你以為分散配置了五個 DeFAI 策略，實際上可能只買了一種風險

如果我發現手上多個策略確實高度相關，該怎麼調整才能達到真正的分散？

實際做法是有意識地選擇底層依賴明顯不同的組合，而不是單純增加策略數量。具體來說，可以優先考慮跨鏈生態的組合（一個依賴 A 鏈的策略搭配一個依賴 B 鏈的策略）、跨市場條件的組合（一個仰賴低波動的策略搭配一個在高波動反而受益的策略），以及跨資料來源的組合（不同策略使用不同的價格預言機服務）。

如果你發現目前的組合難以在短期內找到真正異質的替代方案，比較務實的做法不是勉強湊出表面上不同、實際上仍然相關的策略，而是先誠實接受目前的部位本質上是集中的，並用對應集中度風險的謹慎程度去規劃部位大小，等找到真正異質的選項後再逐步調整。

如果我沒有能力自己去查每個策略的技術細節，有沒有更簡單的方法判斷分散程度？

即使無法查證具體的技術細節（例如哪個預言機、哪座橋），仍然可以用一個相對簡單的替代方法：直接觀察這些策略歷史報酬率的走勢圖，看它們是不是經常在同一段時間同步上漲、同步下跌。如果多個策略的報酬曲線走勢高度同步（無論是同時表現好還是同時表現差），這本身就是相關性偏高的直觀證據，不需要理解底層技術細節也能做出這個判斷。

這個方法雖然不如逐一查證技術依賴精確，但作為一般使用者能自己執行的簡化版判斷方法，已經足夠實用——如果報酬曲線走勢明顯不同步，代表底層相關性可能確實較低；如果走勢高度同步，即使你不知道確切原因，也應該把這些策略當成集中度較高的組合來對待。

這篇文章談的相關性風險，跟前面文章提過的策略容量衰減，兩者之間有沒有關係？

有一定關係，但屬於不同的風險機制。策略容量衰減 談的是單一策略隨資金規模增加而報酬率下降的現象；策略相關性風險談的是多個策略之間，是否因為共享底層依賴而在特定情境下同步失效。但兩者確實會互相放大彼此的影響——如果你使用的多個策略高度相關，且這些策略又共享類似的容量限制（例如都仰賴同一個市場區隔的有限套利空間），當這個市場區隔湧入越來越多資金時，你手上這幾個「看似分散」的策略，可能會同時面臨容量衰減的壓力，讓報酬率下滑的幅度比單一策略容量衰減時更劇烈。

這也是為什麼評估 DeFAI 產品組合時，值得同時考慮這兩種風險——不只問「這些策略底層依賴是否相關」，也問「這些策略是否共享同一個容量有限的市場區隔」，兩個問題疊加起來，才能更完整掌握你實際承擔的整體風險輪廓。

如果我目前的資金規模還很小，是不是根本不需要擔心這種相關性風險，反正影響有限？

資金規模小確實會讓單次事件的絕對損失金額較小，但相關性風險的核心問題不是「損失金額大不大」，而是「你以為自己承擔的風險程度，跟實際承擔的風險程度，落差有多大」。即使投入金額不大，如果你誤以為自己已經做到分散配置、因而承擔了比原本認知更大比例的資金在同一種風險上，這個認知落差本身就值得及早修正，因為這個習慣會跟著你的資金規模一起成長。

更實際的建議是：把檢查策略相關性當成一個從小額資金開始就該養成的習慣，而不是等到投入金額變大之後才開始重視。及早建立正確的分散評估習慣，能讓你在未來部位規模擴大時，直接沿用已經驗證過的判斷框架，而不需要在資金規模已經放大、風險敞口也隨之放大之後，才臨時補做這件事。