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新浪财经“ETF精选”相关系数计算器上线
今年一季度，全球最大对冲基金桥水（Bridgewater）创始人瑞·达利欧（Ray Dalio）在中国行期间分享了他的“赚钱的‘王道’”——投资的圣杯就是，要找到15个或者更多更良好的并且相关性非常低甚至为零的回报流。
达利欧这一听似简单的“原则”，在金融经济学领域有着深厚的理论积淀，源于由马科维兹（Harry Markowitz）在上世纪50年代发展的 “现代组合理论”（Modern Portfolio Theory (MPT)）。这套理论用投资组合标准差衡量风险（σ），它与组合内部各资产的权重（ω）、期望回报（R-bar），及资产相互之间的相关性（ρ）有关。
投资决策被归结为求解“给定风险水平下期望回报最大的投资组合（或给定期望回报水平下风险最小的投资组合）”这一最优化问题。基于这一理论框架及历史数据，运用统计、数学工具可获得定量结果。在技术上，MPT也被称为“均值-方差”分析。
马科维兹因为这项贡献分享了1990年诺贝尔经济学奖。
数十年来，基于MPT，在资产配置、证券投资分析领域发展出各种“修正”版的分析框架。当今大量“智能投顾”产品、基金中基金（FOF）组合构建也广泛吸收这一理论精髓。
尽管资产大类之间的相关性存在一定的经济理论基础（或常识），但市场的复杂性决定了资产价格走势不会简单地取决于极少数变量，投资者可能需要不定期思考类似下面的问题：
●股票X与美股大盘相关度高还是与A股大盘相关度高？（潜在诉求：以大盘走势辅助判断个股走势）
●什么基金在大盘下跌时可能上涨？（潜在诉求：寻找可以“避险”的基金）
●最近一年持有黄金可以多大程度对冲股票下行风险？（潜在诉求：辅助判断一定时期避险资产的有效性）
●股票X与股票Y、Z的组合哪一个更有利于分散风险？（潜在诉求：辅助判断投资组合的合理性）
●最近一个月美元是原油价格的主要驱动因素么？（潜在诉求：辅助判断短期影响油价的因素）
●最近一个季度美国国债收益率与新兴市场货币走势相关度高么？（潜在诉求：辅助判断新兴市场货币的影响因素）
等等。
通过“ETF精选”区间统计的“相关系数”工具，投资者可以查询2—20个投资标的在特定时间窗口的相关性，有助于寻找前述问题答案的线索。这一相关性的计算基于这些投资标的的交易日收盘价。这里所谓的“投资标的”，目前支持美国及香港市场的指数、个股、ETF。“ETF精选”收录了主要资产的典型代理。
相关系数计算器支持预设时间窗口及自定义时间窗口。注：从统计技术上说，进行线性相关性分析要求每个投资标的至少有2个有效的收盘价样本。（图片来源：新浪财经）
使用区间统计-相关系数工具可查询指数、基金及个股的相关性。注：已添加的证券代码支持通过拖拽方式变更结果的输出顺序。（图片来源：新浪财经）
举例而言，基于最近一年（2017年5月3日-2018年5月3日）的收盘价历史数据计算，相对于美股大盘（SPY），阿里巴巴（BABA）的走势与A股大盘（ASHR）的相关性更高；美国20年以上国债基金（TLT）、环球房地产投资信托基金（REET）与美股大盘（SPY）走势负相关；金价（GLD）与大盘（SPY）在60%的时间里是同涨同跌的。点此查看截至2017年底主要资产代理的相关性分析。
需要注意的是，MPT本质上是在“风险”与“回报”二者之间科学权衡。选择分散投资的投资者，关心资产的相关性只是一方面，资产的长期趋势同样不容忽视。做多那些没有增值前景的资产，并不符合投资逻辑，即便加入这样的资产有可能降低组合波动率。
您可能还对ETF精选-阶段涨幅、证券波动风险、投资组合分析等工具感兴趣。
⭕以下为相关系数矩阵采用的计算方法：
（注：根据功能迭代情况不定期更新；最近更新日期2018年5月4日）
（计算结果仅供参考，并不构成投资建议）
（线索Clues / 李涛）
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