brandsly1的部落格

然而即使有大數，數據經常錯誤地提示項風險資產的組合幾乎

是無風險的。這會導致均值-方差優化程序挑出一個樣本外表現很差

的高槓桿組合。比較了均值-方

差最優組合的樣本外表現，這些最優組合是用幾種不同方法從歷史數

據中估計的。他們發現在許多情況下，相同權重的組合（簡單分散組

合）比樣本外估計均值-方差最優組合具有更好的表現。令人沮喪的

是，即使組合構建方法意在降低歷史方差和協方差的可靠性，通過對

方差-協方差矩陣施加先驗，表現仍然不好。為解決這些難題，需要大篇幅的文字來解釋組合選擇問題的簡化

方法。我們會在下一章深入討論。本章提出了一項非正式練習：我們是如何知道在項風險資產並

且沒有無風險資產的情況下，方差-協方差矩陣是可逆的，從而

存在。答案是如果不這樣的話，如果∑是奇異矩陣，此時風險資產可

以被組合成一個無風險資產，這與不存在無風險資產的假設相矛盾。

∑的奇點是兩項資產之間完全相關的多項資產等價物。我們也提出是否表列示的的“資產配置之謎”可

以通過約束投資者的融資限制來解決。美股戶口 這個解答明顯的反例是融資約

束限制意味著零現金持倉。表中兩個財務顧問 為激進型投資人推薦了零現金，沒有人為保

守型或穩健型投資人推薦零現金。因此債券-股票比率觀察到的變化

在保守型和穩健型投資人之間仍然是一個謎。然而，美林證券為穩健

型和激進型投資人推薦了一個現金配置。如果這被理解成一種流動

性儲備，而流動性儲備並沒有在均值-方差分析中被捕捉，那麼美林