把 VaR 讀成可能發生的最大虧損
恰恰相反：它是最糟的 5% 日子理應超過的那道門檻。2015 年瑞郎重估就是那樣的一天，而任何用先前幾年建出來的信賴水準，都不可能讓它變得可預測。
風險值 (VaR)
風險值（VaR，Value at Risk）是在設定的時間跨度、指定信賴水準下，對最糟虧損的模型估計值。95% 的 1 日 VaR 為 2%，意思是帳戶大約每二十個交易日會有一天虧損超過 2%——至於會多虧多少，它一個字也沒說。
亦稱：VaR, value-at-risk
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一句話講清
一句話：在正常的日子裡，我們預期虧損不會超過這個數，而且對此有這麼高的把握。人們忘掉的是那些不正常的日子——這個數字對那些日子什麼都沒說。
為什麼重要
最大回撤告訴你已經發生過什麼；風險值則試著在一個典型的糟糕日子到來之前先描述它。對一個無人看管的 EA 來說，這是有幫助的——前提是你理解它的兩種失效方式：在平常的日子過於保守，在真正要緊的那一天又估得太小。
- 它把部位大小變成算術。手數減半，VaR 就減半，所以一條寫成帳戶百分比的上限，可以直接換算成手數。
- MT5 策略測試器（Strategy Tester）從來不會印出它。報告列出回撤、獲利因子、報酬回撤比和夏普比率，卻沒有 VaR，所以這個數字得從成交紀錄裡自己算。時間跨度、日期基準和計算方法都由你選，而每一個選擇都會移動這個數字。
- 它的盲點正是回撤必須擺在它旁邊的原因：VaR 是一道門檻，不是最糟情況，對門檻之外的虧損什麼都沒說。在本站公開的 24 份紀錄裡，以活躍日為基準，最糟的一天中位數是參數法 95% VaR 的 1.59 倍，在交易最頻繁的那個 EA 上則是 4.18 倍。
如何計算
VaR = z × σ × √t × 帳戶價值 - z
- 對應信賴水準的常態分布乘數——95% 時為 1.645，99% 時為 2.326。提高信賴水準會拉高數字，但不會讓估計變得更安全。
- σ (sigma)
- 單一期間（通常是一天）報酬的標準差，取自這個數字所描述的同一個帳戶。哪些日子要算進去——每個工作日，還是只算有交易平倉的日子——會讓低頻 EA 的 σ 相差兩倍以上。
- √t
- 把單期數字換算成 t 期數字的時間平方根縮放。它假設每一期都與前一期獨立，而趨勢行情經常違反這一點。
- 帳戶價值
- 百分比所套用的餘額。VaR 有時以金額報出，有時以這個數字的百分比報出——把兩者混在一起，是最常見的讀錯法。
這是參數法的形式，假設報酬服從常態分布。歷史模擬法 VaR 重播實際報酬，樣本裡有什麼它就繼承什麼；蒙地卡羅 VaR 從一個假設的分布模擬，那個假設哪裡錯它就繼承哪裡的錯。外匯報酬有厚尾，所以每一種版本都低估了極端值。
多少算高、多少算低
- 低於 1%（1 日，95%） 對無人看管的 EA 而言屬保守——一個糟糕的日子不會逼你做決定
- 1–2% 對只跑單一策略的散戶帳戶而言合理
- 2–5% 激進。一週之內糟糕的日子擠在一起，就會變成一次嚴重的下跌
- 高於 5% 每二十天就該有一天超過這個數——該修的是部位管理，不是策略
需要一起看的指標
單一數字無法描述一套策略。下列指標會改變這個數字的讀法。
範例
一個 EA 在 $10,000 的帳戶上執行，日報酬的標準差是 1.2%。在 95% 信賴水準下，一個糟糕但並不離奇的日子要花掉多少錢？
- 帳戶價值
- $10,000
- 日標準差 (σ)
- 1.2%
- 信賴水準
- 95%
- z = 1.645
- 1 日 VaR
- $197 (1.97%)
至於突破門檻的那一天是虧 $250 還是 $2,500，這個數字保持沉默。
計算 1.645 × 1.2% × √1 × 10,000 = 197.4
結果 95% 的 1 日 VaR 約為 $197——而且每二十天就該有一天比這更糟
怎麼讀這個數字
把 VaR 讀成部位管理決策的一項輸入，絕不要讀成安全保證。有四樣東西必須跟著它一起出現，否則沒有人能查核：時間跨度、信賴水準、計算方法，以及哪些日子進了序列。
| 區間 | 含義 |
|---|---|
| 報出來時沒有時間跨度或信賴水準 | 無法解讀。同一個帳戶的 1 日 95% 數字和 10 日 99% 數字，相差超過四倍。 |
| 低頻 EA 以每個工作日為基準的歷史模擬法 VaR | 常常是零，因此毫無資訊。本站公開的 24 份紀錄裡有 7 份交易的日子少到這個數字算出來正好是 0。 |
| 以活躍日為基準、跨越數年的歷史模擬法 VaR | 散戶能拿出的最站得住腳的版本：它重播的是策略在它交易的那些日子裡實際做了什麼，而不是公式假設了什麼。 |
- 問問門檻之外發生了什麼。預期短缺（expected shortfall）——突破 VaR 那些日子的平均虧損——是接下來要問的問題。在公開的紀錄裡，它的中位數是歷史模擬法 95% VaR 的 1.22 倍，在交易最頻繁的 EA 上則是 2.17 倍。
- 突破次數比承諾的少，並不是可以放心的理由。公開的紀錄突破參數法 95% VaR 的比例，中位數是活躍日的 1.61%，對比模型承諾的 5%；即便如此，仍然出現了遠遠超出它的最糟日子。這個分布中間尖、尾巴重；常態曲線兩者都表達不了。
