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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。

Last updated 5 years ago

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