漫步华尔街 · 第 8 课 / 共 14 章
第八章 · A New Walking Shoe: Modern Portfolio Theory | 来源:书 p225–249
把彼此不同步涨跌的资产放进同一个篮子,你能在不牺牲收益的前提下显著降低风险——这是投资里最接近「免费午餐」的东西。
上一课(第七章)我们看到:基本面分析也有它的局限,靠精挑细选个股、踩准时点来稳定战胜市场,极其困难。既然「预测」这条路这么难走,这一章麦基尔换了一个思路——既然赢不了预测,那就转去科学地管理风险。本章是全书第三部分「新投资技术」的开篇,主角是 1990 年诺贝尔经济学奖得主马科维茨和他的现代投资组合理论。
日常语言里,「风险」=「赔钱的可能性」。《美国传统词典》的定义就是「遭受祸患和损失的可能性」。但要让风险能被计算、能被比较、能被管理,学术界把它转译成了一个更精确的东西:收益率的波动性。
对比两笔投资你就懂了:
所以学术上,风险被定义为收益率的方差或标准差:如果一项投资的年收益在不同年份之间忽上忽下、有时还亏损,我们就说它有风险。
一个三情景小例子:算出预期收益和风险
假设某只股票未来一年的收益取决于经济环境,三种情况各 1/3 概率:
| 商业环境 | 概率 | 收益率 |
|---|---|---|
| 「普通」经济环境 | 1/3 | +10% |
| 无通胀的高速增长期 | 1/3 | +30% |
| 滞胀(衰退+通胀) | 1/3 | −10% |
预期收益率 = ⅓×30% + ⅓×10% + ⅓×(−10%) = 10%
方差 = ⅓×(0.30−0.10)² + ⅓×(0.10−0.10)² + ⅓×(−0.10−0.10)² = 0.0267
标准差 = √0.0267 = 0.1634(约 16.3%)→ 这就是这只股票的「风险」
有人质疑:如果偏离是因为「比预期更好」(惊喜上涨),那也算风险吗?麦基尔的回答是:只有当收益分布大致对称(上涨和下跌的机会差不多)时,方差/标准差才是合宜的风险尺度——而股票市场的月收益分布,恰恰相当对称。
这不是口号,是几十年数据的结论。麦基尔引用了 伊博森(Ibbotson)与辛奎菲尔德(Sinquefield) 覆盖 1926–1997 年的权威研究。看清楚每一行:收益越高的资产,标准差(风险)就越大,两者如影随形。
| 资产类别 | 几何平均收益 | 算术平均收益 | 标准差(风险) |
|---|---|---|---|
| 小公司股票 | 12.7% | 17.7% | 33.9% |
| 大公司股票 | 11.0% | 13.0% | 20.3% |
| 长期公司债券 | 5.7% | 6.1% | 8.7% |
| 长期政府债券 | 5.2% | 5.6% | 9.2% |
| 中期政府债券 | 5.3% | 5.4% | 5.7% |
| 美国国库券 | 3.8% | 3.8% | 3.3% |
| 通货膨胀 | 3.1% | 3.2% | 4.5% |
注:1933 年小公司股票单年收益高达 142.9%(也正因为它波动这么剧烈,标准差才这么高)。西格尔(Jeremy Siegel)研究 1871–1997 年美国普通股,年收益约 9.1%,扣除通胀后约 2.0%(127 年实际购买力增速)。
哈里·马科维茨(Harry Markowitz) 在 20 世纪 50 年代提出了现代投资组合理论(MPT)。他的博士论文《投资组合的选择》当年被人讥讽为「计算机迷的玩意儿」,结果这套理论让他在 1990 年拿下诺贝尔经济学奖。
MPT 的核心洞察,用一句话说就是:
只要资产收益不是完全同步涨跌,把它们组合起来,组合的整体风险就会低于各资产风险的加权平均——而预期收益不打折。
注意这里反常识的地方:降低风险的关键不是「多买几只」,而是「买的这些东西彼此之间不同步」。两只都是科技股,买十只也还是一起涨一起跌;但一只科技股配一只跟它走势相反的资产,风险就能真正被抵消。决定这一切的指标,叫相关系数。
这是全章最重要的故事。想象一座孤岛,经济只有两个行业,而且它们对天气的反应完全相反:
晴朗季节: −25%
多雨季节: +50%
雨多,雨伞大卖
晴朗季节: +50%
多雨季节: −25%
天晴,游客爆满
