价投分子与象牙之塔的死磕

深圳

价投分子与象牙之塔的死磕

来自：MACD论坛(bbs.macd.cn) 作者：深圳 浏览：1235 回复：2

（作者：陈达）

    如果您对金融投资里的某些问题有着天然的好奇与兴趣，那么请花十到十五分钟时间来听达某扯个淡，感谢您的时间。

    最近看到个段子，说如何识别正规投资公司和骗子皮包公司：

    “长相猥琐，说话模棱两可，表情形同便秘，一说起投资总是谈起风险，表情淡漠、精神萎靡不振，一看就被生活的工作压力压得喘不过气，不敢跟你保证收益率的投资经理一般是行业翘楚。

    西装笔挺、成功架势十足、夸夸奇谈、口若悬河，动不动就给你说宏观趋势、自信得一塌糊涂，世界格局和行业趋势都按照他的嘴巴走，拍着胸脯保证收益率的基本是骗子皮包公司。”

    虽然因为工作的关系每天不得不装个西装革履、人模狗样的孙子，但我仍然要给这个段子点个赞，尤其是第一段中“一说起投资总是谈起风险”，以谈不谈风险来判断基金经理靠不靠谱，我感到了内心轰隆隆的共鸣。一般关于客户的两件事我一定会报以最深情款款的凝视：一是投资目标，二是风险偏好（risk tolerance）。无论美股如何连续十几天创新高——风险，始终应该是我们谈投资的头抬。

1、到底风险是啥？

    让我们做一个词源考据，无论是中文的风险还是英文的risk，都是一个舶来词，以下是其漫长的心路历程：古希腊语ριζα —>拉丁语 resicum —> 意大利语 risco —>法语risque —>英语 risk。古希腊词源指”根“或”石头“，拉丁语词源指”悬崖”，最后引申为“大海之上的难以避免”这个隐喻——恶海行舟，风来了，险就生。而现代语言对风险的定义，多半是“出现损失或伤害的可能性”。

    金融上对风险的理解，大约就有了“传统”与“现代”两派，彼此泾渭分明。在学校里的莘莘学子们，如果你同时修了《巴菲特投资理论》（很多大学都开类似的价值投资选修课）和《投资组合风险管理》这两门课，那你多半就要精神分裂。

    传统观点——或者咱就直接叫做巴菲特观点——认为风险就是“损失或伤害的可能性”，就按字典来理解。但是现代金融学就要追问，哥们我是要建模的好不好，你这跟 la la land一样如太虚幻境一般的“可能性”，我要如何量化之？我要怎么比较踢球和跳伞之间风险的大小：踢球很可能出幺蛾子，但一般最多就是断个腿；跳伞跳出黑天鹅的可能性极小，但一旦出事，就要沦为一摊肉泥。这两者，谁风险更高？

    不量化我怎么建模，不建模我怎么得诺奖？

    所以现代观点——或者我们可以叫做学术界观点——从经验主义入手，从大量的历史数据中发现一个大致规律：风险高（这里仍然理解为受损失的可能性高）的资产，一般其价格走势的波动就会比较大。

    于是他们给风险找了一个代理，叫波动，波大的风险就高，波小的风险就低；而波动本身又有个代理，叫标准差。接着他们又把风险分为系统性风险（systematic risk）和非系统性风险 （non-systematic risk），而按照现代组合管理的说法，非系统性风险（又叫公司特定风险，比如卖猪毛的怕猪瘟带来的股价波动）是完全可以被充分的多样化（diversification）给消弭掉的，所以在他们的眼里风险就只有系统性风险，而非系统性风险——除非你懒——不然是可以被做掉的。

    所以从现代组合管理的角度出发，风险就变成了无法被多样化掉的系统性风险，他们取名叫做 β（beta），读成开坦克的贝塔。贝塔衡量某个资产的预期收益之于整个市场预期收益的敏感程度......话说得严谨就很累，咱用大白话来说（没有学术般的严谨啊不要挑刺）：贝塔就是资产的价格之于大盘价格的敏感度。贝塔小于1，则资产价格波动小于大盘波动；贝塔大于1，则资产价格波动大于大盘波动。

    巴菲特们自然要否定学术界的风险观。首先说说标准差，这个肯定不靠谱。比如有A、B两个股票，A 的股价过去六年最后一个交易日的价格分别为 1、2、3、4、5、6，而B股价为2、1、2、1、2、1。结果一分析，A的标准差远大于B，于是得出结论，A比B的风险要大......

