什么是平行投资？
“平行”二字是核心，也是难点。 金融里很多概念和术语都很复杂，要想了解一个概念，往往需要大量的专业知识作为铺垫。所以我在写概念解析的时候，尽量会挑选一些简单的概念来解释，不容易让读者产生焦虑感。今天这个概念也不例外—— “平行投资”的本质可以理解为“同时投资多个标的”。 但是这个表达有些抽象且不够准确，我这里有一个更准确的表达——“广平投资” (Broadly parallel investment) 它来自贝叶斯学派（Bayesian）的经典论文《Risk and Return of Financial Assets》，这篇论文提出了著名的“方差—协方差阵”衡量风险的方式。
其中p(ω)代表风险暴露程度，而cov(ω1，ω2 )代表两个风险因素的相关性。根据这篇文献，我们可以通过计算资产收益的协方差矩阵来定义风险的度量方式： 假设投资者同时购买了n种资产，那么总的风险可以用协方差矩阵Cov(ω)来计算。 为了进一步讨论，我们引入信息率的概念来表示风险测量的精确程度： 其中var(ω)是风险测度的标准差，而I(ω)则是资产的信息率。
显然，当信息率大于0时，意味着我们对风险的测量是有意义的；而信息率越大，意味着我们对风险越能进行精确的测量。 如果我们只购买一种资产，其信息率为： In(r)={[E(r^+)]^2-[E(r^-)]^2}^{1/2}. 而如果我们进行多种资产的平行投资，则总体的信息率等于各单一资产信息率的加权平均值： IN()=\prod_{i=1}^n I(ri)^{w_i} \sqrt{w_i} 其中wi是每种资产在组合中的比重。 当各单资产的信息率相等时，即I(ri)=I(rj) \forall i， j，则有IN()=\sum_{i=1}^n w_i In(ri) 这说明对于同一组投资者来说，如果所有资产的信息率都相同，那么无论是单独投资还是并行投资，总体的信息率不变。
但是如果资产之间的信息率不一致，并且这种差异随着资产个数增加而扩大，那么并行投资就能取得比单独投资更高的信息率。这是由于不同资产之间存在“互补效应”(complementary effect)的缘故。
最后，文章作者根据这个模型给出了一个计算最优投资比例的办法，这里就不罗列公式了。