今天，贵州茅台跌停，这是其历史上仅有的两次收盘跌停之一（另一次是2013年9月2日）。同时，今天整个食品饮料行业也是巨幅下跌，申万一级行业指数下跌8.24%。

2018年10月29日部分申万一级行业指数表现情况 资料来源：Wind

面对如此下跌，与其去追究其大跌原因和未来走势，我更想谈一谈投资中的风险管理。

做投资，不论是机构还是个人，首先要谈的不是收益，而应该是风险。

而对于投资风险，首先要关注的是“通过组合投资来风险分散”。

如何理解“通过组合投资来风险分散”？

如果你上周五全仓了贵州茅台，那你今天的收益便是-10%；而如果你只是半仓茅台，半仓万科A，那收益率就不会这么低，除非万科A今天也跌停了。

可以通过适当地构建一个尽量分散的组合，从而达到分散风险的目的。而不是只有1支股票，跌了就全跌。但是不是只要是组合就能分散风险呢？当然不是！如果组合中2支股票完全同涨同跌，那分散还有效果吗？当然没有了，因为这样买2支和买1支股票其实区别不大，就像上面的例子，如果万科A也跌停，则你今天收益也是-10%。

如果用专业术语表示，两个资产之间涨跌的关系可以用“相关性”来表示，在数学书，主要使用“相关性系数”这个概念，这个系数会在-1和1之间，-1代表完全负相关，即两个资产的涨跌趋势完全相反，1代表完全正相关，即两个资产的涨跌趋势完全相同。

我们借用上面提到的申万一级行业指数之间的相关性来举个例子（把1个指数想象成1个资产即可，从资产类别角度上它与1支股票类似）：

各申万一级行业指数之间的相关性系数 资料来源：Wind,数据区间2018/1/1-10/29

上图是一个常见的相关性矩阵，两个资产相交的数据代表这两个资产的相关性，都介于-1和1之间。对于这些数值，我标了颜色，如果颜色越红，代表相关性越高，颜色越绿，代表相关性越弱，其中最红的是图中对折线，数据全部为1，代表每个资产与自己的相关性，这个当然是完全相关了，因此为1。

从上图可以看出（今年以来的数据），贵州茅台所在的食品饮料行业与其他行业的相关性其实还是比较低的（食品饮料这个行业对应的行或列绿色比较多，当然行和列的数据是完全意一样的），其他几个行业，包括医药生物、休闲服务、国防军工和计算机等行业都比较绿，代表其与其他行业的相关性略低，持有这些行业可以适当地分散组合风险。

当然了，从上图看，所有数都是正数，代表所有今年以来，所有行业涨跌都是正相关的，毕竟年初以来绝大部分行业还是以跌为主，因此趋势上是相同的，只是不是完全相同（如果完全相同的话，那相关性系数都是1了）。

知道了“相关性”这个概念，我们再来看一下一个组合的风险主要由哪些因素决定。一般来说，主要由3个因素决定，1是各资产本身的风险，2是各资产本身配置了多少，3是不同资产之间的相关性。

以一个股票组合为例，这个组合买了2支股票（高风险股票A，低风险股票B，关于高低风险的阐述待以后慢慢介绍），那么组合风险取决于：每支股票自身风险是多少，A、B的风险到底有多高，他俩风险越高，不考虑其他因素，组合风险越大；2支股票各自占比是多少，如果A占比高，不考虑其他因素，组合风险就越高；以及这2支股票之间的相关性如何，如果A和B相关性比较低，不考虑其他因素，可以达到适当分散风险的目的。

总结：尽量不要押宝到一个资产或一类资产上，在相关性低的几个资产或几类资产之间适当分散，获得更加安全的收益可能更有意义。毕竟，活的久比活的好更重要。