全天候策略+组合构建
# 全天候策略的由来
在 1971 年 8 月 15 日这个周日的晚上，美国总统理查德∙尼克松坐在白宫椭圆形办公室里，对着摄像机镜头，向全国发表电视讲话：“我已经指示财政部长康奈利（Connelly），暂停美元兑黄金的交易。” 美国在度过了长达 27 年的货币相对稳定时期后，宣布取消美元与黄金的挂钩，固定汇率制的布雷顿森林体系最终解体。
瑞∙达利欧（Ray Dalio）当时刚从大学毕业，在纽约证券交易所做办事员。他在公寓里观看了尼克松的电视讲话，揣测其中的含义。纸币的价值来自黄金债权，而现在这种债权不复存在。第二天一早，达利欧走进混乱的纽约证交所大厅，以为股票会出现暴跌。结果恰恰相反，道琼斯工业股票平均指数上涨近 4%，黄金收高。这次反弹后来被称为“尼克松反弹”。尽管达利欧听了尼克松的讲话，却误解了真正的含义。
这件事改变了瑞对市场的思考。他从未有过类似的经历，因此颇为震惊。瑞很快意识到他不能轻信自己的经验：任何人的经验范围都是有限的。 于是他开始研究美元贬值的因果关系及随后的市场效应。瑞发现，布雷顿森林体系解体是一次似乎独特而实际上极为罕见的事件。更广泛的背景研究表明，历史上不同国家曾多次出现货币贬值，并且在不同情况下引发货币贬值的原因基本相同。瑞潜心研究他后来称之为“经济机器”的理论：可以解释历史上经济表现和周期的永恒而普遍的各种关系。
瑞现在已年逾六旬。他在尼克松那番讲话的四年后，创立了桥水投资公司。回首这桩往事， 瑞感慨道：“这件事对我是一个教训。我逐渐形成应对意外事件的能力，学会避免让经验主导思考； 能够超越个人经验范围，把握经济这台机器的运行方式。”
瑞意识到，通过将经济和市场分解成基本组成部分，然后研究这些成分之间的发展关系，可以理解经济这台机器的运行方式。这种思维方式是全天候投资策略的核心。 比如，任何市场走势都可以分解成几个关键因素。市场走势取决于相对于市场预期的实际变化，即所谓的意外。实际与预期的差异越大，意外的程度就越大。 这也是导致“尼克松反弹”的原因。当债台高筑的国家得不到贷款时，便陷入资金紧缩的窘境。它们（这次是美国）总是通过增印货币来缓解资金短缺之急。这轮意外的新增资金导致了货币贬值，也减轻了资金紧缩的压力，从而促使股票和黄金价格上扬。瑞所观察到的无非是“这类事件中的又一次” 而已，即相对于人们预期的实际变化。
全天候投资策略的原则事关另一个看似简单的问题，瑞和桥水公司的联席首席投资官鲍勃∙普林斯（Bob Prince）及其他桥水早期同事探讨了这个问题：什么样的投资组合在任何经济环境下（货币贬值或完全不同的其他环境）都能表现出色？
经过几十年的研究，瑞、鲍勃、格雷格∙詹森（Greg Jensen）、丹尼尔∙伯恩斯坦（Dan Bernstein）及其他桥水同事创建了一个不受预期经济条件变化影响的投资策略。1996 年问世的全天候投资策略最初为瑞的信托资产而创立。全天候投资策略的基本原则是，各类资产根据它们的现金流与经济环境的关系对环境变化做出反应。基于这些结构性特征来平衡资产组合，人们可以减小经济中意外事件的影响。市场参与者可能遭遇意外的通胀涨跌或经济增长滑坡，但全天候投资组合依然能稳步前进，取得令人满意和相对稳定的回报。 迄今为止，全天候投资是一种被动式策略；也就是说，这是瑞与其同事在无需预测未来经济状况的情况下创造的最佳投资组合。当前，全天候投资策略及其投资理念从根本上改变了世界上最大的资本团体管理资金的方式。最初的一系列投资问题已经发展壮大成一种潮流。本文介绍全天候投资策略的创建历史，揭示一系列谈话如何逐渐完善成为一些基本原则，为一门合理而实用的投资哲学奠定了基础。
# 发现过程
1975 年，瑞在一间纽约市的公寓里创立了桥水投资公司。他当时正埋头于大宗商品、货币和信贷市场的交易。瑞最初的业务是为企业客户提供风险咨询服务，并且每天撰写一份题为《桥水每日观察》的市场评论（这个传统保持至今）。 他的竞争优势是创造性和高质量的分析。
瑞的客户包括麦当劳和美国最大的一家鸡肉生产商。当时，麦当劳正准备推出麦乐鸡新品牌，但担心鸡肉会涨价，面临提高菜单价格和降低利润率的选择。麦当劳希望对冲风险，却没有现成的鸡肉期货市场。鸡肉生产商不愿以固定价格向麦当劳出售鸡肉，因为他们担心如果鸡肉成本上涨，供应合同会给他们带来损失。经过一番思考， 瑞想出了对策。鸡肉价格取决于雏鸡（雏鸡很便宜）、玉米和豆粕的价格。因此鸡肉生产商只需要关心波动较大的玉米和豆粕价格。瑞建议将玉米和豆粕合并成一份合成期货，以有效对冲鸡肉生产商对价格波动的风险，生产商因此可以向麦当劳报出固定价格。双方达成了协议，1983 年麦当劳推出了麦乐鸡。
这项早期业务反映出一个真理。任何回报流都可以被分解成基本成分，仔细考察影响这些单项成分的因素，就可以更准确地把握回报流。 鸡肉价格取决于玉米和豆粕价格。名义债券的价格可以被分解为实际收益率和通胀率两个组成部分。公司债券是名义债券和信贷利差的组合。这种思维方式为构建全天候投资策略打下了基础。如果资产可以被分解成不同的组成部分，然后回归成一个整体，整个投资组合也可以如法炮制。
