阿爾法經濟學

作者：石川

摘要：以了(le)解市場(chǎng)有效性背後的(de)信息基礎爲工具，科學分(fēn)析信息、正确規避行爲偏誤，獲取超額收益則變得(de)更有可(kě)能。

1 引言

長(cháng)久以來(lái)，有效市場(chǎng)假說（Efficient Market Hypothesis，EMH）是學術界對(duì)于市場(chǎng)理(lǐ)解的(de)第一範式；商學院的(de)學生們更是無一例外的(de)被 EMH“洗腦(nǎo)”。如果 EMH 成立，那麽任何主動投資（active investing）都是徒勞的(de)；主動基金管理(lǐ)人(rén)在扣費後應無法給投資者帶來(lái)比被動投資更高(gāo)的(de)收益。但反觀業界卻不乏依靠主動投資獲取超額收益的(de)基金經理(lǐ)（這(zhè)事兒(ér)雖然不容易，但也(yě)有人(rén)做(zuò)到）。另一方面，随著(zhe)行爲金融學越來(lái)越被接受，學術界在對(duì)市場(chǎng)的(de)非有效性、以及如何利用(yòng)人(rén)們的(de)認知偏差來(lái)挖掘投資異象并獲取超額收益方面進行了(le)大(dà)量深入的(de)研究，獲得(de)了(le)很多(duō)頗有見地的(de)發現。不幸的(de)是，由于上述内容涉及的(de)知識體系太過龐雜(zá)，金融從業者很難對(duì)它們有深入的(de)理(lǐ)解，更不要說将其科學地運用(yòng)到主動投資中去。

如何理(lǐ)解學術界和(hé)業界在市場(chǎng)有效性上的(de)分(fēn)歧，并讓這(zhè)二者相互理(lǐ)解、幫助彼此呢(ne)？

2015 年，來(lái)自 Stanford 的(de) Charles M. C. Lee 教授（Lee 教授曾任 Barclays Global Investors Equity Research 的(de) Global Head，是學術界和(hé)業界的(de)雙料大(dà)拿）和(hé)來(lái)自 MIT 的(de) Eric C. So 教授合著了(le)一本名爲 Alphanomics 的(de)專著（Lee and So 2015），從信息套利的(de)角度對(duì)市場(chǎng)的(de)（非）有效性進行了(le)深入的(de)剖析和(hé)解讀。用(yòng)他(tā)們二位自己的(de)話(huà)說，這(zhè)本書(shū)涵蓋了(le)學術界關于市場(chǎng)有效性、行爲金融學以及基本面分(fēn)析的(de)大(dà)量的(de)研究：

This monograph is a compact introduction to empirical research on market efficiency, behavioral finance, and fundamental analysis.

光(guāng)聽(tīng)“市場(chǎng)有效性”、“行爲金融學”、“基本面分(fēn)析”這(zhè)三個(gè)詞就足以讓人(rén)興奮了(le)。如今我們已經知道，由于噪聲交易者的(de)存在以及各種認知偏差，股票(piào)的(de)價格在短期内難以等于價值，而是會出現背離。然而，由于套利限制（limits to arbitrage），這(zhè)并不等價于可(kě)以很容易的(de)從市場(chǎng)上獲得(de)“免費的(de)午餐”。但是反過來(lái)我們卻不能因爲沒有免費的(de)午餐就草(cǎo)率的(de)得(de)出價格等于内在價值的(de)結論。

如果能夠利用(yòng)行爲金融學和(hé)定量基本面分(fēn)析的(de)知識來(lái)武裝自己、從信息的(de)角度有效的(de)捕捉市場(chǎng)背後的(de)非有效性、發現在考慮套利成本之後仍然有利可(kě)圖的(de)錯誤定價（價格相對(duì)價值的(de)偏離），那麽無疑就具備了(le)信息優勢，從而更有可(kě)能獲得(de)超額收益。而對(duì)上述這(zhè)些核心問題的(de)回答(dá)正是 Alphanomics 一書(shū)的(de)全部。Alphanomics 一詞中的(de)前半部分(fēn)是 Alpha，代表著(zhe)市場(chǎng)中的(de)超額收益；而後半部分(fēn) Nomics 則指的(de)是獲取超額收益背後的(de)經濟學，它囊括了(le)信息套利背後涉及的(de)成本和(hé)動機。

