資產配置理論是哈里·馬克維茨在1952年提出的一個度量風險的模型。該理論是現(xiàn)代投資組合理論的開山鼻祖，也是現(xiàn)代投資組合理論的內核。馬克維茨因此理論在1990年獲得諾貝爾經濟學獎。在實戰(zhàn)中，我多次講過，需要配置相關度小的各類資產才能發(fā)揮更好的作用。我們先來看一個例子。

我們假定有3個品種，滬深300指數(shù)、上證50指數(shù)、納斯達克指數(shù)，如果我們要選其中的兩個作為配置，那么哪兩個更加合理呢？我們先計算一下相關度，從2004年12月31日到2020年2月14日這整整15年多，我們用correl函數(shù)計算得知，滬深300指數(shù)和上證50指數(shù)的相關度是97.72%，納指和滬深300的相關度是48.24%，納指和上證50的相關度是45.02%，顯然滬深300和上證50的相關度非常大，而納指和滬深300、上證50的相關度就小很多了。

有人會說這有什么用？我們再來看看對應的實際案例。我們假定把一份資金分成對半，一份買滬深300，一份買上證50，每年最后一個交易日做一次再平衡，也就是把資金再次分成對半。那么15年來，滬深300的收益率是298.77%，上證50的收益率是243.53%，而兩個指數(shù)再平衡方案對應的收益率是297.84%，基本差異不大。

如果我們把上證50換成納指，每年做一次滬深300和納指的再平衡，我們就會看到，再平衡的累計收益率是436.82%，不僅僅遠遠高于滬深300的298.77%，而且還高于納指本身的347.32%。最主要的原因，就是因為我們挑選了兩個相關度小的品種做再平衡，使得最終的收益率大于了兩個品種里面最好的品種。

納斯達克指數(shù)的前五名蘋果、微軟、亞馬遜、谷歌、臉書簡稱FAMGA，是典型的高科技消費股，利用高科技賺的是全世界的錢，最近迭創(chuàng)新高，很多年前就有人覺得估值高了。但實際上橫向比較并不高，按照雪球蛋卷提供的數(shù)據(jù)，截止到2020年2月14日，納指100（納指前100名）的PE是28.42，對應的ROE是24.24%，而我們的創(chuàng)業(yè)板指數(shù)也是100個股票，同期的PE是59.58，ROE是10.53%，納指100的PE只有我們創(chuàng)業(yè)板的一半都不到，而ROE是我們創(chuàng)業(yè)板的2倍都不止。雖然我們的創(chuàng)業(yè)板在初創(chuàng)期，美國的納指已經進入成熟期，但如此懸殊的數(shù)據(jù)，總要對著這些數(shù)據(jù)說話吧？不管如何，作為資產配置，我自己已經持有好幾年了。2018年納指跌了3.88%，但我持有的納指基金卻是因為人民幣貶值而取得了正收益，所以投資納指還有這個功能。

納指如此的表現(xiàn)也使得A股的投資者趨之若鶩，甚至在上周出現(xiàn)了場內的納指100ETF盤中最高溢價達到了令人恐怖的20%。因為不能申購套利，所以今年納指ETF高溢價成為常態(tài)，不僅如此，場外的納指100基金，多個基金公司也已經額度用完暫停了申購，目前只有華安納指100（040046）等少數(shù)納指100基金還有額度可以正常申購。