重現巴菲特輝煌的量化投資模型

  2012年8月以來,路透社、《福布斯》、《經濟學人》、CBS新聞、《華爾街日報》、英國《金融時報》等相繼報道了一篇新的學術論文——“巴菲特的阿爾法”(“Buffett’s Alpha”),該文作者是對沖基金AQR(應用量化研究) 的研究員安德烈·法拉瑞利、大衛·卡比勒和拉斯·彼德森,其中第一和第三作者也是紐約大學金融學教授。這篇文章之所以得到如此高的曝光率,原因在于每一個投資者都希望能夠復制巴菲特的成功,但他們之中真正實現目標的卻寥寥無幾,三位作者正是聲稱可以用量化投資的方法去系統性地重現巴菲特的輝煌。

重現巴菲特輝煌的量化投資模型

  “量化投資”最近幾年在中國成為一個熱詞,但到底有多少投資者真正明白其中含義?例如,巴菲特非常重視公司的財務報表數據,為什么沒有人稱他為量化投資者?另外,什么是阿爾法和貝塔?

  將經濟金融指標量化幫助投資,在華爾街由來已久,第一次系統化的研究以1934年本杰明·格拉厄姆和佛蘭克·多德出版被譽為“投資圣經”的《證券分析》為標志。

  1951年在哥倫比亞大學任教的他們,迎來其一生中最重要的學生——沃倫·巴菲特,公司基本面分析和價值投資哲學隨后者而大放異彩。

  與此同時,芝加哥大學的博士生哈瑞·馬科維茨在思考如何平衡投資的回報和風險。他發現厚厚的《證券分析》里竟然沒有關于風險的量化定義。

  他想到用統計中的期望值和標準差來分別測量資產的預期回報和風險,再假設不同的投資者都偏好高回報和低風險,但風險承受能力不同。他很快算出投資者的最優選擇是將資本合理地多元化配置在不同的證券和現金上。

  他用到的數學如此簡單,以至于答辯時導師們都猶豫論文的貢獻是否滿足博士學位的要求。

  然而就是這篇不被看好的強調“投資組合”的論文慢慢地改變了華爾街資產配置的實踐。

  由于新框架引入的數學工具可以處理現實中各種復雜的情況,量化投資理論由此而蓬勃發展并逐步滲透到實踐之中,“現代投資(行情000900,診股)組合理論之父”——馬科維茨因此在1990年獲得諾貝爾獎。

重現巴菲特輝煌的量化投資模型

  傳統的定性或基本面投資分析用到的量化數據較少,投資組合里的證券數量通常在20~100之間,而新的量化技術構造的投資組合往往包含成千上萬的證券,是名副其實的“大數據投資”。

  換言之,巴菲特清楚地知道他買賣是哪家公司,而大數據投資經理通常不知道買賣了什么公司,一切都是電腦在處理。

  1990年諾貝爾獎的另一位得主威廉姆·夏普發現,如果投資者都按馬科維茨的方法去多元化配置資產,那么任何一種資產的回報都和市場指數的回報成正比,這個比例被稱為貝塔,實際是一種風險的衡量標準。

  如果一種資產的回報比另外一種高,是因為前者的貝塔/風險高,回報是承擔風險的補償,許多投資者認可這個道理。相反,許多投資者的直覺是,高回報的公司應該是高質量的公司而不是高風險的公司。

  由于現實遠比理論假設復雜,如果有些資產的實際回報與這個“資產定價模型(CAPM)”預期的,或者說經貝塔調整后的應得回報不同,則差額被稱為“阿爾法”。

  CAPM預測在市場完全競爭等假設前提下所有資產的阿爾法為零,但優秀的公司或者基金管理人可以創造正的阿爾法。

  夏普的理論在1964年發表,但一位社會學博士、《財富》雜志的記者阿爾弗雷德·瓊斯早就發現了這個規律,他在1949年創立了現代意義上的第一家對沖基金。

  該基金的投資策略是,先算出單個股票的貝塔(瓊斯稱為速率)和阿爾法,然后買入(賣出)阿爾法為正(負)的股票,再適當加入杠桿,瓊斯的業績好得驚人,為他工作的人逐漸自立門戶,對沖基金業也由此發端。

  巴菲特畢業后在格拉厄姆的資產管理公司工作了一段時間后回到家鄉奧馬哈,1956年,25歲的他仿照瓊斯的收費模式成立了一家對沖基金,他擅長的正是包括困境證券和風險套利在內的價值投資。

  巴菲特直到1969年完全控股伯克希爾·哈撒韋之后才將其關閉。

  不久金融學教授利用統計分析發現,在如此復雜的世界里產生的股票回報和風險之間的關系,居然和如此簡單的CAPM模型描述的差不多,股票扣除交易費用后的凈回報的平均阿爾法為接近零的負數,也就是說股票市場對風險的補償非常有效率。

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