交易者或许可以承受一次巨大的衰落，但是一个谨小慎微的新手应该相应地调整一下风险水平，降低衰落的幅度。当然，这也意味着降低系统的回报水平。这是一种明智的妥协。

对趋势跟踪者们来说，返还一些利润只是游戏的一个部分。

低回报

一个能够稳定创造高回报的系统在未来任何一段时期内都更容易创造理想的回报。因此，在任何一年中，这样一个系统表现失常的风险都要低于那些历史记录不够稳定的系统。

价格动荡

价格动荡是指价格突然之间发生了快速的变化，一般来说，这是由自然灾害、出人意料的政治事件或是经济灾难造成的。

请务必记住这个衰落是在一夜之间发生的。没有丝毫机会退出市场。还请注意，这一天内的跌幅比这个系统的任何一次历史检验结果都要大一倍。换句话说，系统的历史检验会把衰落风险低估一倍。

在为自己的账户设定风险水平的时候，所有想生存下去的交易者都会谨慎地考虑价格动荡的现实。任何一个想获得高回报的人都要承受同样高的衰落风险——甚至有可能在一次巨大的价格动荡中输个一干二净。

系统死亡

所谓系统死亡，是指一个曾经有效或在历史检验中看似有效的系统突然之间不再有效，开始赔钱。这种风险并不是来自市场本身，而是由蹩脚的测试方式造成的。对那些根据近期价格波动进行最优化的短期系统来说，这个风险更大。

伟大交易者与普通交易者的区别之一就在于他们有能力坚持其他人已经厌倦和放弃的方法，并且靠这些方法获得成功。

每过几年，趋势跟踪者们就会经历一个亏损期，而每到这个时候，必然有专家跳出来宣称趋势跟踪策略已经走到末日。这样一来，采用趋势跟踪策略的基金通常会遭遇大规模赎回的窘境。但当越来越多的资金撤离了趋势跟踪策略的阵营后，这类策略反而开始重振雄风，大显神威。自海龟计划实施以来，我已经至少三四次听到趋势跟踪法已经失效的论调。对此，我通常一笑了之，因为我知道，这意味着遍地黄金的市场已经离我们不远了。

风险的量化

量化风险的方法有很多，以下是几种我认为很有效的常用方法：
最大衰落：这是一个数字，代表一个测试期中从最高点到随后的最低点的下跌百分比。在图7–4中，这个数字等于65%，是1987年价格动荡的结果。
最长衰落期：从一个顶峰到下一个新顶峰的最长周期。它衡量的是恢复速度，也就是在一段损失期之后需要多长时间才能重新站上新的高点。
回报标准差：这是回报率分散状况的一个衡量指标。低标准差表明大多数时候的回报率都接近于平均值，高标准差表明不同月份之间的回报率差异较大。
R平方值：这个指标衡量的是实际投资回报率与平均复合增长率的吻合程度。对带息账户这一类的固定收益投资来说，R平方值等于1.0，而如果回报率不稳定，R平方值将小于1.0。

回报的量化

我们可以用很多种方法来量化回报，以下是我认为很有用的几种：
平均复合增长率：平均复合增长率也称作几何平均回报率，是指特定投资期间内的平均化复利率。期初资产按这个复利率滚动增长，将恰好增长到期末资产的水平。对简单的带息账户来说，平均复合增长率就是利息率（复利）本身。在特定时期内，只要有一期的回报率特别高，整个平均复合增长率指标就会受到重大影响。
滚动平均一年期回报率：这是指连续滚动计算的一年期平均回报率。这个指标能更好地反映任何一个特定一年期内的典型回报水平。对跨度在几年以上的测试来说，这个指标对某个回报率特别高的期间相对不是那么敏感。
平均月度回报率：这是指测试期内各个月份的回报率平均值。

衡量风险与回报的综合指标

夏普比率

夏普比率是这样得出的：首先计算考察期内的超额回报率（也就是这段时期的月度或年度平均复合增长率减去所谓的无风险回报率，或者减去短期国债之类的无风险债券的利息率），然后把它除以期间回报率（一般是月度或年度回报率）的标准差。

