控制風(fēng)險(xiǎn)是每一位投資者都需要學(xué)會(huì)的技能，面對(duì)變化更加迅速且不斷演變的數(shù)字貨幣市場，程序化交易者尤其需要注重風(fēng)險(xiǎn)管理。這是因?yàn)槌绦蚧灰淄跉v史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)模型來自動(dòng)執(zhí)行交易，而在快速波動(dòng)的市場中，這些模型可能迅速變得不再準(zhǔn)確。因此，有效的風(fēng)險(xiǎn)管理策略對(duì)于保護(hù)投資者的資本至關(guān)重要。

在諸多風(fēng)險(xiǎn)管理工具中，價(jià)值在風(fēng)險(xiǎn)（Value at Risk，簡稱VaR）是一種廣泛使用的風(fēng)險(xiǎn)度量方式，它可以幫助投資者預(yù)測在正常市場條件下投資組合可能發(fā)生的最大損失。VaR能夠?qū)L(fēng)險(xiǎn)量化為一個(gè)單一數(shù)字，簡化了風(fēng)險(xiǎn)的表述，使得投資者能夠直觀地理解潛在的損失。

VaR的作用

VaR，或稱“在險(xiǎn)價(jià)值”，是用來量化在一定的時(shí)間內(nèi)，按照一定的置信水平，所能承受的最大可能損失。換句話說，它告訴投資者或風(fēng)險(xiǎn)管理者：“在正常市場狀況下，我們有多少錢是在'安全'的范圍之內(nèi)，而不會(huì)在明天就虧掉?！?比如，如果一個(gè)數(shù)字貨幣投資組合的1天99%VaR是$10,000，那么意味著在99%的情況下，我們預(yù)計(jì)一天的損失不會(huì)超過$10,000。

優(yōu)點(diǎn)

1. 易于理解： 例如，一個(gè)數(shù)字貨幣投資組合的1天95%VaR是$5000，這意味著有95%的信心認(rèn)為，投資組合在一天之內(nèi)的損失不會(huì)超過$5000。把復(fù)雜風(fēng)險(xiǎn)量化為一個(gè)直觀數(shù)字，易于非專業(yè)人士理解。當(dāng)然這樣也不可避免的有一定的誤導(dǎo)性。

2. 比較標(biāo)準(zhǔn)： 假設(shè)有兩個(gè)投資組合A和B，A的1天95%VaR是$3000，而B的是$6000。這意味著在正常市場條件下，A的風(fēng)險(xiǎn)低于B。即使這兩個(gè)投資組合包含不同的資產(chǎn)，我們也可以直接比較它們的風(fēng)險(xiǎn)水平。相應(yīng)的，也可以判斷投資水平的高低，如果A和B兩個(gè)策略的過去一個(gè)月的收益都是$6000，而A的平均和最大VaR值顯著低于B，我們可以認(rèn)為A策略更好，能在更低的風(fēng)險(xiǎn)水平下實(shí)現(xiàn)了更高的收益。

3. 決策工具： 一個(gè)交易者可能會(huì)使用VaR來決定是否增加一個(gè)新的資產(chǎn)到投資組合中。如果新增資產(chǎn)使得VaR顯著增加，這可能意味著新增資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)與投資組合的風(fēng)險(xiǎn)承受水平不匹配。

缺點(diǎn)

1. 忽視尾部風(fēng)險(xiǎn)： 如果一個(gè)投資組合的1天99%VaR是$10000，那1%的極端情況下的損失可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過這個(gè)數(shù)值。數(shù)字貨幣領(lǐng)域，黑天鵝事件很頻繁，極端情況會(huì)超出大多數(shù)人的預(yù)料，因?yàn)閂aR沒有考慮尾部事件。

2. 假設(shè)限制： 參數(shù)VaR通常假設(shè)資產(chǎn)收益是正態(tài)分布的，這在現(xiàn)實(shí)市場中很少成立，特別是在數(shù)字貨幣市場。例如，假設(shè)一個(gè)投資組合中只有比特幣，我們使用參數(shù)VaR并假設(shè)比特幣的收益是正態(tài)分布。但實(shí)際上，比特幣的收益率可能會(huì)在某些時(shí)期出現(xiàn)大的跳躍，存在明顯的波動(dòng)率聚集現(xiàn)象，如過去一周波動(dòng)率很大，接下來的波動(dòng)率比較顯著概率會(huì)提高很多，這會(huì)導(dǎo)致正態(tài)分布模型低估風(fēng)險(xiǎn)。有模型會(huì)考慮到這個(gè)問題，如GARCH等，今天就不討論了。

3. 歷史依賴： VaR模型依賴于歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的風(fēng)險(xiǎn)。但是，過去的表現(xiàn)并不總是預(yù)示未來的情況，尤其是在快速變化的市場如數(shù)字貨幣市場。例如，如果過去一年比特幣非常穩(wěn)定，歷史模擬法可能會(huì)預(yù)測一個(gè)很低的VaR。然而，如果突然出現(xiàn)監(jiān)管變化或市場崩潰，過去的數(shù)據(jù)將不再是未來風(fēng)險(xiǎn)的有效預(yù)測器。

