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如何在降低风险的同时增加收益?这样的持仓组合或显神效!

系统性投资框架配合适度持仓 ,就是助力你跑赢大盘的良策。

本文转自微信公众号新全球资产配置(微信号:SmartGAA),作者为美国资产管理公司执行合伙人。金十市场参考有所删改,转载请标明出处。


在股票投资中有一个经典问题:投资者到底需要持有多少只股票?该选择集中持股,还是分散持仓?

学过经济学的朋友都知道边际效用递减理论。其实持仓组合的数量也遵循这个理论:在理想(股神)的状态下,我们加入的每只股票,都能够为这个组合带来更好的效用,也就是增加回报并且减小波动率。但是天下没有免费的午餐,没有人能做到无止境地添加高边际效用的股票。

而投资组合是建立在单只股票之上的,为了更好地回答持仓数量的问题,我们必须先看看持有单只股票的风险。投资单只股票的风险可以从其历史收益分布看出,例如股票A,在10年的时间内上涨或者下跌多少,而大盘同期又表现如何?另外,样本选取的股票数量要足够多,比如研究2000只股票以上的分布,才有一定的代表意义。

过度分散投资:回报下降

我们在美股市场上,将测试时间分成了两部分,第一部分是从1980年至1997年,第二部分是从1998年至2015年。例如,在1979年12月31日,我们选取了市场上市值最大的前3000只股票,作为开始的股票池,然后计算这些股票在1980年1月1日至1997年12月31的总超额收益。

举个例子,股票A在1月份上涨10%,而大盘(罗素3000指数回报)上涨4%,那么这只股票当月相对于大盘的超额收益就是6%。按照此方式,我们计算每只股票每个月的超额收益,然后在限定的时间段内,计算每只股票的总超额收益,再根据所有的超额收益数据,我们制作了分布图:

横轴为总超额收益水平,从负100%至400%以上,纵轴为分布比率。从图中我们可以看出:

1、有57%的股票在1980年至1997年内都没有跑赢大盘;

2、有54%的股票在1998年至2015年内都没有跑赢大盘;

3、1980年至1997年,只有区区15%左右的股票大幅跑赢了大盘(累计涨幅超过大盘100%);

4、在1998年至2015年,只有区区18%左右的股票大幅跑赢了大盘(累计涨幅超过大盘100%)。

从历史数据看,股票能否跑赢大盘的概率并不是50/50对半分,而是股票更可能跑输大盘,而且尾部风险尤其明显,有18%左右的股票,跑输大盘超过75%。

抛开能否跑赢大盘不说,只要是投资,就会有下跌的风险。为了更直接地揭示单只股票的风险,我们又计算了这3000只股票5年期的最大回撤。

横轴为5年期最大回撤水平,从负100%到0%,纵轴为分布比率,让我们看看这些让人不寒而栗的数据:

1、1980年至1997年,有58%的股票跌幅曾经超过50%;

2、1998年至2015年期间,超过86%的股票跌幅曾经超过50%。

这意味着过度分散的投资可能会增加投资风险:

“如果你随意增加持仓数量,很有可能加入的就是一只跑不赢大盘的股票。这不仅会增加跑输大盘的概率,还会增加整个持仓组合的最大回撤。”

过度集中持股:风险高

反过来,如果我们减少持仓数量集中持股,能不能增加投资组合的效用呢?我们又进行了一组测试。在同样的时间段内,我们选取市值最大的1000只股票,在每一个持仓数量限定中(5,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,150,200,300,350,400,500只),分别进行3000次随机选择。

例如,1980年1月1月,在1000只市值最大的股票池中,我们随机选择出300只股票,按照等权重组成一个投资组合并得到这个组合当月的回报。这样重复3000次,一直测试到2015年12月,最大的模拟次数为500只股票×3000次×37年×12个月 = 666000000。

随着持仓数量下降,整个投资组合波动率会明显上升,这不难理解。但是随着持仓数量下降,年化收益率也在下降!

前面提到,如果在投资组合中任意添加一只股票,你很有可能加入的是一只垃圾股。但是,如果随意地减少持仓组合,也并不能增强投资收益。减法不行,加法也不行,那应该怎样? 你需要时刻明白自己在做什么,换句话说,就是你得有鉴别好坏股票的能力。但是市场上那么多股票,如何能一一鉴别?

