主要指數相關性矩陣
股票、債券、黃金、REIT與比特幣中,哪些組合真正能分散風險?用月度相關性一目了然。
用相關性矩陣做分散投資
相關係數衡量什麼
每個格子是兩項資產月總報酬的皮爾森相關係數,衡量它們在同一個月朝同一方向變動的一致程度。1 表示完全同步,0 表示沒有線性關係,−1 表示反向變動。相關性並不說明報酬的大小:兩項資產可以高度相關,而其中一項的報酬遠高於另一項。
為什麼低相關有幫助
組合不同步變動的資產,可以在不一定降低預期報酬的情況下降低投資組合的波動,因為一項資產的糟糕月份會被另一項部分抵銷。標普 500、那斯達克 100 與 MSCI ACWI 這類大盤股票指數彼此高度相關(美國約占 ACWI 的 60%),同時持有幾檔帶來的分散效果有限。債券與黃金通常與股票的走勢獨立得多。
相關性會隨時間變化
相關性不是固定不變的。危機時,股票往往在最需要分散的時候一起下跌。美股與美國公債在 2000–2020 年的大部分時間呈負相關,但在 2022 年利率上升時一同下跌。切換不同區間,看看一種關係有多穩定。共同資料不足 24 個月的組合留空,主要是比特幣與歷史較短的 ETF。