VaR的計(jì)算方法

主要有三種計(jì)算VaR的方法：參數(shù)方法（方差-協(xié)方差法）：假設(shè)收益率遵循某種分布（通常是正態(tài)分布），使用收益率的均值和標(biāo)準(zhǔn)差來計(jì)算VaR。歷史模擬法：不做任何關(guān)于收益率分布的假設(shè)，直接使用歷史數(shù)據(jù)來確定潛在的損失分布。蒙特卡羅模擬：使用隨機(jī)生成的價(jià)格路徑來模擬資產(chǎn)價(jià)格，并從中計(jì)算VaR。

歷史模擬法這個(gè)方法直接利用過去的價(jià)格變化來估計(jì)未來可能發(fā)生的損失。它不需要對(duì)收益分布做出任何假設(shè)，因而適用于那些收益分布未知或異常的資產(chǎn)，比如數(shù)字貨幣。

以一個(gè)比特幣的現(xiàn)貨持倉為例，如果我們想計(jì)算這個(gè)投資組合的1天95%VaR，我們可以這樣做：

1. 收集比特幣過去一段時(shí)間（例如100天）的每日收益率。

2. 計(jì)算每天的投資組合收益率，即每個(gè)資產(chǎn)的收益率乘以其在投資組合中的權(quán)重。

3. 把這100天的投資組合收益率從小到大排序。

4. 找到第5%的數(shù)據(jù)點(diǎn)（因?yàn)槲覀兪怯?jì)算95%VaR），這個(gè)點(diǎn)表示在過去的100天中，最差的5天里面，最好的那一天的損失率。

5. 把這個(gè)收益率乘以持倉的總價(jià)值，就是1天95%VaR。

下面是一段具體代碼，獲取了過去1000天的數(shù)據(jù)，計(jì)算出當(dāng)前持有一個(gè)BTC現(xiàn)貨的VaR為1980USDT。

考慮相關(guān)性的VaR計(jì)算

在計(jì)算包含多個(gè)資產(chǎn)的投資組合的VaR時(shí)，我們必須要考慮資產(chǎn)之間的相關(guān)性。如果資產(chǎn)之間的價(jià)格變動(dòng)是正相關(guān)的，那么組合的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)增加；如果是負(fù)相關(guān)，組合的風(fēng)險(xiǎn)則會(huì)減少。

使用歷史模擬法計(jì)算考慮相關(guān)性的VaR時(shí)，我們不僅要收集每個(gè)單獨(dú) 資產(chǎn)的歷史收益率，還要考慮這些資產(chǎn)收益率的聯(lián)合分布。實(shí)際操作時(shí)，你可以直接使用投資組合的歷史收益率進(jìn)行排序和計(jì)算，因?yàn)檫@些收益率已經(jīng)隱含了資產(chǎn)間的相關(guān)性。 在數(shù)字貨幣市場，相關(guān)性尤其重要，基本上都是BTC作為市場主導(dǎo)，如果BTC走牛，其他數(shù)字貨幣上漲的概率會(huì)增加，如果BTC迅速大漲或大跌，因?yàn)槭袌銮榫w可以迅速變化，導(dǎo)致相關(guān)性在短期內(nèi)顯著增加，這在極端市場事件中尤為常見。因此，歷史模擬法在考慮數(shù)字貨幣投資組合VaR時(shí)是一個(gè)很有用的工具。它不需要復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)模型，只需要有效的歷史數(shù)據(jù)，并且它自然地包含了資產(chǎn)間的相關(guān)性。

以持有1個(gè)的BTC多倉和10個(gè)ETH的空倉為例 ，按照前面的方法，可以計(jì)算出10個(gè)ETH空倉的VaR為1219USDT。當(dāng)這兩種資產(chǎn)組合時(shí)，VaR的計(jì)算方法如下：

結(jié)果為970USDT， 這意味著這個(gè)組合的風(fēng)險(xiǎn)低于分別單獨(dú)持有相應(yīng)的資產(chǎn)，這是因?yàn)锽TC和ETH的行情具有高度相關(guān)性，多空組合的對(duì)沖作用起到了降低風(fēng)險(xiǎn)的作用。

總結(jié)

本文將介紹一種適應(yīng)性強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，即歷史模擬法（Historical Simulation）在計(jì)算VaR時(shí)的應(yīng)用，以及如何考慮資產(chǎn)之間的相關(guān)性來優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測。通過具體的數(shù)字貨幣市場實(shí)例，闡述如何運(yùn)用歷史模擬法來評(píng)估投資組合風(fēng)險(xiǎn)，并討論在資產(chǎn)相關(guān)性顯著時(shí)進(jìn)行VaR計(jì)算的方法。通過這種方法，程序化交易者不僅能夠估計(jì)在大部分情況下的最大損失，還能對(duì)極端市場狀況有所準(zhǔn)備，從而使他們在交易中更加從容不迫，準(zhǔn)確執(zhí)行策略。