# 投资组合的基本成分
后来, 瑞和鲍勃瞄准了负债管理，而不是仅仅提供相关咨询。任何资产都有相应的负债，相对于资产管理，负债管理似乎是一个被忽视的市场。然而，向公司财务主管传送这个价值观点是一个长期的教育过程。为了实现这个目的, 瑞、鲍勃和其他同事制定了“风险管理计划”。该计划是根据具体情况做出的分析，大体包括以下三个步骤；a）找到公司的风险中性状况，b）设计达到该风险敞口的对冲计划，c）委托桥水公司围绕风 险敞口进行积极管理，按风险中性左右的业绩付费。瑞、鲍勃及其同事使用上述方法将公司负债管理业务逐渐扩大到 7 亿美元。1987 年，桥水公司的业务扩展到资产管理。世界银行的养老基金一直在跟踪桥水公司的研究。基于桥水公司的研究和负债管理的业绩，世界银行的养老基金在桥水公司开立了一个 500 万美元的债券账户。根据十多年来的负债管理经验，桥水公司以同样的方法来管理资产投资组合。将债券基准指数定为风险中性状态；积极的管理带来附加价值（或称阿尔法），即获得超过基准的收益。二者完全独立。这是一个重要的观点。投资产品数以千计， 但任何产品却只有三个变动成分。以购买传统的共同基金为例。这项投资可以作为“大盘成长型基金”来推销。但事实上，这种产品或任何产品的回 报率取决于以下三个因素：a）现金回报率，b） 超过现金利率的超额市场回报（贝塔）及 c）“偏向”，或曰基金经理的股票选择（阿尔法）。共同基金使这些变动因素之间的差异变得模糊，因此难以准确评估任何一部分或整体的属性。总之：
回报率＝现金利率＋贝塔＋阿尔法
许多人（也许大多数人）不从这个角度考察投资回报率，结果意愿常常落空。现金利率毕竟由中央银行控制，而非投资者，并且可能大幅波动。美国的现金利率在 1980 年代升至 15%以上，目前降至零。股票和债券是相对于并且超过现金利率来定价。2%的 10 年期债券收益率低于历史水平，但高于零现金利率。近期环境的超乎寻常之处是现金价格，而非相对于现金的资产价格。
贝塔和阿尔法的特性是不同的。贝塔的数量有限，而且成本低廉。阿尔法（即交易策略）的数量则是无限的，而且成本昂贵。二者最重要的差异在于预期回报率。长期来看，贝塔的整体表现优于现金。在投资上很少有“铁定的事”，但贝塔长期表现高于现金则是其中之一。一旦剔除现金回报率和贝塔的因素，阿尔法便是一场零和游戏。如果你买我卖，只有一个人的决策是对的。 对大多数投资者而言，投资的关键在于确定贝塔资产分配，而不是在市场上的出色交易。投资的 诀窍是找到股票、债券和大宗商品的适当比例， 使静态投资组合变得可靠。这正是瑞、鲍勃、丹 尼尔和其他同事试图回答的那个问题（“什么样的 投资组合在任何经济环境下都表现出色？”）。第一步是将贝塔从现金和阿尔法中分离出来。
# 资产的平衡配置和风险调整
这时的桥水投资公司已经从纽约市搬到康涅狄格州的郊外，总部坐落于西港市（Westport）。由于桥水公司管理养老金资产，其他养老基金也前来寻求咨询。桥水公司提供咨询的客户包括鲁斯蒂∙奥尔森（Rusty Olson），一家总部在美国的大型消费品制造商养老金计划的首席投资官。鲁斯蒂征询桥水公司对他在养老金投资组合中使用 长期无息债券的看法。瑞当场肯定了这种作法， 建议最好通过期货方式，以便设立所需的期限。 瑞承诺将为鲁斯蒂提供更充分和更具体的建议。 在一个周五，桥水公司展开了集思广益的集体讨论。被征询这种水平的问题本身就很了不起。不久前，桥水公司还只是一个专业市场的投资顾问，管理的资金非常有限。现在，偶像级的首席投资官也前来征询意见。当时，瑞、鲍勃、丹尼尔和一些同事整个周末都在研究分析，为鲁斯蒂提供最佳的实施方案。
分析养老金计划的第一步是将养老金投资组合分解成上述的三个关键因素（现金或无风险成分、贝塔和阿尔法）。典型的机构投资组合曾经是（而且仍然是）股票占总额的 60%左右，因此股票承担了几乎全部风险。政府债券和波动性小于股票的几种小投资类别占剩余的部分。从当时至今，这种资产配置是许多投资者坚守的基本原则。鲁斯蒂是一位有创意的思考者，他开始走出传统认知，试图在保持股票高权重的情况下，从不相关的资产回报中构建一个高回报率的投资组合。他的问题是如何处理名义无息政府债券。鲁斯蒂认为这种债券的回报率太低，不值得在他的投资组合中持有，而且属于现金密集型资产。但同时，鲁斯蒂正确地考虑到，其投资组合会受到经济萎缩中通缩压力的冲击。于是他着手制定以 长期政府债券来保护投资组合的方案，因为长期 政府债券比普通债券所需的现金少得多。鲁斯蒂想知道桥水公司在此基础上还能提供何种建议。
桥水公司的对策中包含两个核心概念：经济环境的偏向和风险平衡的资产。后来，这两个核心概念重新出现于全天候投资策略中。瑞、鲍勃 和其他同事认识到，持有股票使投资者容易受到经济萎缩的不利影响，尤其是引起通缩的经济萎 缩。美国大萧条时期股市崩溃的情形就是典型的 一例。鲁斯蒂认为名义政府债券可以在这种环境 中提供优质保护作用的想法也是正确的。投资的目标在于找到适当的资本配置，使其不依赖于对通缩时机的预测，但能提供风险平衡。
