宏觀對沖的組合管理 Portfolio Management for Macro Hedging
核心觀點
- 第二代宏觀對沖，包含三個部份：宏觀面、技術面、交易系統。但2025年有三大痛點：①第一，遲疑了未戰略轉移到權益資產，錯過了2025年的中歐美權益共舞。②第二，遲疑原因，是未懂如何去回測宏觀對沖的几何收益路徑。③第三，因此未知風險的恐懼令我做錯了，即使2025年是實現每月正收益。
- 如何破局？我要避免陷入半夏宏觀的“忘記了自己的看家本領”，同時提升宏觀對沖的組合管理工藝。因此，我定了兩個KPI指標：①每月正收益實現率，Pure-Alpha絕對淨值。②Sharpe vs Sortino，宏觀對沖下跌風險的工藝。
- 第三代宏觀對沖系統，在現有的架構上升級了：①Quarterly Correction Assets，強化宏觀叙事面的戰略轉移。②90-Day Rolling Window Correction Assets，強化Sharpe vs Sortino 即提減低風險同時提升收益率。③蒙地卡羅回測宏觀對沖的組合管理，即几何收益路徑來決定“風險+收益率”表現。
Core Idea
- The second generation of macro hedging has three parts: macro view, technical view, and trading system. But in 2025, there are three big problems: ①I hesitated to shift strategy to equity assets and missed the U.S.–Europe equity rally in 2025. ②The hesitation came from not knowing how to backtest the geometric return path of macro hedging. ③Fear of unknown risks led to mistakes, even though 2025 delivered positive monthly returns.
- How to Break Through? I must avoid falling into the trap of “forgetting my core skill” and improve portfolio management for macro hedging. So, I set two KPIs: ①Monthly Positive Return Rate and Pure Alpha Net Value. ②Sharpe vs Sortino to refine risk control in macro hedging.
- Third-Generation Macro Hedging System. The upgraded system adds three key features: ①Quarterly Correction Assets – strengthen strategic shifts based on macro narratives. ②90-Day Rolling Window Correction Assets – improve Sharpe vs Sortino to reduce risk and boost returns. ③Monte Carlo Backtest for Macro Hedging Portfolio Management – simulate geometric return paths to measure combined “risk + return” performance.
1.0 Quarterly Correction Assets
強化戰略轉移。負相關是Macro Hedging的核心。如果所有資產都正相關，即黑天鵝危機全部市場下跌。
Strengthen Strategic Shifts. Negative correlation is the core of macro hedging. If all assets move together, a black swan event will crash every market.
所有資產趨正相關時，宏觀對沖表現不佳。由2020-Q1至2025-Q4，有5個季度出現所有資產趨正相關。其中3次是所有資產下跌（2020-Q2、2022-Q2、2024-Q1），宏觀對沖的大盤同步大幅回撤，即宏觀對沖失去了分散風險的效果。其中2之次是所有資產上升（2025-Q3、2025-Q4），宏觀對沖收益率跑輸大盤。在近8年後疫情大動蕩，宏觀對沖失去了分散風險的效果，收益率也跑輸大盤，如果只是每月正收益但續效不甚理想。
剖析過往5次所有資產趨正相關。①一致性下跌：2020-Q2是疫情之始環球量化寬松。2022-Q2是量化寬松副作用+中歐美經濟不及預期。2024-Q1是高息周期+經濟修復觀察。②一致性上升：2025-Q3和2025-Q4是環球AI共舞+中歐美經濟熱絡。
因此，宏觀收益流模型用來強化戰略轉移。因每個資產的質地隋時間變化，我們利用宏觀收益流模型，提取每個資產當刻的三個關鍵收益流，分隔開組合的風險和收益，從而強化戰略轉移的敏捷度。
✅2020-Q2 美債：安全港、美元信用、疫情
✅2020-Q2 黃金：安全港、通用貨幣、疫情
❌2022-Q2 美債：加息周期、滯脹（通脹+經濟不及預期）
✅2022-Q2 黃金：通用貨幣、對沖滯脹（通脹+經濟不及預期）
✅2024-Q1 商品：經濟修復觀察
❌2025-Q3 商品：中歐美經濟熱絡
提取每個資產的質地。①在2020-Q2美債和黃金是“安全港”，但到2022-Q2是量化寬松副作用，“通脹”主線下，對美債是加息風險，而黃金則是收益良機。②在2024-Q1是“經濟修復觀察”，利好商品交易，因供需雙邊彈性都大，但到2025-Q3“中歐美經濟熱絡”反而是利空商品交易，因壓縮了供需雙邊彈性。
潛在風險：所有資產趨正相關。①一致性下跌，如環球疫情、地緣戰爭、國家危機。②一致性上升，如環球AI共舞，中美歐經濟需求熱。
2.0 90-Day Rolling Window Correction Assets
減低風險同時提升收益率。通過時間可視化 Sharpe波動率 vs Sortino下跌風險。
Lower Risk and Raise Returns. Use time-based visualization of Sharpe (volatility) vs Sortino (downside risk).
