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从民间智慧到大师理论

民间智慧告诉我们，计划“鸡蛋不能放到同一个篮子里”，未年这是布款为了规避万一篮子发生意外导致鸡蛋全部损失的风险。投资也是产品同样的道理，为了规避单一资产风险我们要尽量分散化投资，计划此处一个投资策略可以看做一个篮子，未年而每份资产（为了简化逻辑，布款取1%整数）认为是产品一个鸡蛋。正如世界最大的计划私募基金达利欧所说，我们要“找到10-15个良好的未年、低相关或零相关的布款投资品种。能大幅降低投资风险而不减少预期收益”。产品 

对普通投资者来说，计划如何找到10-15个篮子呢？未年是否这些“篮子”能够起到分散风险的作用，而不是布款一荣俱荣、一损俱损？对于投资于A股的股民、基民来说，应该对此深有体会，明明已经买了好多只股票、基金，但是2022年下跌的时候，一只比一只跌的多，到底是哪里出了问题？达利欧所倡导的投资于多个“品种”，到底什么才是一个品种？如何能在去年跌宕起伏的市场当中，降低投资焦虑，拿到“稳稳的幸福”，而避免短期追涨杀跌，高位站岗？

带着这些疑问，我们从诺贝尔经济学奖获得者马科维茨在1952年发表的《资产选择》追本溯源。 在这篇著作中，马科维茨不再以单一资产作为分析对象，而以资产组合为基础，配合投资者对风险的态度，进行资产选择的分析。他突破性地开拓了一个概念明确的、可操作的、在不确定条件下选择投资组合理论，被认为是金融经济学理论前驱工作，被誉为“华尔街的第一次革命”。自此，“鸡蛋不能放到同一个篮子”里的数学理论被证明。

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从大师理论到构建组合

根据资产组合分析的理论，我们需要对于不同投资品种的资产属性和一系列量化指标下，基于线性优化，进行马科维茨的有效前沿模型进行计算。我们在此不做模型进行深入探讨，仅做简单总结。

其通俗含义为：理性的投资者一般是厌恶风险而偏好收益的，对于相同的风险水平，会追求能提供最大收益率的组合；而对于相同的预期收益率，会选择风险最小的组合。通过不同“品种”的搭配，能同时满足这些条件的投资组合就是有效前沿。

对于风险偏好指标，我们选取不同类别客户风险偏好较集中的区间，再定位高中低风险偏好均值，并结合我国经济周期、资产历史风险/收益指标等变量，作为有效前沿模型的输入。在大类资产的选择上面，我们选取了股票、债券和商品三类资产。由此产生了不同风险等级下的大类资产配置方案。 

资料来源：CIO办公室

对于高中低三个风险等级，股债商三类资产的配比分别为“7：2：1”，“5：4：1”，“2：7：1”。而在每个大类资产下，又按投资策略进一步细分。

举例来说，对于投资于A股的广大基民来说，通过对于“股票基金”这一策略，完成了对“股票”品种的配置。 在股票策略下，通过基金经理多元化持仓，避免过高的行业或风格暴露，在策略内部践行了达利欧所倡导的“找到10-15个良好的、低相关或零相关的投资品种”之理念。 

结合三个大类资产，我们用于构建组合方案的资产类别包括：主观选股策略、量化选股策略（非指增类）、量化选股策略（指增类）、债券策略、市场中性策略、CTA趋势策略、CTA套利策略、商品ETF策略，复合策略，FOF策略，宏观策略等一些列策略。这么多策略，是否真如达利欧所说，“低相关或零相关”呢？

小贴士：相关性概念简介：相关性，是指两个变量的关联程度。如果两个资产，展现出同涨同跌的趋势，则为正相关。完全正相关下，相关性指标=1。如果两个资产，展现出涨跌相反的趋势，则为完全负相关。完全负相关下，相关性指标=-1。

资料来源：CIO办公室

我们选取2014年以来，各类策略指数历史表现，计算其相关性矩阵如下，可以看到多数策略之间都展现出明显的低相关或负相关：

数据来源：Wind、朝阳永续，CIO办公室数据区间：2014.01.03-2023.2.10

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组合对比单一资产，不确定性比较

至此我们可以通过多类资产配置策略所形成的组合进行历史表现回测。以下为三个风险组合的收益、风险指标对标：

可以看到三个方案，均展现出比中证800更低的波动率。对于未来收益区间，我们进行蒙特卡洛模拟。

小贴士：蒙特卡洛模拟简介：对于风险资产，可假设其收益率符合正态分布。根据资产的收益率和波动指标，可通过多次随机过程模拟资产价格变动的路径分布。再统计不同假设下的路径出现概率，可以得到对此类资产未来收益区间的置信度。

资料来源：CIO办公室

投资道路不可预知且充满不确定你性，但可以确定的是，低波动的组合，在应对不确定性时，比单一资产组合展现出更为确定的收益区间。通过对三个风险组合历史收益及波动指标进行蒙特卡洛模拟，我们可以获得以下结果：

数据来源：Wind、朝阳永续，CIO办公室数据区间：2014.01.03-2023.2.10

备注：使用较长周期数据，基于蒙特卡洛模拟测算。参数如下：乐观情形为历史收益+1倍标准差、历史波动率；中性情形为历史收益、历史波动率；悲观情形为历史收益-1倍标准差、历史波动率（风险提示：历史回测数据不代表未来收益）

以上模拟，通过图例表示，效果如下：

数据来源：Wind、朝阳永续，CIO办公室数据区间： 2014.01.03-2023.2.10

备注：深蓝色区域为一倍标准差下（68%置信度），策略组合收益区间，计算规则 μ±σ，其中μ为历史年化收益，σ为基于收益率按正态分布下的标准差；浅蓝色区域为两倍标准差下（95%置信度），策略组合收益区间，计算规则 μ±2*σ（风险提示：历史回测数据不代表未来收益）

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总结

通过从简单投资理念到理论基础，再从理论到组合构建，我们简单分析了资产配置框架下通过多策略构建方案的优势。

随着投资期限的延长，多策略资产配置方案明显在不确定性层面带来了更多的“确定性”，在实现正收益的概率上也超越了单一风险资产。聪明如你的投资者，是否从中体会到了呢？

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