1990 年，桥水公司在给鲁斯蒂的备忘录中指出：“在反通胀的经济衰退时期，债券表现最佳，在经济蓬勃发展时期，股票表现最佳，在资金短缺时期，现金的吸引力最大。”也就是说，所有资产类别都有经济环境偏向。它们在一些经济环境中表现良好，但在另一些环境中表现逊色。因此，传统投资组合中的高股票份额相当于在股票上投下巨大的赌注，而且在更根本的层面上，希望经济增长将超过预期。
第二个核心概念源于桥水公司协助企业对冲资产负债表中的不利风险。瑞、鲍勃、丹尼尔和其他同事总是首先考虑风险因素。如果不抵消风险，客户就会遭受损失。由于鲁斯蒂投资组合中的高股票权重，他面临着经济增长低于市场预期的风险。为了“对冲”这种风险，股票需要和另一种资产类别配对，这种资产类别也应有积极的预期回报（即贝塔），但在股票下跌时会上涨，而且涨幅大致与股票的跌幅相当。桥水公司在给鲁 斯蒂的备忘录中，对使用与股票风险大致相当的长期债券来对冲风险表示赞同。备忘录指出：“低风险/低回报率的资产可以转换成高风险/高回报率的资产。”也就是说，从单位风险来考察回报率可见，所有资产大致都是相同的。债券投资在其风险调整到类似股票的风险后，并不需要投资者以牺牲回报率为代价来取得投资多样化。这是有道理的。投资者的回报应当大致与其承受的风险成正比：风险越大，回报越高。在这些研究工作之后，瑞在给鲁斯蒂的备忘录中写道：“我认为，您对整体投资组合的管理方法是合理的。实际上，我甚至认为，您的方法比我所见过的任何其他投资组合的策略都更高明。”长期债券或期货等价物将大致平衡经济增长的意外因素对投资组合的影响，同时维持投资组合的回报率。桥水公司从此开始管理鲁斯蒂的债券投 资组合，也开始发展自己的叠加阿尔法策略（该投资组合是桥水公司的第一个“ 阿尔法叠加” 账户）。
# 平衡经济增长和通货膨胀
随着时间的推移，这些分散的发现 – 将投资组合分解成基本成分，认识经济环境偏向及风险 调整资产类别 – 逐渐形成了一整套可以反复使用的原则。实时管理这些投资组合，特别是在经济受到巨大冲击的情况下，即从股市暴跌、金融危机，到新兴经济体泡沫破裂，增强了对这些原则的信心。然而，在全天候投资策略发展为成熟的概念之前，还存在另外几种观点。其中一个关键步骤是将经济增长和通货膨胀作为重要的特定环境驱动力量，并且将资产类别与这些经济环境相对应。瑞、鲍勃和其他同事认识到，在经济受到冲击时，股票和债券的风险可以相互抵消，正如他们为鲁斯蒂规划的那样。他们也知道，存在对股票和债券都不利的其他经济环境，如通胀率上升时期。这是显而易见的，因为他们经历了这些经 济环境的变化。在 1970 年代那样的经济环境中， 持有大宗商品比持有股票和名义债券更有利。他们在交谈中经常谈及这个概念，而鲍勃的一个简单试验最终完善了这个概念。
自个人电脑问世以来，桥水公司的早期员工就利用这些科技手段收集数据，制作图表和处理决策规则。他们将这些规则称为“指标”。这些指标正是瑞在 1970 年代着手研究的“永恒和普遍”的关联性。从桥水公司员工早期使用的计算尺或惠普手持计算器和用彩色铅手绘的图表发展到今天的电脑，技术工具的进步大大提高了效率。1987 年微软公司首次推出基于“视窗”操作系统（Windows）的电子表格（Excel）。鲍勃当时正学习使用微软公司的电子表格。他使用这种新工具来考察资产权重的改变如何影响投资组合的回报率。鲍勃发现表现最佳的投资组合与通胀的意外变化取得了“平衡”。经历了 1970 年代的通胀和 1980 年代的反通胀，这个结论不无道理，也适用于更为极端的经济危机时期，如 1920 年代德国的恶性通胀或美国的经济大萧条。鲍勃告诉了瑞他的发现，他后来回忆说：“我告诉瑞这一发现，他认为有道理。他说：‘应当进一步发展这个理论， 投资组合应当也与经济增长因素取得平衡。’”
这是桥水公司的经典风格。虽然“数据” 显示一种情形（通过通胀敏感度来平衡资产），常识 则显示另一种情形。由此得到的启示是不要盲目地跟随数据。瑞接着草拟了如下包含四个方框的 图表，以表示任何投资者过去和未来可能面临的经济环境变化范围。关键之处是让每种情形的风险等同以取得平衡。投资者总是在预期未来经济环境，他们正确预期任何情形的可能性相等。
这张图表将主要原则联系在一起，成为全天候投资策略的模型。正如投资组合可以被分解成三个基本因素那样，经济环境也可以被分解成四个主要因素。市场会发生各种各样的意外事件，但意外事件发生的模式通常遵循这个框架，因为任何投资的价值主要取决于经济活力（增长率）和价格（通胀率)。当上述一个或两个因素发生变化时，相应的意外事件就会影响市场走势。想像一下任何经济紧张情形后可见，投资组合最终都意外落入上述的一个或两个因素。1970 年代的石油危机、1980 年代的反通胀时期以及 2000 年后经济增长令人失望的时期都是相对于市场预期的经济环境改变。这个框架反映了这一切。更重要的是这个框架反映未来，即仍然未知的意外。桥水开始采用全天候投资策略后，发生了很多经济意外事件，虽然这些意外事件不同于全天候投资策略诞生之前的事件，但该策略都经受住了考验。这个框架只针对于通常的意外事件，而不是特殊的意外事件，这正是瑞从一开始就考虑到的问题。
