什么是Risk Management (风险管理）？
风险管理（Risk Management）是一个管理过程，包括对风险的定义、测量、评估和发展因应风险的策略。目的是将可避免的风险、成本及损失极小化。理想的风险管理，事先已排定优先次序，可以优先处理引发最大损失及发生概率最高的事件，其次再处理风险相对较低的事件。
一般风险管理分为四个阶段，即风险识别，风险评估，风险评价，风险控制。
风险管理涵盖的面比较广。包括了Credit Risk，Financial Risk，Compliance Risk，和Business Risk这四大面。主要分别是针对公司内部的风险管理，和针对客户的风险管理。
内部风险包括：如果他们忘了按时给银行付款，就要多付利息；或大的航空公司忘了给保险公司按时付款，就承担了巨大风险，比如马航飞机坠毁，如果他们去年没付保金，马航马上破产。
这些都是针对公司内部的风险管理要做的。针对客户的就是分析他们的还款能力和破产几率，让公司不受损失。很特点的例子就是银行的风控部门，主要监管各种借款对象，审核他们的还款能力，然后决定借款金额。
为什么要学Risk Management（风险管理）？
可以说风险管理的应用范围是很大的。基本上可以认为只要是有不确定的结果的事件，就存在风险，也就相应地可能存在风险管理的需求。
现在的风险管理主要还是在商业领域应用，特别是金融业更是一个近十年来颇为热门的话题（保险业天生就是跟风险打交道的，自然更加息息相关）。
具体的例子有企业界现在比较热门的Enterprise Risk Management，所谓企业内部的整体的风险管理，专门安排某一个部门或者跟咨询公司合作去做。金融机构里面由于监管和自身对风险管理的需求，也常常有专门的风险管理部门。
风险管理这门业务对银行来说很重要。有时候，银行承担不了的一些风险需要找一些比较适合的对手来承担。有时候，重要的客户需要得到帮助，请银行来管理风险。基本上，无论市场好坏、经济增长或衰退，这门业务都有得做，而不像其他的资本融资或兼并收购业务，只在市场好的时候可以做。
其实风险管理的范畴很大很大，比如著名的风险咨询公司Aon列出的风险有以下这么多：
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（图片资料来自于：http://www.aon.com/risk-services/default.jsp）
关于Risk Management的工作职位：
Risk Manager
Internal Audit Assistant Manager
Business Risk Services
Credit Risk Analyst
Market Risk Liquidity Analyst
Risk & Control Manager
Internal Audit Manager
Risk and Compliance Consultant
Enterprise Risk Management
Information Security Risk Management
Risk Advisory Partner
…
投行风控部门的Job Title很多，比如Credit Analysis, Credit Risk Modeling, Market Risk Management, Operation Risk, Quantitative Risk Analysis等等。职位可以涵盖Analyst到VP或者MD。
薪资水平
下图是Glassdoor中一些公司Risk Management工作职位的招聘信息：我们可以看到薪资水平普遍在7万美元以上：
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（图片资料来自于：Glassdoor）
近年来,在量化投资及高频交易兴起的同时，风险管理的缺位却屡见不鲜，造成了金融危机及股灾等极端的市场波动。Risk Management在这两年的人才需求量越来越大。
如何把握资本市场的发展趋势，管理量化交易及高频交易的风险，正在成为促进金融机构及投资人在激烈的市场竞争中获取更高的投资回报的关键之一。Risk Management无疑成为一个越来越炙手可热的领域。
投资理念 （交易系统，含风控体制：分散风险，止损）
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我是宏观多策略派，我们的宏观主策略分为三个子策略：系统性宏观、股票对冲、市场中性。
我个人理解宏观对冲并不关心做多和做空两端股票或资产的相关性，也不会刻意做BETA对冲。股票对冲关注基本面或数学层面买入和卖出两端资产之间的相关性。市场中性并不是我们用来出业绩的策略，只是在市场看不懂时候的防守动作，当然降低仓位或空仓也是防守的动作。
