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使用指标管理风险

有几种不同的方法来构造带有风险管理的索引。全部遵循系统,透明规则,但它们有细微的差别。但是,这些不同的索引是如何实际构建的——如何选择它们的组件——以实现期望的结果??

选择历史证明波动性最小的股票是管理指数风险的一种显而易见的方法。显然,不能保证这些股票在未来不会再波动。但研究表明,股票波动率存在一定的持续性:例如,某些行业股票(如公用事业或消费者主食)的回报率往往比其他行业更平稳。.

另一种方法是从所谓的低贝塔股票中构造一个指数(贝塔测量单个股票对整个市场波动的敏感性,波动性是风险的绝对度量,计算为平均回报率的标准差。.

低波动率和低贝塔指数的股票选择方法通常被称为“启发式的.它依赖于经验法则,这是比较容易理解的。.

在这些索引中使用的加权方案也常常是直接的。例如,低波动性指数可以通过股票的历史波动性来衡量股票的重量:股票的波动性越小,基于历史收益,它接收的权重越高。.

与这些经验法则相比,最小方差索引使用称为优化的数学算法来获得组成列表和组成权重。.

该算法既考虑了股票过去的波动性,又考虑了单个股票的回报模式之间的相关性(包括相关性使得这种方法比简单的低波动性策略更加复杂)。然后,该算法计算出产生最低指数级波动的股票组合,基于历史数据。.

由于无约束优化通常导致单个股票和部门的显著集中,以及负的股票权重,索引设计者通常在产生最小方差指数时施加一系列约束。.

2015伦敦证券交易所集团公司。.

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过去的表现不能保证未来的结果。图表和图形只提供说明性的目的。所示的指数收益率可能不代表可投资资产实际交易的结果。所示的某些回报可以反映回测性能。在索引开始日期之前的所有性能都是测试后的性能。回测性能不是实际性能,但这是假设的。反向测试计算基于与该指数正式启动时有效的方法相同的方法。然而,后测数据可以反映后见之明的索引方法的应用,指数的历史计算可以基于对指数计算中使用的基本经济数据的修正而逐月变化。.

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