最初，桥水公司用这四个方框向潜在客户解释阿尔法多样化的概念。因为这四个方框比较直观和清晰，因此成为会谈的起点。诚然，此时桥水公司的骨干已将工作重点放在阿尔法上，而不是贝塔。为此，瑞、鲍勃、丹尼尔竭力寻找和阐述永恒且普遍适用于大多数具有流动性的金融市场的战术决策规则，这项研究工作的成果是 1991 年桥水公司推出了“纯阿尔法”策略，几年后全天候策略诞生。
最后的成分：通胀挂钩债券：
如果说桥水公司是风险均衡策略的首创者，它在将通胀挂钩债券引入机构投资组合的过程中也起到了关键作用。通胀挂钩债券在全天候投资中发挥着重要作用。证券本金与通胀挂钩的概念至少可以追溯到十八世纪，但到了 1990 年代初，通胀挂钩债券在机构投资组合中的作用仍然较小。正如桥水公司的其他发现一样，这个发现也源于一次对话，或一系列对话。美国一家基金会向桥水公司提出这样一个问题：如何持续实现 5%的实际回报率？根据法律规定，该基金会每年必须用掉 5%的资金，所以它们需要实现 5%的实际回报率以维持运行。回到构成投资组合的基本成分上，客户的“无风险头寸”不再是现金，而是提供实际回报的投资组合。通胀挂钩债券不仅提供一定的实际回报，而且抵消实际通胀率，因此能够保证 5%的实际回报率，前提是能找到支付 5%实际票息的债券。但问题是美国当时尚未发行这种债券。英国、澳大利亚、加拿大和一些其他国家普遍发行通胀挂钩债券。瑞、鲍勃、丹尼尔凭借货币和债券基金经理的经验，熟知如何将债券投资组合对冲回美元以避免汇率影响。他们为这家捐赠基金会提供解决方案是，构建一个全球性通胀挂钩债券投资 组合并且对冲美元。当时的全球债券实际收益率为 4%左右，为了达到基金会的目标，该通胀挂钩债券投资组合还进行了小额杠杆操作。
通过为基金会所做的这些工作可以明显看出，通胀挂钩债券是一种可行的资产类别，但相对于它的结构相关性优势来说未被充分利用。在通胀率上升的经济环境中，通胀挂钩债券表现良好，而股票和名义政府债券表现欠佳。因此，通胀挂钩债券填补了传统投资中出现（并继续出现）的多元化缺口。在大多数投资者的整体投资组合中，除了有很小一部分大宗商品以外，没有任何在通胀率上扬情况下表现良好的资产。从桥水公司确立的经济环境角度分析，通胀挂钩债券有助于平衡经济增长、通货膨胀和其他资产类别的影响，而且其优势是其他资产类别无法取代的（此外，通胀挂钩债券相对于经济增长来说，与大宗 商品呈现负相关，是另一项额外优势）。顺理成 章的是，当美国财政部决定发行通胀挂钩债券时， 有关官员是向桥水公司征询如何构建这种债券的。1997 年桥水公司的建议使得通胀保值债券（TIPS） 定型，目前仍保持同样的结构。
25 年的发展历程：全天候投资策略:
1996 年全天候投资策略完全成型，当时瑞、鲍勃和此时第三位首席投资官格雷格∙詹森（大学毕业后就加入了桥水公司）将几十年的经验教训倾注到了一个投资组合中。动机是瑞期望设立一个家庭信托基金，创建一个他过世很久后仍然可靠的资产配置。通过为麦乐鸡进行的对冲操作， 平衡鲁斯蒂的投资组合以及管理通胀挂钩债券这 一系列工作，桥水公司发现了很多投资原则，积累和合成这些原则，全部融入了一个真实的投资组合。如下图所示，最终的资产配置将不同类别的资产放置于相应的环境框架中。
经过研究，桥水公司把握了各种资产类别与不同经济环境的关系，也认识到在环境方框内的所有资产类别都会逐渐上升。这就是资本主义制度的运行方式。中央银行创造货币，然后那些能够很好运用资金的债务人借贷，力求实现更高的回报。证券大体上有两种形式：股票（所有权） 和债券（贷款）。所以方框中的资产不会完全相 互抵消；长期来看，总资产净回报率高于现金。 经济环境的风险相互抵消，只留下风险溢价。
瑞把创立投资组合的过程比喻成“发明一架尚未飞行过的飞机”。这架飞机看起来很不错，但它会飞吗？瑞开始以自己的资产作为试点，不时重 新平衡投资组合。虽然投资组合的表现达到预期，但仍然纯粹是瑞的家庭信托基金。全天候投资组 合从未被设想为一种产品。一方面，它显得如此深奥，以致没有人这样做，另一方面，它显得如此简单，似乎任何人都能做。当美国股票处于科技泡沫的早期阶段，瑞和其他人就开始提出关于平衡的概念，最初却没有人理会。2000 年的股市暴跌改变了这一切。随着科技泡沫的破裂，人们意识到股票决不是“铁定的事”。科技泡沫的破灭改变了一般投资者的心态，使人想起布雷顿森林体系的瓦解、石油危机和 1987 年的股市崩盘。许多基金经理开始转向阿尔法（战术赌注），以应对他们目前视为不稳定的股市。
桥水公司的早期投资者：
这时，鲍勃开始与桥水公司的客户布里特∙哈里斯（Brit Harris）洽谈，布里特当时是一家大公司养老基金的首席投资官。鲍勃和布里特是为他们的子女及其所在的幼儿园做教练时相识的。一个周日，布里特打电话给鲍勃，问到通胀挂钩债券以及如何将这种债券用到投资组合中的问题。 鲍勃对布里特说：“我告诉你如果我处在你的位置上，我会做什么。” 您可能猜到了，鲍勃所描述的并为布里特的养老金计划提供的投资组合正是全天候投资组合。全天候投资策略非常不合常规，因此布里特要求进行广泛的尽职调查，这使得全天候投资的基本原则更加系统化。鲍勃回忆道：“布里特说：‘当监管机构问到我时，我希望能从书架上拿出账本，向他们展示我们所做的一切工作，说明这样做合乎逻辑。’” 这家养老基金最初的资产配置规模为 2 亿美元。
