由于风险是可以量化的，所以也应该很容易进行预测与管理，采用不同的统计和非统计方法，风险可衡量指标能够被计算出来，并应用于预测风险对投资组合的影响。这些方法可以用于管理我们已知的风险，比如价格或收益率的小幅变动。
对于这类工作，我们可以使用这些年来已经发展出的各种金融工具管理这类风险的影响。尽管重复发生的金融危机通常会产生可供分析，观察和外推的大量数据，但是如何管理那些我们不知道的风险仍然是一项挑战。在投资管理中真正的挑战是测量和管理那些我们并不知道的风险所产生的影响。这些风险，诸如极端尾部风险或黑天鹅事件，是我们无法全面了解，想象或者提前设想到的。这类风险事实上很少单独发生，它们通常在不同的风险事件中出现显著和快速的转移效应，因此更具有挑战性。尽管有经验的风险经理可以相对容易地提前计算出每个风险的单独影响 ，然而这些事件的综合影响几乎不可能进行量化或者预测。由于风险管理通常是经验主义，所以风险管理的优劣之分在于如何从投资决策过程的角度对风险做出最佳考量。即便提前知悉，量化并考虑到了所有风险，仍然会存在一些可能影响最终结果的挑战。
股权价格、利率和汇率本质上是波动的。生活中充满了这种持续、不可预测和难预期的波动性。在风险管理领域，唯一确定的是风险的不确定性。
Jacques Longerstaey 雅克·郎格斯代 State Street 全球顾问机构 首席风险官01. 前人将风险管理描述为“在正确的时间将正确的信息交给正确的人”。正确的信息是指足够多但不过度的信息。
正确的人，需要那些让他们能够采取行动的数据和信息。这就是风险管理部门为什么能够以及如何为组织提供价值的原因。
正确的时间并不容易确定，特别是当不得不兼顾到不同系统和不同方法的优缺点时更是如此。在精确度和速度之间经常需要做出折中处理。
02. 如果机构想要实施综合风险管理项目，它们应该：（4）对持仓价格和合约价格进行独立的价格审查，确保充分的流动性；（5）建立操作、法律合规、信用和信誉风险的控制性敞口；
03. 在良好的风险管理文化下，组织中的所有人员都很关注决策带来的风险类型和业绩表现风险。比如说在高盛，我们的目标是保持稳定一致和可复制的收益分布。对于客户制订基准的基金，由于不了解基准的组成结构，我们可能无法算出跟踪误差。VaR模型无法找到这种风险，但我们应该了解这种风险，我们要让组织中的所有人都对这个问题保持敏感。
04. 顶尖的风险管理部门由四个基本要素构成：文化、数据、技术和流程。
文化的建立是一个长期的过程，它始于员工招聘，这对一个快速成长的组织而言尤其困难。
05. 风险管理团队要求一系列大量的数据，包括头寸数据，市场数据，因子数据，历史收益数据。我们得到的数据越多，我们就能够据此设计出让自己更合适的产品。
但这些数据需要高度统一，而且必须结合历史收益，当期头寸及所采取的分析方法。所以，风险管理团队是一项重大技术性投资，幸运的是，资产管理界正在慢慢转变历史上形成的不愿意花钱投资风险管理的倾向。
06. 风险管理团队需要一个捕获，分析和发布风险信息的系统，但能够为实际需要管理风险的人做好发布和格式化信息工作的系统却少之又少。人们通常认为那些设计报告的人从未管理过投资组合。在高盛，我们会花很多时间重新设计报告来识别真正将要攻击我们风险系统的东西。07. 建立有效风险管理系统的最后一个要素是设计一个流程，将合适的职责，权限，制度和程序置于其中，这项工作主要依靠常识，但细节可能非常繁复。
二、风险定义
08. 不论是我们还是客户选择了哪个风险指标，客户都必须透彻地了解风险指标意味着什么，哪怕我们没有使用跟踪误差而是用某种保险程度高达99%的产品，1%的失败不等于永远不失败。所以，我们与客户以及组织里的其他人一起接受教育的过程是相当重要的。确保我们所说的是同一种风险语言。对于我来说，方差是一个统计学术语，并不意味着组织的表现和基准之间的差异。
投资经理和客户必须清晰地知道业绩是否比一致性更重要，有些人更偏向于业绩，而我更倾向于一致性，因此，一个组织对于这两者的风险管理架构可能是不同的。
09. 风险管理团队可能需要使用跟踪误差之外的其他指标，对风险进行监控。例如，风险管理团队会通过观察风格的变化，来确定投资经理的行为是符合协议，还是遵照典型的策略。还包括观察不同账户之间的一致性。最后，风险管理团队可能想了解相关性相对于基准的短期变化，看是否有投资经理正在偏离协议或者基准。
