哈里．馬科維茨（Harry Markowitz）所提出的分散風險策略，曾經為他贏了一座諾貝爾經濟學獎。這個策略就是「平均數─變異數投資組合模型」（mean-variance portfolio）。這個模型能夠幫助投資人將收益（平均數）最大化，或把風險（變異數）降到最低。許多銀行都依賴這種投資策略，也會要他們的客戶根據這種模型估算的結果來投資，而不是靠自己的直覺。

但是，馬科維茨在為自己的退休金做打算時，並沒有使用自己受到諾貝爾獎肯定的投資策略，反而用了非常簡單的1/N資產配置法則──把資金平均分配在N種投資標的上。

為什麼馬科維茨沒有用複雜的數學模型計算，反而是靠自己的直覺來投資呢？在有次專訪時，馬科維茨說他這麼做，是因為不想要有任何後悔。

「你知道的，如果股市漲了但我沒投資，那心裡一定會很嘔。但是如果股市跌了我被套牢，我也會很後悔。所以我就一半一半，分散投資風險。」他跟許多投資人一樣，把事情簡化。1/N的資產配置法不但很簡單，也是分散風險最基本的做法。

但是這種簡單做法的績效如何呢？有項研究比較了「平均數─變異數投資組合」和其他幾種投資策略，把這些策略使用在7種不同的投資情境上，像是投資美國10大產業基金等等。「平均數─變異數投資組合」在計算風險數據時，分析了10年來的股市數據，而1/N資產配置則完全沒有數據輔助。那麼，成效孰優孰劣呢？在7種投資情境中，1/N資產配置的投資績效都比「平均數─變異數投資組合」還要好，也贏過研究中另外12種複雜的投資策略。

這樣看來，受諾貝爾獎肯定的「平均數─變異數投資組合」是不是一場騙局呢？其實也不是。在理想的世界裡，這種分析模式會很成功，但是在充滿未知的股市裡，就不一定行得通。如果要用這種複雜的模型分析歷史數據、然後預測未來，那麼分析的數據量就要非常大才行，只分析過去10年的股市無法導出精確的預測。

所以要多少數據才夠呢？如果你要投資50檔基金，那麼根據電腦模擬計算，「平均數─變異數投資組合」需要分析500年的股市數據，才有辦法設計出比1/N資產配置法更好的投資組合。

也就是說，到了2500年，投資人就可以利用「平均數─變異數投資組合」來算出最能幫他們賺錢的投資標的了。不過前提是該投資標的也如此長壽，才有足夠的數據可供分析。

少即是多：愛因斯坦法則

為什麼簡單的法則會打敗諾貝爾獎模型呢？有沒有可能只是巧合？當然不是。有數學理論能夠告訴我們，為什麼簡單法則會有較優的績效。這個理論叫做「偏差和變異之權衡」（bias-variance dilemma）。我在解釋的時候會盡量簡化，省略複雜的數學用語，好讓沒有數學背景的讀者也能讀懂這個雖然很複雜，但是也很重要的概念。這個理論是建立在愛因斯坦的一句名言上：「凡事都應該盡可能單純，但也不要過於簡化。」