把時間當成朋友，而非敵人。長遠地看哪些資產在近三十年，哪些資產組合最有效率地對沖。
首先，90天中周期合適做月度正收益，而240天長周期合適做超額收益。90天中周期波動率在+-10%，而240天長周期波動率在+-30%。但頻率上看，90天中周期有2~3次+10%收益機會在一年內，但240天長周期只有1次+20%收益機會在一年內，但伴隨著更大的虧損風險。因此，我會選擇90天中周期來做基線，來實現每月正收益宏觀對沖。
❌2022-03 HSI恆生指數 長周期（-37%） 中周期（-17%）
❌2022-10 HSI恆生指數 長周期（-41%） 中周期（-23%）
❌2024-01 HSI恆生指數 長周期（-30%） 中周期（-11%）
❓2024-11 HSI恆生指數 長周期（+10%） 中周期（-14%）
✅2025-03 HSI恆生指數 長周期（+46%） 中周期（+23%）
其次，長周期只是能回本，但虧損風險和中周期是一樣。如近5年的HSI恆生指數，長周期和中周期同樣遭遇3次熊市（2022-03、2022-10、2024-01），因長周期的3次虧損更深，最終只能回本。只有一次是例外，2024-11長周期的第一波牛市回調，但只要堅持到2025-03第二波牛市，兩者皆能盈利，而長周期跑出一倍收益。因此，我會選擇90天中周期來做基線，把風險虧損控制在10%以內。
潛在風險：180日以上的長周期趨勢。①長牛市，跑出一倍以上的超額收益。②長熊市，，跑出一倍以上的超額虧損。
3.0 蒙地卡羅回測宏觀對沖的組合管理 Monte Carlo Backtest for Macro Hedging Portfolio Management
几何收益路徑才是首要關注，而不是平均收益。
Focus on Geometric Return Path. The priority is the return path, not the average return.
通過蒙地卡羅回測200萬次几何收益路徑，找出5%~95%置信區，剖析了各種不同風險的形態，同時減少了未知的恐懼壓力。
幾何算術vs平均算術。簡單來說，幾何算術是單獨計算每個獨立字宙的結果，然後觀察最好&最差的字宙結果。而平均算術是總納了所有獨立字宙的結果。但在交易世界，人每次只能選擇一次，人生路是亦因亦果，因此，要用幾何算術，勇敢地面對過往的成敗，而不能用“假設”的其他字宙平均期望值。
宏觀對沖目標不是跑嬴大盤，而是細水長流，穩穩地踏實做交易。以NAV=100來計算，最好的宏觀對沖組合，Q50是103，Q75是108；而SP500的Q50是103，Q75是113；即是在多個宇宙SP500的收益率，都優於宏觀對沖組合。但以風險來看，SP500的Q75是93，Q5是85；而宏觀對沖組合Q75是98，Q5是83；即是在多個宇宙宏觀對沖組合的下跌風險，都優於SP500。因此，我會選擇宏觀對沖，細水長流。
200萬次Block Bootstrap Monte Carlo。與上一代的回測比較，今次更著重了宏觀對沖的兩大看家本領“擇時+配置”。因每個時間點上，風險形態和收益質地都不一樣，所以主動選擇90days風險曝光，來量度各時間點的宏觀敍事下，風險收益的形態質地。而上一代回測，只著重“倉位，買賣，資產”這三大支柱。
潛在風險：黑天鵝危机。進入了5%置信區，蒙地卡羅模型失效。
4.0 宏觀對沖實務 Macro Hedging in Practice
每個“資產、時間、收益、風險”皆不平等。有些資產，天生是“時間+收益”的朋友，“風險”的敵人。
Every asset, time, return, and risk is unequal. Some assets are natural friends of time + return and enemies of risk.
4.1 第一不平等：沒效率的對沖 First Inequality: Inefficient Hedging
“富時A50指數+中證商品指數+黃金”是低效的對沖資產。因中國是以經濟政策市主導，二者皆有錯位順周期的屬性。當強政策出台，三個資產趨正相關，也導致了中國宏觀交易表現不佳。xin9-ccicfi-gld，90days-q50是101.7，270days-q50是105.5；對比hsi-tlt-gld 90days-q50是102.2，270days-q50是106.5。
4.2 第二不平等：時間等於風險 Second Inequality: Time Equals Risk
“恆生指數+二十年美債+黃金”的時間等於風險。因恆生指數與上證指數相關性高，收益流同是“經濟政策市+非美元資產”主導，所以“美債+黃金”不能對沖背後的收益流，因此增加時間曝光提高了風險，但未提升收益。hsi-tlt-gld，90days-q25是97.8，而270days-q25是98.5；90days-q5是91.3，而270days-q5是87.7。
4.3 “擇時+配置”兩大核心，在美國市場既有效率對沖，也有時間收益，而減少風險。 Timing + Allocation — make U.S. markets efficient for hedging, while also giving time-based returns and reducing risk.
“長慢牛，短快熊”是SPX的時間收益，加上“美債+黃金”有效對沖SPX的收益流。spx-tlt-gld，90days-q5是93.9，270days-q5是92.9，下跌風險明顯降低，較前兩個組合。而spx-tlt-gld，90days-q25是99.5，270days-q25是102.2，即增長時間曝光可提升收益。
4.4 每個“資產、時間、收益、風險”皆不平等。 Every asset, time, return, and risk is unequal.
