[資金管理][策略管理]2-level Portfolio Management

2-level Portfolio Management

(註: Xeus為在台灣地區的平台代號,DaVinci為在大陸地區使用的平台代號)

要開始討論2-level Portfolio Management前,先來看一張架構圖,這張圖簡單地描繪了Xeus(DaVinci)在參考了機器學習架構的概念以後而開發的原始基本設計框架。一直以來我們在粉絲專頁上的討論,大致上都把重心放在"策略(或股票/商品)評價"、"策略(或股票/商品)管理"上面,但其實這個部分(優勢篩選/品質控制)僅僅只是Xeus(DaVinci)的前半(Level 1)部分功能。

從架構圖來看,Level 1的管理對象是策略(或股票),管理的工具是評價函數與風險值,管理的手段就是動態權重分配、損益控制(inc項)與動用風險上限,目的是進行優勢篩選與品質控制

而Level 2的管理對象則是由Level 1階段進行策略(或股票)管理後所產生的總和結果(參上圖中的"虛擬模型輸出"),也就是Level1的總和模擬資金曲線。換句話說Level 1負責的是每個小模組小螺絲釘的局部品質,策略(或股票)間彼此並不知道彼此的存在,亦不清楚彼此的交互作用(不論是風險的重疊還是利益的糾葛),而Level 2則是站在一個全域的視角(Global perspective),來進行總體風險的檢視或資金發展的規劃。同時具備Level 1與Level 2的架構才是一個完整的資金管理平台(其實我更喜歡使用”運籌平台”這樣的說法)

透過Xeus(DaVinci)特有的專案績效伺服器(參考手冊Equity Server按鈕)功能,我們可以很簡單將Level1的虛擬模型運作結果輸出到multicharts或excel等第三方可程式化運算平台進行總體風險控制(如帳戶波動率控制)或是資金規劃(如reinvestment演算法)演算法的設計與運算,再將目前最適宜的槓桿與可用資金運算結果回授至Xeus(DaVinci)進行下單輸出。

Xeus(DaVinci)功能介紹插播:專案績效伺服器(Equity Server

透過Equity Server按鈕,可開啟專案帳戶金額報價功能,將帳戶的equity資訊紀錄至multicharts的自訂商品,進行圖表分析與演算法設計(如同寫策略一般,使用大家最熟悉的PowerLanguage)。透過這個功能我們可以進行專案帳戶的模型績效分析與紀錄,例如有進行多元化商品分類規劃(如圖上的除綜合以外的個別專案指數類/貨幣類/農產品等等)的組合,我們不只可以輸出綜合的總體帳戶,亦可以以各專案分類分組的方式個別的進行績效紀錄,以明瞭各種分類分組的運作結果與分析。

在我們把綜合專案的Equity報價至multicharts自訂商品製成圖表後,我們便可以在此圖表上編寫各種 Level2 總體帳戶風險控制演算法或是資金規劃演算(如一些特殊的reinvestment設計)

例如一些你有聽過但卻不知道怎麼在現有平台實作的演算法(其實比寫策略簡單多了,但首先你的平台必須有Equity Server功能,以便建立總體虛擬模型)

  1. <平均DD%再投資法> 有獲利先不再投入,但計算總體帳戶的平均DD%或DD%標準差,當總體帳戶遇到該DD%的時候,才將獲利池中的獲利取出再投入資金基底。
  2. <海龜風控法> 這應該是海龜發明人Richard Dennis管理底下的操盤手的作法,如果旗下操盤手(虛擬帳戶)每 DD%達到 10% (N%),便縮小總體真實可用資金權限 20% (2N%),類推。依據收復的DD%逐步恢復權限。
  3. <熔斷法> 海龜風控法的陽春版,直接設定虛擬帳戶DD%達到N%時進行帳戶熔斷,設定buffer%,當虛擬帳戶DD%回到N-buffer%的時候重啟帳戶。
  4. <均線或布林通道法> 對虛擬參考帳戶畫均線或布林通道,通道或均線之下關閉帳戶(總體槓桿下降或歸零),通道或均線之上重啟帳戶(總體槓桿上升或恢復)。概念直覺簡單,當你的虛擬參考帳戶持續吃DD(均線之下)的時候,實際輸出槓桿減半或為0,你就知道這個方法威力有多大了。
  5. <回歸線+波動率通道> 同上
  6. 自動槓桿風控演算法(參考討論區裡的自動槓桿控制範例)
  7. 動態輪動資金或分配權重至不同的分類分組(指數類/貨幣類/農產/非農/利率等)
  8. 當日最大虧損達到2%即暫停交易
  9. 單日最大虧損達到5%即暫停交易3日

如果你有看過《投機者的撲克:操盤18年手記》(好書,大推),書中所提到的一個獨立的"風險管理部門",在講的其實就是這Level 2。

最近看"澄明之境"也看到了這段文字

上文中所說的交易員,其實就是Level 1,而作者所請助手做的事情就是Level 2,雖然只是一個簡單的暫停一天,兩天,三天的演算法也可以另整體權益得到顯著的改善。

就像我常說的,太陽底下沒有新鮮事,令人感慨的是,也說了很多遍的那些話,這些技巧或架構其實前輩們早就都不藏私地寫在各篇經典上了,只是通常我們有能力發現原來他們早就都講過了的時候,是我們自己在市場上痛苦地學會之後。我們永遠無法從這些書籍上獲得什麼,我們只能在市場上自己痛苦地學會,然後再去發現原來他們早就都講過了。尤其做量化的我們更是如此,原因無他,因為量化族群所能使用的工具大大限制了我們的想像。

一個完整的開放式資金管理平台能夠做到的設計其實可以非常多樣化,依據每個不同操盤手的習慣與個性都可以設計出各種不同的資金管理(包含風險控制與資金再投入的複利規劃)演算法,而不是坊間一些只會照著功能抄的陽春資金管理軟體那樣只是做個簡單的Ranking、陽春的策略上下架功能就宣稱是策略管理、資金管理。

慎選工具,別讓平台限制了你的想像,當然,也別讓上面舉的幾個自訂資金管理範例限制了你的思維。

別廢話,繼續進化吧!

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