股票建仓时的仓位率怎么定？

股票建仓时的仓位率怎么定？

随便扯扯。

在投资中其实有许多哲学问题，或称信仰问题——因为彼此不存在对错，彼此不能证伪对方。比如说，仓位到底应该集中还是分散。这个问题没有绝对的正确与谬误，巴菲特有一句名言—— “分散是无知者的保护伞，集中是精深者的摇钱树。”—— 他的意思是你如果真正了解一家公司一个股票，你怕个毛。但巴菲特自己或多或少还是搞分散的，毕竟体量太大，这个世界上能让伯克希尔all in的公司屈指可数；但就算不考虑体量，巴菲特也不会毕其功于一笔投资，不然他早已经挂在了伯克希尔纺织厂的惨败之上。我们一定要明白，巴菲特谈的集中也一定不是集于一股之中。

所以在这个不存在绝对真理的哲学问题上，我希望在我谈“仓位选择”时能达成一个共识，就是适度分散不可或缺。多样化分散化是你唯一可以避免“灾难性打击”的权宜之计 —— 或许唯一这词太重口——至少是你风控的第一道防线。尤其是投资美股，无论你对一个股票一家公司多么了如指掌，你也不可能100%确定其内在价值和外部风险，就算你是杰克之于阿里巴巴，或是理查德之于大京东，都不能对自己公司的前途写下100%的保证书。不是我在搞不可知论，实在是世界就是如此无常。

无知就无知呗，被巴菲特瞧不起其实不丢人。既然要适度分散，那无论是持有10个股票还是100个，我们都要面对一个仓位选择的问题。

1. 等权重平均配置（Equal Position Weighted）

在仓位选择上，量化投资里“基于规则的策略模型”（rule-based model）提供了三种思路。第一种是最简单的等权重平均配置，比如10个股票，每个股票放10%仓位。这一招乍看好像很弱智，但其实还蛮常用，甚至在宽客量化那里也是常规座上客。而选择平均主义的原因也很简单—— 此乃权宜之计，因为不平均可能问题更大。

这里其实是有哲学思想在闪光：如果你仓位配置不平均，那你的潜台词就是你有足够的信心—— A投资要好于B投资。如果你是价投，那就是你有非常足够信心认为A比B更低估且A价格最终能回归价值；如果你是宽客，那就是你有足够统计上的自信，认为你不仅能够正确预测方向，你还能预测方向上的围度——你不仅知道哪个能涨或能跌，你还能知道涨跌多少。但现实是这样的自信往往成谜。所以选择平均配置就等于承认：我们能够大概预测方向，但是我们不能预测方向上的维度。

不均主义还有另外一个大危害，你往往愿意在几笔“最佳预测“或者“最有把握预测”上下大注，剩下的一些非亲生的就随便糊弄一下。但一个人或者一个基金是有能力圈的，你“最有把握”的几笔投资很可能有极高的同质性和极强的相关性。太平日子里可能还好——但某个无论是行业的还是系统的危机一来，出个什么黑天鹅，或所谓的一些发生在概率分布尾部的事件，你会发现自己其实是在裸泳。这会增加你整体投资组合的风险。

有很多人对不平均主义持怀疑态度。于是他们拜在了平均主义的门下。

2. 风险平价组合（Risk Parity）

决定仓位比例其实就是一种资金分配或者叫资金预算行为，而风险平价组合的核心理念就是“与其搞资金预算，不如搞风险预算（risk budgeting）”。风险你可以用波动（标准差）或者“回撤”（drawdown）来量化，波动大的资产仓位放小，波动小的资产仓位放大。从资产配置的大菊观来看，风险平价策略要求组合的风险能雨露均沾在各类资产上。雷·达里奥的桥水发过一支名震天下的全天候基金，走的就是这个思路。

（全天候基金的策略基础，来源于 https://www.bridgewater.com/resources/all-weather-story.pdf ）

在古时候，甚至在我考执业执照的时候，应试教材里的传统智慧（conventional wisdom）仍然阴魂不散。比如有个“一百减去贵庚”的低俗配置法—— 你今年40岁，100 - 40=60，那么你应该 60%资产放在股票里，40%放在债券里；如果你70岁，30%放股票，70%放债券，以此类推。但这种配置方法有一个显著问题：当面对一个108岁的客户的时候，我就懵逼了。还有另一种传统智慧被很多退休基金所用—— 所谓的60/40大法，60%放股票，40%放固定收益。至于为啥非要是六四开没人知道，反正是祖传的。但达里奥一看这个60/40 发觉很不靠谱，在美国市场里股票波动大概在15%左右，而债券在5%左右，这样算来，一个60/40的组合里，90%以上的波动（这里视为风险）来自于60%的股票仓位。