從資產類別看，美股是“長慢牛，短快熊”。A股港股是“短快牛，長慢熊”，債劵匯率是“慢上慢落，小概率突跌空插水”，商品是“慢慢地上下樓梯”。從時間看，權益類資產是“3~4年牛熊周期”，債劵匯率是“5~8年牛熊周期”，商品是“10~20年牛熊周期”。
因此，每位交易者從不同的視角入手，只做自己最擅長的“收益風險形態”。行業共同基金是基於“資產”賺質地，指數基金是基於“資產+時間”賺國運，橋水全天侯是基於“風險+時間”賺穿越周期，耶魯組合是基於“風險單位加杆杠”賺風險本身。
我最擅長是“擇時+配置”，所以會選擇橋水全天侯的基於“風險+時間”賺穿越周期。
以A50從2021年至2025年，90days是“牛多熊少”，而270days是“牛少熊多”。因此，在同一資產但不同時間框架看，90days是有“時間+收益”且“減少風險”，對是“擇時+配置”最有利。90days的>10%牛市次數有4次，高於270days的>20%牛市次數2次。90days的>-10%熊市次數有3次，低於270days的>-10%熊市次數4次。
4.5 三大支柱：宏觀面、技術面、交易系統。蒙地卡羅几何收益路徑優化“宏觀面”。Three pillars: macro view, technical view, and trading system. Use Monte Carlo simulation to optimize geometric return paths for the macro side.
①宏觀面（宏觀收益流模型、季度負相關戰略、宏觀對沖配置）
②技術面（支持位，阻力位）
③交易系統（倉位、買入、止盈、止損）
蒙地卡羅几何收益路徑+宏觀對沖配置。
- 第一，界定下限：預計每次最大風險是-10%，通過90days-q5置信區壓力測試。
- 第二，界定上限：預計每次最大收益是+10%，每年有2~3次机會，通過q25~q50置信區壓力測試。
- 第三，強化戰略轉移+宏觀對沖配置：好的戰略轉移是增加收益且減少風險。
- 第四，資產+時間皆不平等：SP500天生質地好，A50做波段天生好。
4.6 杠杆+複利，是宏觀對沖的兩大隱藏優勢。Leverage and compounding are two hidden strengths of macro hedging.
宏觀對沖的不是跑嬴大盤，而是要穩定的收益，即交易時的幸福感。而這幸福感，即與時間做朋友，就擁有兩隱藏優勢。
- 杠杆。如果最大回撤是10%，即可用10x杠杆才會爆倉歸0。而純股票多頭不能用杠杆。
- 複利。時間愈長收益愈多，人生更安全。而純股票多頭只要做錯，跌25%就要花4倍時間追平。
4.7 宏觀對沖交易實務。Macro hedging in practice.
第一部份，目標
①人生目標：有什麼夢想？
②交易優勢：比其他交易者有什麼優勢？
③虧損下限：最大損失多少錢？
④盈利上限：要賺多少錢才能滿足夢想？
第二部份，資產
①點算資產：負債多少？固定收入多少？彈性收入多少？
②計算開支：固定開支多少？日常消費多少？
③預計成本：用多少資產做交易？
④分配時間：每天交易8小時自營交易員？
第三部份，紀律
①設計架構：個人品牌是什麼？交易風格是什麼？
②撰寫筆記：覆盤自己的強弱項？
③創意擇優：選擇最好的東西，而不是最喜歡的東西？
④執行高效：選擇最高價值的路，而不是最舒服的路？
第四部份，進步
①極端開放：如何學習？閱讀？討論？
②目標導向：有意義的夢想？
③擁抱失敗：輸在哪？錯在哪？
④優化系統：為什麼？下一步如何做？
第五部份，交易
①資產池：高流動性+質地好。交易所上市大盤指數ETF & OTC場外基金。
②宏觀面：宏觀收益流模型、季度負相關戰略、宏觀對沖配置。
③技術面：支持位，阻力位、1|3|5|10年高低位、三天法則。
④交易系統：倉位、買入、止盈、止損。
5.0 交易執行實務。①目標、②資產、③紀律、④進步、⑤交易。Trading execution essentials: ① Goals, ② Assets, ③ Discipline, ④ Growth, ⑤ Trades.
