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拥护有人口做了壹个委实心里验 用100元投资哪种刚刚妖术最营子金

来源:搜狐   作者:发酵粉   发布时间:2019-03-16

量化投资近几年在中国引发热议,但是到底有多少人真正了解其含义?

在刚刚结束的给香港大学MBA学生的《资产管理和另类投资》课堂上,我相信留给学生印象最深的图是这张。

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100元投资不同因子策略的表现

在这张图之前,我介绍了几个主要的研究发现。第一,2000-2009年是全球股票“失去的十年”,以互联网泡沫破灭开端,以全球金融危机结束;第二,绝大多数的主动型基金经理无法战胜其基金对应的市场指数,而他们对外则声称战胜指数是他们高收费的理由;第三,以一些股票因子构造的指数表现优于市场指数,而且以他们为参照系的被动型基金通常收费很低。例如上图中“价值”、“趋势/动量”、“质量”、“最低波动率”等因子。“多因子”指数是由同时具备单个因子特征的股票组成,在上图中表现最佳并不让人意外,最让学生感到意外的是最低波动率指数表现远远好于市场表现(从2000年截止到今年7月15日,100元投入,最低波动率策略赚到182元,而标普500和MSCI世界指数只分别赚到50和24元)。

实际上,在《量化巴菲特》一文里,我介绍因子策略时就提到,低风险股票构成的投资组合未来长期回报更高,而高风险股票构成的投资组合未来长期回报低,这里的风险可以用股票的波动率或者贝塔来衡量。典型的低波动率股票包括公用事业股和银行股。在《女性投资理财更有优势?》一文里我再次强调了这点(女性基金经理偏好低风险股票组合),限于篇幅,我只做了一个简单的解释。文章发表后我收到几位读者的疑问:这怎么可能?传统教科书清楚地写着“高风险,高回报”难道是错的?

实际上,早在上世纪70年代初期,学者们首次对60年代中期发展的资本资产定价(CAPM)理论(其核心为回报和风险正相关,高回报是对承担高风险的补偿)进行数检测时就发现,低贝塔股票的回报要高于理论预测值,而高贝塔股票的回报要低于理论预测值。这个发现学者们大都不愿意接受,于是大部分学者从两个方向改进数检测:一是去掉CAPM中的无风险利率的假定,或者改变CAPM里投资者在借入和贷出资金时利率相同的假定;二是从统计学的角度去讨论风险和贝塔更准确的测量方法。

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不同国家年化回报和年化波动率

Robert Haugen教授在1975年发现最低波动率的股票组合回报更高,而最高波动率的股票组合超乎寻常地低(上图是一个例证),和其他人不同,他始终坚持这个事实,写了一本书《新金融学》,并更新四版,反复称如果解释不了这个问题,建立在高风险高回报原则上的旧金融学大厦将会倾倒。

很可惜,金融学界还是忽视了Haugen教授的呼声,直到2006年,哥伦比亚大学的学者Andrew Ang、Robert Hodrick和他们的博士生邢宇航和张晓燕发现,即使采取更严格的标准去定义波动率(控制市场风险、企业规模、估值等因子之后的特殊波动率),那些具有最低波动率的股票组合表现依然更好。他们在2008年发现这个异常现象在全球股票市场也普遍存在。至此,学术界再也无法忽视这个现象(甚至有学者称这个发现是一切资本市场谜团之母),关于这个问题的理论和实证研究如雨后春笋般涌现,也一举奠定这四位学者的学术地位。顺带一提,邢宇航和张晓燕是我大学同班同学,我为她们的成就感到骄傲。

关于低风险股票的将来回报更高,目前主要有四种互补的解释。第一是我在《量化巴菲特》一文里提过的“杠杆厌恶/限制说”,由于主流金融机构对于杠杆交易有限制,因而倾向在投资组合中给予高风险资产较大的权重,因为理论上这些资产的回报应该更高,但大家都这么做的话就会推高买入价格,降低未来回报,个体理性发展成集体的非理性。反过来,那些不受杠杆限制的投资者则可以享受低风险资产现期价格低、未来回报高的好处,而且他们还可以通过加杠杆来放大回报,典型的例子包括杠杆收购交易、货币利差交易以及近年来名声大噪的“风险平价”投资。

第二种解释借助行为金融学的“彩票偏好说”,也就是投资者倾向于高估小概率事件,彩票的中奖率极低,但乐此不疲的彩民人数众多。同样,高波动率的股票的回报表现很类似彩票,虽然大多数时间回报低甚至亏损,但依然有赚大钱的可能,吸引了许多投资者的参与。而这种偏好并不局限于散户,专业投资者也常常抵挡不了彩票型股票的诱惑(顺便一提,伴随这个理论的还有一个比较小众的“股票娱乐说”,就是有些人买卖股票纯粹追求娱乐享受,亏钱也能带来快乐的刺激)。近期有研究显示,相对其他解释,“彩票偏好说”的对低风险股票的高回报的解释力最强。

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