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成为股票投资的有益补充
不管是机构投资者还是个人投资者，大多数人都喜欢将大部分资产投到股票市场，也就是要长期地持有股票。我把这种现象归功于从学术界到政府一直在宣扬的传统投资哲学：“股市早晚都会上涨”。这话从字面上看肯定没有错，但凯恩斯对此进行了尖锐的攻击，他曾说过：“我们早晚都得死。”[1]我在本书前面曾分析过从1990年到2011年整整22年里的股票市场表现，在这期间MSCI全球指数的平均年化收益率为4.7%，最大历史回撤为57.5%。但如果我们不幸恰好在发生最严重下调之前的顶部买入，那么在10年之后才能收回本金。投资那些追踪指数表现的共同基金的人更惨，因为他们每年还得向基金公司额外支付管理费，所以能得到的平均收益肯定更低。
但我可不想因为让有些读者错失一大类资产上的投资机会，而在街上被人打闷棍，所以还是需要进一步澄清我的观点。我对股票投资并没有什么偏见，事实上我正在使用好几个收益不错的股票投资策略，其中就包含“买入并持有”风格的。我的反对意见只是针对那些呆板的股票市场投资方法——买入一篮子股票并持有很多年，其中绝大多数股票可能会有意或者恰好是同一个特定指数的成分股。从前面的例证中很容易看出以上这种策略的风险非常高，然而学术界、政府和投资银行多年以来大行其道的宣传，却无意获得了巨大的成功——让人们愿意冒着资产可能损失过半的风险，却只能换取每年4%～5%的回报。这世上还有非常多在股市长期牛市中切实可行的投资策略，只要用得恰当，获利也相当可观，但一味地买入并持有股票长达几十年的做法，着实让人无法理解。尽管如此，市场上还是有相当多的投资人一直喜欢这么操作。所以，我很想让他们能了解到，把一部分钱配置到我们在本书中讨论的策略上，是如何能够提升整体投资回报的！
下面需要我回答的一个问题是，添加管理期货策略真的能提高传统“买入并持有”风格的股票投资组合收益吗？这个问题的答案，也是那些有计划在未来使用趋势跟踪期货策略的投资人最终需要自己来寻找的。其实我们本可以通过使用如“严格的马尔可夫方法”构建相关性矩阵、拉格朗日乘子或其他同样有趣的方法，将资产配置的比例优化到小数点后的第十位，但我认为这么做就是在浪费包括本书宝贵读者在内的大多数人的时间。现代投资组合理论中可以引申出很多非常有趣的概念，但其中的大部分在实践中并不具有真正的实用价值，它们也许本就不应该出现在课堂之外的现实世界中。
尽管如此，有效边界（efficient frontier）的核心理论还是相当合理并且有效的，只是其中的某些假设和相关的方法存在一些问题，但我并不打算仅仅为了证明自己关于分散化投资的观点是正确的，特意去构建一个简化的新模型。所以在接下来的分析中，我还是用两类资产构建有效边界，其中一种是我们核心的趋势跟踪期货策略——使用等权重的板块分布、20个基点的风险因子并且计入所有可能发生的成本，另外一种是包含了全部分红收入的MSCI全球指数。最终我们想知道的是为了获得最佳的风险调整后收益，需要按照什么样的比例在两类资产上分配资金？
为此，我构建了11个不同分配比例的组合，其中在趋势跟踪策略上的资金占比从0一直到100%，按照10%的比例递增。另外，我每个月还会按照之前的资金比例重新调整资产的分布，以保证在很长一段时间后，不会因为其中某一种策略的长期盈利，而让上述两种资产的配置比例出现过度的失衡。
我们之前已经知道期货策略具有更高的预期收益，所以毫无疑问，全部配置为期货资产可以获得最高的收益，但是这远非是我们需要的结果。图5-2中展示的就是我们投资组合中两类资产收益形成的所谓“有效边界”，其中y轴是年化复合收益率，在x轴上用标准差来代表风险。目的非常简单：我们需要在有效边界上找到这样一个点，可在风险尽可能低的情况下，获得尽可能高的年化收益。简而言之，风险（波动性）其实就是为了获得收益而必须付出的成本。
图5-2 分散化期货交易对纯股票组合的收益提升效果
从图5-2中可以直观地看到，相对于单纯的股票投资组合，随着期货策略占比从无到有地逐渐增加，整个组合收益的标准差会逐渐下降，同时年化收益率也随之提高。所以我们能从图5-2中得到一个显而易见的结论，那就是用在期货交易上的资金比例低于30%～40%是不合理的，因为低于这个比例意味着投资组合将获得更低的收益，却并没能够降低风险。
表5-1中除了提供图5-2的标准差和年化收益率的数据外，还增加了一列用于记录有效边界上每一个点的最大回撤。尽管全部资产都配置到期货上能获得最高的整体回报，但增加股票资产的持有比例，实际上可以减少投资组合最大回撤的深度。
表5-1 股票投资组合中添加分散化期货交易
当然在真实的市场环境中，可供我们选择的资产并非只有两类，而且还存在其他的现实限制，以至于很难精确地计算出每一类资产的最佳配置比例，所以我们只需将其看作一种概念上的理论展示，而无须去纠结具体的数字结果。
[1] “In the long run we are all dead”，人们对凯恩斯的这句名言的理解还存在分歧，这里用了更适合本书语境的译法。——译者注