选股宝|桥水Dalio经典论述：如何构建一个全天候策略组合( 五 )
投资组合整体收益率等于配置的各资产收益率加上管理者的Alpha——这一概念对同一市场或是不同市场的Alpha都成立 。 分开选择Alpha和资产类别（Beta）并不会比传统组合风险更高（Alpha和Beta源自同一市场） 。 而且通过选择最优的Alpha加以分散 ， 执行一个合理的Alpha叠加策略 ， 投资者可以获得更高的风险调整后Alpha水平 。
总而言之 ， 我们相信通过增强对Alpha和Beta收益率的平衡配置 ， 构建符合投资者预期收益的Beta组合 ， 辅以预期收益条件下更分散化的Alpha组合 ， 可以大幅提高投资组合的整体表现 。
资管行业的未来
我个人坚信行业的进化不可避免 ， 也相信后现代投资组合理论要远远优于传统的投资组合理论 ， 因此我认为资产管理行业中的管理者会逐渐发展成两大类——能够有效构造Beta的管理者和挖掘Alpha的管理者 。 很多Alpha管理者会复制出Beta收益并通过无额外成本的方式加入到组合中（比如我们桥水） 。 Alpha管理者会尽可能的去挖掘超额收益 。 由于不受Beta表现的限制 ， Alpha管理者也会也会更加自由 ， 仅在细节控制方面略有掣肘（投资集中度限制或是VaR限制） 。 同时这些管理者会进一步调节Alpha收益的大小以适应客户的需求——比如有些客户可能偏好3%的跟踪误差 ， 另一些客户偏好6% 。 所有Alpha管理者会在不受Beta限制的条件下互相竞争 。 未来在投资者的组合中 ， 不仅是一个“股票基金经理”和另一个“股票基金经理”竞争 ， 而是所有类型的Alpha管理者共同竞争 。
对冲基金正在驱动行业向这个方向发展 ， 因为它们最具备自由创造Alpha的能力 。 它们逐渐改变投资行业 ， 使投资者开始思考是否应当让传统资产管理者像对冲基金那样进行管理 。 同时对冲基金行业需要改变的是 ， 新模式下投资者应该认识到对冲基金并不是一种资产大类 ， 投资者配置对冲基金的时候 ， 实际上是配置了一系列不同Beta和Alpha的组合（只不过以Alpha为主） 。 这些Alpha可以叠加在任何资产类别上 ， 比如投资者可以配置一个具备4%跟踪误差 ， 以国内股票资产（S&P500为基准）为主的基金 ， 或者也可以购买S&P500期货并配置50%的资金到一个8%跟踪误差的对冲基金FOF上 。 因此传统资产管理者 ， 对冲基金管理者和Alpha叠加管理者都在同一起跑线上竞争 ， 力求为客户创造最优的Alpha回报 。
我充分相信这种改变会以极快的速度发生 ， 并对投资和资管行业带来极为深远的影响 。
压力测试
在我刚刚提出全天候资产配置方法的时候（应用适量杠杆来获取更好的分散化效果） ， 大家最常见的担心如下：（1）相较分散化带来的好处 ， 应用杠杆会带来更大的风险（2）相关性的不稳定会导致额外的风险 。 之前我们虽然将策略回测到了1925年 ， 但是直到近期的08年金融危机我们才经受了能够达到大萧条强度的压力测试 ， 在这样的危机中杠杆和相关性的极端情况得到了充分体现 。 在危机过程中 ， 全天候策略的表现如预期的那样优秀 ， 和其他资产配置方式或投资策略相比 ， 全天候策略有更低的风险和更好的收益率 。 通过混合各资产的收益率 ， 我们可以得到全天候组合自危机开始以来的表现情况 ， 这里的结果也仅仅作为概念展示 。 自危机以来 ， 全天候组合（蓝线）取得了43%的收益率而常规资产组合（绿线）基本持平 ， 只上涨了约1% 。
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全天候策略通过2008年的压力测试的原因
全天候配置方法增加了低风险资产的杠杆 ， 并降低了高风险资产的杠杆 ， 将各大类资产的预期风险和收益调整到基本一致 。 这种配置方式能够比传统投资组合提供更好的收益风险比 ， 原因很简单：更好的分散化所降低的风险远大于使用杠杆所增加的风险 。
使用杠杆其实并不是大问题 ， 原因如下（1）通过杠杆增大低风险资产的波动率可以提供更好的分散作用 ， 如果我将50%的钱配置在无杠杆的国债上 ， 另外50%配置股票 ， 那么我的组合就由股票主导 ， 因为股票的波动率更大 。 但是如果我对债券加了杠杆 ， 使其波动率和股票相当 ， 那么我的组合分散化效应就更好 ， 在危机中下跌也会更少 。 （2）全天候配置并不会使用很高的杠杆 ， 该策略大概会用两倍的杠杆 ， 比S&P500中大公司的平均杠杆率还要低 ， 不到美国所有银行平均杠杆率的1/10（我们认为银行的杠杆率还是过高了） 。 （3）杠杆被用于一系列流动性很好的资产上 ， 在价格下跌时可以再平衡或者变现 。 （4）在选择交易伙伴作为杠杆来源的时候 ， 我们主动限制了单一借款方的金额 ， 并择优选择能提供稳定资金来源的借款方 。 因此在金融危机中 ， 杠杆本身并没有成为一个影响到全天候策略的风险因素 。
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