高波動代表高風險?價值投資的風險定義跟你想得不一樣

作者:陳達   |   2017 / 03 / 16

文章來源:雪球   |   圖片來源:Lisa


最近看到個文章,描述如何識別正規投資公司和騙子公司:“長相猥瑣,說話模棱兩可,表情形同便秘,一說起投資總是談起風險,表情淡漠、精神萎靡不振,一看就被生活的工作壓力壓得喘不過氣,不敢跟你保證收益率的投資經理一般是產業中的翹楚。西裝筆挺、成功架勢十足、侃侃而談、口若懸河,動不動就給你說總體趨勢、自信得一塌糊塗,世界格局和產業趨勢都按照他的嘴巴走,拍著胸脯保證收益率的基本是騙公司。”

雖然因為工作的關係每天不得不裝個西裝革履、人模狗樣的樣子,但我仍然要給這種人按個讚,尤其是第一段中“一說起投資總是談起風險”,以談不談風險來判斷基金經理可不可信,我感到了內心轟隆隆的共鳴。一般關於客戶的兩件事我一定會報以最深情款款的凝視:一是投資目標,二是風險偏好 (risk tolerance) 。無論美股如何連續十幾天創新高 — 風險,始終應該是我們談投資的第一件事。

1. 到底風險是什麼?

讓我們做一個詞源考據,無論是中文的風險還是英文的 risk,都是一個舶來語,以下是其漫長的心路歷程:古希臘語 ριζα  —>拉丁語 resicum —> 意大利語 risco —>法語 risque  —>英語 risk 。古希臘詞源指 ” 根 “ 或 ” 石頭 “,拉丁語詞源指 ” 懸崖”,最後引申為“  大海之上的難以避免 ” 這個隱喻 — 惡海行舟,風來了,險就生。而現代語言對風險的定義,多半是“出現損失或傷害的可能性”。

金融上對風險的理解,大約就有了“傳統”與“現代”兩派,彼此涇渭分明。在學校裡的莘莘學子們,如果你同時修了《巴菲特投資理論》(很多大學都開類似的價值投資選修課) 和《投資組合風險管理》這兩門課,那你多半就要精神分裂。

傳統觀點 — 或者我們就直接叫做巴菲特觀點 — 認為風險就是 “ 損失或傷害的可能性 ” ,就按字典來理解。但是現代金融學就要追問,哥們我是要建模的好不好,你這跟 la la land 一樣如太虛幻境一般的 “ 可能性 ” ,我要如何量化之?我要怎麼比較踢球和跳傘之間風險的大小:踢球很可能受傷,但一般最多就是斷個腿;跳傘跳出黑天鵝的可能性極小,但一旦出事,就要淪為一攤肉泥。這兩者,誰風險更高?

不量化我怎麼建模,不建模我怎麼得諾貝爾獎?

所以現代觀點 — 或者我們可以叫做學術界觀點 — 從經驗主義入手,從大量的歷史數據中發現一個大致規律:風險高 (這裡仍然理解為受損失的可能性高) 的資產,一般其價格走勢的波動就會比較大。

於是他們給風險找了一個代理,叫波動,波動大的風險就高,波動小的風險就低;而波動本身又有個代理,叫標準差。接著他們又把風險分為系統性風險 (systematic risk) 和非系統性風險 (non-systematic risk) ,而按照現代組合管理的說法,非系統性風險 (又叫公司特定風險,比如賣豬毛的怕豬瘟帶來的股價波動) 是完全可以被充分的多樣化 (diversification) 給消弭掉的,所以在他們的眼裡風險就只有系統性風險,而非系統性風險 — 除非你懶 — 不然是可以被做掉的。

所以從現代組合管理的角度出發,風險就變成了無法被多樣化掉的系統性風險,他們取名叫做 β (beta) ,讀成開坦克的貝塔。貝塔衡量某個資產的預期收益之於整個市場預期收益的敏感程度……話說得嚴謹就很累,白話來說 (沒有學術般的嚴謹啊不要挑骨頭) :貝塔就是資產的價格之於大盤價格的敏感度。貝塔小於 1,則資產價格波動小於大盤波動;貝塔大於 1,則資產價格波動大於大盤波動。