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个人投资理念是在95年做A股形成的，在国外也没有太多改变。之前在国内做龙头股，找一些能在市场中能聚集人气或能与指数互动的股票。出国后和机构交流比较多，逐渐形成了目前分散投资的风格。
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目前操作系统是同时在全球或单一市场中买入最强的/卖空最弱的股票或资产，只追求51-60%的胜率，不追求90%以上的高胜率。
从交易角度，这类似数学统计上的大数理论，比如保险公司卖的保险单越多，越接近平均胜率。当投资组合构建后，每天的工作就是在买入的股票池中剔除最弱的，在卖出的股票池中剔除最强的。
交易层面上，我们以右侧交易为主，只有在止盈和对冲时才会采用左侧交易。我们自己设计的趋势跟踪系统既包括对中长期趋势的识别，也包括对短期波动的管理。如果短期波动过大，不会进场交易。另外每一笔单独交易都有止损，如果触及便无条件停止交易，以保证资金安全。
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其实我们的策略就是在股票市场上通过观察龙头股来把握社会经济发展的趋势，这张图体现了技术进步对人类生活的改造 -- 各个时期的股市牛熊交替由每个阶段的龙头产业/企业领导。
我个人相信索罗斯的反射理论：股票的趋势是由基本面和价格之间互动来推动，互动的偏差可以推动趋势，也可以毁灭趋势。
在股票市场上可以找到其他的类似关系，比如：短期趋势和长期趋势的互动，龙头股和指数的互动，这些可以做到很大比例的量化。
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同样理念也可以应用在单一板块内，比如福特第一个发明移动装配线；2004年起丰田和雷诺领先市场是因为省油（石油上涨的大背景下）；2009年后宝马为首的奢侈品汽车领涨由中国消费驱动 ... 乃至近期特斯拉，在节能技术和奢侈品，时尚领域领导全球。
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个人理解的对冲不是大杠杆做方向性的赌博，其实只是一种负反馈。
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具体做法是在市场上找一个主流趋势，然后在主流趋势中发现风险，通过剔除风险来优化原有趋势的策略。例如去年6月以前，可以做多虚拟经济（沪深300）/做空实体经济（大宗商品，比如铜）。从图中看到，当比值跌破上升通道后也可以反过来操作 -- 只是在现实政策环境中做多实体经济/做空虚拟经济难度较大。
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通过股票市场的对冲来观察大国博弈，比如2014年起的美国/俄罗斯的博弈。
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TPP/中国的博弈在新闻上经常讨论。在股票市场表现的非常明显：去年虚拟经济泡沫的崩溃对实体经济造成了伤害，更加恶化了实体经济，又反馈到金融市场，2015.5之后TPP/中国呈现了很清晰的上升趋势。
（胡：比如100只股票，自然分布，低成本风控。当然，100只股票的总概率胜率，依然要依靠交易员。袁总是交易员和管理体系一体化。博弈的角度，我从另外角度看。交易员的责任在于可以设计。市场是有方向的，但是交易员策略，可以把有方向的设计成没有方向的。）
这个案例为了解释宏观对冲和传统意义股票对冲、市场中性的区别。个人认为宏观对冲并不关心买入和卖出两端的BETA调整，而是其实在做一个平衡被破坏后向另一个平衡过渡的再平衡过程。
这幅图是流媒体相对于传统媒体的波动，事件触发点是在15年7月份，这个配对比值之前基本保持平台形态。如果一般套利或市场中性策略，可能是在平台上方做空该比值，平台下方做多 -- 这种策略可能碰到黑天鹅风险--比如去年7月份的跳空缺口是因为迪斯尼流失了10万客户到流媒体，这破坏了两者的平衡，流媒体/传统媒体的相对价值突然从5快速涨到7.5。从宏观对冲的角度，我们当时在相对价值出现裂口后入场顺势操作。
（胡总：这点，在我们中国常见的策略上，大部分都是方向上，大家还在方向判断上互相争吵得热火朝天。袁总的系统，是把方向控制在自己手上。同样，他可以把没有方向的也可以做出方向。）
3. 风险控制
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这张图是在国际市场上对冲基金主要考虑的风险。个人认为最大的风险是融券风险和个股风险。
