金融市場波動率預測與風險管理實戰指南TOC\o"1-2"\h\u21222第一章：金融市場波動率概述 2226791.1波動率的定義與特性 2100031.1.1定義 2123901.1.2特性 2153061.2波動率的測量方法 3211071.2.1歷史波動率 359331.2.2隱含波動率 3218351.2.3GARCH模型 3170871.2.4其他方法 323785第二章：波動率預測模型 364082.1經典波動率預測模型 3282312.1.1GARCH模型 454762.1.2EGARCH模型 483072.1.3GJRGARCH模型 4243852.2基于機器學習的波動率預測模型 480202.2.1神經網絡模型 4215932.2.2支持向量機模型 5218842.2.3隨機森林模型 5127152.3模型選擇與評估 532196第三章：金融市場風險度量 5146523.1風險度量的基本概念 688303.2風險度量的方法與應用 6253213.2.1基于歷史模擬法的風險度量 6326433.2.2基于方差協方差法的風險度量 6227433.2.3基于蒙特卡洛模擬法的風險度量 695763.2.4基于極值理論的風險度量 617468第四章：波動率與風險管理 7285724.1波動率與風險的關系 7219114.2基于波動率的風險管理策略 711330第五章：波動率交易策略 829695.1波動率交易的基本原理 830705.2常見的波動率交易策略 85696第六章：金融市場波動率預測與風險管理實證分析 9248516.1數據選擇與處理 9245756.1.1數據來源 9124176.1.2數據類型 9217286.1.3數據處理 10279076.2預測模型的實證檢驗 1076.2.1ARIMA模型 10130926.2.2GARCH模型 1066586.2.3組合預測模型 10222056.3風險管理策略的實證分析 10140136.3.1基于波動率的投資策略 10219126.3.2基于風險價值（VaR）的預警系統 10307556.3.3基于波動率互換的風險管理策略 118215第七章：波動率預測與風險管理的挑戰 1147827.1波動率預測的難點 11286757.2風險管理面臨的挑戰 117018第八章金融市場波動率預測與風險管理的未來趨勢 12263578.1技術創新的推動作用 1249308.2監管政策的調整與影響 1214590第九章：實戰案例分享 134039.1成功的波動率預測案例 1334349.1.1背景介紹 13164609.1.2案例描述 13201919.1.3預測效果評估 14282059.2風險管理實踐案例 14115539.2.1背景介紹 14245449.2.2案例描述 14261749.2.3實踐效果評估 1428421第十章金融市場波動率預測與風險管理實戰建議 142303610.1建立有效的波動率預測體系 141597310.2風險管理策略的選擇與實施 151681810.3培養專業人才與團隊建設 15第一章：金融市場波動率概述1.1波動率的定義與特性1.1.1定義波動率是衡量金融資產價格波動程度的一個關鍵指標，反映了價格變動的速度和幅度。在金融市場中，波動率通常被視為衡量風險的重要維度。波動率的定義可以追溯到統計學中的方差和標準差，但在金融領域，其內涵更加豐富。1.1.2特性波動率具有以下幾種特性：（1）時變性：波動率不是一個固定的值，它會市場環境、投資者情緒等因素的變化而變化。在市場波動加劇時，波動率往往會上升；而在市場穩定時，波動率則相對較低。（2）不對稱性：金融市場的波動往往呈現出非對稱性。即價格上漲時，波動率較低；而價格下跌時，波動率較高。這種現象在股市、匯市等金融市場中均有體現。（3）集聚性：波動率在時間序列上表現出集聚性，即過去的波動率水平對未來的波動率具有一定的預測作用。這種特性使得波動率在風險管理中具有重要價值。（4）尖峰厚尾：金融市場的波動率分布通常呈現出尖峰厚尾的特點，即極端波動事件發生的概率較高。