風險值函數的應用

如果有長期在收看我的廢話，應該對風險值這個詞不會很陌生，早在幾年前聊Position Sizing 也就是部位管理的時候就有持續聊到這個東西。當時也掀起了不少論戰，有的人認為風險值重要程度並不高，充其量只是做為投資組合用的轉換工具而已(可參考風險平價與策略標準化一文)，我當時的論點則是風險值並不只是單純的轉換(多商品中的匯率腳色)，風險值真正的妙用在於作為一個訊號的穩固程度的信賴參考(蛤? 那跟評價函數有什麼不一樣?最後講)，當時我也提了很多比喻或許有些人也還有些印象，像是溫室裏面的空氣粒子的溫度、混亂程度(亂度、雜訊)，或是你開車的時候遇到了濃霧，霧的濃度會影響你開車的安全程度等等

風險值函數的計算方式我就不講了，這大概也都是很容易google的到的東西，一般常見的ATR/STD/VaR 內容網路上應該都查的到，我第一次看到這個東西應該是在海龜的系統中(可以參考海龜投資法則一書，在安德烈。可蘭諾的動能投資法/順勢操作裡應該也有)看到，不過確實也都只是提到作為轉換工具的用途 (RiskParity)，有點可惜，也難怪很多死讀書的人會以為應用僅止於此。

其實要知道這個東西到底對於策略績效有沒有幫助，很簡單，土法老梗，仿照之前我們驗證評價（期望值）函數的模式，直接把風險值寫成濾鏡加進策略裏看看就知道了，做成部位管理濾鏡(直接針對部位值做加權)或是最簡單的截斷濾鏡(設定閥值，閥值以下不做單)都可以

風險值濾鏡的寫法如上所述，而原始策略則像過往一樣拿最常見的均線對翻系統。商品最好一次拿幾十個來觀察，不然你怎麼會知道這是不是巧合

懶得全部重弄直接拉舊文來看ＸＤ，之前做的測試，全商品不做個別最佳化，不分多空統一參數，人腦自動辨識應該可以很清楚前後圖表的抖動(沒意義的進出、無效交易)變少了

小道瓊（均線系統，多空對翻永遠有單，不加風險值濾鏡）

小道瓊（上面系統加上風險值濾鏡，簡單對策略訊號進行篩選，風險值過高時關閉策略進場訊號）

恆生（均線系統，多空對翻永遠有單，不加風險值濾鏡）

恆生（上面系統加上風險值濾鏡，簡單對策略訊號進行篩選，風險值過高時關閉策略進場訊號）

透過上面比較細微的對比，透過風險值濾鏡來做Position Sizing或是訊號可信度篩選看起來效果應該是挺明顯，當年那些說Position Sizing只是多商品的部位轉換用途，對策略績效沒什麼幫助的人們，你們現在的看法是?

多空再進行分拆評價後效果會更好，不過這不是今天主題，也懶得再截那麼多圖了，主要感受一下前後無效交易的減少效果就好了

多空指標其實都大同小異，早一點晚一點進場而已，濾鏡（部位管理）才是一個策略的靈魂

題外話，關於恆生…. 我個人還蠻喜歡這個商品的….可能是因為這裡沒有太多衍生性金融商品避險工具讓法人欺負散戶(應該是吧?如果我沒搞錯的話，這裡好像沒有選擇權，有錯糾正我一下)? 不像台指，又是月結又是周結，沙小…

murmur完了，那評價函數跟風險值的腳色有何不同? 評價函數本身比較是針對策略自身訊號品質（equity）的計算，而風險值則是比較側重於商品（樣本空間）本身的計算（有時候也可能會參考組合內其他商品，也就是做parity的時候，看你平價的比例對象是現金還是相對於其他商品，這裡就不扯太遠了）。數學上評價函數主要擔任分子，風險值則主要作為分母的腳色。妥善應用甚至創新(非線性函數)都能做到改善績效的目的。

討論區裡自動槓桿源碼範例的應用也是類似的概念

就降，如果你周末無聊就想想看風險值濾鏡怎麼做吧….應該也不是太困難，概念應該都講爛了，這裡就不公布源碼了，除了私心之外也怕限制了你的想像