一、这个方法解决什么投资问题

散户最典型的仓位结构是：全部资金押 1–2 只股票。理由通常是"我最看好它"。

结果是：你的账户波动 = 那只股票的波动。它一天跌 8%，你就跌 8%。而分散最反直觉的地方在于——

把钱分到 5 只上，组合波动会低于这 5 只的平均波动

这是投资里少有的"免费午餐"，来源是

二、核心思想：相关性决定分散效果

两个资产的日收益相关系数 ρ：

所以选标的不是"挑最好的 5 只"，而是

。两只都是银行股，ρ 很高，分散约等于没分。

def corr(a, b):
    ma, mb = sum(a)/len(a), sum(b)/len(b)
    cov = sum((a[i]-ma)*(b[i]-mb) for i in range(len(a))) / (len(a)-1)
    return cov / (std(a)*std(b))
​
port = [sum(data[c][i] for c in codes)/len(codes) for i in range(n)]  # 等权组合日收益
port_vol = std(port) * math.sqrt(252)                                  # 年化波动

真实输出（2026-08-06，5 只 × 249 个交易日）相关系数矩阵：

只是把钱平均分成 5 份，波动就从 19.81% 降到 14.68%——降了四分之一。

 没有择时、没有调参、没有多做一次交易。

再看细节：这 5 只的相关系数在 

 之间，全部小于 1，所以分散生效了。如果换成 5 只银行股（相关系数普遍 0.8+），降幅会小得多。

：#03 讲过夏普 = 收益 ÷ 波动。分散在不动收益的前提下把分母砍掉 26%，等于夏普直接提升约 35%。这是比调 MA 参数划算得多的改进。

（大盘一起跌），它无法被分散掉。上表相关系数没有一个接近 0，就是因为它们都在同一个 A 股市场里。实证上 A 股 15–20 只以后，边际收益就很小了。

。实测 5 只低相关标的等权持有，年化波动从 19.81% 降到 14.68%。选标的时，请把相关系数矩阵和收益率一起看。

——实测告诉你固定止损为什么常常是摆设，跟踪止损才真正管用。

结果是：你的账户波动 = 那只股票的波动。它一天跌 8%，你就跌 8%。而分散最反直觉的地方在于——把钱分到 5 只上，组合波动会低于这 5 只的平均波动，且这部分降低是不用付出收益代价的。

【量化投资从入门到精通 #29】相关性与分散：别把鸡蛋放一个篮子

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分散投资通过低相关性组合，实测5只等权标的年化波动从19.81%降至14.68%，降幅26%，夏普比率提升35%。无需调参或择时，选标的时注重相关系数低于1，避免同行业伪分散。关注系统性风险与危机时相关性飙升陷阱，15-20只后边际收益递减。

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【量化投资从入门到精通 #29】相关性与分散：别把鸡蛋放一个篮子

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