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《投资学》第6版[美]兹维·博迪.文字版 (link)《打开量化投资的黑箱》 里什·纳兰《宽客》[美] 斯科特·帕特森(Scott Patterson) 著;译科,卢开济 译《解读量化投资:西蒙斯用公式打败市场的故事》 忻海 《Trends in Quantitative Finance》 Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm《漫步华尔街》麦基尔《海龟交易法则》柯蒂斯·费思《交易策略评估与最佳化》罗伯特·帕多《统计套利》 安德鲁·波尔《信号与噪声》纳特•西尔弗《期货截拳道》朱淋靖《量化投资—策略与技术》 丁鹏《量化投资—以matlab为工具》 李洋faruto《量化投资策略:如何实现超额收益Alpha》 吴冲锋《中低频量化交易策略研发(上)》 杨博理《走出幻觉走向成熟》 金融帝国《失控》凯文·凯利 《通往财务自由之路》范K撒普《以交易为生》 埃尔德《超越技术分析》图莎尔·钱德《高级技术分析》布鲁斯·巴布科克《积极型投资组合管理》格里纳德,卡恩《金融计量学:从初级到高级建模技术》 斯维特洛扎《投资革命》Bernstein《富可敌国》Sebastian Mallaby《量化交易——如何建立自己的算法交易事业》欧内斯特·陈《聪明的投资者》 巴菲特《黑天鹅·如何应对不可知的未来》 纳西姆·塔勒布
《期权、期货和其他衍生品》 约翰·赫尔《Building Reliable Trading Systems: Tradable Strategies That Perform As They Backtest and Meet Your Risk-Reward Goals》 Keith Fitschen《Quantitative Equity Investing》by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. KolmBarra USE3 handbook《Quantitative Equity Portfolio Management》 Ludwig Chincarini《Quantitative Equity Portfolio Management》 Qian & Hua & Sorensen
 Quant PapersMachine Learning Related
Cavalcante, Rodolfo C., et al. "Computational Intelligence and Financial Markets: A Survey and Future Directions." Expert Systems with Applications 55 (2016): 194-211.(link)
Low Frequency Prediction
Atsalakis G S, Valavanis K P. Surveying stock market forecasting techniques Part II: Soft computing methods. Expert Systems with Applications, 2009, 36(3):5932–5941. (link)Cai X, Lin X. Feature Extraction Using Restricted Boltzmann Machine for Stock Price Predic- tion. 2012 IEEE International Conference on Computer Science and Automation Engineering (CSAE), 2012. 80–83.(link)Nair B B, Dharini N M, Mohandas V P. A stock market trend prediction system using a hybrid decision tree-neuro-fuzzy system. Proceedings - 2nd International Conference on Advances in Recent Technologies in Communication and Computing, ARTCom 2010, 2010. 381–385. (link)Lu C J, Lee T S, Chiu C C. Financial time series forecasting using independent component analysis and support vector regression. Decision Support Systems, 2009, 47(2):115–125. (link)Creamer G, Freund Y. Automated trading with boosting and expert weighting. Quantitative Finance, 2010, 10(4):401–420. (link)Batres-Estrada, Bilberto. "Deep learning for multivariate financial time series." (2015). (link)Xiong, Ruoxuan, Eric P. Nicholas, and Yuan Shen. "Deep Learning Stock Volatilities with Google Domestic Trends." arXiv preprint arXiv:1512.04916 (2015).(link)Sharang, Abhijit, and Chetan Rao. "Using machine learning for medium frequency derivative portfolio trading." arXiv preprint arXiv:1512.06228 (2015).(link)
Reinforcement Learning
