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组选奖658前后关系

发布时间:2019年3月20日17时15分44秒

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  达里奥这一听似简单的“原则”,在金融经济学领域有着深厚的理论积淀,源于由马科维兹(HarryMarkowitz)在上世纪50年代发展的“现代组合理论”(ModernPortfolioTheory(MPT))。

这套理论用投资组合标准差衡量风险(σ),它与组合内部各资产的权重(ω)、期望回报(R-bar),及资产相互之间的相关性(ρ)有关。

  投资决策被归结为求解“给定风险水平下期望回报最大的投资组合(或给定期望回报水平下风险最小的投资组合)”这一最优化问题。

基于这一理论框架及历史数据,运用统计、数学工具可获得定量结果。

在技术上,MPT也被称为“均值-方差”分析。

  马科维兹因为这项贡献分享了1990年诺贝尔经济学奖。

  数十年来,基于MPT,在资产配置、证券投资分析领域发展出各种“修正”版的分析框架。

当今大量“智能组选奖658前后关系投顾”产品、基金中基金(FOF)组合构建也广泛吸收这一理论精髓。

  尽管资产大类之间的相关性存在一定的经济理论基础(或常识),但市场的复杂性决定了资产价格走势不会简单地取决于极少数变量,投资者可能需要不定期思考类似下面的问题:  ●股票X与美股大盘相关度高还是与A股大盘相关度高?(潜在诉求:以大盘走势辅助判断个股走势)  ●什么基金在大盘下跌时可能上涨?(潜在诉求:寻找可以“避险”的基金)  ●最近一年持有黄金可以多大程度对冲股票下行风险?(潜在诉求:辅助判断一定时期避险资产的有效性)  ●股票X与股票Y、Z的组合哪一个更有利于分散风险?(潜在诉求:辅助判断投资组合的合理性)  ●最近一个月美元是原油价格的主要驱动因素么?(潜在诉求:辅助判断短期影响油价的因素)  ●最近一个季度美国国债收益率与新兴市场货币走势相关度高么?(潜在诉求:辅助判断新兴市场货币的影响因素)  等等。

  通过“ETF精选”区间统计的“相关系数”工具,投资者可以查询2—20个投资标的在特定时间窗口的相关性,有助于寻找前述问题答案的线索。

这一相关性的计算基于这些投资标的的交易日收盘价。

这里所谓的“投资标的”,目前支持美国及香港市场的指数、个股、ETF。

“ETF精选”收录了主要资产的典型代理。

  相关系数计算器支持预设时间窗口及自定义时间窗口。

注:从统计技术上说,进行线性相关性分析要求每个投资标的至少有2个有效的收盘价样本。

(图片来源:新浪财经)  使用区间统计-相关系数工具可查询指数、基金及个股的相关性。

注:已添加的证券代码支持通过拖拽方式变更结果的输出顺序。

(图片来源:新浪财经)  举例而言,基于最近一年(2017年5月3日-2018年5月3日)的收盘价历史数据计算,相对于美股大盘(SPY),阿里巴巴(BABA)的走势与A股大盘(ASHR)的相关性更高;美国20年以上国债基金(TLT)、环球房地产投资信托基金(REET)与美股大盘(SPY)走势负相关;金价(GLD)与大盘(SPY)在60%的时间里是同涨同跌的。

点此查看截至2017年底主要资产代理的相关性分析。

  需要注意的是,MPT本质上是在“风险”与“回报”二者之间科学权衡。

选择分散投资的投资者,关心资产的相关性只是一方面,资产的长期趋势同样不容忽视。

做多那些没有增值前景的资产,并不符合投资逻辑,即便加入这样的资产有可能降低组合波动率。

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