這種現象使得金融市場的風險管理更加復雜。1.2波動率的測量方法波動率的測量方法多種多樣，以下列舉幾種常用的波動率測量方法：1.2.1歷史波動率歷史波動率是基于歷史數據計算的波動率，通常采用標準差作為衡量指標。歷史波動率的計算方法簡單，易于理解，但存在一定的局限性。因為歷史波動率僅考慮了歷史數據的波動情況，無法預測未來的波動趨勢。1.2.2隱含波動率隱含波動率是基于金融衍生品市場價格反推的波動率。隱含波動率反映了市場對未來波動率的預期，因此具有較好的預測能力。但是隱含波動率的計算過程較為復雜，且易受到市場情緒等因素的影響。1.2.3GARCH模型GARCH（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity）模型是一種廣泛應用于波動率預測的統計模型。該模型通過自回歸方式捕捉波動率的集聚性，從而提高波動率預測的準確性。1.2.4其他方法除了上述方法，還有許多其他波動率測量方法，如隨機波動率模型、波動率指數等。這些方法各有優缺點，投資者可以根據自己的需求選擇合適的波動率測量方法。通過對波動率的定義與特性以及測量方法的分析，我們可以更好地理解金融市場的波動規律，為風險管理提供有力支持。第二章：波動率預測模型2.1經典波動率預測模型波動率預測是金融市場風險管理的重要組成部分。在本節中，我們將介紹幾種經典波動率預測模型，這些模型在金融實踐中被廣泛應用。2.1.1GARCH模型廣義自回歸條件異方差（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity,GARCH）模型是波動率預測的經典模型之一。GARCH模型通過引入滯后項，將波動率的波動性表示為過去波動性和過去信息的影響。GARCH模型的基本形式如下：\[\sigma^2_t=\omega\alpha\epsilon^2_{t1}\beta\sigma^2_{t1}\]其中，\(\sigma^2_t\)表示第t期的波動率，\(\epsilon_{t1}\)表示第t1期的殘差，\(\omega\)、\(\alpha\)和\(\beta\)為模型參數。2.1.2EGARCH模型指數廣義自回歸條件異方差（ExponentialGARCH,EGARCH）模型是GARCH模型的擴展。EGARCH模型通過引入指數形式，允許波動率的波動性與過去信息之間存在非線性關系。EGARCH模型的基本形式如下：\[\ln(\sigma^2_t)=\omega\sum_{i=1}^p\alpha_i\ln(\sigma^2_{ti})\sum_{j=1}^q\gamma_j\ln(\epsilon_{tj})\]其中，\(\ln(\sigma^2_t)\)表示第t期波動率的對數，其他參數與GARCH模型相同。2.1.3GJRGARCH模型GJRGARCH模型是另一種擴展的GARCH模型，它考慮了金融市場中杠桿效應的影響。GJRGARCH模型的基本形式如下：\[\sigma^2_t=\omega\alpha\epsilon^2_{t1}\beta\sigma^2_{t1}\gamma\epsilon^2_{t1}\cdotI_{t1}\]其中，\(I_{t1}\)表示第t1期是否發生極端負收益的指示變量。2.2基于機器學習的波動率預測模型機器學習技術的發展，其在金融市場波動率預測中的應用日益廣泛。以下介紹幾種基于機器學習的波動率預測模型。2.2.1神經網絡模型神經網絡模型是一種能夠有效捕捉金融數據非線性關系的機器學習方法。在波動率預測中，神經網絡模型通過輸入歷史價格、波動率等數據，輸出未來波動率的預測值。神經網絡模型包括前饋神經網絡（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）、遞歸神經網絡（RecurrentNeuralNetwork,RNN）等。2.2.2支持向量機模型支持向量機（SupportVectorMachine,SVM）是一種基于統計學習理論的機器學習方法。