Preço de MetaTraceTRC

4 尝试组建全天候风险策略 先回顾一下投资组合分解公式： 组合回报 = 现金回报率 + 市场相对于现金利率的超额回报+ 标的选择与管理的阿尔法 再回顾一下上面重点总结的两个要点： 1.不同资产具有环境偏好。2.使用不相关资产类型进行组合，可以平衡风险。 现在我们要对环境偏好进行具体总结了。上面谈到不同的环境，不同资产会有不同表现，现在我们要分析两件事： 1.现实有哪几种环境？ 2.为什么40/60投资策略是错误的？我们如何再不同大类资产之间合理分配风险？ 这张图表将关键原则整合在一起，成为 All Weather 的模板。正如投资组合可以简化为三个关键驱动因素，经济情景也可以分解为四个。市场中充满了各种意外，但意外的总体模式遵循这一框架，因为任何投资的价值主要由整体经济情况（是否增长）及其定价（通货膨胀）决定。 因此他根据经济增长(Growth)和通胀水平(Inflation)实际值和市场预期值(Market Expectation)之间的相对大小关系将经济周期划分为4种宏观状态：经济上行、经济下行、通胀上行、通胀下行。 此时问题又来了，如何计算不同资产的不同环境偏好？ 在这里必须要指出60/40策略的不可取之处。 在40/60组合中，股票资产的权重是60%，债券资产的权重是40%，看上去资金分散在两个不同的资产中，但实际上风险并没有有效分散，因为90%以上的的风险都集中在股票端。事实上，根据Russell 1000 Index的回测，该策略中60%的股票贡献了90%以上的方差波动率。换句话说，如果通过传统策略用资金分配来分摊风险，风险并没有被有效分散，如何计算好每个资产的风险平价实现，“风险分散才是真的分散”——即每个资产带来的风险应当相同才是重点。 假设投资组合当中有n个资产，第i个资产的权重为wi，第i个资产的收益率为ri，那么资产的权重向量(列向量)就是w=[w1, w2, ..., wn]，那么资产组合的收益就是rp = w1*r1 + w2*r2 + ... + wn*rn，资产组合的波动率(代表风险)就是： 其中，σij表示资产i和资产j之间的协方差cov(ri, rj)，σij=σji，特别地，当i=j时，σii = cov(ri, ri) = var(ri) = σi^2。std(x)表示求矩阵x的标准差，Σ表示协方差矩阵，协方差矩阵中第i行第j列的元素就是σij，完整的矩阵见下图所示： 接下来就是要计算边际风险贡献MRC(Marginal Risk Contribution)，用来计算出对应资产权重wi变动1单位时，整个资产组合波动率σp变动多少，对σp求偏导，以得到不同资产的边际风险贡献相同，也就是TRC1 = TRC2 =…= TRCn，这样便达到了风险平价的目标。因此求解最优的权重w就可以转化为求解以下最优化问题。

求解以下最优化问题，便可知道每个资产的最优权重是多少： 现实中很难让每个资产的TRC相互之间完全相等的，只好让它们之间的相互差值的平方之和最小，也就是让它们之间尽量靠近。 此时，便可以尝试构建实现Ray所称的“拥有15-20个良好的互不相关的资产”——风险来源越不相关的资产，越可以实现相同的情况下有更优的风险回报比。这也是所谓“投资者的圣杯”。

Novo Nordisk Receives Notice of Unsolicited Mini-Tender Offer From TRC Capital to Buy Up to Two Million Shares, but Remains Neutral and Doesn't Offer an Opinion

感谢 USDD @usddio_cn 提供的奖励！！ 以下10位朋友，每人将获得 10U奖励🎁 ‼️ 请获奖者24小时内在评论区留 HTX L3 Verified UID 和 TRC20地址，超时将安排补位~~ @xing38661 @Davis886601 @monkeybro492188 @beishangzhuzhu @RealBoboTon @Hazimi919 @mkl9831 @sewe88 @youngwen6 @Fiskecnb

多谢 @trondaoCN 的分享！ @THORSwap 集成了波场网络，支持TRX和TRC20-USDT与原生 BTC, ETH, SOL, DOGE, XRP, BNB, Avalanche, Arbitrum and Base 和个大L1 链的无缝跨链兑换。🔥