S&P 500 指数集中度创历史新高——在巨无霸股主导的市场中战略性导航

2024 年被巨无霸股主导，标普 500 指数创下历史新高，涨幅约为 25%。巨无霸股的领导地位导致最大公司的指数占比增加。截至撰写本文时，标普 500 指数前七只股票占标普 500 指数的 34%。

苹果、英伟达和微软在这些“七大科技股”或“魔股”中占据了最高的权重，分别为 7.3%、7.0%和 6.2%的指数分配。亚马逊和 Alphabet 在美国最受欢迎的股票市场指数中也有较大的权重，分别为略高于 4%。

标普 500 的集中度进一步加剧，因为这七只权重股全部属于科技行业，或者具有非常“科技化”的特征。因此，标普 500 不仅在个股层面变得集中，而且这些权重股之间的相关性非常高，意味着它们往往会一起波动，并且在共同持有时彼此的分散效果很差。

请参见下方的 Mag Seven 股票相关矩阵，同时还包含了用于比较目的的先锋信息技术 ETF（VGT）。请注意，VGT 持有 AAPL、NVDA 和 MSFT，但不包含其他 Mag Seven 股票。

顾问和资产管理者的集中度挑战

这给顾问和资产管理者带来了挑战，他们可能正在尝试获得国内大盘股的暴露。然而，他们也可能有分散投资的指导方针，并且已经学会了诸如单一仓位不要超过股票组合的 5%之类的经验法则。此外，如果根据他们的分析，他们喜欢像苹果这样的巨无霸公司，那么是否应该将该股票的权重从基准权重的 7.3%增加到组合的 10%以上？

如上图所示，对单一股票或高度相关股票集合的大额配置可能会不成比例地影响整个投资组合的回报，尤其是在这些股票相对于平均水平经历了显著的超额收益或落后收益时。幸运的是，在过去两年里，集中持股已成为投资者的福音，因为 Mag Seven 的超常回报推动标普 500 指数连续两年年回报率超过 20%。

区分以投资为导向和以规划为导向的顾问

我提出一些应对日益集中的市场指数的潜在解决方案。在深入探讨之前，理解你的咨询/资产管理业务的本质是至关重要的。通常，“以投资为中心”的顾问的客户会关注其投资组合的总回报，并倾向于将顾问与基准进行比较。

由于需要更加“基准意识强”，这些类型的顾问（根据他们在投资组合管理风格上的活跃程度）可能会倾向于持有更多的 Mag Seven 头寸，以管理与基准指数之间的潜在回报差异。

相比之下，更多“以规划为中心”的顾问的客户可能会关注相对于基准的表现。然而，更多地重视实现从财务规划或现金流模拟得出的客户所需的投资回报率。如果达到了回报目标，相对于任何给定的基准或指数的表现差异，无论是正还是负，可能就不太重要了。

无论顾问的类型如何，归根结底都是管理期望。大多数情况下，这要么通过财务计划，要么通过投资政策声明来传达。这些文件提供了当更受欢迎且可能更具风险和集中度的策略表现更好时，“回家”的地方。它们可以帮助客户和顾问保持在投资流程的正轨上并忠于其投资过程。

管理指数集中度的潜在解决方案

选择全球分散化的基准

尽管存在全球公开交易股票市场，许多基于美国的顾问仍然选择仅使用国内股票来填充股票组合。但如果选择全球股票基准，例如 MSCI 全市场指数（其美国权重为 67%），Mag Seven 股票的个别权重都会降至 5%以下，大多数情况下低于 3%。即使选择 85%国内股票和 15%国际股票的基准分配，也可以显著降低个人组合的公司特定风险。

超越减少集中度，全球配置还可以增强整体投资组合的多元化程度和预期的风险调整后回报率。尽管近年来国际表现不佳，历史表明地理领导地位是周期性的。

此外，目前大多数资本市场假设框架显示，国际股票相对于美国大盘股被相对低估，因此在未来十年内具有较高的预期回报率。当然，估值并不是短期时机选择的良策。然而，顾问们应该考虑采用更全球化的投资管理框架，这既包括分散化投资的理由，也包括估值理由。

使用优化器在行业和指数内进行分散投资

注意：本部分较为技术性，但解释了一种基于规则的量化方法来帮助减少投资组合中的集中度。

优化器允许我们“重构”一个指数，并对个别头寸设限。然后，可以优化重构后的投资组合权重，以最小化与行业或指数的跟踪误差。

在下面这个简化示例中，我使用 Portfolio Visualizer 创建了一个科技板块 sleeves 的投资组合，最大头寸比例约为整体科技板块分配的 12%。鉴于科技板块约占标普 500 指数的三分之一，12%的板块分配将相当于美国股票投资组合总额的大约 4%。

在示例中，我列出了 Vanguard Information Technology ETF（VGT）中的前十五支股票，用于优化。实际上，我可能会使用 VGT 的持仓或我们内部的买入列表中的股票来填充优化器，包含更多的个股名称。

从这里，我们设定最低和最高股票权重。我将最低权重设为 3%（相当于美国股票组合的 1%），最高权重设为 12%（相当于美国组合的 4%）用于 Mag Seven。其他问题的仓位上限为 8%（相当于美国组合的 2.67%）。然后我告诉优化器调整组合，使其在过去两年的技术板块跟踪误差最小化。

结果分配使得投资组合在过去两年内的回报率与 VGT 相差 0.25%，标准差与基金相差 0.10%，历史跟踪误差为 4.27%。此外，该结果分配还减少了科技 sector 中 megacap Mag Seven 股票（AAPL、MSFT 和 NVDA）的集中度。

优化的利弊

在采用这种方法进行分散投资时，需要意识到风险和投资组合行为的潜在变化。首先，优化器使用历史数据来构建跟踪误差最小的组合。仅仅因为 2023 年 Adobe 和微软的股价走势一致，并不意味着未来几年也会如此。这在一定程度上是好的，因为特定风险正在被降低。这里的目的是以非集中权重持有更多的公司，以创建一个更不波动、更好的分散化投资策略。

考虑将最大股票的配置减少也会降低投资组合的平均市值，从而在配置中引入“规模倾斜”。因此，在这一点上，请小心不要过度配置单独的小盘和中盘基金。最后，在结合个别优化后的行业板块时，请注意你的行业配置与指数之间的差异。我倾向于相对于我的配置基准保持相对中立的行业配置。

最终想法：关键在于管理预期

本文讨论了应对标普 500 和其他流行美国指数内不断增加的集中度的两种方法。无论你个人的解决方案是大量配置于兆七大股票还是在股票、风格和地理上进行更多分散，沟通和设定预期都是至关重要的。

每个客户，无论是零售客户还是专业客户，都应该有投资政策声明或财务计划。如果这些文件被正确地起草和传达，它们不仅应该为投资成功或失败提供明确的标准，还应该加强顾问/客户关系，增强信任，并为当前和未来的投资决策提供坚实的基础。

Christopher Diodato 是 WELLth 金融规划的创始人。