在波動率預測中，SVM通過構建一個最優分割平面，將具有相似波動率特性的數據分為兩類。SVM模型在波動率預測中具有較好的穩定性和泛化能力。2.2.3隨機森林模型隨機森林（RandomForest）是一種基于決策樹的集成學習方法。在波動率預測中，隨機森林通過構建多個決策樹，對波動率進行預測。隨機森林模型具有較好的魯棒性和泛化能力，適用于處理高維數據。2.3模型選擇與評估在實際應用中，選擇合適的波動率預測模型是的。模型選擇應考慮以下因素：（1）數據特性：根據金融數據的特點，選擇能夠有效捕捉數據非線性關系的模型；（2）計算復雜度：考慮模型的計算復雜度，選擇計算效率較高的模型；（3）泛化能力：通過交叉驗證等方法，評估模型在未知數據上的泛化能力；（4）風險管理需求：根據風險管理目標，選擇能夠滿足精度和穩健性要求的模型。波動率預測模型的評估主要包括以下幾個方面：（1）預測精度：通過均方誤差（MeanSquaredError,MSE）、均方根誤差（RootMeanSquaredError,RMSE）等指標評估模型的預測精度；（2）穩健性：通過Bootstrap等方法，評估模型在不同樣本下的穩健性；（3）泛化能力：通過交叉驗證等方法，評估模型在未知數據上的泛化能力；（4）實用性：考慮模型在實際應用中的效果，如波動率預測的實時性、穩健性等。第三章：金融市場風險度量3.1風險度量的基本概念風險度量是金融風險管理的基礎，其核心在于對金融資產或投資組合所面臨的風險進行定量描述。風險度量不僅可以幫助投資者理解投資的風險水平，還可以為投資決策提供依據。在金融風險度量中，以下幾個基本概念：（1）預期損失（ExpectedLoss，EL）：預期損失是指在一定置信水平下，投資組合在未來一段時間內可能發生的平均損失。預期損失通常用于衡量投資組合的潛在損失程度。（2）風險價值（ValueatRisk，VaR）：風險價值是指在一定的置信水平下，投資組合在未來一段時間內可能發生的最大損失。風險價值是衡量投資組合風險的一種常用指標。（3）條件風險價值（ConditionalValueatRisk，CVaR）：條件風險價值是指在風險價值的基礎上，對超過風險價值部分的損失進行加權平均。條件風險價值可以更全面地反映投資組合的風險水平。3.2風險度量的方法與應用3.2.1基于歷史模擬法的風險度量歷史模擬法是一種基于歷史數據的風險度量方法。該方法通過收集投資組合的歷史收益數據，計算一定置信水平下的風險價值。歷史模擬法的優點在于簡單易行，但缺點是對極端風險的預測效果不佳。3.2.2基于方差協方差法的風險度量方差協方差法是一種基于投資組合收益率的方差和協方差矩陣進行風險度量的方法。該方法首先計算投資組合收益率的方差和協方差矩陣，然后根據置信水平計算風險價值。方差協方差法的優點在于考慮了投資組合中資產之間的相關性，但缺點是對極端風險的預測效果較差。3.2.3基于蒙特卡洛模擬法的風險度量蒙特卡洛模擬法是一種基于隨機抽樣原理的風險度量方法。該方法通過模擬投資組合未來收益的隨機過程，計算一定置信水平下的風險價值。蒙特卡洛模擬法的優點在于可以考慮復雜的金融工具和投資策略，但缺點是計算過程較為復雜。3.2.4基于極值理論的風險度量極值理論是一種基于極端值分布的風險度量方法。該方法通過研究投資組合收益率的極端值分布，計算一定置信水平下的條件風險價值。極值理論的優點在于可以更好地預測極端風險，但缺點是對數據樣本要求較高。在實際應用中，投資者可以根據投資組合的特點和風險偏好選擇合適的風險度量方法。同時風險度量結果應與其他風險管理工具相結合，如風險預算、止損策略等，以實現投資組合的風險控制。投資者還需關注風險度量的局限性，如模型風險、數據樣本誤差等，以便在風險管理過程中做出更為合理的決策。第四章：波動率與風險管理4.1波動率與風險的關系波動率作為金融市場中衡量資產價格波動程度的重要指標，與風險密切相關。波動率越高，表明資產價格的波動幅度越大，不確定性增加，因此風險也隨之增大。反之，波動率較低時，資產價格的波動幅度較小，市場相對穩定，風險相對較低。