投资交易好像收益不错，你们觉得湘融资本好不好？_百度知道
投资交易好像收益不错，你们觉得湘融资本好不好？
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c3cef7c66aa9e6a1e3160e20&}}{&database&:{&Post&:{&&:{&title&:&投资者要学会在丛林中生存&,&author&:&wuzhijiansingapore&,&content&:&\u003Cp\u003E前几天，头条网的编辑朋友告诉我，他们将和中国基金业协会合作举办一个大型“投资者教育保护月”活动，邀请我参与并写几句话。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E中国基金业协会和新闻媒体合作，一起帮助普及金融知识，提高投资者自我保护意识，让我感到非常欣喜。这和我一贯以来所做的努力不谋而合。在我看来，\u003Cb\u003E目前中国广大基民和投资者最需要的，恰恰是这种提高自我修养和知识水平的活动\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E日，中国证券投资基金业协会在“投资者权益保护与教育计划发布会”上表示，2016年收到了1454件投诉事项和线索，比上一年增长逾1倍。其中，私募基金相关投诉高达96%。可见，在越来越多投资者参与到投资活动中的同时，也有更多的投资者发现购买了不适合自己的理财产品，或者感到自己被忽悠，甚至被欺诈。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这些数据表明，中国的投资者迫切需要提高教育程度，学会更好的保护自己。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E那么具体到选择基金这个问题，我们广大投资者应该牢记哪些注意事项呢？让我在这里和大家分享几个心得。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E首先，要有成本意识\u003C\u002Fb\u003E。这个世界上，没有免费的午餐。我们去购买基金，目的都是为了多赚点回报。但是在被期望回报和贪婪冲昏头脑之前，我们先要注意自己为此付出的成本。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这就好比一个足球队，想要赢得比赛，首先考虑的应该是如何加强本队的防守体系，不被无谓的失误拖累。要想多进对方几个球，是一件很难的事。我们应该先从容易下手的领域开始，改善自己的防守，不轻易丢球，然后再去追求更高的目标。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E我经常和投资者朋友们说，我们在选购基金理财产品的时候，要像去菜场买菜的老太太。这些老太太货比三家，斤斤计较，连一毛钱都不肯轻易放过。我们购买的基金和理财产品动辄几十万，甚至上百\u002F千万，没有理由不更加谨慎小心。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E其次，知识就是力量\u003C\u002Fb\u003E。我们应该基于知识和研究成果去做出更好的投资决策。这就好像站在巨人的肩膀上，能够帮助我们事半功倍。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E比如研究显示，我们个人投资者容易犯“过度自信”的毛病，由于过度交易而严重影响了自己的投资回报。国外的成熟市场有效性非常高，绝大部分基金经理在扣除费用后都无法战胜市场。中国市场的有效性相对来说稍微低一些，但即使是那些职业基金经理，其能够创造的超额回报也在急速下降。不管是海外还是国内市场，个人投资者想要通过一己之力去战胜市场，几乎不可能。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E同时也有研究显示，依靠基金过去2、3年的短期业绩，很难判断该基金经理的真实水平。如此有限的数据，即使是专业人士也很难判断其业绩主要基于基金经理的本领还是运气。如果顺着过去2、3年的基金排名购买基金，由于“均值回归”的因素，大多数投资者都会失望而归。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E像以上这些研究发现，都是基于大量严谨的统计分析，因此值得我们深思并从中吸取教训。一个聪明的投资者，以知识和研究成果作为制定自己投资策略的指导方针，才不会在金融世界的汪洋大海中迷航。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E再次，要认识到自己作为人类先天的局限性。\u003C\u002Fb\u003E我们应该多依靠证据主义帮助克服自己的弱点，做出更为理性的决策。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在Michael Lewis写的The undoing project中，作者提到了一个非常有趣的实验项目，让我印象深刻，因此在这里和大家分享一下。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-4bf5a3b8a8babd3e648d4d.png\& data-rawwidth=\&735\& data-rawheight=\&284\&\u003E\u003Cp\u003E设计实验的学者，首先找了一批肿瘤科专家，问他们如何通过一位病人的X光片来确诊对方是否患癌。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这些都是经验丰富，有多年从医经验的医科专家。他们向学者提供了一个问题列表，并告诉学者，这些问题是判断病人的肿瘤是良性还是恶性的关键所在。任何一个医生，都应该基于这张列表上的问题，将它们和自己眼前的X光片进行对照，然后给每个问题打分（1-10分）。最后，医生应该把这些分值全都加起来。如果总分超过某一个程度，那么基本就可以确诊该病人的肿瘤是恶性。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这个分析方法听起来挺靠谱的。于是实验人员将一组病人的X光片，以及这个宝贵的问题列表，同时分发给这些肿瘤专家，以及一群医科大学的大一学生。病人资料和病历都被保密。然后实验人员让医生和学生们基于这些匿名的X光片来判断病人是否换上癌症。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-765a5f7b20a5b404b90fc0d.png\& data-rawwidth=\&729\& data-rawheight=\&474\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E令人惊奇的是，这些肿瘤科专家做出的诊断，其准确率远不如那些大一新生。\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E原因在于，专家们在做判断的时候，没有去遵照自己总结出来的那些规律程序，而是凭自己的经验做出最符合自己直觉的判断。而那些大一新生，则老老实实按照上文提到的问题加权法“操作手则”，通过最后的加权分值来做出判断。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E也就是说，医生们一开始总结出来的那套分析X光片的方法是十分有效的。但是，随着年纪和经验的增加，老医师们开始对自己的经验和第六感越来越有自信，因此在分析X光片时走了“捷径”，没有严格遵照自己制定出来的分析方法，反而导致其判断准确率降低。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这个例子告诉我们的道理是：道\u003Cb\u003E理都懂，执行起来却很难。人类最大的敌人，往往是人类自己。\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E回到投资上面，其实很多最重要的投资原则并不复杂。比如我们应该严格控制投资成本，要有耐心，长期持有，不要妄想一夜暴富，不要跟着大潮去追涨杀跌。有过几年炒股经验，或者读过几本投资教育类书籍的投资者，对这些道理都不陌生，但是往往到了实践中，却很难执行。这其中主要的原因，就在于我们人类本身自带的行为学习惯偏见。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E聪明的投资者，需要认识到自己在这方面可能犯的错误，并时时提醒自己，防止自己堕入这些常人最容易跌入的心理陷阱。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E最后，请让我用迪斯尼拍的一部电影，《奇幻森林》（The Jungle Book）来结束本文。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E一个人类小孩毛克利（Mowgli）误打误撞被一头黑豹发现，并由一群野狼养大。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E毛克利的成长过程远非一帆风顺，因为在丛林中到处充满着各种危险。有一些危险是显而易见的，比如像狮子和老虎这样凶猛的野兽。而另一些危险则是隐藏在光鲜的外表之下，比如看似鲜艳美丽的吃人花和语气温柔的大蟒蛇。有时候树上一只小甲壳虫看起来十分漂亮，让人忍不住上去摸两下。但它冷不丁会咬你一口，其毒性足以致命。像毛克利这样的小孩，如果想要生存下来，就需要学会分辨自己的朋友和敌人，避开危险，在同大自然不断搏斗的过程中变得越来越强大。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E很多个人投资者，在选择投资理财产品的时候，就好像那个丛林中的小孩毛克利。当你一旦踏入银行或者理财机构的大门，你就已经变成了这个丛林中被狩猎的对象。想要把投资产品卖给你的销售人员，一个个都是帅哥美女，笑容满面。他们向你呈现的投资产品，一个个看起来都如花似玉，让人难以抗拒。如果没有分辨力和抵抗力，那么你很可能在不知不觉之中变成这些丛林野兽的盘中餐。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E如果我们想要在这样的投资丛林中生存下去，那就需要主动的去获取知识和信息，坚持通过走正道来提高自己的投资能力，努力练就一双“火眼金睛”，不轻易上钩，避免自己成为“捕食者”忽悠的对象。说到底，\u003Cb\u003E知识，信息和理性，才是保护我们投资者的最强大盔甲\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E祝“投资者教育保护月”活动获得圆满成功！\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E伍治坚是《小乌龟投资智慧：如何在投资中以弱胜强》的作者。在京东，淘宝或者当当搜索书名或者作者名，都可以购买到该书。\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-0a531c15edc9f304a79adfb4ca51b81a.png\& data-rawwidth=\&749\& data-rawheight=\&214\&\u003E\u003Cp\u003E数据来源：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EMichael Lewis, The undoing project, C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003C\u002Fp\u003E&,&updated&:new Date(&T08:23:44.000Z&),&canComment&:false,&commentPermission&:&anyone&,&commentCount&:1,&likeCount&:21,&state&:&published&,&isLiked&:false,&slug&:&&,&isTitleImageFullScreen&:false,&rating&:&none&,&sourceUrl&:&&,&publishedTime&:&T16:23:44+08:00&,&links&:{&comments&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F2Fcomments&},&url&:&\u002Fp\u002F&,&titleImage&:&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-9de09ef61f06fbe1eecb459_r.jpg&,&summary&:&&,&href&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F&,&meta&:{&previous&:null,&next&:null},&snapshotUrl&:&&,&commentsCount&:1,&likesCount&:21},&&:{&title&:&投资赚大钱的逻辑&,&author&:&wuzhijiansingapore&,&content&:&\u003Cp\u003E每隔一段时间，我会和我的一些投资者朋友们见上一面，聊一下当前的市场，并交换一些投资意见。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在我和这些投资者讨论的过程中，我发现他们问的最多的问题之一就是：你写了那么多证据主义，市场投资的文章。