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　　我们认为通常情况下，对投资者来说，最优化还是一个有用的工具，尽管它有这些缺陷，因为这些问题的时机解决办法似乎更有可能改善投资组合而不是相反。首先，虽然得出预期回报等并不是一个无关重要的任务，不过执行起来还是很有帮助的，因为它可以促使投资者去审慎地思考为什么一项投资具有它拥有的这些特征，并且考虑到该项投资的这些特征，多高的预期回报才是“公平的”。很难将这种分析当做坏事来对待。其次，这种方法得出的投资组合通常将比传统组合的分散程度更高，该组合在传统资产上配置的比重以及表现的“本土偏见”比大多数投资者的投资组合要小。第三，虽然投资者不太可能完全按照最优化的结果进行资产配置，比如结果显示应该将30%的资金配置在某项资产——比如木材，但是看到最优的投资组合包含这么高比重的木材通常也会促使投资者认真考虑至少在这个边缘资产类别中做出少量投资，这有百利而无一害。

　　4 关注投资组合的贝塔，以及任何一个你考虑加入组合的资产。

　　贝塔是某一资产或投资组合相对于市场变动的敏感性。在这一点上传统智慧和学术观点真的是站在同一战线上，尽管学术界走得更远一些。传统智慧认为贝塔是投资组合主要的风险来源，因此投资者应该紧紧盯住它，避免增加不必要的贝塔。有些学术人员认为贝塔是投资组合内的风险，并且某一资产或策略的预期回报由其贝塔决定。在极端的情况下，这一点可以作为反对分散投资的理由，因为在极端情况下分散投资是不利的。不过大部分学术人员在这个话题上都不是那么教条，相反他们认为低贝塔高预期回报的资产确实对投资组合有利，就像最优化工具那样。我们自己的看法和传统智慧非常相近。虽然实际情况是：资产定价相当无效，高贝塔资产的预期回报很容易就低于低贝塔资产，不过从风险的角度看，贝塔极端重要，获悉你的投资组合相对于股市有多敏感非常有用，即使风险的其他维度也很重要。

　　5 计算投资组合的在险价值（VAR）

　　说这个观念是传统智慧或许太早了一点，除非你是一家投资银行，但这是一个普及度不断提高的风险指标。在险价值试图以在一个特定的时期、特定的置信水平上，预期投资组合遭到的亏损量的方式计算投资组合的风险。计算这个指标有许多种不同的方法，不过对我们本文的目的来说细节并不必然那么重要。

　　VAR的学术价值是，比起波动性来，VAR在衡量风险方面可能更灵活，实践价值是VAR易于理解，大部分投资者都能理解VAR是什么意思，比如一个投资组合在10日之内亏损5%的概率是1%。

　　我们的看法是VAR对采用了杠杆的投资组合而言是一个有用的考量风险的方法，因为该方法的灵活性高，可以把你对世界上任何特殊的见解都装入你的风险模型中。但是模型输出的数据质量和输入数据的质量一样低，因此VAR很容易给人一种错误的安全感。如果你的VAR计算低估了风险，那么它可能会鼓励你来承担过多的杠杆，给你带来严重的麻烦，长期资本管理公司就是一个先例。VAR还能导致相当令人沮丧的事后分析，因为假如你的VAR告诉你可能会损失10%，而实际上你损失了30%，你不知道是计算错了，还是计算是对的，但是结果有出入，发生这个出入是一个六个标准差的事件。

　　总结

　　在风险控制方面，许多传统智慧其实真的是智慧。关注投资组合的分散程度、重新平衡和贝塔都是思虑周详的投资组合管理的基本要求。虽然最优化和在险价值在使用上的缺点比前三个多，它们在构建和分析投资组合方面同样有用。只要清楚它们的局限，它们依然是异常灵活和有用的工具。