现代资产投资理论（MPT）是什么？有用么？【投资理论】(4)

诺贝尔经济学奖得主马尔科维奇，在其提出的现代投资理论中指出，通过多元分散的投资组合，投资者可以优化投资组合的风险调整后收益，将投资者能够投资的有效边界向左上方移动。这个有效边界（上图绿线），就是投资者在充分进行多元分散后，能够达到的最优化，最有效的投资边界。 [转载出处：www.11jj.com]

因此，作为投资者，他的投资目标，应该是找出最佳的资产组合比例，基于该比例达到投资的有效边界。 [好文分享：www.11jj.com]

如何找出这些资产的最佳配置比例，达到投资组合的最佳有效程度呢？这就涉及到另外一个概念：资产组合选择模型（Mean Variance Optimization，简称MVO）。

MVO的意思，是通过大量的统计和数据分析，找出一个投资组合中，各个资产最佳的配置比例，达到上文中所说的有效投资边界。目前在绝大部分大型投资机构中，MVO是使用的最普遍的投资方法之一。该方法的理论基础，就是上文中提到的现代资产投资理论（MPT）。

但是，不管理论有多么漂亮和完美，在现实世界中运用时，总会有这样那样的缺陷。下面，就来说说MVO的缺点。

从上文的解释中，我们应该不难发现，要想找出投资组合的有效边界，关键的前提之一，是确定一项资产（或者证券）的回报和风险。这样，我们才可以把不同的资产以一个个小点的形式，定位在回报~风险的坐标图中。

这里，我们就讲到了MVO中最让人头疼的问题，如何确定一项资产/证券的回报和风险？严格来讲，我们这里说的，是该资产未来的回报（期望回报），和未来的风险（期望风险）。

但是我们都知道，未来是不可预测的。因此绝大部分金融机构的做法，是用过去的历史回报和历史风险（历史波动率），来代替期望回报和风险，并通过模型计算出有效边界。

从统计角度来讲，这样的处理方法给从业人员带来了很多便利。这是因为，如果我们回顾历史，可以找到海量的数据：公司股票的交易历史，可以精确到每天，每小时，甚至每分每秒。其他资产也都有类似的数据可以收集。因此在模型中，我们可以很容易把这些历史数据导入，然后借助计算机算出有效边界。

聪明的读者会发现，用历史数据代替期望值，这种方法管用的关键前提，是未来会重复历史，历史可以预测未来。就是说，一支股票在未来X年的回报，和过去Y年的回报是一样的。其在未来X年的风险（波动率），和过去Y年的风险也是一样的。