自己做基金组合已经有1年多了，如果从ETF组合算起，那就更久了。一直以来，我都是朴素的玩家，组合的配置大概都是按照股和债来进行不同比例的搭配，当然这中间还会有一些主观的加仓或者减仓操作。
在平时浏览金融工程研报时会接触到很多组合理论，这些理论基本都是国外大拿们的发明或者发现。看到研报中对组合的数学阐述和理论证明以及回测验证，我非常心动。
心动不如行动。虽然自己的组合过去几年整体看做的还不错，但主要是经验型的，如何能从更高级的层面，也就是数学层面来找到更好更合适自己的组合呢，这是我非常想做到的一件事。因为我们都是人，是人都会受到情绪的影响，有了情绪的影响，操作层面就会变得没有章法。
我想好好学习一下资产配置组合的理论，看看先贤大神们是怎么做的。然后，能不能做一些简化，来更好的指导自己的操作。将高大上的理论模型落地，结合国内市场实际，结合散户实际，做一些有意义的探索。
后面我打算将我学习的心得笔记记录下来。一方面是为了巩固自己的学习成果，另一方面感兴趣的朋友也可以从中获取知识。我的学习主要是通过券商研报、知乎、简书以及CSDN等帖子和文章学起。这些知识都非常碎片化，我这里做记录整理，争取搞懂每一个细节。
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今天记录整理的是在CSDN上发现的一篇关于均值方差模型的介绍文章。这篇文章是我目前看到的对均值方差模型介绍的最接地气的文章，难得的是还配有一个简单的例子，这个非常好，因为有了例子，就会形象很多，不然全是数学公式+程序输出根本搞不懂说的是什么。当然原文中有一处公式错误，这个错误可把我害惨了，也不知道是不是作者故意弄的坑。
首先大家要知道一点，均值方差模型是目前现代组合投资理论的基石。基石，那就是理论基础和祖师爷那种。该模型的发现者马克维兹凭这个理论获得了年的诺贝尔经济学奖。
还有一点提示，想搞懂这个模型得具备一定的数学知识，大约就是大学时学的概率论+数理统计+矩阵论的一些基础知识就够了。为了搞懂这个模型，已经放下书本N年的我，还真是下了不少功夫，努力的学习回忆这些看着熟悉又陌生的公式：均值、方差、标准差、协方差、向量计算。
背后的故事
从前，有一个年轻人，叫哈里·马科维兹（HarryMarkowitz），彼时他正在芝加哥大学攻读经济学博士学位，一次偶然的机会他在办公室门外等待见导师、准备讨论博士论文时遇到了一个股票经纪人，和股票经纪人的一番交谈使他的研究方向转向了证券市场。导师鼓励他对这个领域进行研究，并给他推荐了当时著名的经济学家约翰·威廉姆斯（JohnWilliams）最出名的一本书：《投资价值理论》（TheTheoryofInvestmentValue)。
威廉姆斯认为，证券的价格反映了其“内在价值”，而证券的价值就是其未来股息的折现价格。但马科维兹很快就发现这个理论缺少了对“风险”的分析：投资者固然要最大化预期折现收益，同时也应该考虑到收益的方差（variance）是一个不好的东西，投资者在决策过程中应该同时考虑这两个方面，并且应该这样构建一个投资组合：在“预期收益”和“收益的方差”之间做权衡取舍（trade-off）。
（有点复杂，但这句话很重要...)
