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相关性矩阵、持仓限额与风险控制
既然有人已经认真地打算从事管理期货的基金及趋势跟踪交易这个行当，那么以下这部分内容所涉及的领域，就值得下一番苦功去钻研。在完整地复制最初的核心策略并且完全理解分散化的趋势跟踪策略后，我们发觉在完善独家策略的过程中，可能自己绝大多数的时间都用在了这个方面。
如果有人想知道当前形态的核心策略的最大缺陷是什么，我认为那就是我的策略将投资组合中的每个头寸，仅仅视为完全互不相关的独立个体，而忽略了不同交易品种之间存在的相关性。因而，我们的持仓限额和风险控制的措施都只是停留在单一交易头寸的层次上，而无法上升到管理整个投资组合的高度。我之所以还能容忍策略中存在这个缺陷，主要有以下两个原因：一是即使不考虑这个问题，我们的策略也可以运行良好，并能够在创造很好收益的同时，产生让人可以接受的波动性及最大回撤；二是解决这个问题其实还是很复杂的，仅仅为了把问题描述清楚，可能都需要几百页的文字量。
我们可以想象在某一个时期，现实世界的发展有可能完全围绕着某个单一的旋律展开。这也许是一个笼罩全球股票市场的大熊市，就像主要由欧盟国家经济萎缩引发的2011～2012年的那次危机，最后造成了大多数债券期货在一个相当长的时间里出现了一直向上的趋势，同时美元也获得了强势上涨的动力，而大宗商品则一路向下。假设在那个时候，我们满仓做多债券、做空股市、做多美元、放空商品，那么这种操作到底算是押注于多个不同头寸的分散化交易，还是对某个单一因素孤注一掷式的赌博？其实我并不担心这种孤注一掷式的押宝行为，因为根据我们策略的设计原理，类似的场景会时不时地出现，只不过范围没有这么大，可能会被限制在数目更少的品种范围内。但是这类投资组合的风险水平会非常高，而且与那个单一因素有关联的品种越多，持仓的真实风险与由我们的持仓限额公式设定的理论风险水平之间的差距就越大。如果真实地持有类似的组合，一旦实体经济和政治形势突然出现重大的转折，我们就需要格外的小心，因为这时候很可能所有的头寸都会同时急速地向着不利于我们的方向变动，而最终能否盈利，可能就要看是不是我们在反转发生之前就积累足够多的浮盈。
对于持有时间足够长的头寸还应当注意，持仓头寸的价值变化可能对投资组合产生影响：当行情向着有利的方向发展时，多头仓位的价值会有所增加，而空头仓位的价值会有所减少；反之亦然。但由于初始交易的持仓限额是根据给定的波动率水平算出来的，所以当持仓的价值随行情的发展有所变动时，投资组合的实际风险水平也会发生变化。到现在为止，我们从来没有考虑过这方面的影响，也没有思考过当市场处于某些特殊的时期有些品种的价格走势完全趋同，到底意味着什么。
我们之前一直使用真实波动幅度均值（ATR）的方法来衡量波动率，用它作为风险度的替代品可以达到很好的效果，但与大多数期货基金经理实际正在使用的方法相比，这还是有些过于简单化了。我们中的大多数人更喜欢用“风险价值（value at risk，VaR）”或与之类似的方法，但也有人还在非常老派地坚持使用“保证金比率”。
风险价值可以被用于风险报告、风险管理和风险控制，而只要管理的资产达到一定的规模，就自然而然地会用到类似于风险价值的风控体系。风险价值的计算会考虑到任何一个头寸与其他所有头寸的相关程度，也就是统计学上所说的协方差。这么做还有一个额外的好处，就是让我们在打算增加新的头寸之前，就能模拟计算出新增头寸对风险价值的影响。风险价值的体系当被用于投资组合层面的风险控制时有很多好处，特别是在降低风险和平滑收益两个方面具有非常大的潜力。
如果我们没有实力去全面地实施风险价值系统，那么至少要能清楚地了解自己所交易的品种之间的关联关系，并且想办法利用这种信息去管理风险。首先要做的就是构建可能用到的交易品种的相关性矩阵，也有人称之为协方差矩阵。这个矩阵应该是动态的，最好能用于分析多个时间尺度下不同品种的相互关系。最终我们很可能会从中发现，在有些时候不同资产类别中各式各样交易品种的协方差会一同疯狂地上涨，但这往往才是最有利可图同时又风险高企的时期。
我们在构建相关性矩阵时有几点要注意的。首先最重要的是一定要使用对数收益率作为所有计算的基础，千万不能直接用未经处理的价格变化作为输入变量。将价格变化转换为对数收益率其实并不复杂，而且这样做可以防止无用数据产生误导性的结果。计算两个时点的对数收益率的基本公式为：ln（Pt/Pt-1），但当我们处理全球期货市场的相关性时，由于不同地区市场的收盘时间存在差异，对于交易全球市场的人来说，使用同一天的对数收益率反而会出现数据不匹配的问题，从而让相关性的结果失真。举个例子来说，如果标普500指数在纽约时间某天下午出现大幅的变动，则日经指数很可能会在东京时间的第二天早上有所反应。对此，最常见的解决方式是改用一个时间跨度更长的两个时点的对数收益率。比如有人喜欢以10天为一个周期，那么用ln（Pt/Pt-10）作为计算对数收益率的基本公式，就可以减少时差对相关性矩阵产生的影响。即使这类影响不能完全消除，至少也不会高于取整产生的误差。
将不同品种的相关性纳入期货策略的风险管理体系中的方法还有很多种，这可是我们在进入实盘操作之前真正值得花费功夫去钻研的领域！