本站原创正是由于中国股市效率较低且风险奇高,一个系统化评估市场错配与风险衡量的系统,可以发挥最大效率.一切都取决于对市场运行规律的深入把握与技术优势的结合
华尔街从来不乏传奇.2006年,全球最高薪酬收入再次落入一个华尔街人士之手.前数学家、定量化对冲基金经理西蒙斯年收入达到惊人的15亿美元.2009年,另外一群人――高频交易者――帮高盛银行等金融机构赚得盆满钵溢.
这些人,因其使用高等数学手段决定亿万计资金的投向,而在30年前赢得“火箭科学家”名声.在外人看来,他们有些像中世纪的炼金术师:给他们数据,他们还给你美元！
华尔街的数学传说
实际上,在华尔街上管理资金规模最大的量化技术,并非那么不可捉摸:众多公司使用“因子加总模型”辅助他们选择股票.
这种方法大多基于Fama-French的开创性论文,其基本思想很简单:依据各项基本面指标对于历史上超额回报的贡献程度,来决定这些基本面指标在选出“超级股票”上的“有效性”,并据此赋予这些指标不同的权重,按照上市公司指标在全部篮子股票中的排序,再使用上述步骤中获得的权重对其进行加权加总计算.如果该公司的加权之和排名靠前,则表明该公司的基本面指标符合能够带来超额回报的历史模式,从而有望在未来展现强势.
数学模式大同小异,公司之间的竞争主要集中在两个方面:第一,各公司均投入巨资,研制自己的特有指标,第二,研制更加有效、稳定的加总方式.
传统的基本面分析往往要求基金公司雇佣大量分析师,成本高昂.由于每个分析师能够跟踪的公司数目有限,基金经理不得不在较小的股票篮子中进行选择,有可能错失最好的投资机会,投资组合的分散程度也受到限制.同时,依赖基本面分析进行投资管理要求基金经理进行大量的主观判断,人性弱点(贪婪与恐惧)对投资业绩往往产生较大影响,投资业绩波动较大.使用这种方法建构的投资组合往往无法定量化控制每只个股给投资组合带来的风险.从基金公司的角度而言,这种方法对基金经理个人的依赖较大,一旦出现人员变化,基金业绩也往往随之波动.
量化选股方式将投资决策建立在对历史模式的详尽研究之上,克服了上述缺点.其在美国投资界的应用近20年来大幅提升,管理资产额的上升速度为传统方式的4倍.
回归价值投资
然而,过去数年,定量化基金遭遇了重大打击.2007年,最大的定量化机构对冲基金、高盛名下的Global Alpha遭遇了重大损失,几乎清盘.2008年,众多量化基金再遭滑铁卢.笔者在北美也曾主持研制一个包含上百个指标的量化选股系统,但在实践中,却最终放弃.
实战经历指出该类系统的一个致命弱点是,在实战中,哪一类因子何时发挥作用,是不可预测的.有些时候是价值因子占优,有时候是增长因子占优,而何时其影响力出现变化,难以事先预测.其结果就是分析师与基金经理疲于奔命地试图追赶因子影响力变化的脚步,并据此不断矫正模型.如此,基金经理不得不在使用量化系统的同时,使用个人化的随机判断对量化系统进行纠正――这弱化了它本该享有的优势并导致投资业绩大幅波动.
仔细反思,最主要的问题在于,各预测因子被无机地组织在一起,各个因子之间的互相影响却没有被考虑.也就是说,华尔街模型“从数学到数学”,缺乏对投资哲学的深入理解.
量化技术所具有的优势应该被利用,但数学手段应该被视为手段,而不是主导.一个有希望的发展方向,是将量化技术与价值投资哲学相结合,实现“从哲学到数学”式的投资理念.为此,需要在投资哲学上,梳理价值投资理念的本质.
价值投资在国内市场有众多拥护者,也不乏怀疑者.实际上,国内普通投资者对价值投资的理解有值得深化之处.笔者以为,价值投资的本质有二:
第一,价值投资告诉投资者,市场会犯错.以“5毛钱买进1元钱价值”作为号召,价值投资拒绝接受“有效市场理论”.但事实上,在大多数时候市场是有效的.大多数股票的正确反映了所有的信息、知识与预期,当时的就是上市公司的内在价值.要获得超额回报,必须去寻找市场可能呈现的“异常”,或者说在何处投资者的平均预期可能落空.价值投资就是寻找“未来”与“预期”之间的歧异.量化系统的设计目标是,要有能力淘汰那95%的普通(有效)情况,而把注意力引导剩余的5%――在那里,“未来”与“预期”有最大的机会出现歧异.
第二,价值投资的另一面,是说任何人都会犯错.当我们集中注意力去寻找“超级股票”的时候,是在下一个极大的赌注.这个赌注是高风险的.所以,请记住索罗斯的告诫:“投资者重要的不是做对还是做错,而是在做对的时候赚多少,做错的时候亏多少.”为对冲第一个赌注的风险,需要寻找最大的安全边际――当我们犯错的时,安全边际将保护我们不致尸骨无存.
安全边际是指,市场涨跌的轮回已经测试过所有情景.该公司在完整的牛熊市周期中,由千千万万投资者的真金实银所测试出来的估值空间.因此,安全边际的定义并非相对市场平均水平更低的PE值这么简单.每家公司都不同于别的公司,将不同公司的估值水平相比较,更多时候带来误导而不是洞察力.应该将公司目前估值水平与该公司调整后的历史范围相比较,并决定“安全边际”存在与否.
在实践中,要寻找在未来可能提供业绩惊喜、而仍在其估值范围下限附近交易的公司.依据此思想,数量化技术可以对所有上市公司的投资机会予以量化评估,进而实现“从哲学到数学”的投资思路.
对中国股市独特性的夸大导致某些论者以为,在中国股市,唯有投机可以赢得超额利润.这其实是伪命题.事实上,正是由于中国股市效率较低且风险奇高,一个系统化评估市场错配与风险衡量的系统,可以发挥最大效率.一切都取决于对市场运行规律的深入把握与技术优势的结合.在实践中,我们开发的量化价值投资体系取得了稳定超越指数的优良业绩.这有力地证明,中国股市的特殊性并没有遮盖其作为投资市场的普遍性.
在股市投资这项人类活动中,同时存在着两类知识.一是客观知识,即可以凭借科学(数学)方法来发现的真实,二是主观价值,即通过对价值的认定来获得的完善.在证券分析方法的演进过程中,这两类知识从最初的混沌不分,到此后的分裂和截然对立,再到两者被有机结合.
将量化技术与价值哲学相结合的投资方法在中国的实践已经展开.
作者为瑞富投资咨询公司CEO