Alphanomics 一經面世，收到來(lái)自學術界和(hé)業界的(de)贊譽無數，足見其地位。舉例來(lái)說，哥(gē)倫比亞大(dà)學講席教授 Kent Daniel 評價該書(shū)是“對(duì)優秀量化(huà)投資實踐背後概念和(hé)證據的(de)極好诠釋 …… 本書(shū)對(duì)于如何獲取市場(chǎng)的(de) α 是非常有價值的(de)指南(nán)”。巴克萊全球投資公司前 CEO Blake Grossman 稱贊說“兩位作者是推動我們理(lǐ)解投資者和(hé)市場(chǎng)如何處理(lǐ)信息的(de)先驅，也(yě)是系統識别市場(chǎng)中錯誤定價來(lái)源的(de)創新者。對(duì)于在當今複雜(zá)的(de)市場(chǎng)中制定領先投資策略的(de)投資者而言，本書(shū)是非常值得(de)一讀、不可(kě)或缺的(de)指南(nán)”。

近幾年來(lái)，Quantamental（基本面量化(huà)投資）這(zhè)個(gè)概念在國内越來(lái)越深入人(rén)心。而 Alphanomics 一書(shū)的(de)深刻闡述了(le) Quantamental 背後的(de) information underpinnings（信息基礎），對(duì)于價值投資極具指導意義。如果非要“雞蛋裏挑骨頭”說說 Alphanomics 的(de)“缺點”，那隻能說它确實有些太過學術範兒(ér)（可(kě)以看成一篇長(cháng)達 200 頁、引用(yòng)了(le) 400+ 文獻的(de)超長(cháng)論文）。此外，本書(shū)帶有這(zhè)兩位教授一貫精煉的(de)學術論文寫作風格。這(zhè)對(duì)于并不熟悉海外 empirical asset pricing 研究的(de)讀者來(lái)說多(duō)少有些“不夠友好”。好消息是，這(zhè)本書(shū)的(de)中文版《阿爾法經濟學》近日正式出版了(le)，它的(de)譯者是在基本面量化(huà)投資領域經驗豐富的(de)北(běi)京大(dà)學光(guāng)華管理(lǐ)學院張然教授課題組。這(zhè)無疑是國内廣大(dà)基本面量化(huà)投資愛(ài)好者的(de)福音(yīn)。有小夥伴可(kě)能會說“Wait a minute! 這(zhè)書(shū)才剛出版。網上顯示都是預售。你看過嗎就來(lái)推薦了(le)？”

Fair Enough。

我曾有幸受邀對(duì)本書(shū)的(de)初稿進行過校對(duì)，也(yě)借由此機會反複研讀了(le) Alphanomics 這(zhè)本原作；如今，在《阿爾法經濟學》面世之際拿到了(le)本書(shū)的(de)樣書(shū)，并重頭到尾仔細過了(le)一遍。這(zhè)本書(shū)的(de)字裏行間都能看到張老師字斟句酌的(de)努力，它用(yòng)中文更容易表達的(de)方式呈現出了(le)原作的(de)精髓。鑒于這(zhè)本書(shū)對(duì)于投資實踐的(de)巨大(dà)意義，以及秉承公衆号一貫堅持的(de)傳播對(duì)量化(huà)投資有價值的(de)研究的(de)理(lǐ)念，今天就通(tōng)過這(zhè)篇小文對(duì)本書(shū)的(de)核心内容進行簡單的(de)梳理(lǐ)。本文的(de) 2 至 6 節将從有效市場(chǎng)的(de)雙層含義、噪聲交易者和(hé)行爲偏差、利用(yòng)基本面獲得(de)超額收益、逆向交易者以及風險補償 vs 錯誤定價幾個(gè)角度介紹本書(shū)的(de)主要章(zhāng)節。

2 有效市場(chǎng)的(de)雙重含義

有效市場(chǎng)假說（曾）是學術界對(duì)于市場(chǎng)理(lǐ)解的(de)第一範式。Eugene Fama 對(duì)市場(chǎng)有效性提出了(le)三個(gè)基本假設：

