分散投资是不是一定降低风险？

　　分散投资是我们降低风险老生常谈的方法了，一般认为，分散投资可以降低风险，但是很显然，仅仅凭我们的经验和直觉，就可以判断出，分散投资根本就不能解决风险报酬比问题，尤其是盈利问题，分散投资必然在看似降低风险的同时降低了我们盈利的可能。除此以外，分散投资本身也不一定降低风险，因为如果风险和收益是一件事情的两个方面的话，显然就是不能降低风险，以下我们具体看看。

　　很久以来，股票经纪师和理财规划师都在告诉投资者，要适当分散股票投资组合，你只需要持有10到40家公司的股票。

　　很多研究已经显示，从投资1家公司到投资20家公司，回报的波动性至少可以下降40%。但当一个投资组合包含20或30只股票之后，如果进一步增加股票数量，长期来看，对于降低财富的波动性并没有多大帮助。

　　但这种针对分散化进行的研究，是根据由计算机随机产生的大量投资组合的平均结果而展开的。

　　如果让有血有肉的人类来一个一个地组建投资组合，就会有一些完全不同的事情发生。

　　路易斯安那州立大学（Louisiana State University）商学院金融教授钱斯（Don Chance）让202位学生选择1只自己希望持有的股票，然后再加进第二只、第三只，直到每位学生持有一个包含30只股票的投资组合。

　　钱斯教授想向学生证明分散投资是会有效果的。所有学生作为一个整体，经过把1只股票分散为20只，投资组合的风险度下降了大约40%，跟上述研究的预测一致。钱斯教授说，就像是耍魔术，班上同学们得出的图表跟课本上一模一样。

　　然后钱斯教授一个人一个人地对学生得出的结果重新进行了分析，结果他发现，分散化投资常常遇到惨败。很多学生把手中持有的股票从1只分散为30只过后，风险没有变小，反而加大。30只股票组合的风险高于起初第一只单一股票的，概率为1/9;而30只股票组合的波动性高过5只股票组合的，概率达到23%。

　　这说明，一般规律并不一定适用于个别投资者。钱斯说，这传出的信息是，你并不需要分散成那么多股票，但这种信息根本不对。这些结果怎样解释？哪怕是随机的流程，也可以产生看似意外的结果，这用不着钱斯教授来展示。由电脑产生的投资组合中，20只股票组合的风险高于1只股票组合风险的概率为13%。

　　人类比电脑更容易犯错。钱斯的学生选股时，首先选的是他们熟悉的那些名字：埃克森美孚（Exxon Mobil）、沃尔玛（Wal-Mart Stores）、苹果（Apple）、星巴克（Starbucks）、耐克（Nike）等等。选了几个过后，家喻户晓的名字都选光了。到第五只股票时，他们所选公司的市值已经不及所选第一家的一半。加进这些风险更大的小股，他们的投资组合变得更加波动。而有1/5的学生选择了1-800-Flowers.com作为第一家，可能是因为钱斯教授布置作业的时候，正好临近情人节。

　　哥伦比亚大学（Columbia University）金融教授休伯曼（Gur Huberman）指出，认为自己属于避险型投资者的人，会把看上去全都保险、同时高度相似的股票放在一个组合里。而结果正好是把鸡蛋全放一个篮子的高风险组合。

　　相关调查显示，84%的家庭直接持股不超过9只，36%的家庭只持有1家公司的股票。

　　这也太少了。但30只或40只同样不够。如果想直接选股，那就不妨把90%到95%的资金投进一只股指型基金，把剩余的资金投进最多三五只股票，然后就可以紧盯盘面，耐心持有