    A股票六年以来稳稳地上涨500%，而B股票六年稳稳地被腰斩，结果A比B风险要大？听到这种话格雷厄姆的棺材板也要压不住了。

2、β

    再说说贝塔。

    贝塔那敌人就太多了，尤其是姓“价”的，对其喊杀之声锣鼓喧天。首先就是我们的巴菲特老爷子：

    “我们这种格雷厄姆-多德死忠粉，是从来不谈贝塔的，也不谈资产定价模型（CAPM）或者证券间的协方差，我们对此毫无兴趣。我们只关心俩事：价格与价值……（我们来举个例子），如果一个股票从市值8000万美元跌到了4000万美元，那么它的贝塔会更高。如果你认为贝塔可以衡量风险，那么虽然股票价格更便宜，但反倒看起来更危险。（这想法）是爱丽丝漫游仙境。” （出自《格雷厄姆-多德村的超级投资者们》演讲）

    巴老还有一句话：风险来源于无知。意思是你全知就没风险了，证券价格在那里波来波去跟你险不险有半毛钱关系。

    卡拉曼（Seth Klarman）说：“贝塔纯粹从市场价格来衡量风险，而基本上不看投资标的之基本面。并且令人发指的是连价格水平（price level）也被彻底忽视了（指贝塔只看价格波动）。照这种认知，在50美元价位投资IBM股票与在100美元价位投资IBM，风险相当。”（出自《安全边际》）

    “学术界与许多专业投资者想出了一个馊主意，用一个希腊字母贝塔来定义风险。他们认为历史上价格波动程度比较高的股票风险就更大。但是真●价投们肯定会认为这是在扯淡。一个高波动的股票也可能被极度低估，从而成为一个事实上风险很低的投资标的。”（出自《证券分析》序言）

    “贝塔同时也默认某一桩投资向上的潜力与向下的风险大概相等，此与我们知道的世界现实相违。历史的波动无法预测某种投资的未来表现（甚至未来的波动），所以用贝塔来测风险，很渣。”（出自《安全边际》）

    诺奖得主Eugene Fama教授和他的小跟班Ken French教授（对，就是搞 Fama-French模型的那俩哥们）在1992年就发表过研究，说明个股的历史贝塔无法预测未来贝塔。另外还有研究显示贝塔有回归均值（mean reversion）的倾向，意思就是只要时间一拉到天荒地老，所有股票的贝塔都会回归到均值——也就是“1”。所以很多人玩贝塔的时候就还要用个“调整后的贝塔”——将其往“1”上再调一调——总之玩法很多很乱。

    所以我们苦心孤诣用历史数据回归出一个贝塔，如获至宝，但在实践中却常感觉怪怪的。比如某个公司可能测出来贝塔等于1.4，但是市场突然闪个崩——像1987年10月黑色星期一那次暴跌20%一样，结果此公司或许就跟跌个12%。而这个时候你就很分裂了，尼玛这股票的贝塔到底是1.4还是0.6？

    从贝塔的角度来看，你的预测永远最多最多也就跟你的历史数据一样好。牛逼哄哄的长期资本管理公司就是这么翘辫子的。

    不得不说贝塔是我心中的痛。为啥，因为金融科班出身，当年象牙塔里教的都是贝塔、阿尔法、CAPM、APT 这些理论上很刚强但实践上却很坑爹的东东；而后来CFA的课程，也基本上是围绕着搞Beta搞组合管理这个核心。所以贝塔我是不得不学。

