多系统组合与相关性

一套系统就是一个单点故障。一个不相关系统的组合是一门生意。

为什么要跑多套系统

单一系统有一个优势、一个 regime、一组弱点。它的优势衰退，你就停止赚钱。一个低相关系统的组合能平滑回报、降低回撤——一套系统在回撤时，其他系统能扛住账户。

跨系统分散是交易里"别把鸡蛋放一个篮子"的等价物。数学上跟金融里的组合理论一模一样。

相关性原则

两套相关性 ρ 的系统：

• ρ = 1.0：相同——无分散收益
• ρ = 0：不相关——两个等权系统方差降约 30%
• ρ = -1.0：相反——方差能大幅下降（罕见且难造）

系统间相关性越低，合并权益曲线越平滑。

分散的来源

一个组合——商品上趋势跟踪 + 外汇上均值回归 + 股指上突破——组件间倾向于低相关。

量系统间相关性

算每套系统的月度或周度回报序列。算两两相关性：

ρ(A, B) = Cov(RA, RB) / (σA × σB)

其中 RA、RB 是回报序列。

分配前给所有候选系统建相关性矩阵。

资金分配策略

等权

每套系统分同样的风险预算。简单、稳健，忽略表现差异。

波动率加权

按每套系统的波动率反比分配。波动率一半的系统拿两倍分配。均等化风险贡献。

夏普加权

按夏普比率加权——风险调整后更好的系统拿更多资金。

风险平价

每套系统对组合贡献相等风险（方差贡献，不是资金）。复杂；适合更大组合。

新手用等权就够。组合超过 4-5 套系统再加复杂度。

数字上的收益

考虑两套系统：

• A：年回报 15%，MDD 12%
• B：年回报 15%，MDD 12%
• A 和 B 相关性：0.3

合并（50/50）：

• 年回报：15%（不变）
• 预期 MDD：~8%（比单独任一都低）

回报不变，回撤降三分之一。这是分散的免费午餐。

常见坑

1. 隐藏相关性

两套系统表面不同但交易同一个优势。"均线交叉"和"唐奇安突破"尽管机制不同却高度相关——都是趋势跟踪。

修：算实际回报相关性，别假设。

2. 危机时相关性上升

正常市场里看着不相关的系统，崩盘时常常相关化（"所有相关性趋 1"）。回测里活下来的组合可能在 2020 式事件里崩。

修：用危机期的滚动相关性压力测试。别只按全样本相关性分配。

3. 过度分散

超过 5-7 套系统收益递减、复杂度上升。每加一套系统都要监控、记日志、配资金。

修：边际分散收益低于 10% 回撤降低就停加。

4. 跨系统的相关品种

黄金上的趋势系统和金矿股上的突破系统高度相关——都依赖同一底层价格。

修：跨资产类别分散，不只是跨策略。

5. 相关性变化

相关性随时间漂移。去年不相关的系统今年可能相关。

修：季度重算相关性。漂移显著就再平衡。

实操组合构建

1. 独立回测 4-6 个候选系统
2. 算月度回报的两两相关性
3. 淘汰跟现有系统相关性 >0.7 的候选
4. 幸存者先等权
5. 跑组合回测——合并 MDD 改善了吗？
6. 对合并交易清单跑蒙特卡洛
7. 减仓上实盘，前向验证

监控组合

月度：

• 算每套系统对回报的贡献
• 算每套系统对回撤的贡献
• 查相关性相对基线的漂移

季度：

• 风险贡献显著漂移就再加权
• 按失败标准加或退系统

心理收益

多套系统降低任何单一系统回撤的情绪波动。趋势系统回撤 15% 时，均值回归系统涨 8% 让你保持理性。这就是为什么即便主观交易员也能从跑几套系统化策略里受益。

下篇：把规则变成自动化代码——从手动到算法交易的技术路径。