股票的风控方法简述 - 有点学究 （交作业啦）

这是一个比较复杂的话题，有简单有复杂的。先说简单的。

先说简单的方法。第一个需要做的就是把你选的股票的历史数据找出来，然后找出按照天、周、月、年和全历史等几个时间维度，找出每天一遇，每周一遇，每月一遇，每年一遇和全历史的最大最小变动幅度。如果历史数据不够长，可能为了保守，需要在前面的数据上乘以一个放大系数。另外，如果有好几个股票，为了保守，假定它们之间完全相关。

有了上面的数据，你大概知道了你一天、一周、一月、一年和历史可能的最大跌幅是多少。这样，你就问自己：当最坏情况发生的时候，你是否能够承受得住？如果能，那就没有问题。如果不能，那就要做出改变，当然改变的方法有很多种：可以更换你的股票，减少你的仓位或者是买保护，甚至是卖保险（covered calls）等。这里面的细节问题是一篇博士论文都解释不完的，留作家庭作业。

下面说复杂的，相信这个坛子上的人数学都很好，所以老头解释详细一点。和上面的准备数据一样，你需要把你的股票的历史均值、方差，每个股票之间的相关系数（协相关矩阵）等准备好（统计的时间尺度按天计算）。

有了上面的数据，需要引入Gaussian Copula来模拟抽样你的股票价格可能的变化。一般至少需要模拟10年的尺度，老头一般都做50年或者100年的尺度。这样可以模拟出你的portfolio 10年、50年或者100年间每天的价值变化。有了这些数值，后面就用一般的统计方法得到你想要的参数了。

再进一步，需要进行敏感性分析，把方差变动一点，把相关系数变动一点，看看你的portfolio价格的变化。或者更加复杂的，利用moving average 代替 average来统计方差等，这些细节问题又是另外一篇博士论文都解释不完的内容。

后续的问题同样是，如果变化和你的预期不同，那就要做出改变（例如上面提到的，或者加入更加复杂的手法），重复上面的过程，直至达到你能够接受的状态。特别需要提出来的是，因为相关性影响很大，所以如何保持各个股票之间的独立性很重要，这也是当年桥水成名的理论基础。

不过倾巢之下安有完卵？说股票之间是独立的一般都是人类的理想或者是梦想罢了，而未来的极端事件一定比历史的更加严重，因为我们能够知道的总有边界，而现实世界是没有边际的。

最后BB一句，保持高度leverage的账号，在足够长的历史长河中注定要被淘汰，不论你在某个时间段内多么牛X。