你好，在投资领域，资产之间的 “相关性” 是描述不同资产价格（或收益）变动趋势关联程度的指标，而它对分散投资的重要性，本质上是 “通过优化资产联动关系来降低组合风险” 的核心逻辑。

一、什么是资产之间的 “相关性”？

资产相关性通常用相关系数（Correlation Coefficient） 来量化，取值范围在 -1 到 1 之间，用于衡量两个资产的收益变动方向和幅度的关联程度：

1.相关系数 = 1：完全正相关。两个资产的价格变动完全同步，比如同一家公司的 A 股和 H 股股票，或同一行业高度同质化的两只股票，当市场波动时，它们的涨跌幅度几乎一致。

2.相关系数 = 0：无相关。两个资产的价格变动毫无关联，比如黄金价格和某只科技股的股价，一个的涨跌不会影响另一个的变动趋势。

3.相关系数 =-1：完全负相关。两个资产的价格变动完全反向，比如做空某只股票的期权与该股票本身（理论上），当股票上涨时，期权下跌，反之亦然（现实中几乎不存在完全负相关的资产，更多是低负相关）。

4.介于 - 1 到 1 之间：大部分资产的相关性处于这个区间。例如，股票与债券通常呈低正相关或弱负相关（经济扩张期股票涨、债券可能跌；经济衰退期债券涨、股票可能跌）；股票与大宗商品（如原油、黄金）的相关性则更复杂，可能随经济周期在正负之间波动。

二、相关性对分散投资为什么重要？

分散投资的核心目标是 “在不降低预期收益的前提下，降低组合的整体风险”（或 “在相同风险下提高收益”），而相关性是实现这一目标的关键变量。具体来说，它的重要性体现在以下 3 点：

1. 低相关性资产能 “对冲波动”，降低组合整体风险

分散投资的本质不是 “买得多”，而是 “买得不一样”。当组合中资产的相关性较低时，它们的价格变动不同步：某类资产下跌时，另一类资产可能上涨或跌得更少，从而抵消部分损失，平滑组合的整体波动。

例如：

假设组合中包含 “股票” 和 “债券”：股票受经济增长、企业盈利影响大，波动剧烈；债券受利率、通胀影响大，波动相对平缓，且两者在多数情况下相关性较低。当股市暴跌（如 2022 年美联储加息导致美股下跌），债券（尤其是国债）往往因 “避险属性” 上涨，能部分抵消股票的亏损，降低组合的最大回撤。

反之，如果组合中全是 “高相关性资产”（如同一行业的股票、同类型的加密货币），当行业政策收紧或市场恐慌时，所有资产可能同步暴跌，分散投资就失去了意义（比如 2021 年教育行业政策调整时，所有教育股集体腰斩，组合风险无法分散）。

2. 低相关性资产能提升 “风险调整后收益”

根据诺贝尔经济学奖得主马科维茨的 “现代资产组合理论”：通过组合不同相关性的资产，能在相同预期收益下将风险降到最低，或在相同风险下将收益提到最高（即 “有效前沿”）。

例如：

假设资产 A 的年化收益 10%、波动率 20%；资产 B 的年化收益 8%、波动率 15%，两者相关系数 0.2（低正相关）。

若全仓 A：收益 10%，风险 20%；全仓 B：收益 8%，风险 15%。

若各投 50%：组合预期收益 =（10%+8%）/2=9%，但组合波动率会低于（20%+15%）/2=17.5%（因低相关性抵消了部分波动）。

结果：组合收益（9%）介于两者之间，但风险（低于 17.5%）比 “高收益的 A” 低，实现了 “风险调整后收益” 的优化。

3. 高相关性会削弱分散效果，甚至放大极端风险

在极端市场环境下（如 2008 年金融危机、2020 年疫情黑天鹅），原本低相关的资产可能突然 “趋同”（相关系数上升至接近 1），导致组合同步下跌（即 “流动性危机” 时的 “所有资产一起跌”）。但这种情况是短期的，长期来看，资产的内在属性（如股票代表企业权益、债券代表债权、黄金代表避险资产）仍会使其保持较低相关性。

因此，投资者需要通过配置 “跨类别、跨市场、跨周期” 的低相关资产（如股票 + 债券 + 大宗商品 + 现金），来减少极端风险对组合的冲击。

总结：资产相关性是衡量 “资产联动程度” 的核心指标，而分散投资的有效性完全依赖于资产的低相关性：只有当资产价格变动不同步时，才能通过组合抵消部分风险，实现 “不把鸡蛋放在同一个篮子里” 的真正意义。反之，高相关性的资产组合，本质上仍是 “把鸡蛋放在不同但绑在一起的篮子里”，无法抵御系统性风险。

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发布于2025-7-17 11:16 北京