Dempster, Michael AH, and Vasco Leemans. "An automated FX trading system using adaptive reinforcement learning." Expert Systems with Applications 30.3 (2006): 543-552. (link)Tan, Zhiyong, Chai Quek, and Philip YK Cheng. "Stock trading with cycles: A financial application of ANFIS and reinforcement learning." Expert Systems with Applications 38.5 (2011): 4741-4755. (link)Rutkauskas, Aleksandras Vytautas, and Tomas Ramanauskas. "Building an artificial stock market populated by reinforcement‐learning agents." Journal of Business Economics and Management 10.4 (2009): 329-341.(link)Deng, Yue, et al. "Deep Direct Reinforcement Learning for Financial Signal Representation and Trading." (2016).(link)
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High Frequency Trading
Nevmyvaka Y, Feng Y, Kearns M. Reinforcement learning for optimized trade execution. Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning ICML 06, 2006, 17(1):673–680. (link)Ganchev K, Nevmyvaka Y, Kearns M, et al. Censored exploration and the dark pool problem. Communications of the ACM, 2010, 53(5):99. (link)Kearns M, Nevmyvaka Y. Machine learning for market microstructure and high frequency trading. High frequency trading - New realities for traders, markets and regulators, 2013. 1–21. (link)Sirignano, Justin A. "Deep Learning for Limit Order Books." arXiv preprint arXiv:1601.01987 (2016). (link)Deng, Yue, et al. "Sparse coding-inspired optimal trading system for HFT industry." IEEE Transactions on Industrial Informatics 11.2 (2015): 467-475.(link)Ahuja, Saran, et al. "Limit order trading with a mean reverting reference price." arXiv preprint arXiv:1607.00454 (2016). (link)Aït-Sahalia, Yacine, and Jean Jacod. "Analyzing the spectrum of asset returns: Jump and volatility components in high frequency data." Journal of Economic Literature 50.4 (2012): 1007-1050. (link)
Portfolio Management
B. Li and S. C. H. Hoi, “Online portfolio selection,” ACM Comput. Surv., vol. 46, no. 3, pp. 1–36, 2014. (link)Heaton, J. B., Polson, N. G., & Witte, J. H. (2016). Deep Portfolio Theory. (link)Eugene F. Fama, Kenneth R. French. The cross-section of expected stock returns. Journal of Finance, 47 (1992), pp. 427–465.
学术期刊一堆=medium学术期刊可以常常去浏览一下,也会有许多思路,作者常常看的有:
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  • DigQuant - 提供基于matlab量化工具
  • SmartQuant - 策略交易平台
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  • Pandas - 数据分析包
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  • 《投资学》第6版[美]兹维·博迪.文字版 (link)
  • 《打开量化投资的黑箱》 里什·纳兰
  • 《宽客》[美] 斯科特·帕特森Scott Patterson) 著;译科卢开济 译
  • 《解读量化投资:西蒙斯用公式打败市场的故事》 忻海 
  • 《Trends in Quantitative Finance》 Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm
  • 《漫步华尔街》麦基尔
  • 《海龟交易法则》柯蒂斯·费思
  • 《交易策略评估与最佳化》罗伯特·帕多
  • 《统计套利》 安德鲁·波尔《信号与噪声》纳特•西尔弗
  • 《期货截拳道》朱淋靖
  • 《量化投资—策略与技术》 丁鹏
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  • 《走出幻觉走向成熟》 金融帝国
  • 《失控》凯文·凯利 《通往财务自由之路》范K撒普
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  • 《富可敌国》Sebastian Mallaby
  • 《量化交易——如何建立自己的算法交易事业》欧内斯特·陈
  • 聪明的投资者》 巴菲特
  • 《黑天鹅·如何应对不可知的未来》 纳西姆·塔勒布