于是在年，25岁的马科维兹在TheJournalofFinance这本顶级金融学期刊上发表了一篇论文，叫《证券投资组合选择》（PortfolioSelection）。
这篇论文当时并没有引起很大的轰动，因为在14页的篇幅中有差不多10页都是一些数学推导证明和涂鸦，类似这样的图片你们可以感受一下:
但马科维兹的研究后来被证明是震撼性的，《证券投资选择》常常被用来和牛顿的《自然哲学的数学原理》相比较。就像是证明“不要把鸡蛋全放在一个篮子里”一样，很难把最简单的常识用数学优雅的证明出来。同时，马科维兹的理论是超前的，随着技术的发展，他的理论终于被证券市场验证，在文章发表四十年后的年，马科维兹因为“证券投资选择理论”而获得了诺贝尔经济学奖。
现代投资组合理论
现代投资组合理论（ModernPortfolioTheory,MPT）就是马科维兹在年发表的这篇文章中首次提出的。
假设目前市场上有ABCD四种资产（比如股票、债券、期货、现金等等），它们有各自的收益率，也有各自的风险，那么投资者是应该只持有一种资产，比如资产A，还是应该持有一个投资组合包含一种以上的资产？如果是这样，投资组合中应该包含哪几种资产，各种资产又应该如何配比，才能使得的总的风险最小，但是收益最大呢？这是现代投资组合理论研究的中心问题。
这个理论包括两个重要内容：均值-方差分析和有效前沿。
均值--方差分析
现代投资组合理论用均值和方差来刻画收益和风险这两个关键因素。均值，指的是投资组合的期望收益率，它是单只证券的期望收益率的加权平均，权重为相应的投资比例。而方差，则是指投资组合的收益率的方差，它衡量了实际收益率和均值的背离，刻画了投资组合的风险。
组合期望收益率：
组合方差：
这个组合方差公式经过核对有错误。公式中的那个2不要，其次i≠j。经过修正后计算出的结果才和作者后面写的一样。这个我也是参照了其他人写的公式看出来的。作者写的这个公式是非常清晰和容易理解的。我还看过其他写法，那感觉更看不懂。
协方差、相关系数又是什么？我们后面会解释。
举个例子
假设目前市场上有四种资产ABCD，根据它们在过去一年中的表现，我们计算得到它们的年化收益率、标准差分别如下。我们打算将它们等权重持有，也就是每种资产占投资组合的25%：
那么我们可以得到：投资组合的均值=投资组合的期望收益率=
(1%x25%)+(5%x25%)+(10%x25%)+(15%x25%)=7.75%
计算投资组合的方差需要知道所有资产两两之间的协方差，协方差是衡量两种资产的收益率变动情况的，简单来说，是衡量两种资产的收益率是同向变化还是反向变化的，变化的程度如何。如果资产A收益率上涨的时候资产B的收益率也同时上涨，那么二者就是同向变化的，协方差为正数；如果资产A收益率上涨的时候资产B的收益率刚好下跌，那么二者就是反向变化的，协方差为负数。协方差的数值越大，二者同向（或者反向）变化的程度越大。
而相关系数就是协方差除以资产的标准差，所以也可以看成是一种标准化后的特殊的协方差。
协方差有什么作用？
作用相当大！
马科维兹发现，证券投资组合的方差不仅取决于单个资产的方差，而且还取决于各种资产之间的协方差，并且随着组合中证券数目的增加，在决定组合方差时，协方差的作用越来越大，而单个资产方差的作用越来越小，也就是说，协方差几乎成了组合方差的决定性因素！
通过公式我们也可以看出来，当协方差为负数时，是可以减小组合的方差的！
在这一点上，马科维兹有两个重大贡献：
1、1+1不等于2
马科维兹提出，投资组合的风险并不是单纯的将各种资产的风险相加，而是要考虑它们之间的相关性，也就是说在这种情况下1+1并不等于2：
决定投资组合的风险并不是资产本身的风险，而是它们之间的相互影响！而通过操纵资产间的相关性我们是可以操纵投资组合的风险，从而达到一个我们想要的收益--风险组合。
2、风险分散化
风险分散化原理被认为是现代金融学唯一的“免费午餐”（freelunch），将多项资产组合到一起，可以对冲掉部分风险而不降低平均的预期收益率。
回到我们例子中投资组合的方差的计算，假设各种资产之间的相关系数如下：
