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現代資產投資理論是什么 mpt是什么

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現代資產投資理論是什么 mpt是什么

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今天這篇文章 ， 跟大家聊聊現代資產投資理論（Modern Portfolio Theory ， 簡稱MPT） 。
非金融背景出身的讀者朋友 ， 也不要太緊張 。在這篇文章中 ， 我會盡量用簡單平實的語言 ， 跟大家把看似比較專業的金融理論邏輯講清楚 。耐心看完這篇文章 ， 你就會明白 ， 那些看似復雜的金融模型 ， 其實也沒那么難以理解 。
1952年 ， 哈利·馬爾科維奇在《金融雜志》發表了題為《資產組合的選擇》的論文 ， 探討了不同類別的、運動方向各異的證券之間的內在相關性 。1959年 ， 馬爾科維奇出版了《證券組合選擇》一書 ， 詳細論述了證券組合的基本原理 。該理論 ， 后來被稱為現代資產投資理論（MPT） ?；谠摾碚?nbsp;， 馬爾科維奇后來獲得諾貝爾經濟學獎 。
現代資產投資理論的一大貢獻 ， 是在數學上證明了多元分散的價值 。對于大多數投資者來說 ， 多元分散 ， 就好像餐桌上擺放著的“免費午餐” 。理性的投資者 ， 不應該對它視而不見 。
如何來更好的理解這個“免費午餐”呢？在本人主講的《小烏龜資產配置》網絡公開課第二章第六節：多元分散的重要性中 ， 我對這個問題有比較詳細的分析 。在這里 ， 讓我用一個簡單的例子幫助大家把其中的邏輯捋一捋 。
假設我們購買兩支股票 。第一支是美國通用電氣 ， 另外一支是美國的英特爾 。

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兩支股票在過去十幾年的股價變化 ， 如圖所示 。
根據這段股價變化歷史 ， 我們可以計算得出 ， 通用電氣股票的回報率為每年負2.78% ， 波動率為每年29.5% ， 因此夏普比率為負0.094左右（假設無風險利率為0） 。同理 ， 英特爾的股票回報率為每年1.57% ， 波動率為每年33.87% ， 夏普比率為0.046左右 。
所以對于一個投資者來說 ， 如果在十幾年前他購買了通用電氣 ， 那么很不幸的 ， 他買到了一支“爛股票” 。雖然通用電氣的名氣很響 ， 歷史很長 ， 但是作為通用電氣的股東 ， 并沒有從中獲得什么好處 。相反 ， 十幾年下來 ， 投資回報還是負的 。
購買了英特爾股票的股民 ， 其投資回報也好不到哪里去 。十幾年下來 ， 每年的回報還不到2% 。但是相對于通用電氣的股東 ， 他們的處境 ， 要稍微好一些 。不管是通用還是英特爾 ， 股民都需要承受其股價上下波動帶來的不確定性 。
這個例子 ， 凸顯了股民們面臨的窘境：每次選擇一個股票購買 ， 他們都承擔了一個特殊風險（也被稱為非系統風險 ， Idiosyncratic Risk） 。如果股民的運氣不好 ， 選錯股票 ， 那么他就會蒙受非常大的投資損失 。
馬爾科維奇的現代資產投資理論指出 ， 通過多元分散 ， 把不同的證券組合起來 ， 投資者可以在不影響投資回報的前提下 ， 有效降低這種非系統風險 。

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在上面這個例子中 ， 假設我們持有一半的通用電氣和一半的英特爾 。那么投資者的投資風險（標準差） ， 可以下降到26%左右（如上圖） ， 比單獨持有通用電氣 ， 或者單獨持有英特爾股票的風險都要低 。
順著上面的邏輯 ， 如果我們在投資組合中加入越來越多的證券 ， 那么投資者的非系統風險 ， 就會被逐漸降到零（或者非常接近零的低位） 。投資者唯一承擔的風險 ， 只是系統風險 。

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上面這張圖 ， 能夠幫助我們更好的理解這其中的道理 。我們可以看到 ， 標普500指數（目前包含460個美國股票）的風險 ， 比任何一家上市公司的風險都要低 。標普500指數的回報 ， 比絕大多數公司（比如沃爾瑪、通用電氣、英特爾、思科等）的回報都要高 。購買標普500指數的投資者 ， 真正獲得了“免費午餐”：承擔的風險更低 ， 獲得的回報更高 。
我知道有些朋友可能會說 ， 有幾只股票 ， 比如伯克希爾哈撒韋和微軟 ， 其回報比標普500指數更高 。這個說法沒錯 ， 但我們也不要忘了以下幾點：
首先 ， 像伯克希爾和微軟這樣的股票 ， 本來就是千里挑一 。投資者要選到這樣的股票 ， 本身就難度很高 。
其次 ， 像伯克希爾和微軟這樣的公司股票 ， 其風險也要顯著高于標普500指數 。投資者在微軟這樣的股票上獲得比標普500指數更好的回報 ， 只是因為他承擔了更高的投資風險而已 ， 并沒有占到什么便宜 。
順著上面的邏輯進一步擴展 ， 在一個多資產的投資組合中 ， 我們把不同的資產類別（前提是它們是能夠帶來回報的資產 ， 并且各資產價格互相之間的相關性低或者負）組合起來 ， 就能提高投資組合的有效性 ， 在不影響投資組合回報的前提下 ， 降低投資組合的風險 。