波動率與風險的關系主要體現在以下幾個方面：（1）波動率作為風險衡量的直觀指標。投資者可以通過觀察波動率的變化，直觀地了解市場風險狀況。波動率的上升往往預示著市場風險的加大，而波動率的下降則意味著市場風險的降低。（2）波動率與投資收益的關系。波動率較高的市場環境中，投資收益的波動性也較大，投資者可能面臨更高的收益風險。而在波動率較低的市場環境中，投資收益的波動性相對較小，投資者面臨的收益風險較低。（3）波動率對金融衍生品定價的影響。波動率是金融衍生品定價的核心因素之一。波動率的上升會導致衍生品價格上升，從而增加投資者的風險敞口。反之，波動率下降會導致衍生品價格下降，降低投資者的風險敞口。4.2基于波動率的風險管理策略基于波動率的風險管理策略主要包括以下幾個方面：（1）波動率預測。投資者可以通過對歷史波動率的分析和預測，了解市場未來的風險狀況。波動率預測方法包括統計模型、機器學習模型等。通過對波動率的預測，投資者可以調整投資組合，降低風險。（2）波動率對沖。投資者可以利用金融衍生品對波動率進行對沖，以降低投資組合的風險。例如，投資者可以通過購買期權、期貨等衍生品，對沖波動率風險。（3）動態調整投資組合。投資者可以根據波動率的變化，動態調整投資組合中的資產配置。在波動率較高時，投資者可以降低風險資產的持倉，增加低風險資產的比重；而在波動率較低時，投資者可以適當增加風險資產的持倉，以提高投資收益。（4）風險價值（ValueatRisk，VaR）管理。風險價值是一種衡量投資組合風險的方法，它表示在一定置信水平下，投資組合可能發生的最大損失。投資者可以通過計算投資組合的VaR，了解風險水平，并據此制定風險管理策略。（5）壓力測試。投資者可以通過對投資組合進行壓力測試，模擬極端市場條件下的風險狀況。壓力測試有助于投資者了解投資組合在極端情況下的表現，從而采取相應的風險管理措施。（6）風險預算。投資者可以為投資組合設定風險預算，即在一定的風險水平下，實現投資目標。風險預算有助于投資者在投資過程中保持風險控制，避免過度承擔風險。第五章：波動率交易策略5.1波動率交易的基本原理波動率交易是一種基于市場波動性的交易策略，其基本原理是通過預測市場波動率的變化來獲取收益。波動率交易者認為，市場的波動性是價格波動的核心因素，通過對波動率的預測和分析，可以有效地捕捉市場的價格波動，從而實現盈利。波動率交易的核心在于對市場波動率的測量和預測。波動率可以通過歷史波動率、隱含波動率和預期波動率等多種方式進行測量。歷史波動率是基于過去一段時間內的價格波動情況來計算得出的，反映了市場在過去一段時間的波動程度。隱含波動率是通過市場價格中蘊含的信息來推斷出的市場預期波動率，通常通過期權市場價格來計算。預期波動率則是交易者對未來市場波動率的預測。波動率交易者通過對波動率的測量和預測，結合其他市場因素，如趨勢、市場情緒等，來制定交易策略。他們的目標是利用市場波動率的變化來實現盈利，主要包括兩種策略：波動率上升策略和波動率下降策略。5.2常見的波動率交易策略以下是幾種常見的波動率交易策略：（1）長期波動率策略：該策略是基于對市場長期波動率的預測，通常適用于長期投資者。交易者可以通過購買波動率看漲期權或看跌期權，來表達對未來市場波動率上升的預期。當市場波動率上升時，期權價格通常會增加，從而帶來盈利。（2）短期波動率策略：該策略是基于對市場短期波動率的預測，適用于短期投資者。交易者可以通過賣出波動率看漲期權或看跌期權，來表達對未來市場波動率下降的預期。當市場波動率下降時，期權價格通常會降低，從而帶來盈利。（3）波動率套利策略：該策略是利用市場波動率的差異來獲取收益。交易者可以通過同時購買和出售不同到期日的期權，或者在不同市場之間進行波動率套利，從而實現盈利。（4）波動率中性策略：該策略是通過構建一個波動率中性的投資組合，以對沖市場波動率變化帶來的風險。交易者可以通過購買看漲期權和看跌期權，使得投資組合的波動率敞口為零，從而實現穩定的收益。（5）波動率趨勢跟蹤策略：該策略是基于對市場波動率趨勢的跟蹤和預測。交易者可以通過觀察市場波動率的趨勢變化，來判斷市場的波動性是上升還是下降，并據此制定交易策略。