风险平价模型
在传统市场里，风险平价模型（Risk Parity）试图通过将资金分配到更广泛的类别，如股票、政府债券、信贷相关证券和通胀对冲（包括实物资产、商品、房地产和通胀保值债券）等，来均衡风险，同时通过金融杠杆作用实现收益最大化。据Bridgewater Associates的首席投资官Bob Prince的说法，传统风险平价投资组合的定义参数是不相关的资产、低股票风险和被动管理。
关于投资，有一条广为人知的投资理念是不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里。那么，如果有人建议你把90%以上的鸡蛋放在一个篮子里，你会认为这样就足够分散投资了吗？可是很多传统的60%的股票和40%的债券的平衡投资组合的人都是这样做的，尽管60/40的投资组合并不能提供真正的风险分散。
Circle因避免陷入美国债务违约风险重新调整USDC储备组合:5月11日消息，USDC稳定币发行商Circle首席执行官Jeremy Allaire在接受采访时表示，Circle调整了支持USDC的储备组合，以支持短期美国国债，从而避免陷入潜在的美国债务违约。Allaire表示，该公司不再持有6月初以后到期的美国国债。
贝莱德管理的Circle Reserve Fund披露的信息显示，该储备基金目前所持债券最迟于5月31日到期。根据CoinGecko的数据，截至周三，USDC的市值约为300亿美元。
据悉，美国总统拜登和国会高层周二就提高31.4万亿美元债务上限而举行的面对面会谈未能打破僵局，三周后美国就有可能被迫陷入前所未有的债务违约。不过，拜登和国会高层周五将再次会面以继续讨论，而且双方都极力强调美国不会出现债务违约。（彭博社）[2023/5/11 14:56:22]
美国财长耶伦：不能排除经济衰退的风险:10月25日消息，美国财长耶伦在美国有线新闻频道MSNBC上表示，不能排除经济衰退的风险。[2022/10/25 16:37:27]
来源：
https://en.wikipedia.org/wiki/Risk_parity
为什么会这样呢，因为“蛋”(风险)的大小是不一样的。股票的风险是债券的9倍左右。假设股票和债券收益率有每年的标准差分别为15%和5%。那么，从方差来看，股票的风险是债券的9倍。假设我们将6个股票 "蛋 "和4个债券 "蛋 "分别放在两个篮子里。股票的风险对总体风险的贡献是93%。
虽然我们的鸡蛋比喻可能看起来很简单，但它与实际情况相差不远。例如，从1983年到2004年，罗素1000指数的超额收益率年化波动率为15.1%，雷曼综合债券指数的年化波动率为4.6%，而两者之间的相关性为0.2。由此可见，60/40的投资组合在资本配置上可能看起来是平衡的，但从风险配置的角度来看，它是高度集中的。
瑞典金融监管局局长：加密货币对实现《巴黎协定》中减少气候变化的目标构成风险:1月30日消息，瑞典金融监管局局长兼欧洲证券和市场管理局副主席Erik Thedéen在接受采访时表示， 比特币开采已经成为瑞典的一个“全国性问题”，加密货币对实现《巴黎协定》中减少气候变化的目标构成风险，他希望瑞典对耗费能源的加密货币开采实施禁令，并称欧盟也应考虑禁止能源密集型的所谓“工作量证明”(proof of work)加密货币挖掘方法，而应鼓励该行业转向能源密集度较低的“权益证明”(proof of stake)模式，以减少加密货币开采的能源使用。英国《金融时报》指出，以交易量衡量的两种最大加密货币比特币和以太币的开采都依赖于“工作量证明”模型，该模型要求区块链的所有参与者验证交易。矿工们通过使用大型数据中心解决复杂的“谜题”来获得新铸造的“硬币”作为奖励。这比“权益证明”模型需要耗费更多的能量，后者验证交易的参与者数量要少得多。Thedéen称，解决办法是禁止工作量证明型开采模式，而权益证明型模式能耗明显较低。（瑞典今日工业报）[2022/1/30 9:22:24]
算力存在伴随加密货币减半的风险:自比特币现金（BCH）减半以来，算力已经受到冲击，出块速度明显放缓。许多人预测，一些矿商会放弃BCH，转向利润更高的币种，因为BCH的回报从12.5BCH降至6.25BCH，减少了一半。在4月1日发表的一份报告中，Arcane Research称，算力伴随加密货币减半的风险是真实存在的，“动荡的日子将会在减半后立即到来”。但随着算力的涨跌，BCH的数据也在不断变化。虽然BCH的一些矿商可能会放弃它以获得更高的利润，但BCH矿商过去已经证明，他们愿意损失大量资本来维持BCH价格，就像他们在2018年的“哈希战争”中所做的那样。（Cointelegraph）[2020/4/9]
模型的计算
事实上风险平价的实际推导过程蕴含着不同资产的长期表现与复杂的数学求解，它基于一个长期观察的假设，即大类资产的Sharpe Ratio (单位风险的收益) 是接近一致的。如股票、债券、黄金及其他大宗商品1971-2009年的Sharpe Ratio都在0.3左右。Bitcoin的5年滚动Sharpe ratio为1.25——从这个角度来看看未来数字货币兴许将迎来更低的收益或更高的风险。
来源：Messari
风险平价的本质实际是假设各类资产的Sharpe Ratio长期趋于一致去寻找投资组合的长期Sharpe Ratio的最大化。我们不妨看一个最简单的例子，假设两个资产的Sharpe Ratio分别是S1与S2,他们的波动率分别是σ1与σ2，他们的相关性为ρ。两种资产的风险贡献分别为RC1与RC2，投资策略组合的Sharpe Ratio为SR。
来源：Newbloc 资产组合的Sharpe Ratio及其导数
通过对资产组合的Sharpe Ratio(蓝色)，及其导数(红色)分析和运算可知在当前的假设下两种资产的资金配比分别为以下比例时产生的Sharpe Ratio是最大的。
在数字货币市场中的实践
Newbloc, 基于AI的量化交易系统，通过机器学习，挖掘市场特征，通过历史和实时数据训练交易决策引擎构建了包括因子、套利、对冲、趋势四大类几十种子策略。基于Newbloc资管团队在传统金融市场中的风险平价模型的研究，我们将其运用在复合类策略的构建与优化之中，旨在获得最大的单位风险收益。以下是子策略自2019年1月1日以来的表现。可以看到从单策略长期的表现来看最好的Sharpe Ratio是2.61, 最好的最大回撤为16%。通过平价模型优化的策略组合年化为132%，最大回撤可以控制在10%以内。
来源：Newbloc
文 / New Bloc CIO 马洁
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