資產配置原理：兩個資產間走勢「負相關」或「無相關」

從下圖中可以看到，股市和債券的表現，
除了都是長期向上以外似乎沒什麼關係、甚至股票跌時債券常常漲幅較大(圖中不明顯但其實有)？

實際看個例子就懂了：

比較3種資產配置狀況：
1. 持有100%美國股票
2. 持有100%美國中期公債
3. 持有50%美國股票、50%美國中期公債

從上面圖表可以看到，
1. 100%股票(藍線)報酬最高，年化報酬有9.76%，但過程也遇到大起大落，萬一不幸你進場時剛好是高點，那可能就會很擔心。
例如2000萬的資產，如果剛好買在2008年高點，在下跌過程帳面最大損失高達50.89%，超過1000萬帳面虧損。

2. 100%債券(紅線)報酬最低，年化報酬率5.85%，報酬最低，但過程非常平穩，即使股市有大波動時也沒有發生什麼問題，甚至反而上漲幅度更大。
例如2000萬的資產，即使買在任意高點，最多帳面上也只會損失6.47%，大約是129萬左右的帳面損失。

3. 50%股票50%債券(黃線)，年化報酬率是8.3%，略低於100%股票，而波動則是介於中間。
例如2000萬的資產，即使買在任意高點，過程最多回檔21.63%，大約433萬左右的帳面損失。

這只是一個比較簡單的例子，實際運作資產配置會更加分散，而不是只有股票和債券，
後續的文章會在分享各種配置案例。

從夏普率Sharpe Ratio看成果：

夏普率Sharpe Ratio是一個衡量單位波動能創造報酬高低的指標，
計算上是把報酬率扣掉無風險利率後除以波動大小(標準差)，如果單位波動能創造更大報酬，夏普率就越高，
從上圖表可以看到，當資金分配到兩個不同資產後，長期Sharpe Ratio明顯更高(配置後0.77，高於股票0.53與債券0.68)，
代表資產配置過後，每承擔1%的波動能得到的預期報酬會更高。

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如果股票跌債券就漲、股票漲債券就跌，這種關係就稱為「負相關」，
這裡的負相關並非精確統計學上相關係數的負相關，只是種大略的現象描述，
在資產配置中我們並不要求走勢完全相反或絕對無關，
而是「某資產發生大跌時其他資產不受影響」，這樣就足夠達的減少波動的目的了。

如果股票跌債券就漲、股票漲債券就跌，這種關係就稱為「負相關」，
這裡的負相關並非精確統計學上相關係數的負相關，只是種大略的現象描述，
在資產配置中我們並不要求走勢完全相反或絕對無關，
而是「某資產發生大跌時其他資產不受影響」，這樣就足夠達的減少波動的目的了。

除了股票以外，其他資產也有類似狀況，
例如：黃金、貴金屬類走勢，跟股市債市關聯就不大，彼此漲跌沒什麼關係，可以理解為「無相關」，代表相關程度極低。
不動產REITs的走勢則是跟股票較接近，但不完全相同。

因此當資金分配到不同類別資產後，
即使單一資產(例如股票)發生大跌，其他資產可能影響不大，甚至會上漲，
最終會導致波動性減少，但長期報酬率卻可能不會下降太多的狀況。

實際上，大多數不同類的資產，都是選用低度相關的資產來做配置，
除了股票和債券以外很少是有負相關特性的。

另外，
由於股票波動大小是債券的數倍，因此

債券除非分配比例高或使用波動較大的長天期債券，否則能降低的波動很有限。

分配的比例沒有絕對，資產也可以很多種：

這裡舉例只有兩個資產，
如果配置到更多資產，那分散效果還有可能更好。

比例也不一定是各50%，
有可能是60%/40%，或是80%/20%等其他的配比，
後續會再談到配比的原則。

要注意：
資產配置只關注比例，並不談「時機」，也就是不關注進出場點

之所以要使用資產配置，
就是因為我們只能掌握一個資產的長期成長，而無法掌握它短期內的變化。

如果你有預測時機的能力，就不需要資產配置了對吧？

當使用資產配置時，除非波動依然很大，
否則就不應該再問：「現在可以進場嗎？」這種問題了。

全文連結

https://rich01.com/how-asset-allocation-1/