ea策略的多市場部署：相關性與分散——品種數量從來不是安全墊

很多學員以為，把同一套ea策略同時掛在黃金、歐元與原油上，就等於把風險攤薄成三份。我在課堂上幾乎每一期都會遇到這種想法，而它通常在某個行情夜被一次打破。這篇不談訊號怎麼寫，只處理一個問題：多市場部署到底有沒有分散效果。答案取決於相關性，而不是品種數量。文中所有數字都是模擬假設，你可以換成自己的觀察重算一次。

同一個訊號，放到三個品種上

先把場景講清楚。你手上有一套順勢的ea策略，邏輯很簡單，價格突破某條均線就進場，跌回就出場。你把它掛在黃金、歐元與原油三個品種上，每個品種分配三分之一資金，心想這下總算分散了。接下來的走勢往往是三個品種一起進場、一起止損，帳戶在同一天承受三筆同方向的虧損，回撤跟單押一個品種沒有太大分別。

問題不在策略邏輯，而在這三個品種在關鍵時刻的走勢高度一致。市場壓力來的時候，資金會同時從風險資產撤退，黃金、原油、非美元貨幣一起被拋售，你表面上開了三扇窗，實際上它們全都朝向同一邊。

這裡要先分清兩件事。品種數量處理的是暴露面，相關性處理的才是分散。多開幾個品種，只是讓你多開幾扇窗；這些窗戶是否朝向同一個方向，才是它們能不能通風的關鍵。多市場部署的前提，是這幾個市場的風險來源本來就不同。做不到這一點，增加品種只是把同一個賭注複製三份。

我在實盤對帳時見過一個很典型的帳戶，六個品種同時在跑，但六筆持倉其實都是同一個方向，佔了八成以上的風險。表面上很熱鬧，實際上只是一張放大了的單邊倉位。

相關性，才是分散的計量單位

相關性是用來描述兩個品種走勢同步程度的數值，介乎負一與正一之間。正一代表完全同步，一動就一起動；零代表兩者走勢互不相關；負一代表完全反向，一邊升另一邊跌。這個數值才是分散的計量單位，因為它直接回答了「兩筆倉位會不會在同一時間一起虧」這個問題。

換句話說，兩筆各佔半倉、相關性為正一的倉位，風險等於一筆滿倉，完全沒有分散。兩筆各佔半倉、相關性接近零的倉位，風險才真的接近減半。品種數目只是分母，相關性才是決定這個分母能不能生效的分子。同一套ea策略部署到兩個高度同步的品種，與只部署到一個品種，在風險意義上沒有分別；要讓第二個品種真正加分，前提是它的風險來源跟第一個不一樣。

外匯市場的相關性尤其容易誤判，因為貨幣對的背後往往是同一組宏觀驅動力。想先弄清楚槓桿式外匯的運作機制，投委會關於槓桿式外匯的基本認識把按金、合約價值與報價方式交代得清楚，理解這些之後再看相關性，會更貼近實況。

方向相同，等於沒有分散

同一個方向上的多個品種，是天底下最貴的錯覺。你買入黃金，同時買入白銀，看起來是兩個市場，其實是同一種貴金屬的通脹對沖需求；你做空美元兌歐元，又做空美元兌英鎊，本質上是同一個做空美元的頭寸。相關性一旦長期維持在高位，這些倉位就應該被當成一個倉位來看待，而不是幾個獨立的倉位。

判斷方法很樸素：問自己這些倉位在什麼情況下會一起虧。如果答案是「美元急升的時候全部一起虧」，那你就只有一個風險來源，其他都是包裝。

常見品種組合的相關性對照

與其憑感覺猜，不如把常見組合攤開來看。下表是模擬假設下的相對高低，不是精確統計，用途是幫你建立排序感：哪些組合先天接近，哪些組合在平時還算分得開。

對照表怎麼讀

重點不在單一數字，而在兩欄之間的落差。看第一列與第三列，平時都已經偏高，壓力時更貼近同步，這類組合不管怎麼配，分散效果都很有限。看最後兩列，平時相關性低甚至為負，分散效果在平靜市況下最明顯，但壓力時會明顯退化。真正要靠的不是平時那欄漂亮，而是壓力那欄能不能守住。

同一套ea策略在這張表上的落點，決定了你需要幾個真正獨立的風險來源。如果三個品種全部落在前兩列，那麼它們加起來的意義，接近一個品種。

三分之一倉位的假設情境

把相關性換成實際敞口，最有感的方式是做一次模擬。假設你把資金平均分成三份，分別放在黃金、白銀與礦業相關品種上，每個品種各佔三分之一倉位。平時它們的相關性約為 0.2，壓力時升到 0.8。這套組合的實際波動，可以用一個簡單的關係來估算：組合風險約等於單一品種波動乘以一個係數，這個係數由倉位比例與相關性共同決定。

代入三分之一的倉位比例。相關性 0.2時，係數約為 0.68；相關性 0.5 時，係數約為 0.82；相關性 0.8 時，係數約為 0.93；相關性為 1 時，係數就是 1。也就是說，在壓力市況下，這三個各佔三分之一的品種，合起來的風險約等於單一品種滿倉的九成三。你以為分散了三份，實際敞口幾乎沒有減少。

這就是分散最反直覺的地方。分散不是把錢分成幾份，而是讓這些份數的風險不完全重疊。當相關性升到 0.8，重疊的部分已經大到讓三份變回一份。理解大宗商品的風險來源有助於判斷這種重疊，IG 交易學院對大宗商品的介紹把不同商品的驅動因素拆得比較清楚，黃金與白銀同屬貴金屬、受同一組宏觀因素左右，正是典型的例子。