我们认同你的投资哲学，因此也愿意把自己的一部分资产投入到你提倡的那种投资策略中。\u003Cb\u003E但是我还是不甘心\u003C\u002Fb\u003E。我知道要战胜市场非常困难，但是我还是想尝试一下，说不定我下次就真买中了下一个腾讯呢？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E我相信这种想法应该还是挺普遍的。明知道市场很难战胜，难道这就意味着完全放弃，不再为出类拔萃而做出尝试么？下面这篇文章，就来具体说说通过战胜市场来赚大钱这个问题。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E首先，让我和大家分享一个“赚大钱矩阵图”。我第一次看到这个矩阵图，是在霍华德·马克思写的《最重要的事》这本书中。这个2X2的矩阵图简单易懂，对我们理解“投资赚大钱”的逻辑很有帮助。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-948bcf63bead53be5bb7d43a102ffa47.png\& data-rawwidth=\&733\& data-rawheight=\&521\&\u003E\u003Cp\u003E在这个矩阵图中，个人的判断被分为“错误”和“正确”两大类。如果想要获得极大的投资成功，比如在股市下跌10%时赚上100%，那么首先你需要做出正确的判断。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E如果你的判断是错误的，那后面那些讨论也就没什么大意义了。因此在个人判断错误下面，我们可以看到两个红色的大叉。这表示如果个人判断失误，那他想要战胜市场就基本没戏（狗屎运除外）。这个道理大家应该都容易理解。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在你个人的判断之外，还有一个重要的维度，那就是个人判断和市场的关系。我们可以大致把它分为两大类：“个人判断与众人相同”，以及“个人判断与众不同”。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E从上面的矩阵图中我们可以看到，\u003Cb\u003E只有在个人判断正确，并且其判断与众不同时，才可能获得超常的投资成功\u003C\u002Fb\u003E。因此在该矩阵中，只有第四象限被打上了一个勾。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E有些朋友可能会问，当一个人的个人判断正确，但是该判断和众人相同时，为何无法获得超出平均水平的巨额回报呢？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这是因为，当你的预期和众人一致时，别的人和你一样，都这么想，这就是一个大众共同的想法。靠一个大多数人都共有的想法，是不可能给你带来出类拔萃的成功的。这个道理在创业、投资等方面是相通的。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-aafd747a63cac.png\& data-rawwidth=\&728\& data-rawheight=\&534\&\u003E\u003Cp\u003E让我用阿里巴巴公司股票的例子来进一步分析一下这个问题。目前（）阿里巴巴公司股票的价格在149美元左右。那么根据这个价格和阿里巴巴最新的财报，我们可以推断出，阿里巴巴股票的市盈率在58倍左右。基于目前的股价，接下来几年该股票的市盈率估计如上图表示：分别为40倍，29倍和22.5倍左右。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E以这个市盈率估计来推断的话，阿里巴巴公司在未来几年的盈利增长率大约在45%（2018），37%（2019）和28%（2020）左右。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E上面这些统计数据，是目前市场（也就是大众）对于阿里巴巴这家公司的盈利判断。那么作为一个个人投资者，你如何从这支股票中赚大钱呢？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E你需要有一个和别人很不一样的判断，并且是正确的判断。\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E比如你认为这些预期太过乐观，大大高估了阿里巴巴的公司股票。那么你就可以想办法去做空阿里巴巴，或者购买基于阿里巴巴股票的看跌期权。或者你认为这些预期太过保守，阿里巴巴在接下来几年会爆炸性增长。在这种情况下，你可以加杠杆买进该公司股票，或者基于该股票的看涨期权。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E不管是买入还是卖空，你想要通过这支股票赚大钱的核心在于：你需要与众不同，并且判断正确。如果你和大家一样，也是预期阿里巴巴在接下来几年增长45%\u002F37%\u002F28%左右，那么你这样的想法已经反映在阿里巴巴的股价里了，因此不管你买入还是卖出该股票，你只是以一个”公允“价格做了一次交易而已。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E我们广大投资者，在梦想通过炒股发家致富之前，需要首先问自己的问题就是：\u003Cb\u003E我知道的信息是不是比别人更多？我对这支股票的判断是不是比市场更准？\u003C\u002Fb\u003E如果我没有比其他人更好，更快的信息，或者更加准确的判断，那么想通过战胜市场来赚大钱的想法就是极其幼稚和愚蠢的。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在一级市场，类似的逻辑也是相通的。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E举例来说，你可能觉得“共享单车”是下一个风口，因此对投资一家“共享单车”公司十分感兴趣。然而，你能否通过这样的行为获得超额的投资回报，则要取决于市场上别人的看法。如果大家和你一样，都很看好这个“风口”，因此所有的“共享单车”企业估值也水涨船高。那么这个所谓的“风口”，可能已经变成“盘口”，专门等着下一个“接盘侠”来了。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E所以真正从这些“风口”赚大钱的，要么是比别人早的（在别人还没有意识到这个行业机会时，先下手为强），或者是逆着大潮反过来做的。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E我希望通过上面的分享，可以让更多的人明白，战胜市场有多难。通过战胜市场赚大钱，本来就是少数人的游戏。要想做到这一点，你需要有正确的，异于常人的判断。在大多数情况下，我们绝大多数人的判断都是和大众差不多的（顾名思义，大众就是绝大多数人组成的群体嘛）。因此如果靠自己大众化的思维，去渴望获得超过大众平均的投资回报，无异于痴人做梦，异想天开。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E聪明的投资者，需要看清楚自己的弱点和优势，认识到战胜市场的难点，通过金融知识和信息武装自己，避免自己成为股市中的“韭菜”。这才是对自己和家人最为负责的投资态度。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E希望对大家有所帮助。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E伍治坚是《小乌龟投资智慧：如何在投资中以弱胜强》的作者。在京东，淘宝或者当当搜索书名或者作者名，都可以购买到该书。\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-0a531c15edc9f304a79adfb4ca51b81a.png\& data-rawwidth=\&749\& data-rawheight=\&214\&\u003E\u003Cp\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003C\u002Fp\u003E&,&updated&:new Date(&T05:00:32.000Z&),&canComment&:false,&commentPermission&:&anyone&,&commentCount&:8,&likeCount&:60,&state&:&published&,&isLiked&:false,&slug&:&&,&isTitleImageFullScreen&:false,&rating&:&none&,&sourceUrl&:&&,&publishedTime&:&T13:00:32+08:00&,&links&:{&comments&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F2Fcomments&},&url&:&\u002Fp\u002F&,&titleImage&:&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-82a6133727bbdfaee138a6bb4400f17b_r.jpg&,&summary&:&&,&href&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F&,&meta&:{&previous&:null,&next&:null},&snapshotUrl&:&&,&commentsCount&:8,&likesCount&:60},&&:{&title&:&投资丛林围猎教程之：简单事情复杂化&,&author&:&wuzhijiansingapore&,&content&:&\u003Cp\u003E年轻人们，再过一个多月，你们将结束在我这里的“投资丛林围猎培训”，直接走上战场去刺刀见红了。到时候，没有导师再在你的身后给予你任何指导，也没有人会对你表示同情和宽容。你将完全依靠自己，用你的能力来证明自己。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在投资这片丛林里，有各种各样的投资者猎物供你围捕。有一些是明显的“韭菜”，只要你摇动几下舌头，就能把它们忽悠进你的网兜。另外一些更加聪明，那你可能就需要多费点力气。今天我要和你们讲的，是一招屡试不爽的强大武器，叫做“\u003Cb\u003E简单事情复杂化\u003C\u002Fb\u003E”。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E让我用一个例子来帮助你理解这个武器。假设现在有两款理财产品让你销售给客户。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-10dcd8e91e.png\& data-rawwidth=\&730\& data-rawheight=\&488\&\u003E\u003Cp\u003E第一款叫做“沪深300指数基金”。这是一个非常简单的股市理财产品。投资者的期望回报和股市大盘趋同。股市上涨，投资者就赚钱。股市下跌，投资者就亏钱。你可以从销售该产品中获得0.1%的中介费。当然，一些聪明点的投资者，懂得自己动手去场内购买指数ETF，这样他们就不会从你这里购买这款产品。但是没关系，还有一些大妈大爷，一辈子没有开过股票账户，他们还是可能会成为你的猎物。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E第二款叫做“人工智能大数据私募基金”。由于这款产品带有非常多的高科技属性，因此收费比较贵，而且销售该产品的佣金也要高得多。基金经理号称预期回报20%，但事实上没人搞得懂这些回报是怎么得来的。因为这其中涉及很多有关于电脑程序深度学习的商业机密，因此没人知道算法和逻辑。反正这就是一款非常神的理财产品。你说你听不懂？非诚勿扰！\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E朋友们，你应该选哪一款产品去卖？答案很简单，\u003Cb\u003E当然是人工智能大数据产品\u003C\u002Fb\u003E。为什么呢？这其中有几个原因。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E首先，人类天生有“复杂崇拜”\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在你们上学时，一定都有过这样的经历。几个学霸在那里讨论一道数学证明题。你在边上听的时候，感觉云里雾里，不太明白他们到底在说什么。但有一点是肯定的：他们讨论的问题很复杂，这些人很聪明！\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在投资丛林中，你面对的那些投资者韭菜也是一样的。你向他推销一款简单的指数基金，他会质疑你说：这么简单的东西，我自己也可以去买呀。我要你干什么？我凭什么付给你费用？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E但是如果你告诉他，谷歌公司的“阿尔法狗”听说过么？赢了所有人类职业围棋高手。我这款人工智能AI大数据基金就是基于类似的深度学习Algorithm。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E啥？你英语不好，不知道Algorithm什么意思？在这里我要和大家强调一下。