    但由于童年时代被价投理念洗脑，我早早就不幸得知贝塔在真实世界里的面目。所以可以说我是含着热泪将这些学院派的知识学完，同时心里却又不得不满腹狐疑。那种认知失调的纠结与痛苦，没人能懂。

3、风险越大，回报越大；风险越小，回报越小？

    学术界的那一套在实务上很多时候其实玩不转，所以在真实的金融世界里，我们还是要搞出点实用主义。比较常见的就是J.P.Morgan搞出的 VaR 模型，可翻译为“价值at风险”模型（貌似是某雪球大V的大名？），来衡量某一金融产品或组合的最大可能的损失。

    VaR可以测量某一时间内的潜在损失，以及产生该损失的可能性。比如10% monthly VaR=5%，读成在这段时间内，10%的情况下该资产（组合）市值会下跌至少5%。我这里也无意于展开深入介绍这个模型，总之是其思想核心，还是能追溯到风险的本意：产生最大损失的可能。

    当然还有人认为光理解为“损失的可能性”还不够，比如达摩达兰教授（Aswath Damodaran）就说，谁对风险的定义最高明？中国人啊。中文里的“危机”一词，你看，有危之处必有机。其他人只看到了风险的损害，或者只看到不受欢迎的波动，但却不像中国人一样看到了风险所带来的机会。关于这个说法.......中文造指好的哥们怕是忍不住要来喷一下，听说最先是肯尼迪造的谣。

    所以就牵引出一句古老的谚语：风险越大，回报越大。但这句谚语到底靠谱吗？

    这句话反正与学院派的观点不谋而合，所以其实也是很多金融理论的一个前设。风险=波动，他们认为波动越大，预期收益也应该越大，不然此组合就不在有效前沿（efficient frontier）上，而不在有效前沿上的奇葩我们是不考虑的。

    这个思想影响很深远。比如我们考察基金经理的业绩表现，2016年王经理基金回报10%，徐经理基金回报20%，两人谁更牛逼？买菜大妈们脱口而出那肯定是徐经理了徐经理我爱你。但直接比收益率是最拿衣服的做法，因为王经理可能是只玩蓝筹的，而徐经理可能是只玩创业板的，俩平台的风险本来就不一样，那怎么能直接比收益捏？所以我们最好能看一下该组合“单位风险能带来的收益”。

    于是这里要做个除法。根据现代组合理论 风险=波动，咱就可以把分子定为“组合收益-无风险收益”，分母就是“组合的平均标准差”，上下一咔嚓，就是大名鼎鼎的夏普比率（Sharpe Ratio），衡量风险调整后的收益水平。现代组合理论认为这样你才能决定王经理和徐经理你更爱谁。

    这就是“风险越大、回报越大”这大白话经过理论抽象后的版本。Sharpe Ratio还有一个近亲叫 Information Ratio，来衡量基金经理获取主动型收益的能力。不管怎样，风险（波动）与预期收益成正比是大师教授们搞出这些个 ratio 的前提。
巴菲特对此表示：呵呵。

    他说 （大神的话我这里还是老实摘录、直接引用吧，出自《格雷厄姆-多德村的超级投资者们》演讲）：“不否认我们的生活中风险与回报是呈正相关的。比如你给我一把左轮手枪，上一颗子弹，转一下，对我说：朝你的大脑袋开一枪，我给你一百万。我会礼貌地拒绝，大概是因为觉得一百万不够。然后你可能会说：那我给你五百万，但是要开两枪。此时风险与回报正相关。

    但是价值投资正好相反。如果你花一块钱去买六毛钱的资产，这比你花六毛钱去买一块钱的资产风险高多了；但是后者的预期回报却更高。在一个价值投资者的组合里，预期回报的潜力越大，风险其实就越低。”

    另外巴老对为何要量化风险也困惑不已。为啥非要量化风险啊？对于价值投资而言，风险不是 0 就是 1。有风险的地方，我们不去不就完了嘛。（还记得芒格那句脍炙人口的名言？）

