这里，我们就讲到了MVO中最让人头疼的问题，如何确定一项资产/证券的回报和风险？严格来讲，我们这里说的，是该资产未来的回报（期望回报），和未来的风险（期望风险） 。
但是我们都知道，未来是不可预测的 。因此绝大部分金融机构的做法，是用过去的历史回报和历史风险（历史波动率），来代替期望回报和风险，并通过模型计算出有效边界 。
从统计角度来讲，这样的处理方法给从业人员带来了很多便利 。这是因为，如果我们回顾历史，可以找到海量的数据：公司股票的交易历史，可以精确到每天，每小时，甚至每分每秒 。其他资产也都有类似的数据可以收集 。因此在模型中，我们可以很容易把这些历史数据导入，然后借助计算机算出有效边界 。
聪明的读者会发现，用历史数据代替期望值，这种方法管用的关键前提，是未来会重复历史，历史可以预测未来 。就是说，一支股票在未来X年的回报，和过去Y年的回报是一样的 。其在未来X年的风险（波动率），和过去Y年的风险也是一样的 。
如果我们细细想来，在大多数人的投资实践中，确实都是遵从这个假设的：即过去的回报会延续到未来 。比如我们去买基金，大部分人都会选过去回报好的，排名靠前的基金，很少有人会反过来，去选那些业绩差的基金 。这其中一个关键的隐含条件，就是我们假设过去业绩好的，未来也会好 。过去回报差的，未来也会差 。
问题在于，这个假设在现实中经不起考验 。举例来说，1970~1980年代，全世界表现最好的股市，是日本股市 。如果在1990年做一个MVO，那么经过优化的模型，会重仓买入日本股票 。而这，恰恰是在最错误的时点，能够做出的最错误的投资决定 。
这也是为什么，我们需要向投资者反复强调多元分散的投资原则 。背后的原因，除了上文中提到的提高投资组合的有效性，还有一个非常重要的功能，是应对未来的不可知 。再复杂和高端的金融模型，也免不了受到各种限制 。作为一名理性的投资者，我们需要认识到未来的不可知性，并且在投资实践中，考虑到未来发生我们无法预料的情况的可能性 。在任何时候都保持投资组合的多元分散，是应对未来的不可知的必不可少的重要原则 。
希望对大家有所帮助 。
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