5.1 資產池 Asset Pool
16個不同資產，多元化+高流動性+質地好+低費率。
$SPX,$COMPQ,$HSI,$HSCEI,$SSEC,FXI,TLT,$BRENT,$CRB,$USD,$CNYUSD,GLD
只有MM流動性的上市產品，有①對手風險和②負溢價。即只能跟MM做對手盤。
高流動性的產品，足夠深也足夠多交易者，才能防止①對手風險和②正溢價。
1個月內高成交額，而非高成交量。高成交額的產品，即高流動性，有利大資金做中長線部署。但高成交量產品，不代表高流動性，只有利做場內套利或短線算法交易。高流動性產品有02800.HK/02828.HK/03033.HK等大盤指數。
高成交量不代表高流動性，07552.HK/07226.HK/07500.HK等只是+2x/-2x等磨損極高的每日追蹤ETF。
| Symbol | Tracking Index | Turnover(Price * Vol, 1M) | Listed Year |
|---|---|---|---|
| 02800.HK | Hang Seng Index | 259.38B HKD | 1999 |
| 02840.HK | LBMA Gold Price PM ($/ozt) | 1.72B HKD | 2014 |
| 03086.HK | NASDAQ 100 Index | 104.35M HKD | 2018 |
| SPY | S&P500 | 978.02B USD | 1993 |
| QQQ | NASDAQ 100 Index | 668.59B USD | 1999 |
| GLD | LBMA Gold Price PM ($/ozt) | 69.37B USD | 2004 |
| TLT | US Treasury 20+ Year Index | 45.14B USD | 2002 |
| USO | Front Month Light Sweet Crude Oil | 4.88B USD | 2006 |
5.2 宏觀面 Macro Analysis
通過指數化交易，第一，有效地用40+年歷史數據回測。2016~2025年組合年度最大回撤是17%~25%，而收益率90days是+8%，270days是15%~25%。但這些只是從年化的視角上看，而不是真正的交易實務上看。因此，後續需用蒙地卡羅驗證。
只有少量的多元化配置是不足夠。只有分別25%的股債商金，才可以實現低回撤。（回測數據由2016年～2025年）
Macro Hedging Portfolio (Equal) 25% QQQ, 25% TLT, 25% USO, 25% GLD
Annualized Return: 10.5% ⭐
Standard Deviation: 10.8%
Max Drawdown: 17.6% ⭐
Macro Hedging Portfolio (Risk-offset) 40% QQQ, 40% TLT, 10% USO, 10% GLD
Annualized Return: 10.5%
Standard Deviation: 10.8%
Max Drawdown: 23.9%
Macro Hedging Portfolio (Alternative) 10% QQQ, 40% TLT, 25% USO, 25% GLD
Annualized Return: 7.2%
Standard Deviation: 9.9%
Max Drawdown: 17.0% ⭐
用交易實務視角，再跑蒙地卡羅回測，得出之前相同的驗證。90days短期看，Alternative更受商品10+年長周期而看似更優。但270days長期看，Equal更有細水長流的宏觀對沖優勢。因此，我會選擇各25%的Equal，時間上彈性地由90days曝險至270days。
2002~2025, 90days
Portfolio_Equal - Win%: 72.06%
Portfolio_RiskOffset - Win%: 75.17% ⭐
Portfolio_Alternative - Win%: 69.82%
2002~2025, 270days
Portfolio_Equal - Win%: 81.48% ⭐⭐⭐
Portfolio_RiskOffset - Win%: 85.44%
Portfolio_Alternative - Win%: 79.57%
蒙地卡羅回測，是几何算術收益路徑，即在實際的交易實務更優，較用平均算術的組合管理。因此，對交易者來說，蒙地卡羅回測更能幫助交易的執行盤感。
本土情結是交易者大忌，不能帶著情緒來做交易，“喜歡vs最好”是不一樣。用02888.HK取代QQQ，win%下跌8%，q95和q75分別下跌2%。有兩個原因，第一，恆生指數對沖不夠高效率，有時間滯後性。第二，恆生指數質地不夠好，沒時間收益，長熊短牛。
Portfolio_Equal - Win%: 65.67%
ortfolio_RiskOffset - Win%: 64.10%
Portfolio_Alternative - Win%: 67.57%
第二，可低成本地複制組合，比如買石油股共同基金貝萊德世界能源基金，大体上可追蹤WTI原油期貨。
①組合設計：資產、時間、收益、風險
②交易執行：倉位、買入、止盈、止損
第三，指數分為兩種，①直接交易指數，②輔助組合指數。如美元指數是輔助指數，用來幫助宏觀收益流模型。如美元指數升，會有美元溢價影響股債油金匯。
| 交易指數 | 品種 | 地區 |
|---|---|---|
| S&P500 Index | Stock | US |
| NASDAQ 100 Index | Stock | US |
| US Treasury 20+ Year Index | Bond | US |
| S&P 500 Energy Index | Oil | US |
| LBMA Gold Price PM ($/ozt) | Gold | Global |
| Dim Sum Bond Index | Bond | HK |
| Hang Seng Index | Stock | HK |
| 輔助指數 | 品種 | 地區 |
|---|---|---|
| A50 Index | Stock | China |
| Euro Stoxx 50 Index | Stock | Euro |
| USD Index | Fx | US |
| RMB Index | Fx | China |
| BTC Index | Crypto | Global |
| WTI Oil Index | Oil | Global |
交易執行，計算最便宜的匯率表和兌換時機。Trading means picking the cheapest exchange rate and the right time to swap money.