在围捕猎物的时候，一定要时不时抛出几个比较高级的英语单词，比如Algorithm, 比如Deep learning。甭管这些词的实际意思，没人会问你。等下课后每个人到我这里来领一本速记本，在里面我挑选了一些比较有用的英语单词。你们回去给我花点时间把这些单词记一下。书到用时方恨少，所以要未雨稠缪，懂么？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E其次，你们要记住，你们是销售，做的是一锤子买卖。销售选择售卖哪款产品，最主要的考量当然是其中有多少好处。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这就好比费好大劲挖个坑，布好陷阱，摆好诱饵，你的目标应该是去抓大黑熊，而不是小老鼠！到最后，你们都是要养家糊口的。你的老婆孩子可都指望着你哪！\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E向投资者韭菜们销售复杂的金融产品，给你们带来的一个最大的好处，就是你会有不断的回头客。\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E如果你向投资者销售了一款低成本指数基金，并且让他耐心的长期持有。那你就把自己消灭了。因为这位投资者购买了该产品后，可能接下来5年，10年，甚至更长时间都不需要你了。那你还去吃什么？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E但是如果你向他们销售了一个大家都看不懂的复杂产品，情况就大不相同了。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-0f31e11acd174a18b64c.png\& data-rawwidth=\&729\& data-rawheight=\&540\&\u003E\u003Cp\u003E当一个投资者选择购买一款复杂的，他自己都看不懂的理财产品时，\u003Cb\u003E就好像他去向同班的学霸抄作业一样。他可能连题目都看不懂，但是他知道，学霸写的答案，准没错\u003C\u002Fb\u003E！\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E投资者对于复杂的理财产品的心理状态也是一样的。他自己不懂这样的产品获得回报的原理，但是他心里确信，这个基金经理很聪明，很厉害，因此买他的产品一定赚钱。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E因此在投资者心中，他对这样的投资产品是有很高的期望值的。这就好像学霸的作业一样。虽然我不懂，但学霸你一定得正确。如果连你都做不对，那我干嘛还要抄你的作业？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E研究（Knutson and Peterson, 2005）显示，当我们预期自己会赚钱时，大脑中分泌的多巴胺会增多，并为我们带来快感。而当我们被告知自己亏钱时，脑中的化学反应发生逆转，不光没有了快感，甚至感到反胃。因此，\u003Cb\u003E购买了自己不懂的理财产品后的投资者，对于该产品的投资回报有非常高的敏感度。\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E但是我们知道，在很多时候，2-3年的投资策略额回报，是带有很强的随机性的。有时候基金经理运气比较好，恰逢一个大涨的时机，基金可以获得很好的回报。但是运气女神来无影去无踪。再好的基金经理，在运气不好时其回报也可能让人大失所望。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E当这些基金的回报不好时，投资者就好像抄了作业但还是被批错的学生，他会感到失望，愤怒和气馁。他感到自己被学霸骗了。号称高智商，其实也不过如此嘛。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E但是这并不代表他会从此专心去好好学习。这个学霸不行，下一次换一个学霸试试。广大投资者的心态恰恰如此。这个基金不行，我就把它卖了，然后去选购下一个基金。反正市场上基金那么多，只要我愿意埋单，不愁没有基金让我选。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E我亲爱的朋友们，\u003Cb\u003E这样的投资心态，对于你们来说，简直就是大金矿\u003C\u002Fb\u003E！如果投资者买到了赚钱的理财产品，他会感谢你，甚至可能把你视为挚友，请你吃香喝辣。如果他买到了亏钱的产品，他会把那个基金经理炒鱿鱼，但是他还会需要买下一个理财产品。作为销售，你的工作岗位是安全的，你总有东西可以卖！\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E所以说，\u003Cb\u003E把简单事情复杂化，向投资者推销没人看得懂的复杂金融产品，是一件强大的武器。\u003C\u002Fb\u003E投资者喜欢购买复杂的产品，而你也能从复杂产品中获得更高的收入。这是真正的双赢：大家都乐意！\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在我结束今天的教程前，我还需要再和你们叮嘱两句。下面这些内容，千万不要和你的猎物分享。\u003Cb\u003E在丛林中，如果你没有能力围捕，那你自己就成了猎物\u003C\u002Fb\u003E。有时候你的良心可能反而会害了你。所以请你牢记，千万不要把下面的内容和你的猎物分享。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E有很多研究显示，越是简单的投资策略，反而能够为投资者带来更好的投资回报。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E比如一项关于资产多元配置的分析（DeMiguel, et al. 2009）显示，不管用多复杂的手段去优化一个多资产投资组合，其投资回报还不如最简单的一分为N的投资策略。即使你没有上过大学，也能轻松理解把自己的财产一份为N的投资逻辑，而且还能获得比那些复杂的金融模型捣腾出来的策略更好的投资回报。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E另一项研究（Chow, et al. 2011）显示，简单，长期持有的“聪明贝塔”投资策略，在扣除交易费用后得到的回报，要比那些高度复杂的“聪明贝塔”投资策略获得的回报更好。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E2007年，巴菲特和一个名叫Protege的组合基金（FOF）设定了一场赌局。这个赌是这样设定的：Protege可以任选5支组合基金（FOF），而巴菲特选的是一支低成本的标准普尔500指数基金。这是一场简单（标准普尔500指数基金）和复杂（约100个各种对冲基金）之间的终极对决。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在2016年《伯克希尔哈撒韦致股东信》中，巴菲特公布了过去九年这个对赌双方的相关业绩。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-148c9fed48ba2dd491e5a13.png\& data-rawwidth=\&734\& data-rawheight=\&410\&\u003E\u003Cp\u003E从上图中我们可以看到，Protege选了5支组合基金（上图中FOF A - FOF E）。这些组合基金在过去9年中的总回报介于2.9% - 62.8%之间（上图最后一行），而同期标准普尔500指数基金的回报为85.4%。5支组合基金平均下来的年回报为2.2%，而同期标准普尔500指数基金的年回报为7.1%。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-191a164ce2a90aa69fdc10.png\& data-rawwidth=\&725\& data-rawheight=\&535\&\u003E\u003Cp\u003E假设我们在2008年年初投入100万美元，那么时隔9年之后，从对冲基金的投资中，我们获得的投资回报为22万美元，而从指数基金的投资中获得的回报为85万4千美元。\u003Cb\u003E简单，低成本，沉得住气的策略，轻而易举的战胜了复杂，多变，没有人看得懂的投资策略。\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E我亲爱的朋友们，我告诉你们这些，不是让你去和你的猎物分享，而是要让你对自己和家人好一些，\u003Cb\u003E始终记得留一份储蓄放在低成本的指数基金中\u003C\u002Fb\u003E。你永远不知道未来会发生什么。一个聪明人，要有“一颗红心，两手准备”。冬天降临时，只有那些家里有余量的，才能熬过去并生存下来。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E好了，今天的课程到此为止。朋友们，我相信你们很快都会成为一个个优秀的猎手，在丛林中斩获各种猎物。那些韭菜都已经等不及了。加紧训练，去早日实现你成为“丛林之王”的梦想吧！\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E希望对大家有所帮助。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E伍治坚是《小乌龟投资智慧：如何在投资中以弱胜强》的作者。在京东，淘宝或者当当搜索书名或者作者名，都可以购买到该书。\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-0a531c15edc9f304a79adfb4ca51b81a.png\& data-rawwidth=\&749\& data-rawheight=\&214\&\u003E\u003Cp\u003E数据来源：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EKnutson, Brian, and Richard Peterson. 2005. “Neurally Reconstructing Expected Utility.” Games and Economic Behavior, vol. 52, no. 2 (August):305–315.\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EDeMiguel, Victor, Lorenzo Garlappi, and Raman Uppal. 2009. “Optimal Versus Na?ve Diversification: How Inefficient Is the 1\u002FN Portfolio Strategy?” Review of Financial Studies, vol. 22, no. 5 (May):. \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EChow, Tzee Mann, Jason Hsu, Vitali Kalesnik, and Bryce Little. 2011. “A Survey of Alternative Equity Index Strategies.” Financial Analysts Journal, vol. 67, no. 5 (September\u002FOctober):37–57.\u003C\u002Fp\u003E&,&updated&:new Date(&T03:51:05.000Z&),&canComment&:false,&commentPermission&:&anyone&,&commentCount&:9,&likeCount&:22,&state&:&published&,&isLiked&:false,&slug&:&&,&isTitleImageFullScreen&:false,&rating&:&none&,&sourceUrl&:&&,&publishedTime&:&T11:51:05+08:00&,&links&:{&comments&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F2Fcomments&},&url&:&\u002Fp\u002F&,&titleImage&:&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-3dab19cfd04f3bc38e985_r.jpg&,&summary&:&&,&href&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F&,&meta&:{&previous&:null,&next&:null},&snapshotUrl&:&&,&commentsCount&:9,&likesCount&:22},&&:{&title&:&全是干货：你所不知道的基金业内幕&,&author&:&wuzhijiansingapore&,&content&:&\u003Cp\u003E2017年8月，笔者采访了美国私募基金Verdad Fund Advisors的创始人丹尼尔·拉斯姆森（Daniel Rasmussen）。