采用全天候策略的第二个大客户是一家大型汽车公司。该公司刚刚发行了养老金债券，因为在 2001 年股市崩盘后面临资金严重短缺的困境。该公司的首席投资官期望以一种“新的方式”来管 理这笔由发行债券而获得的“新的资金”。他向世界上业绩最佳的机构基金经理发出 30 封信，最终选中了五家公司来管理这笔“新的资金”，桥水公司即其中之一。瑞、鲍勃和格雷格为该公司构建投资组合所 采用的原则适用于整个基金：首先找到最佳的资 产配置和最佳的阿尔法，然后将二者组合，组合 方式应反映出对每一项的相对置信度。在最终的总投资组合中，贝塔和阿尔法之间的比例约 70/30（全天候和纯阿尔法是桥水公司两只交易活跃的投资组合）。创新之处是全天候投资组合的成分。一些客户已经逐渐意识到经济环境平衡和多样化的益处，并愿意委托桥水公司为它们实施这种策略。
当然，全天候投资策略仍然面临一些阻力。同行风险使一些投资者担心无法跟踪基准指数或同行群体。使用杠杆的想法也引发了一些质疑。 一些投资者不太熟悉金融工程的概念，最初对衍生产品（例如期货和互换）感到不安。最后还有一个大问题：全天候投资组合适合什么地方？或者说谁来承担利润和亏损？然而，经历了近十年的低业绩和 2008 年的信贷危机，投资者渴望有其他选择。一位聪明的顾问采用了“风险均衡”一词，建立了一个资产配置桶，使投资组合中风险对等的策略层出不穷。
对全天候投资的反对意见逐渐减少。随着投资者对杠杆化的看法变得不那么极端 – “没有杠杆化是好的，所有杠杆化都是坏的” – 许多投资者已经认识到，适度杠杆化和高度多样化的投资组合 的风险低于没有杠杆操作和缺乏多样化的投资组合。杠杆操作只是一种执行工具。我们不可能很肯定地预知未来，也不知道将出现哪种经济状况， 因此持有在不同经济环境中表现良好的资产组合， 似乎有其道理。杠杆化有助于使资产类别的影响趋同。[1]
[1] 例如，如果投资 10 美元在标准普尔 500 指数，10 美元在美国债券，那么投资组合的风险主要取决于标准普尔，因为它比债券的风险要大。换一种方式，如果投资 5 美元在标准普尔，15 美元在 10 年期债券，这个投资组合的平衡性更好，但回报率较低。照此投资 5 美元和 15 美元，但加上一些杠杆化，新的投资组合具有与股票一样的回报率，但风险较小。
稳妥的解决方案：
时至今日，全天候投资原则的应用范围是无限的，长期来看，也许会促进金融系统的稳定。 加拿大一家最大的养老金计划以全天候投资策略作为整个计划的基准。其他组织将其投资结构完全重组为阿尔法团队和贝塔团队。一些机构将这些投资理念作为一种投资选择引入养老金固定缴 款计划中。最近的一项调查表明，大多数机构投 资者了解这种投资概念，而且 25%的机构投资者的投资组合采用了这种概念，这无疑意味着绝大 多数投资者尚未使用这种有效的新技术。
全天候投资策略源于桥水公司力求认识这个世界的努力，使今天持有的投资组合在 20 年以后仍然表现良好，即使没人能够预测未来哪种增长和通胀状况占主导地位。在做长期投资时，投资者的信心体现在：（1）所持有资产的回报率应当高于现金利率，及（2）资产价格的波动性在很大程度上取决于经济形势相对于目前预期的实际变化（以及这些预期的进一步发展）。仅此而已。 其他指标（资产类别回报率、相关性或精确的波 动性）都是在试图预测未来。从本质上讲，全天候投资策略可以在餐巾纸上勾画出来。它可以简 单理解成持有四种不同的投资组合，每种组合的 风险相等，每种组合只在一个特定的经济环境中 表现出色：相对于市场预期的四种环境为:（1）通胀率上升，（2）通胀率下降，（3）经济增长率提高，及（4）经济增长率下降。过度自信往往诱使人们摆弄他们并没有深入理解的事物，使事物过于复杂化，施加过多的工程手段和过度优化。全天候投资组合则特地回避 这种作法。相反，从全天候投资组合的构建方式 可见，桥水公司承认不能预测未来的事实，因而选择风险平衡的长远投资策略。在鸡尾酒会和家庭聚会上，桥水公司的员工常常被问及该投资什么的问题，他们并不专门研究主动的阿尔法投资组合，那没什么用处，因为投资组合在变动。一般人的投资需求是，一种可以长期持有的良好可靠的资产配置。桥水公司的答案是全天候投资组合，这是桥水公司 30 年来在不确定的条件下投资的经验。瑞的信托资产仍在采用全天候投资组合。
请注意，本文引用的任何客户只是历史参考。文中列举的客户是否同意委托桥水公司或采用桥水公司提供的咨询服务，目前仍然未知。
# 组合构建 | 后现代投资组合理念
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。
1996 年，美国桥水创立了全天候资产配置原则，这一原则现在被称为“风险平价”，并得到了广泛的运用。2004 年，达利欧先生撰文阐释了这些原则。本篇文章为更新后重新发布的版本。
