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VaR v.s. ES v.s. CED

VaR v.s. ES v.s. CED

损失分布视角(单期,静态)
────────────────────────────────────────────────
损失
│ ╭─╮
│ ╭─╮ │ │ ← 尾部 5%
│ ╭─╮ │ │ │ │
│ ╭─╮ │ │ │ │ │ │
│ ╭─╮ │ │ │ │ │ │ │ │
└────────────┴─┴───┴─┴───┴─┴───┴─┴───┴─┴──→ 模拟次数(10000次排序)
... ▲ ▲
VaR 这些点的
(95%门槛) 平均 = ES
"超过门槛
平均亏多少"


回撤路径视角(跨时间,动态)
────────────────────────────────────────────────
净值
│ ╭╮ ╭─╮
│ ╭╯╰╮ ╭╯ ╰╮ ╭╮
│╭╯ ╰╮ ╭╯ ╰╮ ╭╯╰╮
││ ╰╮ ╭╯ ╰╮ ╭╯ ╰╮
││ ╰╮╭╯ ╰╮ ╭╯ ╰────
││ ╲╱ ╲ ╱
││ peak\ 最大回撤(本次模拟)
││ \_______/
││ 该次模拟的
││ Max Drawdown
└┴──────────────────────────────────→ 时间
(每次模拟只产出 1 个 Max Drawdown 数值)


三者关系汇总
────────────────────────────────────────────────

单期损失分布 最大回撤分布
(每次模拟1个点) (每次模拟1个点,
但该点已含路径累积)
│ │
▼ ▼
┌───────────────┐ ┌────────────────┐
│ 排序,找95%门槛 │ │ 排序,找95%门槛 │
└───────┬────────┘ └────────┬───────┘
▼ ▼
VaR(门槛本身) (回撤门槛,
│ 类似"回撤VaR")
▼ ▼
┌───────────────┐ ┌────────────────┐
│门槛之外样本求平均│ │ 门槛之外样本求平均 │
└───────┬────────┘ └────────┬───────┘
▼ ▼
ES CED
"最坏5%单期 "最坏5%的最大回撤,
平均亏多少" 平均能深到多少"

────────────────────────────────────────────────
共同点:VaR/回撤门槛 都只给"分界线"
ES/CED 都是"分界线外的条件均值"
不同点:ES 的原料 = 静态单期损失(不累积)
CED 的原料 = 动态路径回撤(本身已累积)

http://www.jsqmd.com/news/1389011/

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