股票的風控方法簡述 - 有點學究 （交作業啦）

這是一個比較複雜的話題，有簡單有複雜的。先說簡單的。

先說簡單的方法。第一個需要做的就是把你選的股票的曆史數據找出來，然後找出按照天、周、月、年和全曆史等幾個時間維度，找出每天一遇，每周一遇，每月一遇，每年一遇和全曆史的最大最小變動幅度。如果曆史數據不夠長，可能為了保守，需要在前麵的數據上乘以一個放大係數。另外，如果有好幾個股票，為了保守，假定它們之間完全相關。

有了上麵的數據，你大概知道了你一天、一周、一月、一年和曆史可能的最大跌幅是多少。這樣，你就問自己：當最壞情況發生的時候，你是否能夠承受得住？如果能，那就沒有問題。如果不能，那就要做出改變，當然改變的方法有很多種：可以更換你的股票，減少你的倉位或者是買保護，甚至是賣保險（covered calls）等。這裏麵的細節問題是一篇博士論文都解釋不完的，留作家庭作業。

下麵說複雜的，相信這個壇子上的人數學都很好，所以老頭解釋詳細一點。和上麵的準備數據一樣，你需要把你的股票的曆史均值、方差，每個股票之間的相關係數（協相關矩陣）等準備好（統計的時間尺度按天計算）。

有了上麵的數據，需要引入Gaussian Copula來模擬抽樣你的股票價格可能的變化。一般至少需要模擬10年的尺度，老頭一般都做50年或者100年的尺度。這樣可以模擬出你的portfolio 10年、50年或者100年間每天的價值變化。有了這些數值，後麵就用一般的統計方法得到你想要的參數了。

再進一步，需要進行敏感性分析，把方差變動一點，把相關係數變動一點，看看你的portfolio價格的變化。或者更加複雜的，利用moving average 代替 average來統計方差等，這些細節問題又是另外一篇博士論文都解釋不完的內容。

後續的問題同樣是，如果變化和你的預期不同，那就要做出改變（例如上麵提到的，或者加入更加複雜的手法），重複上麵的過程，直至達到你能夠接受的狀態。特別需要提出來的是，因為相關性影響很大，所以如何保持各個股票之間的獨立性很重要，這也是當年橋水成名的理論基礎。

不過傾巢之下安有完卵？說股票之間是獨立的一般都是人類的理想或者是夢想罷了，而未來的極端事件一定比曆史的更加嚴重，因為我們能夠知道的總有邊界，而現實世界是沒有邊際的。

最後BB一句，保持高度leverage的賬號，在足夠長的曆史長河中注定要被淘汰，不論你在某個時間段內多麽牛X。