巴菲特們自然要否定學術界的風險觀。首先說說標準差,這個肯定不可靠。比如有 A、B 兩個股票,A 的股價過去六年最後一個交易日的價格分別為 1、2、3、4、5、6,而 B 股價為 2、1、2、1、2、1 。結果一分析,A 的標準差遠大於 B,於是得出結論,A 比 B 的風險要大……

A 股票六年以來穩穩地上漲 500%,而 B 股票六年穩穩地被腰斬,結果 A 比 B 風險要大?聽到這種話葛拉漢的棺材板也要壓不住了。

2. β (beta)

再說說貝塔。

貝塔那敵人就太多了,尤其是姓“價”的,對其喊殺之聲鑼鼓喧天。首先就是我們的巴菲特老爺子:

“我們這種葛拉漢的死忠粉絲,是從來不談貝塔的,也不談資產定價模型 (CAPM) 或者證券間的協方差,我們對此毫無興趣。我們只關心兩事:價格與價值…… (我們來舉個例子) ,如果一個股票從市值 8000 萬美元跌到了 4000 萬美元,那麼它的貝塔會更高。如果你認為貝塔可以衡量風險,那麼雖然股票價格更便宜,但反倒看起來更危險。這想法是愛麗絲漫遊仙境。” (出自《葛拉漢的超級投資者們》演講)

巴菲特還有一句話:風險來源於無知。意思是你全知就沒風險了,證券價格在那裡波動來波動去跟你險不險沒有半毛錢關係。

塞思・克拉爾曼 (Seth Klarman) 說:“貝塔純粹從市場價格來衡量風險,而基本上不看投資標的之基本面。並且令人髮指的是連價格水平 (price level) 也被徹底忽視了 (指貝塔只看價格波動) 。照這種認知,在 50 美元價位投資 IBM 股票與在 100 美元價位投資 IBM,風險相當。” (出自《安全邊際》)

“學術界與許多專業投資者想出了一個餿主意,用一個希臘字母貝塔來定義風險。他們認為歷史上價格波動程度比較高的股票風險就更大。但是真價投們肯定會認為這是在亂扯。一個高波動的股票也可能被極度低估,從而成為一個事實上風險很低的投資標的。” (出自《證券分析》序言)

“貝塔同時也默認某一樁投資向上的潛力與向下的風險大概相等,此與我們知道的世界現實相違。歷史的波動無法預測某種投資的未來表現 (甚至未來的波動) ,所以用貝塔來測風險根本沒用。” (出自《安全邊際》)

諾貝爾獎得主 Eugene Fama 教授和他的小跟班 Ken French 教授 (對,就是 Fama-French 模型的那兩哥們) 在 1992 年就發表過研究,說明個股的歷史貝塔無法預測未來貝塔。另外還有研究顯示貝塔有回歸均值 ( mean reversion ) 的傾向,意思就是只要時間一拉到天荒地老,所有股票的貝塔都會回歸到均值 — 也就是“1”。所以很多人玩貝塔的時候就還要用個“調整後的貝塔” — 將其往“1”上再調一調,總之玩法很多很亂。

所以我們苦心孤詣用歷史數據回歸出一個貝塔,如獲至寶,但在實踐中卻常感覺怪怪的。比如某個公司可能測出來貝塔等於 1.4,但是市場突然閃個崩 — 像 1987 年 10 月黑色星期一那次暴跌 20 %一樣,結果此公司或許就跟跌個12%。而這個時候你就很崩潰了,這股票的貝塔到底是 1.4 還是 0.6 ?

從貝塔的角度來看,你的預測永遠最多最多也就跟你的歷史數據一樣好。很多看起來超猛的長期資本管理公司就是這麼翹辮子的。

不得不說貝塔是我心中的痛。因為金融科班出身,當年象牙塔裡教的都是貝塔、阿爾法、CAPM、APT 這些理論上很剛強但實踐上卻很無用的內容;而後來 CFA 的課程,也基本上是圍繞著 Beta 組合管理這個核心。所以貝塔我是不得不學。

但由於童年時代被價投理念洗腦,我早早就不幸得知貝塔在真實世界裡的面目。所以可以說我是含著熱淚將這些學院派的知識學完,同時心裡卻又不得不滿腹狐疑。那種認知失調的糾結與痛苦,沒人能懂。

3. 風險越大,回報越大;風險越小,回報越小?

