第三部分 · 市场如何形成价格与数据 · 第 18 章

资产配置和分散化: 不要把所有判断押在一个地方

投资里最容易犯的错,其实很少是“买错了某只股票”这种技术失误,而是把自己的全部身家押在同一个判断上。你可能看对了公司,但买得太贵;看对了行业,但撞上流动性危机;看对了长期,但短期回撤先把你赶出场——变量太多,判断总有失手的时候。资产配置和分散化要解决的,不是让你每次都赚得最凶,而是让你在充满不确定的世界里活得够久:几类风险各押多少,它们出事时会不会一起倒,比例跑偏了怎么拉回来。活得久,复利才有机会替你工作。这一章把这套“活得久”的方法论,连同它背后的数学一起讲清楚。

主线三 本部分第 7 / 8 章

本部分的问题:一项金融权利怎样上市、成交、留下数据,又该怎样评价它的收益和风险?

读完后,你能把交易界面上的数字还原为制度、现金流和可研究的数据口径。

读完这一章,你会明白

• 资产配置先决定风险大方向,选股和择时是在这个框架里的局部决策。
• 分散化利用低相关风险来源降低组合波动,但不能消灭系统性风险。

金融现场 1. 2022 年,股票和债券为什么一起跌

许多投资者把“股跌债涨”当成组合世界的物理定律。2022 年却给了这条口诀一记耳光:通胀高企、主要央行快速加息,股票估值受到压缩,债券价格也因收益率上升而下跌。经典的股债组合两边同时亮起红灯。

分散化没有失效,失效的是对相关性的偷懒理解。股票和债券都可能受折现率影响,当冲击主要来自利率和通胀时,二者完全可能同跌;当冲击来自增长崩塌时,高质量债券又可能重新提供缓冲。相关性不是资产身份证上的固定字段,而是经济环境的函数。

量化配置因此要做情景而不只做协方差矩阵。把增长、通胀、流动性和政策变化分别压到组合上,看看风险从哪里冒出来。分散不是保证每天有人上涨,而是避免同一条因果链一次决定你全部的命运。

2. 资产配置先回答钱放在哪里

大多数新手学投资,开口第一句是“买哪只股票”。但资产配置纠正了这个提问顺序:先别问买哪只,先问你的钱整体放在哪——股票、债券、现金、商品、黄金、REITs、海外资产,各自占多少比例。这是一个比选股靠前得多的问题:你的钱整体承担什么风险、希望从哪些来源获取收益,在这一步就已经定下来了;“选股”只是每一个格子里的局部动作。

不同的放法,就是不同的命运剧本,算一笔长账感受下:10 万元按三种配置放十年,全股票假设年化 8%,到期约 21.6 万;股债各半假设年化 5%,约 16.3 万;全放现金理财年化 2%,约 12.2 万。反算验证:1.08 的 10 次方约 2.16,1.05 的 10 次方约 1.63,1.02 的 10 次方约 1.22,三笔账各自闭合。看清楚了吗?复利放大之下,起点的配置选择比中途任何一次选股都更决定结局——当然,最高收益那一行的代价,是途中可能要硬扛 40% 以上的回撤。

真正在买股票之前,有一串更该先回答的问题:你能不能承受 30% 的回撤?这笔钱几年内用不用得上?收入稳不稳定?有没有房贷和家庭开支等着现金流?常有人以为资产配置就是挑几个产品拼盘,其实它首先是自家资产负债表的管理:哪笔钱亏得起、哪笔亏不起、哪笔随时要动,先划清楚,再谈进攻。顺序一乱,后面的动作再漂亮也是空中楼阁。

3. 分散化不是买很多名字

“不要把鸡蛋放在同一个篮子里”这句话人人会背,但很多人执行成了“买很多个名字的篮子”。分散化的核心不是数量,而是:不要让组合被同一个风险因子一拳打穿。你买 30 只股票,听着很分散;可如果 30 只全在同一个行业,一项行业政策收紧,它们会同一天手拉手往下跳。数量很多,风险一处。

