您将如何根据中美贸易战的结果进行投资？ 你会相信特朗普总统和习近平主席之间即将达成的解决方案，还是一些西方评论家建议的新冷战？ 精确的错误与粗略的正确 在他去世前不久，金融行业大师Fischer Black在“金融分析师期刊”（第49卷，1993年 - 第5期）上发表了一篇文章。在其中，他提出估计预期收益是一个难题，但使用经过验证的技术可以更可靠地估算分布，例如在ia≠ai中描述的那些。这些分析方法旨在提炼出与这些基本情景相关的一系列因素，并使用它们来估计投资组合收益的分布。一旦我们根据我们对这些因素的了解得出了对于投资组合概率值(P)的分布的描述，我们就可以就大多数（如果不是全部）概率情景如何改善结果提出具体建议。这是在获诺贝尔奖的现代投资组合理论下针对单一情景管理投资组合的传统策略的重大改进。针对单一情景的传统策略通常导致过度乐观的上行估计（如特雷诺 - 布莱克所指出）但往往忽略了下行结果。简而言之，单个情景模型会得出一个精确的结果，但它往往是错误的，而多情景模型却可能得出一个大致正确的结果。 贸易战分析 [...]
每一次危机都是机遇的种子。我们采用严谨的分析方法从危机中发现机遇。在本次更新中，我们为贸易战走向构建了5种可能的发展情景，覆盖了乐观和不那么乐观的可能性。每个可能性都由一系列相互关联的事件构成，以创造合理的市场前景。 我们首先为每个场景分配相同的概率（20%）。随后，我们进行调整，给更可能的场景分配更高的概率（30%），给不那么可能的场景分配更低的概率（20%）。我们用一系列市场指标来概括每种场景对于市场可能会有的冲击。最后，我们由这一系列市场指标的分布来推导出投资组合收益的分布。投资者可以根据自己的需要调整这些概率值和指标值，并让我们的平台为这一调整提供独特，定制化和严谨的投资组合建议。 为什么我们的分析表现更好？ 我们同意Fischer Black在金融分析师期刊发表的论文（第49卷，1993年 - 第5期）——他认为估算预期收益是一个难题，但估算收益的分布可以用已经验证过的方法比较可靠的去完成。传统方法侧重于单一情景，过于乐观的预测上行可能而往往忽略了下行可能。我们采用的方法与传统方法不同——基于对各种概率事件的研究，我们提供了显著的改进。比如我们采取含有四个参数的模型P（r1，r2，r3，r4）来描述这些概率事件。当我们根据对r1，r2，r3，r4分布情况的了解得出对于P值概率分布的描述，我们就能对如何在大多数情况下改善结果提出具体的建议。与传统的针对单一情景的优化策略相比，这是一项重大改进，因为针对单一情景的优化策略通常会导致过度乐观的上行估计（正如Treynor-Black所指出的那样），但忽略了下行结果。 索取报告的完整版 请通过您的工作电子邮件地址发送邮件至salesnsupport@hedgespa.com，并请告知我们您的姓名，职位和所在公司。谢谢！