學術界的那一套在實務上很多時候其實玩不轉,所以在真實的金融世界裡,我們還是要搞出點實用主義。比較常見的就是 JPMorgan 搞出的 VaR 模型,可翻譯為“價值 at 風險”模型,來衡量某一金融產品或組合的最大可能的損失。

VaR 可以測量某一時間內的潛在損失,以及產生該損失的可能性。比如 10% monthly VaR = 5 %,讀成在這段時間內,10% 的情況下該資產 (組合) 市值會下跌至少 5%。我這裡也無意於展開深入介紹這個模型,總之是其思想核心,還是能追溯到風險的本意:產生最大損失的可能。

當然還有人認為光理解為“損失的可能性”還不夠,比如 Aswath Damodaran 教授就說,誰對風險的定義最高明?中國人啊。中文裡的“危機”一詞,你看,有危之處必有機。其他人只看到了風險的損害,或者只看到不受歡迎的波動,但卻不像中國人一樣看到了風險所帶來的機會。關於這個說法…….中文造指好的哥們怕是忍不住要來說嘴一下,聽說最先是肯尼迪造的謠。

所以就牽引出一句古老的諺語:風險越大,報酬越大。但這句諺語到底可信嗎?

這句話反正與學院派的觀點不謀而合,所以其實也是很多金融理論的一個前設。風險 = 波動,他們認為波動越大,預期收益也應該越大,不然此組合就不在效率前緣 (efficient frontier) 上,而不在效率前緣上的奇葩我們是不考慮的。

這個思想影響很深遠。比如我們考察基金經理的業績表現, 2016 年王經理基金報酬率 10%,徐經理基金報酬率 20%,兩人誰更強悍?買菜大媽們脫口而出那肯定是徐經理了,徐經理我愛你。但直接比報酬率是最外行的做法,因為王經理可能是只玩績優股,而徐經理可能是只玩創業板的,兩平台的風險本來就不一樣,那怎麼能直接比收益捏?所以我們最好能看一下該組合“單位風險能帶來的收益”。

於是這裡要做個除法。根據現代組合理論風險 = 波動,我們就可以把分子定為“組合收益 – 無風險收益”,分母就是“組合的平均標準差”,上下一咔嚓,就是大名鼎鼎的夏普比率 (Sharpe Ratio) ,衡量風險調整後的收益水平。現代組合理論認為這樣你才能決定王經理和徐經理你更愛誰。

這就是“風險越大、回報越大”這大白話經過理論抽像後的版本。Sharpe Ratio 還有一個近親叫 Information Ratio ,來衡量基金經理獲取主動型收益的能力。不管怎樣,風險 (波動) 與預期收益成正比是大師教授們搞出這些個 ratio 的前提。

巴菲特對此表示:呵呵。

他說 (大神的話我這裡還是老實摘錄、直接引用吧,出自《葛拉漢的超級投資者們》演講) :“ 不否認我們的生活中風險與回報是成正相關的。比如你給我一把左輪手槍,上一顆子彈,轉一下,對我說:朝你的大腦袋開一槍,我給你一百萬。我會禮貌地拒絕,大概是因為覺得一百萬不夠。然後你可能會說:那我給你五百萬,但是要開兩槍。此時風險與回報正相關。

但是價值投資正好相反。如果你花一塊錢去買六毛錢的資產,這比你花六毛錢去買一塊錢的資產風險高多了;但是後者的預期回報卻更高。在一個價值投資者的組合裡,預期回報的潛力越大,風險其實就越低。”

另外巴菲特對為何要量化風險也困惑不已。為什麼非要量化風險啊?對於價值投資而言,風險不是 0 就是 1。有風險的地方,我們不去不就完了嘛。(還記得蒙格那句膾炙人口的名言?)

4. 風險厭惡

現代組合理論的很多觀點一般都有一個假設前提:人都是風險厭惡 (risk-averse) 的。當然這裡的“風險厭惡”並不是指與風險不共戴天,還是跟前文說的一樣,乃是“如果要讓我吃一份風險,那你必須同時餵我一份相稱的預期收益”,白吃的風險我可不願意去吃。但是這種假設其實不是我們的真實世界。

人一定厭惡風險嗎?其實不一定,比如讓你做個陳詞濫調的二選一:

(1) 現在就給你十萬元。

(2) 現在先不給你錢,一年後扔個硬幣,人頭就給你二十萬元,數字你就給我十元。

我不認為所有人都會去選第 1 個選項,雖然選擇 2 的人其實不太理性:1. 兩個選擇的期望值不相等,直接拿十萬元的期望值是 10 萬 ;扔硬幣拿兩萬元的期望值是 ( 20 萬 X 50% + (-10) X 50% = 9 萬 9995 元,理性的人不該選 9 萬 9995 元而放棄 10 萬元;2. 錢有時間價值,即便期望值相當,你也應該選擇拿眼下的錢,而不應該去考慮一年後。

那為什麼有些人會在此時不理性地選擇 2 呢?

