探普研究院【理财师必须课程《揭开资产配置面纱》-学习笔记】

来源：互联网
2024-11-05 03:45:01

前言

昨晚是探普TOP10特训营的第二讲，陈科总（探普研究院负责人）这么《揭开资产配置面纱》的课程非常精彩，原本设定的是一个40分钟的小课，但还是讲了90分钟。当然，这样的拖堂大家都是欢迎的。

鉴于内容实在精彩，必须整理下来。一方面自己可时常回看、温故知新；另一方面也算赠人鲜花、手留余香。

1. 国内个人投资者的习惯偏好

这是四种比较常见的现象，直接写出来大家也可以对号入座一下。有必要说下第二条，就是对于择时的热衷。基本上很多讨论投资的微信群中，择时是一个高频词。并且，当前财富行业对二级市场证券基金的营销逻辑，就是要理财师能够进行择时判断。

事实证明，择时是一件很难做到的事情。数据表明，投资市场中择时对收益的贡献度并不大。

为了进一步说明择时是一个伪命题，需要增加两个概念：① 什么叫择时带来的收益？② BHB理论，出自Brinson、Hood、Beebower在1986年发表的论文《Determinants of Portfolio Performance》。

先说靠前个问题。

假设投资者在时刻T0买了股票，接着股票上涨了10块钱。但是到了时刻T1的时候，不涨了，这时候他精明地卖出了股票买入债券，结果债券又涨了5块钱。这5块钱，可以看做是“择时”的收益。

再来看另一种情况，一个资产组合中同时有股票和资产，在T0时刻股票上涨了10块钱，到了T1的时候，股票涨不动了，但债券开始涨了，赚了5块钱。这5块钱，则成为“资产组合”带来的收益。

定义了“择时收益”之后，就可以引用BHB论文结论了。

大致翻译过来的意思就是：“通过对91只美国大型养老基金10年（1974~1984）的季度投资组合数据的分析，研究结果显示，平均来看资产配置策略可以解释投资组合收益波动的93.6%……择时可以解释1.7%……”

选股策略的比例是多少呢？猜一猜！

2.5%！

无数学术研究和实际数据都已经给出证明了：不要在择时上动心思！

游弋在这个市场里的专业选手，哪个是靠高抛低吸的？

2. 收益和风险的度量

度量这两个字很重要，意味着被度量物体的具体情况是可以量化的。宇宙大爆炸发生之前，这个世界是无法度量的，因为没有“彼”和“此”，有起点终点才能描述线段，有线段才有距离。如果给距离加上了方向，就变成了向量。能够测度，非常重要！

如果一件事情的结果是无法度量的，准确的说法叫做不确定性（uncertainty）不可知（未知）。严格来说这种情况不能称之风险，因为风险是可以度量的。

风险怎么度量呢？

如果某个投资预计收益是100，结果出来是98，出现偏差了，比预期的收益少了“2”，这就是风险。

对风险常用的度量是，风险=收益的方差

方差和期望在大学本科统计学、概率论里都有，找不到可以百度知乎。难度不大，但不要被卡住，一定去要搞明白。因为资产配置涉及到的投资组合理论中收益、方差、期望是核心词。

3. 资产配置的吸引力

资产配置的作用可以概括成三个：

靠前个，收益不变的情况下，降低风险。

第二个，风险不变的情况下，提高收益。

可能你已经发现了，前者符合风险偏好小的群体，后者则更符合风险偏好大的客户。

第三个更厉害，降低风险的同时，提高收益！

不多说，直接上图：

数据时间轴：2002-12-31 到 2019-12-31

比较对象：60股/40债组合（左图），中证全债（债券），沪深300（股票）

数据上看，60/40组合收益比纯股和纯债高，但风险比纯股小，比纯债大

说白了跟全股比，风险更小，收益却更高（第三条）；更全债比，虽然风险大，但收益更高。

右图是风险平价组合，也呈现出这样的表现。

4. 为什么组合能够降低风险呢？

把上述股债组合用数学表达出来，a=60%，b=40%

这样得到：组合的收益 = 60%股票收益+40%债券的收益

组合风险也从原来单证券的收益方差，变成股票收益的方差和债券收益方差的线性表达式

看上图红色字“2abCov(X,Y)”表示为股票和债券的协方差Covariance，关键焦点就在协方差上。引入协方差的计算公式：

如果X和Y之间没有相关性，那么E[XY]=E[X]E[Y]，得到Cov(X,Y)=0

这样可以得到：σ2(P)就比单独一个资产的方差小！

如果Cov(X,Y)为正，就会使得组合的方差也变大。说明虽然分散了投资，但风险并没有很好地降低。实际中经常会碰到这样的情况，很多客户配置了高毅、景林、淡水泉一堆股票多头，策略之间的相关度很高，协方差就很大。

反之，如果X和Y完全负相关，这时Cov(X,Y)变成负值，就会更加降低组合的方差，比如大家熟悉的市场中性策略。

理解组合方差和相关性之后，对于这种图就会更有感觉。中国市场上大类资产的相关性图标：红色表示正相关，绿色表示负相关，颜色越深程度越高，白色表示不相关。

可以看到，股票之间的相关度比较高，也就是说即便把资金分散在不同的股票上，不同的板块上，整个组合的方差依旧比较大。股票和债是负相关，商品和股票、债券相关度也很低。这是资产配置前需要了解的基本情况。

5. 资产配置理论的演变

1）在马科维茨之前，并未建立成体系的投资组合理论。那个时代对于资产配置难道是一张白纸吗？

事实并非如此，流行两种分散的理论，其中之一就是刚才例子里提到的60/40组合；还有一个叫做恒定混合，即按照同等的比例分配，每个资产配置1/n，其中n为资产类别的数量。

