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低风险,高回报High Returns from Low Risk

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低风险,高回报(一个引人注目的投资悖论 股市中的龟兔赛跑:以低风险量化策略收获高收益投资回报)

High Returns from Low Risk
本书作者:皮姆•万•弗利特 (Pim van Vliet)

本书读后感· · · · · ·

本书翻译很好,是入门的策略投资书籍。主要介绍含有低波动因子的股票投资策略。首先选择有一定规模的大盘股1000只(小盘股不能纳入计算),选择其中500只波动较低的股票形成组合投资,在500只股票里筛选出股息高和正动量的100只股票(可以利用股票筛选器作出筛选)。当估值处在低估区域时进行买入并长期持有,当估值处于高估区域时卖出。每年一次动态再平衡组合,把波动高的股票从组合中剔除,加入波动低的股票形成新的组合,股票组合数量保持100只。经过长达几十年的投资时间考验,这套低风险投资组合的收益要远远高于高风险组合。在中国的股票市场中也得到了相似地验证,低风险低波动策略组合收益更高(低波动可以用beta来判定)当beta小于1时是低波动,当beta大于1时是高波动,股息率大于3时属于股息高。三因子模型 :公司的市值、账面市值比(股东权益/流通市值)、市盈率可以解释股票回报率的差异 。

我的学习笔记

2003年我在明尼苏达大学(University of Minnesota)攻读经济学博士学位的时候,我发现两位大学时的同班同学邢宇航和张晓燕成了金融博士就业市场的明星,她们与两位导师合著的文章描述了一个被重新发现的股市异常现象:最低波动率/风险的股票的回报其实比最高波动率/风险的股票要高。 P10

低风险,高回报High Returns from Low Risk 经济管理电子书 第1张到了1975年,一位叫作罗伯特·豪根(Robert Haugen)的金融学教授发现最低波动率/风险的股票的回报竟然要比最高波动率/风险的股票还要高。 P11

资料来源:SSRN(社会科学研究网络)。 P12

由此,即使是普通的读者也能理解“低波动率之谜”的重要性了。 P13

我向学生强调这些策略的长期表现要优于挑选个股和择时交易的传统投资模式。 P14

至于为什么在这样一个完整的经济周期下最低波动率的股票的表现最好,读者们只要翻到本书第14章就会找到答案。 P15

很少有人知道的是,在倡导智能贝塔投资上影响力最大的几个人当中,其中一位是许仲翔博士,他从金融系博士毕业后直接把所学的策略引入华尔街,先后创立了助理研究员(Research Affiliate)和锐联财智(Rayliant Global Advisors)公司,大获成功。 P16

当时我已经在英国《金融时报》(Financial Times)中文网开设了一个专栏《量化投资趣谈》,目的是把这些基于严肃研究的复杂策略,以尽可能通俗易懂的方法介绍给投资者。 P17

也就是说,符合直觉的高风险高回报在跨资产类别比较时有效,但在同一资产类别里,往往是低风险高回报。 P18

“一分耕耘一分收获”,这句老话是不变的真理。 P20

但通常,最初的100小时的训练会比接下来的100小时有效得多。 P21

黄金分割,是在充分和不足两极之间适度的中间值,但它不是绝对的中位数,需要我们根据不同的情况进行调整。 P22

要买到那些没这么让人兴奋的股票会怎么样呢?许多投资者都觉得,沉闷无聊的股票不会让他们获得超额的回报。 P23

基于这一悖论的投资策略,到底能不能也在现实世界中生效呢?它成功了!学生生涯结束后,我加入了一家国际投资管理公司——荷宝(Robeco),这家公司主要为机构投资者(比如保险公司、捐赠基金公司和养老基金公司)和私人投资者管理资产。 P24

