編譯：深潮 TechFlow
第一課：評估投資組合最大回撤
有效風險管理始於全面了解投資組合可能承受的最大損失——最大回撤。 這需要整合所有投資，生成總回報序列，並分析以下幾種回撤情況：
分析應保持中立，不考慮特定市場因素。建議分別分析過去一年和十年數據，對於數據不足的工具，可使用具有更長歷史數據的類似工具作為替代（例如，使用 XRP 作為 Hyperliquid 的替代）。
關鍵問題在於：潛在損失是否可能超出預期？ 務必考慮市場波動可能超出歷史數據范圍。
最大回撤估算公式：Max（過去一年最大損失的 3 倍，過去十年最大損失的 1.5 倍）。 注意：計算回撤時，應排除策略優勢，只計算工具本身的損失。
衡量風險管理效果的關鍵指標是：每月盈利佔最大回撤的百分比。 夏普比率並不適用，因為它無法反映現實風險，例如巨額虧損導致的投資終止。
第二課：識別關鍵市場 Beta 敞口
了解投資組合與市場關聯性（Beta 敞口）至關重要。 常見的市場 Beta 敞口包括：
傳統金融市場:
加密貨幣市場:
大多數策略並非針對這些敞口進行市場時機操作，因此應盡量降低至零。 期貨工具通常是有效的對沖工具。
核心原則： 明確所有風險，對不確定風險進行對沖。
第三課：識別關鍵因子敞口
因子敞口指投資組合受特定市場因素的影響程度，例如：
這些因子難以捕捉。 有效指標包括：非趨勢策略的平均價格 Z 分數、非價值策略的平均市盈率、非成長策略的平均收入增長率，以及投資組合的平均收益率（高收益率可能暗示高套息因子風險）。 在加密貨幣和外匯市場中，趨勢和套息策略的風險會被放大。
第四課：基於隱含波動率調整倉位規模
使用隱含波動率而非已實現波動率調整倉位規模，能更好地應對市場不確定性。 一個簡單的公式是：（隱含波動率 / 過去 12 個月實際波動率）× 過去 3 年最大回撤 = 每個工具的假設最大回撤。 缺乏隱含波動率數據的工具流動性不足，需要格外謹慎。
第五課：警惕流動性風險
流動性差的市場交易成本高昂。 原則：避免一天內賣出超過每日成交量 1% 的倉位。 如果超過，則假設每增加 1% 的最大回撤，風險翻倍。
第六課：識別“唯一可能讓我崩潰的風險”
風險管理需要定性分析。 定期自問：“什麼是唯一可能讓我崩潰的事情？” 並通過對沖策略來規避這些風險。
第七課：預先設定風險限額
在任何投資前，明確：押注內容、可承受損失、削減敞口策略、退出機制、最壞情況。
第八課：反思風險管理表現
持續反思風險管理表現，並根據實際情況調整策略。 保持謹慎，避免過度冒險。
以上是市場大跌下，如何做好風險控制？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