mt5depot 的 EA 頁面公布的是測試器報告裡觀測到的最大回撤，而不是建模的 VaR，因為買家可以從公開的交易帳本重新推導出那個數字。本頁每一個實測數字都來自同樣那 24 份帳本（EXP-VAR-DAILY-001），以已平倉交易為基準。
常見誤解
假設外匯報酬服從常態分布
它們不服從。在公開的紀錄裡，24 個 EA 中有五個出現過單日虧損超過其參數法 95% VaR 三倍的情況。那接近五個標準差，而常態模型會說這在幾千個交易日之內不可能發生。
比較在不同信賴水準或日期基準下算出的 VaR
其他條件不變時，99% 的數字大約是 95% 數字的 1.4 倍。從每個工作日切換到活躍日，改變的幅度大得多：同一個 EA 在一種基準下讀作 0.369%，在另一種基準下讀作 0.812%。只有當時間跨度、信賴水準、計算方法和日期基準全部一致時，兩個 VaR 才可以比較。
在從不平掉虧損部位的策略上使用 VaR
這個模型讀的是已實現報酬。一個往下攤平的策略會產生一條平靜的序列和一個很小的 VaR，同時背著一筆這個數字看不見的未平倉虧損——而已平倉交易帳本對任何 EA 都有同樣的盲點。
把 1 日 VaR 當成回撤估計
回撤是跨日累積的；VaR 描述的是一天。在公開的紀錄裡，最糟的單日虧損中位數只有測試器餘額回撤的 0.38 倍，而在 24 個 EA 中，沒有任何一個的整段回撤只由那一天構成。
深入說明
從 MT5 測試器報告算出 1 日 VaR
策略測試器報告沒有 VaR 這一行，所以這個數字得從成交紀錄裡來。下面的基準與本站公開的紀錄一致：按日曆日期加總的已平倉交易損益，以入金的比例表示。
- 執行回測，開啟 Backtest 分頁，從右鍵選單匯出報告（Report → HTML 或 Open XML）。
- 把每一筆平倉成交的損益按平倉日期加總，含隔夜利息與手續費。至少有一筆平倉的日期就是活躍日。
- 把每日合計除以入金。決定其餘工作日是否以零計入——並把這個選擇寫在結果旁邊。
- 參數法：序列標準差的 1.645 倍。歷史模擬法：排序後序列的第 5 百分位數。兩者都要報，並附上日數。
本站公開的 24 份帳本說了什麼
| 測量項目（已平倉交易基準，佔入金的 %） | 24 個 EA 的中位數 | 範圍或數量 |
|---|---|---|
| 有交易平倉的工作日比例 | 19% | 3.11% 到 96.28% |
| 每個工作日基準的歷史模擬法 95% VaR 等於 0 | — | 24 個 EA 中的 7 個 |
| 活躍日基準的參數法 95% VaR | 1.435% | — |
| 活躍日基準的歷史模擬法 95% VaR | 0.955% | — |
| 最糟的單日虧損 | 2.544% | 最高 11.494% |
| 最糟的一天 ÷ 參數法 95% VaR | 1.59× | 0.69× 到 4.18× |
| 突破參數法 95% VaR 的活躍日 | 1.61% | 9,681 天裡突破 289 次，對比承諾的 484 次 |
| 預期短缺 ÷ 歷史模擬法 95% VaR | 1.22× | 最高 2.17× |
兩種失效方式同在一張表裡：突破比例說明常態模型在平常的日子過於保守，最糟日倍數說明它在真正要緊的那一天估得太小。提高信賴水準兩者都修不了——兩個誤差都來自分布的形狀，而不是來自 z。
如何在 MT5 執行回測說明報告裡的兩個回撤數字該相信哪一個，解讀 MT5 回測報告則涵蓋報告的其餘部分。把一個谷底換算成一筆入金，是 EA 交易者的風險管理的工作。智慧交易系統（EA）的定義說明了 EA 在執行時看得見什麼、看不見什麼。
常見問題
- 交易帳戶的 VaR 多少算好？
- 對無人看管的 EA 來說，1 日 95% VaR 低於餘額的 1% 左右屬保守，1–2% 屬合理。高於 5% 時，每二十天就該有一天比這更糟——這是部位管理的問題，不是策略的問題。
- VaR 和最大回撤有什麼差別？
- VaR 是建模的、前瞻的：在給定時間跨度與信賴水準下對虧損門檻的估計。最大回撤是觀測的、回顧的：實際發生過的從峰值到谷底的最深跌幅。兩者互相不可取代。
- MT5 策略測試器的報告會顯示風險值嗎？
- 不會。測試器報告印出餘額回撤與權益回撤、獲利因子、報酬回撤比、夏普比率和預期收益（Expected Payoff），但沒有 VaR 這一行。從 Backtest 分頁匯出報告，把成交損益按平倉日期加總，除以入金，再取這些每日數字標準差的 1.645 倍——或者直接取它們的第 5 百分位數。
- 為什麼我的 EA 的歷史模擬法 VaR 算出來是零？
- 因為一條被零值日子主導的序列，其低百分位數就是零。當虧損日在所有工作日中佔不到 5% 時，第 5 百分位數那一天就是零值日；本站公開的 24 個 EA 裡有 7 個正好碰上這種情況。改以活躍日為基準計算，並且明說出來。
- 什麼是條件風險值（CVaR）或預期短缺？
- 突破 VaR 門檻那些日子的平均虧損——正是 VaR 拒絕回答的問題。在公開的紀錄裡，它的中位數是歷史模擬法 95% VaR 的 1.22 倍，在交易最頻繁的那個 EA 上則是 2.17 倍。