低风险,高回报High Returns from Low Risk 经济管理电子书 第2张

写这样一本易读的书才能让我有机会向更广大“听众”阐述一些伟大的学术成果。 P25

没错,我们的花园里种着郁金香,但我们可不穿那种堆满阿姆斯特丹旅游商店的木鞋。 P26

除了想方设法开源,我还注重节流:我花的钱越少,我存下来的钱就越多,所以我就开始给自己制订省钱计划。 P27

我不想再等下去,决定把我的钱从这个无聊的债券公募基金里取出来,然后直接投资到一些令人兴奋的、有着巨大上升潜力的公司去。 P28

而当时的我,面临着这样的选择:直接投资这家荷兰航空公司或者错过这个机会。 P29

我在股市里损失的每一分钱都是物有所值的,这是我为了成为一名优秀的投资者而交的“学费”。 P30

缺乏自信会击垮你们,而过度自信也很危险,在两者之间取得平衡才是你们所需要的,既不能太多,也不能太少。 P31

毕竟,如果一切进展顺利,股价回升到30荷兰盾的话(对这只股票来说,并非是高不可攀的水平,在20世纪90年代初期曾经达到过),这会是一件多么了不得的事儿啊:得到200%甚至更高的回报率,这对一个少年来说绝对是个美妙的故事。 P32

他所著的关于风险和分散投资的学术论文《证券组合选择》(Portfolio Selection)刊登于1952年出版的《金融学期刊》(Journal of Finance)上。 P34

而现实是,我的第一次股票投资被证明是一段代价惨重、十分坎坷的经历。 P35

这辆过山车就这么一直上上下下,直到公司最后违约——福克就是这样一个高风险股票的经典案例。 P36

你们还可以对同一资产类别下单个投资的风险进行比较。 P37

换句话说,就是从理论到实践。 P38

我敢再进一步推断:如果一个投资者声称用不到几十年的数据就发现了一个特别的投资方法或系统性策略,你们就可以质疑其真实性。 P39

“在”1929年元旦这一天,我不仅能通过计算历史波动率来衡量每家公司的风险,还对这些公司的风险进行了排名,刚刚我也这么做了(2017年在我的电脑上)。 P40

因此,你们需要经常调整两个组合来保证它们在任何时点都投在波动率最低或最高的100只股票上。 P41

对,我并没有把图标弄反,你们也并不疯狂。 P42

或许我们应该改变我们的理论?这太让人难以理解了!每年3.9%的回报率差距(同时还有着更低的波动率)意味着100美元在88年里不只是增长到21 000美元而是482 000美元。 P43