有效市場(chǎng)假說中核心的(de)兩個(gè)假設是“價格反映全部信息、并迅速反映到位”以及“所有的(de)投資者都是理(lǐ)性的(de)”。在這(zhè)兩個(gè)假設下(xià)，股價的(de)走勢應該是階梯型的(de)：當一個(gè)利好消息出現時(shí)，它瞬時(shí)跳升、當一個(gè)利空消息出現時(shí)，它瞬時(shí)下(xià)降、當沒有新息時(shí)，它保持不變。顯然，這(zhè)和(hé)現實中的(de)股價走勢完全不符；無數的(de)實證結果持續地挑戰著(zhe)有效市場(chǎng)假說。Statman (2018) 将行爲金融學和(hé) EMH 融合在一起，提出了(le) Behavioral Efficient Markets 的(de)概念。該文認爲有效市場(chǎng)假說其實包含了(le)兩層含義，分(fēn)别爲 price-equals-value market hypothesis 和(hé) hard-to-beat market hypothesis。

正如人(rén)們觀察到的(de)那樣，在市場(chǎng)中，證券的(de)價格并不總是等于其内在價值（盡管内在價值是難以觀測的(de)），而是可(kě)以偏離價值，這(zhè)意味著(zhe) price-equals-value market hypothesis 通(tōng)常不成立。另一方面，市場(chǎng)确實又難以戰勝，絕大(dà)多(duō)數主動投資者長(cháng)期來(lái)看難以跑赢僅僅依靠買入并持有策略的(de)被動投資者。從這(zhè)個(gè)意義上說，hard-to-beat market hypothesis 是成立的(de)。之所以會出現上述這(zhè)種情況，是因爲市場(chǎng)中的(de)投資者并非 EMH 假設的(de)那樣是絕對(duì)理(lǐ)性的(de)。大(dà)量的(de)行爲金融學研究表明(míng)，人(rén)在風險下(xià)做(zuò)決策時(shí)會受到這(zhè)樣或那樣的(de)認知偏差的(de)影(yǐng)響，做(zuò)出非貝葉斯最優的(de)決策。

這(zhè)些非最優決策否定了(le)市場(chǎng)有效性中 price-equals-value market hypothesis 這(zhè)層含義。盡管如此，對(duì)于絕大(dà)多(duō)數沒有信息優勢的(de)投資者來(lái)說，他(tā)們難以利用(yòng)價格和(hé)價值的(de)偏離獲取超額收益，這(zhè)便肯定了(le)市場(chǎng)有效性中的(de) hard-to-beat market hypothesis 這(zhè)層含義。那麽，爲什(shén)麽會出現價格和(hé)價值的(de)偏離呢(ne)？這(zhè)就要從噪聲交易者和(hé)各種行爲偏差說起。

3 噪聲交易者和(hé)行爲偏差

Shiller (1984) 提出了(le)噪聲交易者模型，以此刻畫(huà)市場(chǎng)中充斥的(de)非理(lǐ)性行爲。該模型指出市場(chǎng)由 smart-money 投資者和(hé)噪聲交易者（noise trader）構成。噪聲交易者模型是一個(gè)具備清晰假設的(de)嚴謹的(de)數學模型，感興趣的(de)讀者可(kě)以參考相關文獻。本文不涉及任何數學大(dà)公式。Fischer Black 曾在美(měi)國金融學會主席演講中将噪聲交易者定義如下(xià)：

噪聲交易是針對(duì)信息噪聲的(de)交易，這(zhè)時(shí)投資者以爲其擁有了(le)新的(de)信息，但事實上這(zhè)一信息隻是假象。從客觀的(de)角度來(lái)看，噪聲交易者不進行交易是更好的(de)選擇。但即使如此，他(tā)們仍會針對(duì)信息噪聲進行交易，這(zhè)可(kě)能因爲他(tā)們誤将噪聲當成了(le)真正有用(yòng)的(de)信息，也(yě)可(kě)能因爲他(tā)們隻是喜歡交易。