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E我们谈论的内容涵盖私募股权（PE）投资，现代金融理论，如何战胜市场，未来能否预测，美国常青藤院校的优劣等诸多话题。这篇文章主要总结了我们的谈话内容，并附上我们对话的录音。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-ab86e2ebb.png\& data-rawwidth=\&733\& data-rawheight=\&540\&\u003E\u003Cp\u003E拉斯姆森是一个典型的“精英”。他毕业于美国的哈佛大学和斯坦福大学（MBA），曾经就职于私募股权基金公司贝恩资本。他写过一本关于美国奴隶历史的书（American uprising），也入选了2017年福布斯杂志30位30岁以下风云人物（30 under 30）榜单。在30岁不到的年龄，他创立了自己的私募基金公司：Verdad Fund Advisers。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E拉斯姆森是一位非常有趣的人物。对于主动型基金投资行业，拉斯姆森充满了批判精神。在他发表的The bankruptcy of Modern Finance Theory一文的结尾处，拉斯姆森写到：\u003Cb\u003E主动型基金并不是为投资者们设计的，因此无法为投资者创造任何价值。主动型基金是为基金经理们设计的\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E主动基金行业面临的困境，笔者在一些历史文章中有过比较详细的分析。有兴趣的朋友可以点击这里看一下：\u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\&\u003Ehttps:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F3C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E我们首先谈了他几年前在贝恩资本工作时做过的一项研究。该研究结果曾经被福布斯杂志报道过。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E当年拉斯姆森做该项研究的背景是这样的。贝恩资本是私募股权行业里最有名的品牌之一，在罗姆尼掌管贝恩资本期间，该公司取得了非常优异的投资回报。据该公司的宣传材料显示，在年期间，贝恩资本帮助其投资者赚到了24亿美元的回报，其内部回报率（IRR）高达88%。（关于贝恩资本的投资回报，请参考本专栏历史文章：\u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\&\u003Ehttps:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F3C\u002Fa\u003E）\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E因此拉斯姆森很好奇，想找出私募股权行业赚钱的秘密。是不是私募基金经理确实都是金手指，能够化腐朽为神奇，还是有什么其他不为人知的秘诀。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E于是拉斯姆森花了不少时间建立了一个私募股权投资数据库。这些数据库涵盖了美国最大的私募股权基金投资的2,500个案例，涉及的投资总金额达到了3,500亿美元。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-ce3d4b7501c5.png\& data-rawwidth=\&735\& data-rawheight=\&491\&\u003E\u003Cp\u003E在仔细研究了这些投资案例后，拉斯姆森发现，成功的私募股权投资需要满足三个条件：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-0f05d00afed.jpg\& data-rawwidth=\&1280\& data-rawheight=\&720\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E1）购买的公司规模比较小\u003C\u002Fb\u003E。如上图所示，私募股权标的公司的平均市值，大约在2亿美元左右。而同期标普500指数成员公司的市值为330亿美元左右。因此相对来说，私募股权基金投资的公司都是非常小的。这些私募股权基金购买的公司规模，大约相当于二级市场上的微市值股票（Micro-cap）。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-71daa2fd726dd613227ecb0ad5f17967.jpg\& data-rawwidth=\&1280\& data-rawheight=\&720\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E2）加杠杆\u003C\u002Fb\u003E。标准普尔500公司的杠杆率平均在15%左右，而这些私募股权基金使用的平均杠杆率达到了60%，也就是标准普尔500公司的4倍左右。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E大家知道，杠杆就是一个放大器。如果投资可以赚得回报，那么杠杆就能够以小博大，提高投资者的回报率。当然，需要提醒大家的是，在失败的投资中，杠杆也会放大投资者的损失。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-9a0b0fb70a9fdea29bd5e936c7e700b7.jpg\& data-rawwidth=\&1280\& data-rawheight=\&720\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E3）控制价格\u003C\u002Fb\u003E。根据拉斯姆森的计算，\u003Cb\u003E私募股权行业中60%的投资回报，来自于1\u002F4最便宜的收购案例\u003C\u002Fb\u003E。最昂贵的60%的收购案例，仅贡献了整个私募股权投资行业10%的投资回报。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E其实这是一个非常简单的道理：\u003Cb\u003E购买公司的价格贵了，那么回报就更差了\u003C\u002Fb\u003E。只有保持购买公司的价格在便宜的位置，那才有可能获得更好的投资回报。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E因此在拉斯姆森看来，只要谨守上面三个投资原则，那么私募股权投资就能为投资者带来相当不错的投资业绩。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-46cc3f6ece56cf968ba483ea837c63d4.png\& data-rawwidth=\&732\& data-rawheight=\&552\&\u003E\u003Cp\u003E事实上确实如此。比如根据Cambridge Associates和CapitalIQ的统计数据显示，美国私募股权（PE），在年间的投资回报跑赢标准普尔500不少，平均下来大约为每年6%左右。这是扣除了费用以后的净回报，也就是说在扣除基金经理费用之前，其超额回报大约为每年11%左右。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E但是，这个超额回报在过去7年消失了。在年间，美国私募股权（PE）的投资回报，和标准普尔500指数基本上一样。要知道，私募股权投资者承担了更多的投资风险，包括流动性风险（一般资金要被锁定X年），杠杆风险，小市值风险（购买的公司规模都要比标准普尔500大公司小很多）等等。如果承担了这么多额外风险，却只是得到和标准普尔500指数一样的回报，那么这些投资者就吃大亏了。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在拉斯姆森看来，年美国私募股权投资回报不佳的主要原因，是被购买的公司的价格水涨船高了。由于违反了上面提到的第三条“赚钱秘籍”，因此私募股权投资回报不再像年那样辉煌。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-feb9f31caa89.png\& data-rawwidth=\&731\& data-rawheight=\&553\&\u003E\u003Cp\u003E上图显示，在年间，私募股权投资购买的公司估值，以企业价值（Enterprise Value）\u002F税息折旧及摊销前利润（EBITDA）来算的话，大约在6-8倍左右。同期的标准普尔500指数公司的估值在12倍左右。因此私募股权基金能够在一级市场上找到相对来说比较便宜的公司。也就是说，当时的美国，在一级市场和二级市场之间有一个“套利”的机会。通过杠杆操作购买一级市场上便宜的公司，然后将它们推上市，获得二级市场上更高的估值，就能获得非常不错的回报。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E但是自从10年以来，一级市场和二级市场公司的估值趋同化。从上图中我们可以看到，两个市场的公司估值几乎相同，都在10倍（EV\u002FEBITDA）左右。也就是说，之前的那个套利机会消失了，因此私募股权基金无法获得过去令人眼馋的投资回报，也就情有可原了。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-78bdca74e2acd546aace951.png\& data-rawwidth=\&733\& data-rawheight=\&485\&\u003E\u003Cp\u003E因此在拉斯姆森看来，要想继续获得过去私募股权辉煌年代的超额投资回报，投资者需要谨记的要义就是：\u003Cb\u003E严格控制购入成本\u003C\u002Fb\u003E。如果由于过度激烈的竞争，一级市场上不再有便宜的公司，那么投资者就应该去别的地方找便宜的购买对象。比如在二级市场，或者国外。如果投资者选择投资私募股权基金，那么他们就应该找那些能够严格执行低价策略的基金经理（宁缺毋滥，不等到购入价格合适的机会坚决不出手）。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在谈论到这个问题时，我对拉斯姆森提出质疑：要想获得好的回报，一定要控制购入成本，这似乎并不是一个很复杂的道理。我相信那些大型的私募股权基金公司，也都一定懂这个道理。有什么理由认为这些大公司无法把握好这一原则呢？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-91f3c17dfbe57464dee77d7aa5a3bd06.jpg\& data-rawwidth=\&1280\& data-rawheight=\&720\&\u003E\u003Cp\u003E拉斯姆森的看法是，大型私募股权基金公司的商业模式决定了，资产再贵也要买，因为他们根本就没有选择。拉斯姆森提到，如果你去看大型私募股权基金（比如KKR，黑石，卡莱尔等）老板发表的公开言论，他们几乎每个人都承认一级市场上的公司很贵。但是这些公司的商业模式就是发起基金，向投资人圈钱，然后找项目去投资。船大调头难，大公司有成百上千的员工要养，因此不管估值高低，他们都不得不硬着头皮继续走下去。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E投资者在挑选私募股权基金进行投资时，也应该对市场的总体估值有一定的了解和认识。如果整个市场上绝大部分公司的估值普遍都很高，那么在这样的环境下，无论哪家基金，要想获得好的投资回报，都是比较难的。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-219f2f70adbff6.png\& data-rawwidth=\&729\& data-rawheight=\&429\&\u003E\u003Cp\u003E接下来我和拉斯姆森讨论了投资者应该如何考虑资产配置这个问题。我告诉他，我的一些中国朋友采取“二八配置法”：80%的核心资产放在低成本指数基金中，剩下20%的资产放在主动型策略中承担更高的风险，以谋求更高的投资回报。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E拉斯姆森表示赞同这样的思路，他对自己的家人也是这么推荐的：\u003Cb\u003E以低成本指数基金为基础，建立一个核心（比如个人可投资资产的70%-80%左右）的资产配置组合。然后，用剩下的资金（大约个人可投资资产的20%-30%左右），去寻找一些被低估的资产进行投资\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E显而易见的，70%-80%的部分属于比较低风险，适合长期持有的配置。而20%-30%的部分，则属于高风险，甚至带有一些投机性质的“机会主义”配置。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E那么什么是被低估的资产呢？在拉斯姆森看来，被低估的资产，往往也是被大家所痛恨的资产。如果大家都喜欢谷歌，苹果这样的公司，那么这些资产就不会被低估了。拉斯姆森举了日本这个例子。在拉斯姆森看来，日本的资产价格被很多人看衰，因为日本经济增长乏力，人口老龄化严重，自从1990年泡沫破裂以后似乎就没有再恢复过来。