随着信息化程度越来越高,股票市场在短时间内基本是有效的。但每个人的知识和精力都是有限的,在市场上3000只股票中,如何能找出有投资价值的一只或者是一揽子股票?是从医药行业开始选?还是化工业?又或是消费品?

我们认为,使用量化模型是较好的出路。我们所强调的量化,是方法论,通过历史数据和量化的手段,回溯历史上几十年甚至几百年的数据,透过现象,寻找本质。

通过一定的估值指标,量化地识别出价值被低估的股票,系统性地购买这些股票可以帮助投资者获得超额收益。使用量化手段来发掘价值股,就是一种投资者能够获得的投资能力。接下来,我们将在价值股的基础上,再做一个测试。

分散和集中,都要在系统性的框架之下

我们还是遵循上述模拟的规则,只是这次我们将细分最初的股票池。在市值最大的1000只股票中,我们按照企业收益倍数高低将它们分成2组,将每月初企业收益倍数(EBITDA/EV 息税前收益除以公司价值)最高的前500只股票选出来,它们也就是价值更被低估的股票。

每个月,在这500只股票里,我们在每一个持仓数量限定中(5,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,150,200,300,350,400,500),分别进行3000次随机选择。

我们发现,通过甄别企业收益倍数,这些随机选择的股票组合,其年化收益率明显地高于普通的股票,但这些价值股组合的波动率却并没有高于普通股票组合。

值得关注的是,就算是在价值股股票里随机选择,随着持仓组合的下降,年化收益率也会出现下降。

系统性投资框架 + 适度持仓 = 跑赢大盘

真正的投资能力,应该是从市场上这1000只股票中,层层筛选,剥离分析,最后得到一揽子精选的股票。换言之,实际选择股票的方式是渐进的,而不是像我们的试验中是随机的。

为了验证这个结论。我们在价值股的基础上做了另外一个测试。同样的在每个月月初,我们只在企业收益倍数最高的前500只股票中做选择。

但不同的是,我们不再随机组合成5只或者500只股票,我们只在这500只价值股股票里,按照企业收益倍数高低,渐进式地选取最高的前1只,前5只,前10只,一直到前500只。

如图所示,随着持仓数量下降,资产组合的预期回报收益率和波动率(风险)都会上升。其中波动率上升速度较快。当持仓数量下降到20以下时,投资组合的波动率则会大幅上升,而预期回报的增长速度,并没有波动率的增长速度快。

衡量投资效用的夏普比率,在资产组合数量降至20以下时,呈现了断崖式的下降。夏普比率在20只股票以上时比较稳定。其最高值出现在250只到350只股票之间,平均值为0.94,市场同期为0.62。如果投资者非常注重夏普比率,那么选择300只股票左右,比较合理。

但是,在300只股票时,预期年化收益率只有16%,相比之下,在只有20-50只股票时,预期年化收益率平均为18%,但这时的夏普比率平均为0.90。从长期投资的角度来看,2%的年化收益率差距,在20年的时间内,会为投资者多赚取近49%的回报。但如果你真的能承受高风险,夏普比率就会显得不那么重要。此外,0.90和0.94的差距,在长期来看基本可以忽略不计。

本文的测试结果和投资大师本·格雷厄姆的结论也相符。他在大作《聪明的投资者》一书中,明确提出,10到30只左右的股票是一个比较理想的投资组合。

写在最后

过于激进的投资组合,例如投资组合的股票数量低于10,都会大大降低投资者风险调整后的收益,但过于分散的投资组合,虽然能使得投资者面临的风险更分散,但却会牺牲一些预期回报。

如果你想要战胜大盘,你的持仓数量和组合就必须跟大盘不一样。然而根据历史股票收益率的分布,任意地增加和减少持仓组合,都会增加这个组合跑不赢大盘的概率,而且会增加这个组合的波动率和最大回撤。

那么投资者在决定持仓数量和组合时,必须使用能增加组合赢面的股票。投资者可以通过量化的手段,根据一定的模型和投资风格,从市场上几千只股票中精选出一揽子股票。

在系统性的投资框架和体系中,降低投资组合数量、相对集中投资,才有意义。这样集中持有20-50只股票,一方面能增加跑赢大盘的概率和提高预期收益,另一方面还能控制投资组合的波动率,为投资者提供较好的经风险调整后的收益。