學術界有大(dà)量關于人(rén)在不确定性下(xià)做(zuò)（非最優）決策的(de)原因的(de)研究，都可(kě)以解釋噪聲交易者的(de)行爲。行爲金融學研究表明(míng)認知偏差導緻了(le)非理(lǐ)性交易，這(zhè)些發現獲得(de)了(le)廣泛的(de)認可(kě)。2002 年的(de)諾貝爾經濟學獎授予了(le) Daniel Kahneman；2017年，諾貝爾經濟學獎授予了(le) Kahneman 的(de)後繼者 Richard Thaler，以表彰他(tā)們在這(zhè)方面的(de)貢獻。Barberis and Thaler (2003) 提出了(le)行爲金融學的(de)知識框架，系統闡述了(le)非理(lǐ)性能夠導緻個(gè)各種決策錯誤，并介紹了(le)行爲金融學在解釋股票(piào)市場(chǎng)各種異象時(shí)的(de)作用(yòng)。《聽(tīng) Richard Thaler 講行爲金融學的(de)知識框架》一文對(duì) Barberis and Thaler (2003) 這(zhè)篇文章(zhāng)進行了(le)解讀。此外，Hirshleifer (2001) 這(zhè)篇發表在 Journal of Finance 上的(de)長(cháng)達 66 頁的(de)雄文也(yě)從啓發式簡化(huà)、自我欺騙以及情緒和(hé)自我控制三個(gè)角度總結了(le)各種決策偏差，絕對(duì)值得(de)仔細品味。

在 Shiller (1984) 的(de)噪聲交易者模型中，聰明(míng)投資者依股票(piào)基本面價值進行投資；而噪聲交易者的(de)存在造成了(le)股票(piào)價格和(hé)公司的(de)内在價值出現了(le)偏離。價格圍繞著(zhe)其内在價值波動也(yě)構成了(le)價值投資背後的(de)核心邏輯。在理(lǐ)性程度高(gāo)的(de)市場(chǎng)中，聰明(míng)投資者主導，價格圍繞價值的(de)波動不大(dà)；而在理(lǐ)性程度低的(de)市場(chǎng)，噪聲交易者主導，價格往往大(dà)幅偏離股票(piào)基本面顯示的(de)内在價值。由于這(zhè)兩類投資者的(de)存在，價格偏離價值是非常常見的(de)。但這(zhè)種偏離程度又有多(duō)少呢(ne)？Fischer Black 在其發表的(de)關于“噪聲”的(de)演講中指出，由于所有的(de)價值估值都充滿噪聲，所以我們永遠(yuǎn)都不知道價格與價值之間的(de)偏離有多(duō)遠(yuǎn)。但同時(shí)他(tā)也(yě)調侃道：

我們可(kě)以将有效市場(chǎng)定義爲價格在價值的(de)兩倍之内，即價格是價值的(de)一半以上且小于價值的(de)兩倍。當然，乘數 2 是随意定的(de)。但直覺上，鑒于價值不确定性的(de)來(lái)源和(hé)促使價格回歸到價值的(de)力量強度，這(zhè)種設定似乎是合理(lǐ)的(de)。

在一篇題爲《Black was right: price is within a factor 2 of value》的(de)文章(zhāng)中，Bouchaud et al. (2017) 從實證角度證實了(le)上述觀點。價格相對(duì)價值的(de)偏離造成了(le)市場(chǎng)中确實存在無數錯誤定價，它們都可(kě)以成爲潛在的(de)交易機會（當然在實際中，考慮了(le)昂貴的(de)交易和(hé)信息套利成本後，很多(duō)機會就消失了(le)）。

4 利用(yòng)基本面獲取超額收益

爲了(le)發現錯誤定價，我們就需要回答(dá) “如何正确的(de)衡量一個(gè)公司的(de)内在價值”。用(yòng)巴菲特的(de)話(huà)說，價值投資的(de)真谛是以合理(lǐ)的(de)錢買到好公司。因此，價值投資 = 優質 + 便宜。何爲優質？AQR 曾寫過一篇題爲 Quality minus Junk 的(de)文章(zhāng)（Asness, Frazzini, and Pedersen 2013），指出盈利好、成長(cháng)快(kuài)、安全度高(gāo)、對(duì)股東的(de)回報高(gāo)的(de)公司是好公司。該文的(de)實證結果顯示出按上述四個(gè)維度選擇優質的(de)公司構建的(de)投資組合比它的(de)對(duì)立面能夠獲得(de)顯著的(de)超額收益。2019 年，QMJ 這(zhè)個(gè)因子最終被發表在 Review of Accounting Studies 上（Asness, Frazzini, and Pedersen 2019），而上述四個(gè)維度也(yě)被簡化(huà)爲盈利、成長(cháng)和(hé)安全度三個(gè)維度。我們下(xià)面以中證 500 爲例對(duì) QMJ 進行簡單的(de)實證。

