在上一篇文章中，我们讨论了控制风险在投资中的重要作用，并借助马克维茨的MVO模型对风险进行了量化。
我们同时指出分散是唯一免费的午餐，通过合理的资产配置和多样化投资，可以在不降低投资收益的同时，显著降低投资风险。
那么自然而然延伸出一个问题，如何定义“分散”呢？
现实生活中，经常有朋友遵循“鸡蛋不要放在同一个篮子里”的原则，买了20只股票，自以为做到了分散。
殊不知，这20只股票可能都来自同一个行业或板块（如白酒等），它们之间具有极强的相关性。
即驱动股价涨跌的因素非常相似，容易出现同涨同跌的情况，因此这其实算不上分散。
那么当我们自己去进行投资时，如何去做到真正的分散呢？
我想暂时越过具体的模型，从更高的视角重新思考这个问题实际上是非常必要的。
实际上我们已经提到，MVO是帮助投资者实现资产配置的模型，因此这个更高的视角就是大类资产配置。
朋友们好，我是胡说，今天我们来谈谈：如何获得分散这个免费的午餐。
什么是分散
如果说风险可以用收益率的标准差来度量的话，那么分散也可以用一个词来度量——相关性。
也就是说，分散并不只是简单意义上的分散资金，它还包括分散资金投资的底层资产是否真正“分散”。
回到上面的例子，显然将资金分成20份买入20个同板块的股票显然不是分散，或者说显然分散的不到位。
比较到位的分散则是指资金分成20份买入20个相关性较低的资产，这就是所谓的大类资产配置理论。
正是因为，底层资产的相关性较低，大类资产配置才能做到东边不亮西边亮，控制好风险，获取长期的收益。
那么什么是大类资产呢？或者说该怎么对市场上的资产进行分类呢？
市场上，一般将满足同质性、排他性和相关性的细分资产划分为大类资产。
如股票（新兴市场、发达国家股票等）、债券（信用债、利率债等）、货币（本币、外币等）是传统的三种大类资产。
此外，近些年，另类资产（如大宗商品、股权投资、房地产、基础设施、艺术品等）的投资规模也在不断攀升。
作为非传统的大类资产，另类资产能够扩展传统资产投资范围，提高组合分散度，优化收益风险比。
划分依据中的同质性、排他性、相关性决定了各大类资产之间的风险收益特征不同，且相关性通常较低。
从波动性的角度看，股票、商品属于高波动资产，债券属于低波动资产，货币波动性则介于二者之间。
从相关性的角度看，一般A股与债券、货币相关性为负，与商品、美股的相关性为正但程度不高，与港股相关性较高；商品与债券、货币的相关性为负。
因此，合理地对这些大类资产进行配置可以达到有效的分散，降低非系统性风险，获得长期稳定的收益。
事实上，大类资产配置也在投资实践中贡献了绝大部分收益来源。
根据Ibbotson 和Kaplan数据，资产配置对美国投资组合业绩的贡献高达 90%，而根据杨朝军和周仕盈测算，资产配置可以解释国内不同混合型基金业绩差异的 40%。
大类资产配置的流程
从上面我们知道，大类资产配置是一种投资策略。
它基于投资者的风险偏好、投资目标和投资期限等，结合主观分析方法和量化配置模型，将资金分配到不同的大类资产，以分散风险，实现最优的风险收益平衡。
因此，进行大类资产配置的第一步就是设定投资目标。
所谓设定投资目标，就是要明确投资者的情况：资产负债、收益目标、风险目标，以及投资限制等等。
第二步是选择配置资产，即在投资目标的限制下，我们需要选择哪些大类资产作为底层资产进行投资。
第三步是战略资产配置（Strategic Asset Allocation，SAA），即根据长期投资目标和资产收益特征，来设定长期投资策略和目标权重。
第四步是战术资产配置（Tactical Asset Allocation，TAA），即在SAA图景下根据短期市场状况对资产配置权重进行微调。
第五步是组合实施及再平衡，即在一段时间后对组合资产权重进行调整再平衡，所谓再平衡是指回到目标权重状态。
最后一步则是绩效监管与风险管理，即实时评估策略有效性和风险监测，便于及时应对市场变化，从而修正策略参数、调整配置模型、实现回撤控制。
从投资实践上看，以这六个环节为代表的大类资产配置已经是一个系统化的投资流程，几乎照顾到了从理论到落地的方方面面。
战略资产配置与战术资产配置的区别
SAA与TAA同是大类资产配置中的核心环节。
其中，SAA从长期（一般为 5到10 年）角度确定大类资产的配置比例，制定资产配置计划，目的是获取资产的beta收益。
研究表明，长期来看，如果你选对了正确的配置组合，也就框定了绝大部分收益。
也就是说，SAA是投资组合收益和风险的主要驱动力量，重要程度远甚于选股和择时。
SAA的实施一般分为三步。
第一步是分析大类资产的长期风险收益特征，形成资本市场假设（Capital Market Expectations, CME）。
CME是资产配置决策的输入变量，主要包括各资产预期收益率、风险（标准差）和相关系数等。
第二步是选择恰当的资产配置模型，从资产负债角度看，配置模型分为资产分配法、相对负债法和目标导向法三类。
通常主要以资产分配法的视角考虑资产配置，我们上篇文章介绍的MVO模型就属于这一类，也就是说MVO是SAA的配置模型。
第三步则是根据CME输入和资产配置模型计算得到长期资产配置比例，形成SAA配置方案。
另一方面，TAA则是在SAA的beta收益基础上，目标获取alpha收益的资产配置决策。
它通过分析短期经济变化情况预测资本市场的中短期（一般小于1年）走势，主动把握短期机会，适当偏离SAA基准比例来达成目标。
其底层逻辑是，SAA解决的是资产在长期均衡状态下的风险收益，但短期内资产价格经常会偏离均衡状态，这就为TAA提供了获取 alpha 收益的机会。
如果有明确观点，且能较为准确地预测市场变化，那么 TAA 将成为 SAA 的有益补充。
然而，当没有预测能力或者不佳时，胡乱进行TAA只会适得其反，增加风险和交易成本。
因此，对于资产配置而言，TAA不是必须的，在没有特别投资观点支撑的情况下，资产权重应与SAA保持一致，不应有偏离。
总之，SAA与TAA最主要的区别就是投资期限不同，进而带来了配置思路、投资目的、决策依据等诸多不同。
至此我们已经将大类资产配置的主要方面进行了介绍，接下来将聚焦于大类资产配置模型的介绍，让我们下次再见。
温馨提示：本文仅是笔者思考内容的记录，仅供读者参考，不作为任何投资建议；投资有风险，入场需谨慎。
