92现代投资组合理论（Modern Portfolio Theory）
费曼学习法：一句话讲明白
两个投资品：
- A：要么赚 20%，要么亏 10%，各一半；
- B：要么赚 20%（当 A 亏时），要么亏 10%（当 A 赚时）——与 A 完全反向。
各买一半会怎样？
无论发生什么，你都稳赚 5%。 波动完全消失了。
这就是分散化的魔力：单个资产的波动还在，但它们互相抵消了。
关键洞察是：重要的不是单个资产的风险，而是它对整个组合的贡献。 一个看起来波动很大的资产，如果与组合里其他资产不相关，加进去反而能降低整体的波动。
马科维茨把这件事变成了数学，并因此获得诺贝尔奖。他把它称为"免费的午餐"——不牺牲收益就能降低风险。
定义
现代投资组合理论（MPT，马科维茨 1952 年提出）指：通过配置相关性较低的资产，可以在不降低预期收益的前提下降低组合的整体波动。
核心概念：
- 组合的方差 ≠ 各资产方差的平均。它取决于资产间的协方差（相关性）；
- 有效前沿：在所有可能的组合中，"给定风险下收益最高"的那些组合构成的曲线；
- 分散化只能消除非系统性风险（单个公司的特有风险），无法消除系统性风险（整个市场的风险）；
- 相关性是核心变量：相关性越低，分散化的收益越大；相关性为负时，效果最好。
由此推出一条反直觉但极其重要的结论：
判断一个资产该不该加入组合，看的不是它自己有多危险，而是它与其他资产的相关性。
边界
- 相关性在危机时会奔向 1。 这是它最致命的缺陷。2008 年，几乎所有资产类别同时下跌——分散化在最需要它的时候失效了。 因为危机会触发普遍的流动性需求，所有人同时卖出，相关性被强制拉高。→ 见 #21 肥尾风险
- 它假设方差可以衡量风险，而这只在薄尾世界成立。 在肥尾分布下，方差本身可能被严重低估甚至不存在——此时"优化方差"得到的组合，风险远高于模型的估计。
- 历史相关性不稳定。 用过去十年的相关性去预测未来十年的相关性，误差极大。这意味着基于历史数据优化出来的"最优组合"，对未来并不最优——这是它在实际应用中的最大软肋（也催生了"等权配置""风险平价"等不依赖预测的替代方案）。
- 它优化的是波动，不是"会不会出局"。 一个波动最小的组合，仍然可能包含毁灭性风险。真正的风险管理需要 #46 安全边际 和 #60 遍历性 来补足。 波动小 ≠ 安全。
- 分散化有边界。 过度分散会稀释你对最好的机会的暴露，并增加管理成本。"免费的午餐"只在你加入的是真正不相关且有正期望的资产时成立——为了分散而分散，只是把钱摊薄到一堆平庸的东西上。
- 它与"集中投资"并非绝对对立。 巴菲特式的集中投资建立在能力圈之上——对少数标的的判断力，本身可以降低风险。 两条路径都成立，取决于你是否具备那种判断力。→ 见 #47 能力圈
交叉引用
→ 见 #21 肥尾风险 · → 见 #46 安全边际 · → 见 #60 遍历性 · → 见 #89 心理账户 · → 见 #4 期望值