在盈利方面，考慮 ROE、ROA、GMAR（gross profit margin）、GPOA、CFOA 五個(gè)指标；成長(cháng)方面考慮上述五個(gè)指标的(de) YOY 同比；安全方面則考慮個(gè)股相對(duì)于基準指數的(de) β 值和(hé)該公司的(de)杠杆率兩個(gè)指标。上述指标均值常見的(de)基本面指标。爲了(le)文章(zhāng)的(de)緊湊性，本文不詳細展開闡述 QMJ 因子的(de)構造和(hé)标準化(huà)方法（具體可(kě)參考 Asness, Frazzini, and Pedersen 2019）。QMJ 因子的(de)實證結果如下(xià)圖所示（每月(yuè)末調倉，等權配置，不考慮任何成本）。按該因子将股票(piào)池分(fēn)成 10 組的(de)話(huà)，10 個(gè)投資組合收益率的(de)單調性爲 0.94，說明(míng)該因子在股票(piào)預期收益率截面上的(de)區(qū)分(fēn)度。純多(duō)頭（每期選該因子值最大(dà)的(de) 150 支）組合的(de)年化(huà)收益率爲 18.86%、夏普率 0.76；同期中證 500 指數的(de)年化(huà)收益率僅爲 10.23%、夏普率 0.48。

優秀的(de)公司能夠獲得(de)更高(gāo)的(de)收益，但這(zhè)并不意味著(zhe)我們購(gòu)買好東西是不計成本的(de)。《尋找股票(piào)市場(chǎng)中的(de)預期差》一文很好的(de)說明(míng)了(le)這(zhè)點。按照(zhào)錯誤定價的(de)解釋，價值股跑赢成長(cháng)股的(de)原因是市場(chǎng)參與者低估了(le)前者、高(gāo)估了(le)後者。這(zhè)裏的(de)高(gāo)估和(hé)低估都是價格相對(duì)于期内在價值而言的(de)。價格反映了(le)投資者對(duì)股票(piào)的(de)市場(chǎng)預期，而内在價值（用(yòng)一個(gè) F-score 度量）反映了(le)股票(piào)本身的(de)基本面預期。高(gāo)、低估說明(míng)這(zhè)兩個(gè)預期之間存在差異，Piotroski and So (2012) 把這(zhè)個(gè)差異定義爲預期差。更進一步，Piotroski and So (2012) 認爲，價值投資有效的(de)内在邏輯是預期差的(de)修正。

基于美(měi)股和(hé) A 股的(de)實證均顯示：對(duì)于基本面優秀的(de)股票(piào)（好東西），市場(chǎng)對(duì)它們的(de)高(gāo)估值無可(kě)厚非（不便宜）；同理(lǐ)，對(duì)于基本面很差的(de)股票(piào)，市場(chǎng)對(duì)它們的(de)低預期也(yě)非常合理(lǐ)。這(zhè)兩類股票(piào)的(de)基本面預期基本等于市場(chǎng)預期（不存在預期差），它們的(de)價格已經較好的(de)反映了(le)其内在價值，在未來(lái)不會帶來(lái)超額收益。相反，當市場(chǎng)預期和(hé)基本面預期不一緻時(shí)，就存在預期差。價值投資買入市場(chǎng)預期低于基本面預期的(de)股票(piào)（即價格低于内在價值）、通(tōng)過持有并等待這(zhè)些被低估的(de)股票(piào)的(de)價格向其價值回歸獲得(de)超額收益。下(xià)圖是存在預期差的(de)投資組合在中證 500 上的(de)實證結果，有力的(de)證實了(le)這(zhè)點（黃(huáng)色是使用(yòng)含有預期差的(de)股票(piào)構建的(de)組合；綠色是使用(yòng)不存在預期差的(de)股票(piào)構建的(de)組合）。

優質和(hé)便宜二者缺一不可(kě)。

将上述二者完美(měi)結合的(de)另一個(gè)例子是 Joel Greenblatt 的(de)神奇公式（Greenblatt 2005, 2010）。《Greenblatt 的(de)神奇公式及其改進》一文對(duì)此做(zuò)過詳細介紹。使用(yòng) BP（便宜維度）和(hé) Gross Profit / Total Assets（優質維度）這(zhè)兩個(gè)指标作爲改進版的(de)神奇公式，在中證 500 上可(kě)以獲得(de)如下(xià)的(de)實證結果。

