七分钟，三个数据，算一算你的理财如何继续

2017-09-15巴九灵

决策探索 2017年17期

关键词：夏普标准差收益率

巴九灵

大众投资理财有一个普遍存在的误解，就是只看收益率，不看风险，这其实是一种不好的习惯。

投资理财就像找对象结婚，你在下决定之前，是不是应该深入了解？不光看TA最好的一面，也要看TA最糟糕的一面，确定TA是否是一个值得相伴、适合自己的选择。

我们比较两个投资人、两个投资篮子组合或是两个基金的优劣，最重要的是看在相同的风险水平下，谁的收益率更高。

投资能力=获得收益的能力+规避风险的能力

那么，有没有什么简单的方式来判断投资/收益比呢？

很多投资人、金融学者都提出过综合考虑收益和波动风险的方法，最典型的就是夏普系数。

夏普系数=（投资收益率-无风险收益率）/波动风险（标准差）。简单地说，它是一个用来衡量单位风险下会产生多少收益的系数，主要用来评价基金的收益水平。夏普系数越高，意味着在同样的波动风险下，获得收益的能力越强。夏普系数是1，就表示每增加1%的風险，就能多1%的回报；如果夏普系数是2，则意味着每增加1%的风险，就能多2%的回报。

这个公式的特点在于，用量化数据的方式衡量了获得收益的能力和规避风险的能力。

下面我们就来讲一讲无风险收益率的概念。

获得收益的能力

无风险收益率，就是资金投资于一个没有任何风险的对象所能得到的收益率。世界上当然不存在完全没有风险的投资对象，不过接近无风险的情况还是有的，比如国债，现在三年期、五年期的回报率在4%左右。

买国债拿到4%的无风险收益，是所有人都会干的事，所以我们用无风险以外的额外收益来衡量获得收益的能力更加合适。

比如一个基金，如果长期收益超过10%，那么在无风险收益之外的能力是6%。而如果一个基金长期收益只有2%，那么其实它获得收益的能力是负的，根本就没有存在的必要。

衡量风险的能力

我们会用“标准差”来作为波动风险的衡量指标，越小就说明越稳定。

举个例子，有A、B两个学校，分别随机抽取6位学生参加同一次测验，A组得分是73、72、71、69、68、67，B组则是95、85、75、65、55、45，它们的平均数都是70，但两个小组标准差分别是2.2分和17.1分，显然A要比B更稳定。

所以，你明白了吧？随机抽取一批数据的一部分，可以得到平均值和标准差两个数值，而平均值和标准差可以预测其他数据分布区间的概率。标准差小的，比如A组，得分平淡，但很稳健，属于稳稳的幸福；而标准差很大的，比如B组，则是上有可能拿满分，下有可能不及格，属于跳动中的刺激。

投资理财也是一样的道理，一个基金的历史业绩，不管是按月、按季度或按年份得出的回报率，就像是那些被抽调出来的成绩，知道它们的均值和标准差，你就可以算出这个基金每一个单位波动所对应的收益率。

只要记得均值周围有三个范围，分别对应68%、95%和99.7%的概率，那么未来的业绩，是可以估计一个大概波动范围的。比如一个基金年收益率的平均值是10%，标准差是8%，未来一年如果其他重要条件不变（比如基金经理没有变化），那么回报率就有68%的概率位于2%～18%之间，95%的概率位于-6%～26%之间。

有了这样的预期，就可以把风险和收益都量化了，作出的决策也会更加理性。

当然世事无绝对，再小的概率也有发生的可能，而且由于人的非理性，小概率事件出现的可能性往往高于我们的估计，但标准差和夏普系数仍然是非常好的评价方式。

随着投资理财的需求越来普遍，它也需要科学化。所谓科学化，是可以在同一条件下重复试验的东西，而用到的大部分道理，只需要高中级别数学就可以理解。

理财投资不是完全的自然科学，它有人性，但它也有科学性，这就体现在数据化评价、有具体的边界约束条件、时间够长、可以证伪这些特点上，我们要在历史回测的数据上，来评估在同一风险的水平上，哪个收益更好。

理财的三个层级

从这个角度看，投资理财可以分为三个层级。

理财的第一层级，是与信息打交道。

通过多种便利的数字化信息沟通平台与渠道了解信息，需要的是平衡便利（Convenience）。比如有人问哪些基金好，他们至少需要了解哪些信息，看到这些基金信息的渠道又有哪些，如何找到评价的指标。

理财的第二层级，是和信息背后的理论、模型打交道。

用数学化的方式来评价一种投资组合或方式，称为量化决策（Informed Choice）。

为什么夏普系数可以评价一个基金的业绩优劣，它背后的道理是什么。它并不意味着一定要自己去计算，而在于懂得这些道理，有助于更好地理解和选择，借助专业团队及科学平台助力作出合理的理财选择。

理财的第三层级，则是和建立、使用这些模型的人打交道。