但是这也恰恰是一些日本公司估值低的原因：因为大部分人都不看好它们。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-cf6cc47a1aa7c2d54667.png\& data-rawwidth=\&729\& data-rawheight=\&509\&\u003E\u003Cp\u003E这让我想起了霍华德·马克斯曾经提到过的2X2矩阵（不熟悉的朋友请参见本专栏历史文章：\u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\&\u003Ehttps:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F3C\u002Fa\u003E）。马克斯的意思是，如果你想要赚大钱，就需要做出正确的判断，并且该判断还要与众不同。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E如果你做出了一个和大家一样的正确判断（比如谷歌公司股票很不错），那么众人的判断已经被消化在谷歌公司的股价里了，因此你不可能从中获得超额投资回报。当然，如果你做出了一个与众不同的错误判断，那么你还是不可能赚到好的投资回报。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E所以说，要想赚到远超平均的投资回报，你就需要去寻找那些众人不认同的资产（比如日本公司），在低价时买入。然后如果你确实判断正确了，那么你才可能获得高于市场平均回报的超额回报。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E接下来，我和拉斯姆森讨论了他发表的另一篇文章（The bankruptcy of Modern Finance Theory，2017）。在这篇文章中，拉斯姆森提出了一个非常有趣的观点：\u003Cb\u003E在大学里教的现代金融理论都是错误的\u003C\u002Fb\u003E，这些理论不应该再出现在大学金融课程中。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E对于那些对金融理论不太熟悉的朋友，让我在这里先向你们做一些背景介绍。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E目前在各大高校金融院系中教的金融投资理论，主要可以概括为三个方面。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-524c5b4f977db39e0af6f3d9d5bdbc20.png\& data-rawwidth=\&735\& data-rawheight=\&477\&\u003E\u003Cp\u003E首先是\u003Cb\u003E股息贴现模型（Dividend Discount Model）\u003C\u002Fb\u003E。该理论首先由美国学者John Burr Williams在1937年提出。股息贴现模型的逻辑是，公司的价值，可以通过折现其未来的现金流来计算。在股息贴现模型中，分析员会预测公司未来的现金流（包括盈利，股息等），然后根据这些预测的现金流，用预测的资金成本进行折现，算出公司当下的价值。如果目前公司的股价低于股息贴现模型算出的价值，那么该公司股价可能被低估，投资者可以考虑买入，反之亦然。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E时至今日，股息贴现模型（DDM）在金融行业被广泛应用。该模型在理论上的一个缺点是，如果根据未来的现金流我们可以计算公司的价值，那么我们只要把所有的公司都算一遍，去买一个最被低估的股票就行了。但是在现实中，没有人会傻到把所有的钱都放在一个股票里。即使是没上过大学金融课的老太太，也知道“鸡蛋不能放在一个篮子里”。因此学术界需要有一个理论来解释“多元分散”。于是马尔科维奇的多元分散理论应运而生。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E马尔科维奇提出的理论逻辑是，\u003Cb\u003E投资者在进行投资决策时，考虑的不光是投资回报，还有风险\u003C\u002Fb\u003E。在马尔科维奇的体系中，风险用资产价格的波动率表示。波动率越高，风险越高。因此投资者在选择投资策略时，会考虑风险和收益之间的平衡，追求一个最佳的“风险调整后收益”。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在马尔科维奇理论的基础上，他的学生威廉·夏普提出了资本资产定价模型（CAPM）。该模型是各大高校金融院系的必教科目。在资本资产定价模型中，夏普提出，资产的回报和风险（波动率）成正比。将多种不同的资产组合在一起，可以在不影响资产组合回报的前提下，有效的降低投资组合的总风险。哈里·马尔科维奇和威廉·夏普这对师生都获得了诺贝尔经济学奖。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E拉斯姆森的观点是，上文中提到的三个金融理论都有各自的问题。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-b97cb192f77224cbf8d71.png\& data-rawwidth=\&733\& data-rawheight=\&489\&\u003E\u003Cp\u003E首先是股息贴现模型。依靠股息贴现模型做出公司价值的正确判断的前提，是我们能够准确的预测公司未来的现金流和资金成本（贴现率）。但问题在于，没有证据表明任何人有这个能力。如果“专家”们的预测本来就不准确，那么“垃圾进，垃圾出”，靠这个模型推断出的公司估值自然也不可能准确。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-50c1c4ea5d6db.jpg\& data-rawwidth=\&1280\& data-rawheight=\&720\&\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在罗伯特·席勒教授发表的一篇论文中，他通过实际利率将公司实际的分红折现，算出股票市场的“公允价格”，发现事实上的股市价格波动要远远超过该“公允价格”的波动率。也就是说，公司的股息变动，仅能解释股票市场大约20%的上下波动，而其他80%的波动，则受其他因素影响。这些因素包括股民的情绪，对于国家和股市的信心等。席勒的这篇论文对DDM模型提出了挑战。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E当然，你也可以反过来想。假设DDM对于股票的估值是合理的，那么公司的估值变动应该是比较稳定的，不会忽上忽下。所以很多时候，公司股票的上下波动都是“傻瓜”在那里胡乱买卖，他们根本就不知道公司股票的真实价值。因此这些偏离“公允价值”的波动，也是“职业投资家”的机会。如果没有这么多“傻瓜”在偏离公司基本面的价位进行交易，那“价值投资者”如何去获得更好的投资回报？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在笔者看来，拉斯姆森对于股息贴现模型的质疑有其合理之处。毕竟，该模型从1930年代提出来至今，已经有80多年了。同时，我们也不必因为该模型的不完美，就把它一棍子打死。在中国有很多股民，买卖股票可能就是靠一个感觉，或者小道消息。股息贴现模型，至少可以提供一个思考的框架，帮助我们分析一下，某股票卖50元，或者100元是否合理，其内含的对未来营收的预期是否现实。对于那些靠感觉买卖股票的投资者来说，学一下股息贴现模型还是很有帮助的。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E回到预测这个话题，本专栏写过不少历史文章（\u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F\&\u003Ehttps:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F3C\u002Fa\u003E）。我写这些文章的目的，并不是为了抹黑这些专家，而是想告诉大家，要想准确预测未来，是一件非常困难的事。因此对于专家的各种预测，我们需要有一颗独立思考的大脑，不要盲目听从他们的意见。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在拉斯姆森的文章中，他提到了一个非常有趣的例子。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-04daecd94b588c43ea5f.png\& data-rawwidth=\&734\& data-rawheight=\&513\&\u003E\u003Cp\u003E这个例子发生在二战时。当时美国的经济学家肯尼斯·阿罗（后来阿罗得到了诺贝尔经济学奖）在美国空军“天气预报”部门服役。顾名思义，该部门的工作就是预测天气。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E经过一段时间的研究，阿罗向空军上级汇报：该部门专家们做出的天气预测完全没有价值，和投硬币猜没什么两样，因此建议上级将该部门关闭，并把资源转移去其他更能创造价值的地方。就是说，阿罗很诚实的告诉上级：我的工作纯粹是浪费时间，把我裁了吧。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E但出乎阿罗的意料，上级空军将军听了他的汇报后给出回复：我们也知道天气预测都是扯淡，\u003Cb\u003E但是为了计划的需要，我们决定保留“天气预测”部门\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E美国空军将领做出的决定，和一些金融机构需要花大价钱请“砖家”做出预测的逻辑是类似的：\u003Cb\u003E目的不是为了获得更好的投资回报，而是其他一些原因\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E接下来继续讲资本资产定价模型（CAPM）的问题。拉斯姆森的观点是，资本资产定价模型假定资产的风险是可量化的。以某个公司的股价为例。绝大多数模型在估算某公司股票的风险时，用的都是其股价历史上的波动率。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E但问题在于，历史波动率未必代表未来的波动率。在交谈中笔者也指出，很多人能够理解，股票价格未必会重复历史。比如一个股票在过去3年的回报为每年10%，这并不代表它在未来3年的回报也是每年10%。但很多金融行业的专业人士，却不假思索的假定股票的波动率是恒定的。即如果过去3年该公司股票的年波动率为15%，那么未来三年的波动率也一样。这是很多金融专业人士最容易犯的错误之一。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E法码和弗兰奇教授在2004年发表过一篇论文（Fama and French, 2004），专门谈到资本资产定价模型中假定的风险（波动率）和回报的关系不甚可靠。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-c249ccc2d79ca1c8673cb.jpg\& data-rawwidth=\&1280\& data-rawheight=\&720\&\u003E\u003Cp\u003E在CAPM模型的框架下，波动率越高的股票，风险越高，因此回报也越高。但是法码和弗兰奇的实证研究显示，波动率低的股票，其回报反而比波动率高的回报更好。类似这样的实证研究对资本资产定价模型提出了挑战。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E目前，在中外各大高校的金融院系，CAPM基本上还是一个必教科目。那么明知这个模型的缺点，为什么大学里还是选择继续教授这个课程呢？法码和弗兰奇教授的解释是：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这是一个入门级课程，主要为了帮助学生理解金融学中的一些基本概念，有助于他们以后去理解更为复杂的金融模型（比如ICAPM）。但我们会警告学生，CAPM在实际中用处不大。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E（We continue to teach the CAPM as an introduction to the fundamental concepts of portfolio theory and asset pricing, to be built on by more complicated models like Merton's (1973) ICAPM. But we also warn students that despite its seductive simplicity, the CAPM's empirical problems probably invalidate its use in applications.）\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E最后，我让拉斯姆森给中国的广大投资者朋友们提一些如何提高自己投资水平的建议。