《超越技术分析》 作 者：图莎尔·钱德

如果可以把CTA们 的业绩“ 规格化 ” ，实现同等条件下的比 较，那么上述对交易策略的检查过程便可以变得比较简单。这种分 析方法的有趣之处是，我们可以把具有不同长度、类型、投资组合 和杠杆的CTA业绩记录组合在同一条曲线上，所以该方法可以为因 比较目的而对交易顾问的业绩进行规格化提供一种统一的框架。 

表7.4到表7.6表明，易变的交易顾问一般会产生更深和更长的资 金回撤。注意此处 “ 易变 ” 的含义相当狭窄，特指资金回撤深度和 长度的标准偏差。所以可以根据投资者或投资机构的偏好来调整分

图7.7 改变期货市场多元化投资组合账户的杠杆(资金水平)产生的影响。随 着资金水平从2百万美元减少至50万美元，杠扦不断加大，月 盈利标准偏 差和最大峰至谷资金回撤也呈现非线性增长。所以，可以通过调节杠扦 来获得所需水平的波动性和资金回撤风险。

配给交易顾问的资金，目 的是把业绩记录的波动性调整至所要求的 水平。我们使用假设的盈利在图7.7中 给出了这种思想的示例。 

现在我们分析 “ 杠杆提升 ” 对交易程序的影响。图7.7所示为随 着200万美元的基金缩减至50万 美元，假设月盈利和最差月末资金回 撤的变化。需要注意的是，随着总资金的缩减，资金回撤和月标准 偏差的增加是非线性的，但它们的比值基本保持不变。从图7.7中可 以看出，通过改变资金可以增加或减小交易系统的预期波动性，同 时改变的还有预期的最差资金回撤。 

到目前为止，我们的讨论都集中在期货或期货加证券上。相同的 策略可以应用于股票(译者注：可能有些读者认为证券就是股票，但 证券的概念要广泛得多，读者可以查阅相关资料，获得详细的解释) 投资。但是，一 “ 篮子 ” 股票通常比一 “ 篮子 ” 商品或期货彼此之间 具有更高的相关性，因为股票作为一个整体，都对相同的宏观经济数 据做出响应。所以可以预计股市中的资金回撤将更为严重。我们选择 标准普尔500和纳斯达克指数的业绩记录进行分析，把它作为多元化 股票投资组合的一个代表。分析表明，股票投资组合的资金曲线的 下侧风险接近8σ M，而非多元化期货投资组合的4σ M。 图7.8所示为 标准普尔500现金指数从1980年起每年的最差月末资金回撤。我们使 用对应周期上的月盈利标准偏差(σ M=4.13%)将 实际资金回撤规

图7.8 交易标准普尔500股指的资金回撤用其月标准偏差 4.31%进行了规格化。 自1980年起的最大资金回撤出现在1987年 ，大约加σ M。

格化，最差绝对资金回撤出现在1987年，大约为7σ M。

对于纳斯达克综合指数，我们得到了类似的结果。图7.9所示 为该指数从1971年开始每年的最差月末资金回撤，使用月盈利标准 偏差5.87%进行 规格化。注意这些数据没有显示出月中峰至谷资金 回撤数据。对于月中资金回撤数据的预测，我们可能需要更高的倍 数。以月末为标准，平均绝对资金回撤为2.4σ M，最差情况为1975年的7σ M。 

接下来我们分析来自四大流行基金板块中的一个方便样本 ， 该样本拥有50只共同基金。这四大流行板块是：Fidelity、 Janus、 PBHG和Vanguard Group。 这些基金组合代表了股票和债券，也代表 了各种各样的市场类型。总的测试结果类似于期货、套利基金和股 指期货的测试结果。从1994年 ~2000年 的共同基金业绩记录中，随 着月盈利标准偏差的增加，最差PVDD也 增加。过原点的线性回归 线斜率为3.85，R2=0.75(见 图7.10)。 大部分基金的PVDD都位于 3σ M~5σ M之间，与我们在其他研究中的预测结果一致。 

我们对本小节所讲的内容做一下总结。作为一种良好的估计 ， 最差峰至谷资金回撤的预测值为月盈利标准偏差σM(以百分比表 示)的3~5倍。这是一个非常有用的结论，因 为我们可以用它在较 广泛的金融工具上控制风险、选择合适的枉杆以及管理期望盈利。这些金融工具包含甚广，从共同基金和股指期货，到套利基金和期 货顾问。