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如上圖所示 ， 在一個包含國債、公司債券、股票等資產類別的投資組合中 ， 如果給每一個資產類別配備適當的比例 ， 我們就能夠找到一個最佳的投資組合（上圖中的黃色虛線） ， 幫助投資者達到最佳的風險收益比 。
為什么說 ， 黃色虛線上的投資組合 ， 達到了最佳的風險收益比呢？這就涉及到“有效邊界”這個非常重要的概念 。

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假設市場上所有的投資組合 ， 都能夠被標示在這張圖上 。橫軸表示的是該投資組合的風險 ， 縱軸表示的是該投資組合的期望回報 。每一個不同的投資組合 ， 基于其風險和期望回報 ， 都可以被表示為該圖中的一個圓點 。
【現代資產投資理論是什么 mpt是什么】對于投資者來說 ， 如果我們能夠在回報不變的情況下降低其風險 ， 即從圖中的A點移到B點 ， 那么投資者的效用就得到了提高 。或者 ， 在風險不變的情況下 ， 投資組合的回報得到了提高 ， 即從A點移到C點 ， 那么投資者也得到了更高的效用 。
在這里 ， 投資組合B和投資組合C ， 要比投資組合A更好 。如果有選擇 ， 投資者應該選擇B或者C ， 而不應該持有投資組合A 。也就是說 ， 每個投資者都希望盡量找到左上方向的投資組合 ， 可以給他們更高的回報 ， 和更低的風險 。
諾貝爾經濟學獎得主馬爾科維奇 ， 在其提出的現代投資理論中指出 ， 通過多元分散的投資組合 ， 投資者可以優化投資組合的風險調整后收益 ， 將投資者能夠投資的有效邊界向左上方移動 。這個有效邊界（上圖綠線） ， 就是投資者在充分進行多元分散后 ， 能夠達到的最優化 ， 最有效的投資邊界 。
因此 ， 作為投資者 ， 他的投資目標 ， 應該是找出最佳的資產組合比例 ， 基于該比例達到投資的有效邊界 。
如何找出這些資產的最佳配置比例 ， 達到投資組合的最佳有效程度呢？這就涉及到另外一個概念：資產組合選擇模型（Mean Variance Optimization ， 簡稱MVO） 。
MVO的意思 ， 是通過大量的統計和數據分析 ， 找出一個投資組合中 ， 各個資產最佳的配置比例 ， 達到上文中所說的有效投資邊界 。目前在絕大部分大型投資機構中 ， MVO是使用的最普遍的投資方法之一 。該方法的理論基礎 ， 就是上文中提到的現代資產投資理論（MPT） 。
但是 ， 不管理論有多么漂亮和完美 ， 在現實世界中運用時 ， 總會有這樣那樣的缺陷 。下面 ， 就來說說MVO的缺點 。
從上文的解釋中 ， 我們應該不難發現 ， 要想找出投資組合的有效邊界 ， 關鍵的前提之一 ， 是確定一項資產（或者證券）的回報和風險 。這樣 ， 我們才可以把不同的資產以一個個小點的形式 ， 定位在回報~風險的坐標圖中 。
這里 ， 我們就講到了MVO中最讓人頭疼的問題 ， 如何確定一項資產/證券的回報和風險？嚴格來講 ， 我們這里說的 ， 是該資產未來的回報（期望回報） ， 和未來的風險（期望風險） 。
但是我們都知道 ， 未來是不可預測的 。因此絕大部分金融機構的做法 ， 是用過去的歷史回報和歷史風險（歷史波動率） ， 來代替期望回報和風險 ， 并通過模型計算出有效邊界 。
從統計角度來講 ， 這樣的處理方法給從業人員帶來了很多便利 。這是因為 ， 如果我們回顧歷史 ， 可以找到海量的數據：公司股票的交易歷史 ， 可以精確到每天 ， 每小時 ， 甚至每分每秒 。其他資產也都有類似的數據可以收集 。因此在模型中 ， 我們可以很容易把這些歷史數據導入 ， 然后借助計算機算出有效邊界 。
聰明的讀者會發現 ， 用歷史數據代替期望值 ， 這種方法管用的關鍵前提 ， 是未來會重復歷史 ， 歷史可以預測未來 。就是說 ， 一支股票在未來X年的回報 ， 和過去Y年的回報是一樣的 。其在未來X年的風險（波動率） ， 和過去Y年的風險也是一樣的 。
如果我們細細想來 ， 在大多數人的投資實踐中 ， 確實都是遵從這個假設的：即過去的回報會延續到未來 。比如我們去買基金 ， 大部分人都會選過去回報好的 ， 排名靠前的基金 ， 很少有人會反過來 ， 去選那些業績差的基金 。這其中一個關鍵的隱含條件 ， 就是我們假設過去業績好的 ， 未來也會好 。過去回報差的 ， 未來也會差 。
問題在于 ， 這個假設在現實中經不起考驗 。舉例來說 ， 1970~1980年代 ， 全世界表現最好的股市 ， 是日本股市 。如果在1990年做一個MVO ， 那么經過優化的模型 ， 會重倉買入日本股票 。而這 ， 恰恰是在最錯誤的時點 ， 能夠做出的最錯誤的投資決定 。
這也是為什么 ， 我們需要向投資者反復強調多元分散的投資原則 。背后的原因 ， 除了上文中提到的提高投資組合的有效性 ， 還有一個非常重要的功能 ， 是應對未來的不可知 。再復雜和高端的金融模型 ， 也免不了受到各種限制 。作為一名理性的投資者 ， 我們需要認識到未來的不可知性 ， 并且在投資實踐中 ， 考慮到未來發生我們無法預料的情況的可能性 。在任何時候都保持投資組合的多元分散 ， 是應對未來的不可知的必不可少的重要原則 。
希望對大家有所幫助 。
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