选股宝|桥水Dalio经典论述：如何构建一个全天候策略组合( 三 )
总体上来说 ， 各资产风险调整后的收益率类似 ， 且均优于现金 ， 所以我们可以通过杠杆调节各类资产的预期回报率和风险 。 比如我们可以对一个低收益的资产加杠杆 ， 使其回报达到股票的水平 ， 也可以再加更高的杠杆使其满足10%的收益目标 。 图2中显示的是和图1一样的各类资产 ， 但是它们的预期收益率都通过杠杆被调节到10%附近 。 杠杆的运用创造了很多高风险和高回报的资产供你选择 。 可以想象在图2中 ， 你构建投资组合的方法会有巨大不同 ， 因为现在所有的资产都对应10%的预期回报 ， 因此你可以构造一个远远更加分散的组合 。 在图2中 ， 我们提供了由杠杆调整后资产组成的分散化投资组合 ， 传统投资组合 ， 以及10%收益率下的各类资产（基于图1中的预期情况） 。 可以看到分散化的最优Beta组合预期回报率为10% ， 远高于传统组合的6.5% ， 而且风险水平相似 。 这不仅是理论假设——杠杆化的大类资产可以在实际中被用来构造投资组合 ， 并给你提供图2所示的表现（蓝色） 。
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绝大多数的资产可以通过加杠杆的方式来调整预期收益和风险 ， 以此为基础 ， 你可以构建符合自己收益目标的分散化组合 ， 只需要你相信各大类资产的预期收益率高于现金即可 ， 因为这样才有可能通过杠杆提高预期收益率 。 一旦你拥有这项能力 ， 就可以进一步决定组合的构造方式 ， 也就不需要接受像图1那样预设风险和回报的资产了 。
在调整了资产的收益和风险之后 ， 下面的主要区别就在相关性上 。 如果我们将所有的预期收益率调整到和股票相等的程度 ， 此时分散化的投资组合就会有和股票相似的收益率 ， 但风险比传统投资组合（超配股票）要低的多 。 这是因为所有的资产都有和股票类似的收益率 ， 进行分散化的效果又会远好于“典型投资组合”（因为混合了其他资产 ， 导致预期回报远低于股票 ， 同时风险又高度集中在股票上） 。
这一杠杆化的过程消除了传统资产配置中风险和回报的取舍（图1所示） ， 之前正是这种取舍使投资组合不得不超配股票 。 由此投资者可以构建满足目标收益率的分散化组合 。
采用传统的方法 ， 组合几个夏普比率在0.2到0.3之间的资产得到的新夏普比率在0.4左右 ， 同时预期收益会低于股票回报 。 一般来说 ， 这种传统组合和股票市场的相关性高达95% ， 原因是投资组合超配了股票 ， 且股票的波动率要远大于其他资产的波动率 。 这里我们通过杠杆化夏普比率0.2到0.3的各项资产 ， 将预期收益率调整到股票收益率（或你的目标收益率）附近 ， 再次进行组合的夏普比率可以达到0.65 ， 并且总预期收益和股票相当（或和你的目标收益率相近） ， 组合收益也不由任何一个资产主导 。 这种更好的分散化带来了单位风险下更高的回报 。 上面夏普比率的提高说明如果我们承担同样的风险 ， 投资组合的超额回报可以提高大约65% 。 这种分散化的方法能提供比任何单个资产或者常规组合更好的夏普比率 ， 因此投资者可以在承担同样风险的情况下获取更高的回报 ， 或是在同样回报下承担更低的风险 。
对于一个年化波动率10%的组合来说 ， 我们预期上述夏普比率的提升可以相对传统组合提高2.5%的年化收益 。 换句话说 ， 如果遵循后现代投资组合理论 ， 机构投资者能在相似的风险水平之下每年提高2.5%的收益率（相对于传统投资组合理论） 。 也即可以在获得10%的回报率的同时 ， 持有一个分散化的组合使风险大幅降低 。 这里篇幅有限 ， 就不一一展开论述其他的好处 ， 比如大幅降低肥尾风险等 。 当然任何市场或是策略都只有有限的预测能力 ， 我们这样的投资方式同样具备风险 ， 而且众所周知 ， 不负责任或是不科学的使用杠杆是非常危险的 。
这样的组合有什么缺陷呢？通过对各资产加杠杆并进行分散化配置 ， 我们引入了一种和传统投资组合（预期回报率低 ， 风险高度集中于股票）不同的风险 。 传统投资组合的风险主要对应股票风险 ， 而这种组合的风险主要在于大类资产跑输现金 。 虽然我们无法预测未来的情况 ， 但是我们对不同国家根据历史数据做了一系列的压力测试（回溯到1925年） ， 最终认为这样的风险是可以接受的 。 而且构建这种组合其实只需要非常低的杠杆 ， 如果投资者能够习惯不要以一种非黑即白的视角来看待杠杆 ， 抛开觉得使用任何杠杆都很糟糕的偏见 ， 就会发现一个加了轻度杠杆 ， 高度分散化的组合实际上比一个不加杠杆 ， 集中持仓的组合风险更低 。
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