按神奇公式将股票(piào)池分(fēn)成 10 個(gè)投資組合，它們收益率的(de)單調性爲 0.94。純多(duō)頭（每期選神奇公式得(de)分(fēn)最高(gāo)的(de) 150 支）組合的(de)年化(huà)收益率爲 21.95%、夏普率 0.83；同期中證 500 指數的(de)年化(huà)收益率僅爲 10.23%、夏普率 0.48。無論是 QMJ、預期差中的(de) F-score、還(hái)是 Greenblatt 的(de)神奇公式，它們均說明(míng)上市公司的(de)基本面蘊含著(zhe)評估股票(piào)内在價值的(de)有效信息。通(tōng)過科學解讀基本面信息，并結合便宜這(zhè)個(gè)前提，是完全有可(kě)能通(tōng)過價值投資持續的(de)跑赢基準指數、獲得(de)超額收益，這(zhè)正是 Quantamental 吸引人(rén)的(de)地方。除了(le)上述按因子思路的(de)處理(lǐ)方法外，學術界也(yě)有不少使用(yòng)基本面信息直接計算(suàn)内在價值的(de)量化(huà)模型。在這(zhè)方面，Ohlson (1995) 提出了(le)著名的(de)剩餘收益模型。簡單來(lái)說，一個(gè)公司的(de)價值與兩個(gè)因素相關：

内在價值 = 當前值多(duō)少錢 + 未來(lái)剩餘收益在今天的(de)現值。

通(tōng)過解讀公司的(de)财務報表，Ohlson (1995) 說明(míng)了(le)如何通(tōng)過 earnings、book values、dividends 等财務數據計算(suàn)公司的(de)内在價值。這(zhè)些模型爲踐行價值投資時(shí)鋪平了(le)道路。實踐價值投資的(de)基金在給投資人(rén)創造回報的(de)同時(shí)也(yě)伴随著(zhe)優秀的(de)企業一起成長(cháng)；相比于依靠超高(gāo)換手率的(de)策略（創造回報的(de)同時(shí)僅伴随交易所和(hé)券商成長(cháng)），前者似乎對(duì)社會和(hé)經濟有更大(dà)的(de)貢獻。

5 逆向交易者

價格确實會偏離價值，當低于内在價值的(de)股價回歸到價值時(shí)，能夠帶給投資者超額收益。但是，這(zhè)絕不意味著(zhe)價值投資這(zhè)件事兒(ér)很容易。價值投資者都是逆向交易者。他(tā)們通(tōng)常不會追高(gāo)，而是在價格低于價值時(shí)擇機購(gòu)入。此外，雖然價格會最終向價值回複，但是沒有人(rén)知道這(zhè)件事兒(ér)什(shén)麽時(shí)候發生。一價定理(lǐ)說明(míng)，當存在替代性投資品時(shí)，任何價格的(de)偏離都會迅速被消除。而對(duì)于價值投資中的(de)價值股，并沒有合适的(de)替代品，所以在短期内不存在市場(chǎng)力量讓價格向價值回複。大(dà)量實證分(fēn)析表明(míng)，回複會在長(cháng)期内發生，因此價值投資者們必須非常耐心的(de)等待價格回歸價值。

由于噪聲交易者的(de)存在，市場(chǎng)在短期内往往表現出很強的(de)自我加強。比如當市場(chǎng)上漲（下(xià)跌）時(shí)，更多(duō)的(de)人(rén)參與到股市中買入（賣出）股票(piào)，這(zhè)就帶動了(le)價格的(de)進一步上漲（下(xià)跌）。這(zhè)樣的(de)行爲不僅不會使價格向價值回複，反而會加大(dà)二者的(de)偏離程度。正如 Benjamin Graham 說的(de)那樣，短期來(lái)看，市場(chǎng)是一個(gè)投票(piào)機（吸引眼球的(de)魅力股會脫穎而出）；而長(cháng)期來(lái)看，市場(chǎng)是一個(gè)稱重機（有價值的(de)才能脫穎而出）。

