# 投资组合 (Portfolio)
投资组合 (Portfolio) 在{{{金融学}}}中指由个人或机构投资者持有的多种{{{金融资产}}}的集合。这些资产可以包括{{{股票}}}、{{{债券}}}、{{{现金及其等价物}}}、{{{共同基金}}}、{{{交易所交易基金}}} (ETF)、{{{房地产}}}、{{{大宗商品}}}以及其他各类投资工具。构建投资组合的核心目的并非简单地将资产汇集在一起，而是通过一种被称为 {{{分散化}}} (Diversification) 的策略，在不牺牲（甚至提升）预期收益的前提下，对投资的总体{{{风险}}}进行管理和优化。
投资组合理论的基石是诺贝尔经济学奖得主哈里·马科维茨 (Harry Markowitz) 在1952年提出的{{{现代投资组合理论}}} (Modern Portfolio Theory, MPT)。这一理论革命性地指出，评估一项资产的风险不应孤立地进行，而应考虑其对整个投资组合总风险的影响。
## 投资组合的基本要素：收益与风险
任何投资决策都围绕着两个核心维度展开：收益 (Return) 和 风险 (Risk)。投资组合理论为我们提供了量化和分析这两个要素的框架。
### 1. 投资组合的预期收益率 (Expected Return)
一个投资组合的预期收益率是其包含的各项资产预期收益率的加权平均值。计算公式相当直观：
$$ E(R_p) = \sum_{i=1}^{n} w_i E(R_i) $$
其中： * $E(R_p)$ 是投资组合的预期收益率。 * $n$ 是投资组合中资产的数量。 * $w_i$ 是第 $i$ 种资产在投资组合中所占的权重（即投资于该资产的资金占总投资额的比例），且 $\sum_{i=1}^{n} w_i = 1$。 * $E(R_i)$ 是第 $i$ 种资产的预期收益率。
这个公式表明，投资组合的预期回报是其组成部分回报的直接线性组合。
### 2. 投资组合的风险 (Risk)
与收益率不同，投资组合的风险（通常用收益率的{{{方差}}} $\sigma_p^2$ 或{{{标准差}}} $\sigma_p$ 来衡量）不是其组成资产风险的简单加权平均。这正是投资组合理论的核心洞见所在。投资组合的总风险不仅取决于单个资产的风险，更关键地取决于这些资产收益率之间的 相互关系，这种关系由{{{协方差}}} (Covariance) 或{{{相关系数}}} (Correlation Coefficient) 来度量。
对于一个包含两种资产（A和B）的投资组合，其风险（方差）的计算公式为：
$$ \sigma_p^2 = w_A^2 \sigma_A^2 + w_B^2 \sigma_B^2 + 2 w_A w_B \text{Cov}(R_A, R_B) $$
其中： * $\sigma_p^2$ 是投资组合收益率的方差。 * $w_A$ 和 $w_B$ 分别是资产A和资产B的权重。 * $\sigma_A^2$ 和 $\sigma_B^2$ 分别是资产A和资产B收益率的方差。 * $\text{Cov}(R_A, R_B)$ 是资产A和资产B收益率的协方差。
协方差可以进一步用相关系数 $\rho_{AB}$ 表示：$\text{Cov}(R_A, R_B) = \rho_{AB} \sigma_A \sigma_B$。代入上方差公式，得到：
$$ \sigma_p^2 = w_A^2 \sigma_A^2 + w_B^2 \sigma_B^2 + 2 w_A w_B \rho_{AB} \sigma_A \sigma_B $$
* $\rho_{AB}$ 是资产A和资产B收益率的{{{相关系数}}}，其取值范围为 $[-1, 1]$。它度量了两种资产的收益率同向变动的程度。
## 分散化：投资组合的“免费午餐”
上述风险公式揭示了{{{分散化}}}的魔力。分散化之所以能降低风险，关键在于资产之间的相关性（$\rho$）不为完全正相关（即 $\rho < 1$）。
* 当 $\rho_{AB} = 1$ (完全正相关)：两种资产的收益率变动方向和幅度完全一致。此时，分散化没有风险降低效果。投资组合的标准差就是单个资产标准差的加权平均：$\sigma_p = w_A \sigma_A + w_B \sigma_B$。 * 当 $\rho_{AB} = -1$ (完全负相关)：两种资产的收益率变动方向完全相反。在这种理想情况下，通过恰当选择权重，甚至可以构建一个完全没有风险的投资组合（$\sigma_p = 0$）。 * 当 $-1 < \rho_{AB} < 1$ (不完全相关)：这是现实世界中最常见的情况。只要资产不是完全正相关，投资组合的风险就会小于各资产风险的加权平均值。$\rho_{AB}$ 越低（越接近-1），分散化的风险降低效果越显著。
