今天和大家聊一个95%的人意识不到的投资陷阱，叫“风险的无意识集中”。

不知大家是否体验过在牛市里面，重仓某只基金或者股票时，

一度赚的盆满钵满，但最后又一把亏回去的体验。

可能你明明已经开始止盈了，却浑然不知自己的风险在不断上升。

比如你最年初的科技仓位越涨越高，甚至在持续大涨的过程中，还卖了一些科技。

结果资产组合的风险反而越来越高了。

为什么会出现这种现象？背后逻辑就在于，投资标的的风险，并不是一成不变→它会随着隐含波动率变化而不断变化

我们以韩国综指为例，KVI韩国波动率从去年的20左右，一路飙升到6月接近90多的位置，

这意味着指数的波动率直接暴增了4倍。

过去韩国综指，一个10%的回撤就是巨大回撤了，但现在随便来点利空就回撤30%、40%。

假设过去我们固定配置25%的韩国综指作为资产组合，那么这部分给我带来的月度级别回撤风险就是25%×10%=2.5%。

但现在波动率飙升之后，哪怕我们减少一半目标仓位，把韩国国综指设到10%作为资产组合，这部分给我带来的月度级别回撤风险反而上升到了10%×40%=4%。

事实上，对于绝大多数的牛市，其热门板块的基金都会吸引更多散户参与交易，最后出现隐含波动率急剧上升的情况；

所以很多人哪怕是做了再平衡，但在无形之中还是放大了风险敞口~

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说到这，很多人可能好奇了，隐含波动率到底是什么，为什么我一直说收益无法预测，但波动率却可预测。

核心就自在于：收益率几乎没有“记忆”，波动率却有很强的“记忆”。

这里给大家深度科普一下。

其实在金融市场一直有一个经典的经验事实：

收益率本身的自相关很弱，但收益率绝对值/平方的自相关很强。

简单说：

今天股票涨了2%，并不能告诉你明天更可能涨还是跌。

可能：

今天+2%，明天+1%，也可能-3%

所以：

今天涨≠明天继续涨。

但如果今天市场波动非常剧烈，过去一个星期每天都上下2%～3%，那么未来几天继续出现较大波动的概率，通常明显高于一个已经平静几个月的市场。

也就是：

高波动后面往往还是高波动，低波动后面往往还是低波动。

这就是著名的：

Volatility Clustering——波动率聚集。

由Engle在1982年提出ARCH模型，后来获得诺贝尔经济学奖，其核心就是让“当前条件方差取决于过去冲击”，也就是正式建模这种波动率持续性。

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为什么会出现这种现象？可以从市场机制理解。

假设大家都知道：

苹果下个星期大概率上涨。

这条信息只要足够可靠，交易者今天就会开始买苹果。

于是：

价格今天就涨了，直到上涨到某个位置，使得明天继续上涨还是下跌重新变得难以判断。

这就是有效市场很重要的一个机制：

可以预测的收益，很容易被套利掉。

如果存在，今天涨→明天80%继续涨

那么大家就会今天提前买。

结果价格会越来越早地反映这条规律，直到这种预测优势消失，胜率回归倒接近50%。

所以，价格方向上的规律天然容易被市场消灭。

但波动率不一样，假设你知道：

接下来一个月市场会非常剧烈地震荡。

你并不知道，到底是涨20%，还是跌20%。

因此这条信息没办法通过简单“买股票”或者“卖股票”消失掉。

它可以通过期权、方差互换等市场定价进去，但是风险状态本身依然存在。

所以：

方向性信息容易被套利，波动性信息不会以同样方式被消除。

这是一个最重要的区别。

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最后一条，就是：

相对波动而言，收益率的“信号”实在太小

用一个非常直观的数字我们就更明白了。

假设股票长期预期收益：8%/年

年化波动：20%

换算成一天，预期日收益大约只有：

0.032%的预期收益信号。

而这个收益率，却藏在：

±1.26%的随机波动里面。

信噪比大约只有：1 : 40

所以你看一天股市涨1%，其中究竟有多少是“未来预期收益”，多少只是随机噪声？

几乎无法区分。

这也是为什么短期预测收益方向极其困难。

而波动率却完全不同：它的信号非常大

假设过去一个月标普500每天都非常平静，实现波动率只有：8%

另一个阶段刚刚发生金融危机，过去一个月实现波动率：40%

让我们预测“下个月波动率比历史上平均时间更高还是更低？”，这个问题比“下个月标普500涨还是跌？”容易太多了。

你可能不知道波动率会从40%会降到30%还是25%。

但大概率不会突然从40% → 5%。

因为市场风险状态存在持续性。

所以这里最重要的区别并不是：

“我能精确预测明天波动率是XX%。”

而是我对未来风险处于高、中、低哪个状态，有相当不错的判断能力。

风险平价需要的恰恰不是前者，而是后者。

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波动率还有一个很强的特征：均值回归

比如VIX。

极端恐慌的时候：

VIX可能冲到50、60甚至更高。

但它不可能长期维持这种状态。

反过来：

VIX长期待在10附近也很困难。

因为市场会在：

平静 → 冲击 → 恐慌 → 修复 → 平静

之间不断切换。

所以波动率同时存在两个非常有价值的统计特征：

短期：持续性

以及

长期：均值回归

听起来好像矛盾，但其实一点都不矛盾。

例如今天气温35℃，我们可以预测明天大概率还是比较热，这是持续性。

但如果现在是极端45℃，我们又可以预测，几个月以后大概率不会一直45℃。

这是均值回归。

波动率也是类似的。

所以知道这些，我们就能明白，虽然收益完全无法预测，但波动风险却是相对可预测的。

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因此基于这个思路，我们会对风险有了更深的认知。

永久策略面临的困境，就如文章开头所说的，也就是每个标的不同阶段的风险贡献度不一样，

如前面所说，我们假设股票部分选取的是韩国综指，那么韩国综指波动率从20飙升到100的时候，假如永久策略采取的是固定25%的配比，这时组合就会出现阶段性的风险失衡。

比如波动率20的时候，韩国综指对组合的风险贡献度可能就是1/3左右，但波动率100时，韩国综指兑组合的风险贡献度直接达到了95%以上。

那么这时组合的涨跌，就变成了完全看韩国综指的脸色~

同理，黄金的波动率在今年也一度超过40，远超平时15左右波动率，所以我们在今年1月份也见证了黄金单日暴跌10%，累计回调近30%的惊悚局面。

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综上来说，永久策略虽然经得起历史的考验，但基于波动率指标进行适当优化确实是合理的，

也就是当波动率极端的时候，组合可以适当调整一个标的的权重，等波动率恢复到常态时，再让组合回归到常态权重。

这就是上世纪80年代永久策略提出后，基于桥水全天候的策略优化版本。

大概就说这些，结束~