[策略管理]動能門檻
[策略管理][動能門檻]回覆來信，最近有提到一個詞叫”動能門檻”，這是動態資金管理裡頭的一個設定，意思是當某個策略如果動能或期望值估計小於某個值我們就會先下架該策略，當動能恢復的時候就會重新動態追進該策略。
之前說過，所謂的策略只是行情（比較精確一點的說法是我們策略想要捕捉的市場的某種局部特徵）的溫度計或感測器。動能門檻的意思就是我們透過這個策略來監控市場的溫度（動能、策略效能、期望值）圖中畫了很多線，每條線代表某一段時間內的動能或期望值估計，計算方法很多種例如我們範例裡用的Opt-F或一般常聽到的Sharpe-Ratio或Z-Score或KellyFormula，當然視覺上最好理解的就是回歸線的斜率，我們會根據我們設定的時間範圍來持續動態計算該數值，以便瞭解該策略當前的performance，表現是否正常、健康。如果市場與策略結合後，表現持續正常，我們就會根據該數值來配置資金。
以近期的美期表現來說，策略創了新高，但創高前的那一段回撤卻很痛苦。透過平台的風險控制機制，當該策略的效能斜率低於動能門檻設定的 0.3 （你可以用斜率去想會比較容易理解），該策略就會先被暫停，減少破產機率。當後續動能斜率又重新站上0.3 之後就會被重新啟動（動態追進）。傳統的投資組合或資金管理不是動態的，大概只會在該策略下殺到MDD或某個數值之後就被移除，要被你有勇氣重新上架大概也是很久以後了（事實上，通常不會再被重新上架，因為那個圖形的下殺已經變成你心裡的一根刺，多數人會一直用力地無窮盡修改策略讓那根刺不見，直到回測又回到漂亮的45度螢光毛毛蟲，沒完沒了）。但動態資金管理可以在動能或策略效能恢復之後就迅速動態追進（大家最常操作的指數類商品循環特徵明顯，其實大行情往往都發生在慘況之後，因此怎麼在中間痛苦那段撐過去，風控機制往往扮演著很重要的角色）。
這幾年台指行情大好，多數人比較少去學習或注意到風控這一個部分，因為策略隨便寫隨便賺，buy and hold跟存股最猛，賺得其實都是行情紅利，但潮水退了之後，就看誰沒穿褲子了….
#動態資金管理，即時反應
#機器學習的架構，先透過感測器（策略）去感知物件（市場）的局部特質動態數據，再透過我們選擇的演算法去進行辨識（風控、複利）