45年的历史回测看全球资产配置
对于大部分投资人而言，由于投资周期不明确，很难用较长的投资周期（20年以上）抵御投资风险。而在较短的投资中，投资人面临的最大风险，就是【最大回撤】。什么是最大回撤呢？其实就是历史上这个股票或者是资产，所出现过的最大跌幅。很多学术研究表明，一般的投资人在面临40%左右的浮亏时，心理防线基本会被击破，最后被迫割肉离场。那么我们先来看看，历史上持有单一股票或者是单一资产，会有多大的最大回撤。
投资于单一资产的风险
如果投资于单一股票的风险大，那我可以去投资股指（整个股票市场）呀。没错，逻辑是正确的，从纯理论的角度来说，投资于股指的风险比投资于单一股票的风险要小。但是，像股指这类单一资产的最大回撤，也是很高的。那么我们来看看一些主要资产历史上的最大回撤。
在过去的半个世纪，标普500曾经跌超过50%，美国房地产指数跌超过60%，而就算是被誉为低风险资产的美国10年期国债，也跌超过20%。这3大类资产的最大回撤下跌时间都超过了1年，如果投资人持有任何一种资产，在持续下跌的市场中，如何能做到镇定自若？
如何做资产配置？
现代资产组合理论（均值-方差组合）的鼻祖-马科维茨教授，早在1952年就用优雅的数学公式告诉我们：分散投资可以降低组合的整体风险，甚至增加经风险调整后组合的整体回报。
简单来说，马科维茨教授告诉我们：通过合理的资产配置方式，可以达到1+1大于2的效果。好比说我们做奶油千层饼，正确的做法是一层饼加一层奶油，你这么一层一层的加下去就能做出美味的奶油千层饼。饼和奶油是不相关的两种食材，简单的、合理的相加，就能做出人间美味。但如果你跟我一样二，先大饼铺个10层，再往上抹个几斤奶油，那最后你只能做出来一个奶油大煎饼。
所以说，投资是一门艺术，做资产配置，需要有匠心精神：研究、选材、搭配，一样都不能少。了解私募基金，请关注私募工场：Funds-Works，咨询微信：15034081448。
底层资产的历史回报
股票类：标普500指数，美国小盘股指数，发达国家股票指数，新兴市场股票指数
实物资产类：黄金指数，大宗商品指数，美国房地产指数
债券类：美国短期货币指数，美国通胀保护指数，美国10年期国债指数，美国30年期国债指数
最大回撤上：债券类资产明显具有较小的回撤。股票类紧随其后，平均在55%。而实物资产类则表现出了明显的较大的最大回撤：平均在70%。
经风险调整后的夏普比率：股票类平均在0.35，实物资产类在0.27，债券类也在0.35，大家其实都没差太多。
这就非常有意思了。这些底层标的，你非要挨个来看的话，有的表现实在是拿不上台面。比如这个大宗商品指数，年化才不到6%，而最大回撤有80%，波动率有20%，夏普比率全场最低只有0.15。这种表现的标的，放在一堆资产里，正常人都不会想投它吧？
可是马科维茨教授不这么认为，根据他的理论，你把这些资产组合在一起，就有可能达到1+1>2的效果。这里面有什么玄机呢？
资产间的相关性是关键
在资产配置里，投资标的间的相关性，是一个非常重要的因素，也是资产配置管用的最根本原因。我们肯定都听说过一个叫【美林投资时钟】的东西。虽然这个框架出现在几乎每一篇的资产配置书籍中，很多人听到这名字就吐了，但是它确实能很好的总结资产配置中关于投资标的选取的精髓。
根据美林投资时钟，经济分为4个大的周期，“过热期”，“停滞期”，“衰退期”和“复苏期”，而投资人为了最大程度的避免经济周期所带来的影响，有两种做法。
第一种，是投资人去预测经济周期，然后根据周期的不同而选取在相应周期中表现较好的投资标的，也就是战略资产配置。
第二种，大部分的投资人很难去预测经济周期，那么干脆在投资的时候，从每个周期选取1、2个投资标的，这样就把所有的周期都覆盖了。
在资产配置中，关于如何组合投资标的问题，业界和学术界其实一直争论不休。最早的时候，根据马科维茨教授的理论，不管你有多少个资产，给定一个目标（比如说夏普比率最大化），你总能在数学上找到一个搭配的最优解。根据均值-方差组合理论，我们需要根据资产标的过去的回报，来预测其未来的表现，从而得出组合模型的输入值。
但是在实际应用中，通过模型来预测某种资产未来的收益，是极其困难和不稳定的。所以在后来，基于均值-方差组合理论，也衍生出了像Black-litterman这样的不需要做预测的组合模型。但是对于大部分投资人来说，还是要做一系列非常复杂的模型运算。
如何提高资产配置的回报？
其实从理论上来说，我们有非常多的办法可以调高回测的年化收益，比如我根据历史表现去调权重啊、换资产啊，但这不就成了data mining了嘛，纯粹的纸上谈兵。作为通过用量化手段来做资产管理的我，是绝对不能自己给自己挖坑跳进去的。在这么多年的研究和实践中，我非常相信在系统性的框架下，结合传统金融学和行为金融学，通过量化模型来做选股，是可以提高长期收益的。通俗的来讲，因子投资【factor investing】，就是这么一条路。
