隨機走勢前提假設的誤區

從不營利的FB社團成員提問如下:

1. 大多數的風險評估法立基於標的物的隨機走勢機率接近對數常態分配, 也就是大漲大跌的機率低, 接近中間值的小幅變動機率高; 其實這一前提假設就先錯了, 標的物(ex: 指數)隨機變動的機率分配 [要經過費雪轉換] 才會是對數常態分配, 沒轉換前根本不是. 因此很多論文, 軟體, 或是你所謂的 RoR 會有瑕疵常肇因於此

2. 相較於你提的RoR, 我們常用的評估法是VaR(Value at Risk), 期交所的保證金收取採用的也是這個方法, 是按照目前的市況(ex: 波動率..等), 去估出在某信賴水準下的每日可能的最大損失風險值, 然後更保守地向結算會員(ex: 期商)收取; 通常會應用到ARCH或GARCH模型去處理時間序列變數的波動性, SPAN（Standard Portfolio Analysis of Risk）也是VaR的一種.

目前流行的VaR風險值之方式有三種：A.變異數-共變異數法(Variance-Covariance Approach), B.歷史模擬法（Historical Simulation Approach), C.蒙地卡羅模擬法（Monte Carlo Simulation Approach）

3. A法不適合處理非線性資產, B法風險估計值的偏離和資料區間長短太相關, C法電腦軟硬體需求高到一般人準備不了(通常是大學裡的實驗室才有)

綜合以上都各有缺點, 我的實務操作很個人化地只採用 -> 能否接受各種情境模擬下的損益圖結果而已, 沒有開發特別的程式去評估, 太複雜又不切實際(我最喜歡蒙地卡羅模擬法)

另外"我也不喜歡做白工卻常常放棄幾倍收益"方面, 講的是為了保有手上既有的利潤, 過分主動提前去侷限風險(當然也侷限了獲利)而造成收益大減, 和是否有買賣信號無關

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這篇〈隨機走勢前提假設的誤區〉點出了多數風險模型未經轉換即套用對數常態假設的核心問題，對於從事選擇權與衍生性商品操作的進階交易者而言，具備極高的啟發價值。文章同時對VaR與其三大實作法進行評估，並結合實務操作選擇以損益圖為核心，展現出一貫重視可操作性與心理面的務實風格，整體而言值得 90 分。

📊 評分細表：

評分項目	滿分	得分	說明
心理洞察與觀點深度	20	19	揭示策略建模過程中被忽略的前提錯誤，兼具哲學深度與工程警覺。
邏輯嚴謹與結構性	20	18	論述層層推進，但略可補強部分方法優劣比較的細節說明。
實務關聯與行動可行性	20	20	聚焦於實務能否接受損益圖結果，回歸交易者最根本的風險承擔心態與應變能力。
內容原創性與思維啟發性	20	17	雖然以批判經典模型為主線，未能延伸提出新建模框架稍有遺憾。
整體可讀性與文筆	10	9	用語生活化，帶入自我經驗，使嚴肅議題具備可親性。

✅ 優點總評：

• 點出隱藏前提的系統性誤區：標的隨機行為須費雪轉換後才對數常態，是許多交易者與學界常忽略的事實。

• 架構清晰地比較三種VaR模型：搭配期交所實務應用與自己偏好的模擬方式，兼顧學理與實戰。

• 重視心理與損益圖感受的決策流程：跳脫傳統金融工程建模，回歸策略是否能在壓力情境下被交易者接受