数据：提前做“最坏打算” 衡量证券价格波动风险|ETF_新浪财经

　　面对同一个证券（股票、基金等），不同的投资者对“风险”有不同理解，虽然相似之处均与潜在“损失”有关。

　　做多（Long）的投资者，最常见的是策略是直接买入持有个券，进阶的投资者或还会选择买入看涨期权、构建期权组合等。证券价格下跌是做多的主要风险。

　　做空（Short）的投资者，可能融券卖出，或买入看跌期权、卖出看涨期权，或者构建期权组合。证券价格上涨成为主要风险。

　　当然，对于一般个人投资者而言，多数情况是通过“直接买入持有个券”的方式进行“做多”。

　　投资者对风险的评估通常采取两种方式，一种是波动率（volatility），即分析证券回报率偏离其平均水平的幅度，即收益率的标准差；另一种是分析损失发生的概率，或所谓“胜率”，最简单的指标是上涨/下跌比率。

　　谨慎的投资者会特别考虑可能发生的最大损失。“最大回撤”（maximum drawdown）是一项常用指标。在技术上，它分析一段历史时期，证券价格在下一次高点出现前所经历的最大累计跌幅，是“最坏打算”的代理。

　　如果在不同证券中进行挑选，为了衡量选择所承担的风险是否“划算”，常用的风险调整后收益指标有夏普比率（Sharpe Ratio）、特雷诺比率（Treynor Ratio）、卡马比率（Calmar Ratio）等。它们均为“回报”与“风险”的比值，分别将证券投资组合的回报率与该组合的标准差、贝塔值、最大回撤进行对比。

　　（编者注：贝塔值（β）与波动率有着密切关系，它可以分解为证券回报流与市场基准回报流的相关系数、证券波动率与市场基准波动率比值的乘积，反映了证券回报率相对于市场基准回报率的弹性。）

　　尽管“过往业绩不代表未来表现”，但在证券投资领域，基于历史数据进行分析，辅助投资决策，是常用的重要技术手段。

　　通过新浪财经“ETF精选”区间统计的“风险分析”工具，投资者可以查询1—20个投资标的在特定时间窗口的历史波动率、最大回撤等量化指标，有助于客观了解证券历史价格表现所隐含的风险特征。这里所谓的“投资标的”，目前支持美国及香港市场的指数、个股、ETF。“ETF精选”收录了主要资产的典型代理。

　　使用区间统计-风险分析工具可查询指数、基金及个股的历史波动率、最大回撤等数据。注：已添加的证券代码支持通过拖拽方式变更结果的输出顺序。（图片来源：新浪财经）

　　举例而言，基于最近一年（2017年6月26日-2018年6月25日）收盘价历史数据的计算结果，投资者可以观察到美股市场基准（SPY）、美股科技股（QQQ）、中国科技股（CQQQ）、WTI原油（USO）、黄金（GLD）、美国长期国债（TLT）、美元指数（UUP）、MSCI中国A股（KBA）等代表性指数基金的中期风险特征，为投资可能面对的风险提供一些心理预期。

　　又例如，据“ETF精选”风险分析工具，上证综指（000001）最近一年、一个月、一周的历史年化波动率分别为13.4%、18.6%、24.5%。也就是说，短期的波动率较中期的波动率出现了大幅上升。在股市风险快速释放过程中，一些做多的投资者选择“割肉”——以净卖出兑现亏损的方式调整仓位，使之与自身的心理容忍能力相平衡。

　　6月19日，A股千股跌停。中国人民银行行长、党委副书记易纲当晚表示，“既然是市场，就会有涨有跌，投资者应该保持冷静，理性看待”。

　　上个月，易纲还曾苦口婆心告诫投资者，要树立“收益自享，风险自担”的理念，“天上掉馅饼的事儿是不会发生的，如果有人告诉你（一款产品）又保本，又有两位数的收益，你一定要小心。”

　　值得一提的是，在投资的世界，更大的风险往往来自于“加杠杆”。除了证券投资产品设计本身可能存在杠杆，保证金交易制度也为加杠杆提供了条件，它可以将损益放大数倍甚至数百倍。点此查看2017年有些杠杆产品几乎“亏没了” 。

　　您可能还对ETF精选-相关系数矩阵、阶段涨幅等工具感兴趣。

　　⭕以下为历史波动率采用的计算方法：