隨便聊聊股票組合里的倉位選擇 隨便扯扯。 在投資中其實有許多哲學問題,或稱信仰問題——因為彼此不存在...

隨便扯扯。

在投資中其實有許多哲學問題,或稱信仰問題——因為彼此不存在對錯,彼此不能證偽對方。比如說,倉位到底應該集中還是分散。這個問題沒有絕對的正確與謬誤,巴菲特有一句名言—— “分散是無知者的保護傘,集中是精深者的搖錢樹?!薄?他的意思是你如果真正了解一家公司一個股票,你怕個毛。但巴菲特自己或多或少還是搞分散的,畢竟體量太大,這個世界上能讓伯克希爾all in的公司屈指可數;但就算不考慮體量,巴菲特也不會畢其功于一筆投資,不然他早已經掛在了伯克希爾紡織廠的慘敗之上。我們一定要明白,巴菲特談的集中也一定不是集于一股之中。

所以在這個不存在絕對真理的哲學問題上,我希望在我談“倉位選擇”時能達成一個共識,就是適度分散不可或缺。多樣化分散化是你唯一可以避免“災難性打擊”的權宜之計 —— 或許唯一這詞太重口——但分散至少是你風控的第一道防線。尤其是投資美股,無論你對一個股票一家公司多么了如指掌,你也不可能100%確定其內在價值和外部風險,就算你是杰克之于阿里巴巴,或是理查德之于大京東,都不能對自己公司的前途寫下100%的保證書。不是我在搞不可知論,實在是世界就是如此無常。

無知就無知唄,被巴菲特瞧不起其實不丟人。既然要適度分散,那無論是持有10個股票還是100個,我們都要面對一個倉位選擇的問題。那......要怎么搞?

1. 等權重平均配置(Equal Position Weighted)

在倉位選擇上,量化投資里“基于規則的策略模型”(rule-based model)提供了三種思路。第一種是最簡單的等權重平均配置,比如10個股票,每個股票放10%倉位。這一招乍看好像很弱智,但其實還蠻常用,甚至在寬客量化那里也是常規座上客。而選擇平均主義的原因也很簡單—— 此乃權宜之計,因為不平均可能問題更大。

這里其實是有哲學思想在閃光:如果你倉位配置不平均,那你的潛臺詞就是你有足夠的信心—— A投資要好于B投資。如果你是價投,那就是你有非常足夠信心認為A比B更低估且A價格最終能回歸價值;如果你是寬客,那就是你有足夠統計上的自信,認為你不僅能夠正確預測方向,你還能預測方向上的圍度——你不僅知道哪個能漲或能跌,你還能知道漲跌多少。但現實是這樣的自信往往成謎。所以選擇平均配置就等于承認:我們能夠大概預測方向,但是我們不能預測方向上的維度。

不均主義還有另外一個大危害,你往往愿意在幾筆“最佳預測“或者“最有把握預測”上下大注,剩下的一些非親生的就隨便糊弄一下。但一個人或者一個基金是有能力圈的,你“最有把握”的幾筆投資很可能有極高的同質性和極強的相關性。太平日子里可能還好——但某個無論是行業的還是系統的危機一來,出個什么黑天鵝,或所謂的一些發生在概率分布尾部的事件,你會發現自己其實是在裸泳。這會增加你整體投資組合的風險。

有很多人對不平均主義持懷疑態度。于是他們拜在了平均主義的門下。

2. 風險平價組合(Risk Parity)

決定倉位比例其實就是一種資金分配或者叫資金預算行為,而風險平價組合的核心理念就是“與其搞資金預算,不如搞風險預算(risk budgeting)”。與其均勻資金,不如均勻風險。風險你可以用波動(標準差)或者“回撤”(drawdown)來量化,波動大的資產倉位放小,波動小的資產倉位放大。從資產配置的大菊觀來看,風險平價策略要求組合的風險能雨露均沾在各類資產上。雷·達里奧的橋水發過一支名震天下的全天候基金,走的就是這個思路。

(全天候基金的策略基礎,來源于網頁鏈接 )

在古時候,甚至在我考執業執照的時候,應試教材里的傳統智慧(conventional wisdom)仍然陰魂不散。比如有個“一百減去貴庚”的低俗配置法—— 你今年40歲,100 - 40=60,那么你應該 60%資產放在股票里,40%放在債券里;如果你70歲,30%放股票,70%放債券,以此類推。但這種配置方法有一個顯著問題:當面對一個108歲的客戶的時候,我就懵逼了。還有另一種傳統智慧被很多退休基金所用—— 所謂的60/40大法,60%放股票,40%放固定收益。至于為啥非要是六四開沒人知道,反正是祖傳的。但達里奧一看這個60/40 發覺很不靠譜,在美國市場里股票波動大概在15%左右,而債券在5%左右,這樣算來,一個60/40的組合里,90%以上的波動(這里視為風險)來自于60%的股票倉位。

