美国桥水投资公司创始人瑞·达利欧解释如何建立一个目标收益率为10%、波动率为10-12%的投资组合。
为了解决机构投资者面临最大的两个问题：投资组合的预期收益率不足且过度集中于股票，越来越多的机构投资者想要了解如何设计投资组合才能实现其特定的收益率和风险目标。因此，投资者对投资组合设计的兴趣日渐浓厚。
本文概述了美国桥水设计投资组合的方法。其中，我们将收益分解成几个基本的组成部分，分别讨论这些组成部分以及它们如何彼此组合在一起。由于这些组成部分数量不多，容易理解，且他们的组合方式有限，因此我们的设计方法很直白，只需几页篇幅即可让您有所了解。
因篇幅所限，本文无法详述我们为压力测试这些概念所做的大量的研究工作，以及把这些概念应用于实践时可以采取的各种具体细节步骤。读者应首先重点了解这些原则，如果觉得有必要可以再做进一步的深入研究。
基本组成部分
无风险收益–通常指的是现金收益，但无风险收益应该是最能中和你想要管理的风险的利率（例如，如果投资者要求的是实际收益率，那他应使用通胀挂钩债券的收益率）。
从贝塔获取的收益–不同资产类别中超过无风险收益的超额收益。例如，如果无风险收益率为2%，股票的预期收益率为7%，则股票的预期贝塔收益率为5%。与指数挂钩的股票投资组合的总收益可被分解为无风险收益和贝塔收益。
从阿尔法获取的收益–管理人的价值贡献部分，是管理人偏离贝塔所取得的收益。
由于总收益等于这三个组成部分的总和，也就是投资组合的收益等于这些的总和，因此设计一个投资组合来实现目标收益的第一步是决定超额收益中多少应该来自贝塔，多少应该来自阿尔法。这不是一个能用定量方法来回答的问题。相反，这更像是一个哲学问题，因为尽管贝塔和阿尔法都能产生收益，但它们极为不同。
贝塔的数量有限（即符合要求的资产类别不多），它们通常相互关联，与其超额风险相比，它们的超额收益率比较低，夏普比率通常在0.2至0.3之间。尽管如此，贝塔收益是稳定的，我们可以预期其长期收益超过现金。
假设我们要达到某一特定的目标收益率（在我们的例子中即为每年10%），这一收益率比通过市场定价锁定的收益率（如5%）要高，那么投资者就必须承担一些风险。因此，问题就变成了，你最愿意承担哪些风险？如果你愿意承担贝塔风险，而不愿意承担阿尔法风险，因为你对自己挑选主动管理人来增加价值没有信心，那么你可以将投资组合设计成只包含贝塔风险。在这种情况下，你就必须设计一个10%的目标收益率100%由贝塔提供的投资组合。或者，如果你认为你有能力挑选能增加价值的主动管理人，你也可以设计一个目标收益率100%由阿尔法产生的投资组合。
按照PMPT方法，贝塔和阿尔法的组合比例是明确选择好的，贝塔组合和阿尔法组合都会更加分散化。尽管不存在贝塔和阿尔法“正确”的组合比例，但我们相信我们将看到——事实上，我们正在看到——阿尔法份额显著地增加。但我们知道阿尔法是一场零和博弈，选择增加更多的阿尔法不一定会提高收益率；事实上，在大约一半的情况下，阿尔法会降低收益率。我相信，善于发现和平衡阿尔法的管理人在未来几年会非常抢手，投资者若挑选出有能力取得正的阿尔法收益并很好地平衡阿尔法的管理人，将会产生极其优异的结果。无论如何，不同的阿尔法投资组合会有巨大的业绩差异。我还相信，优秀管理人的阿尔法的质量将会改善，因为越来越多的投资者容许这些阿尔法来更好地平衡他们的投资下注，具体原因见下文解释。
以下两部分，我将阐述我们是如何设计优化的贝塔投资组合和优化的阿尔法投资组合的。我想强调的是，我提供的是一份选项的菜单，投资者可以依照自己的情况各取所需。
优化的贝塔投资组合
也许大部分投资者都很坚信这样一条投资假设：贝塔收益，或资产的表现，在长期内将高于现金收益率。这其中有两个原因：第一，资本主义制度即建立在该假设之上，因为中央银行发行现金，那些能很好地利用现金的人就会去借钱，并利用这些现金来获得更高的收益；其次，投资者希望为承担的风险获得补偿。图1显示了某咨询人士对各类资产的预期风险和收益。
图1：各类资产的预期收益和风险水平
尽管每个人的预期都略有不同，但大多数投资者认为，资产的风险越高，通常预期收益率也会越高。我认为，之所以存在这种关系，是因为资产可以通过杠杆作用而实现相互地“竞争”和“套利”。换句话说，通过借入现金购买更多的某个投资，可以同时提高该投资的预期收益率和预期风险。例如，使用杠杆，可以使债券与股票相比具有“竞争力”。杠杆的作用不是停留在理论上的，它不断地影响着不同资产类别的收益率。例如，大多数高收益、高风险的资产类别，如股票、私募股权、风险投资和房地产，由于其内嵌的杠杆，即存在于证券本身的杠杆，而具有了更高的风险和收益。例如，标准普尔500指数所包含的公司的平均债务股本比约为1:1，因此提高了这些公司股票的收益率和风险。