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。
由于缺乏一个更恰当的术语，我将本文所述的设计过程称为后现代投资组合理论（PMPT），因为它建立在投资组合理论的概念之上，并在此基础上做了进一步拓展。现代投资组合理论（MPT）的传统应用方法是，首先根据各类资产的预期收益、风险和相关性对它们进行组合，一旦确定了资产配置中各类资产的配比，接下来再挑选各类资产中最好的管理人。后现代投资组合理论则与此不同，这主要体现在三个方面：首先，将来自于阿尔法的收益和来自于贝塔的收益分开考虑；其次，将阿尔法和贝塔的大小调整至更理想的水平；最后，将两种收益来源的投资组合更深入地进行分散化。因此，PMPT 投资组合不仅更符合投资者的收益和风险目标，而且和传统投资组合相比更加的分散化。
# 基本组成部分
假设你想要一个目标收益率为 10%的投资组合，并希望其风险尽可能低。那么你可以怎么样选择？由于投资组合的收益率等于其组成部分的收益率的加权平均值，因此你需要确定一个能得到平均收益率为 10%的收益来源的组合。所有的收益都由三个基本部分组成：
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。
另一方面，阿尔法收益则与之不同。阿尔法收益的来源很多，而且相对来讲彼此更不相关。但这些收益不稳定，即使从长期来看，经风险调整后的平均收益率也略低于零。阿尔法的整体预期收益率略为负值，原因有二：首先，投资增值是一场零和博弈——一位管理人赚钱，就会有另一位管理人赔钱。第二，存在交易成本和调仓费用。在这个略低于零的均值上下，风险调整后的收益率范围很大，因为在这场零和博弈中，优秀的管理人可以获得高额阿尔法收益，而平庸的管理人会产生巨大的亏损。因此，如何选择管理人和平衡阿尔法收益，会产生非常大的盈亏差异。就贝塔收益而言，投资者无论选择哪种贝塔，都几乎可以确信在长期内会取得正收益。但阿尔法则与此不同，如果选择不慎，将产生负收益。但是，如果挑选恰当的阿尔法，你可以建立一个比由贝塔组成的更好的投资组合，因为你可以利用更多、相关性更低、更有吸引力的回报流来组成一个高效的投资组合。
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。
大部分投资者都退回到了以贝塔为主的投资组合，尤其是股票的贝塔。因为分配给某类资产的资金通常决定了所选择的主动管理人的类型，将大量资金配置在股票上，通常会导致阿尔法收益由股票管理人来主导。因此，采用传统方法所得到的投资组合，其贝塔风险通常远高于阿尔法风险（比例一般约为 95%/5%），而贝塔的整体收益主要视股票的表现而定（也就是说，典型的养老基金与股票的相关度为 95%），其阿尔法收益则取决于股票管理人的表现。这绝不是一个分散化的投资组合。
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。
当你选择了收益率和风险调整至相似水平的资产后，这些资产之间的主要区别就在于它们之间的相关性。如果我们给所有资产类别加杠杆，使其获得类似于股票的预期收益率，再用这些资产建立一个分散化的投资组合，则该组合的预期收益率将与股票相似，但其风险远低于股票或一个重仓于股票的组合。因为所有的投资都经过了调整而具有与股票相同的预期收益率，所以和在一个“典型投资组合”中相比，它们更能发挥彼此分散化的效果（典型投资组合的预期收益率低于股票收益率，因为它包含了较低收益的资产；其风险又比这些较低收益的资产还高，因为它高度集中于股票）。
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。
按照传统方法，将夏普比率分别为 0.2 至 0.3 的资产组合在一起，得到的投资组合的夏普比率大约为 0.4，且其预期收益率低于股票收益率。通常，这些传统投资组合与股票市场的相关性为 95%左右，因为它们将大部分资金投资于股票，而股票的波动性远远大于其他资产类别。但是，将夏普比率为 0.2 至 0.3、但预期收益率相当于股票（或你的目标收益率）的杠杆化后的资产重新组合在一起，得到的组合的夏普比率接近 0.65，其预期收益率等于股票收益率（或你的目标收益率），并且不受任何单一资产类别的左右。更高的单位风险预期收益率来源于更好的分散化。这种夏普比率的提高意味着，在风险水平保持不变的情况下，投资组合的预期超额收益率将增加大约 65%。这种更分散化的方法，比任何单一品类的资产或者传统的资产组合都能带来更好的夏普比率，因此，我们可以在相同（甚至更低的）风险水平上实现更高的收益率，或者在更低的风险水平上享受相同的收益率。
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。
