最优投资组合应该包括哪些资产？

在上一篇文章中，我们讲到了分散投资可以有效地降低投资组合的风险。

接下来，我们就来看一下不同证券之间的相关性如何。这可以从下面三个不同的维度来进行分析：

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# 不同大类资产之间的相关性

一般来说，投资可供选择的大类资产有股票（权益类）、债券（固定收益类）、房地产（另类投资品）、商品以及现金。不同类别的资产，它们的收益-风险特征是不同的。

一般情况下，房地产的收益和风险都是最高的，其次是股票，然后是债券、商品，最后是现金，其收益率可视为0%。

大类资产的选择是我们在做投资选择时首先要解决的问题，这里包括后面的研究都是以指数作为研究对象的，这样做的好处是较好地避免了单只证券可能出现非常规走势的情况，保证了研究结果的有效性。

在进行相关性研究之前，首先要选择相应的样本指数作为各个大类资产的代表。

证券选择：

股票：沪深300

债券：沪质城投（H11018）主要由沪市符合可质押债券要求的城投类债券组成，在长期回报上，城投债要比国债要高。

避险商品：黄金9999

普通商品：豆粕期货价格指数

（注：商品分为普通商品和避险商品，这两种商品的价格走势是不一样的，因此需要进行区分。然后由于房地产目前是没有相应的指数编制，不好进行分析，因此就没有纳入进来）

各个类别资产彼此之间的相关系数如下表所示：

数据截取时间：2013/1/1~2021/8/23

可以看到，不同大类资产之间的相关度是非常小的，所以仅仅从分散风险的角度来说，选择不同的大类资产，比如“股票+债券”的组合，可以很好地起到分散风险的效果。

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# 不同行业之间的相关性

讨论不同行业证券之间的相关性，我们以股指为例。

一般来说，同行业的股票之间相关性较高，不同行业的股票之间的相关性会低一些。但是有时候，可能某一些行业由于受到某几个共同经济变量的影响，从而相关度很高。

研究不同行业股票之间的相关度不仅有助于我们合理控制投资组合的行业分布，分散风险，还有利于我们更好地实施行业轮动策略，获取更高的投资回报。

这里以28只申万一级行业指数为例来进行研究，不同行业指数之间的相关系数如下表所示：

数据截取时间：2013/1/1~2021/8/23

其实从行业特征上，我们也能大致判断出哪些行业相关度较高，哪些行业相关度较低。

比如相关度较高的有钢铁&有色金属、纺织&轻工&化工、机械设备&电气设备等，其相关系数都大于或等于0.9；

相关度较低的也有，主要是与银行有关的。从图中我们也能看出来，银行业与其他各行各业的相关系数都比较小。

这主要是因为银行经常被用来烫平大盘指数波动，所以经常会出现这样的情况：

当其他行业在大涨时，银行却在跌；而当其他行业在大跌时，银行却在涨。

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# 不同概念主题之间的相关性

概念主题指数和行业指数有点类似。目前我国证券市场上的概念主题共有376个板块，其中比较热门、关注度比较高的板块有：

碳中和、新能源汽车、共享单车、煤炭概念、半导体及元件、数字货币、云办公、人工智能、芯片概念、光伏概念、生物医药、白酒概念、电子竞技、互联网金融等。

它们之间的相关性如下表所示：

数据截取时间：2013/1/1~2021/8/23

这些热门板块中，除了煤炭、碳中和、白酒显得格格不入外，其他几个板块相关度都比较高。

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# 境内外股指之间的相关性

研究境内外股指之间的相关性的意义在于，不同国家/地区的股票所受到的某些宏观经济变量的运动趋势可能不一样。

比如，股市素有“经济晴雨表”之称，说的是一个国家/地区的股价整体的涨跌态势会受到该国家/地区的经济状态的影响。

拿标普500&上证综指为例，如果美国经济低迷，那么它们的股价就会有下跌的趋势，与此同时，若我国经济正处于高速发展中，那上证综指也会相应地上涨。

正因如此，了解不同国家/地区的股指相关性如何也有助于我们构建风险分散的投资组合。

这里以国际上主要的一些股票指数为例，研究其相关性，其相关系数如下表所示：

数据截取时间：2013/1/1~2021/8/23

可以明显看出来，同一个市场的指数相关度比较高，不同市场指数之间相关度较低。

当然，也有例外，比如德国DAX和法国CAC40、英国富时100的相关度都还比较高。尤其是法国CAC40和德国DAX之间相关度很高。

这可能是由于这三个国家都属于欧洲共同经济体，而英国脱欧之后其股价和其他两国股价之间的相关性就开始减小了。

以上就是分别从大类资产、行业主题、国家/地区这三个维度来分析的不同证券之间的相关性。

了解这些不仅有利于我们构建风险分散的投资组合，同时还可以方便我们做好轮动策略，获取更高的投资回报。