  • 《期权、期货和其他衍生品》 约翰·赫尔
  • 《Building Reliable Trading Systems: Tradable Strategies That Perform As They Backtest and Meet Your Risk-Reward Goals》 Keith Fitschen
  • 《Quantitative Equity Investing》by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm
  • Barra USE3 handbook
  • 《Quantitative Equity Portfolio Management》 Ludwig Chincarini
  • 《Quantitative Equity Portfolio Management》 Qian & Hua & Sorensen

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  • Cavalcante, Rodolfo C., et al. "Computational Intelligence and Financial Markets: A Survey and Future Directions." Expert Systems with Applications 55 (2016): 194-211.(link)

Low Frequency Prediction
  • Atsalakis G S, Valavanis K P. Surveying stock market forecasting techniques Part II: Soft computing methods. Expert Systems with Applications, 2009, 36(3):5932–5941. (link)
  • Cai X, Lin X. Feature Extraction Using Restricted Boltzmann Machine for Stock Price Predic- tion. 2012 IEEE International Conference on Computer Science and Automation Engineering (CSAE), 2012. 80–83.(link)
  • Nair B B, Dharini N M, Mohandas V P. A stock market trend prediction system using a hybrid decision tree-neuro-fuzzy system. Proceedings - 2nd International Conference on Advances in Recent Technologies in Communication and Computing, ARTCom 2010, 2010. 381–385. (link)
  • Lu C J, Lee T S, Chiu C C. Financial time series forecasting using independent component analysis and support vector regression. Decision Support Systems, 2009, 47(2):115–125. (link)
  • Creamer G, Freund Y. Automated trading with boosting and expert weighting. Quantitative Finance, 2010, 10(4):401–420. (link)
  • Batres-Estrada, Bilberto. "Deep learning for multivariate financial time series." (2015). (link)
  • Xiong, Ruoxuan, Eric P. Nicholas, and Yuan Shen. "Deep Learning Stock Volatilities with Google Domestic Trends." arXiv preprint arXiv:1512.04916 (2015).(link)
  • Sharang, Abhijit, and Chetan Rao. "Using machine learning for medium frequency derivative portfolio trading." arXiv preprint arXiv:1512.06228 (2015).(link)

Reinforcement Learning
  • Dempster, Michael AH, and Vasco Leemans. "An automated FX trading system using adaptive reinforcement learning." Expert Systems with Applications 30.3 (2006): 543-552. (link)
  • Tan, Zhiyong, Chai Quek, and Philip YK Cheng. "Stock trading with cycles: A financial application of ANFIS and reinforcement learning." Expert Systems with Applications 38.5 (2011): 4741-4755. (link)
  • Rutkauskas, Aleksandras Vytautas, and Tomas Ramanauskas. "Building an artificial stock market populated by reinforcement‐learning agents." Journal of Business Economics and Management 10.4 (2009): 329-341.(link)
  • Deng, Yue, et al. "Deep Direct Reinforcement Learning for Financial Signal Representation and Trading." (2016).(link)

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  • Bollen J, Mao H, Zeng X. Twitter mood predicts the stock market. Journal of Computational Science, 2011, 2(1):1–8. (link)
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  • Ganchev K, Nevmyvaka Y, Kearns M, et al. Censored exploration and the dark pool problem. Communications of the ACM, 2010, 53(5):99. (link)
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Portfolio Management
  • B. Li and S. C. H. Hoi, “Online portfolio selection,” ACM Comput. Surv., vol. 46, no. 3, pp. 1–36, 2014. (link)
  • Heaton, J. B., Polson, N. G., & Witte, J. H. (2016). Deep Portfolio Theory. (link)
  • Eugene F. Fama, Kenneth R. French. The cross-section of expected stock returns. Journal of Finance, 47 (1992), pp. 427–465.

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民生证券研究院执行院长

霍华德·马克斯:投资的绝对真理只有一个

投资家hunter 发表了文章 • 0 个评论 • 1365 次浏览 • 2016-03-02 11:46 • 来自相关话题

“投资本来绝非易事。”虽然投资要取得平均成绩颇为容易,但实现卓越的投资回报绝不是轻而易举的。投资者费尽心机寻找特别的、能带来高回报的投资机会,而正是大量买盘提高了资产价格,降低了回报,认为投资是易事的人忽视了投资的复杂性。

本文为2015年9月15日,橡树资本董事长及联合创始人霍华德·马克斯(Howard Marks)先生发布的投资备忘录。

投资不易

2011年,当我将近写好《投资最重要的事》这本书时,有幸与查理·芒格(Charlie Munger)共进午餐。聚餐结束后我起身离开,他说了一句关于投资的话,至今仍萦绕在我的脑海中:“投资本来绝非易事。认为投资容易的人都是愚蠢的。”

查理一如既往地言简意深。比如他那句话的前8个字:“投资本来绝非易事。”虽然投资要取得平均成绩颇为容易,但实现卓越的投资回报绝不是轻而易举的。约翰·加尔布雷斯(John Kenneth Galbraith)在多年以前说过类似的话:世界上没有什么可靠的赚钱之道。如果有,大家恐怕都争先恐后去学习了,普通智商的人都能变得十分富有。

查理和加尔布雷斯教授的言下之意是:人人都想赚钱,尤其想找到把握十足的事情或“必胜决”,让他们无需冒相应风险就能赚钱。因此他们努力工作 (实际上就是勤奋学习),寻找能为他们带来优势的廉价证券和投资方法。他们大量买入证券,使用各种投资方法。这么做的结果就是,这些市场参与者的努力会减少发横财的机会。证券价格越来越能反映公平价值,要得到免费的午餐则难上加难。认为投资是易事的想法是不理智的。

