劉勇 李勁松

很多投資者在瀏覽國內(nèi)智能投顧平臺的官網(wǎng)或APP時，常常會看到這樣的介紹：“以現(xiàn)代投資組合理論MPT為理論基礎(chǔ)，旨在匹配每個用戶的風險承受能力，并在該風險水平上獲得最高投資收益”，或“基于投資組合理論MPT，創(chuàng)建一定條件下風險回報率最高的投資組合”。MPT究竟為何物？為什么智能投顧平臺言必稱MPT？它對智能投顧到底有多重要？

馬科維茨與MPT

MPT是Modern Portfolio Theory的縮寫，直譯為“現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論”，又稱現(xiàn)代證券投資組合理論、證券組合理論或投資分散理論，是由美國紐約市立大學(xué)巴魯克學(xué)院的經(jīng)濟學(xué)教授馬科維茨（Markowitz）提出的。

1952年3月，馬科維茨在《金融雜志》發(fā)表了題為《資產(chǎn)組合的選擇》的論文，該論文及其觀點也被稱為“均值-方差”模型。該模型的核心假設(shè)有三：第一，投資者都是風險厭惡的；第二，所有投資者都力圖在風險既定的水平上取得最大收益；第三，影響投資者決策的有兩個參數(shù)，期望收益率和方差。該論文與模型可以說是現(xiàn)代證券組合理論體系的基石，而馬科維茨也因此被奉為現(xiàn)代金融學(xué)的開山鼻祖。

馬科維茨MPT理論的中心思想是：“給定投資者的風險偏好和相關(guān)資產(chǎn)的收益與方差 ，最優(yōu)投資組合有唯一解。”馬克維茨將所有資產(chǎn)配置的可能組合看成一個面，其邊界上的每一個點都是一個最優(yōu)資產(chǎn)組合，見下圖。

縱向角度看，它是某一個確定風險上回報最高的資產(chǎn)組合；橫向角度看，它是在你希望得到的回報上風險最小的資產(chǎn)組合。簡而言之，就是通過多樣化投資分散投資風險，控制穩(wěn)定回報率，而智能投顧正是利用了其更精準的模型和算法來實現(xiàn)分散風險和獲得長期收益的目的。

馬科維茨的貢獻不僅在于他揭示了在一定條件下投資者的投資組合選擇可以簡化為平衡期望回報及其方差這兩個因素，更在于他給出了最優(yōu)投資組合問題的實際計算方法，因而其理論被譽為“華爾街的第一次革命”。1989年，馬科維茨被美國運籌學(xué)學(xué)會和管理科學(xué)協(xié)會授予“馮·諾依曼獎”，后又其因卓越理論貢獻于1990年與他人分享諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎。

“投資收益與風險成正比”，這是一個連中學(xué)生都懂的常識。馬科維茨投資組合理論的本質(zhì)上是在不確定性的收益和風險中進行選擇。通俗地說，它解決了兩個理論問題：第一，在同一風險水平，投資者可以借助智能投顧獲得最大回報；第二，在同一收益水平，投資者可以選擇最小的風險組合。

經(jīng)過數(shù)十年的實踐，馬科維茨的投資組合理論被證明是行之有效的，被廣泛應(yīng)用于組合選擇和資產(chǎn)配置。隨著人工智能算法和大數(shù)據(jù)的普及，現(xiàn)在MPT已經(jīng)能夠在計算機上自動實現(xiàn)，通過海量計算，投顧機器人會告訴你怎樣配置資產(chǎn)及分散風險是最優(yōu)的。目前國內(nèi)外大部分上智能投顧平臺都是基于MPT創(chuàng)建一定條件下風險回報率最高的投資組合。

MPT之于金融界，其重要性就像“能量守恒定律”和“牛頓第三定律”之于物理界一樣?！澳芰渴睾愣伞苯沂玖四芰考炔粫{空產(chǎn)生，也不會憑空消失，只能從一個物體傳遞給另一個物體，或從一種形式轉(zhuǎn)換成另一種形式，因而“永動機”是永遠不可能制造出來的?！澳芰渴睾愣伞钡陌l(fā)現(xiàn)，從此讓各路前仆后繼的發(fā)明家對“永動機”徹底死心。同樣，在“牛頓第三定律”（相互作用的兩個物體之間的作用力和反作用力總是大小相等，方向相反，作用在同一條直線上）被發(fā)現(xiàn)之后，很多人終于明白，永遠不可能拎著頭發(fā)將自己從地上提起來，而在此定律被揭示前，無數(shù)人確實嘗試過這樣做?；A(chǔ)理論對產(chǎn)業(yè)應(yīng)用意義之重大由此可見一斑。這或許是智能投顧發(fā)端于美國的原因。

當然，智能投顧的理論基礎(chǔ)不止MPT。除了MPT，還有量化投資策略，包括多因子選股策略、趨勢跟蹤策略、事件驅(qū)動策略、風格輪動策略、Alpha策略、無風險套利策略等，但MPT是核心理論。某種意義上，智能投顧平臺的產(chǎn)品是否基于MPT的資產(chǎn)組合理論設(shè)計，是衡量其是“真假智投”的重要標準。