但是，尽管夏普比率是比较股票组合管理策略的一个绝好的风险回报率指标，它对期货对冲基金这一类的另类投资基金来说也并不是一个足够好的比较指标。之所以这么说，是因为这些另类投资基金在几个重要的风险层面上与无杠杆的股票组合并不相同：
管理策略风险：期货系统和期货基金往往会使用短期性的交易策略，这些策略与传统投资基金的长期持有策略有天壤之别。在使用这种需要频繁买入和卖出的交易策略时，损失的速度可能会快得多。
分散化策略风险：许多期货基金和交易系统的内在分散化程度达不到传统投资基金那样高的水平，往往把相当大部分资产集中在少量工具上。
潜在风险：期货交易的杠杆水平要高于股票，这在无形之中使期货交易者承受了更大的市场波动风险。
信心风险：许多期货基金经理并没有太详细的历史履历。在缺乏履历参考的情况下，投资者得不到期望回报的风险就会提高。
遗憾的是，夏普比率的流行似乎加剧了我在这个行业中所发现的一个问题：把回报的稳定性当成风险水平的唯一衡量标准。对那些不懂交易、不明白交易策略与传统股票投资的持有策略有何不同的人来说，这个问题尤其严重。
我必须强调一点：稳定性并不等于低风险，风险非常高的投资也有可能在有限的时期内创造稳定的回报。投资者们很容易相信，能在几年的时间内一直保持正回报率的投资或投资经理就是安全的选择。他们只是盲目地怀有这种信念，往往并不知道这些回报是怎么得来的。
我相信，在很多情况下，回报的稳定性越高，实际风险水平就越大。我可以给出两个例子：一个是LTCM，它所使用的策略在最初的几年中相当成功，但随后就彻底失效，制造了一场灾难；另一个是许多基金至今仍在使用的策略，它的表现非常出色，但同样有瞬间崩溃的风险。
美国长期资本管理公司的策略有两个基础：一个是非常高的杠杆率，另一个是固定收益债券的价格在特定情况下的统一化趋势。极高的杠杆率使它的头寸规模庞大之极，因此当遭受损失时，它很难全身而退。

遗憾的是，许多投资者并不知情，等他们意识到这些风险的存在时，往往为时已晚，他们已经失去了一切。他们是被基金的稳定回报率和多年来的良好表现诱惑而来的，殊不知，这些基金还没有经历过真正的艰险时期。

MAR比率

MAR比率等于年均回报率除以最大衰落，最大衰落是根据月末数据计算的。

我发现用月末数据计算衰落幅度有点缺乏根据，它经常会低估实际衰落程度。因此，我在我自己的测试中使用的是从最高点到最低点的跌幅，没有考虑这些高点和低点是一个月中的哪一天。

模仿效应与系统死亡风险

模仿效应：在风险回报比率上拥有傲人记录的那些策略往往都是最容易被整个行业群起模仿的策略。它们刚刚崭露头角，立即就被数十亿美元竞相追随，结果反而自毁长城，因为它们的规模已经超出了市场的承受能力。到头来，它们早早就成了系统死亡的牺牲品。

使用某一种特定策略的人越多，价格差就消失得越快，因为这些交易者本质上都在争夺同样的机会。长此以往，这种效应会毁掉这种策略，因为它会变得越来越无利可图。
相反，对一般投资者没有吸引力的系统和策略反而有更长的生命周期。趋势跟踪就是个很好的例子。大多数大投资者都很难忍受对趋势跟踪策略来说司空见惯的大衰落和价值波动。正因为这样，趋势跟踪策略在长期内始终有效。
不过，趋势跟踪策略的回报水平是带有周期性的。每当有大量资金在一段相对稳定的回报期后跟风涌入，通常会出现几个相对艰苦的年头，因为有太多的投资者在同样的市场中使用同样的策略，市场无法轻松消化这么多的资金。相反，当投资者们在一段相对艰苦的时期后纷纷撤走他们的资金时，好时期通常又会再度来临。
切忌要求过高：如果你在检验一种策略的时候太过贪婪，你更有可能得不到你想要的结果。历史记录看似高人一筹的策略也最有可能引来新的追随者，当新来者们纷纷加入时，这些策略往往很快就变得不再神奇。