如果你只投一个行业: 无论投哪个,长期平均年收益都是 (50%−25%)/2 = 12.5%。但你每年都在 +50% 和 −25% 之间剧烈颠簸——收益高,但风险也高。
如果你把 2 美元拆开,各投 1 美元:
| 季节 | 雨伞(1美元) | 度假村(1美元) | 合计收益 |
|---|---|---|---|
| 🌂 多雨 | +50¢ | −25¢ | +25¢ |
| ☀️ 晴朗 | −25¢ | +50¢ | +25¢ |
为什么能做到?因为这两个行业负相关(相关系数 = −1):一个的坏年景恰好是另一个的好年景,涨跌互相抵消。如果两个行业是同涨同跌的(比如都靠天晴),这个魔法就不存在。
把孤岛故事推广开:多样化能消除多少风险,完全取决于资产之间的相关系数 ρ(由协方差决定)。麦基尔给了一张极其有用的对照表:
举两个现实例子帮你记住:
那是不是分散得越多越好、要买上百只?不需要。麦基尔给出了一个经典的经验结论:
对只投美股的投资者:黄金数字是 20
大约 20 只规模适当、行业分散良好的美国股票,就能把组合的总风险降低近 70 个百分点。再往上加股票,风险下降的幅度就微乎其微了——边际收益迅速衰减。
如果只投美股的「排外者」黄金数字是 20,那么放眼全球的投资者还能拿到更多保护。原因还是相关性——不同国家的经济不同步:
麦基尔用 EAFE 指数(摩根斯坦利编制的欧洲、澳大利亚、远东发达国家股票指数)和标普 500 做了 1977–1997 共 21 年的组合实验,得出一个反直觉的结论:
最优组合 ≈ 76% 美国股 + 24% 外国发达股
EAFE 单独看比标普 500 风险更高,但它与标普 500 的相关系数只有约 0.5(适度正相关、不同步)。把这个「更危险」的外国股按约 1/4 的比例掺进来,组合达到了最高回报与最小风险的结合——收益更高,风险却更低。
新兴市场更极端:个体风险极大、波动剧烈(1997–1998 亚洲金融危机就是例子),但它们与美股的相关性更低,所以小比例掺一点,能进一步分散组合。
多样化不止于股票内部,还能跨资产类别。麦基尔点名了两类与股票相关性低的好搭档:
第七章告诉我们「预测和选股很难稳定取胜」;本章顺势转向「那就科学地管理风险」,给出了 MPT 这套被学术界广泛接受的工具。但麦基尔在章末特意留了个钩子:多样化只能消除一部分风险,那个消不掉的「系统性风险」是什么?它能不能换来更高的回报?——这正是第九章「富贵险中求」要讲的 CAPM 与 β 系数。他还两次承诺,会在全书第四部分,基于 MPT 为不同年龄、不同风险承受能力的人,亲手设计具体的资产配置方案。
| 本章原理 | 你该怎么做 |
|---|---|
| 风险 = 收益的波动(标准差) | 看一项投资,别只看「能赚多少」,要同时问「它波动多大、最差能跌多少」。波动越大,你越要确认自己扛得住。 |
| 高收益必然伴随高风险 | 看到「高收益又低风险」的宣传,直接当成警报。两者不可兼得是铁律(分散是唯一例外,见下)。 |
| 多样化是「免费午餐」 | 别把钱押在一两只股票上。组合彼此不同步的资产,能在不降低收益的前提下显著降风险。 |
| 关键是相关性,不是数量 | 买 10 只科技股 ≠ 分散。要买走势不同步的东西:不同行业、不同国家、不同资产类别。 |
| 黄金数字 ≈ 20 | 约 20 只分散良好的股票能消除约 70% 的可分散风险。普通人用一只宽基指数基金就能轻松达成,无需自己凑。 |
| 加国际 + 跨资产 | 参考约 1/4 配置外国股;再掺入债券、REITs。它们与本国股相关性低,能同时提升收益、降低风险。 |
| 分散消不掉全部风险 | 清醒认识:市场整体崩盘时(系统性风险)分散救不了你。所以仓位、心理承受力同样重要——这是下一课的主题。 |
先自己想答案,再点开核对。这是把知识从「读过」变成「记住」的关键一步。
下一课预告 · 第 9 课｜富贵险中求(CAPM 与 β 系数)
既然多样化消不掉「系统性风险」,那么承担这种风险能换来多少额外回报?夏普、林特纳、布莱克给出了答案:资本资产定价模型(CAPM),以及衡量一只股票相对大盘波动的 β 系数。夏普也因此与马科维茨同获 1990 年诺奖。麦基尔会告诉你 CAPM 漂亮在哪、又破绽在哪。
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