获得诺奖的投资组合模型为何不管用？

获得诺奖的投资组合模型为何不管用？

在杂乱无章的现实世界，我相信简单的经验法则拥有巨大的效能。它们也许不会在所有事情上都派上用场，但我们应该问的第一个问题是：我们能否找到简单的方法来解决复杂的问题？

很少有人会问这个问题。人们的惯性思维是，先寻找复杂的解决方案，如果不起作用，再去找更复杂的方案。

投资领域也是如此，在专家都未能预测到的金融危机过去之后，简单的经验法则为我们提供了一个可选方案。

以很多人都会碰到的一个复杂问题为例，假设你有很多钱，想要做些投资，但你并不想孤注一掷，正在考虑多只股票。你想分散投资，但具体应该怎么做呢？

哈里·马科维茨（Harry Markowitz）提出了一个解决该问题的方法——均值–方差投资组合模型，并因此获得了诺贝尔经济学奖。

该方法的目的是，在风险一定时，使收益（均值）最大化；在收益一定时，使风险（方差）最小化。很多银行都采用这个模型或其他类似的投资方法，并提醒客户不要凭自己的直觉投资。

但是，马科维茨退休后自己做投资时，并没有使用让他获得诺贝尔奖的那个模型，而是采用了简单的经验法则，我们称之为“1/N法则”。

把钱平均分成N份，分别投资不同的股票。

为什么马科维茨不选择分析大量数据的方法，而是依靠自己的直觉？

在一次访谈中，马科维茨表示他不想日后后悔：“我想‘如果股市上涨，而我没有买入，我会觉得自己很笨。如果股市下跌，我却买入了，我也会觉得自己很笨。’所以我选择了买入一半。”很多投资者都是这样做的，将复杂问题简单化。1/N这种经验法则不仅简单，而且是分散投资的一种最纯粹的方法。

这条经验法则的优势究竟何在呢？一项研究将这条法则与均值–方差模型以及12种其他投资方法进行了比较，共分析了7种情况，其中包括投资10只美国工业股。均值–方差模型分析了10年的股票数据，而1/N法则什么数据都没有使用。结果如何呢？在7项测试中，1/N法则有6项的表现都优于均值–方差模型，其他12种方法在预测未来的股价上也不总是优于1/N法则。

这是否表明获得诺奖的投资组合模型是骗人的呢？答案是否定的。在已知风险的理想世界中，这种方法是最佳选择，但是对充满不确定性的股市而言，它就不一定奏效了。

要运用这个复杂的模型，我们需要根据过去的信息评估大量参数。但正如我们看到的，10年时间太短了，我们无法做出可靠的评估。假设你买入50只股票，均值–方差模型需要多少年的股票数据才能优于1/N法则呢？计算机模拟程序给出的答案是：大约500年！

也就是说，直到2500年，投资者才可以放弃这条简单的经验法则，转而使用高级的均值–方差模型，做出成功的预测。但是，只有在同一只股票以及股市还存在的前提下，这种情况才有可能实现。

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编译者/作者：NB区块链

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