永久组合 Harry Browne 配置：用四等分的「哑巴组合」穿越四种经济天气

你大概见过无数「神级配置」：全天候、风险平价、核心卫星……但有一个最反直觉、也最朴素的组合，从 1987 年被提出到现在快 40 年，依然被无数散户奉为「睡前安心组合」——永久组合(Permanent Portfolio)。

它的全部规则只有一句话：股票 25% + 长期国债 25% + 黄金 25% + 现金(短债) 25%，每年再平衡一次。

没有宏观预测，没有择时，没有「我觉得明年通胀要起来」。Harry Browne 在《Why the Best-Laid Investment Plans Usually Go Wrong》里赌的不是「猜对天气」，而是**「不管什么天气，总有资产在赚钱」**。

1. 为什么是这四样、为什么是四等分#

Browne 把所有经济环境压缩成四种「天气」，并给每样资产安排了一个主场：

关键洞察是：这四样资产的相关性很低，甚至在某些天气里反向。股票和长债在通缩期一个跌一个涨，黄金和股票在通胀期此消彼长。当你把它们各配 25%，就等于用「不押注」换来了「任何天气都不至于全军覆没」。

注意一个反直觉的点：四等分是「资金上的四等分」，不是「风险上的四等分」。因为四类资产波动天差地别，风险贡献其实极度不均。下面用协方差算给你看。

2. 先把账算清楚：风险到底是谁的#

设定四类资产的年化 mu / sigma 与相关性矩阵，用成分风险贡献公式 rc = w * (Σw) / (wᵀΣw)：

import numpy as np

assets = ["股票", "长期国债", "黄金", "现金(短债)"]
ann_mu = np.array([0.080, 0.040, 0.060, 0.020])
ann_sd = np.array([0.150, 0.110, 0.160, 0.010])
C = np.array([[1.00, -0.25, 0.10, 0.00],
              [-0.25, 1.00, 0.05, 0.00],
              [ 0.10, 0.05, 1.00, 0.00],
              [ 0.00, 0.00, 0.00, 1.00]])
Cov = (ann_sd[:, None] * ann_sd[None, :]) * C

W_pp = np.array([0.25, 0.25, 0.25, 0.25])   # 永久组合

def risk_contrib(w):
    pv = w @ Cov @ w
    rc = w * (Cov @ w)
    return rc / pv, np.sqrt(pv)

rc, port_vol = risk_contrib(W_pp)
for a, x in zip(assets, rc * 100):
    print(f"{a:10s} 风险贡献 {x:5.1f}%")
print(f"组合年化波动: {port_vol:.2%}")
# 股票   风险贡献  35.4%
# 长期国债 风险贡献  15.1%
# 黄金   风险贡献  49.3%
# 现金   风险贡献   0.2%
# 组合年化波动: 6.05%

结果很刺眼：黄金虽然只占 25% 的钱，却贡献了 49.3% 的波动；现金几乎零波动贡献；股票 35.4%。也就是说「四等分资金」等价于「黄金扛了近一半风险」。

这恰恰是永久组合的精髓——它不追求风险平价，而是追求「结构上覆盖四种天气」。风险贡献不均不是 bug，是代价：你用黄金的波动，换来了对通胀的免疫。

3. 四种天气里，它真的「总有资产赚钱」吗#

给每种环境一个 60 个月的超额收益漂移（叠加到基础 mu 上），蒙特卡洛 400 条路径取平均年化，对比 60/40 与永久组合：

rng = np.random.default_rng(20260722)
Lmat = np.linalg.cholesky(Cov)

regimes = {
    "繁荣":   np.array([ 0.06, -0.03, -0.01,  0.00]),
    "通缩":   np.array([-0.08,  0.07,  0.02,  0.01]),
    "通胀":   np.array([ 0.00, -0.04,  0.08, -0.01]),
    "衰退":   np.array([-0.10,  0.05,  0.04,  0.01]),
}
W_6040 = np.array([0.60, 0.40, 0.00, 0.00])

def mc_env_annual(drift, W, months=60, sims=400):
    mu_r = (ann_mu + drift) / 12 - 0.5 * ann_sd**2 / 12
    out = np.empty(sims)
    for s in range(sims):
        Z = rng.standard_normal((months, 4))
        r = (mu_r + (Z @ Lmat.T) / np.sqrt(12)) @ W
        out[s] = (1 + r).prod() ** (12 / months) - 1
    return out.mean() * 100

for nm, df in regimes.items():
    print(f"{nm:4s}  60/40 {mc_env_annual(df, W_6040):5.2f}%  永久 {mc_env_annual(df, W_pp):5.2f}%")

