链接：https://xueqiu.com/7672083465/89975079

今年以来，A股市场可谓“牛熊参半”，各类主要市场指数分化，板块分化，个股分化……不出意外，2017年A股关键词可以集合为一个词“分化”。但炒股不是靠谋略，时间精力上不能做到“分而治之”，所以通常我们会强调资产配置。有研究数据证实，资产配置对投资组合业绩的贡献率达到90%以上。但是，作为个人投资者，在做资产配置的时候如何避免将鸡蛋误放到同一个篮子里？在大添看来，多数粉丝可能还是靠经验，靠直觉（明显不靠谱）。

2017年以来截至8月3日主要市场指数表现

申万28个一级行业指数2017年以来截至8月3日表现

但实际上，有个数据可以说是资产配置必备良品——“相关系数”。

什么是相关系数

相关系数，是著名统计学家卡尔·皮尔逊设计的一个统计指标，用以反映变量之间相关关系密切程度。依据相关现象之间的不同关系特征，相关系数分为三种：

（1） 线性相关系数，用来度量两变量间线性相关关系；

（2） 复相关系数，用来度量多元线性相关关系；

（3） 非线性相关系数，用来度量两变量间的曲线相关关系。

我们在投资中最常用的，是线性相关系数，也称为简单相关系数。

如何理解相关系数

在投资实践中，如果投资者持有两个以上的投资品种，那么为了了解投资组合的风险收益特征，就需要计算不同品种之间的相关系数。相关系数来衡量投资品种之间的相关性，相关系数的值介于–1与+1之间，即–1≤r≤+1。其性质如下：

（1）当r＞0时，表示两变量正相关，r＜0时，两变量为负相关。

（2）当r=1时，表示两变量为完全线性相关，即为函数关系。

（3）当r=0时，表示两变量间无线性相关关系。

（4）当0＜r＜1时，表示两变量存在一定程度的线性相关。且r越接近1，两变量间线性关系越密切；r越接近于0，表示两变量的线性相关越弱。

相关系数的计算方法

相关系数的计算过程并不复杂：先计算两个变量之间的协方差，然后除以两个变量的标准差。简单的计算背后是发明这个指标的统计学家深刻的智慧。下面是相关系数的六种计算公式，大家体会一下其中的美感：

相关系数的使用

大添以指数基金的组合投资为例，来简单讲下相关系数在投资中的应用。组合投资的关键是选择低相关性的投资品种。相关性高，代表同涨同跌的概率高，组合分散风险的效果可能会大打折扣。以下是A股、港股和美股主要指数之间近五年的相关系数：

数据来源：Wind，计算周期为日涨跌，数据截取：2012.7.31—2017.7.31

我们可以看到，过去五年沪深300（大盘蓝筹指数）与中证500（中小盘指数）的相关系数高达0.84，表明A股大盘蓝筹和中小盘股之间同涨同跌的关联度非常高。如果由二者构建组合，分散风险的效果有限。而过去五年标普500与沪深300的相关系数仅为0.15，表明美股相对A股来说独立性非常强。在单一投资A股的组合中加入美股品种，将能够有效分散波动风险。我们常说，风险分散就是不要把鸡蛋放在一个篮子里。相关系数分析表明，A股大盘蓝筹和中小盘股仍在一个篮子里，A股、美股和港股才是不同的篮子。

本周的指数寻宝图如下，请大家参考使用哦~

指数寻宝路线图：

第1期：https://xueqiu.com/2478797769/87661350

第2期：https://xueqiu.com/2478797769/87947340

第3期：https://xueqiu.com/2478797769/88280329

第4期：https://xueqiu.com/7672083465/88701406

第5期：https://xueqiu.com/7672083465/89029298

第6期：https://xueqiu.com/7672083465/89531077

风险提示：1、本文所涉及全部数据均来自第三方公开数据，任何在本文出现的信息（包括但不限于评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等）均只作为参考，不构成对阅读者任何形式的投资建议，本公司亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。2、基金投资有风险，基金的过往业绩并不代表其未来表现，投资需谨慎。3、货币基金投资不等同于银行存款，不保证一定盈利，也不保证最低收益。4、本文所列分级基金均为母基金份额；由于分级基金是带有杠杆特性的金融产品，运作机制复杂，投资风险较高。投资者应当遵循买者自负的原则，根据自身风险承受能力，审慎决定是否参与分级基金交易及相关业务。

作者：华宝添益
链接：https://xueqiu.com/7672083465/89975079
来源：雪球
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。