接下来的那句说的是什么呢?“认为投资容易的人都是愚蠢的。”它承接上一句所说的,投资者费尽心机寻找特别的、能带来高回报的投资机会,而正是大量买盘提高了资产价格,降低了回报,认为投资是易事的人忽视了投资的复杂性。

市场就像是一个见面的地方,人们聚在一起以物(通常是金钱)易物。市场有多种功能,其中一种是消除获得超额回报的机会。

打个比喻,Ed来电,给我的车开价1万美元。然后他把车卖给Bob,要价2万美元。如果Ed足够幸运而且我和Bob都答应交易的话,一夜之间他就赚了一倍的钱。简单来说,如果有人希望通过这种交易赚快钱的话,

这个人要么认为我和Bob是傻瓜,要么以为市场不起任何作用,无法令我和Bob搞清楚我那辆车的公平价值。

如果以上两个条件都符合,那这就是一个“低效市场”。

但如果我和Bob都能掌握二手汽车价格的市场信息,Ed拿下这笔交易的可能性就会大大降低。在大多数的市场中,透明度往往可以揭示价格,明显的 错误定价不会发生。(得益于互联网,我们获得数据的渠道前所未有的通畅,比过去理想多了。)我认为这是查理那句话的主要基调:任何想要轻易获得暴利的人都低估了市场的运作方式。

第二层次思维

在《投资最重要的事》这本书的第一章里,我是这样介绍“第二层次思维”的:记住,你的投资目标不是达到平均回报水平;你想要的是超越平均水平。因此,你的思维必须比别人更出色,即思考更周密、水平更高。其他投资者也许都聪慧、信息灵通并且善于运用电脑,因此你必须找出一种与众不同的优势。你必须想他们所未想,见他们所未见,或者具备他们所不具备的洞察力。

你的反应与行为必须与众不同。简而言之,保持正确性可能是投资成功的必要条件,但不是充分条件。你必须比其他人更加正确。其中的含义是,你的思维方式必须非比一般。你要表现与普通人不同,你的预期,甚至你的投资组合都必须偏离常态,你的看法必须比大家的共识更为正确。与众不同并且更出色:这是对第二层次思维相当确切的描述。

在思考查理的看法时,我的脑海中瞬间出现的就是“第二层次思维”。在这个不错的大标题下面,可讨论许多把卓越投资变成一场挑战的重要因素。总之,用查理的话来说,那些认为投资是一件易事的人必然是第一层次思维者。请允许我举书中几个简单例子来说明两个层次思维的差异。

第一层次思维的人说:“我认为这家公司的利润会下跌,卖出。”第二层次思维的人说:“我认为这家公司利润下跌的情况远低于人们的预期,有意外 的利好消息便能拉升股票;可买进。”
第一层次思维的人说:“公司将出现增长低迷、通胀上涨的不利前景。我们抛掉股票吧。”第二层次思维的人说:“前景是糟糕,但所有人都在恐慌中抛售,买进吧!”
第一层次思维的人说:“这是一家好公司,我们应该买进他们的股票。”第二层次思维的人说:“这是一家好公司,但是人人都认为如此,所以它不是最佳选择。因为股票的估值和价格都过高,我们应该卖出。”
第一层次思维是单纯而肤浅的,几乎人人都能做到(如果你想争取优势,这可不是一个好兆头)。第一层次思维者所需要的只是一种对于未来的看法,譬如“公司的前景是亮丽的,意味着股票会上涨 ”。第二层次思维更加深邃、复杂而迂回。第二层次思维者要考虑许多东西:

未来可能出现的结果会在什么范围之内?我认为会出现怎样的结果?我猜中的概率有多大?市场的共识是什么?我的预期与市场的共识有多大差异?资产的当前价格与市场对未来价格普遍的看法,和我的看法之间切合程度有多大?价格中反映的共识心理是过于乐观还是过于悲观?如果大众的看法是正确的,资产价格将会发生怎样的变化?如果我是正确的,价格又会如何?
重点就是第一层次思维者看到的是表面,单纯地对表面现象作出反应,并且根据自己的反应买卖股票。他们并不明白所处的设定环境是投资市场,该市场中资产价格反映且依赖的是市场参与者的期望。他们忽视了他人的行为会使价格变化的事实。而且他们无法理解这件事对他们能否走向成功的含义。