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-a85d8ec33a47cee.png\& data-rawwidth=\&732\& data-rawheight=\&499\&\u003E\u003Cp\u003E拉斯姆森的建议很简单：\u003Cb\u003E多读书，尽量少碰结构复杂的理财产品，不要迷信专家，独立思考。\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E想要收听访谈录音（英语）的朋友，请点击这里：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ca href=\&http:\u002F\u002Fm.ximalaya.com\u002F2Fsound\u002F\&\u003Ehttp:\u002F\u002Fm.ximalaya.com\u002F2Fsound\u002F3C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E希望对大家有所帮助。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E伍治坚是《小乌龟投资智慧：如何在投资中以弱胜强》的作者。在京东，淘宝或者当当搜索书名或者作者名，都可以购买到该书。\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-0a531c15edc9f304a79adfb4ca51b81a.png\& data-rawwidth=\&749\& data-rawheight=\&214\&\u003E\u003Cp\u003E数据来源：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fwww.forbes.com\u002Fsites\u002Fdanielfisher\u002F\u002F29\u002Fyoung-hedge-fund-manager-cracks-the-private-equity-code-small-stocks-and-leverage\u002F#df\&\u003Ehttps:\u002F\u002Fwww.forbes.com\u002Fsites\u002Fdanielfisher\u002F\u002F29\u002Fyoung-hedge-fund-manager-cracks-the-private-equity-code-small-stocks-and-leverage\u002F#df\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EDan Rasmussen, Making private equity great again, Verdad Fund Advisers, C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EDan Rasmussen, The bankruptcy of Modern Finance Theory, American Affairs Journal, Summer 2017, V1, No. 2\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EEugene F. Fama and Kenneth R. French，The Capital Asset Pricing Model: Theory and Evidence，The Journal of Economic Perspectives, Vol. 18, No. 3 (Summer, 2004), pp. 25-46\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003ERobert Shiller, From efficient market theory to behavioral finance, Cowles Foundation paper, No C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003C\u002Fp\u003E&,&updated&:new Date(&T09:53:55.000Z&),&canComment&:false,&commentPermission&:&anyone&,&commentCount&:16,&likeCount&:184,&state&:&published&,&isLiked&:false,&slug&:&&,&isTitleImageFullScreen&:false,&rating&:&none&,&sourceUrl&:&&,&publishedTime&:&T17:53:55+08:00&,&links&:{&comments&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F2Fcomments&},&url&:&\u002Fp\u002F&,&titleImage&:&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-3bde78ab450f8bad393c7d89c8678955_r.jpg&,&summary&:&&,&href&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F&,&meta&:{&previous&:null,&next&:null},&snapshotUrl&:&&,&commentsCount&:16,&likesCount&:184},&&:{&title&:&大部分量化基金都是骗人的&,&author&:&wuzhijiansingapore&,&content&:&\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E\u003Cu\u003E导读\u003C\u002Fu\u003E\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cul\u003E\u003Cli\u003E\u003Cb\u003E如何辨别好的和差的量化交易策略？\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fli\u003E\u003Cli\u003E\u003Cb\u003E运气对于基金经理的投资回报有多大作用？\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fli\u003E\u003Cli\u003E\u003Cb\u003E如何防止自己把钱交给一个“猴子”管理？\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fli\u003E\u003Cli\u003E\u003Cb\u003E为什么说大部分量化基金经理都是骗人的？\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fli\u003E\u003C\u002Ful\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E随着计算机编程在金融投资中得到越来越广泛的应用，量化交易也越来越得到大家的关注。据华尔街日报报道，在过去20年，量化基金的数量和管理的资产规模有了大幅度增长。股票指数期货交易中，超过7成为量化交易。国际外汇期货交易中，量化交易量大约占到8成以上。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E那么到底什么是量化交易？它和传统的基金投资策略有何不同？依靠电脑程序进行投资，和人相比有什么优劣点？如何判断一个量化交易策略的好坏？带着这些问题，我和美国杜克大学的坎贝尔·哈维（Campbell Harvey）教授进行了一场非常有趣的谈话。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E由于我们谈话涵盖的范围比较广，因此我将我们的谈话内容分为两篇文章分别发表。今天这篇文章，是我们谈话的第一部分，主要讲讲\u003Cb\u003E如何来甄别量化投资策略的好坏\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-3e816b8c52ca7a8e03b1a310ef4e9ba3.png\& data-rawwidth=\&979\& data-rawheight=\&498\&\u003E\u003Cp\u003E首先向大家介绍一下坎贝尔·哈维教授。哈维教授是美国杜克大学的金融学教授。他是2016年美国金融协会的主席。哈维教授在公司治理，行为金融，计量经济，计算机科学等领域发表过120多篇顶级学术论文。他写的关于甄别基金经理的运气和技能的文章，连续两年获得Journal of Portfolio Management最佳论文奖。他也曾8次获得美国金融分析师协会（CFA）颁发的格雷厄姆\u002F多徳奖（Graham\u002FDodd Awards）。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E我们从哈维教授写过的一篇论文《Evaluating Trading Strategies》说起。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E我问哈维教授，在其他一些领域，比如物理，确认一个新发现需要达到“5倍标准差”。但是为什么这个标准在金融研究里没有被执行？业界好像满足于“2倍标准差”标准。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E对于这些统计学概念不太熟悉的朋友，让我在这里稍微为大家做一下科普。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在统计学上，如果我们要确认任何规律或者发现，确保该发现具有统计意义，那么我们就需要计算该发现的T值和P值。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E如果T值为2左右（1.96），那么其对应的P值（假设自由度够大）就为0.05左右。也就是说，该统计结果有效的概率为95%。这也意味着，在这种情况下得到的统计结果，有5%的概率是假象。这个标准，称为“2倍标准差”要求。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在一些精确度要求比较高的计算和实验中，“2倍标准差”的误差率太高，因此实验人员需要提高确认结果的门槛，到3倍，甚至5倍标准差。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-dbebed6dd4e00d4c6aa9.png\& data-rawwidth=\&978\& data-rawheight=\&279\&\u003E\u003Cp\u003E从上表中我们可以看到，T值越大，P值越小，结果产生误差的概率也越小。如果一个发现的T值达到5，也就是“5倍标准差”，那么该结果有效的概率为99.999%。因此，\u003Cb\u003E标准差倍数越高，T值越高，实验结果越可信\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在哈维教授的文章中，他提到了希格斯玻色子（也被称为“上帝粒子”）的例子。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-951d53bf69e9a4d8b4ff6fce9eba90fc.png\& data-rawwidth=\&982\& data-rawheight=\&521\&\u003E\u003Cp\u003E早在1960年代，英国科学家彼得·希格斯就从理论上提出“希格斯玻色子”存在的可能性。但是，在实验中真正确认该粒子的存在， 则一直要等到2013年。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E2010年，意大利物理学家托马索·多里戈宣称，美国费米实验室的万亿电子伏加速器（Tevatron）可能已经发现了希格斯玻色子。但当时的发现仅限于3倍标准差，因此没有在科学界获得认可。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E直到2013年，欧洲核子研究组织确认发现希格斯玻色子时，其发现的可靠性达到了5倍标准差。因此这些物理学家们才敢向世界大方宣布，我们终于证实了“上帝粒子”的存在。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E为什么2倍标准差和5倍标准差相差很大？原因在于，科学家们为了寻求某一种发现，他们可能会试上成千上万次实验。以希格斯玻色子为例，理论上该粒子仅会在每100亿次碰撞中产生一次。因此为了证实希格斯玻色子的存在，物理学家们设计的粒子对撞机需要重复上千万亿次数级别的碰撞。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在任何实验中，都有运气的成分，因此也可能会导致虚假的发现。重复实验的次数越多，偶然碰到假象的概率也越高。这就是为什么物理学家们需要把检验标准提高到5倍标准差，确保该实验结果在统计学上能够过关的原因所在。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E“5倍标准差”规则，背后有非常强的逻辑性。但是这个规则，并没有被金融研究行业采纳。\u003Cb\u003E目前绝大部分的金融量化研究，都还是以“2倍标准差”作为接受实验结果的标准\u003C\u002Fb\u003E。