机制往深处推一步,问题出在协方差链上:组合的方差不是各资产方差的简单平均,它等于“各权重平方乘各自方差”之和,再加上“每两对资产的权重乘积乘协方差”之和。等权买入 N 只结构相似的股票,前一项随 N 急速摊薄,后一项却摊不掉。用数字看:设每只股票方差 400、两两协方差 200,持有 1 只时组合方差 400,2 只时 300,10 只时 220,N 趋于无穷时极限是 200——永远降不到零。反算验证 10 只那一格:400 除以 10 加 200 乘 9 除以 10,恰是 220。那条摊不掉的协方差,就是 30 个名字背后共同的风险。

这条链解释了所有伪分散。银行股、地产股、建筑股,名字各异,却都受信用周期和地产周期牵动,一遇风浪,三兄弟一起感冒;新能源车、锂矿、电池、光伏横跨四个细分市场,却拴在同一条产业链的景气线上,一荣俱荣、一损俱损。常有人以为分散就是数量多,其实分散的要义是相关性低、协方差小——名字是表面,风险来源才是里子。问组合分散没有之前,先别数名字,先数风险因子。

4. 两条曲线是不是一起动

相关性这个指标,一句话就能说清:它衡量两个资产的收益是不是“一起动”。接近 1,像绑在一根绳子上的两个蚂蚱,经常同涨同跌;接近 0,各走各的路;接近 -1,像跷跷板的两头,一个涨的时候另一个常常跌。分散化想找的,就是往组合里塞一些相关性较低的资产。但塞进去效果到底多大,口说无凭,得算。

把整条坡算出来:资产 A 和 B 的年化波动都是 20%,各投一半。组合方差是 0.5 的平方乘 20 的平方,加 0.5 的平方乘 20 的平方,再加 2 乘 0.5 乘 0.5 乘 20 乘 20 乘相关性,化简完是 200 加 200 乘相关性。相关性取 1,组合波动是根号 400,恰 20%,等于完全没分散;取 0.5,是根号 300,约 17.3%;取 0,是根号 200,约 14.1%;取 -1,方差归零,理论上波动被完全对冲。反算验证:17.3% 的平方约 300,14.1% 的平方约 200。反直觉的是,两个各自波动 20% 的资产,搭配得当竟能拼出零波动的组合——常有人以为高波动资产放进组合必然更晃,关键其实全在相关性上。

理想搭档的图景也清楚了:假设 A 在经济繁荣时表现亮眼,B 在经济放缓、利率下行时反而走强,放在一起,组合大概率不是每天拿第一,但颠簸程度明显减轻。为什么要这份平稳?不只是为了账户好看,而是为了降低你在最惨时刻被迫卖出的概率。但请把一个大写的警告贴在墙上:相关性是会变的。最坑人的情形是,平时看着互相分散的资产,一到危机时刻忽然齐刷刷一起下跌——恐慌中所有人同时去杠杆、基金被集中赎回、流动性好的资产被抛售变现。历史相关性只是一份天气记录,不是刻在石头上的物理常数。

5. 股票和债券为什么常被放在一起

翻开任何一本资产配置教材,股票和债券总是被摆在同一张桌上,这不是习惯,是有原因的。股票代表公司的权益,表现主要看盈利增长和市场风险偏好;债券代表合同约定的现金流,主要受利率、信用和通胀影响。两者的驱动因素不同,在很多环境里风险来源不完全重叠——用上一节的语言说,它们之间的协方差往往很小,有时甚至是负的,所以经常被搭配成组合。