（胡：我理解融券和个股风险。这些也可以通过更大的环境机会，比如，券本身需要对冲，来为策略提供更大空间。）
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这个表格是我们风控层面的参数，我们一般加1倍杠杆，我们的净仓位一般是-50-120%左右，很少把杠杆在一个方向上放大。一般情况我们做80只以上的股票，5种以上资产或板块，从来不在单一股票或板块做集中投资，主要交易市值40亿美元以上的大盘股，或者高流动性资产，很少交易小盘股。
为了应对流动性风险，持仓时间也多样化配置：80%短期交易，20%中期交易。
（胡：袁总谈到方向和占比。方向不共振，意味着持仓比例就可以高。这点解决了资金效率问题）
2016：风险管理 （人工定性风险，落实到交易）
以上是交易系统架构中如何体现风控，下面介绍去年下半年主要交易策略恰恰相反：先人为定性风险，然后将风险管理发展成为交易策略。
（胡：国内虽然也提高多策略，但是，在单方向共振的背景下，没有实际风控效果。）
去年比较大的全球宏观风险之一是人民币的下跌，为了对冲此风险，可以做空在海外有大量美元或欧元负债的上市公司，或有大量人民币资产暴露的上市公司，比较典型的是汇丰和渣打银行。
（胡：从我们这个群的角度，实际大家有很多资产风险是可以互相对冲的。你的风险，说不定正好是我需要的。这也是我们做这些交流的后期投资目的。）
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另外一个重要风险是欧债危机: 在欧洲有统一财政之前不会解决。在此之上欧洲被民粹主义绑架，大量难民涌入，文化和经济上均无法吸收这些难民 -- 今年元旦仅德国科隆一市就发生800起性骚扰事件。
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另外一个观察中国宏观风险在全球释放的角度就是在全球做空奢侈品、汽车、博彩业，再有就是做空澳元，因为澳大利亚与中国经济密切相关。
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还有美国升息的风险，对冲此风险，可以做空新兴市场垃圾债券、和私募股权（黑石）和银行。
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对冲石油风险比较容易，比如做空石油或石油股，垃圾债券（石油公司权重大）；也可以派生出其它策略，比如做多美国石油公司做空欧洲石油公司，因为美国采油成本低，欧洲采油成本高。
（胡：但是，袁总讲的这些能力对我来说跨度非常大了。能力上也缺乏。大家如何在架构上互补，具有这些具体对象的分析能力，也是很现实的问题。）
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最后是苹果案例，这就是前面定义的龙头股：一种是技术层面、人气层面和市场共振，另一种是在指数里权重大，例如：去年11月国内报道苹果在中国采购配件数量下滑，但当时在美国市场股价还没有表现，我们可以从技术层面和量化层面继续观察来做空苹果。一旦确认，可以预测苹果股价下跌对S&P500的压制。
（胡：这些宏观判断还是有点难的。我对袁总如何确定这些，还是有一些困惑。）
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最后是我们对今年重大风险的列表，也是12月份月报的一部分内容。
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互动讨论
胡：这是我对袁总体系最困惑的地方，如何确定这些判断都是对的？当然，袁总前面讲了错的情况下的概率分布。
袁：我不假设我的判断是全对的；反而我总是假设自己很容易犯错。所以我们更集中精力在管理风险，比如只追求55%的胜率、分散风险、止损。
胡：即便如此，我觉得选股成本也非常高。袁总，我相信你不会太大的团队选股。如何在比较粗略的情况下，保持总概率选到优质股。
袁：其实不难，量化的角度，只要考虑到基本面价值必然长期会被挖掘，那么量化的角度倒推就行了。只是要分清必要条件和充分必要条件的区别。我们的体系只追求必要条件，所以要低胜率+风控体系。
胡：特斯拉的电池控制系统方式，完全可以用于投资体系。
袁：Tesla体系和我的有点像 ...
胡：特斯拉电池，不但回避 了单个风险，而且是个体最优，个体间互换。我最近设计的体系也是如此。
Q：很多对冲事件之前没有发生过，如何来评估胜率呀？
A：我们追求或历史统计的胜率大概在55%。55%应该很多量化高手或技术派能做的更好。我个人是在熨平业绩波动和胜率之间做了一个平衡。如果我追求高胜率，必然要降低交易频率或略为集中投资，那么一旦发生错误，必然冲击业绩。所以我宁愿选择加大频率，降低胜率，熨平业绩，更符合投资者的要求。