这种在不降低预期收益率的情况下降低风险的能力，常被金融界称为“唯一的免费午餐”。
### 系统性风险与非系统性风险
通过分散化，我们可以有效降低甚至消除一部分风险，但这并非对所有风险都有效。投资组合的总风险可以分解为两部分：
1. {{{非系统性风险}}} (Unsystematic Risk)：也称为 可分散风险 (Diversifiable Risk) 或 特定风险 (Specific Risk)。这类风险与特定的公司或行业相关，例如公司管理决策失误、新产品失败、罢工等事件。通过将大量不完全相关的资产组合在一起，这些正面和负面的特定事件会相互抵消，从而使非系统性风险随着资产品种的增加而急剧下降。
2. {{{系统性风险}}} (Systematic Risk)：也称为 不可分散风险 (Non-diversifiable Risk) 或 {{{市场风险}}} (Market Risk)。这类风险源于影响整个市场的宏观经济因素，如{{{利率}}}变动、{{{通货膨胀}}}、经济衰退、战争等。无论如何分散投资，投资者都无法避免这类风险。{{{Beta系数}}}是衡量单个资产或投资组合相对于整个市场的系统性风险的常用指标。
## 构建最优投资组合
现代投资组合理论的目标是找到“最优”的投资组合。这个过程可以分为几个步骤：
### 1. 确定有效边界 (Efficient Frontier)
投资者可以构建出无数种可能的投资组合，每一种都在风险-收益坐标系中对应一个点。将所有这些点描绘出来，我们可以得到一个可行的投资区域。
{{{有效边界}}} (Efficient Frontier) 是这个区域的上边缘曲线。这条曲线上的每一个点都代表一个“有效”的投资组合，其特征是： * 对于给定的风险水平，它提供了最高的预期收益率。 * 对于给定的预期收益率，它承担了最低的风险。
任何位于有效边界下方的投资组合都是次优的，因为存在一个位于边界上的组合，它能在相同风险下提供更高收益，或在相同收益下承担更低风险。
### 2. 引入无风险资产与资本市场线 (CML)
接下来，我们引入一个理论上的{{{无风险资产}}} (Risk-Free Asset)，其收益率是确定的（即风险为零），通常以短期国库券的利率（$R_f$）为代表。
投资者现在可以在一个风险资产组合与无风险资产之间进行配置。所有这些新的组合构成了连接无风险资产点和原有效边界上某个风险组合点的直线，这条线被称为{{{资本配置线}}} (Capital Allocation Line, CAL)。
其中，有一条特别的CAL，它刚好与有效边界相切。这条线被称为{{{资本市场线}}} (Capital Market Line, CML)。 * CML代表了引入无风险资产后，投资者所能获得的最佳风险-收益权衡。 * CML与有效边界的切点所代表的投资组合被称为 最优风险资产组合 (Optimal Risky Portfolio)，理论上它就是包含了市场上所有风险资产的{{{市场组合}}} (Market Portfolio)。
### 3. 夏普比率与投资者选择
CML的斜率被称为{{{夏普比率}}} (Sharpe Ratio)，其计算公式为： $$ \text{Sharpe Ratio} = \frac{E(R_p) - R_f}{\sigma_p} $$ 它衡量的是投资组合每承担一单位总风险（标准差），所能获得的超过无风险利率的超额回报 (Excess Return)。最优风险资产组合正是所有风险组合中夏普比率最高的那个。
根据分离定理 (Separation Theorem)，所有理性投资者的最优投资策略都是两步： 1. 投资决策：识别出那个具有最高夏普比率的唯一的最优风险资产组合（市场组合）。 2. 融资决策：根据自身的{{{风险偏好}}}，决定在无风险资产和这个最优风险资产组合之间如何分配资金。 * 风险规避程度高的投资者，会持有较多无风险资产和较少的最优风险组合。 * 风险偏好程度高的投资者，会持有很少甚至不持有无风险资产，甚至通过借入资金（以无风险利率）来加码投资于最优风险组合。
## 结论
投资组合理论为现代金融提供了一个科学的框架，用以理解和管理投资中的风险与收益。它强调了分散化的重要性，区分了可分散与不可分散的风险，并指明了构建最优投资组合的路径。这一理论不仅是{{{资产配置}}}和{{{风险管理}}}的基石，也为后续的{{{资本资产定价模型}}} (CAPM) 等资产定价理论奠定了基础。