第三节

没有风险意识就没有未来

在第三章第三节里，本书已经提到了关于风险的两大底层逻辑：（1）投资预期收益越大，风险就越高；（2）个人投资者在做任何投资判断之前，都要到正规的持牌机构做个人风险承受能力测试，并以结果作为投资依据。

前文中已经提到过，分散化是对抗风险的一大利器，这也就是要在“后袋”配置模型中加入一定比例的债券和货币资产的根本原因。从历史经验看，债券资产相对于股票类资产的差异化表现是很常见的，以美国市场为例，红星新闻援引瑞士资产管理公司Mirabaud的研报显示，自1976年到2022年，美国市场出现股票、债券双双下跌超过10%的情况只有1次，就是2022年。而2022年的情况比较极端，美联储激进加息和久高不降的通胀交织在一起。据万得的数据，截至2023年12月下旬，深证成指和创业板指一年来的跌幅分别超过了15%和20%，然而同期内利率债指数和信用债指数的上涨幅度都在4.5%上下。这些都提示我们一个知名的道理：不要把所有鸡蛋（资金）都放在一个篮子（一种资产类型）里。

这些历史经验表明，投资债券类资产可以为我们在股票市场不好时，提供防御性保护，特别对那些希望将资金分别配置进股票和债券的投资人来说，债券类资产可以成为这个投资组合中非常好的风险抵御器。在分散化背景下，充分利用债券和股票的非相关性，在股市大幅度下降时，债券类资产能很好地保持正收益，这明确提醒我们投资债券资产的价值——能在股市“混沌”中托底。

但对于风险的认识，以上这些还是不够的。

在构建“后袋”配置模型的过程中，风险的因素其实无所不在，只不过为了简化读者的理解过程，我没有重点提及“后袋”中每种资产的风险计量手段和作用，只展示了收益在其中扮演的角色，但前文的“后袋”配置模型是在考虑了风险因素后做出的判断。

没有重点提及并不代表风险不重要；相反，如果没有风险意识，投资者的投资就可能面对血本无归的惨况。有了风险意识，才有我们个人财富的未来。

纵观国际主流机构的资产配置方案，都会以预期收益和预期风险作为主要的数据进行决策。比如2023年景顺资产管理（Invesco）所发布的市场预测中就将未来10年全球各类资产的算术平均年化收益和风险预期都展现了出来，包括沪深300指数、美国标准普尔500指数未来10年的算术平均年化收益和未来10年每年的风险预测（如波动率）。

普通人虽然可能没有办法知晓这些收益和风险预期数字到底是怎么计算出来的，但上述这个例子正好可以帮助我们理解一只基金、一种资产乃至整个“后袋”配置模型的风险其实都可以用百分比来显示。景顺报告的注释中表明，上述所提两个指数的风险百分数就是波动率（Volatility）。波动率已经多次出现在这本书中，读者可以将其看作风险的“等价代理指标”。也就是说，当波动率上升，风险就加大；当波动率下降，风险就减小。

用金融数学来解释，波动率代表了风险性资产在一定时间跨度中的收益率的标准差。这里我们尤其要注意，作为风险的指示性数据，波动率可以是历史收益率或者预期收益率的标准差，但一定得是收益率的标准差，并不是价格（比如股价）或者其他数字的标准差。

标准差和方差是高中数学的内容，标准差的高低说明样本中的数值相对平均数值的差距大小。比如，两个学生连续5个月的月考成绩平均分虽然是一样的80分，但学生一5个月的考试成绩依次为75、81、85、79、80；学生二的5次成绩则依次为65、95、60、85、95。我们可以看到学生一的考分标准差明显较小，说明他比较稳定；学生二的波动很大，我们可以认为其考试分数的不确定性更高。

但很多类似钱小白那样的读者可能会有疑问：学生二的分数波动大，但如果高考分数正好是一个高分，那肯定会更加成功；相反，学生一的分数波动虽然较小，但如果平均分不是很高的分数，那么他能够考出好成绩的潜力就较低了。如此说来，我们一味以波动率高低所代表的风险高低来判断投资的好坏也不完全准确，最重要的是要考虑风险和收益的平衡。

平衡的最重要考量因素是：只要平均收益率高，那么波动率较高其实也可以接受，关键是找到一个对比的标准。当今世界金融学中的类似标准非常普遍，比如夏普比率就是一个非常好的判断依据。其公式是：一项资产的预期收益率减去无风险资产收益率（一般以中长期国债年化收益率代表）再除以这项资产的标准差。