由于不同资产类别的预期收益率和风险如图1所示，因此追求更高收益率的投资者会在其承受范围内尽量多地购买高收益资产类别（特别是股票），再少量购买一些其他资产（主要是债券）做分散投资。在我们构建预期收益率为10%的投资组合例子中，按传统方法，我们不得不购买图1右上角所列的资产，这些资产的年平均预期收益率大约为10%。结果是，我们的投资组合无法分散化。因此，我们必须在一两个资产类别上下很大的赌注，才能在我们可接受的期间内实现10%的预期收益率。或者，我们可以采用传统的资产配置流程，购买大量股票和一些债券，这可以略微提高投资组合的分散化效果，但预期收益率会大大低于我们的目标收益率。我个人对这两种方法都不满意。
然而，由于各类资产风险调整后的收益率大致相同（具体数字无法可靠地获知），并且它们的预期收益率高于现金收益率，因此可以通过使用杠杆或类似杠杆的技术，调整这些资产的预期收益率和风险，使其彼此更相似且接近投资者的目标收益率。例如，可以提高收益率较低资产的杠杆率，使其获得与股票相同的预期收益率和风险，或者进一步加大杠杆，将其预期收益率提高到10%的目标。图2显示的是与图1相同的资产类别的预期收益率和风险，但利用杠杆产生10%的预期收益率。通过这种方式运用杠杆，我们可以获得许多高收益和高风险的资产，并使用他们构建投资组合。想象一下，如果参照图2而不是图1来选择资产，投资组合中的资产配置会有多大的不同。
贝塔的超额收益率与波动率（由超额收益率计算）的比率（夏普比率）已经达到（并预计将维持）0.2至0.3。这是因为a）投资者承担了更多的风险，需要有额外的收益（因此该比率应为正值），但是b）这个比率不能太大，否则这些投资会吸引大量资本，推高其价格，压低预期收益率。
因为在图2中，许多资产类别的预期收益率都是10%，因此你可以建立一个预期收益率为10%，但更加分散化的投资组合。在图2中，我们展示了一个使用杠杆后的资产构建的分散化投资组合和一个使用传统方法构建的投资组合，以及使用杠杆后将预期收益率提升至10%的各单项资产类别（基于图1的信息）。如图所示，分散化的“优化的贝塔投资组合”的预期收益率为10%，而传统投资组合的收益率为6.5%，而这两种投资组合的风险大致相同。这并非停留在理论上——使用杠杆后的资产可以被这样用来构建投资组合，为投资者提供多种选择，就像图2所示的两种投资组合（蓝色）。
图2：各类资产和投资组合的预期收益和风险水平
大多数资产类别都可以加入杠杆，使其具有相似或更高的目标收益率和风险，使你可以建立一个预期收益率与目标一致的分散化投资组合。这个概念只要求投资者相信一条，即所选资产类别的预期收益率会高于现金收益率。如果情况确实如此，那么你就知道可以通过加杠杆来提高这些资产的预期超额收益率和风险。一旦你意识到你有这种能力，你就可以决定如何运用它，没有必要再接受图1各类资产“现成”的风险和收益率。
上述流程避免了传统地、在图1所示的风险和收益之间进行取舍，这会使得投资组合过度集中于股票。利用这个流程还可以建立一个收益率符合投资者目标的分散化投资组合。
对于一个年波动率为10%的投资组合而言，我们估计，这样更高的夏普比率将比传统投资组合每年增加2.5%的收益。换句话说，采用PMPT方法而不是传统的MPT方法进行资产配置，机构投资者在类似风险水平上可以提高大约2.5%的年收益率。因此，投资者持有一个分散化的投资组合，可以实现10%的目标收益率，同时不会大幅增加风险。限于篇幅，我不再赘述更多好处，如大幅降低了肥尾风险。当然，与任何投资一样，由于没有一个市场或策略是完全可预测的，因此存在大量潜在风险。此外，众所周知，不负责任或无知地加杠杆本身就存在着风险。
“全天候”资产配置
为了展现这些概念在实际中会如何表现，我们可以将该资产配置组合中各类资产的权重应用于其相应的市场收益率。这样就可以显示出这些概念累积运用后的效果，但这并不代表着为机构投资者实际实施后的表现。这种方法很有效，你可以看到资产组合在各种环境中的表现，包括在高通胀、通胀紧缩、资产泡沫和市场暴跌时期的表现。
图3显示了自1970年以来全天候资产组合的收益率，其风险水平与传统投资组合（股票债券比率约为60/40）的风险相同。如图所示，在与传统投资组合（红线）相同的风险水平上，全天候资产组合（蓝线）的年收益率高出300-400个基点。
