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商品與策略管理
策略商品持倉類別限制
常言道『雞蛋不要放在同個籃子裏』，這句俗諺似乎已成為投資組合領域中＂低相關性＂
或是＂分散風險＂的代名詞，相關系數的計算大家都耳熟能詳，然而各商品間的相關係數
是否真能有效降低投資組合所面臨的風險，卻是值得深思的問題。
- 1.相關係數的計算該採取多長的時間範圍才叫合理?算出來的數值要多低才能歸類為 低相關性? 即便長期相關性貌似極低的策略群，是否能夠承受某個壓力事件的考驗?
- 2.如何將算出來的相關性數據運用在分配資金比例上? 在數值變化之後又如何進行重新 再分配?
- 3.多數投資人在回測時會去以最佳化尋找最適相關系數，然而如此內含存活者偏差的 樣本，所產生出來的績效，是否可能只是某種數學上美麗的謬誤?
除了透過＂相關性＂指標來建構策略或商品組合這樣的方法之外，我們是否還能夠還能有
其他不同的模式來建構投資組合?在這裏我們提供建立跨資產類別的方法，來彈性取代數學
上死板的計算。 跨資產類別的概念從預先區分商品的本質出發，商品本質亦可以理解為驅動行情的因素，比方影響農產品的漲跌因子跟影響外匯產品的因子很明顯有差異，前者可能跟天候、技術發展等因素相關，後者則往往與國際情勢或是該國政 策實施有緊密掛勾。
因此我們可以預先根據本質不同的商品來進行資產分類，例如指數類別、外匯類別、農產品類別、金屬類別、利率類別、能源工業類別等，並對每個資產類別的持有部位進行管控。
除了在商品的分類之外，相同的概念也可以應用到同商品內的策略層級來進行分組。
常見的分類方法可以概略分為以下幾種：
- 1.時間架構分類：日內當沖、隔日沖、日線波段級別、周線等等
- 2.策略濾網分類：純價量指標、引用外部經濟數據 ( 如非農數據 )、價差濾網等等
- 3.趨勢方向分類：順勢突破、逆勢短單、配對交易等等
當然策略或商品的分類方法不限於上述幾種，投資人可以發揮創意，自定義專屬風格的 資產類別組合。透過這樣的預先分組建立資產類別，並允許各組別可以進行獨立排序與門檻篩選，避免策略或商品同質性過高的問題，以達到另一種分散風險的效果。
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