通常来说，夏普比率越高说明这个资产（或者资产组合）的投资价值越高，因为收益和风险平衡得越好。以景顺资产管理2023年报告中的预期收益率和波动率结合2023年年末中国和美国10年期国债的收益率作为各自的无风险利率，来计算沪深300指数和标准普尔指数未来10年的年化夏普指数。得出沪深300的夏普比率为0.31，标准普尔500的夏普比率为0.24。美联储在2022—2023年的连续加息，导致美国无风险利率提高不少，这使得上述公式中标准普尔500指数的夏普比率与近3年、近5年的历史数据（约0.4）相比下降明显。

但和所有统计公式一样，夏普比率也不是万全的。

比如，一个资产组合中往往包含众多资产，每种资产收益的偏差可以相互抵消，此消彼长，这也是“后袋”配置模型分散性的基本含义。设计合理的资产组合往往可以通过降低各类资产的相关性来降低风险，但夏普比率的公式无法考虑到这点。

而且，夏普比率中的预期收益率是由历史数据得出的，那么这个过程其实就可能不够严谨。因为夏普比率是基于标准差计算而来，而标准差的计算又局限于正态分布的统计学假设，由于市场还存在大众心理和行为等其他复杂因素，这可能和市场的实际产生脱节，导致夏普比率失准。

普通投资者也不需要辨析何为正态分布等概念，可以以案例分析的形式来思考：假设在2012年，市场有一只基金，其未来5年的预期夏普比率超过1.5，相对沪深300当时的夏普比率来说有很大的优势，很多投资者趋之若鹜。然而到了2015年，股市突然发生了暴涨暴跌走势，这只基金利用了大量借款进行投资操作，剧烈的股价变化导致其短时间内资金链断裂，直接爆仓，所有的资产都灰飞烟灭……

这不是危言耸听，而是在世界上所有股票市场中不断重演的故事。

对市场灾难的理解

说到这里，读者们还必须了解影响上述风险判断的最主要因素：市场灾难。

市场灾难指的是短期内发生的市场大范围、高强度下挫，其所影响的往往不仅仅是股市和债券市场，往往几乎所有风险性资产都会群发问题，即便银行也可能倒闭，从而导致全世界众多投资者出现重大损失。2008年的世界金融危机所引发的市场灾难就是其中典型的代表之一。

从2008年第三季度开始，美国华尔街突发一系列震耳欲聋的重大新闻：雷曼兄弟公司破产，美林证券倒闭，美国国际集团出现流动性危机，所有这些都是由于次级贷款和为这些贷款及其发行人提供保险而发行的信用违约掉期的风险敞口而导致的。随后危机从华尔街迅速蔓延到全球市场。欧洲多家银行倒闭，全球股市和商品价值大幅下跌，甚至冰岛政府面临破产威胁。世界金融体系徘徊在“系统性崩溃的边缘”。

当年10月6日至10日，美国道琼斯工业平均指数5个交易日全部收低，成交量创下历史新高。道琼斯工业平均指数跌幅达18%，无论按点数还是按百分比计算，都创下了有史以来最严重的单周跌幅。同期，标准普尔500指数跌幅超过20%。大量投资者因为恐慌而逃出市场，导致当年10月美国纽交所连续创造历史最高成交量纪录。

危机发生后一个月里，全球许多证券交易所都经历了历史上最严重的下跌，大多数国家指数在几周内下跌超过10%。标准普尔500指数从2008年5月1425点左右的历史高位下降到2009年3月的768点左右，降幅约为46%。

以股市崩盘来说，股灾往往是由恐慌性抛售和潜在经济因素驱动的，往往伴随着投机和泡沫的破灭。这是一种社会现象，和人群的从众心理相结合，而由此形成一些市场参与者的抛售推动了更多市场参与者抛售的恶性循环。股市崩盘前通常伴随着泡沫的预兆。比如，股票主要指数在短时间内连续增长，或者一些根本没有价值的证券被人连续加杠杆炒作导致价格飙升，这些都是泡沫现象，等到某一个时机，泡沫破裂，下跌的趋势就会越加严重，如果引发了群体性跟随，则离整个股市的崩盘也就不远了。

如果统计欧洲、美国、日本等发达资本市场近100年发生股市崩盘（指几天内大盘下跌超过10%或以上）的次数，就会发现股市崩盘在历史中并不常见。比如日本股市在20世纪90年代由于之前泡沫太大出现连年下跌，但也没有发生重大崩盘。而且股市崩盘的可预测性非常小，从历次股灾发生前后的情况看，即便是巴菲特这样的投资之神也无法做到及时预测每次股灾。