2025/11/25 HKDUSD 是7.77818，是中立偏高水平，但相較2022年~2024年強美元時期，目前美元定價已不貴。隨著美聯署2025年減息，美元定價會再有下跌空間至7.76，但不會跌至7.75的1993~1999年克林頓大穩定時期和2020年的疫情沖擊。
| PERCENTILE | HKDUSD |
|---|---|
| Q0 | 7.7056 |
| Q5 | 7.731 |
| Q25 | 7.7506 |
| Q50 | 7.7681 |
| Q75 | 7.7994 |
| Q95 | 7.8458 |
| Q100 | 7.8503 |
1993/01/01~2025/11/25。近32年HKDUSD匯率，中位數（中性美元）是7.7681，上四分位數（貴美元）是7.7994，下四分位數（弱美元）是7.7506。極端貴美元（Q95）是7.8458，極端弱美元（Q5）是7.731。
| 11/27/2025 | Customer Sell | Customer Buy |
|---|---|---|
| 券商A | 7.7655 | 7.7895 |
| 銀行B | 7.7531 | 7.8033 |
| 銀行C | 7.7472 | 7.8088 |
券商A對交易者最友好。買入美金是最低價，賣出美金最高價，較香港另外兩間銀行（銀行B，銀行C）。
券商A Customer Buy收取100滴(+0.01224)的價差。HKDUSD是7.77731，券商A Customer Buy是7.78955，相差+0.01224。
因此，交易者在券商A上兌換即可。但要留意①美元水平，②美元方向。另外，③減少磨損，只單邊兌換，而不要來回HKD->USD兌換導致資本磨損。
HKDUSD最大匯率波幅是2.00%，即1Y無風險利率~3%可回補匯率貶值損失。
2025/12/03 HKDUSD是7.7835。近30年歷史數據顯示，最多向下貶值-1.00%，最多向上升但0.86%。
| 情景 | HKDUSD 牌價 | HKDUSD 變化% | 美元 年化收益% | 美元年化收益% (匯率曝光) | 港元 年化收益% | 美元 vs 港元 年化收益%(匯率曝光) | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 最好情景 | 美元指數升值>$105 | 7.7994 | 0.2043 | 4.2000 | 4.4043 | 3.1000 | 1.3043 |
| 中性情景 | 美元指數維持$95~$105 | 7.7835 | 0.0000 | 3.7278 | 3.7278 | 2.4000 | 1.3278 |
| 最差情景 | 美元指數眨值<$95 | 7.7506 | -0.4227 | 3.3000 | 2.8773 | 1.9000 | 0.9773 |
在任何情景，美元收益率都比港元收益率高0.93%(最差情景美元貶值)~1.32%(最好情景美元升值)。
第一，聯繫匯率下近30年最大波幅只有2%，現金寶年化收益率可抵消匯率曝光。第二，美元天生是優質資產，現金寶年化收益率較高。
中性至最好場景(美元升值/美元維持不變)下投資美元是最優，比港元多賺1.30%年化收益率。而最差情景(美元眨值)下，只比港元多賺0.97%年化收益率，因美元眨值損害了收益率。
2024~2025年美聯署減息公布，對USDHKD聯繫匯率沒直接關系。
| 日期 | 減息幅度 | 備註 |
|---|---|---|
| 2024年9月18日 | –50 bps | 首次 4 年內降息，由 5.25–5.50% 至 4.75–5.00% |
| 2024年11月7日 | –25 bps | 降至 4.50–4.75% |
| 2024年12月18日 | –25 bps | 第三次降息，降至 4.25–4.50% |
| 2025年9月17日 | –25 bps | 首次減息至 4.00–4.25% |
| 2025年10月29日 | –25 bps | 再降至 3.75–4.00% |
兌換USDHKD時機基於 ①港元資金結構 + ②美聯署公布情緒預期。第一，USDHKD的影響因素是來自港元資金結構，如拆息等。第二，USDHKD已消化了美聯署減息公布的情緒預期，USDHKD是非常有效率的市場。
2025年12月05日，港元USDHKD定價不算貴($7.7835，在Q50中位數上方，但比2025/05~2025/08的$7.85高位已回落-0.84%)，另外港元資金結構平穩(3個月HIBOR是3.0082%)。
券商A兌換況程，所有流程需在九點前HKT操作，即T+1。
| Datetime | Action |
|---|---|
| 2025/12/16 08:50AM | 贖回100,000.00HKD。 |
| 2025/12/16 17:00PM | T+1到帳100,000.00HKD，早上九點前HKT贖回。 |
| 2025/12/17 09:13AM | 申請兌換。HKD->USD。總共100,000.00HKD，USDHKD牌價是0.12834。 |
| 2025/12/17 09:16AM | USD到帳。兌入12,834.32USD。 |
| 2025/12/17 09:25AM | 申講12,833.32USD。 |
| 2025/12/18 17:00PM | T+1收益。早上九點後HKT申講。 |
宏觀收益流模型，是交易資產背後的驅動因素，即人是如何看這個世界的脈絡。A macro model shows what makes people trade — basically, how they think the world is going.