缓冲效果算给你看。60% 股票加 40% 债券的组合,某年股票跌 20%、债券涨 5%:组合收益是 0.6 乘 -20% 加 0.4 乘 5%,等于 -10%;反算验证,-12% 加 2% 恰是 -10%,比纯股票的 -20% 少跌一半,这就是逆风时债券垫的那层缓冲。但这套配合不是永远灵验的:遇上高通胀叠加利率大幅上行,股票因估值承压、债券因利率上行下跌,若同一年股跌 20%、债跌 10%,组合就是 0.6 乘 -20% 加 0.4 乘 -10%,等于 -16%,反算,-12% 减 4% 恰是 -16%,缓冲垫忽然就瘪了。常有人以为股债永远是跷跷板,其实在通胀高企、利率快升的年份里,它们会一起挨揍。

所以“股债搭配”口诀要背全:它是常见的风险平衡方法,不是万能公式。用不用、怎么用,要结合宏观环境、利率水平、债券的久期、信用质量和你的个人目标。另外别忘了一个前面章节的提醒:买债券基金也不是无风险,久期和信用风险一样会让债券基金的净值波动起来——缓冲垫的材质,本身也需要检查。

6. 涨多了卖一点,跌多了补一点

一个偷懒的组合会慢慢背叛你。算这笔漂移账:定好 60% 股票、40% 债券的比例后不再管,若股票一波大涨 50%、债券原地不动,60 份股票变成 90 份,债券还是 40 份,总盘子 130 份,股票占比升到 90 除以 130,约 69.2%;反算验证,0.6 乘 1.5 恰是 0.9。你名义上还是“稳健配置”,实际上股票风险已经大幅超编。再平衡就是给组合做定期纠偏:按 130 份的 60% 目标,股票应回到 78 份,于是卖出 12 份股票、补进 12 份债券,把权重拉回 60/40 的目标线。

再平衡的价值,首要是控制风险额度,其次才可能捎来一个副产品:它强迫你在上涨资产上兑现一部分,在下跌资产上补一点,纪律性地执行了“低买高卖”这个谁都懂却没人做得到的动作——因为情绪总让你反着来,而规则不会。用工程语言说,再平衡是一个周期性的校准任务,和给系统做容量均衡是同一类动作:不酷,但少了它,系统迟早漂移失控。

当然,再平衡不是免费午餐。频繁调仓产生交易费用,可能还有税费;在趋势很强的行情里,过早卖出上涨资产也会牺牲收益。常有人以为再平衡是为了多赚钱,其实它的主要贡献体现在风险控制上,收益上的“再平衡红利”时有时无。所以常见的做法是定规则而不是凭感觉:按时间再平衡,比如每季度或每年一次;或者按阈值再平衡,比如偏离目标超过 5 个百分点才动手。选一个执行得下去的,长期坚持下去比选什么频率更重要。

7. 每类风险分到多少额度

“60% 股票、40% 债券”,这句话像是在分钱——可它分的其实不是风险。先感受一下波动差:股票年化波动约 20%,债券约 5%,同样一块钱,股票的晃荡程度是债券的 4 倍。金额上的六四开,换算到风险的账本上,会变成根本不同的另一个比例。

算到底:假设股债相关性为 0,组合方差等于 0.6 的平方乘 20 的平方,加 0.4 的平方乘 5 的平方,即 144 加 4,等于 148;组合波动是根号 148,约 12.2%。再看风险贡献:股票的 144 除以总方差 148,约 97%;债券占 40% 的钱,只贡献了约 3% 的风险。反算验证,144 加 4 恰是 148,12.2% 的平方约是 148。常有人以为金额占比就是风险占比,其实金额只是表象,波动率、相关性和杠杆才决定风险的真实分布——一个名义上“均衡”的组合,可能九成以上的风险全押在一处。

这就是风险预算要盯的事:不看谁占了多少钱,看每类资产或策略实际贡献了多少风险。反过来也成立:一个股票占比看着不高的组合,如果加了杠杆,实际承担的风险可能比满仓股票还大。量化的组合管理会把这笔账算得更细:波动率、相关性、边际风险贡献、风格暴露,样样落数。新手不需要第一天就搭个优化器,但有一件事必须今天起换个眼光:钱的比例只是表面文章,风险的来源才是关键。以后看任何组合,先问“它的风险都藏在哪几处”,再问“它的钱分别放在哪”。

