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大部分“聰明投資方法”並不聰明

http://finance.sina.com   2020年07月13日 01:30   北京新浪網

  本文來自伍治堅證據主義,作者:伍治堅

  買什麼樣的股票更賺錢?這是反覆折磨廣大股民和職業投資經理的終極問題。爲了探尋這個問題的答案,古今中外的投資者們可謂使出了渾身解數。

  就好像武俠小說中的不同流派,在投資界也有不同的策略風格。比較常見的有:價值、低波動、小市值、動量等。基於不同國家股市在不同歷史時期的統計研究表明,長期堅持購買並持有符合一定特徵的股票,能夠爲投資者帶來更好的投資回報。在金融投資裏,這樣的投資方法也被稱爲“聰明貝塔”,意爲比獲得市場平均回報(貝塔)更聰明一些的投資策略。

  對於“聰明貝塔”投資策略的研究,在最近幾年獲得了長足的進步。一個非常重要的發展,是除了上面提到的價值、低波動、小市值等投資因子之外,研究人員發現了數以百計的其他因子。舉例來說,在定義一個股票屬於價值還是成長股時,我們可以用多達幾十種不同的標準。除了最常用的市淨率,還包括負債率、市盈率、市現率、分紅率、企業價值倍數等其他指標。

  哪怕只是市盈率,也可以用靜態市盈率、動態市盈率、TTM市盈率等不同的計算方法。基於類似的邏輯,在動量、投資、流動性等因子類別下,都可以衍生出數以百計的衍生因子。把這些不同的因子再互相排列組合(Yan and Zheng, 2017),找出數以萬計的,看上去好像可以戰勝市場的投資策略,也不是不可能。

  問題在於,這種基於“數據挖掘”得出的投資結論,不太經得起現實的考驗。數據挖掘的意思,是隻要有數量足夠多的嘗試,你總能找到一些看似有效的規律。但事實上,這些規律本來壓根就不存在,只是在經過了大量的嘗試以後得到的隨機巧合而已。金融投資的研究領域,是數據挖掘的重災區。

  在最近的一篇研究(Hou et al, 2020)中,作者基於過往發表過的金融研究論文,檢驗了近500個最常見的投資因子變量,發現大部分的研究結論都無法複製。無法複製的變量比例,高達64%。換句話說,基於因子投資的64%的研究結論,都不太靠譜,值得我們質疑。在某些特定的投資因子類別,比如流動性因子類別中,竟然有高達93%的研究結論無法被複制。

  該研究結論,相當於在金融投資學術領域扔了一枚炸彈。它揭示了一個大家心照不宣,但卻多多少少都心知肚明的醜陋事實,那就是在專業期刊上發表的學術論文,包含不少“水文”,其結論似是而非,經不起更嚴格的標準的檢驗。如果輕信這些論文的結論,並拿出真金白銀去股市中投資,很可能會大失所望,蒙受損失。

  爲什麼有如此多的金融研究得出了不靠譜的結論?他們的研究結論,到底和現實在哪個地方脫節?

  一個很重要的原因,是微市值股票。微市值股票,通常指那些市值介於5千萬美元到3億美元之間的上市公司。由於他們的市值比較小,因此被稱爲微市值股票。在美國的三大證券交易所裏,微市值股票約佔到所有上市公司總市值的3%左右,但是其數量卻佔到了所有上市公司數量的60%左右。

  絕大部分所謂的戰勝市場的超額回報,都來自於這些微市值股票。然而在現實中,微市值股票的流動性很差,交易摩擦費用很高,價格波動比較劇烈,投資者想要真正通過買賣微市值股票來獲得更好的投資回報的話,其難度要比理論上顯示的難得多。如果剔除這3%的微市值股票,那麼很多看上去可行的投資策略,就不再靈驗,也無法爲投資者帶來更好的投資回報。

  這些統計,揭示了一個很重要的道理,那就是股票市場中的大市值股票,其有效性要遠遠高於小市值和微市值股票。

  研究(Farboodi et al, 2020)顯示,美國市值最大的500家上市公司,其股價變化和未來的盈利預期高度吻合。這些公司股價的有效性,在過去幾十年越來越高。因此想要通過任何一種選股方法來戰勝市場,獲得更好的投資回報,簡直是難上加難。反倒是那些市值更小的公司,由於關注的人少,信息不對稱更加嚴重,因此股價有效性遠不如大市值股票。

  簡而言之,在小市值股票和微市值股票中,投資者如果擁有一定的信息或者其他優勢,更容易戰勝市場,獲得更好的投資回報。特別是那些估值比較低、股本回報率比較高的小市值股票,更可能爲投資者帶來超額的投資回報。

  這個結論,恰恰和巴菲特倡導的價值投資理念不謀而合。當然,前提是投資者需要掌握比別人更精確的信息,或者更準確的判斷,或者某一方面的優勢。如果沒有這些優勢,那就不要幻想自己有戰勝市場的可能。

  很多投資者,不管是業餘的散戶股民,還是職業的基金經理,都不容易滿足於僅獲得市場平均回報。在他們眼裏,平均回報太過平庸,自己至少要獲得平均以上的回報。然而在現實的股市中,處處是陷阱。如果學而不精,投資者反而可能弄巧成拙,拿到的投資成績讓自己大失所望。不要過高估計自己的投資能力,不要輕易低估戰勝市場的難度。時刻保持謙遜和謹慎,才是真正的大智慧。

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