大多数时候，那些平日高高在上的华尔街银行家们大概率都会遭到股灾的暴击，能够成功预测的人是少数。2008年雷曼兄弟暴雷破产后，美国所有头部金融机构几乎都深陷次贷危机以及连锁资产暴跌的泥潭之中，只是程度不同罢了。

这就让投资者在配置“后袋”资产时几乎无法做到防备股灾风险。普通人该如何是好？

最好的方法就是：坚持长期主义观念，绝对不可以在股灾来临时惊慌失措，卖出股票等投资标的，这可能导致永久性的资产损失，而是要更有耐心地看待市场灾难。

还是拿2008年金融危机来说，据万得的数据，从2008年中到2009年一季度末，9个月时间美国标普500指数下降了大约50%。此后又花了3年时间直到2012年9月，标普500指数才又回到2008年中的点位。

如果一个投资者在2007年高点位时投资了一只标普500ETF，那么在这大约4年里，由于恐慌或者丧气或者其他任何原因而抛出这只ETF，那么他将大概率锁定自己的巨额损失。此后可能再也不会有信心投资股票。然而只要这个人再坚持住，从2012年开始一直到2023年年底这11年间，标普500走出了一个完美的上涨图形，从2012年初的1315点连续上涨至2023年末的大约4750点，每年的算术平均收益率接近22%，坚持和不坚持，差距就是如此之大。

对于“后袋”配置模型来讲，一旦遇到了市场灾难，一定要提醒自己：市场灾难是疾风骤雨的大跌，但只要市场中的资产还在，只要股市等市场还在，只要我国的经济还在逐年发展，那么就不能轻易放弃“后袋”中配置的任意资产。用足够的耐心去等待市场回调的那一刻。

最后，面对股灾这样的风险，人们在计量风险时就不能再以标准差和夏普比率作为主要的依据，而是要用最大回撤。最大回撤也是判断一只基金历史风险和业绩的最主要参考标准，其定义是在一定期限内，一种风险资产或者一只基金的最大跌幅。

比如，我们可以查阅一只基金的净值在10年中的走势，找出其中每一个净值高位和低位间差距最大的那一段净值的下跌数据，这就是该基金的最大回撤。最大回撤的数值可以提醒人们这只基金历史发生过的最差成绩，而最大回撤的测量期限则可以显示该基金发生最差成绩的时间长短。前者提醒人们一只基金或者一种资产的最差情况，后者则提醒人们历史上它走出最差情况的用时长短。

如果一只基金或者一种资产能够在市场灾难中取得较好的成绩，其最大回撤理应较小。当然最大回撤也受到基金历史长短的制约，比如一只基金成立20年了，另一只成立5年，显然20年相比5年最大回撤的程度很可能会更高，但并不能完全说明5年那只基金后续不会发生更大的回撤。

扩展阅读

部分读者可能会想到，一旦发生大的市场灾难，我们除了在长期主义思维下耐心等待，是否还能趁着低价时机，出手加仓或者购入一些其他资产呢？

有句话说得好，“不要浪费任何一次危机”，其实面对市场灾难，许多精明的职业投资者确实会去做新的投资或者加仓，但前提是这个投资者必须此前没有被灾难所伤，所做的新投资也必须符合既定的资产配置策略，还需要量力而为。

这再次提醒我们，也不必过于恐惧风险。因为从现代金融学理论来看，风险仅代表着不确定性，并不完全代表着不好的事。风险是长期投资的正常组成部分。

有很多事情会让市场感到不安并引起波动。这种群体性不安也是正常的，我们要做的是为风险的发生做好思想准备，并基于分散化和长期主义来指导科学配置“后袋”中的资产。一旦风险来临，要做出理性的思考和反应，不能恐慌，并始终专注于长期投资的目标。

风险并不总是坏事，因为市场调整有时也可以提供切入点，让投资者从中获利。

如果投资者手头有现金，正等待投资股市，那么市场大幅度调整时期正可以提供一个以较低价格入场的机会。市场向下波动也为相信市场长期表现良好的投资者提供了以较低价格增购其喜欢公司股票的机会。

举个简单的例子，在获胜概率超过50%的情况下，投资者可以用50块钱买入不久前还价值100元的股票。以这种方式买入股票，可以降低每股平均成本，从而在市场最终反弹时帮助提高投资组合的表现。

相反，当股票快速上涨时，过程也是一样的。投资者可以通过利用这一优势卖出股票，卖出股票的收益可以投资于提供更好机会的其他领域。通过了解波动性及其原因，投资者有可能利用波动性提供的投资机会，获得更好的长期回报。如何买入或者卖出需要从个人自身情况考虑，相当复杂，具体的操作方法会在后续章节介绍再平衡概念时细说。