MOO:風險平價模型：投資者必看模型_SHA

風險平價模型

在傳統市場里，風險平價模型（Risk Parity）試圖通過將資金分配到更廣泛的類別，如股票、政府債券、信貸相關證券和通脹對沖（包括實物資產、商品、房地產和通脹保值債券）等，來均衡風險，同時通過金融杠桿作用實現收益最大化。據Bridgewater Associates的首席投資官Bob Prince的說法，傳統風險平價投資組合的定義參數是不相關的資產、低股票風險和被動管理。

關于投資，有一條廣為人知的投資理念是不要把所有的雞蛋放在一個籃子里。那么，如果有人建議你把90%以上的雞蛋放在一個籃子里，你會認為這樣就足夠分散投資了嗎？可是很多傳統的60%的股票和40%的債券的平衡投資組合的人都是這樣做的，盡管60/40的投資組合并不能提供真正的風險分散。

Moola Market恢復存款和償還功能，借款人需在寬限期內處理清算風險:11月1日消息，據官方推特，Celo生態借貸協議Moola Market宣布協議10號提案已得到社區通過，以恢復Moola Market的償付能力，協議的存款和償還功能已重新上線。

Moola表示將給予借款人一個寬限期來償還債務或補充抵押品，以避免清算。MOO和 cREAL已從抵押品中移除，使用MOO和cREAL作為抵押品的借款人需在寬限期結束前償還債務。其中MOO 備已被凍結，用戶將無法存入或借出MOO，但可以在寬限期結束后進行提現。寬限期截止至北京時間11月3日7:30，此后，Moola的借款、提現、清算功能將被恢復。

此前消息，Moola Market于10月19日遭到黑客攻擊，損失約840萬美元，并暫停運營。此后Moola團隊與攻擊者進行協商，攻擊者將93.1%的資金返還給Moola治理多簽。[2022/11/1 12:04:55]

Gluwa推出基于以太坊的風險債務基金:金色財經報道，Gluwa金融平臺宣布推出基于以太坊區塊鏈的加密貨幣風險債務基金。該基金旨在發展和促進金融包容性，并為私人投資者提供金融解決方案。該債務基金的固定期限為三個月，投資上限為50萬美元的sUSDC-G。[2021/9/10 23:13:56]

來源：

https://en.wikipedia.org/wiki/Risk_parity

為什么會這樣呢，因為“蛋”(風險)的大小是不一樣的。股票的風險是債券的9倍左右。假設股票和債券收益率有每年的標準差分別為15%和5%。那么，從方差來看，股票的風險是債券的9倍。假設我們將6個股票 "蛋 "和4個債券 "蛋 "分別放在兩個籃子里。股票的風險對總體風險的貢獻是93%。

Coinbase將中本聰真實身份、DeFi等視為商業風險:金色財經報道，Coinbase在周四發布的招股說明書中指出了一些獨特的商業風險，包括來自去中心化金融（DeFi）的競爭，以及可能揭露的比特幣匿名創造者中本聰（Satoshi Nakamoto）的真實身份。在其招股說明書中，Coinbase指出“中本聰身份識別、匿名的人、開發比特幣的人或者中本聰比特幣的轉移”是一個風險因素。另外，還包括“對比特幣或以太坊的負面看法”以及“不可預測的社交媒體報道或加密資產的‘趨勢’”等風險因素。[2021/2/26 17:53:36]

雖然我們的雞蛋比喻可能看起來很簡單，但它與實際情況相差不遠。例如，從1983年到2004年，羅素1000指數的超額收益率年化波動率為15.1%，雷曼綜合債券指數的年化波動率為4.6%，而兩者之間的相關性為0.2。由此可見，60/40的投資組合在資本配置上可能看起來是平衡的，但從風險配置的角度來看，它是高度集中的。

分析 | BTC若右肩形成 短期內還有下探風險:針對當前BTC的走勢，分析師Potter表示，BTC短期15分鐘走勢處于新形成的下降通道中，期間向下插針收出超長下影線并快速收回，目前幣價處于超跌反彈走勢中，已突破通道中軌并向上邊線逐步貼近，SR仍處于超賣區域附近，短期看BTC仍有向上反彈的需求。小時走勢看，BTC在向下觸碰頸線位支撐后迎來階段反彈，依舊處于縮量態勢，上方壓制線在7530附近，后續若不能向上放量突破，幣價再次跌落下來，將會形成頭肩頂的看跌結構，那么短期內進一步下跌風險將會加強。日線走勢看，BTC已跌破上升通道上邊線支撐并放出量，并最低下探觸及長期圓弧底形態頸線支撐6600美元，RSI指標也從90嚴重超買高位回落至66附近，DIF開始拐頭向下但MACD仍處于0軸上方，大的走勢方向還不能判定這波趨勢反彈已經逆轉，只有放量跌破圓弧底長期頸線支撐6600美元，那么這波反彈才可宣告結束，不過BTC未能放量站穩7530上方之前，短期內仍有繼續下探的風險，操作上還是逢高減倉高拋低吸，待趨勢確立在采取下一步操作，壓力7530，支撐7000、6800，強支撐6600。[2019/5/18]

模型的計算

事實上風險平價的實際推導過程蘊含著不同資產的長期表現與復雜的數學求解，它基于一個長期觀察的假設，即大類資產的Sharpe Ratio (單位風險的收益) 是接近一致的。如股票、債券、黃金及其他大宗商品1971-2009年的Sharpe Ratio都在0.3左右。Bitcoin的5年滾動Sharpe ratio為1.25——從這個角度來看看未來數字貨幣興許將迎來更低的收益或更高的風險。

來源：Messari

風險平價的本質實際是假設各類資產的Sharpe Ratio長期趨于一致去尋找投資組合的長期Sharpe Ratio的最大化。我們不妨看一個最簡單的例子，假設兩個資產的Sharpe Ratio分別是S1與S2,他們的波動率分別是σ1與σ2，他們的相關性為ρ。兩種資產的風險貢獻分別為RC1與RC2，投資策略組合的Sharpe Ratio為SR。

來源：Newbloc 資產組合的Sharpe Ratio及其導數

通過對資產組合的Sharpe Ratio(藍色)，及其導數(紅色)分析和運算可知在當前的假設下兩種資產的資金配比分別為以下比例時產生的Sharpe Ratio是最大的。

在數字貨幣市場中的實踐

Newbloc, 基于AI的量化交易系統，通過機器學習，挖掘市場特征，通過歷史和實時數據訓練交易決策引擎構建了包括因子、套利、對沖、趨勢四大類幾十種子策略。基于Newbloc資管團隊在傳統金融市場中的風險平價模型的研究，我們將其運用在復合類策略的構建與優化之中，旨在獲得最大的單位風險收益。以下是子策略自2019年1月1日以來的表現。可以看到從單策略長期的表現來看最好的Sharpe Ratio是2.61, 最好的最大回撤為16%。通過平價模型優化的策略組合年化為132%，最大回撤可以控制在10%以內。

來源：Newbloc

文 / New Bloc CIO 馬潔

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