第六章：金融市場波動率預測與風險管理實證分析6.1數據選擇與處理在進行金融市場波動率預測與風險管理的實證分析前，首先需要對數據進行選擇與處理。以下為數據選擇與處理的具體步驟：6.1.1數據來源本實證分析選取的數據來源于國內外多個金融市場，包括股票市場、債券市場、期貨市場等。數據來源包括Wind資訊、東方財富、新浪財經等知名金融數據服務平臺。6.1.2數據類型本研究選取了以下類型的數據進行實證分析：（1）股票市場數據：包括上證綜指、深證成指、創業板指等主要指數的日收盤價。（2）債券市場數據：包括國債、企業債、公司債等主要債券品種的日收盤價。（3）期貨市場數據：包括螺紋鋼、黃金、白糖等主要期貨品種的日收盤價。6.1.3數據處理為消除數據中的異常值和季節性波動，本研究采用以下方法對數據進行處理：（1）數據清洗：對原始數據進行篩選，剔除缺失值、異常值等。（2）數據平滑：對數據進行移動平均處理，以消除季節性波動。（3）數據標準化：對數據進行標準化處理，以消除不同金融市場之間的量綱差異。6.2預測模型的實證檢驗在完成數據選擇與處理后，本研究將運用以下預測模型進行實證檢驗：6.2.1ARIMA模型采用自回歸積分滑動平均（ARIMA）模型對金融市場波動率進行預測。通過模型參數的優化，檢驗ARIMA模型在波動率預測方面的有效性。6.2.2GARCH模型采用廣義自回歸條件異方差（GARCH）模型對金融市場波動率進行預測。通過模型參數的優化，檢驗GARCH模型在波動率預測方面的有效性。6.2.3組合預測模型將ARIMA模型和GARCH模型進行組合，構建組合預測模型，以提高波動率預測的準確性。通過比較組合預測模型與單一模型在預測精度、穩定性等方面的表現，評價組合預測模型的優越性。6.3風險管理策略的實證分析在波動率預測的基礎上，本研究對以下風險管理策略進行實證分析：6.3.1基于波動率的投資策略根據預測得到的波動率，構建基于波動率的投資策略，包括投資組合優化、期權交易策略等。通過實證檢驗，分析策略在風險控制和收益提升方面的有效性。6.3.2基于風險價值（VaR）的預警系統采用風險價值（VaR）方法構建預警系統，對金融市場的潛在風險進行預警。通過實證檢驗，分析預警系統在風險防范和應對方面的有效性。6.3.3基于波動率互換的風險管理策略利用波動率互換產品，構建基于波動率的風險管理策略。通過實證檢驗，分析策略在風險對沖和收益保障方面的有效性。第七章：波動率預測與風險管理的挑戰7.1波動率預測的難點波動率預測作為金融市場風險管理的重要組成部分，一直以來都是金融學者和從業者關注的焦點。但是在實際操作中，波動率預測面臨著諸多難點，以下將從以下幾個方面進行闡述：（1）數據的不穩定性：金融市場數據具有高度的不穩定性，受宏觀經濟、政策、市場情緒等多方面因素的影響。這使得波動率的預測變得復雜，難以找到穩定可靠的預測模型。（2）波動率的非線性特征：波動率往往表現出非線性特征，這意味著傳統的線性模型可能無法準確捕捉到波動率的變動規律。因此，尋找合適的非線性模型成為波動率預測的關鍵。（3）波動率的聚集性：波動率在一段時間內往往表現出聚集現象，即高波動率時期往往跟隨高波動率，低波動率時期往往跟隨低波動率。這種現象使得波動率預測的準確性受到很大影響。（4）市場微觀結構的影響：市場微觀結構，如買賣盤、交易量等，對波動率預測具有較大影響。但是這些信息往往難以獲取，導致波動率預測的準確性降低。（5）預測模型的選擇與優化：面對多種波動率預測模型，如何選擇合適的模型以及如何對模型進行優化，以適應不同市場環境，是波動率預測面臨的難題。7.2風險管理面臨的挑戰在波動率預測的基礎上，風險管理在實際操作中也面臨一系列挑戰：（1）風險管理策略的適應性：市場環境的變化，風險管理策略需要不斷調整以適應新的風險特征。如何在復雜多變的市場中制定有效的風險管理策略，是金融從業者面臨的重要挑戰。（2）風險管理工具的局限性：現有的風險管理工具，如期權、期貨等，存在一定的局限性。例如，期權定價模型在極端市場環境下可能失效，期貨市場的流動性也可能影響風險管理效果。