有了各个资产之间的相关系数，那么就可以按照上面给出的组合方差计算公式，算出组合的方差。这里非常建议大家进行手算一遍，不自己亲自算出结果，那就始终浮在上面，无法深入。经过我亲自计算，组合方差=0.。记住这个是方差，下面还要开平方根，得到组合的风险（标准差）=4.05%。
这里我们看出，当等权重持有ABCD四个资产时，组合的风险并不是25%*5%+25%*6%+25%*8%+25%*10%=7.25%。等权重持仓是我们配置各种基金时常用的方法，如果我们不知道均值方差模型，估计很自然的就会认为7.25%就是组合的风险了。然后有了马大师的理论，我们知道其实组合的风险应该是4.05%。
可以看到，将ABCD等权重持有在投资组合中，我们得到组合的收益率比单独持有资产A或者单独持有资产B的收益更高，风险更小！这就是组合投资的厉害之处！
那么现在问题来了，将每种资产等权重持有，是最好的选择吗？假如我想知道，在每个给定的收益水平，风险最小的投资组合是什么？我们该怎么利用均值和方差来计算呢？
有效前沿
马科维茨告诉你，你可以在有效前沿（EfficientFrontier）上找到这样的投资组合。
他是这么做的——解下面这个二次规划：
这个二次规划翻译过来，就是给定组合期望收益率，如何使组合方差最小。求解之后可以得到下面这个图：
看到这里，估计大家会觉得更难。因为前文中计算组合收益率和风险时，我们还能用手算来验证，这个求有效前沿的东西显然不是手算能做到的，必须用编程解决了。这里需要用到python，因为十有八九python中已经会有现成的库函数给我们用的。目前我还不会，后面我会动手做。这里我们先知道这回事就行。
图的横轴代表了风险，纵轴表示收益。图中每一个橙色的点代表一个投资组合，每一个组合对应了一个收益和风险。而在每一个收益水平下，风险最小的组合在哪里呢？你可以看到，正是位于蓝色这条边界上。蓝色这条线上的所有点，都是在同一个收益水平下，风险最小的组合（因为，没有比它们更靠左的点了）。
但蓝色边界上所有的点都是最好的组合吗？显然不是。我们可以看AB这两点。B点和A点相比，收益更高（更靠上），风险更小（更靠左），所以B点优于A点。
而蓝色边界上最靠左的点是B点，最靠上的点是C点，所以，BC这条边界上的点，是最优的解。给定每一个收益水平，线上的点对应的风险最小，而给定每一个风险水平，线上的点对应的收益最大。因此，马科维茨称BC这一段为有效前沿。
所以回到我们的例子，假设目前市场上有ABCD四种资产，我们知道它们的年化收益、年化波动率、相关系数，我们要如何持有它们，才能使得我们的投资组合的收益最大，风险最小呢？马科维茨告诉我们，可以用均值方差分析，找到有效前沿，那么有效前沿上的点就是最佳的组合。
我们用Atree智能资产配置系统模拟出来这个有效前沿，如下图：
*色的粗线表示了有效前沿，而ABCD这四个点则代表了ABCD这四种资产本身的收益和风险水平。我们看到，相比单独持有一种资产，持有投资组合的收益更高，因为对于A点来说，它的正上方、位于有效前沿上的E点代表了相同风险水平下最高的收益；对于B点，它的正上方、位于有效前沿上的F点代表了相同风险水平下的最高收益；同样对于C点，它的正上方、位于有效前沿上的G点代表了相同风险水平下的最高收益（唯独D点比较例外，在风险水平为10%的情况下，单独持有资产D的收益最高）。
回到我们前面假设的等权重持有四种资产的组合的例子，这样的配置真的是最好的吗？答案是：非也。还记得等权重持有四种资产的组合收益和风险分别是7.75%和4.05%，对应的是图上的N点，然而我们可以在有效前沿上找到更好的一点M，在相同的风险水平（4.05%）的情况下，它的收益是9.34%（7.75%）。那么组合M的配置是怎样的呢？我们可以得到A：0%，B：47.28%，C：18.64%，D：34.07%。
所以，通过资产的均值方差分析，我们可以找到一条有效前沿，在这条有效前沿上的点就是最佳的投资组合，这些投资组合有这样的特点：给定组合收益水平，组合的风险最小；给定组合的风险水平，组合的收益最大，这就是均值方差模型的内容。
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