举例来说,我住在洛杉矶,有一位股票经纪经常在我开车时听的电台节目里高谈阔论。他的建议很简单:

“如果你喜欢某一家公司的产品,就买这家公司的股票。”这就是第一层次思维。它相当简单而又有诱惑力。但也容易出错,因为它忽视了这样的可能性:有好产品的公司也会业绩不佳;好产品也可能过时;或者公司股票价格过高,不是一项好的投资。

投资者都想以公平价格买入理想资产,这个基本目标既合理又直接;可是,当你想得越深,就了解到成功的投资在很多方面都违反直觉,就也越能体会一些看似明显的事实,往往错得有多厉害。当然还有大量重要的因素要考虑,但认识到这些是关键。

人人都追捧的事物

第一层次思维者与投资大众最为显著的特点是—他们喜欢具有明显吸引力的事物。这些往往是很容易理解且易于买进的东西,但这不大可能是通往成功投资的路径。我在2007年4月的《人人皆知》(“Everyone Knows”)一书中是这样写的:投资者们明确达成的广泛共识差不多都是错的。首先,大部分人们并不理解某个具有非凡潜力的资产,在实现盈利之前所需要经历的过程。其次,大众对某一投资形成的一些普遍性看法,可能会断送其盈利潜力。

举例说,“人人”都相信是很不错的投资,在我看来,事情显然不会这么简单。

若人人都喜欢,当大众的集体想法出现变化并寻求退出投资时,价格将会有下跌的重大风险。优秀的投资者会知道何时某一资产的价格低于它本来应有的价值,到时会买进那些资产。只有当大多数人未能预见某个投资的价值时,价格才有可能低于其应有价值。Yogi Berra因其名句“不会再有人去那家餐馆了;它太挤”而为人所熟知。这就像说“每个人都意识到这项投资是廉宜”一样荒谬。如果每个人都意识到这一点,就会选择买入,在这种情况下,价格不会停留在低位。
若人人都喜欢,可能意味着这一领域的价值已被过度挖掘,且资金流入过量,已经不存在廉值资产。
若人人都喜欢,那么可能是投资热情推涨了价格,进一步升值的可能性相对偏低。(当然,也存在从“高估”到“进一步高估”的可能性,但我不会指望这种情况发生。)
如果人人都喜欢,那么很可能是因为此资产之前一直表现良好。大多数人似乎认为,如果迄今为止表现突出,那么也就预示着未来的表现将依然不俗。其实更可能的是,到目前为止的出色表现是对未来表现的提前预支,因而预示着从现在开始表现将达平均水平以下。
因此,具有最明显优势的资产成为所有人追捧的对象。他们也可能是最受热捧及定价最高者,从而成为前途最为渺茫和最不牢靠者。一些现实中的例子又是如何表现的呢?

当我于1968年在第一国民城市银行的投资研究部开始我的第一份工作时,该银行正大量投资于“漂亮五十(Nifty Fifty) ”股票:即美国最好、增长最快的50家公司的股票。因为这是些不大可能出状况的公司,官方的论调是无论在什么价位买入,都不会有太大影响。鉴于这些公司的增长率,80或90的市盈率似乎也没什么不合理。

但事实证明,买入价非常重要,并且80-90倍的市盈率也过高。因此,在20世纪70年代初市场遇到难关时,许多股票丧失了绝大多数的价值。投资者最终受了教训,知道人是可能对某项不错的投资过分乐观,而意料之中的是,结果这些对完美未来的预测是会出错的,例如显赫一时的柯达、宝丽来和施乐(10.32, -0.11, -1.05%)等大企业最终落得破产或急需转型的下场。

大约十年前,每个人都热衷于进行房地产,尤其是住宅的投资。这受到一些似乎令人信服的“公认至理名言”推动,譬如“你可以一直居住在这里”、“房价会一直上涨”以及“房地产是一种抗通胀的保值资产”等说法。