因為風險有效用嘛,這一場華麗的冒險會讓你接下來的一整年充滿了嬌羞、興奮與期待 (對某些人而言可能 20 萬毫無內心影響,那就加到 2000 萬吧) 。那麼效用是什麼?一個最庸俗的說法,效用 (utility) 可以理解為某個事或物給你帶來的快感,所以做那些事會有效用、吸煙對某些人而言也很有效用,而“風險與刺激”本身就會對某些人帶來極大的效用,不然就沒法解釋賭場這個東東。

在美國各地有許多賭場,我也偶爾會去光顧。但我自己有個原則,就是只花 100,輸光離場,絕不流連忘返。我一般只玩 Craps (一種擲骰子的遊戲,其實我很喜歡玩德撲但是 100 塊根本上不了桌) ,因為此賭局從機率上來說賭場優勢 (house advantage) 比較小,只要策略別太激進,100 塊其實可以玩很久。

但是無論如何我都能理性地認識到,除非我當日運氣逆天,不然只要時間一玩久,我是肯定要虧錢的。那某些金融理論這裡就要奇怪了,我知道自己穩輸為什麼我還非要去做送財童子呢?

因為“追求風險”這事本身就會讓人很爽嘛。所以我花一百塊,其實跟花一百塊門票錢去迪士尼一樣,就是買個爽度與效用。如果你理論假設所有的人只要沒有明面上的回報 (預期收益) 就不會去承擔風險,那就沒法解釋在高速公路上飆車這件事,除非飆車的都不能算人。

我們的造物主的手藝巧奪天工,所以大千世界什麼樣的奇葩都有。你非要說如果不厭惡風險你就不是個理性的人,那我只能說你實在是太以己度人、太自以為是了。

5. 了解自己的風險偏好

那既然上蒼把我們造得如此不同,我們在做投資時的第一課,就應該是對自己的風險偏好有清晰的認識。但其實“清晰地認識自己”談何容易。

風險偏好簡單點說可以切成兩半,一是承受風險的意願,二是承受風險的能力。意願和能力只要和諧一致一般就沒什麼大問題:比如你有萬貫家財,那你當然可以時不時地梭點期貨期權來陶冶情操;或者你雖然家徒四壁,但是卻不作不浪不放蕩,那最多就是個節衣縮食,不大會遭什麼滅頂之災。

王小波說過人類一切痛苦都來源於慾望與能力的落差 (大意) ,所以具體到投資的風險偏好裡,比較難辦的是意願和能力不和諧。比如一哥們是個什麼縣級市首富,結果錢全投資了美國國債,這就有點太弱了。或者另一個哥們有青雲之志與鋼鐵般的意志,但是卻拿出閨女下半年要交的大學學費直接殺入港股找個公司梭哈,這就有點禽獸不如了。

這樣的人就需要一些正確的風險教育,前者是要讓他 man 一點,而後者是要讓他像個 man 一點。

附錄

那麼問題就來了,你是否了解自己的風險偏好呢?以下的一個小測驗也許可以幫你對此加深理解,有興趣的就做一下又不要錢。

注:本調查問卷由 Virginia Tech 和 University of Georgia 的兩位教授所製作,來源:http://njaes.rutgers.edu:8080/money/riskquiz/,所有單位為美元之處都被我以 1 比 5 的比例 scale。

1. 你的朋友會如何評價你對待風險的態度?

a. 純賭徒
b. 在充分研究後願意承擔風險
c. 小心謹慎
d. 堅決迴避風險

2. 幻想你正在上一個電視真人秀節目,正面對以下的選項,請問你會選哪一項?

a. 5000 元人民幣
b. 50% 可能性贏 2 萬 5000 元人民幣的機會
c. 25%可能性贏 5 萬元人民幣的機會
d. 5%可能性贏 50 萬人民幣的機會

