【艾玛理财】27年年均净收益40%,他的投资秘诀是…?

去年8月,我曾参加一个征文活动:聊聊心目中的男神。

看到大家分享的男神们基本都是历史或小说故事中的人物,要么高冷帅气,要么侠义风流,要么如玉君子,要么为国为民……

作为金融小妹,总要给咱们金融界撑撑场面,介绍一下咱们领域的男神代表。

金融界的男神,与其他男神不同,首要一点,就是必须会赚钱。

第一个想到的是巴菲特,但他已经众所周知,且深入人心,连中国大妈们都能讲几句他的滚雪球和价值投资理念。

于是改写一位低调神秘的传奇人物——Jim Simons,简称西蒙斯。

一. 远胜巴菲特的西蒙斯

西蒙斯,是谁?做席梦思床垫的?可能很多人从来没听说过。

他到底有多会赚钱?是骡子是马,拉出来溜溜。咱们用数据说话。

1988年,如果当时你有1000美金,投了股神巴菲特的巴郡,2016年底,你将得到5.2万美金。如果投的是标普500指数,你只能获得6600美元。而如果你幸运地投给了西蒙斯,……不说了,看图吧。

数字来自杂志《I Money》  

除刚开始的1989年回报为-4.1%之外,27年来,他的一支神奇基金每年都是正回报,净年均收益率约为40%。无论是1998年俄罗斯债券危机,还是本世纪初的互联网泡沫,或是2008年全球金融危机,该基金始终屹立不倒,回报惊人。2000年,回报率更高达98.5%。金融危机的2008年,回报率依然高达80%。(以上回报率已扣除管理费和绩效奖金,数据截至2016年底)

这么牛?!!!他是怎么做到的?

西蒙斯是一位数学博士,曾获得全美数学领域最高荣誉。1988年,他成立了“大奖章基金”,创造了28年不败的历史,即刚刚提到的收益远超巴菲特巴郡的神奇基金。

他对传统的华尔街那一套嗤之以鼻,独立开发了一系列数学模型进行投资,成为全球量化投资的鼻祖。

二. 何为量化投资

1.传统的股票投资主要有价值投资和趋势投资:

(1)价值投资,要分析基本面、要调研上市公司、与管理层交流、研读各类研究报告。由基金经理在综合了所有信息后,依赖主观判断及直觉来精选个股,构建组合。

(2)趋势投资研究的是技术面,本质上是一种追涨杀跌的策略。根据股民的羊群心理,当股价在出现上涨趋势的时候进行买入,在出现下降趋势的时候进行卖出。

2. 量化投资则是根据数学、统计学模型,利用计算机技术,来管理投资组合的方法。

量化投资依靠数据模型和电脑来处理海量的信息。将投资思想或理念通过具体指标、参数的设计体现在模型中,并据此对市场进行不带任何主观情绪的跟踪分析,借助于计算机强大的数据处理能力来选择投资,以保证在控制风险的前提下实现收益最大化。计算机交易快速而频繁,模型制订之后,交易过程中几乎没有了人为干预。

以大奖章基金为例,由西蒙斯亲自设计了最初的模型,并雇佣了一批认同他逻辑的科学家来验证和实践这个模型。他们通过对历史数据的统计,找出宏观经济、市场指标、技术指标、金融产品价格等各种指标间变化的数学关系,发现市场目前存在的微小获利机会,并通过杠杆比率进行快速而大规模的交易获利。据说,他们甚至会分析“晴天与股市上升的相关性”。

不论是股票、货币、商品、现货或期货,都是大奖章基金的买入对象。他推崇短线套利、频繁交易。每年,公司进行的交易多达2600万至3900万宗,有些持仓的时长短至以秒来计,最长的也不过约6个月。人们将这种方式称为“壁虎式定量投资”,就像壁虎,平时趴在墙上一动不动,蚊子出现时迅速将其吃掉,然后恢复平静,等待下一个机会。

三. 量化投资的优势

根据有关数据,2013年,量化交易只占美股总交易量的14%,四年后的2017年,这一比率就上升到了27%。

为何量化投资如何吃香?它到底有何优势?

如金庸小说里推崇的:天下武功,唯快不破。量化投资最大的优势是“快、准、狠”

1. 快

人脑的处理能力有限,一个人只能关注有限数量的股票,阅读和分析耗时较长,思考的变量也比很少,较主观。

而计算机能在极短时间内,快速搜集和分析全市场的所有股票,有更广的投资视角,能进行海量地信息处理和挖掘。

2. 准

计算机海量的数据处理能力,能准确地捕捉到市场上更多的投资机会。能跟踪更多因子,如宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、市场情绪等多种变量,从而准确客观地做出判断,突破人力的限制。

3. 狠

模型一旦确定,计算机就会严格执行投资策略,不受投资者的主观情绪所影响。这样就可以克服人类的贪婪、恐惧、从众、随意性等人性的弱点。当入则入,当抛则抛。

4. 分散风险

除此之外,量化投资会不断从历史数据中挖掘规律,并及时调整模型,投资的也不仅仅是一支或几只股票,通常是一个较大的股票组合。根据分析出来的较大概率获胜的规律,捕捉一系列大概率获胜的股票,因此比押宝在几个个股上的风险更低。

四. 量化投资在中国

在国内资本市场上,量化投资还是属于小众产品。

1. 从投资端来讲

一来,国内资本市场的历史很短,可供研究的数据不多,行业数据的整理不成熟,无法给量化投资研究提供足够的数据支持。

二来,国内定量研究比美国起步晚30年,相关人才欠缺,行业基础薄弱。量化投资的模型属于每个公司的核心知识产权,并不掌握在个人手中,即便核心人员离职,也无法带出。使得无法通过外聘专才,得到快速地发展。

最后,一个量化策略模型被制定出来后,需要很长时间的测试和优化,才能进入实盘阶段。实盘运行了一段时间后,收益不错才有可能形成金融产品。整个过程需要相当长的时间,失败率很高。

2. 从资金端来讲

美国资本市场以机构投资者为主,对量化、系统化的方法接受度高

国内以散户为主,量化产品刚刚兴起,没有过硬的历史表现,投资者对量化投资的认识和信心不足。2017年,量化投资整体表现欠佳,长期稳健的特征还没有被市场认可。因此,不少小型量化私募基金募集资金困难,面临生存的挑战。

3. 在各个环节里的应用

尽管作为一个独立的产品未成气候,随着科技进步,各类量化的投资思路已被各大机构多多少少应用在了不同的环节里,帮助辅助投资决策、加快投资流程、制订以量化为导向的交易策略,甚至也有一些完全由人工智能引擎管理的“机器人对冲基金”。

具体在股票交易方面,量化也有很多应用,如阿尔法对冲风险模型多因子模型量化选股等。

与人工相比,量化的大数据分析和快速迭代有着无法跨越的优势。随着人工智能的越来越普及,量化投资一定是未来的重头戏

有行家戏称,未来的资本市场,是“麻瓜军大战克隆人”。

作为麻瓜的一员,我们准备好迎战了吗?

作者:艾玛.沈弘富财商特约理财专栏作家、简书经管优秀作者、定居香港的金融民工、关注财经时事、投资理财话题,写暖心文字,陈述自己的观点。
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