别觉得这东西古老就不好使，并且这两个方法在某些地方非常符合逻辑，到今天依旧被沿用。比如中国靠前只量化私募基金管理人申毅投资，其所使用的策略中就有恒定混合。此外，日本国家主权基金，挪威养老基金也使用这个策略，实际的业绩表现未必就不行。

很奇妙是不是？

这是因为，无论60/40还是恒定混合，其核心叫做“再平衡”。理解了这个逻辑，就能明白为什么这类策略可以经久不衰。

假设你手上有100元，分成两份，按照60/40原则，其中60元买股票（1元/股），40元留作现金。年中的时候股票涨到了1.5元/股，这样股票值90块，于是你发现股票和现金的金额比例已经不是60/40了，而是90/40。为了维持60/40的策略核心，必须把股票抛出一部分变成现金，使得整个组合重新变成6:4的比例，这个动作就叫做“再平衡”。

于是你以每股1.5元抛出8股，这样股票变成了78，现金变成了52，两者比例还是6:4。到了年底，股票又跌回到1元/股。这个时候把手中的资产加起来得到60+52=112元，赚了12块钱！（年中抛出而得到在12块）

另一种情况：如果年中的股票跌到0.5元/股，股票价值变成了30元（60股），同样你要调整比例，从现金中拿出12块钱买股票，可以买24股，这样股票价值42，现金28，比例还是6:4。年底股票涨回1元/股，84股股票价值84块，再加上持有的现金，还是112元。（当时买入的12块）

从图上看，这两种情况会更加清晰：

再平衡的核心秘密并不复杂——帮助你逢高了结，逢低买入。

2）1952年，马科维茨的一篇论文，奠定了现代投资组合理论

这个理论反复研究两样东西，那就是收益和风险的关系。

①当风险恒定的时候，收益最大。可以用数学表达成：

②当收益恒定的时候，风险最小。可以表达成：

把①和②联立，可以得到一条曲线，就是下图红色的曲线，叫做有效边界Efficient Frontier，也可以直接翻译成有效前沿，在这条曲线上满足①②的要求。

投资和人有关，因而需要考虑投资者效用函数，也就是投资回报带来的真实感受。理论上是二次函数，如果是一条中线，则说明投资人风险中性，风险和收益都是成倍放大或者缩小。而事实上，很多心理学的实验表明，人类对于风险偏好的效用函数不是直线，而是曲线。想要详细了解的可以查询Daniel Kahneman 和Tversky的论文和书籍，以及实验记录，比如彩票实验等。

上图是两类人的效用函数，左边属于风险偏好，右边是风险厌恶。随着环境不同，个体的效用函数是会发生变化的。典型的例子就是在2015年上半年中国股民群体普遍风险偏好，到了端午节之后又普遍风险厌恶。

除此之外，效用函数还有一个特征，就是人类总是在追求最大化。所以可以表达为：

这个公式中，风险偏好还是厌恶和λ有关，如果λ等于2，可以看做是风险厌恶了，如果为4则是非常的风险厌恶。

让我们回到收益和方差的那张图（下图），蓝色的曲线就是投资人的效用函数。可以观察到，蓝红两条曲线有个切点，说明同时满足风险恒定时收益最大，收益恒定时风险最小，以及效用最大。这个切点自然就很特殊很重要了，也就是最优组合。

这个图形说明了最优组合是存在的，并且可以通过计算得到。

3）风险平价模型-Risk Parity

核心意思是，配置的时候是根据风险来决定各类资产的权重比例。这就涉及到另外一个问题，由于一个组合中好多资产，我们必须确定每个资产对整体风险的贡献度。

简单的推导如下，但不用去深究。可以这样理解，如果分配50%股票，50%债券，虽然权重相同，但50%股票带来的风险显然比债券多（对方差的占比超过50%），所以在配置的时候应该根据风险来调整。

6. 资产配置的实战步骤

可以分为三个层，重点在最开始的目标设定，如果没有准确详尽的信息，配置方案和落地就很难进行下去。

得到足够的信息之后，资产大类方面不会刻意排除某一类，只是会根据大环境在比例上进行调整。SAA层面涉及到5~10年，并且要注意的是模型使用不仅仅是上图描述的三个，并且很多模型在使用之前需要优化。TAA是短期层面，考虑的时间轴是6~12个月。但这并非必须的，只有在突发事件/机会下才会动手。并且TAA和择时是有区别的，择时最主要的还是非此即彼，而TAA是比例调整。

配置落地之后，还有很多工作要做。

很重要的一件事情是再平衡。从长期来看，总是遵循一个客观规律，那就是物极必反，否极泰来。梳理统计上叫做均值回归，即长期结构下很多事情符合正态分布，大概率分布在均值附近。根据这个规律对配置进行调整。

这里就涉及到业绩归因，用来解决收益与预期目标不一致的问题。另外对于调整要观察是基本面发生了变化，还是市场短期变化（情绪之类）。前者需要调整战略，后者需要调整战术。

需要补充说明一下：资产配置与宏观的关系

有些伙伴会把资产配置和宏观板块轮动混淆，其实两者还存在一定的距离。宏观分析对于资产配置的作用是用作收益预测，然后再根据预测的结果构建组合。并不是通过对宏观环境、政策的研究和预测作为交易的依据。

*7. 补充资料：桥水的例子

桥水对冲基金的特点：①不做择时；② 不依赖宏观预测；

8. 中国大类资产表

可能跟其他研究机构的分类不同，不做评价，下图仅供参考

9. 投资建议和思考

1）过去经济高速发展，单边all in方式可行，并且收益不菲。比如2010年后卖信托，20年里的房地产投资，科创板股票等。

2）经济下调+全球格局剧变，资产回报率下降，风险上升。非标爆雷只是大形势下的一个结果。