4、风险厌恶

    现代组合理论的很多观点一般都有一个假设前提：人都是风险厌恶（risk-averse）的。当然这里的“风险厌恶”并不是指与风险不共戴天，还是跟前文说的一样，乃是“如果要让我吃一份风险，那你必须同时喂我一份相称的预期收益”，白吃的风险我可不愿意去吃。但是这种假设其实不是我们的真实世界。

    人一定厌恶风险吗？其实不一定，比如让你做个陈词滥调的二选一：

    第一，现在就给你十万刀。

    第二，现在先不给你钱，一年后咱扔个硬币，国徽就给你二十万刀，数字你就给我十刀。

我不认为所有人都会去选第1个选项，虽然选择2的人其实不太理性：1. 两个选择的期望值不相等，直接拿十万刀的期望值是100000；扔硬币拿两万刀的期望值是（200000 X 50% (-10) X 50%=99995，理性的人不该选99995而放弃100000；2. 钱有时间价值，即便期望值相当，你也应该选择拿眼下的钱，而不应该去考虑一年后。

    那为啥有些人会在此时不理性地选择2呢？

    因为风险有效用嘛，这一场华丽的冒险会让你接下来的一整年充满了娇羞、兴奋与期待（对某些人而言可能二十万刀毫无内心影响，那就加到两千万刀罢）。那么效用是啥？一个最庸俗的说法，效用（utility）可以理解为某个事或物给你带来的爽度，所以啪啪啪会有效用、吸烟对某些人而言也很有效用，而“风险与刺激”本身就会对某些人带来极大的效用，不然就没法解释赌场这个东东。

    在美国各地有许多赌场，我也偶尔会去光顾。但我自己有个原则，就是只花一百，输光离场，绝不流连忘返。 我一般只玩 Craps（一种掷骰子的游戏，其实我很喜欢玩德扑但是一百块根本上不了桌），因为此赌局从概率上来说赌场优势（house advantage）比较小，只要策略别太激进，一百块其实可以玩很久。

    但是无论如何我都能理性地认识到，除非我当日运气逆天，不然只要时间一玩久，我是肯定要亏钱的。那某些金融理论这里就要奇怪了，我知道自己稳输为啥我还非要去做送财童子呢？

    因为“追求风险”这事本身就会让人很爽嘛。所以我花一百块，其实跟花一百块门票钱去迪士尼一样，就是买个爽度与效用。 如果你理论假设所有的人只要没有明面上的回报（预期收益）就不会去承担风险，那就没法解释在高速上飙车这件事，除非飙车的都不能算人。

    我们的造物主的手艺巧夺天工，所以大千世界什么样的奇葩都有。你非要说如果不厌恶风险你就不是个理性的人，那我只能说你实在是太以己度人、太自以为是了。

5、了解自己的风险偏好

    那既然上苍把我们造得如此不同，我们在做投资时的第一课，就应该是对自己的风险偏好有清晰的认识。但其实“清晰地认识自己”谈何容易。

    风险偏好简单点说可以切成两半，一是承受风险的意愿，二是承受风险的能力。意愿和能力只要和谐一致一般就没啥大问题：比如你有万贯家财，那你当然可以时不时地梭点期货期权来陶冶情操；或者你虽然家徒四壁，但是却不作不浪不放荡，那最多就是个节衣缩食，不大会遭啥灭顶之灾。

    王小波说过人类一切痛苦都来源于欲望与能力的落差（大意），所以具体到投资的风险偏好里，比较难办的是意愿和能力不和谐。比如一哥们是个啥县级市首富，结果丫钱全投资了美国国债，这就有点太怂了。或者另一个哥们有青云之志与钢铁般的意志，但是却拿出闺女下半年要交的大学学费直接杀入港股找个涡轮一把上，这就有点禽兽不如了。

    这样的人就需要一些正确的风险教育，前者是要让他man一点，而后者是要让他像个man一点。

西夏一品堂

好文  很多时候量化交易是种误区

govyvy

学习，谢谢