市場有效性假說 是過時的書呆子理論嗎?

作者:伍治堅   |   2017 / 11 / 23

文章來源:雪球   |   圖片來源:Jayroz


市場有效性假說 (Efficient Market Hypothesis,以下簡稱 EMH) 由芝加哥大學的金融教授尤金·法馬 (Eugene Fama) 在 1960 年代提出。在 EMH 中,法馬教授提出了三種有效程度不同的市場。在最有效的市場中,證券的價格反映了所有公開和不公開的訊息。

舉個例子來說,假設某銀行的股票價格是每股 50 塊錢,那麼根據 EMH ,這每股 50 塊錢的股票價格已經將所有關於此銀行的訊息包含了進去,比如該銀行的獲利前景、成本估算、產業競爭情況等。目前市場上交易的股票價格,是最公平、最準確的價格。

這樣的市場被稱為是有效的,但市場有效並不代表證券價格就靜止不動了。如果有更新的訊息被發現,那麼證券價格會變化。

在完全有效的市場下,任何買賣股票的行為都是浪費時間。因為當前的股票價格已經完全反應了所有相關的訊息,也就是說其股票價格是公平合理的,不高也不低。如果在這種情況下去買賣股票,相當於賭一個未來的不確定,因為未來的新訊息可能是利好,也可能是利空,在這種情況下買賣股票和投一枚硬幣猜正反面的性質是類似的。

所以對於一個投資者來說,買或者賣都無法給他任何優勢,最好的策略是待而不動 (Buy and Hold) ,什麼都不做。

這樣的策略背後的邏輯是什麼呢?讓我通過下面這個例子來說明一下:

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假設你去一個行人擁擠的地鐵站裡坐地鐵。因為地鐵有很多道門,因此你可以選擇在任何一道門前排隊等地鐵。每個人都想快點進地鐵,在這種情況下大致來說你有兩種策略:

第一種策略,主動去尋找最短的隊伍並且排在後面。在這種策略下,你需要先望一眼,找到最短的隊伍,然後在最短時間呢跑到那裡排進去。事實上大部分人確實都是這麼做的,當然這種策略也有其風險。

最大的風險是你找了半天,後來發現隊伍都差不多長,但是因為尋找最短的隊伍而浪費了一定時間,到最後反而排在更後面。還有一種風險是你遠遠看去那個隊伍比較短,等你跑到時可能中間已經有人加入了隊伍,或者走近一看才發現原來並不是那麼短,那麼你花了額外的時間尋找那樣的隊伍並且跑過去,對你來說也是一筆成本。

第二種策略,假定每條隊伍都是一樣長。每當某個隊伍比其他隊伍短的時候,總有人會在最短的時間內把那個空給補上。在這種情況下,花時間去找更短的隊伍簡直就是浪費精力,最合理的策略是看到一條隨機的隊伍就排上,而不去浪費任何時間尋找更短的隊伍。

如果市場是高度有效的,那麼第二種策略要比第一種策略更優。因為在第一種策略下,乘客首先需要付出一定的成本 (比如花時間找、花力氣跑來跑去等等) 去尋找最短的隊伍。換句話說,在完全有效的市場下,是沒有“免費”的午餐的。

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一個經濟學家和一個學生走在校園裡的路上。忽然學生看到地上散落著一些錢,他馬上提醒老師:教授先生,地上有錢。教授淡定的說到:這不可能。在一個完全有效的市場裡,即使有散落在地上的錢,也會馬上被人撿走。

一些朋友看到這裡可能會開始嘲笑教授的迂腐。事實上有效市場假說在提出以後確實不停地受到各種質疑。但是在我們開始對這個假說進行批評之前,我們應該更仔細的想想該假說包含的智慧。要知道像尤金·法馬這樣的教授並不是你想像中的大笨蛋,基本上你能夠想得到的問題,這些諾貝爾獎獲得者早就想到了。

如果你覺得自己發現了這樣的理論中的明顯的漏洞,那麼更有可能的情況是,你還沒有理解這個理論。像法馬教授提出這樣的假說並不是從真空中發明的無中生有。那麼讓我們先來仔細分析一下這個假說。

首先市場有效假說背後隱含的邏輯是:很多人做出的判斷要優於某些人做出的判斷。一個證券的價格,比如股票的價格,到最後顯示 50 元,是因為市場上有千千萬萬的交易者,在經過多次交易以後形成了對這支股票價格的共識。

這也說明如果你想去購買這支股票,別人不會願意以 49 元賣給你,而如果你要賣出這支股票,也沒人願意以 51 元買入。50 元是市場上所有人對這支股票形成的價格共識。在成千上萬的投資者說,他們對股票估值肯定不同,有些人可能會估 30 元,有些人可能會估 100 元,但經過股市將這些所有人的估值綜合起來以後,形成了 50 元這個合起來的估計。

那麼眾人的智慧肯定高於個人,或者某幾個人嗎?

