相关性

对相关性的比较分析能够更好地证明趋势跟踪的合理性，同时也说明了趋势跟踪所用到的策略是相似的。相关性分析不仅在配置投资组合时很重要，而且对分析和比较不同趋势跟踪者的历史业绩也非常关键。

在一篇名为《深入理解不相关性》的研究文章中，相关性被定义为“测量两个随机变量之间线性关系强弱的统计量”，也就是一个变量随另一变量变化的趋势。相关系数是一个从-1到+1的数值，-1代表完全负相关（如一笔投资每日上涨5%，另一笔每日下跌5%），+1则代表完全正相关（在任何阶段都有相同的上涨和下跌幅度）。相关性离+1越远，那就意味着这两笔投资的差异性就越大。再简单一点，相关性也可以描述成：一笔投资的涨跌能带动另一笔投资涨跌的幅度。²⁷

让我们一起看个例子吧。我选取了一些趋势跟踪者的月度收益率，并且计算了它们之间的相关系数。从相关系数我们可以看出，趋势跟踪者可以说是在相同的市场、相同的时间用相同的方法进行交易的。

当你看相关系数表（见表3-3a）时，不妨问自己这样一个问题：“为什么两个趋势跟踪者，并非在同一处办公，他们相隔遥远，却都出现了连续的亏损？”你可以再追问：“为什么他们在相同的月份赚了钱，又同样亏损两个月，然后又连续上涨三个月？”其内在关联就在于，他们只是顺势而为，只把握市场提供给他们的交易机会。市场为每个交易者提供的机会都是相同的。他们只是看到了同一个市场，为同样的目标而行动罢了。表3-3b也表明趋势跟踪者使用了相同的交易技术。

表3-3a　趋势跟踪者相关系数

AbrDiv: Abraham Trading; CamFin: Campbell & Company; CheDiv: Chesapeake Capital Corporation; DUNWor: DUNN Capital Management, Inc,; EckSta: Eckhardt Trading Co.; JohFin: John W. Henry & Company, Inc.; ManAHl: Man Inv. Products, Ltd.; MarSta: Mark J. Walsh & Company; RabDiv: Rabar Market Research.

表3-3b　趋势跟踪者相关系数：更多统计数据

资料来源：BarclayHedge

注：收益均值不含巴克莱CTA指数和标准普尔500。

有趣的是，相关性可能成为交易者之间的敏感话题。“海龟们”很感谢理查德·丹尼斯的教导，但是他们更渴望设计出属于自己的交易系统，其中一位交易者就说到“交易系统有95%都来自丹尼斯，只有剩下的5%是我自己的创造……我并不愿意机械地跟随某种系统……但到目前为止，我的系统架构就是基于丹尼斯的那一套，并且，从理论上说，我做的每一笔交易都基于我从丹尼斯那里学到的知识。”²⁸

相关性的数据表明，大部分丹尼斯的学生采用的都是相同的交易模式；但即便如此，他们有些人还是希望能够体现出和别人的不同，而不只是业绩上的相似性：“在我的脑海里，已经没有海龟交易的模式了。我们都已经衍生出了一套新的交易方法，和我们从前学到的截然不同。我们都是独自研究和演化的，这些差异性会越来越大。”²⁹

但是，从相关性数据上看到的情况是，他们的交易关联性很大。表3-4展示的数据可以帮你做出进一步的判断：

表3-4　海龟交易者的相关系数

注：相关系数衡量的是两名投资者的业绩表现的相似程度。如果相关系数大于0.66，表明两者的业绩表现显著正相关；如相关系数小于-0.66，则表明两者的业绩表现显著负相关。

当然，相关性并非故事的全部。尽管相关性表明交易者们使用相似的方式进行交易，但是他们的收益会因为各自所采用的杠杆和投资组合的差异而变得不同。一些交易者在使用杠杆上会更激进，而另一些则会更谨慎。趋势跟踪者杰瑞·帕克就曾说过：“杠杆越高，收益越大，但回撤也更大。这是一把双刃剑。”³⁰