现代资产投资理论是什么 mpt是什么 _经验分享

文章插图

今天这篇文章，跟大家聊聊现代资产投资理论（Modern Portfolio Theory ，简称MPT）。
非金融背景出身的读者朋友，也不要太紧张。在这篇文章中，我会尽量用简单平实的语言，跟大家把看似比较专业的金融理论逻辑讲清楚。耐心看完这篇文章，你就会明白，那些看似复杂的金融模型，其实也没那么难以理解。
1952年，哈利·马尔科维奇在《金融杂志》发表了题为《资产组合的选择》的论文，探讨了不同类别的、运动方向各异的证券之间的内在相关性。1959年，马尔科维奇出版了《证券组合选择》一书，详细论述了证券组合的基本原理。该理论，后来被称为现代资产投资理论（MPT）。基于该理论，马尔科维奇后来获得诺贝尔经济学奖。
现代资产投资理论的一大贡献，是在数学上证明了多元分散的价值。对于大多数投资者来说，多元分散，就好像餐桌上摆放着的“免费午餐” 。理性的投资者，不应该对它视而不见。
如何来更好的理解这个“免费午餐”呢？在本人主讲的《小乌龟资产配置》网络公开课第二章第六节：多元分散的重要性中，我对这个问题有比较详细的分析。在这里，让我用一个简单的例子帮助大家把其中的逻辑捋一捋。
假设我们购买两支股票。第一支是美国通用电气，另外一支是美国的英特尔。

文章插图

两支股票在过去十几年的股价变化，如图所示。
根据这段股价变化历史，我们可以计算得出，通用电气股票的回报率为每年负2.78% ，波动率为每年29.5% ，因此夏普比率为负0.094左右（假设无风险利率为0）。同理，英特尔的股票回报率为每年1.57% ，波动率为每年33.87% ，夏普比率为0.046左右。
所以对于一个投资者来说，如果在十几年前他购买了通用电气，那么很不幸的，他买到了一支“烂股票” 。虽然通用电气的名气很响，历史很长，但是作为通用电气的股东，并没有从中获得什么好处。相反，十几年下来，投资回报还是负的。
购买了英特尔股票的股民，其投资回报也好不到哪里去。十几年下来，每年的回报还不到2% 。但是相对于通用电气的股东，他们的处境，要稍微好一些。不管是通用还是英特尔，股民都需要承受其股价上下波动带来的不确定性。
这个例子，凸显了股民们面临的窘境：每次选择一个股票购买，他们都承担了一个特殊风险（也被称为非系统风险， Idiosyncratic Risk）。如果股民的运气不好，选错股票，那么他就会蒙受非常大的投资损失。
马尔科维奇的现代资产投资理论指出，通过多元分散，把不同的证券组合起来，投资者可以在不影响投资回报的前提下，有效降低这种非系统风险。

文章插图

在上面这个例子中，假设我们持有一半的通用电气和一半的英特尔。那么投资者的投资风险（标准差），可以下降到26%左右（如上图），比单独持有通用电气，或者单独持有英特尔股票的风险都要低。
顺着上面的逻辑，如果我们在投资组合中加入越来越多的证券，那么投资者的非系统风险，就会被逐渐降到零（或者非常接近零的低位）。投资者唯一承担的风险，只是系统风险。

文章插图

上面这张图，能够帮助我们更好的理解这其中的道理。我们可以看到，标普500指数（目前包含460个美国股票）的风险，比任何一家上市公司的风险都要低。标普500指数的回报，比绝大多数公司（比如沃尔玛、通用电气、英特尔、思科等）的回报都要高。购买标普500指数的投资者，真正获得了“免费午餐”：承担的风险更低，获得的回报更高。
我知道有些朋友可能会说，有几只股票，比如伯克希尔哈撒韦和微软，其回报比标普500指数更高。这个说法没错，但我们也不要忘了以下几点：
首先，像伯克希尔和微软这样的股票，本来就是千里挑一。投资者要选到这样的股票，本身就难度很高。
其次，像伯克希尔和微软这样的公司股票，其风险也要显著高于标普500指数。投资者在微软这样的股票上获得比标普500指数更好的回报，只是因为他承担了更高的投资风险而已，并没有占到什么便宜。
顺着上面的逻辑进一步扩展，在一个多资产的投资组合中，我们把不同的资产类别（前提是它们是能够带来回报的资产，并且各资产价格互相之间的相关性低或者负）组合起来，就能提高投资组合的有效性，在不影响投资组合回报的前提下，降低投资组合的风险。

文章插图

如上图所示，在一个包含国债、公司债券、股票等资产类别的投资组合中，如果给每一个资产类别配备适当的比例，我们就能够找到一个最佳的投资组合（上图中的黄色虚线），帮助投资者达到最佳的风险收益比。
为什么说，黄色虚线上的投资组合，达到了最佳的风险收益比呢？这就涉及到“有效边界”这个非常重要的概念。