(不过还是要说一句良心话，60/40无脑配置法，历史上来看表现其实很不错，Sharpe Ratio 秒杀全股票组合。当然，我不知道你投资的目标是为了Sharpe Ratio高，还是为了赚钱多。）

毕竟本文不关于资产配置，我们不谈太多股债问题。你的股票账户在仓位分配时也可以借鉴风险平价思路，比如你同时持有特斯拉和通用汽车，显然历史上特斯拉的股价要比通用波动高很多，那你应该较少资金投在特斯拉上，而较多资金投在通用上，使得两个仓位上的风险能尽可能地接近。当然在实际操作上你有模型就用模型，没有模型就掐指毛估估，反正风险平价就是这个思想。而这大概也是有经验的严肃投机者们常讲的“偷鸡要用小仓位”的理论基础，想做一个活得长的赌棍，在波动大的投机行为上，仓位一定要小、一定要收。

风险平价策略不是没槽点，如果你是个多样化的资产配置组合，那你会发现大部分的钱都在固收上；如果是个权益型组合，会发现大部分的钱在大蓝筹上。如果你的投资目标是为了赚钱，而不是为了更高的Sharpe Ratio吹牛逼，长期来看收益可能会偏低。（很多人质疑桥水的全天候基金，由于overweight超配债券，所以其优异表现是蹭了债券市场的顺风车，但是在利率上升的环境里就难说了）。而风险平价策略的另一个潜在问题仍然是历史数据的有效性问题，这在之后的“有效前沿”上我再讨论。

3. 寻找Alpha的配置法 （Alpha-Driven）

与等权重平均配置相反，如果你认为自己不仅能精确预测方向，还能精确预测方向上的维度，那么唯一符合逻辑的选择，就是超配甚至杠配你的最爱股，最大化你的Alpha（超额收益）。而这也是巴菲特的选择。当然，反正我一般缺乏这个自信。

4. 有没有必要把资产组合安放在有效前沿之上？

现代投资组合理论（MPT）有个重要思想，叫做有效前沿（efficient frontier）。当然，通常要介绍有效前沿而又不列几个公式装个逼，是比较难的。好在我在 http://diversifyportfolio.com上找到一个比较好用的工具，可以脱离公式稍事科普。

假如，我们的组合里有三个股票：特斯拉（TSLA）、西数（WDC）和JP摩根（JPM）。根据历史数据，他们都有各自的预期收益（expected return）和波动率（volatility，以标准差表示）。见下图。

如果以纵轴预期收益、横轴波动率构建坐标系，这三个股票的江湖地位分别是这样的（见下图）。或者你也可以理解为三个股票持仓比例为（100%，0%，0%）的投资组合。

如果调整某个股票的权重，但令三者相加等于100%，则这个投资组合所有的（X=波动率，Y=预期收益）的可能性如下图所示。

当两个点在同一条水平线上，则左边的点优于右边的点，因为同等预期收益下波动率（风险）更小；当两个点在同一条垂直线上，则上面的点优于下面的点，因为同等波动率下预期收益更高。所以就会有那么一条前沿线，而这条线上的点（不同的权重组合方式）满足以下这个条件—— 你无法找到某个点能够“秒杀之”。这条线就叫做有效前沿，见下图黄线。

现代组合理论认为你的仓位分配就应该在有效前沿上，不然就是缺心眼。

你可以用这个 https://www.diversifyportfolio.com/ 的 portfolio analyzer，输入你目前的持仓状况，它会为你画出你的组合优美的有效前沿。当然这个你用Excel也能做得出来，但是你要采集数据，你要费事编个模型。

比如，假设我的持仓是三万美元的VRX，三万美元的JMEI，和三万美元的CMG，我会发现我的组合虽然离有效前沿很近，但是并不在前沿之上（图中蓝色三角型）。

有人会问，那我有没有必要一定要把组合放在有效前沿之上？

我个人认为，没必要。首先这是个动态过程，如果你要确保在有效前沿上你得常常rebalance你的组合，产生过多的没有必要的交易成本。另外更重要的有效前沿的问题是，投资从本质上来说其实是一门艺术—— 就算不是纯艺术，也最多算是 艺术 X 科学的联名款，其中艺术还是第一作者——但“有效前沿”思想却想把投资变成纯科学。问题是，你怎么能未卜先知出你模型中的那些变量 —— 资产未来的收益、相关性 和波动率呢？ 你要是能开这只天眼，还费这大劲干啥，直接去看未来的股价不好么？这个模型里的数据都是历史数据，而正如那句老话 —— 历史表现不代表未来重现。

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综上所述，在一个足够分散的组合里，仓位选择或许未必有最优方法，正如托马斯·索维尔的一个重要的经济学思想：哪来什么solution，这世界从来都只有trade-off。那么您是如何来做仓位选择的呢？ 愿闻其详。

利益披露：作者持有VRX，JMEI，CMG多头仓位

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