在传统金融学上，风险和回报是相匹配的，小市值的股票，流动性相对较差、破产风险较高，所以投资人购买这些股票时，需要更高的投资回报来补偿其所承担的额外风险；在行为金融学上，小盘股长期收益比大盘股高是因为投资人经常【非理性的】偏好大盘股，非理性的推高大盘股股价，从而导致未来回报下降。外加小盘股由于数量众多、投资者需求低，导致较少的分析师覆盖，因此造成投资者对大多数小盘股的基本面认知不够，给错误定价【mis-pricing】留出了更多的空间。
因子好坏？
因子被测试的时间长，跨越多个市场周期；
因子在多个市场中以及多种资产标的中被证实；
因子可靠性好，传统金融学和行为金融学都能解释其存在；
能够被实际应用；
能够带来超额收益。
比如这60/40资产配置模型，增加了选股后，最大回撤已经快到40%了。除了永久组合还保持在15%左右，剩下的组合的最大回撤，不管有没有做选股，都在40%-45%左右，最然比标普500低，但还是非常之高的。对于大部分投资人来说，40%和50%的回撤，基本没有区别，心里防线基本在40%就崩溃了。
如何降低资产配置的风险？
其实做投资，最大的风险就是较大幅度的最大回撤（30%以上）。资产配置可以降低一定的风险，但是如何进一步降低最大回撤呢？我们首先来回想一下，一个正常的策略的较大幅度的回撤，基本都是出现在市场出现了系统性风险的时候，比如经济危机、金融危机、乌龙指等。
基本面指标：宏观基本面、估值等，比方说我之前介绍过的10年期周期性调整市盈率（CAPE）；
技术指标：基于价格、交易量等，比如布林线、MACD；
市场情绪指标：经过计算的投资人信心、IPO数量等；
方差类指标：波动率，比如VIX；
综合指标：将上面的指标组合使用。
风险控制在单个资产上的表现
为了研究这个系统的好坏，我们必须将其应用在多种资产上，如果能在多种资产上表现出降低回撤的效果，那么这个系统是会有非常大的潜力的，我们才有有信心去应用它。通过以上15种资产的测试，移动平均在绝大部分资产上，都表现出了良好的效果。
只要是风险资产（除了短期货币市场基金和通胀保护债券），最大回撤都被有效降低了，效果非常明显。比如国际期货指数，没有采用均线做风险管理时，最大回撤为80%，采用12个月移动平均后，最大回撤降低为57%；高价值股的最大回撤原本为70%，采用均线后，降低为27%。
除了通胀保护债券和高动量股外，所有资产的夏普比率和索提诺比例均有提高，增加了经风险调整后收益。虽然高动量股的夏普比率和索提诺比率有很小的下降，但是其最大回撤从59%下降到了33%。
年化收益上，大部分的资产有小幅度的下降，比如高动量股从20.29%降17.50%；有一小部分资产的年化收益反而有所上升，比如黄金从5.71%上升到了9.14%。
总的来说，简单的均线策略带来了【降低最大回撤】、【增加单位风险收益】好处，可谓是一剂副作用微小的良药。
全球资产配置框架：【资产配置 + 选股 + 风控】
资产配置、选股、风控，这三大法宝，我们通过前面的分析应该有了比较清楚的认识。既然资产配置能够分散风险、因子选股能够带来超额收益、风险控制能够减少最大回撤，那么我们当然要把这3大法宝有机结合起来。结果如何呢？
所有组合的最大回撤均控制在了20%以内，特别是永久组合（选股+风控），最大回撤只有惊人的10%。大幅低于标普同期的50%。
夏普比率也没有一个落下，全部都在0.9以上，大幅高于标普同期的0.47。
年化回报上，除了永久组合（选股+风控）略低于标普500以外，其余的组合平均高出2.5%。
总是在寻求表现最好的模型
人是有主观能动性的，也是有认知偏差【cognitive bias】的，投资人另一个失败的原因就是追逐表现【performance chasing】。由于各个不同的模型之间也有周期性的表现，所以投资人很容易在策略之间来回捣腾。我之前也曾经写过一篇文章，里面就讲述了投资人喜欢追逐过往表现好的基金经理，详情请参考文后的延伸阅读。
在更换基金经理的前3年，那些被解雇的经理人的三年累计超额收益（超过benchmark的部分）确实较低，只有2.03%；但相比之下，那些被新雇佣的“明星”经理人，在过去三年有高达11.55%的超额收益。但是，尴尬的事情发生了：在投资者更换经理人的后三年，【被解雇的】经理人回报却优于【刚被雇佣的】经理人。大部分情况下，盲目追逐表现好的策略、基金，是会得不偿失的。
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