文章插图

假设市场上所有的投资组合，都能够被标示在这张图上。横轴表示的是该投资组合的风险，纵轴表示的是该投资组合的期望回报。每一个不同的投资组合，基于其风险和期望回报，都可以被表示为该图中的一个圆点。
【现代资产投资理论是什么 mpt是什么】对于投资者来说，如果我们能够在回报不变的情况下降低其风险，即从图中的A点移到B点，那么投资者的效用就得到了提高。或者，在风险不变的情况下，投资组合的回报得到了提高，即从A点移到C点，那么投资者也得到了更高的效用。
在这里，投资组合B和投资组合C ，要比投资组合A更好。如果有选择，投资者应该选择B或者C ，而不应该持有投资组合A 。也就是说，每个投资者都希望尽量找到左上方向的投资组合，可以给他们更高的回报，和更低的风险。
诺贝尔经济学奖得主马尔科维奇，在其提出的现代投资理论中指出，通过多元分散的投资组合，投资者可以优化投资组合的风险调整后收益，将投资者能够投资的有效边界向左上方移动。这个有效边界（上图绿线），就是投资者在充分进行多元分散后，能够达到的最优化，最有效的投资边界。
因此，作为投资者，他的投资目标，应该是找出最佳的资产组合比例，基于该比例达到投资的有效边界。
如何找出这些资产的最佳配置比例，达到投资组合的最佳有效程度呢？这就涉及到另外一个概念：资产组合选择模型（Mean Variance Optimization ，简称MVO）。
MVO的意思，是通过大量的统计和数据分析，找出一个投资组合中，各个资产最佳的配置比例，达到上文中所说的有效投资边界。目前在绝大部分大型投资机构中， MVO是使用的最普遍的投资方法之一。该方法的理论基础，就是上文中提到的现代资产投资理论（MPT）。
但是，不管理论有多么漂亮和完美，在现实世界中运用时，总会有这样那样的缺陷。下面，就来说说MVO的缺点。
从上文的解释中，我们应该不难发现，要想找出投资组合的有效边界，关键的前提之一，是确定一项资产（或者证券）的回报和风险。这样，我们才可以把不同的资产以一个个小点的形式，定位在回报~风险的坐标图中。
这里，我们就讲到了MVO中最让人头疼的问题，如何确定一项资产/证券的回报和风险？严格来讲，我们这里说的，是该资产未来的回报（期望回报），和未来的风险（期望风险）。
但是我们都知道，未来是不可预测的。因此绝大部分金融机构的做法，是用过去的历史回报和历史风险（历史波动率），来代替期望回报和风险，并通过模型计算出有效边界。
从统计角度来讲，这样的处理方法给从业人员带来了很多便利。这是因为，如果我们回顾历史，可以找到海量的数据：公司股票的交易历史，可以精确到每天，每小时，甚至每分每秒。其他资产也都有类似的数据可以收集。因此在模型中，我们可以很容易把这些历史数据导入，然后借助计算机算出有效边界。
聪明的读者会发现，用历史数据代替期望值，这种方法管用的关键前提，是未来会重复历史，历史可以预测未来。就是说，一支股票在未来X年的回报，和过去Y年的回报是一样的。其在未来X年的风险（波动率），和过去Y年的风险也是一样的。
如果我们细细想来，在大多数人的投资实践中，确实都是遵从这个假设的：即过去的回报会延续到未来。比如我们去买基金，大部分人都会选过去回报好的，排名靠前的基金，很少有人会反过来，去选那些业绩差的基金。这其中一个关键的隐含条件，就是我们假设过去业绩好的，未来也会好。过去回报差的，未来也会差。
问题在于，这个假设在现实中经不起考验。举例来说， 1970~1980年代，全世界表现最好的股市，是日本股市。如果在1990年做一个MVO ，那么经过优化的模型，会重仓买入日本股票。而这，恰恰是在最错误的时点，能够做出的最错误的投资决定。
这也是为什么，我们需要向投资者反复强调多元分散的投资原则。背后的原因，除了上文中提到的提高投资组合的有效性，还有一个非常重要的功能，是应对未来的不可知。再复杂和高端的金融模型，也免不了受到各种限制。作为一名理性的投资者，我们需要认识到未来的不可知性，并且在投资实践中，考虑到未来发生我们无法预料的情况的可能性。在任何时候都保持投资组合的多元分散，是应对未来的不可知的必不可少的重要原则。
希望对大家有所帮助。
想要获取更多投资知识和信息的朋友们，可以关注以下渠道：
一、网络公开课
（1）小乌龟资产配置：该课程适合想要完整学习金融投资知识的大学生和刚工作两三年的年轻读者，以及想要自己动手DIY资产配置的投资者。
（2）小乌龟学基金：适合对购买海外基金感兴趣的广大基民。每个星期，我们会挑选一支基金为大家做深度分析。
二、投资书籍
（1)《小乌龟投资智慧1：如何在投资中以弱胜强》
（2）《小乌龟投资智慧2：投资丛林生存法则》