Q：袁总能不能讲两个失败的案例，然后告诉我们这里面为什么失败了，经验是什么。
A：我经常失败，因为只追求55%。对于业绩曲线来说，我们有一个硬伤：因为我们主要是右侧交易，在趋势快速逆转的时候，必须回吐一部分业绩来否定自己。反而是单笔交易的失败或黑天鹅一般不会影响到我们业绩曲线。
Q：市场下跌如何提防风险？此时收集的票越多不是风险更大？因为在市场下跌的过程中，右侧交易比持票的风险更大。
A：市场下跌，右侧交易不会发出买入信号，不会更危险。
Q：对右侧交易的逻辑我认同，但是票不是期货，你无法在右侧做空，当市场全面下跌时，根本无法保护多头头寸？
A：我觉得熊市，可以远离股票或者用不同的期指配置-beta，债券也有-beta。对冲的外延子策略很广，哪里的钱好赚去哪里，顺势而为。
Q：对冲风险时，仓位的比例如何确定？
A：我一般很简单粗暴地平均分配，或者根据波动性平均分配，这样不会对任何一个仓位有感情。
Q：国内做空手段严重不足，还有出境管制等，您有何建议来对冲风险？
A：国内确实工具比较少。如果对股市看空，有很多种方法，比如说买债券，空仓持币，短期买入大宗商品对冲RMB下跌风险……这些对冲手段都是表达对股市或宏观经济看空。
Q：袁总，您对冲策略，同时买卖上百只股，然后再剔除相应的股票。请问剔除股票后的现金，会重新加注保持初建头寸规模，还是会以持有现金这种方式逐渐降低头寸？
A：止损的话，没有标的情况下保持现金，不会加载其他仓位上。另外讲一下为什么我们追求低概率：55%看着低，但是更容易实现，P(P=55%)是个高概率；P(P=99%)是个低概率,LTCM的99%看着高却更难实现 --- 时间拉的走够长的话。2008年前美国的房地产, LTCM, 2015/6前的A股都是高胜率资产。所谓生于忧患，死于安乐，追求低概率，也可以时刻警告自己不要忘记风险。
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Q：会陆续补齐至100吗？
A：会的我们设计的组合是按2倍杠杆后150个平均分配的。我最多实验过同时做500个股票L/S，效果也不错。
Q：袁总，能否就具体境外对冲渠道，方式，提些建议。最近国内很多资金需要对外渠道，不说投资水平，很多资金连路都不熟悉。
A：您说的出境渠道？大概只有QDII, QDLP, QDIE, 跨境收益互换，内保外贷了。或者直接在海外成立产品。
Q：袁总前面提到的交易很多都是多空双头的，那么在止损的时候是按leg来止损还是按pair止损？或者说交易的基本单位是资产本身还是针对某个风险的交易逻辑？
A：有时候用leg，有的时候用pair，看出发点是为了对冲还是pair。也可以临场应变，但一般我们的每笔交易都是自动止损，开仓时候就设好了。
Q：三个策略层面中哪一个层面是核心？感觉袁总整个体系内数量方法只是战术上的，比如“止损”、“趋势”，但是在战略层面似乎还是以判断宏观驱动事件为主。以这个逻辑，似乎觉得宏观层是整个系统的核心部分。
A：最核心的是宏观，个人觉得宏观可以追求大开大阖，没有章法，自由发挥，（无招胜有招的意境）。股票对冲是防守进攻式，类似截拳道(stop-hit)，和市场中性是全防守式，或者干脆不做。
Q：比如有一笔交易已经进入止盈区域如果在简单平仓的同时可以选择采用市场中性的策略或者量化的策略来对冲，这个时候如何选择？
A：我更倾向直接关掉，策略越简单越好，风险越容易控制。举个简单的例子。我的选股自己互相对冲，业绩是相对平滑的；但如果每个仓位都用期指对冲一遍，反而业绩波动更大。
Q：这个选择是主观的还是有数量模型控制的？
A：主观和量化都用，但主观必须量化确认，至少风险能在量化层面管理。
Q：所以袁总的体系基本来说是交易进入的时候依靠宏观事件驱动，basket建立仓位；但是退出时，却是按照leg是否触及止盈止损；然后在总风控指标需要干预时再辅以其他手段操作？
A：是的。
微：对冲是需要精确的技术支持的。
胡：我理解恰恰相反。他是一个容错的体系。不要求精确。
Q：袁总，又重新翻阅了下汤帮主的总结，发现对这句话有点困惑 - 请问您是如何主观和量化都用？如何让宏观判断的风险在量化层面进行管理？我们目前有个策略也是组合的，全程对冲贝塔，只赚阿尔法，只是没有100只股票，而是50个。在想如果能够结合袁总您的这个思路，也许可以更优化我们的策略，谢谢！-“我的选股自己互相对冲，业绩是相对平滑的；但每个都对冲一遍，反而业绩波动更大。主观和量化都用，但主观必须量化确认，至少风险能在量化层面管理”
A：我个人是主观只是最为不断学习新知识 给风险定性 然后放到量化程序里验证。验证的时候也不追求高概率，因为我觉得事物是在不断变化或进化。做+风控第一。我不是传统的alpha。我一般用股票或资产自己对冲，几乎从来不用指数对冲 ，除了国内被迫有时要用一下。