化主動為被動，舍α就β

智能投顧優(yōu)于傳統(tǒng)投顧的一個重要地方，是收益穩(wěn)定，即基于資產(chǎn)配置理論，不以追求較高贏利的α收益為目標，而是追求長期穩(wěn)定的β收益。α收益和β收益各指什么？智能投顧為什么要追求β收益？

按照相關(guān)投資理論，一個投資產(chǎn)組合的收益，基本由無風險收益和風險收益兩部分組中，而風險收益又分α收益和β收益兩部分，兩部分都隨著市場變動呈現(xiàn)周期性波動，而其中以α收益的波動幅度為大。α收益是指絕對收益，一般是資產(chǎn)管理人通過證券選擇和時機選擇獲得的收益，比如巴菲特、索羅斯等著名投資家，或國內(nèi)證券市場的操盤手，有更多“主動投資”的成分；而β收益則是指資產(chǎn)管理人通過承擔系統(tǒng)風險獲得的收益，強調(diào)的是大類資產(chǎn)配置的能力，更多“被動投資”的成分。通俗地說，跟著大盤、獲得跟大盤平均水平相當?shù)氖找婢褪铅率找妫@得遠高于大盤水平的收益就是α收益。比如A股一年漲10%，如果你獲得10%的收益，這個就叫β收益；如果你獲取了20%的收益，這個叫α收益。

既然α收益高于β收益，為什么投資機構(gòu)越來越推崇β收益？因為α收益雖然看上去很高，但投資者獲得的概率相當?shù)?，而虧損的概率卻相當高，很多時候就是一個零和游戲。換句話說，只有極少數(shù)投資高手才有可能得到α收益（可大致比作買彩票）。β收益雖然比較低，但通過一定的投資組合，即使是投資小白，獲得的概率也很高。α收益源于主動投資策略，主要依靠資產(chǎn)管理人的投資水平或直觀判斷，通過買賣“特定股票”來獲得。但這種模式的主要缺點有二：一是隨時面對市場波動的巨大風險；二是因為要支付基金經(jīng)理的報酬（基金經(jīng)理的薪酬都不低）。這一模式的成本非常高，最后攤算下來，真正落到投資者身上的收益可能反弱于大盤指數(shù)。美國相關(guān)金融專家的研究表明，主動型基金的稅前收入平均水平每年要比先鋒標準普爾500指數(shù)低2.1%。2008年國際金融危機后，個人投資者開始對華爾街的服務(wù)產(chǎn)生懷疑，與此同時，監(jiān)管層也要求機構(gòu)在向投資者匯報投資成本時更加透明，媒體順勢推舟，呼吁新的投資模式，投資者開始選擇跟大盤指數(shù)聯(lián)動，賺取β收益，被動投資因此興盛。

智能投顧的投資流程

與其說智能投顧提供的是一個組合產(chǎn)品或一項服務(wù)，不如說它提供的是一套基于MPT理論和嚴謹算法的投資服務(wù)流程。智能投顧是如何實現(xiàn)現(xiàn)智能的“投”與“顧”的？其流程有幾個步驟？國內(nèi)外各平臺版本不一，有說“五大步驟”的，也說有“六大步驟”甚至“七大步驟”的，其實只是分類的不同，本質(zhì)大致相同。比如招商證券的報告指出，典型的智能投顧服務(wù)過程主要包含以下步驟：第一步，客戶畫像。系統(tǒng)通過問卷調(diào)查評價客戶的風險承受能力和投資目標。第二步，投資組合配置。系統(tǒng)根據(jù)用戶風險偏好從備選資產(chǎn)池中推薦個性化的投資組合。第三步，客戶資金托管?？蛻糍Y金被轉(zhuǎn)入第三方托管。第四步，交易執(zhí)行。系統(tǒng)代理客戶發(fā)出交易指令，買賣資產(chǎn)。第五步，投資組合再平衡。用戶定期檢測資產(chǎn)組合，平臺根據(jù)市場情況和用戶需求變化實時監(jiān)測及調(diào)倉。第六步，平臺收取相應(yīng)管理費。

將智能投顧流程分為七步的是美國金融監(jiān)管局（FINRA），嚴格地說，美國金融監(jiān)管局指的是數(shù)字化資產(chǎn)配置流程，與智能投顧還不完全是一回事。數(shù)字化資產(chǎn)配置流程包含用戶畫像、資產(chǎn)配置、投資組合構(gòu)建、交易執(zhí)行、資產(chǎn)組合的再平衡、稅收相關(guān)計算、投資組合分析共七步，前六步與一般的智能投顧沒有區(qū)別，第七步投資組合分析是為專業(yè)玩家提供分析工具，可大致理解為投資復(fù)盤?？梢钥闯觯悄芡额櫿嬲P(guān)鍵的步驟有3個：客戶畫像、投資組合推薦和自動再平衡，其中投資組合推薦、自動再平衡是智能投顧的核心競爭力。