经济成长一直以来高度仰赖出口外贸为主，外汇风险一直是以出口为大宗的企业重要的课题，也是目前大多数财务长最关注的议题之一，面对未来风险的预测及掌控，进一步影响企业的获利表现。加上近年来陆续发生的英国脱欧公投、COV-19等的政治、经济甚而世界卫生皆对外汇市场造成动荡，也对内外销企业巨大的冲击。
根据Deloitte全球在2017年针对113家跨国企业在外汇管理议题上所做的调查中说明xm外汇管理最大的前三个挑战自于：对外汇风险缺乏能见度(包含既有部位与未来部位预测)、外币市场的高度波动性、与在辨认曝险部位与相关作业极度人工化，故此，提出如何运用AI、统计学与计量计算出适当的外币部位投资组合以降低外汇风险日益重要。
本篇分析方向有以下五点
1. 评估投资组合绩效的指标
2. 比较投资组合模型
3. 多久调整一次投资组合对汇损的影响
4. 模型训练或统计区间对汇损的影响
5. 持有更多货币对汇损的影响
评估投资组合的指标
2011上半年如单纯持有美金，将遭受到很大的汇损，透过Equal Risk甚至Average建立的投资组合，汇损都会相对来的小很多。
透过数据分析来看，Equal Risk以及Inverse Volatility都有很好的减少汇损的表现，然而课本上Mean-Variance方法，由于预期收益误差会造成很大的差距，因此建立出来的投资组合比单纯持有美金或平均持有都来得差。此外，关于Hierarchical Risk Parity的方法，本以为透过机器学习可以做到更好的效果，结果也是不如单纯持有美金或平均持有。
多久调整一次投资组合对汇损的影响
由于调整组合会有交易成本，因此以Equal Risk和Inverse Volatility两个方法比较分别5、22、60个交易日做一次投资组合的调整，观察对汇损是否有影响
Equal Risk和Inverse Volatility两个方法比较时，每5、22、60个交易日做一次投资组合的调整影响并不明显。
模型训练或统计区间对汇损的影响
分别统计22、60、252个交易日来进行投资组合的判断，以Equal Risk和Inverse Volatility两个方法每22个交易日做一次投资组合的调整。
Equal Risk和Inverse Volatility这两个方法对统计区间结果影响不大，60或252个交易日绩效略为好一点，某些方法(如Mean-Variance)对统计区间的敏感度非常高，表示不是一个好的方法。
持有更多货币对汇损的影响
假设三种情境作投资组合对汇损影响的分析
(1) 持有美金、欧元两种货币
(2) 持有美金、日币、欧元、澳币四种货币
(3) 持有美金、日币、欧元、澳币、港币、英镑、新加坡、加拿大币、泰铢九种货币
Inverse Volatility当货币越多, 分散效有略好的趋势，Equal Risk在这方面趋势较不明显。
最后，以下列出不同方法持有美金、日币、欧元、澳币、港币、新加坡币等九种的情况下的风险评估
当货币种类比较多的时候，平均持有各种货币，也可以达到减少汇损的效果，只是实务上因不同货币需求不同，很难实现这种投资组合。
XM结论
若要透过外币持有的组合来达到减少汇损，Equal Risk以及Inverse Volatility这两者皆为稳健的方法，无论多久调整一次模型或不同统计区间都不是很敏感，比单独持有美金或使用平均持有来的更好。
至于现代投资理论常出现的Markowitz Mean-Variance Model，由于对预期报酬过于敏感，并不是好的投资组合模型。本来以为加入机器学习会有更好的结果，结果Hierarchical Risk Parity也不如预期。
当然持有货币跟需求也有很大的关系，这部分依然可以用xm外汇数学模型去加以限制求得更接近实务上需求的投资组合比例。