Q：其实我也在做这方面的尝试，但感觉有一下几个难点：
宏观判断有时会因偏主观而导致准确率受影响
量化选出来的股票类别有时候也会限制住宏观判断所选的股票类别
宏观的判断风险在量化这边还需要磨合。所以与量化这块的融合有点困难。再加上目前国内做空机制的限制，所以有时候加入宏观主观的方法反而输给了纯量化策略。
A：我个人处理是量化出来的"bottom-up"和宏观策略平行，或互相验证，但不能限制宏观推下来的策略。同时要留给"bottom-up"演化成宏观信号的空间。我个人体会做得好的话，应该不比纯量化差。
胡：袁总谈的，我困惑比较大的就是他要保证总体概率，胜率略高。即便他设计了非常容错的系统，我比喻成是一个低功耗的系统，但涉及各方面的信息处理，依然需要大量的人力。早上我特意问王汉锋王总的问题，就是对比两种系统。大家知道，王总中金的系统，肯定是高能耗的。大把高知识人员，人力成本高，要处理大量的信息。有时候我开玩笑：前天我吃什么，都不能记得；我们却要知道耶伦、奥巴马、美国农业部在想什么。那怎么可能。
袁：胡总，您是专业拳击运动员。我的多策略举个不恰当的例子--可否理解为掌握不了局势的时候不动；看不太清的时候，用咏春拳，截拳道短打这种边防守边进攻；一旦有利，直拳进攻？我的多策略和市场上的也许不同--自己可以做到平滑过渡。
胡：我理解你做到可以不出意外，并且可以按照你预计的胜率实现操作，无论用何种方式，反正你用系统参数把结果调整到你要的方向。而大部分人的策略，都是在分析市场会如何。你则选择市场可能如何，把设计调整为，市场如何的情况下，结果总是在这个范围内。就是这种专业能力是很难的，一个人各种拳法都会，而且精通，这个比较困难。光数据处理，就要很大的精力。
袁：我确实很少预测市场涨跌 ... 我经常连点位都记不住
胡：孙子兵法是最伟大的投资书。先为不可胜。一句话涵盖。这算资金风控： 故上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵，其下攻城。攻城之法，为不得已。修橹轒輼，具器械，三月而后成，距堙，又三月而后已。将不胜其忿而蚁附之，杀士卒三分之一而城不拔者，此攻之灾也。
马：从不可控角度出发，长期的胜率总是50%。其实追求胜率没太大意义，胜率只能统计过去的，没法用过去的胜率推算未来的胜率的。袁总，我接你之前的讲座把我的观点说完。所以用风控来提高盈亏比是更可行的优化方向。
袁：完全同意马总。胜率不可预测，我是碰巧每年都55%附近晃悠。其实风控做的好的话，胜率还可以降低。
马：我斗胆猜一下，袁总的胜率55%，也是主观判断或对过去的交易的统计。袁总对未来的胜率的态度是不可知论。
袁：完全正确马总。其实说50%更合理--不过会吓到投资者。重要的是：风控的技巧，如何止损，止盈…这些我还在不断学习优化。
马：果然如此。我的体会是风控的技巧能改进盈亏比，从而优化策略。
袁：测不准，假设自己是错的--是索罗斯“量子理念”的核心--所以50%最科学。
马：是啊，所以给定资金量的情况下，长期赚钱的定律只有小亏和小赚抵消，偶尔一次大赚
袁：我的业绩分布倒是比较均匀的 积小胜多一些 以天为单位的话。
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马：我猜袁总会偶尔有些大赚，大赚的时候是不轻易止盈的。
袁：对，大赚的时候就顺势让它跑，所以我的sortino比sharpe好一些。
马：我的意思是100个机会里，40个小赚，50个小亏，10个大赚。《金融炼金术》里的组合其实和袁总是类似的，只是他出击的机会总量少很多，但总体分布是一致的。《金融炼金术》里的机会个数大概在10个左右，其中也是3个小赚5个小亏，2个大赚，索罗斯牛逼的地方在于一旦大赚就开始浮赢加仓，把大赚赚足。我印象深刻的是日元广场协议后大赚继续加仓。
袁：这是我之前一段时间内每笔交易的统计 配对对冲都拆开了算的。我是不敢浮赢加仓 一直平均分配2倍杠杆，最多用beta配 也许以后会考虑学习一下技巧。
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马：从图上看，有一些正向脉冲就是大赚呀。浮赢加仓也是在趋势初始才加的。不过我觉得也不是很有必要加仓，要看是自己钱还是产品。
袁：这个我一般是加beta，不敢加仓。
马：产品走稳健路子更受欢迎
远：是的，我是开始自己做的时候集中交易大幅波动过，所以后来很小心。
袁：统计和马总估计的差不多--大部分微利和微亏互相抵消，微利略胜，然后右尾略长。
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（来源：私募工场）
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