宏觀六大變量：
- 經濟增長與週期（GDP、週期、消費信心）
- 貨幣與利率政策（央行政策、利率、實質利率、通膨、QE）
- 匯率與美元相關（美元／人民幣強弱、指數趨勢、利差）
- 地緣政治與風險（戰爭、信用風險、資本外流等）
- 行業與技術創新（科技創新、能源／商品供需、產業採用）
- 資本流動與避險需求（全球流動性、避險需求、貿易收支）
1. 經濟增長與週期
GDP 成長與經濟週期：如 #us-gdp-growth、#china-gdp-growth、#economic-growth-cycle。
消費與信心：如 #consumer-confidence。
2. 貨幣與利率政策
央行政策與利率：如 #fed-rate-policy、#ecb-monetary-policy、#pboc-fx-policy。
量化寬鬆與流動性：如 #fed-qe-policy、#global-liquidity。
實質利率與通膨預期：如 #real-interest-rates、#inflation-expectations。
3. 匯率與美元相關
美元強弱與匯率趨勢：如 #usd-strength、#usd-index-trend、#usdcny-rate-spread。
人民幣與流動性：如 #rmb-fx-trend、#rmb-liquidity。
4. 地緣政治與風險
戰爭與地緣風險：如 #geopolitical-risk、#geopolitical-capital-flow。
監管政策與制度風險：如 #regulatory-policy。
5. 行業與技術創新
科技創新週期：如 #tech-innovation-cycle。
能源與商品供需：如 #global-supply-demand、#energy-inflation-pressure。
6. 資本流動與避險需求
避險需求：如 #safe-haven-demand。
資本流動與信用風險：如 #china-credit-risk、#trade-balance。
| Index | Macro Tags | Impact Direction |
|---|---|---|
| S&P 500 Index | #us-gdp-growth, #fed-rate-policy, #inflation-labor-market | GDP↑ → 利多; 升息 → 利空; 高通膨 → 利空 |
| NASDAQ 100 Index | #tech-innovation-cycle, #interest-rate-sensitivity, #usd-strength | 科技創新↑ → 利多; 利率↑ → 利空; 美元強 → 利空 |
| Hang Seng Index | #china-policy-support, #rmb-fx-trend, #consumer-confidence | 政策寬鬆 → 利多; 人民幣強 → 利多; 信心弱 → 利空 |
| A50 Index | #china-gdp-growth, #policy-easing-measures, #geopolitical-capital-flow | GDP↑ → 利多; 降準降息 → 利多; 地緣風險↑ → 利空 |
| LBMA Gold Price PM | #real-interest-rates, #usd-index-trend, #geopolitical-risk | 實質利率↓ → 利多; 美元強 → 利空; 地緣風險↑ → 利多 |
| US Treasury 20+ Year | #inflation-expectations, #fed-qe-policy, #safe-haven-demand | 通膨↑ → 利空; QE → 利多; 避險需求↑ → 利多 |
| WTI Oil Index | #global-supply-demand, #economic-growth-cycle, #geopolitical-risk | 需求↑ → 利多; 經濟強 → 利多; 戰爭風險↑ → 利多 |
| Dim Sum Bond Index | #rmb-liquidity, #china-credit-risk, #global-rate-environment | RMB流動性↑ → 利多; 信用風險↑ → 利空; 全球利率↓ → 利多 |
| Euro Stoxx 50 Index | #ecb-monetary-policy, #eurozone-economic-growth, #energy-inflation-pressure | ECB寬鬆 → 利多; 經濟強 → 利多; 能源通膨↑ → 利空 |
| USD Index | #us-interest-rates, #safe-haven-demand, #trade-balance | 利率↑ → 利多; 避險需求↑ → 利多; 貿易逆差↑ → 利空 |
| RMB Index | #china-export-performance, #pboc-fx-policy, #usdcny-rate-spread | 出口強 → 利多; 央行維穩 → 利多; 中美利差擴大 → 利空 |
| BTC Index | #global-liquidity, #regulatory-policy, #crypto-adoption-rate | 流動性↑ → 利多; 監管嚴 → 利空; 採用率↑ → 利多 |
宏觀對沖已是“交易匯率”。因此，“匯率溢價”應計算在總收益或總虧損，而不需鎖匯對沖“匯率風險”。Macro hedging already includes currency moves. So, currency gains or losses should be counted in total return, without locking the exchange rate to hedge currency risk.
案例1：中資美元債有三個宏觀收益流變量：①利率水平的鬆緊邊際變化，②中國企業的信用質地，③美元流動溢價的鬆緊邊際變化。因此，美元的升跌方向，也是收益的一部份。如看跌美元，即看跌中資美元債，而不該鎖匯對沖。
案例2：美股和美元的相關性不明顯，因此宏觀對沖把“美元”看成一個交易變量，而非對沖的風險。最佳情景是“賺美元+賺美股”。次佳情景是“虧美元+賺美股”。最差情況是“虧美元+虧美股”。
5.3 技術面 Technical Analysis
①歷史感，知高低。1|3|5|10年高低位。
②價格感，知分寸。支持位、阻力位。
③順大勢逆小勢。三天法則。
5.4 交易系統：倉位 Trading System: Position Sizing
①組合、②時間、③收益、④風險、⑤本金。用任何一點，都可求出最優的答案。
- 通過風險單位量度交易本金。如最大虧損$800USD，組合A最大回撤5%，可用$16000USD進行交易。
- 通過交易本金量度交易組合。如可用$16000USD，最大回撤5%，可交易組合A進行交易。
- 通過交易組合量度交易本金。如交易組合A，最大回撤5%，最大盈利10%，可用$16000USD進行交易。
- 通過時間單位量度風險單位。如90days，交易組合A最大回撤5%，最大盈利10%，可用$16000USD進行交易。
5.5 交易系統：買入、止盈、止損 Trading System: Entry, Take-Profit, Stop-Loss
（略。）
6.0 宏觀交易機構跟別人不同。我們聚焦在“交易風險形態”。Macro trading firms are different. We focus on the shape of trading risk.