（3）風險管理成本的考量：實施風險管理措施需要付出一定的成本，如何在控制風險的同時降低成本，實現風險與收益的平衡，是金融從業者需要關注的問題。（4）風險管理的信息不對稱：金融市場中的信息不對稱可能導致風險管理決策失誤。如何獲取準確、全面的信息，以便更好地進行風險管理，是金融從業者面臨的挑戰。（5）風險管理監管的強化：金融市場的不斷發展，監管機構對風險管理的監管力度逐漸加大。如何在遵守監管要求的前提下，有效實施風險管理，成為金融從業者關注的焦點。第八章金融市場波動率預測與風險管理的未來趨勢8.1技術創新的推動作用科技的快速發展，技術創新在金融市場波動率預測與風險管理領域的作用日益顯著。以下從三個方面闡述技術創新的推動作用。大數據技術的發展為波動率預測提供了豐富的數據來源和處理手段。通過對海量歷史數據的挖掘和分析，可以更加準確地預測市場波動趨勢。大數據技術還可以實時監測市場動態，為風險管理提供及時的信息支持。人工智能技術的應用為金融市場波動率預測與風險管理帶來了新的突破。例如，深度學習、神經網絡等算法在波動率預測和風險建模方面具有顯著優勢。人工智能技術可以幫助投資者更好地理解市場規律，提高預測準確率，降低風險管理成本。區塊鏈技術在金融領域的應用也為波動率預測與風險管理提供了新的思路。區塊鏈技術的去中心化、不可篡改等特點，有助于提高金融市場的透明度和安全性。在此基礎上，可以構建更加穩健的風險管理模型，降低市場風險。8.2監管政策的調整與影響監管政策是金融市場波動率預測與風險管理的重要外部因素。以下是監管政策調整對未來趨勢的影響。監管政策的加強將有助于提高金融市場的穩定性。在過去的金融市場中，由于監管政策的寬松，部分金融機構過度追求利潤，導致市場波動加劇。未來，監管政策的調整將更加注重金融市場的整體風險防范，從而為波動率預測與風險管理提供良好的外部環境。監管政策的創新將推動金融市場波動率預測與風險管理方法的變革。金融科技的發展，監管政策需要不斷創新，以適應市場變化。例如，監管機構可以借鑒國際經驗，引入風險為本的監管模式，對金融市場波動率預測與風險管理提出更高的要求。監管政策的國際合作將對金融市場波動率預測與風險管理產生深遠影響。在全球金融市場一體化背景下，各國監管政策的協調和合作。通過加強國際合作，可以降低跨國金融風險，提高金融市場波動率預測與風險管理的有效性。未來金融市場波動率預測與風險管理將受到技術創新和監管政策調整的雙重影響。在技術創新的推動下，波動率預測和風險管理能力將不斷提高；在監管政策的引導下，金融市場將更加穩定和有序。第九章：實戰案例分享9.1成功的波動率預測案例9.1.1背景介紹2018年，某投資機構面對全球金融市場波動加劇的形勢，決定加強對市場波動率的預測，以優化投資組合和風險管理策略。該機構采用多種模型和算法進行波動率預測，以下是一個成功的預測案例。9.1.2案例描述該投資機構在2018年第三季度，針對美國股市的波動率進行預測。他們采用了GARCH模型、指數平滑模型和機器學習算法對市場波動率進行預測。以下是預測過程及結果：（1）數據收集：收集了美國股市過去三年的日度收盤價數據，共計約750個數據點。（2）模型選擇：通過對歷史數據進行實證分析，發覺GARCH模型和指數平滑模型在預測波動率方面具有較高的準確性。（3）模型訓練：使用歷史數據對GARCH模型和指數平滑模型進行訓練，得到模型參數。（4）波動率預測：根據模型參數，對2018年第四季度的市場波動率進行預測。（5）預測結果：預測結果顯示，2018年第四季度美國股市波動率將有所上升，達到歷史較高水平。9.1.3預測效果評估實際結果表明，該投資機構在2018年第四季度的波動率預測具有較高的準確性。在預測期間，美國股市波動率確實出現上升趨勢，與預測結果相符。9.2風險管理實踐案例9.2.1背景介紹某大型金融機構在面臨市場波動加劇的情況下，積極加強風險管理，以保證資產安全。以下是一個風險管理實踐案例。9.2.2案例描述該金融機構在2019年第二季度，針對旗下某投資組合進行風險管理。他們采用了以下策略：（1）風險識別：