10. 即使投资经理有较长的投资期限，但他必须查看与更短的业绩评估周期一致的风险指标，即区别投资期限和评估周期是重要的。11. 通常使用的1个标准差并不能向投资经理提供有关事件风险的概率或者业绩不佳的情报。12. 使用跟踪误差的一个问题在于，在上升和下跌市场中，客户对于业绩表现的反应通常是不对称的。这种不对称性对于投资经理构造客户的投资组合会有影响。如果客户非常讨厌下跌，就需要采用衍生工具进行下跌保护，但是客户的投资指引表明不可以使用期权，潜在的矛盾冲突非常明显。
13. 从定义上看，跟踪误差反映了相对回报，但在基准往往不代表客户倾向的情况下是有疑问的，我们应尝试为客户的倾向建立模型。
14. 如果基准和组合非常相似，那么跟踪误差的数字可能暴露于更大的模型风险之中。合适的基准是评估跟踪误差是否有意义的一个关键因素。跟踪误差的预测值通常是基准的一个函数。15. 跟踪误差的另一个问题是，根据不同的模型计算出的估计值之间差别很大。问题是哪个跟踪误差是正确的，答案依赖于风险经理对于基金现状的主观判断。认为跟踪误差上升是风格转变导致的看法可能是不正确的。16. 无论是过去的还是预期的跟踪误差，都无法识别出影响整体收益分布的事件。17. 风险经理必须让自己的客户明白，即使一个基金在一年内或一年以上都 具有不变的跟踪误差，有时仍可能超出回报的分布范围。18. 对于建立风险管理系统，我的个人建议是购买最好的，其余的可以自建。自建一个系统的最不利之处是在成本和时间上的巨大投资；而主要优点是具有灵活性，有可能提高准确度和精度，以及差异化竞争优势。
19. 在高盛，我们发现对于投资管理行业来说，业绩风险分析和报告系统的市场并不大，也不够多样化，所以高盛建立了自己的风险管理系统，将自己的风险系统作为框架和交付系统，但是任何一个投资组合都可以运用一系列的外部和内部风险模型。20. 风险管理的实用方法认同投资风险需要测量，机构的顾虑需要强调，有意义的项目要素包括文化，数据，技术，流程。那些能够定义其业绩表现风险，赞同能够避免一些广泛使用的指标上存在缺陷的风险指标，以及在购买还是自建风险度量模型时评估过优缺点的组织，最有可能采用一套真正有用的风险管理。
21. 问：你会根据不同的基金改变你的风险管理模型吗？答：尽管针对不同的产品或不同客户可能需要做些调整，但我认为应该坚持一套完整的风险管理方法。因为你了解其中的缺点，你希望得到的是稳定性，你对这套方法的熟悉度可以帮你对数字对出长期的比较与判断。
由于同一种方法的变种可能被用于不同种类的资产，所以这种方法从整体上看非常重要又很复杂。因为整合不同数据（因子）通常会成为问题，幸运的是，人们不太关心风险指标的绝对精确，则是更关心整体风险情况。
答：风险管理团队和管理层为投资组合经理共同开发了业绩表现指标，例如风险回报比例以及信息比率，确保每个人都对这些指标满意。大家认为只做多的投资组合可以达到的风险回报比例是0.5%，即对于超过基准3%的回报，6%的风险是合适的。
23. 问：基于VaR的历史视角，你如何评判蒙特卡罗模拟法或其他参数方法的比较优势？答：具有纯粹历史模拟的不同版本的各种参数方法和蒙特卡罗法的一大优势是可以让我们考虑到随变化的波动性的本质。
通过简单的历史模拟，我们不一定需要知道这些模拟结果发生在哪一类环境里。一个事件有可能在低波动性的环境里发生，而且波动会变得更大。我赞成能够展示出波动随时间变化本质的方法。
24. 问：在做回测时，我们假设投资组织在评测期间不会改变，但是投资组合经理确实在调整他们的组合，你如何处理这个问题？答：如何采用高频次回报（比如每日或每周），其实你就不会碰到这个问题，解决这个问题的另一个方法是查看不变组合的风险和业绩表现。
在这种情况下，你可能不得不计算你从未持有的头寸的回报，因为在评估期间，这些头寸并不在组合中。这样做的成本可能比采用高频次数据的成本更高。
另外，我们会通过另外一种方式，来完善跟踪误差，那就是考虑将两个经过风险调整的业绩表现指标加入考量范围之内：
一个定义为业绩表现除以已实现的跟踪误差，另一个定义为业绩表现除以预期跟踪误差。这两个比例相除，可以衡量投资组合经理将潜在高风险转化为较低波动性的效率。