FOF充分体现了分散化的投资理念。然而，由于不同资产的风险来源不尽相同，资产之间的相关性也会对整体组合风险产生很大影响，因此，FOF基金对基金经理的风险管理能力要求更高。本篇文章主要介绍压力测试（Stress Testing）的两种主要方式：敏感性分析和情景分析。压力测试是对在未来可能出现的各种不同情况下，尤其是在极端不利的情况下投资组合风险收益的变动。
一、敏感性分析（Sensitivity Analysis）
敏感性分析是用来衡量投资组合中某一特定风险因子或一组风险因子同时发生变化时投资组合对这些变化的敏感程度。这一分析方法的优点在于容易了解风险因子在可能的变动中，每一变动对于资产组合带来的影响总效果以及边际效果。敏感性分析的方法主要有风险因子震荡法和外部因子震荡法。
1. 风险因子震荡法
风险因子震荡法下，投资者改变指定风险因子的值，但仍然维持对这个风险因子的头寸，然后通过基于其他风险因子与制定风险因子相关系数得出的协方差矩阵计算其他风险因子的调整后收益。
2. 外部因子震荡法
外部因子震荡法与风险因子震荡法的差异在于，外部因子震荡法改变的不是投资组合内某个风险因子，而是投资组合外部的其他指数，比如宏观经济变量、油价、汇率等。
二、情景分析（Scenario Analysis）
情景分析对不同的经济情景进行预测，并设定每个经济情景的发生概率，并在每一种情景下来预测市场行情。投资组合的期望风险、期望收益和对投资组合的影响将被逐一计算。其基本设想是：投资组合在可能性大的情境下应当表现良好，同时应当为不太可能发生、但发生后会带来潜在巨大影响的情景准备有计划的防范措施。投资组合不太可能在所有的情景下都跑赢大盘，但同时在主要的情景下依然达到投资目标。然而，一旦出现意想不到的风险则需要将其影响尽量减小，因此建议做好事先的准备，从而在意料之外的风险发生的时候可以迅速采取措施。情景分析常用的方法为历史极端事件法和假设性情景分析。
1. 历史极端事件法
历史极端事件法就是重演历史极端事件，然后计算投资组合收益。模拟时使用投资组合当前的真实持仓和风险头寸，同时使用极端事件发生时市场的收益和风险因子。这种方法的主要好处是它所假设的情景是基于真实的历史事件。比如1997年亚洲金融风暴，2008年次贷危机，2016年英国脱欧事件，2018年贸易战，2020新冠疫情等，特大危机几乎每十年就发生一次，因此从压力测试的角度看，历史极端事件法还是很有用处。
2. 假设性情景分析
仅以历史情景分析进行压力测试有其限制，参考历史事件并另建立对于每个风险因子可能产生的极端事件，将使得压力测试更具有完整性，这就是假设性情景分析。这种分析方法可自行设计可能的各种价格、波动以及相关系数等情景，这些计算的设定主要来自经验及主观。
三、总结（Conclusion）
全天候的投资组合（All-weather portfolio）设计的初衷是在各种复杂的市场环境下均能取得良好的绩效。设计时，就构造一个在所有情景下都能表现良好的投资组合，同时运用杠杆加强投资组合在不同情景下的获取可能收益的能力，便可创造一个全天候的投资组合。投资组合需要运用多种类别的资产以及投资技术，以便在不同的市场条件下得到正收益。该目标的实现需要严谨而稳健的风险管理。