这就导致很多金融研究得出的结论并不一定经得起推敲。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在哈维教授写的论文中，他提到了一个非常有趣的例子。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-4fedcebac13d12.png\& data-rawwidth=\&974\& data-rawheight=\&540\&\u003E\u003Cp\u003E如果一家基金向投资者呈现如上图中左边那张回测业绩，相信绝大多数投资者都会非常喜欢这个交易策略。该投资策略有非常稳定的投资表现，几乎没有任何大幅度的回撤。即使在2008年金融危机期间都有不俗的表现。很多投资者可能会当即拍板：我决定投100万！\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E但事实的真相从右边那张图中浮现出来。原来，研究人员只是做了200次随机回测，然后从中挑选出一个表现最好的策略而已。对于投资者来说，他只看到那一个最好的策略回报，并没有看到其他199个表现更差的情况。由于这所有200个交易策略都是随机产生的，因此其未来的投资回报完全不可能重复。投资者接下来的投资回报和左图一样的概率几乎为零。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这个简单的例子告诉我们：\u003Cb\u003E即使没有任何技能，只要样本量足够大，也能够产生足以“以假乱真”的投资业绩。\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E有些朋友可能对上文提到的统计知识点不太理解。那么让我在这里再和大家分享一个更为简单易懂的例子。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-4b8d08bd987fea77e235ca46e58a6536.png\& data-rawwidth=\&978\& data-rawheight=\&345\&\u003E\u003Cp\u003E假设有1000只猴子参加扔硬币大赛。如果扔到“正面”，猴子可以继续留下来参加下一轮。如果扔到“反面”，该猴子被淘汰出局。大致来说，每一轮会有一半猴子被淘汰。我们可以看到，在扔硬币大赛连续进行了7轮后，大约会剩下7只猴子。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E如果我们去检验这7只猴子的扔硬币记录，每只猴子都连续扔到7次硬币的正面。任何一个人，连续扔到7次正面的概率都是很小的。因此他会告诉你，这和运气完全无关，而是我有一套扔硬币的“秘笈”。聪明的读者，你会相信一只猴子有扔硬币的“特殊技能”么？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E当我向哈维教授提到这个例子时，他完全赞同我的意见。哈维教授说到，如果有10,000个基金经理，那么在10年后，大约有10个基金经理会连续10年跑赢大盘战胜市场。这完全是随机和运气决定的，和基金经理们的技能一点关系都没有。这10个基金经理一个个看起来都像股神。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这就是哈维教授在论文中想要表达的意思：金融行业目前使用的统计学标准，比其他科学性强的行业落后太多。我们需要提高金融行业确认投资业绩可靠性的标准。哈维教授提议，把“2倍标准差”提高到“3倍标准差”。提高了标准，就能够把仅凭运气而获得的投资回报的策略和基金经理排除在外，也能降低投资者买到一只“猴子”基金的概率。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E那么作为普通投资者，如何提高自己的鉴别能力，降低自己买到“猴子基金”的概率呢？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E哈维教授提到，在业界，当很多机构去分析任何一个量化策略时，有一个不成文的规定，叫做“\u003Cb\u003E夏普率减半\u003C\u002Fb\u003E”，即把对方提供的夏普率减掉一半。换句话说，如果一个量化策略在回测中显示可以获得每年10%的投资回报。那么作为投资者，你应该期望该策略在接下来的实际交易中，带来每年5%的投资回报。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这主要是因为，量化基金经理提供给投资者看的投资回报，都是他们在经过成百上千次回测后挑选出来的最好的那个策略。为了防止自己碰到一只特别幸运的“猴子”，投资者需要做出一定“缩水”调整。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E用这种简单粗暴的方法调整夏普比率，很多人可能会觉得不够科学。基金经理会说，这对我不公平。有些投资者也会说，这会不会导致我们错过原本非常不错的交易策略。因此在哈维教授的论文中，他提到了一个更加科学的调整夏普比率（Sharpe Ratio Haircut）的方法。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E对于那些非金融背景出身的朋友，让我在这里稍微花点时间给你们科普一下涉及的专业概念。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-a218d2abb3c5f1a52304b.png\& data-rawwidth=\&979\& data-rawheight=\&258\&\u003E\u003Cp\u003E如上图所示，夏普比率（Sharpe Ratio），是用超额回报（投资回报减去无风险利率），然后再除以投资组合的波动率（标准差）。该比率主要衡量的是“风险调整后收益”。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E为了省事，你基本只要记住：\u003Cb\u003E夏普比率越高，说明该投资策略越好\u003C\u002Fb\u003E。（注：这是针对非金融行业读者，比较简单粗暴的解释方法。真要细究的话，需要仔细分析夏普比率是怎么得出来的。这已经超出了本文的范围，因此不再赘述。）\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E绝大部分比较专业的金融机构和基金，都会向投资者披露该投资策略（或者基金）的夏普比率。哈维教授在他的论文中提出，我们应该对金融机构向我们展示的夏普比率保持怀疑态度，并进行合理的调整。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E具体的调整细节涉及一些统计知识。我在这里稍微给大家分享一下，有兴趣的朋友可以去阅读哈维教授的原著。在哈维教授的论文中，他甚至提供了计算机程序源代码，有兴趣的朋友可以直接下载然后使用。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-e996d1a9be361cb42256.png\& data-rawwidth=\&972\& data-rawheight=\&469\&\u003E\u003Cp\u003E假设某基金的夏普比率为0.92，该基金来自于一个包含200个类似基金的数据库。那么我们根据其夏普比率，算出其P值（0.4%）。然后根据样本数量，调整其P值。在调整过的P值下，我们再计算出调整后的夏普比率为0.08，比原来的夏普比率下降了91%。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这个简单易用的方法，可以帮助我们去除一些基金在宣传材料中显示的夏普比率的“水分”，让投资者获得更加真实客观的信息。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E我向哈维教授提出，美国和中国量化研究的一大区别是，美国的金融历史数据量要丰富得多。美国的股市数据，可以追溯到1920年代。而中国的A股，只是1990年代刚刚开始。中国第一只公募基金，一直要等到2001年才开始发售。这是不是意味着绝大部分基于中国市场的量化策略都很难通过严格的统计要求？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E哈维教授的看法是：大致来讲，确实数据越多，量化策略的可靠性越高。毕竟如果一个量化策略基于的样本量很小，那么其结果就可能有很强的偶然性，因此难以在未来复制。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E对于像中国这样的新兴市场，有两个方法可以提高量化策略的质量。首先是增加样本量。由于数据历史有限，不可更改，因此研究人员只能在数据频度上做文章。比如将研究的数据频度调到每日股价变动，每小时股价变动甚至是每分钟股价变动。频度越是密，其数据量就越大。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E其次，如果一些策略在发达国家中得到验证可行，那么我们就可以考虑把这样的策略移到像中国这样的新兴市场进行交易。由于在其他国家市场中已经被验证可行，因此类似策略在中国也行得通的可能性要高很多。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这让我想起了之前我和许仲翔（Jason Hsu）先生做过的一篇专访，专门讨论聪明贝塔策略在中国市场的可行性。有兴趣的朋友可以搜索“伍治坚”+关键词“聪明贝塔”找到该文章。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E我向哈维教授提出，虽然巴菲特通过“猴子”的例子提醒投资者不要被基金经理表面的业绩误导，但他同时也指出，有很多好的基金经理都来自于同一个村落，即所谓的“价值投资”村落。在一次公开演讲中，巴菲特举了不少这样的基金经理的例子，包括Walter Schloss, Tom Knapp，以及他自己。这些经理未必能够达到“3倍标准差”或者更高的统计要求，但是他们都是很优秀的基金经理。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这个例子是否说明，投资者们在选择基金经理时，也需要结合考虑该经理的投资风格和哲学来做出判断？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E哈维教授表示赞同。挑选好的基金经理，区分该基金经理的回报是来自于运气还是技能，是一件非常复杂的系统工程。很多大型机构，比如养老基金，国家主权基金等都做不好，可见其难度之高。哈维教授在这个领域写的好几篇文章，被评为年度最佳论文，为这方面的研究做出了贡献。但事实上，能够真正读懂并理解他文章的人，仅限于少数的业内人士。这本身就凸显了要想挑选好的基金经理，难于上青天的事实。可笑的是，\u003Cb\u003E很多个人投资者“无知者无畏”，反而觉得选基很容易\u003C\u002Fb\u003E，这实在让人有些哭笑不得。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E目前的中国，大约有3,000个左右公募基金，3,000多个私募基金。在美国，大约有9,000多个公募基金。在如此众多的基金基数上，要想找出几个基金连续5年，或者更长时间取得好的投资回报，并不是一件难事。甚至这些基金经理可能完全不需要任何技能，仅凭运气，也能连续多年获得好的回报。而对于投资者来说，他以为自己买到了一个非常好的基金，其实只不过是把钱交给了一只幸运的猴子而已。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E我向哈维教授请教，在这种情况下，我们普通投资者应该怎么做？\u003Cb\u003E特别是我们很多投资者一没有专业知识，二没有数据信息。在这种情况下去挑选主动型基金，岂不是相当于误打误撞靠天吃饭？\u003C\u002Fb\u003E我们是不是应该放弃幻想，满足于购买那些低成本的指数基金？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E哈维教授表示完全赞同。在他看来，中国的3,000个公募基金，至少一半达不到专业的技能标准，根本不值得投资。美国的情况更遭。在哈维教授写的另一篇论文中，他们发现在美国，最多只有10%的公募基金经理有真正的投资技能。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E对于普通个人投资者来说，他们大部分人都有自己的本职工作，同时并非来自金融专业。这些投资者，没有时间，没有专业技能，也没有数据信息帮助他们去挑选基金。因此对于他们来说，更好的选择是购买低成本的指数基金。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在哈维教授写的《Evaluating trading strategies》一文中，他得出结论：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EMost of the empirical research in finance, whether published in academic journals or put into production as an active trading strategy by an investment manager, is likely false. Half the financial products that companies are selling to clients are false.