算出来的四种环境年化收益（%）：

规律非常清晰：60/40 的收益率随天气剧烈摆动——繁荣时 7.58%（因为股票踩中风口），衰退时只剩 1.27%（股票拖后腿、债券那 40% 顶不住）；而永久组合四种天气全在 4%~5% 之间晃，最差也是 4.07%，没有「死环境」。

这正是一个「不押注」组合该有的样子：它把「单一天气的暴利」让渡出去，换来了「所有天气都不崩」。

4. 长期跑下来：波动更小、回撤更浅#

把四种环境循环轮动 16 年（每种 48 个月），同样蒙特卡洛平均：

这个结果可能颠覆很多人的直觉：永久组合不仅波动更低、回撤更浅，连长期收益都略高于 60/40。原因是它靠「通缩/通胀/衰退三种防守环境里不亏大钱」省下的回撤，复利效应比「繁荣期多赚一点」更值钱——回撤 −33% 要涨 49% 才回本，而 −16% 只需涨 19%。

5. 四等分的样子#

就这么简单：四分之一股票、四分之一长债、四分之一黄金、四分之一现金。

6. 实践里真正要抠的五个细节#

① 再平衡是灵魂，不是可选项。 永久组合的全部 alpha 来自「低买高卖」的再平衡：股票涨了就卖掉一部分补到债券/黄金里，等于强制止盈。一年一次足够，频繁再平衡只会增加摩擦。

② 现金不是「放活期」，而是短久期现金工具。 用货币基金、T-Bill、短债基金都行，目的是「零波动、随时可补仓」。它贡献了组合的「衰退盾」，别用长债冒充现金。

③ 黄金用实物或黄金 ETF，别用金矿股。 金矿股本质是「加了杠杆的黄金 + 股票」，相关性会飘向股票，破坏「通胀对冲」的结构。要的是黄金本身，不是挖金子的公司。

④ 长期国债的「长期」要对。 这里指的是 20~30 年久期国债，它赚的是「利率下行 + 期限溢价」。用 3 年期国债替代，通缩期的保护力会大幅缩水。

⑤ 它赢在「不亏大钱」，不赢在「暴富」。 如果未来 10 年是长牛，永久组合会显著跑输满仓股票。它的对手是「60/40 在崩盘里亏掉半条命」，不是「all in 纳指」。

7. 五类真实陷阱（诚实拆穿）#

1. 现金拖累真实收益：在长久低利率/高通胀环境，现金那 25% 实际是负实际收益，会持续拖累组合。解决方案是现金部分用短通胀挂钩债或货基，但无法完全消除。
2. 黄金的「通胀对冲」时灵时不灵：黄金长期跟实际利率负相关，但中短期可能被美元、避险情绪主导，某次通胀里黄金不涨也很正常。它不是精确的 CPI 开关。
3. 长债的利率风险：永久组合假设通缩=利率下行=长债涨，但如果是「通胀失控→央行暴力加息」，长债会和股票一起跌，两种天气同时失灵。
4. 再平衡的税务摩擦：在应税账户里，每年卖股票/黄金补仓会产生资本利得税，复利被税务啃掉一块。IRA/养老金账户里跑才最顺。
5. 幸存者偏差：所有「永久组合长期有效」的回测，都站在「美国长债 40 年牛市 + 美元黄金体系」的历史上。换成日本 1990 后的长债、或黄金被没收的国家，结论会不同。

总结#

永久组合不是「收益最高」的组合，而是**「最不需要你做对预测」的组合**。它的哲学是：承认自己预测不了未来，于是用四等分把四种天气都买保险。算实的结论是——在合成宇宙里，它用 6.04% 的波动、−16% 的回撤，拿到了 4.63% 的年化（Sharpe 0.45），四种天气没有死环境。

如果你想要的是「睡前安心、不盯盘、不赌宏观」，它是少数经得起时间敲打的答案。如果你想要的是「跑赢牛市」，它从设计上就没打算赢那场比赛。