(不過還是要說一句良心話,60/40無腦配置法,歷史上來看表現其實很不錯,Sharpe Ratio 秒殺全股票組合。當然,我不知道你投資的目標是為了Sharpe Ratio高,還是為了賺錢多。)

畢竟本文不關于資產配置,我們不談太多股債問題。你的股票賬戶在倉位分配時也可以借鑒風險平價思路,比如你同時持有特斯拉和通用汽車,顯然歷史上特斯拉的股價要比通用波動高很多,那你應該較少資金投在特斯拉上,而較多資金投在通用上,使得兩個倉位上的風險能盡可能地接近。當然在實際操作上你有模型就用模型,沒有模型就掐指毛估估,反正風險平價就是這個思想。而這大概也是有經驗的嚴肅投機者們常講的“偷雞要用小倉位”的理論基礎,想做一個活得長的賭棍,在波動大的投機行為上,倉位一定要小、一定要收。

風險平價策略不是沒槽點,如果你是個多樣化的資產配置組合,那你會發現大部分的錢都在固收上;如果是個權益型組合,會發現大部分的錢在大藍籌上。如果你的投資目標是為了賺錢,而不是為了更高的Sharpe Ratio吹牛逼,長期來看收益可能會偏低。(很多人質疑橋水的全天候基金,由于overweight超配債券,所以其優異表現是蹭了債券市場的順風車,但是在利率上升的環境里就難說了)。而風險平價策略的另一個潛在問題仍然是歷史數據的有效性問題,這在之后的“有效前沿”上我再討論。

3. 尋找Alpha的配置法 (Alpha-Driven)

與等權重平均配置相反,如果你認為自己不僅能精確預測方向,還能精確預測方向上的維度,那么唯一符合邏輯的選擇,就是超配甚至杠配你的最愛股,最大化你的Alpha(超額收益)。而這也是巴菲特的選擇。當然,反正我一般缺乏這個自信。

4. 有沒有必要把資產組合安放在有效前沿之上?

現代投資組合理論(MPT)有個重要思想,叫做有效前沿(efficient frontier)。當然,通常要介紹有效前沿而又不列幾個公式裝個逼,是比較難的。好在我在 diversifyportfolio.com上找到一個比較好用的工具,可以脫離公式稍事科普。

假如,我們的組合里有三個股票:特斯拉(TSLA)、西數(WDC)和JP摩根(JPM)。根據歷史數據,他們都有各自的預期收益(expected return)和波動率(volatility,以標準差表示)。見下圖。

如果以縱軸預期收益、橫軸波動率構建坐標系,這三個股票的江湖地位分別是這樣的(見下圖)?;蛘吣阋部梢岳斫鉃槿齻€股票持倉比例為(100%,0%,0%)的投資組合。

如果調整某個股票的權重,但令三者相加等于100%,則這個投資組合所有的(X=波動率,Y=預期收益)的可能性如下圖所示。

當兩個點在同一條水平線上,則左邊的點優于右邊的點,因為同等預期收益下波動率(風險)更??;當兩個點在同一條垂直線上,則上面的點優于下面的點,因為同等波動率下預期收益更高。所以就會有那么一條前沿線,而這條線上的點(不同的權重組合方式)滿足以下這個條件—— 你無法找到某個點能夠“秒殺之”。這條線就叫做有效前沿,見下圖黃線。

現代組合理論認為你的倉位分配就應該在有效前沿上,不然就是缺心眼。

你可以用這個網頁鏈接  的 portfolio analyzer,輸入你目前的持倉狀況,它會為你畫出你的組合優美的有效前沿。當然這個你用Excel也能做得出來,但是你要采集數據,你要費事編個模型。

比如,假設我的持倉是三萬美元的VRX,三萬美元的JMEI,和三萬美元的CMG,我會發現我的組合雖然離有效前沿很近,但是并不在前沿之上(圖中藍色三角型)。

有人會問,那我有沒有必要一定要把組合放在有效前沿之上?

我個人認為,沒必要。首先這是個動態過程,如果你要確保在有效前沿上你得常常rebalance你的組合,產生過多的沒有必要的交易成本。另外更重要的有效前沿的問題是,投資從本質上來說其實是一門藝術—— 就算不是純藝術,也最多算是 藝術 X 科學的聯名款,其中藝術還是第一作者——但“有效前沿”思想卻想把投資變成純科學。問題是,你怎么能未卜先知出你模型中的那些變量 —— 資產未來的收益、相關性 和波動率呢? 你要是能開這只天眼,還費這大勁干啥,直接去看未來的股價不好么?這個模型里的數據都是歷史數據,而正如那句老話——歷史表現不代表未來重現。

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綜上所述,在一個足夠分散的組合里,倉位選擇或許未必有最優方法,正如托馬斯·索維爾的一個重要的經濟學思想:哪來什么solution,這世界從來都只有trade-off。那么您是如何來做倉位選擇的呢? 愿聞其詳。

本文行文倉莽 , 如有不足之處 , 還請各位海涵斧正 。

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