風險的正確度量和錯誤度量

正如本章所談到的，錯誤度量風險是長期資本管理公司崩盤的原因之一。寬客天生喜歡執行包括風險暴露在內的各種度量。但是這種行為自身存在著優點和缺點。從積極的方面講，一個好的構想的量化策略鼓勵承擔一定的風險。不同于接受偶然風險，紀律嚴明的量化策略要求精確劃分所能接受的范圍，并且將所能承擔的風險控制在一定范圍內。為了徹底清除這些風險，寬客必須事先知道這些風險是什么以及如何度量這些風險。例如，認為沒有足夠能力預測市場運行的方向的許多股票量化交易者，都會度量市場風險敞口程度（利用凈頭寸或者貝塔系數度量），通過平衡多頭和空頭組合以使得風險暴露處在較低的一個水平。另一方面，精度不準確、度量錯誤以及設置不正確的假設條件會使得風險度量和量化管理陷入困難。

以上我們所提及的例子以及我們未提及的絕大部分例子，都是由于過度依賴并不盡善盡美的風險度量技術造成的。例如，在長期資本管理公司的例子中，歷史數據表明某些情況很可能發生，另一些情形不太可能發生，還有些情形絕不會發生。那個時候，絕大部分市場參與者并沒有意識到作為核武器和核原料大國的俄羅斯會違約。畢竟在歷史上這種事情從未發生過。但是，俄羅斯在1998年夏天的確出現了債務違約，導致世界市場一片混亂，使得任何風險度量手段都毫無意義。在這次事件中，單純地過度依賴量化風險度量技術導致1998年秋天全球金融市場幾近崩潰。倘若不是美國政府發起的救助行動，并得力于華爾街很多重量級銀行的支持，我們今天看到的資本市場和金融界都將會是另外一番模樣。

實際上，從2007年和2008年開始壓垮市場的信用危機也是可以避免的。銀行所依據的信用風險模型，顯然不能準確地捕捉到所有的風險。很多情形下，銀行似乎故意對此視而不見，因為這樣有助于銀行得到短期超額利潤（當然它們自己也會得到獎金）。需要指出的是，依賴這些度量方式的市場參與者通過使用更好的度量手段，這類度量錯誤本是可以避免的，或者至少可以減少損失。但是，正如我們無法將2005年卡特里娜颶風給新奧爾良所帶來的損失歸咎于天氣預報模型一樣，不能因為創造和使用量化風險模型的人的失敗而歸咎于量化模型本身。只要交易者沒有被誘惑而采取錯誤的行動，通過理解和度量風險還是會有所收獲的。