Group Control 模型-资金管理模型研究[程序化老手]

此文介绍以策略投资组合分散投资风险的绩效。

在Van Tharp的这本Definitive Guide to Position Sizing书裡面，除了介绍了几个基本的position sizing模型之外（就是之前介绍过的那几个模型）。另外他也提出了一些资金管理的模型。其中有一个是叫做Group Control。

如果我们有一个交易系统，假设平均约12次交易裡面，会有5笔交易是赢钱的，7笔交易是输钱的，那麽赢钱的机率会是41.7% 。而平均每笔赢钱交易的金额，是输钱交易金额的2.5倍。且这个系统平均每一个月会产生一笔交易。

如果我们现在拿著这一个系统下场交易的话，而且只有交易一个商品而已。那麽我们平均每个月只会有一笔交易的产生，而且每个月赢钱的机率只有41.7%而已。照这种机率来算，要连续输三个月或是六个月的机率也是不小。如果是要Trading for living的话，可能很快就会淘汰出局了。

可是如果我们拿著这套系统，去同时交易10个彼此”独立”的商品。这裡所谓的”独立”是指这些商品的走势不会彼此互相影响。这样的话，我们每个月就会有10笔交易的产生，而下面这个表则列出了每个月的10笔交易不同输赢的结果，可能发生的机率。

我们可以发现，同样的一个月的时间内，因为交易次数的增加，由1笔交易增加到变为10笔交易，会让我们在这个月赢钱的机率从41.7%大幅增加到86%（100%-0.46%-3.26%-10.47%）。这种机率，就让人比较放心一点了。而这个也就是之前一直强调的Portfolio的重要性。

而在这裡要特别强调的是，上面的表所计算出来的机率，前提是假设这10笔交易彼此是互相独立的，也就是每笔的输赢是不会互相影响的。但是事实的情况通常不会是如此。同样类别的商品的走势，常常会相互影响。

比如说同样是汇率这个类别Group的商品，就包含了欧元，日币，英镑，澳币，纽币，加币等不同货币的走势，这些不同的货币就常会出现同方向的走势。而同样是金属类别Group的黄金，白银，白金，铜，也会有很高的相关性。而如果我们都採用了类似的顺势系统在这些商品上面，则很有可能会发生有某一天的时候，所有同一类别Group的商品走势同时反转，如果这时候我们的portfolio裡面包含了太多的同一类别商品，则很可能在那一天之内就会发生巨大的损失。（ www.cxh99.com ）

而所谓Group Control的模型，就是我们要限制同一个类型(Group)商品佔我们Portfolio的比重，如果我们每一个商品的风险控制在2%，而同一个类型(Group)的风险要控制在6%。那麽在汇率这个类别的商品裡面，虽然有欧元，日币，英镑，澳币，纽币，加币这麽多商品可以交易，我们应该只选择三个商品出来交易。这样才能让我们在同样汇率的这个类别的风险控制在6%。而这个也就是Group Control的精神。

而要如何找出比较好的三个系统/商品出来交易呢？这时候就可以用之前报告过的SQN来做不同系统的评量了。SQN指数越高系统，代表绩效表现越能让人比较放心。