但是,并不只是1929—1932年的崩盘导致了低波动组合的领先。 P44

我们看到两个资产组合有很大差别,在过去88年中的风险和回报都不同。 P49

简单想一想:如果高风险投资组合包括很多“福克”式的股票(最终破产的股票),那我们就不应该惊讶于该组合总体的回报被个别极端波动股票的违约而拉低。 P50

还是像之前那样,每一个投资组合都从1929年元旦那天开始投资。 P51

风险、回报之间反转的关系并不仅仅是高风险组合产生平庸的回报。 P52

一开始,两者略呈正相关,但接着就趋平并且迅速转为负相关。 P53

波动率是衡量证券或投资组合回报的分散程度的指标,可以通过计算回报的方差或者标准差得到。 P54

高波动率组合10的简单回报率达12.3%,而复合回报率只有一半,即6.3%,表现平庸。 P59

虽然风险最高的组合(组合10)看起来并不符合高风险产生高回报的例子,但是投资组合1~9的结果显示,如果一个组合风险变高,回报率看上去是略上涨的。 P60

这一悖论还存在于所有的行业板块。 P61

其次,你们会明白投资期限很重要。 P62

这个现象使早期研究中的高风险股票的表现过于美好。 P63

2006年《金融学期刊》中的这一研究使得这一悖论为更多金融学术界人士所接受。 P64

悖论是否存在与我们看这个世界的视角有关,请看图6.1。 P65

也许你们第一眼觉得是4根然后又觉得是3根,或者反过来,很有趣吧?其实这是你们选择的视角不同造成的,因为你们看待事物的方法决定了你们最终看到的是什么。 P66

一开始,我在这家资产管理公司的量化研究部门担任研究员。 P67

在前面,我们已经看见了不同波动率水平的股票组合的风险和回报数据。 P68

这只股票的风险相对来看如何?有时候它可能落后于市场50%,有时候则可能领先50%。 P69

为了保住饭碗(或者保住客户),作为一个专业投资人员,你们必须保证你们挑选的股票能够打败市场而不是给出一个跟市场差不多的回报。 P70

这种投资风格比起价值投资来说,定义得还不够清晰,它除了有利润指标,有时候也包括低风险指标。 P92

我们回到第3章中用过的电子表格程序,再做一些深入分析吧。 P93

但我们低/高波动组合中的股票,一旦不符合我们的标准(它们的波动率不再足够低或者高),就会被卖掉,然后由新的低/高波动率股票替代。 P94

我们应该怎么处理呢?首先我们还是从排序开始。 P95

如果一只股票在收益排名上是第1,而动量排名是第499,它整合后的排名就是250,不会被认为是最有吸引力的那一只。 P96

大萧条期间,在低风险股票上加入收益和动量两个因子,其就已经产生回报,保守型股票组合一开始的表现就优于原先的低波动组合。 P97

于是,我就建立了一个列表中排名最低的100只股票的投资组合。 P98

事实上,1929年的100美元的购买力相当于2017年的1412美元。 P99

投资保守型组合是一个长期成功的策略,整个投资期的年平均复合回报率为15%。 P100

在这个例子里,靠运气发生的可能性是一太兆(1018)分之一。 P101

虽然这个概率已经非常低了,但撞上这种惨剧的可能性还是比保守型投资组合长期跑输的概率高出100万倍。 P102

复利的力量让这一差别最后在组合的价值上的体现是,保守型投资组合价值2 600万美元而股市平均组合为99.5万美元。 P103

我在这里把这个显著的结果再运用到学术界最近的一场还在继续的辩论中。 P104

贝塔是一种广泛使用的风险度量指标,它衡量股票的风险及其对市场风险的贡献。 P105

如果一只股票的贝塔为1.5,当市场上涨10%时,它应该上涨15%。 P106

在不同的国家寻找更多的“乌龟”是明智的,如果你们只在本国市场上投资几只股票,你们的投资组合将不够多样化。 P117

为了建立一个多样化的投资组合,你们应该投资许多不同的保守型股票,通过跨行业来实现多样化比通过跨市场来实现要容易一些。 P118

几年后的2011年,我们在19个新兴股票市场也发现和记录了类似的结果。 P119

虽然这只是一个决定,但我相信你们会同意我的看法:这是一个重要的决定。 P120

一般来说,指数投资意味着你们的投资将根据特定指数组合进行管理,如标准普尔500指数或德国DAX 30指数。 P121

低风险指数可以让你们接触到一篮子约100~300只低风险股票。 P122

所有符合要求的ETFs都将显示在ETFdb网页底部的概述中。 P123

大部分ETFs模拟了两个低风险指数:摩根士丹利资本国际公司最小波动率指数(MSCI Minimum Volatility Index)和标准普尔低波动率指数(S&P Low Volatility Index)。 P124

该指数的起点是摩根士丹利资本国际公司美国指数(MSCI USA Index),它由600只大中盘股组成。 P125

但是,两者都没有考虑收益或股价动量。 P126

请相信我,但不要盲目相信我说的话,而是试着带一颗批判的心去自己做决定。 P127

尽管表12.1中没有展示出来,北欧、荷兰和瑞士的低波动率基金管理公司在管理资产方面占据了前三名。 P128

它的网站显示了共同基金的很多细节信息,对于注册用户,还提供详细的基金报告。 P129

当我说你们可以“高枕无忧”,让别人管理你们的低波动率或保守的股票投资组合的时候,我也许有点儿太随意了。 P130

 

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