6.1 宏觀交易員SOP3.5
SOP 3.0 vs 3.5的異同，每一步都是人機協同，只是把AI自動化比例提高，釋放生產力。宏觀對沖交易實務的七步，v3.0是把其中兩步100%自動化，但這是錯誤的優化。因此，v3.5把每一步的AI自動化比例提高，幫助交易者更聚焦人的價值。最後是工作時間減少了，而生產力提升了。
宏觀對沖交易實務的七步。每一步都重要，但時間占比%各不相同。把每一步的AI自動化比例提高，幫助交易者更聚焦人的價值。AI自動化占60%，手動占40%。人類工作時間減少了，而生產力提升了，通過AI自動化。
6.2 宏觀交易員SOP3.5、輸入、輸出、可控指标KPI
| 步驟 | 輸入 | 輸出 | 可控指標KPI |
|---|---|---|---|
| 1. 風險 | 資產池、標的名單 | 最大虧損/收益、90/180/270天滾動波動率 | 資產池多元化>5種、流動性>1B/月、總費率<0.9% |
| 2. 時間 | 窗口長度 | 負相關驗證 | 資產間相關<-0.1、90天下跌風險<-5%、正相關熔斷>0.75 |
| 3. 組合 | 標的流動性、交易費率 | 置信區分位數、目標風險配置、月度盈利% | Q5路徑>-10%、每月正收益>90%、90基線vs270超額<10% |
| 4. 宏觀面 | 宏觀事件 | 季度策略、配置建議 | 90天基線一致[組合]、敘事一致性、季度更正 |
| 5. 技術面 | 價格、週期 | 支撐阻力區、入場/離場訊號 | 入離場近支撐/阻力區、三天法則右側交易 |
| 6. 倉位 | 最大允許虧損、回撤/止盈目標、資產波動率 | 組合大小、每筆大小 | 每筆風險<2%本金、風險/收益一致[宏觀面] |
| 7. 進出場 | 風險限額、止盈目標、入場/離場條件 | 盈虧、交易執行 | 止盈≈+20%、止損≈-5%、執行一致[宏觀面][技術面][倉位] |
6.3 宏觀交易員SOP3.5、AI自動化工具、交易員工具、總占比%、自動%、手動%
| 步驟 | AI自動化工具 | 交易員工具 | 總占比% | 自動% | 手動% |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. 風險 | 滾動窗口波動率 | Choice | 10 | 80 | 20 |
| 2. 時間 | 負相關圖 | Choice | 10 | 50 | 50 |
| 3. 組合 | 蒙地卡羅回測 | portfoliovisualizer | 15 | 55 | 45 |
| 4. 宏觀面 | 宏觀收益流模型 | InsightReport | 30 | 45 | 55 |
| 5. 技術面 | Backtrader | TradingView | 10 | 70 | 30 |
| 6. 倉位 | Backtrader | Excel戰略筆記 | 15 | 80 | 20 |
| 7. 進出場 | Backtrader | Futunn | 10 | 60 | 40 |
Trading Backward交易逆向法。從現有的資產配置，實現戰略轉移，需從最後的交易執行開始。第一，倉位大於技術面，倉位是基於技術形態而微調。第二，宏觀面大於時間和組合，由宏觀來決定持有什麼資產和時限。因此，Trading Backward交易逆向法是由“交易+倉位+宏觀+風險”四個關鍵部件驅動。雖然Trading Backward最近距離地看見收益，但只能通過以上四個關鍵部件來操作。
With QuantAI and AWS, I built a third-generation macro hedge system focused on Multi Asset Timing and Alternative Asset Allocation. In a highly volatile market, this system delivered 12 months of positive returns.
基於QuantAI與AWS，我構建了第三代宏觀對衝系統，專注於多資產擇時與另類資產配置，在高波動市場中實現12個月正收益。
Kenny's Trading Journey 2026 into Alternative Investments
Working together on the trading desk to create better Alpha. Using big-picture research from macro trading to help crypto trades run faster and more efficiently with high-frequency short-term strategies.
交易桌的協同Alpha 。宏觀交易的大勢研判投研，幫助Crypto交易做更有效率的HFT短線交易。
7.0 交易以外的工作
對外有：①戰略執行、②演講路演；對內有：③跨領域協調、④AI賦能、⑤成本收益比率。
7.1.1 個人品牌Pitching。量化AI、宏觀交易員、前台交易桌。QuantAI、Macro Trader、Broker 。
掌控全球宏觀利潤，運用量化人工智能，打造精英交易生涯。
Control global macro profits, use QuantAI, and build an elite trading career.
