相關性、集中度與回撤

很多倉位仍可能只是同一個押注

如果十個持倉具有相同經濟驅動因素，其組合可能比只有三個持倉的組合更集中。多家銀行股票可能都對融資壓力作出反應。不同貨幣倉位可能本質上都在賣出同一貨幣。加密代幣、代幣相關公司和槓桿衍生工具，即使標籤不同，也可能形成重疊敞口。

先做簡單盤點：甚麼可能使每個倉位貶值？按行業、幣種、利率敏感度、流動性、交易對手和槓桿歸類敞口。這並非完整的量化風險模型，但能揭示僅數未平倉交易數量會遺漏的重複風險。產品在法律上分離，並不能確保經濟獨立。

穿透持倉分析要把直接和間接曝險相加。假設持有一萬美元基金，而基金有 8% 配置於某家公司，則按該時點權重，間接持有約八百美元該公司。若另有直接持倉兩千美元，合計約兩千八百美元，尚未考慮其他基金或衍生品。這個計算取決於當前底層持倉，並會隨基金調整改變。把基金和股票簡單算成兩項投資，會漏掉重疊。

相關性描述樣本中的關係

相關性衡量所選樣本中兩組收益率線性共同變動的程度。它不是永久承諾。結果取決於時期、觀察頻率與數據質量。平靜時期看似關係較弱的資產，在融資緊縮或大範圍清算時可能一起下跌。

歷史相關性較低，不代表兩項資產不會同時虧損。相關性較高，也不意味著收益相同：每次變動的幅度可能大不相同。審視投資組合時，既要檢查關係，也要檢查幅度。一個規模較小但波動較大的倉位，在不利情景中的損失貢獻可能超過一個規模較大、看起來穩定的倉位。

回撤以前期峰值為基準

回撤是從此前權益峰值到後來價值的下降。如果帳戶從 $10,000 升至 $12,000，然後跌至 $9,000，從峰值計算的回撤為 25%，儘管相對於原始餘額的虧損為 10%。兩種衡量都有效，但回答不同問題。

恢復百分比是不對稱的。虧損 20% 會使 $10,000 降至 $8,000；要恢復至 $10,000，需要在更小基數上上漲 25%。下跌 50% 需要上漲 100% 才能恢復。這些是算術恆等關係，不是預測。它們解釋了為甚麼嚴重虧損不能靠隨後相同百分比的上漲彌補。

對共同事件進行壓力測試

構建同時影響多項持倉的假設情景。假設三個倉位各有 $2,000 敞口，且均下跌 15%。成本前合計價格損失為 $900。各自獨立的交易計劃並不改變共同事件下的計算。槓桿敞口與強制清算可能使過程造成的損害大於簡單的日終計算所顯示的程度。

分散化可以降低某些集中風險，但無法保證避免市場損失。再平衡也有成本，並可能產生因司法管轄區而異的稅務影響。教學時，應比較假設權重調整前後的情景，並明確說明哪些仍未知。目的是理解脆弱點，而不是生成一個在輸入不可靠時仍顯得精確的裝飾性分數。

提款和存款會使權益曲線更複雜。即使投資虧損，存入現金也會讓帳戶餘額上升；提款則可能看起來像交易損失。計算回撤或比較期間之前，應將外部現金流與投資結果分開。清晰標註的現金流調整後業績序列，比把帳戶餘額的每次變化都視為市場結果更有信息價值。

像核對餘額一樣認真衡量整個路徑

設當前權益為 E，此前累計最高權益為 P，按正損失比例表示的回撤為 1 − E/P。每創新高都要更新 P。若假設帳戶依次為一萬、一萬二、一萬一、一萬三和一萬零四百美元，最後相對一萬三高點的回撤為 20%，同時仍比初始值高 4%。自開始以來賺錢，與當前處於顯著回撤中，可以同時成立。

深度並非路徑的全部。還應記錄低於前期高點持續多久，以及樣本結束時是否仍未恢復。短暫下跌 10%，與幾年都低於高點 10%，對現金需求和持續執行能力的影響不同。每日收盤觀測也會漏掉盤中更深的下跌。因此，應說明測量頻率，不要把所報告的最大回撤當成帳戶曾經或未來可能承受的最壞損失。

外部資金流不代表投資恢復。若資產由一萬美元增至一萬一千，隨後提款三千，剩餘八千美元並不意味著投資虧了 20%；提款前實際賺了 10%。反過來，新增存款可以把餘額推到舊高點以上，卻沒有修復投資損失。績效序列需要剔除外部流入流出，而融資分析仍要跟蹤真正可用的現金。

在沒有外部資金流的條件下，虧損比例 d 之後，恢復所需收益為 d/(1 − d)。因此，虧損 40% 後需要約 66.7% 的增長。公式不預測多久恢復、是否恢復，也不說明追求恢復需要承擔什麼風險。為加快回本而提高曝險，會在帳戶緩衝已經變薄時改變損失分布。