市場(chǎng)的(de)自我加強對(duì)價值投資造成了(le)很大(dà)的(de)挑戰。偏離程度的(de)加大(dà)往往造成價值投資的(de)策略在短期内淨值（加速）下(xià)滑，面對(duì)（雖然是賬面上的(de)）虧損，投資者往往會贖回資金，這(zhè)會給價值投資策略造成非常大(dà)的(de)資金壓力。很多(duō)這(zhè)樣的(de)策略在還(hái)沒有等到價格開始回歸前就隻能關門了(le)。上面描述的(de)種種正是價值投資者面對(duì)的(de)各種套利限制，包括基本面風險、噪聲交易者風險以及實施成本。價值投資者都是孤獨的(de)，他(tā)們擁有逆向思維、反人(rén)性交易，需要有足夠的(de)耐心和(hé)對(duì)資金的(de)精準把控。

唯有耐得(de)住寂寞，才能守得(de)住财富。

6 風險補償 vs 錯誤定價

面對(duì)超額收益，學術界和(hé)業界都想搞清楚它背後的(de)原因 —— 到底是風險補償還(hái)是錯誤定價？這(zhè)二者的(de)強弱決定了(le)該超額收益的(de)吸引力：錯誤定價意味著(zhe)投資者可(kě)以通(tōng)過分(fēn)析信息來(lái)識别價格和(hé)價值的(de)偏離、并制定套利策略來(lái)獲取潛在超額收益；而風險補償意味著(zhe)投資者獲得(de)的(de)高(gāo)收益是以承擔高(gāo)風險爲代價的(de)，因此投資失敗、虧損收場(chǎng)的(de)可(kě)能性更大(dà)。《阿爾法經濟學》一書(shū)的(de)第六章(zhāng)從多(duō)個(gè)角度說明(míng)如何辨識超額收益背後的(de)成因，頗爲精彩。在此我們通(tōng)過幾個(gè)簡單的(de)例子加以說明(míng)。

第一個(gè)方法是考察超額收益（比如一個(gè)股票(piào)異象）對(duì)已知風險因子的(de)暴露。如果異象來(lái)自風險補償說，那麽它在時(shí)序上應該能很大(dà)程度的(de)被風險因子解釋。換句話(huà)說，圍繞該印象構建的(de)投資組合應該在風險因子上有較高(gāo)的(de)暴露。除此之外，我們也(yě)可(kě)以考察使用(yòng)該異象選出來(lái)的(de)股票(piào)在不同因子上的(de)暴露（比如選出來(lái)的(de)股票(piào)是否都是高(gāo)波動、高(gāo)杠杆率等）。當然，上述方法本身也(yě)有局限性，即模型設定偏誤。站在 empirical asset pricing 的(de)角度，我們并不知道真實的(de)風險因子模型是什(shén)麽樣的(de)。換句話(huà)說，資産定價理(lǐ)論并沒有告訴我們哪些風險因子應該被明(míng)确的(de)納入定價模型。所以，即便一個(gè)異象在已有因子上暴露都很低，它背後很可(kě)能是一個(gè)未知的(de)系統性風險，而非源自錯誤定價。這(zhè)是時(shí)刻需要銘記在心的(de)。

不過好消息是，對(duì)于很多(duō)超額收益，基于風險補償的(de)解釋在常識上就說不通(tōng)。比如人(rén)們熟知的(de) PEAD 異象。該現象指出在盈餘公告發布後，擁有好消息的(de)公司能夠跑赢擁有壞消息的(de)公司。按照(zhào)風險補償解釋，這(zhè)意味發布盈餘好消息的(de)公司（基本面通(tōng)常更強）要比發布壞消息的(de)公司有更高(gāo)的(de)風險，這(zhè)顯然違背常識。除了(le)上述方法外，我們還(hái)可(kě)以利用(yòng)資産定價模型的(de)推論來(lái)區(qū)分(fēn)風險補償和(hé)錯誤定價。一個(gè)指标如果能夠預測未來(lái)收益，本質上是因爲它是資産對(duì)某個(gè)系統性風險暴露程度的(de)優秀代理(lǐ)變量。按照(zhào)傳統定價理(lǐ)論，我們使用(yòng)這(zhè)個(gè)指标構建一個(gè) factor mimicking portfolio，而資産對(duì)該風險的(de)暴露大(dà)小由資産對(duì)該組合的(de) β 值決定。在風險補償解釋下(xià)，該 β 值應該比指标值本身更能預測未來(lái)收益率。但是學術界在很多(duō)指标上觀察到相反的(de)結果。