8. 目标日期、生命周期和个人约束

同一个投资组合,对一个人是良药,对另一个人可能是烈酒。一个 25 岁、有稳定收入、短期不用钱的人,扛得住更高的股票波动;一个 60 岁、准备退休、往后生活主要靠资产支出的人,现金流和回撤控制就得摆到第一位。资产配置从来没有“万能最优解”,只有“适合你当下约束的解”。

用一笔账感受约束的分量:退休后计划每年从组合支取 4% 当生活费,一个很常见的安全比例;可如果开局就遇上 30% 的回撤,100 万剩 70 万,支取额照旧,实际支取率就变成 4 除以 70,约 5.7%——反算验证,4 除以 0.7 约是 5.7。这个被抬高的支取率若持续几年,组合很难从坑里爬出来;而没有支取压力的年轻人,同样的坑只是账面波动。生命周期配置背后的直觉也在这里:年轻时,未来几十年的劳动收入像一张隐形债券,会源源不断提供现金流,所以可以承担更多权益风险;随着年龄增长,这张隐形债券快到期了,资产本身要扛起生活支出,组合自然应该调得更稳。

但千万别把它搞成按年龄查表的机械动作。职业稳不稳定、家庭负担重不重、房子贷了多少、健康状况怎样、心理能不能扛住亏损,每一项都会改写配置。常有人以为配置只和账户里的钱有关,其实你的收入结构本身就是组合的一部分。举个典型反例:一个收入高度依赖互联网股票期权的程序员,再把投资仓位重仓科技股,等于把饭碗和账户押在同一个风险上——行业一旦入冬,工资和股票一起给你颜色看。

9. 分散化能降低非系统风险,不能消灭系统风险

必须先分清两种风险,才能知道分散化的边界在哪。单家公司财务造假、单个行业政策突变、单只股票流动性枯竭——这类风险可以通过分散化化解,叫非系统风险。而市场整体下跌、金融危机、利率大幅上行、战争、全球流动性冲击——这类风险你买再多股票也躲不掉,叫系统风险。前者是个体噪音,后者是地基晃动。

用协方差链把这条边界算成数字。假设每只股票的方差能拆成两块:共同的市场部分 400,个体特异部分 1200;等权持有 N 只时,组合方差是 400 加 1200 除以 N。持有 1 只时是 1600,波动 40%;4 只时是 700,波动约 26.5%;16 只时是 475,波动约 21.8%;N 再大也快不过那条线——方差 400、波动 20% 的底线,就是系统性风险,永远摊不掉。反算验证 4 只那一格:1200 除以 4 加 400,恰是 700。常有人以为买得够多就安全,其实分散只是把个体风险消到趋近于零,市场整体的底噪永远都在。

工程类比一句话到位:分散化像给系统加冗余,能扛住单机宕机,扛不住机房断电。正因为系统风险躲不开,组合里才会认真考虑债券、现金、黄金、商品、海外资产或者对冲策略——它们各自对系统性冲击的反应不同,有的天生抗揍,有的逆风上涨。把它们搭配起来,不是指望永远赚钱,而是让组合在多种宏观环境里都能保留生存空间:先求不死,再求活得好。

10. 量化里的组合优化不是公式崇拜

量化组合优化,听起来很唬人:把预期收益、风险、相关性、交易成本、行业暴露、风格暴露、个股上限、换手约束统统放进一个优化问题里,求解出一组目标权重。可剥掉数学外衣,它做的还是那件事:取舍。想多赚一点,你愿意多承担多少偏离和成本?公式只是把这笔账算得更整齐。