这种方法有缺点吗？传统投资组合的预期收益率较低，股票集中度较高。与此相比，给资产加杠杆，持有一个平衡的投资组合，会产生不同类型的风险。传统投资组合的风险很大程度上来源于股票，而这种新投资组合的风险在于股票以外的资产平均表现逊于现金。如前所述，我们不担心这种风险。虽然我们不能确切地预测未来是怎么样的，但我们已经利用多个国家的数据对这些概念进行了压力测试，时间回溯至 1925 年。此外，建立这类投资组合所需的杠杆通常很低。如果投资者对杠杆的使用能减少偏见和非黑即白的态度（“没有好的杠杆，所有杠杆都是坏的”），我相信他们会明白，一个有着适度杠杆、高度分散化的投资组合要比一个无杠杆、集中化的投资组合风险小得多。
# “全天候”资产配置
照此方法，我在 1996 年建立了一个我自己的最佳战略资产配置，用于为子孙后代投资我的家族信托资产。因为选择阿尔法要求拥有挑选管理人的才能，而我不能保证在我离世后我的后代能做到这一点，因此我希望投资组合的收益 100%来源于贝塔，且其收益率与股票收益率相类似。鉴于其设计目标是在所有经济环境下都有良好的表现，我称之为“全天候策略”。
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
模拟业绩披露声明：模拟结果具有许多固有的局限性，其中包括，没有任何陈述表明任何账户会或可能获得与所示结果类似的利润或亏损。实际上，任何交易程序的模拟结果和实际结果之间都经常存在显著的差异。模拟结果的局限性之一是它们往往是具有后见之明。此外，模拟交易不涉及金融风险，并且没有一项模拟交易记录可以完全反映实际交易中金融风险的影响。例如，尽管有交易亏损，但仍可以撤销或坚持特定的交易程序，这都可以严重影响实际交易结果。在一般情况下或在执行任何特定交易程序时，还有许多其他因素与该市场有关，而在呈现模拟结果时这些因素并不能完全考虑到，但这些因素都可能对实际交易结果产生不利影响。
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
模拟业绩披露声明：模拟结果具有许多固有的局限性，其中包括，没有任何陈述表明任何账户会或可能获得与所示结果类似的利润或亏损。实际上，任何交易程序的模拟结果和实际结果之间都经常存在显著的差异。模拟结果的局限性之一是它们往往是具有后见之明。此外，模拟交易不涉及金融风险，并且没有一项模拟交易记录可以完全反映实际交易中金融风险的影响。例如，尽管有交易亏损，但仍可以撤销或坚持特定的交易程序，这都可以严重影响实际交易结果。在一般情况下或在执行任何特定交易程序时，还有许多其他因素与该市场有关，而在呈现模拟结果时这些因素并不能完全考虑到，但这些因素都可能对实际交易结果产生不利影响。
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
创建一个优化的阿尔法投资组合的基本原理与优化的贝塔投资组合背后的原理是相同的，都是使用不相关的回报流来构建一个分散化的投资组合，这些回报流彼此平衡，并达成目标收益率。其中唯一的区别是，我们将这些原则应用于阿尔法而不是贝塔。
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。
传统的投资方法通常会导致一个阿尔法相对较差且缺少分散化的投资组合，这是因为阿尔法的选择是与贝塔捆绑在一起的，而不是根据它的来源是否是最优的。比如说，大多数传统投资者都有大量资金投资于本国股票，因此，他们大量的阿尔法来自于本国的股票。太多阿尔法来自于本国股票会使阿尔法投资组合的分散性很差。不仅如此，因为本国股市是最难产生阿尔法的市场之一，所以阿尔法收益较低。更好的方法是选择阿尔法时不再与特定资产类别挂钩，而是根据其自身突显的价值来选取，这样产生的阿尔法收益更高。
选择最好的阿尔法，然后建立一个分散化的阿尔法投资组合，其业绩要远远好于传统的投资组合。无论是让单一管理人分散化他自己的阿尔法，还是使用许多管理人的阿尔法来建立分散化的阿尔法投资组合，结果都是这样。作为证据，来比较图 5 中的阿尔法投资组合 1 和阿尔法投资组合 2 的结果。每个饼图代表 100%的机会集合，其中每个切片代表一个阿尔法来源及其在所有阿尔法来源中的占比。在我们的例子中，每个切片的平均信息比率是 0.35，因此组合 1 和组合 2 中的每个阿尔法都是一样好的。但是，由于组合 2 包含更多、更平衡、相关性更低的阿尔法来源，因此其信息比率是组合 1 的大约 2.5 倍。
图 5：优化的阿尔法投资组合的构成
换句话说，增加相关性更低（更平衡）的阿尔法来源，会提高分散化的效果，进而带来更高的单位风险收益率。由于阿尔法是可以被调整的，你可以利用这个更高的信息比例，选择在相似的风险水平上获得更高的预期收益，或者在更低的风险水平上取得相似的收益率。因为阿尔法可以有很多种来源，并且它们可以被很好地平衡，因此阿尔法叠加管理人建立分散化阿尔法投资组合的能力得到了提升，和那些不会分散化和平衡阿尔法的传统管理人相比，他们有着巨大的优势。我们发现，采取这种方法后，信息比率可以提高二到四倍。