三個品種，兩個結論

同一個模擬，在平靜市況下給出的答案是「分散有效」，係數 0.68 代表風險約為單一品種的三分之二；在壓力市況下給出的答案是「分散幾乎失效」，係數 0.93 代表風險回到九成三。同一套組合、同一組倉位，只因為市況不同，結論就翻轉。這正是為什麼同一套ea策略在多市場部署後，仍然可能在壓力夜裡承受接近滿倉的損失，也是為什麼只回測一段平靜區間，很容易得到過度樂觀的分散效果。

我在課堂上要求學員把這兩個係數並排寫出來，一個寫在平時，一個寫在壓力時。寫得出來的，通常不會再問「我要不要再多加兩個品種」。

相關性會隨市況改變

相關性不是品種的固定屬性，它會隨市況移動。平時各自走的品種，在流動性收緊、資金需要同時變現的時候，往往會一起下跌；本來應該避險的資產，也可能因為需要補繳保證金而被拋售。這個現象有個直白的名字，叫做相關性在危機中趨向同步。

對多市場部署來說，這個特性意味著分散效果最弱的時候，正好是你最需要它的時候。你在平靜月份量到的低相關，到了壓力月份未必還在。把平時的相關性當成常態，等於把安全墊鋪在最不缺安全墊的地方。

壓力時相關性為何跳升

壓力時相關性跳升，很多時候不是因為品種的基本面變像了，而是因為參與者的行為變像了。大家在同一時間做同一件事，也就是減倉、換現金，走勢自然趨同。這也是為什麼同一套ea策略在平靜市況下看似分散，在壓力市況下卻像一個整體倉位在移動。評估時應該以壓力情境下的相關性為準，而不是以平時的數字為準。

回測若只用一段平穩區間，得到的分散效果會偏樂觀，這也是新手最常踩的一個坑，EA 策略回測的常見誤區把這件事講得比較透徹。

有效的分散是風險來源不同

走到這裡，落點就很清楚了：分散不是品種數量多，而是風險來源不同。所謂風險來源不同，是指這兩個部位的虧損，會由不同的原因觸發。一個虧在利率預期，另一個虧在供應中斷，這種組合才有真正的分散意義。若兩者的虧損都由同一個原因觸發，加起來仍是一個倉位。評估一套ea策略的多市場配置時，最該先問的就是這一句：這些部位會在什麼情況下同時虧。

實務上有幾個做法可以拉開風險來源。把相關性壓力值高的組合拆開，只留其中一個；把趨勢型與震盪型策略分開部署，讓它們在不同市況下輪流承受壓力；把風險預算按來源分配，而不是按品種平均分配。前面提到的倉位推導與成本拆解，在EA 策略的成本結構與從回測到實盤的部署路線圖都有更完整的脈絡，可以對照著看。

我自己在設計組合時，會先列出每一個部位「在什麼情況下會虧」，然後把答案相同的部位合併計算。這樣做之後，原本以為有五個風險來源的帳戶，常常收斂成兩到三個。數量變少，方向反而更清楚。

部署前的落地檢查

在把同一套ea策略推到多個品種之前，有幾件事值得逐項核對。這些檢查不需要複雜工具，一張紙就能完成。

先為每個品種標上兩欄相關性，一欄填平時、一欄填壓力時，壓力時那一欄才是決策依據。接著把相關性高於約 0.7 的品種視為同一個風險來源，合併之後再計算總敞口，而不是各自獨立計算。最後檢查倉位比例，若某個風險來源的合併敞口超過了單一風險預算，就應該減倉，而不是靠再加一個新市場去稀釋。

壓力情境的假設要盡量貼近真實成交，因為滑價與價差擴大本身就會放大損失，CFTC 關於降低外匯交易風險的建議提醒投資者留意波動市況下的成交風險，這點在評估多市場壓力情境時同樣適用。把這些步驟固定下來，多市場部署才不會退化成「多開幾扇窗」。

常見問題

問：多部署幾個品種，不是一定比單一品種安全嗎？

答：不一定。安全性來自風險來源不同，而不是品種數量。若幾個品種在壓力時的相關性都很高，它們合起來仍是一個風險來源，帳戶承受的敞口與單押一個品種接近。先量相關性，再決定部署幾個品種，順序不能反。想理解同一套ea策略怎麼在不同品種上落地，可以從一個市場開始把流程走通。

問：相關性要用什麼數據量，才能拿來做決策？

答：不需要精密數據，排序感比小數點更重要。你可以用模擬假設填出平時與壓力時兩欄，只要能把品種分成「高度同步」「中度重疊」「大致獨立」三類，就已經足夠指導倉位合併。真正要避免的，是把平時的低相關當成常態。

問：黃金與白銀一起做多，算不算分散？

答：通常不算。兩者同屬貴金屬，受同一組宏觀因素左右，模擬假設下平時相關性已達約 0.7，壓力時更高。這類組合應該被當成一個風險來源合併計算，而不是兩個獨立倉位。若想拉開來源，應該往驅動因素不同的方向去找。

問：分散效果在什麼時候最弱？

答：壓力市況最弱，因為相關性會趨向同步。資金同時需要變現時，平時各自走的品種可能一起下跌。這意味著你不能只看平靜月份的回測結果，而應該在回測裡刻意加入波動放大的區段。

問：只有少量資金，還需要考慮多市場分散嗎？

答：資金少的時候更不應該為了分散而分散。品種一多，每份倉位太小，交易成本佔比反而上升，還可能被迫用過高槓桿。與其鋪開十個品種，不如選兩三個風險來源真正不同的品種，把每個部位的倉位與止損算清楚，這比表面上的品種數量更有意義。

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