3. 你剛剛存夠了錢,要度一個“一輩子就放縱這一次”規格級別的旅行大假,結果在出發前兩週你被炒了魷魚。請問你會:

a. 取消旅行假期
b. 降低規格,節約成本
c. 照去不誤
d. 提高規格,加大消費,這輩子也許真的就只能放縱這一次了

4. 如果你出乎意料地得到了一筆 10 萬人民幣來進行投資,你會:

a. 放銀行吃利息
b. 買入高等級的債券或債券類基金
c. 買入股票或股票類基金

5. 你對投資股票及股票類基金感到:

a. 很不安
b. 有點不安
c. 輕鬆寫意

6. 當你想到風險,首先映入腦簾的是:

a. 損失
b. 不確定性
c. 機會
d. 激動

7. 有一群大 V 都在預測說金價、房價會漲,債券價格會跌,但是他們都同意政府債券相對安全。此時你大多數的投資資產都政府債券裡。此時你會:

a. 繼續持有政府債券
b. 賣掉政府債券,將獲得的錢款一半放入貨幣市場帳戶 (money market account,吃吃利息的資金帳戶) ,另一半買入實物黃金。
c. 賣掉政府債券,以獲得的所有錢款買入實物黃金。
d. 賣掉政府債券,以獲得的所有錢款買入實物黃金,並加槓桿融資買入黃金。

8. 以下投資你最青睞那一筆:

a. 最多賺 1000 人民幣,最差虧 0 人民幣
b. 最多賺 4000 人民幣,最差虧 1000 人民幣
c. 最多賺 1 萬 3000 人民幣,最差虧 4000 人民幣
d. 最多賺 2 萬 4000 人民幣,最差虧 1 萬 2000 人民幣

9. 現在白給你 5000 人民幣,然後請你二選一:

a. 100% 虧掉 2500 人民幣
b. 50% 虧掉 5000 人民幣,50% 什麼都不用虧

10. 現在白給你 10000 人民幣,然後請你二選一:

a. 100% 虧掉 2500 人民幣
b. 50% 虧掉 5000 人民幣,50%什麼都不用虧

11. 有個親戚給你留了 50 萬人民幣的遺產,在遺囑中規定你只能將其全部投資於以下四種資產,你會選擇:

a. 儲蓄帳戶
b. 股債混合共同基金
c. 一個 15 個股票組成的投資組合
d. 商品,諸如黃金、銀、石油

12. 如果你有 10 萬人民幣,以下哪個組合你最愛:

a. 60% 低風險投資, 30%適中風險投資, 10% 高風險投資
b. 30% 低風險投資, 40%適中風險投資, 30% 高風險投資
c. 10% 低風險投資, 40%適中風險投資, 50% 高風險投資

13. 你信賴的發小老王是一個極有經驗的地質學家,他剛組了一群投資者去搞一個金礦項目。這個金礦項目如果做成,你將獲得 50 至 100 倍的收益。如果做不成,你血本無歸。老王預計成功的概率大概有 20 %。你會投資:

a. 零毛錢
b. 你一個月的收入
c. 你三個月的收入
d. 你六個月的收入

以下是打分規則:

1. A= 4;B = 3;C = 2;D = 1
2. A= 1;B = 2;C = 3;D = 4
3. A= 1;B = 2;C = 3;D = 4
4. A = 1;B = 2;C = 3
5. A= 1;B = 2;C = 3
6. A= 1;B = 2;C = 3;D = 4
7. A= 1;B = 2;C = 3;D = 4
8. A= 1;B = 2;C = 3;D = 4
9. A= 1;B = 3
10. A= 1;B = 3
11. A= 1;B = 2;C = 3;D = 4
12. A= 1;B = 2;C = 3
13. A= 1;B = 2;C = 3;D = 4

將你的分數加總

18 分或者更低:低風險偏好 (low risk tolerance,保守型投資者)
19 分至 22 分: 低於平均水平的風險偏好
23 分至 29 分: 適中的風險偏好
29 分至 32 分: 高於平均水平的風險偏好
33 分或者更高: 高風險偏好 (high risk tolerance,激進型投資者)

本文行文倉莽,如有不足之處,還請各位海涵斧正。轉載我是歡迎的,但請您註明雪球、署名陳達,在此謝過。

雪球》授權轉載

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