Francis Galton 在 1952 年發表於 Nature 雜誌上的一篇文章 (The Ballot Box) 提到過這樣一個例子:在英國一個小鎮上每年都要宰牛以慶祝節日。在慶祝之前鎮長會讓每個村民去猜將要被宰殺的牛的重量。結果他們發現所有人給出的猜測的中位數,距離牛的正確的重量是最近的。這可能是眾人智慧高於任何個人的一個比較早的例子。

另外一個比較近一點的例子是 1968 年,美國海軍的一艘潛艇 (Scorpion) 在北大西洋消失。在茫茫的大海中尋找一艘沉沒的潛艇,確實是大海撈針,可以想像其中的挑戰。當時美國海軍有一位官員叫 John Craven,他想出了一個主意。

Craven 的計劃是召集了一批不同領域的專家,包括數學家,潛艇專家,物理學家等等。然後 Craven 讓他們各自猜潛艇的沉沒地點,最後將這些專家猜測的地點綜合起來 (相當於取一個平均數) ,最後確定出一個大概的位置。五個月後,美國海軍找到了該潛艇 (Scorpion) ,距離 Craven 提出的可能地點約 200 米。

那麼在資本市場中,眾人的智慧程度如何呢?很多有炒股經驗的朋友可能會忙不迭舉出不少例子,比如 1999 年的納斯達克股災,2008 年的金融危機等等,作為眾人不理智,其智慧不如個人的例子。這樣的想法無可厚非,但卻不一定正確。

Fischer Black (對,就是那個 Black-schole 期權模型中的 Black) 曾經寫過一篇非常有名的文章,叫做 Noise。在其中他提到過市場上有兩種交易者,Noise trader (噪音交易者) 和 Information trader (訊息交易者) 。噪音交易者在進行買賣的時候屬於比較非理性的,比如他們聽到風吹草,看到新聞報導,或者收到一些小道消息動就忍不住給自己的券商打電話要購買或者賣出自己的股票。而訊息交易者則是那些專心分析高質量訊息,有能力將噪音剔除的理性交易者。

在這樣的情況下,噪音交易者不斷買賣,人為的造成市場非理性波動,而訊息交易者則有機可乘,可以低買高賣。自然的,如果一個市場中有大多數的噪音交易者,那麼這個市場的有效程度就很低,因為大部分人都在瞎買瞎賣,因此資產價格很難反映合理公平的水平。而如果一個市場中有更多的訊息交易者,那麼這個市場就會趨向有效,因為訊息交易者只會在資產價格偏離基本面時進行交易,並且把價格水平拉回到合理的位置。

在文章的最後,Black 的結論是:I think almost all markets are efficient almost all of the time. “Almost all” means 90 percent. 就是說,Black 認為絶大部分市場在絶大部分時候 (90%) 都是有效的。雖然有時候確實會有市場無效的時候 (比如 1999 年的科技泡沫) ,但那還是屬於非常少數的情況。

回到文章開頭提到的市場有效理論,因為其假設市場的有效性被無數後來者不斷質疑。事實上如果我們仔細分析該理論,就會發現它並不是那麼不堪一擊。從總體上來說,市場有效理論指向的結論可以被細分為兩個:

  • 市場很難被戰勝;(天上不會掉餡餅)
  • 市場上的價格總是正確的。

從我們整理的大量實證研究來看,即使是職業基金經理也很難戰勝市場這條結論基本上是符合事實的。

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從上面的 Woodsford Meta Analysis 中你可以看到,大部分的實證研究都發現基金經理們管理的基金,在扣除其費用之後,為投資者帶來的回報還不及一個簡單的市場指數 (比如 S&P500 指數) 。也就是說,大部分職業基金經理無法戰勝市場。

被大部分人詬病的是 EMH 的第二條推論,即市場上的價格總是正確的。除了廣大散戶,也有不少學界的著名教授對這條推論提出反駁。比如耶魯大學的羅勃·席勒 (Robert Shiller) ,就對市場有效理論發出了不少挑戰和質疑。席勒寫過一本很出名的書,叫《非理性繁榮 (Irrational Exuberence) 》在書中席勒教授指出,市場上的價格經常會背離資產價值的基本面,這其中有很多人為的因素,比如羊群效應,人性貪婪和恐懼等。因此有效市場假說中關於市場價格總是正確的假定很值得推敲。

廣大投資者需要明白的是,即使席勒是正確的,這也未必表明你就有能力去從市場的無效性中賺錢。比如席勒從 1996 年開始就多次表示科技股票的估值偏高,但是科技泡沫一直到 2000 年才破裂。

如果一個普通投資者從 1996 年開始就賣空科技股票,那麼他很可能等不到泡沫到來的那天就已經傾家蕩產了。就像上面 Woodsford Meta Analysis 中列舉的那些研究所揭示的,即使是職業基金經理,能夠持續戰勝市場的也是少之又少,你一個小散戶憑什麼覺得自己有更強的能力?

很多散戶投資者會拿巴菲特 (Warren Buffett) 的例子 (持續多年戰勝市場) 來證明市場的非有效性。他們接著就認為自己也是像巴菲特那樣的天才,然後懷揣著滿滿的信心一頭栽進股市中,去撿那些好像散落在地上的那些沒人要的 Free money 了。

業餘投資者最容易犯的錯誤就是,把市場並非完全有效等同於自己有能力辨別市場無效的機會並從中獲得收益。就好像很多球迷朋友,踢了幾年足球,就開始想像自己在球場馳騁進球了。一個理性的投資者,會認識到自己的能力和限制,在自己熟悉的領域裡做出最有利於自己的投資決策。

雪球》授權轉載

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