以上是平价公式，具体推导就不赘述了，重点谈下理解。
1. 风险平价是实践出来的理论，配置建议符合直观感受
2005年风险平价理论出世之前，从最早的Harry Browned永久投资组合（又叫懒人组合，股债商品现金各25%），到达里奥的全天候组合，无不渗透着风险平摊的思想。前人摸爬滚打多年总结出来的投资策略，竟与理论推导模型计算出来的配置建议高度相似。
有时不得不感叹，万物皆数，一切问题都是数学问题，所有的判断都是统计学！
2. 为什么我们要配置风险，而不是配置资产
配置资产的出发逻辑还是在配置收益，但收益是不可预测的。如果我们回顾过去五年股市波动率和收益率，我们可以很清楚的看到，波动具有明显的可预测性，A股的波动大概就在20%左右，而收益率则起伏巨大，无法预判。
因此我们要牢记，过往业绩不代表未来。
数据来源：Wind；截至2019/11/11。
3. 相比均值方差模型的优势
我认为主要在于输出结果的可参考性。均方模型是性价比模型，要同时基于波动率和收益率来计算配置比例。在牛市中，股的性价比（Sharpe）很高，采用牛市中的股票波动率和回报率，对比债券的波动率和收益率，模型输出结果就是100%配置股票。熊市则相反，模型会建议100%配债券。这就无法做到真正的大类资产配置。
而风险平价模型只基于风险来配置，无论什么样的风险，每类资产都会根据风险贡献配置一定比例。不仅如此，风险平价更少依赖历史数据，即使在做预设参数时，也只需输入波动风险，无需输入不可预测的收益率，减少了对模型的过多“拍脑袋”干预。
4. 优良的延展性
当我们不知道如何分配的时候，平均分配是最佳解决方案。比如两个孩子分苹果，一人一半，公平公正，很符合人性。老式的50/50股债平衡基金即体现了这种思想。但如果我们真的能很好地把握不均分带来的后果，认为不均分的收益要显著好于均分。比如两个孩子一大一小，小的只有3岁，只需一小块，大的6岁能吃半个多，那就完全没必要均分。
基于客户风险偏好和产品定位，风险平价模型能很好地转变为风险预算模型。比如将原来股债1:1风险配置，改为2:1的风险配置。这种改变分配比例的方式要比基于收益率要更稳定直观，但也要控制好分寸，最好在产品设计时就确定下来，不再改变。
此外，波动率只是风险指标的一种，我们也可以做基于下行波动率、VaR等其他风险指标的平价模型。夏普兄经过多次验证测试，目前比较推崇基于下行波动率的风险平价，基于VaR的平价回撤较大，还有待观察完善。如有新的成果，再跟大家分享！