图3：与传统资产组合具有相同风险的全天候资产组合
如前所述，可以根据个人的风险偏好提高或降低全天候投资组合风险和收益的水平。图4显示的是一个与传统投资组合的收益率相同的全天候资产组合。如图所示，其可以取得和传统投资组合相同的收益率，但风险却只有后者的一半。
图4:与传统资产组合具有相同收益率的全天候资产组合
假如你不喜欢这些概念，更愿意遵循传统的资产配置流程，并按传统的方式理解资产风险和收益（如图1所示），那么，为了获得10%的收益率，你要么必须将所有资产集中在平均预期收益率为10%的少数资产类别上，要么必须获得更多的阿尔法。这就引出了一个问题，怎样才能获得更多的阿尔法？
优化的阿尔法投资组合
建立优化的阿尔法投资组合有两种方法。第一种，也是目前最流行的一种，是阿尔法叠加；第二种方法是建立一个由不同阿尔法构成的投资组合，而并不去考虑这些阿尔法收益由哪类资产产生。无论是哪一种方式，阿尔法都是独立于贝塔，并被叠加在贝塔收益上。例如，桥水向客户提供阿尔法叠加时，每一位客户选择自己的贝塔和基准，我们对其进行复制，然后叠加上我们自己优化的阿尔法投资组合。客户会指定阿尔法收益的目标跟踪误差（风险）。按照第二种方法，每个管理人的阿尔法会被视为一个单独的回报流，并被组合成一个阿尔法投资组合。虽然我们认为第二种方法是最好的，但这两种方法都显著地改进了传统的投资组合方式。这两种方法采用的基本概念大部分是相同的。
图5：优化的阿尔法投资组合的构成
总之，我们相信，更好地平衡来自阿尔法和贝塔的收益，根据个人的目标收益率建立更加分散化的贝塔投资组合，建立更好、更分散化的阿尔法投资组合，并根据目标收益率进行调整，投资者可以显著改善投资组合的整体业绩。
投资管理的未来
我坚信进化的必然性，也认为建立机构投资组合的PMPT方法比传统的MPT方法要好得多。因此，我相信投资管理行业的进化方向，是其拥有两大类管理人——高效创造贝塔收益的管理人和贡献阿尔法收益的管理人。许多阿尔法管理人将会复制贝塔，并免费奉送阿尔法管理人将尽其所能地创造阿尔法，除了遵守一些合理限制外（如对于风险集中度和受险价值(VaR)的限制），将不再受到需将阿尔法与贝塔关联的约束。阿尔法管理人还会根据客户的意愿调整阿尔法的大小，例如，一个客户可能会选择3%的跟踪误差，而另一个客户可能会选择6%。所有的阿尔法管理人都会彼此竞争，而不去顾及贝塔。不是一些“股票管理人”与另一些“股票管理人”争夺投资者的股票这块份额蛋糕，而是所有阿尔法管理人相互争抢整个蛋糕。
对冲基金正在这些方面取得进步，一部分原因是它们拥有最大的自由度来设计阿尔法。这些基金正在促进整个投资行业的变革，使得投资者开始考虑是否应该让他们的传统管理人按对冲基金的规则来行事。但对冲基金本身也将被迫作出改变。在这种新的模式下，投资者会意识到，世界上并不存在对冲基金资产类别这种东西。当投资者将资金配置到对冲基金时，实际上是投资于很多种不同的贝塔和阿尔法，但主要是阿尔法。这些阿尔法可以叠加在几乎任何的资产类别上。例如，投资者可以在几种方案之间做出比较，让跟踪误差为4%的本国股票管理人来管理其本国的股票（比如以标普500指数为基准），或者购买标普500指数期货，并将50%的资金投资于跟踪误差为8%的对冲母基金。因此，传统管理人、对冲基金管理人和阿尔法叠加管理人都将争相创造最好的阿尔法。
我相信这些变化将极其快速地发生，也将带来投资和投资管理行业的深刻变革。
瑞·达利欧是总部位于美国康涅狄格州韦斯特波特的美国桥水投资公司的总裁兼首席投资官。
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对于真正考验的反思
金融危机爆发以来的业绩压力测试
为何全天候平衡风险的方法经受住了2008年的压力测试
全天候资产配置方法对低风险资产加杠杆，对高风险资产去杠杆，这使得投资组合中所有资产的预期收益率和风险大致相同。这种资产配置方法和传统的投资组合相比，能产生更高的风险收益比，原因很简单：分散化所降低的风险大于使用杠杆所增加的风险。
我很欣喜地看到，这种战略性资产配置方法现在越来越受欢迎，我对此毫不惊奇。该方法自我们在15年前开发以来，并经过了85年的回溯测试后，已经得到了验证。我相信，随着该方法日益普及，它将对资产配置产生极大的有利影响，其影响程度类似于传统投资组合理论获得认可时的影响。
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