個人品牌戰略，是“企業+個人”的雙向成長飛輪。因此，個人品牌戰略，更強調“中長期的隱性價值”，且定位是更“專業性+差異化”，有時間有土壤培養，而不是自媒体網紅的短期流量變現。
對企業中長期的隱性價值：“專業性+差異化”個人品牌戰略，提供了“信任溢價&服務溢價”，降低了“不被信任的磨合成本”。更理想是精品專業化，帶來了“更高利潤的高端品牌市場”。
對個人的隱性價值：通過企業飛輪，個人也得到“社交資本”。從內部看，是“行業資源+崗位機會”。從外部看，是“思想影響力+職場提升機會”。
7.1.2 個人品牌分成三個階後：定位，成長，精品
第一，定位階後。從自己出發，考慮自己的Tag關鍵字。從時間，地點，職業，興趣，夢想，價值觀等。
#香港 #港城大 #交易 #創投 #藝術 #技術 #寫作 #演講 #音樂 #電影 #幸福感
第二，成長階後。專業化+差異化，通過兩種微創新方法。①大路中的小路，②新方法融合。
#宏觀交易者 #Broker #QuantAI
第三，精品階後。輸出行業深度，戰略價值，跨領域協調。
#蒙地卡羅的組合管理 #Portfolio-Management-for-Macro-Hedging
7.1.3 我的品牌矩陣。IC精品行業家，提供戰略價值，跨領域協調，且有專業技術深度。走輕管理風格。
- LinkedIn：職場門面。戰略價值，跨領域協調。
- Medium：深度長文。專業技術，外部影響力。
- Twitter：即時的行業想法。職場里的非重要事。
7.1.4 從人的角度去想，他是如何想，如何做。
建立個人品牌，和跨領域協調，過程中皆是人構成。而過程中有很多隱性價值，比如人的喜好，情緒，名譽等等，導致爭吵阻力。而這些阻力不能運用基本邏輯解釋。
因此，要先了解對方如何想，如何做，才可以通過Leadership制定下一步策略。
懶慵慵地獲得短期大利益。
這是好方法去驅動人，但也不是好方法去成長。像韓非子所說，每個人都有貪圖的事物，善用觀察每個人貪圖的隱性價值，才是好方法去成長。
7.2 AI生產力，提高跨領域宏觀交易收益 AI Productivity to Enhance Cross-Domain Macro Trading Returns
當AI可以落地，輕量化的戰略執行。內部職能：①託管（Custody）、②合規（Compliance）、③報價（Pricing）、④估值（Valuation）、⑤審計（Audit）。對外溝通：IR、季度報告（Quarterly reports)、策略更新（Strategy updates)、投資人路演（Investor roadshows)。
第一，把內部職能轉化為宏觀收益流因子。
| 關鍵字 Core Principles | 內部職能 Internal Communication | 外部溝通對象 External Communication | 輸入 Inputs | 成果 Outputs | 宏觀收益 Macro Returns | 遠離危機 Crisis Avoidance | 公式 Formula |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 安全性 Security | 託管 Custody | 託管銀行 Custodian Bank | 資產清單 Asset Inventory | 資產餘額 Assets Under Custody, AUC | 流動性 Liquidity | 對手風險、操作風險 Counterparty Risk, Operational Risk | Σ(持倉數量 * 收盤價格) + 現金餘額 Σ(Position Quantity * Closing Price) + Cash Balance |
| 合規性 Security | 合規 Compliance | 合規顧問事務所 Compliance Advisory Firm | 資產風險權重 Asset Risk Weight | 杠杆比率 Leverage Ratio | 杠杆 Leverage | 監管風險、爆倉風險 Regulatory Risk, Margin Call Risk | (資產餘額 + 融資) / 自有資金 (Asset Balance + Financing) / Own Capital |
| 準確性 Accuracy | 報價 Pricing | 數據供應商 Data Provider | 每日收盤價 Daily Closing Price | 收盤價格 Closing Price | 匯率溢價 FX Premium | 報價偏差、流動性風險 Quotation Deviation, Liquidity Risk | 當日交易所收盤報價 Exchange Closing Price of the Day |
| 透明性 Transparency | 估值 Valuation | 估值服務商 Valuation Service Provider | 資產公允價值 Asset Fair Value | 基金淨值 Net Asset Value, NAV | 透明度 Transparency | 估值錯誤、績效失真 Valuation Errors, Performance Distortion | (資產總值 - 負債) / 基金份額 Exchange Closing Price of the Day |
| 監管性 Regulatory | 審計 Audit | 審計事務所 Audit Firm | 歷史交易 Historical Transaction Records | 年度審計報告中的淨資產 Audited Net Assets | 信任 Trust | 財務造假 Financial Fraud | 審計確認的資產總值 - 審計確認的負債 Audited Total Asset Value - Audited Liabilities |
第二，成本收益比率。錢要花得有價值。
淨利潤提升 = 降低工作時間（AI替代人工） + 增強盈利因子。
Net Profit = (Trading Gains + FX Premium + Trust Premium) − (AI Costs + Operating Costs)
把成果化为实际收益。不要只停留在展示数字。
淨利潤 = (交易收益+彙率溢價+信任溢價) - (AI成本+運營成本)。
Net Profit Increase = Reduced Working Hours (AI replaces manual labor) + Enhanced Profit Factors
| 內部職能 Internal Communication | 雲服務成本端 Cloud Service Cost | 改變公式中的變數 Change Variables in Formula | 最終結果 Final Result |
|---|---|---|---|
| 託管 Custody | 資產清單管理 Asset Inventory Management | 持倉數量↑、現金餘額↑ Position Quantity ↑, Cash Balance ↑ | AUC更高 Higher AUC |
| 合規 Compliance | AI合規引擎 AI Compliance Engine | 融資額度↑、自有資金利用率↑ Financing Limit ↑, Own Capital Utilization ↑ | 杠杆比率優化 Optimized Leverage Ratio |
| 報價 Pricing | 數據供應商費用 Data Provider Fees | 收盤價精度↑ Closing Price Accuracy ↑ | 報價偏差更低 Lower Quotation Deviation |
| 估值 Valuation | AI估值模型 AI Valuation Model | 資產總值↑、負債↓ Total Asset Value ↑, Liabilities ↓ | NAV更高 Higher NAV |
| 審計 Audit | AI審計工具 AI Audit Tools | 融資成本↓ Financing Cost ↓ | 投資人信心更高 Greater Investor Confidence |
About Me
My name is Kenny Chan. I work as a macro trader and structured broker, and I also use QuantAI tools as part of the AWS Community Builder.
I focus on global markets, manage profits, and aim to build a strong career in trading. My main skills include macro trading, structured brokerage, AI-based solutions, and risk management.
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