舉例來(lái)說，Daniel and Titman (1997) 發現公司賬面價值指标本身比賬面價值的(de) β 值具有更強的(de)收益率預測能力。類似的(de)，Hirshleifer, Hou, and Teoh (2012) 使用(yòng)同樣的(de)方法考察了(le)應計利潤，發現應計利潤能夠預測未來(lái)收益率，而基于應計利潤的(de) β 值則不具備預測能力。由于篇幅所限，本小節關于風險補償 vs 錯誤定價的(de)解釋到此結束。《阿爾法經濟學》一書(shū)中介紹了(le)更多(duō)其他(tā)的(de)方法論，留給小夥伴們自己去研讀。

7 結語

原作 Alphanomics 的(de)副标題是 The information underpinnings of market efficiency；而其中文版的(de)副标題是赢取資本超額收益的(de)法則。這(zhè)兩個(gè)副标題我都很喜歡。了(le)解市場(chǎng)有效性背後的(de)信息基礎是工具，而科學分(fēn)析信息、正确規避行爲偏誤，獲取資本市場(chǎng)的(de)超額收益則是水(shuǐ)到渠成的(de)結果。傳播有價值的(de)研究一直是我寫公衆号的(de)唯一動力。在這(zhè)裏你也(yě)許看不到最前沿的(de)機器學習(xí)算(suàn)法，或者最精妙高(gāo)深的(de)大(dà)數學，但是希望每一篇文字都能給讀者帶去一些啓發，爲量化(huà)投資在中國的(de)普及做(zuò)一些微不足道的(de)貢獻。本著(zhe)這(zhè)個(gè)初衷，本文花了(le)不小的(de)篇幅重點介紹了(le)《阿爾法經濟學》一書(shū)。

最後，讓我引用(yòng)張然教授在《阿爾法經濟學》一書(shū)譯者序中的(de)結尾作爲本文的(de)收尾：

特别感謝 Charles Lee 教授所給予的(de)這(zhè)次機會，讓我将他(tā)的(de)巨著帶到中國。懷著(zhe)一顆誠惶誠恐的(de)心，希望這(zhè)些工作能爲中國證券市場(chǎng)的(de)投資實踐和(hé)效率提升做(zuò)出些許貢獻。

這(zhè)樸素但充滿力量的(de)語句也(yě)是我這(zhè)個(gè) Quantamental 信徒的(de)願景。

參考文獻

Asness, C. S., A. Frazzini, and L. H. Pedersen (2013). Quality minus junk. SSRN: https://ssrn.com/abstract=2312432.

Asness, C. S., A. Frazzini, and L. H. Pedersen (2019). Quality minus junk. Review of Accounting Studies 24(1), 34 – 112.

Barberis, N. and R. H. Thaler (2003). Chapter 18 A survey of behavioral finance. In Handbook of the Economics of Finance, Vol. 1, Part B, Elsevier.

Bouchaud, C., M. Lamperiere, and R. Seager (2017). Black was right: price is within a factor 2 of value. SSRN: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3070850.

Daniel, K. and S. Titman (1997). Evidence on the characteristics of cross sectional variation in stock returns. Journal of Finance 52(1), 1 – 33.

Greenblatt, J. (2005). The little book that beats the market. John Wiley & Sons.

Greenblatt, J. (2010). The little book that still beats the market. John Wiley & Sons.

Hirshleifer, D. (2001). Investor psychology and asset pricing. Journal of Finance 56(4), 1533 – 1597.

Hirshleifer, D., K. Hou, and S. H. Teoh (2012). The accrual anomaly: risk or mispricing? Management Science 58(2), 320 – 335.

Lee, C. M. C. and E. C. So (2015). Alphanomics: The Informational Underpinnings of Market Efficiency. Now Publishers Inc.

Ohlson, J. A. (1995). Earnings, book values, and dividends in equity valuation. Contemporary Accounting Research 11(2), 661 – 687.

Piotroski, J. D. and E. C. So (2012). Identifying expectation errors in value/glamour strategies: a fundamental analysis approach. Review of Financial Studies 25(9), 2841 – 2875.

Shiller, R. J. (1984). Stock prices and social dynamics. Brookings Papers on Economic Activity 1984(2), 457 – 510.

Statman, M. (2018). Behavioral efficient markets. The Journal of Portfolio Management 44(3), 76 – 87.

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