\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E翻译：\u003Cb\u003E绝大部分在金融期刊上发表，或者向投资者兜售的主动型量化交易策略，都可能是骗人的。基金公司们售卖的投资产品，有一半都是“假货”\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E希望投资者们可以从哈维教授的研究中学到一些有用的知识，提高自己的警惕程度，不要轻易堕入基金公司和理财机构的销售陷阱，做出最有利于自己的理性投资决策。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E【注：我和哈维教授的谈话摘要第二部分，主要涉及到人工智能，机器学习（Machine Learning）等在量化交易中的应用。我会在另一篇文章中做出总结。】\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E要想听伍治坚的电话录音，请在喜马拉雅FM\u002F蜻蜓FM\u002Fitune Podcast中搜索“伍治坚证据主义”。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E伍治坚是《小乌龟投资智慧：如何在投资中以弱胜强》的作者。在京东，淘宝或者当当搜索书名或者作者名，都可以购买到该书。\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-0a531c15edc9f304a79adfb4ca51b81a.png\& data-rawwidth=\&749\& data-rawheight=\&214\&\u003E\u003Cp\u003E数据来源：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fssrn.com\u002Fabstract=2474755\&\u003EEvaluating\u003C\u002Fa\u003E \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fssrn.com\u002Fabstract=2474755\&\u003ETrading Strategies (https:\u002F\u002Fssrn.com\u002Fabstract=2474755)\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fssrn.com\u002Fabstract=2345489\&\u003EBacktesting (https:\u002F\u002Fssrn.com\u002Fabstract=2345489)\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fssrn.com\u002Fabstract=2249314\&\u003EThe\u003C\u002Fa\u003E \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fssrn.com\u002Fabstract=2249314\&\u003ECross-Section of Expected Returns (https:\u002F\u002Fssrn.com\u002Fabstract=2249314)\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fssrn.com\u002Fabstract=2528780\&\u003ELucky\u003C\u002Fa\u003E \u003Ca href=\&https:\u002F\u002Fssrn.com\u002Fabstract=2528780\&\u003EFactors (https:\u002F\u002Fssrn.com\u002Fabstract=2528780)\u003C\u002Fa\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Ca href=\&http:\u002F\u002Fdetecting\u002F\&\u003EDetecting Repeatable\u003C\u002Fa\u003E \u003Ca 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Date(&T06:33:45.000Z&),&canComment&:false,&commentPermission&:&anyone&,&commentCount&:41,&likeCount&:170,&state&:&published&,&isLiked&:false,&slug&:&&,&isTitleImageFullScreen&:false,&rating&:&none&,&sourceUrl&:&&,&publishedTime&:&T14:33:45+08:00&,&links&:{&comments&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F2Fcomments&},&url&:&\u002Fp\u002F&,&titleImage&:&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-e7bd1b8ff6c90003f86bbed4adafadac_r.jpg&,&summary&:&&,&href&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F&,&meta&:{&previous&:null,&next&:null},&snapshotUrl&:&&,&commentsCount&:41,&likesCount&:170},&&:{&title&:&美股估值高么？&,&author&:&wuzhijiansingapore&,&content&:&\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E导读\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cul\u003E\u003Cli\u003E\u003Cb\u003E从2009年以来，美国股市已经连续涨了8年多了。现在买股票有危险么？\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fli\u003E\u003Cli\u003E\u003Cb\u003E目前的美股估值算高么？\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fli\u003E\u003Cli\u003E\u003Cb\u003E如果不买股票，那么应该如何进行投资？\u003C\u002Fb\u003E\u003C\u002Fli\u003E\u003C\u002Ful\u003E\u003Cp\u003E在我和广大读者朋友们进行交流的时候，被问到最多的问题之一就是：美国股市已经连续涨了好多年啦。现在买股票还来得及么？美国股票的估值是不是太高了？我是否应该等市场回落了再买？今天这篇文章，就来好好讨论一下这些问题。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E先来说说美国股票估值的问题。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E当我们想判断某个国家的股市是贵还是便宜时，可以用很多不同的标准进行衡量。比如市盈率（PE）、市净率（PB）、市现率（PCF）、等等。每一个比率的计算方法，也各有不同。比如市盈率，我们可以基于上年度盈利、过去几年的平均盈利、或者预期盈利进行计算。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E受到经济周期的影响，公司每年的盈利可能会发生比较大的上下波动，因此如果以过去一年的盈利来计算市盈率，会发生市盈率上下波动过于频繁的问题。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E为了应对这个问题，美国金融教授罗伯特·席勒提出，应该用过去10年的平均盈利来计算，并剔除通货膨胀率的影响，这就是所谓的“\u003Cb\u003E周期调整市盈率（CAPE-10）\u003C\u002Fb\u003E”。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-b749eea84da6f248fb4c5.png\& data-rawwidth=\&740\& data-rawheight=\&555\&\u003E\u003Cp\u003E以周期调整市盈率来计算的话，目前（2017年8月）美国股市标准普尔500指数的市盈率在29.90左右。如果我们回顾过去100多年，美国股市历史上的平均市盈率为16.8倍左右。目前的美股估值，是除了1999年互联网泡沫之外的第二高值。因此以这个标准来看的话，美股估值偏高。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E但是在得出美国股票太贵这个结论前，我们需要注意以下几点。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E首先，拿今天的股票市场估值和过去100多年的历史平均数对比，不一定合理。100年前的美国，没有美联储随时准备出手“救市”；没有证监会监督公司治理，保护中小投资者的利益；也没有严格的会计制度。从这些角度来看的话，股市的平均估值本来就应该比100年前更高，因为现在投资股票要比那时候安全很多。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E其次，在过去30年间，美国股市发生了两个明显的变化：发放红利（Div）的公司数量减少，同时选择回购（Buy Back）的公司数量增加。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-14cec4b85dce9a.png\& data-rawwidth=\&736\& data-rawheight=\&553\&\u003E\u003Cp\u003E上面两张图显示了这一变化趋势。标准普尔500指数中发放红利的公司比例，从1980年代的95%左右，一路下降到2010年的75%左右。而公司用于回购自己股票的资金，则连续上涨，甚至在年间超过了它们发放的红利总额。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E从金融统计角度来看，如果不考虑税费的影响，公司发放红利和回购股票的效果是一样的，都是股东的收益。如果公司选择回购股票，那么其股价就不会像发放红利那样产生下跌，因此公司股价的估值也会更高。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E第三，影响公司股票估值的另一个因素是“流动性溢价（Liquidity Premium）”。如果一样资产的流动性很差，放到市场上无人问津，那么投资者在购买前就会考虑再三。除非该资产提供足够诱人的回报率，否则不轻易出手。因此\u003Cb\u003E流动性越是好的资产，其溢价越低，价格越高\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在过去30年，二级市场上的股票（大市值）流动性越来越好，同时交易成本越来越低。不管是哪个国家的投资者，要想买卖美股，在智能手机上点几下按钮就能实现。因此从这个角度来看，股票的平均估值上升也算合理。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\&v2-254f6bf58ec5c9f5d6414.png\& data-rawwidth=\&732\& data-rawheight=\&553\&\u003E\u003Cp\u003E如果我们回顾过去美股的历史估值，确实有这个规律存在。在上文中我提到过，1880年到现在的平均市盈率为16.8倍。但是如果我们从1960年开始算，那么平均市盈率为19.9左右。而如果从1980年开始算，平均市盈率又进一步上升到21.7左右。当下29.9倍的市盈率，虽然还是显著高于21.7倍的历史平均，但是看起来没有和16.8倍的历史平均相比如此夸张。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E由于罗伯特·席勒教授的影响力，周期调整市盈率（CAPE-10）是各大金融机构使用最普遍的股市估值标准之一。但是该市盈率本身并不能被用来做预测。席勒教授本人从1996年开始警告当时的美国股市估值太高，但是纳斯达克指数一直要到2000年才开始下跌。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E如果投资者从1996年就开始做空股市，那么他会遭受灭顶之灾。如果投资者从1996年开始等待，那么他就需要连续4年忍受“孤独寂寞”。这要比绝大多数人想象的难得多。事实上，很多人确实等不到估值回落，在泡沫破裂前又被上涨的股市吸引再度在更高的价位买入股票，导致最后更大的损失。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E读者朋友们也可以这么想：如果周期调整市盈率（CAPE）可以被用来预测股市的涨跌的话，那么就没有金融机构和基金经