最小方差组合是唯一能手算到底的优化问题,值得试一遍:资产 A 波动 10%,资产 B 波动 12%,相关性为 0,要让组合方差最小,A 的权重等于 B 的方差除以两者方差之和,即 144 除以 244,约 59%,B 约 41%。组合波动约 7.7%,比两个资产单拎出来都低;反算验证,0.59 的平方乘 100 约 34.8,0.41 的平方乘 144 约 24.2,相加约 59,根号 59 正好约 7.7。但行业里的人都知道两盆冷水:第一,预期收益极难估准;第二,协方差也在变,输入稍偏一点,输出权重可能差出十万八千里。常有人以为公式高级输出就可信,其实垃圾进、垃圾出,所以实际应用要加大量约束把组合按住。

个人做量化,完全不用一上来就啃优化器。可以先从几条朴素规则起步:单只股票不超过多少仓位、单个行业不超过多少、现金留多少、每次调仓的换手控制在多少以内、亏损到某个程度就停下来检查。这些规则看起来土,但比毫无约束地全信模型输出可靠得多。先做对简单规则,是一种工程审美:一切复杂的东西,都得搭在简单的地基上。

11. 配置不是一次性决定

资产配置不是填写一次就长期有效的系统配置项,它更像一个需要持续运维的服务。市场在变,你也在变:收入变了、家庭支出变了、目标变了、估值变了、利率环境变了,配置都可能要跟着调。但调整绝不是每天追热点,而是定期巡检:当初那些假设,今天还成立吗?

漂移常常悄无声息。算一笔账:35 岁时定下 70% 股票、30% 债券,十年里股票翻倍、债券没怎么动,70 份变 140 份,总盘子 170 份,股票占比升到 140 除以 170,约 82.4%;反算验证,0.7 乘 2 加 0.3 恰是 1.7。讽刺的是,这十年你的家庭支出变重、风险承受力反而在降——组合的风险方向和你的承受力可能在背道而驰。常有人以为配置设好就能一劳永逸,其实定期巡检的意义,就是在漂移撞墙之前把它拉回来。

想把配置执行下去,先把它写成一份看得见的计划:目标收益和风险是什么,各类资产目标权重是多少,再平衡规则是哪一条,什么情况才允许动长期配置,什么情况只是短期噪音。没有这套成文规则,人很容易上涨时贪婪激进、下跌时恐慌保守——情绪是最大的配置漂移源。量化研究者面对的问题结构一模一样:好的策略组合不是把一堆“历史回测赚钱”的模型堆在一起,而是要管理不同收益来源之间的相关性、容量、回撤和失效风险。本章的资产配置思维,就是你理解多策略平台的地基:先学会在资产层面取舍,再学会在策略层面取舍。

小结

这一章的正文不是让你记住几个孤立名词,而是要把它们放回同一条因果链里。读完后,先用自己的话复述下面几条判断,再顺着“小节回看”检查是否能解释每一步。

• 资产配置先决定风险大方向,选股和择时是在这个框架里的局部决策。
• 分散化利用低相关风险来源降低组合波动,但不能消灭系统性风险。

小节回看

• 1. 2022 年,股票和债券为什么一起跌
• 2. 资产配置先回答钱放在哪里
• 3. 分散化不是买很多名字
• 4. 两条曲线是不是一起动
• 5. 股票和债券为什么常被放在一起
• 6. 涨多了卖一点,跌多了补一点
• 7. 每类风险分到多少额度
• 8. 目标日期、生命周期和个人约束
• 9. 分散化能降低非系统风险,不能消灭系统风险
• 10. 量化里的组合优化不是公式崇拜
• 11. 配置不是一次性决定

自测

买很多股票为什么不一定真正分散?

如果这些股票暴露在同一行业、同一风格或同一宏观因子上,风浪一来会一起下跌——数量分散不等于风险分散。

再平衡解决什么问题?

它把组合权重拉回目标比例,防止涨多的资产自动占用越来越高的风险额度,顺便形成纪律性的低买高卖。

下一章为什么接在这里

市场为什么难赢: 有效性与行为偏差

从有效市场、随机游走走到损失厌恶、锚定、从众与纪律,解释超额收益为什么稀缺。