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。
Kraken宣布推出新风险基金以投资加密货币及科技创企:美国加密货币交易所Kraken发起成立风险投资基金KrakenVentures，以积极投资于早期加密货币和金融科技初创公司，包括加密、DeFi、金融科技、人工智能、机器和深度学习、监管技术以及其他创新领域等初创公司。KrakenVentures团队将由Kraken公司发展部主管BrandonGath以及Kraken其他两位资深人士KirillGourov和AkshiFederici领导。（CoinDesk）[2021/2/11 19:33:45]
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BTC日内或继续沿7400美元上方整理，需防范小级别极端波动引发的风险:根据OKEx现货显示，BTC暂报7551美元（0.29%）。
昨日BTC多头再次测试7700美元上方阻力区失败，币价在十几分钟内回落至7500美元附近，日内处于整理态势。OKEx分析师Neo认为，昨夜23点（HKT）单小时的插针形态再次直观的给出了目前多空双方在场内力量对比。一般说来，在盘整走势中，向下插针形态一般属主力资金诱多吸筹的行为体现，投资人也可一定程度上判断出主力暂时不具备足够上破的能量，因此将持续反复的在窄幅震荡走势中制造虚假突破形态进行吸筹操作。从1小时级别图表来看，本阶段整理行情或持续运行于7400~7700美元区间，鉴于7800美元上方是成交密集区，走势若想上破恐需时日，若本周前半段币价能够持续获7400美元支撑，存在走势于周末时段再次测试并突破上方阻力的可能性。反之若走势有效跌破7400美元并在7300美元附近获支撑，或意味着多头仍需更多筹码来启动大级别突破。
从日线级别的成交量角度看，多空双方力量还未出现明显差距且都维持在低位，自三月中旬瀑布行情过后，市场始终处于价涨量缩的形态，一旦7800美元附近阻力久攻不破，或存在大级别回调风险。[2020/4/26]
https://en.wikipedia.org/wiki/Risk_parity
分析 | BTC谨防进一步回落风险:火币全球站数据显示，BTC当前报价9173美元，日内涨幅为0.83%。
针对当前走势，分析师K神表示，日线级别，自前期大幅反弹至最高斐波那锲0.382回撤位10350美元受阻，这几天价格一直处于9000-9800美元之间来回震荡，量能逐步缩减，短期继续向上动能丧失，当前价格已破位0.618支撑位，今日收盘若站不上9200美元，后面可能进一步回落至8500-8700美元寻求支撑。均线上，目前价格已跌破5日均线，下方小支撑MA60日均线，依目前量能看，撑住的概率不大，震荡后继续下寻支撑的可能性大些。[2019/10/31]
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%。
湖南启动非法集资风险专项排查 重点聚焦网贷、ICO等活动:6月7日，湖南省发布《湖南省打击和处置非法集资工作领导小组关于做好涉嫌非法集资风险排查有关工作的通知》，《通知》指出，湖南将在6月初至7月底，用2个月时间在全省范围内部署集中开展涉嫌非法集资风险专项排查活动。 其中，重点排查财富管理公司、网贷平台、虚拟货币交易平台与代币发行融资（ICO）与私募股权、电子商务等领域。[2018/6/8]
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。
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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