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第4章 适可而止
未知
第4章
适可而止
你们刚刚亲眼见证了我们所讲的投资悖论：低风险股票战胜了高风险股票。深度的历史分析证明了低波动组合能给出远高（高了22倍）于高波动组合的回报。哦，别忘了：考虑到“高回报低风险”的事实，这个低风险组合还能让你们在晚上睡好觉。这看起来似乎是好得令人难以置信，不是吗？尤其是它完全违反了众所周知的风险和回报的理论关系。
但这是否就意味着，仅仅基于一张展示了两个组合的图，你们就应该立马清除你们的投资逻辑而用新的“风险—回报观”来替代它呢？最好不要。虽然我确信在读完本书的时候你们对风险和回报将会有完全不同的认识，但在这么做之前最好还是先批判性地评估（“痛击”的一种委婉说法）大量的验证结果。所以，我们再次关注上一章提供的证据。
我们看到两个资产组合有很大差别，在过去88年中的风险和回报都不同。低波动组合的回报率是每年10.2%，而高波动组合为每年6.3%。至此，我们还没有量化每个组合的波动率水平，只是分别把它们归类于低风险或高风险。那么现在我可以告诉你们：低风险组合的年化波动率是13%，而高风险组合的年化波动率则是36%，后者风险大约是前者的2.5倍。为了更形象地让数字说明问题，我在图4.1中把这些数据点表示了出来。
除了表示两个组合的风险和回报，图4.1还突出了风险和回报之间的真正关系，如图中虚线所示。基于高波动组合的回报率低于低波动组合的事实，我们的结果显示风险和回报之间呈现负相关，“乌龟”战胜了“兔子”！
图4.1 高风险投资组合的年复合回报率更低
但是在这里，我们还是要保持怀疑的态度，什么情况下我们能说风险和回报的关系被颠覆了呢？要知道我们只考虑了波动率最高和最低的各100只股票而已。或许这两个极端投资组合只是这条规则的意外呢？也许风险和回报确实是正相关的，也就是买入波动更大的股票会得到更高的回报，但只是这条规则不适用于风险最大（也就是波动率最高）的100只股票而已。
简单想一想：如果高风险投资组合包括很多“福克”式的股票（最终破产的股票），那我们就不应该惊讶于该组合总体的回报被个别极端波动股票的违约而拉低。
为了搞清楚我们的两个组合是否为风险与回报正相关规则的例外情况，我又建立了其他8个组合。我把市值最大的1 000只股票按波动率排序，分成了10组，每组包含100只股票。还是像之前那样，每一个投资组合都从1929年元旦那天开始投资。
你们想知道结果吗？看图4.2你们就明白了。它显示了这10个组合各自的风险和回报，图中的曲线展示了风险和回报的实际关系。
图4.2 冒一些风险是值得的，但太多风险会导致低回报率
正如你们所看到的，它并非正相关，也不是负相关。曲线先缓慢上升，然后迅速下降。风险、回报之间反转的关系并不仅仅是高风险组合产生平庸的回报。事实上完全不是！大多数高风险组合，比如组合8和组合9，产生的回报比大多数低风险组合低。虽然这两个投资组合让你们面临了更高的波动，但它们并未能为你们提供额外的回报补偿。恰恰相反，实际是：它们的回报更低。风险更高，回报更低，噢，多么痛的领悟！
但还是有一些组合看起来遵循了“高风险高回报”的法则。举个例子，如果你们没有买波动率最低的那100只股票，但买了波动率稍微高一些的另一个组合（组合2），那你们就会得到略高于11%的年复合回报率。与之相比，最低风险组合的年复合回报率是10.2%。而且如果你们愿意承担更多的风险，买了组合4的话，你们每年就能赚到12%。“黄金分割点”在图4.2中显而易见：多一点儿风险，可以产生额外的回报，但千万别过火。我之前用盐打过比方，一点儿盐能调味，太多就会毁了一道菜，图4.3用漫画的形式生动地说明了这一点，风险亦然。冒点儿风险可以增加你们的平均回报，但过多就适得其反了。
图4.3 承担股市的风险就像你们给菜撒盐
图4.3也同样体现了投资悖论的存在，正如我在第一章中曾解释过的，一个悖论表面看是矛盾的，但实际则不然。人们倾向于相信那些直白或者线性的关系，因为这样的形式更符合我们的经验认知，但在这个例子中，我们面对的显然不是一条向上发展的直线。一开始，两者略呈正相关，但接着就趋平并且迅速转为负相关。
低风险股票战胜高风险股票的真相，许多投资者知道后觉得它像是一个悖论，因为他们都相信高风险带来高回报，尤其对专业投资人士而言，因为他们所受的教育与悖论恰恰相反，所以觉得结果更难以置信。大多数投资者都上了最好的大学，师从最聪明的教授们，是从金融教材中学到了“风险—回报论”，这不禁让你们怀疑这些经过专业训练的投资者们到底有没有好好看过正确的数据。
波动率是衡量证券或投资组合回报的分散程度的指标，可以通过计算回报的方差或者标准差得到。回报可以按每天、每周或者每月来衡量。一个有用的经验法则是：通常一只股票的平均年波动率为20%。一只典型的股票在一年中有1/3的机会上涨或下跌超过20%，2/3的机会维持在20%左右的波动区间内。波动率是一个关于风险的较好，但不完美的指标。