**一个投资组合的总收益等于所投资的资产类别的收益，再加上管理人的阿尔法收益。**无论阿尔法来自于与资产类别相同的市场还是不同的市场，这个概念都同样成立。独立地选择资产类别（贝塔）和阿尔法来建立的投资组合，不一定比按照传统方法管理的投资组合的风险更高；按照传统方法，阿尔法与贝塔来自于相同的市场。但是，从最好的来源选择阿尔法，以此建立一个更加分散化的阿尔法投资组合，并正确地实施阿尔法叠加策略，你可以获得更高的风险调整后的阿尔法收益。
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。
# 对于真正考验的反思
当我第一次提出全天候资产配置方法，即采用适度的杠杆来更好地实现分散化时，人们最常表示的担忧是：1）杠杆产生的风险要比分散化所能消除的风险更大，2）不稳定的相关性会产生意想不到的风险。尽管我们对该策略的回测可回溯至 1925 年，但直到最近发生的堪比“大萧条”的全球金融危机，我们才有机会对这些概念进行实时的压力测试，在这段时期内，杠杆化的策略和其对相关性的依赖都经受了严峻的考验。全天候资产组合在此期间的表现与我们的预期相吻合。与几乎所有其它资产配置组合或投资策略相比，全天候资产组合的风险更低，收益率更高。我们可以将资产配置组合权重应用于金融危机爆发以来各资产的市场收益率，以说明全天候资产组合的表现。这样可以显示这些概念的叠加运用情况，但并不表明是为机构投资者实际实施后的表现。自危机爆发以来，全天候资产组合（蓝线）上涨了 43%，而传统资产组合（绿线）则大致持平，只上升了 1%左右。
金融危机爆发以来的业绩压力测试
模拟业绩披露声明：模拟结果具有许多固有的局限性，其中包括，没有任何陈述表明任何账户会或可能获得与所示结果类似的利润或亏损。实际上，任何交易程序的模拟结果和实际结果之间都经常存在显著的差异。模拟结果的局限性之一是它们往往是具有后见之明。此外，模拟交易不涉及金融风险，并且没有一项模拟交易记录可以完全反映实际交易中金融风险的影响。例如，尽管有交易亏损，但仍可以撤销或坚持特定的交易程序，这都可以严重影响实际交易结果。在一般情况下或在执行任何特定交易程序时，还有许多其他因素与该市场有关，而在呈现模拟结果时这些因素并不能完全考虑到，但这些因素都可能对实际交易结果产生不利影响。
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。
杠杆本身不是问题，其中有几个原因。首先，杠杆被用来提高低风险资产的波动率，创造出比没有杠杆的情况下更好的分散投资效果。例如，如果我把 50%的资金放在未加杠杆的美国国债上，50%的资金放在股票上，那么我的投资组合就会主要受到股票的影响，因为股票的波动性更高。但是，如果我增加债券杠杆率，使其达到和股票一样的波动率，那么在金融危机期间我的分散投资效果就会更好，风险更低。第二，全天候使用的杠杆并不多；该策略只运用约两倍的杠杆率，低于标普 500 指数大公司的平均杠杆率，是美国银行业平均杠杆率的 1/10（我们认为美国银行业的杠杆率过高）。第三，杠杆是以一系列高流动性的形式被使用的，如果资产价格下跌，可以进行再平衡和清仓。最后，当交易对手是杠杆的来源时，我们会主动限制对放贷人的风险敞口，并积极地挑选那些最可靠的融资来源。因此，在整个危机期间，杠杆本身不会影响全天候策略的表现。
错误的相关性假设也不是问题，因为这些假设不稳定，我们在决定资产权重的过程中并不运用相关性假设。相反，我们对资产权重的设定，是基于对资产定价如何反映对经济状况的预期的理解，并使资产组合在各种环境下的风险敞口保持平衡，特别是使资产组合在经济增长率和通胀率不同于预期时的风险敞口保持平衡。这种分析框架在危机期间也维持有效。在此次危机期间，有些资产在经济增长率低于预期时会表现不好（如股票），但也有资产在经济增长低于预期时表现良好（如美国国债），后者的涨幅会显著抵消前者的跌幅。通过提高债券的杠杆率，使债券风险敞口与股票风险敞口相当，它们就可以相互地平衡。但是，如果不使用杠杆，就达不到这种平衡。相比之下，传统投资组合更集中于股票，因此当经济增长率低于预期时这样的组合表现较差，在危机时表现就更差了。
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。
# 重要信息披露和其他信息
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假设的业绩结果有许多固有的局限性，其中一些如下所述。不保证任何账户将会或者可能获得与展示业绩类似的利润或损失。事实上，假设的业绩结果和任何特定的交易程序随后取得的实际成果之间经常出现显著差异。假设的业绩结果的局限性之一是其往往具有后见之明。此外，假设交易并不涉及财务风险，而没有一项假设交易记录可以完全反映实际交易中财务风险的影响。例如，承受损失的能力或在交易出现损失时坚持某个特定的交易程序的能力可以对实际交易结果造成实质不利影响。许多其他与一般市场有关的因素或与任何特定的交易程序的实施有关的因素无法完全反映在假设的业绩结果的准备中，而这些因素均可以对实际交易的结果产生不利影响。
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