就连保守的债券投资者(而不是房屋买家自己)也受“从来未发生过全国性的按揭贷款违约浪潮”这一事实说服,纷纷购买杠杆和分层按揭担保证券。

但到2007年,事实证明房价可升也可跌,基于完美历史纪录而恣意扩大的按揭贷款也存在缺陷。当房地产和按揭贷款成为所有人的宠儿时,结果就变成了不良的投资。

事实是,如果没有这些所谓的真理,那么这些令人痛苦的泡沫就不会存在。追随在某个时间点内流行的趋势,显然不是投资的成功法宝,因为这种流行度可能会导致投资者走在一条舒适但方向错误的道路上。以下内容节选自《人人皆知》:事实上,并没有什么可靠的迹象能够指明下一个暴利投资所在:一笔价格极低的好买卖。大多数人根本不知道如何寻找这种投资 。暴利(我的意思是指不寻常的回报,或不寻常的风险调整后回报)往往并非从购买公众普遍追捧的资产中获得,而是通过购买价值被众人所低估的资产。

简而言之,卓越的投资包含两个基本要素:

1.拥有其他人所忽视的要点(且尚未在价格上得到体现)2.该要点最后被证明是正确的(或至少被市场所认可)
第一个基本要素中,必须清楚明白的是,这一过程中投资者必须具有不寻常的分辨能力、能不按常规出牌、打破旧习或深有远见。这就是为什么常说成功的投资者往往是孤独的原因。

风险与反直觉原理

如果很显然或众人普遍知道的事实往往是错误的,那什么是正确的呢?答案是将明显吸引力的概念反其道而行之。真像是,最出色的购买总是来自于大多数人不了解或不相信的东西,它可能是证券、投资方法、

投资概念,但事实上,一些未被普遍认可的事物,往往会被那些领悟力够强、能逆势而行的投资者所见到。在风险领域有一个很好的例子(节选自备忘录《人人皆知》):

“(关于某项资产)我无论什么价格都不会买入,因为大家都知道风险太高。”这是我在生活中经常听见的一句话,并且为我带来了最好的投资机遇。事实上在某种程度上,这为我的职业生涯奠定了基础。

在20世纪70和80年代,坚持避免投资非投资级债券的做法导致投资者退出大多数的机构投资组合,令这些资产变得廉价。同样的道理也适用于破产公司债务:还有比这风险更大的事情吗?

事实上,投资大众错误判断风险的次数,至少和他们错误判断回报的次数一样多。广泛的共识是,买入一些不被人看好的投资,往往是错误的。事实往往是相反的。

我坚信投资风险往往会在最不易察觉的地方存在,反之亦然:

当每个人都相信某资产具有风险并不愿意买进,这通常会带动价格降至完全不存在风险的某个点位。广泛的负面观点可令其风险降到最低,因为价格当中已经体现不到丝毫的正面因素。

当然,正如“漂亮五十”投资者的经验所证明,当人人都相信某个资产绝对没有风险的时候,他们通常会将其价格抬高至某个含有巨大风险的点位。没人害怕风险,因此承担风险时没有回报,也没有人要求或提供“风险溢价”。这情况可能令最受人欢迎的投资变为风险最高的投资。这种矛盾存在的原因是,多数投资者认为质量、而不是价格是判断某项资产是否安全的决定因素。但是高质素资产也会有风险,质量不高的资产也可以是安全。这完全是购买价格的问题。对我而言,由上述可知,结论其实很简单:在这个世界上,最大的风险莫过于普遍认为安全的时候。

大多数人很难理解对安全的感知会导致风险,相反,对风险的感知则会带来安全。但对更深层次的第二层思维者而言,这是显而易见的。这是另一个实例证明,“人人皆知”的观点塑造了环境,被认为理想的投资价格被抬高,反之亦然。

如果认为基本面风险偏低,且未来十分美好,投资者会变得乐观。这反过来会引起资产价格的上涨,从而导致投资风险上升。困扰着大多数人,即第一层次思维者的问题是,无法辨别基本面风险与投资风险。

需要牢记的是价格所起到的决定性作用。无论基本面展望是积极还是消极,投资风险水平大部分取决于资产的价格与其内在价值之间的关系。再好的资产也可能由于定价过高而产生风险,且由于表现极差以至于没有值得买入(或属安全)价格的资产也少之又少。这就是反直觉原理的其中一个最好例子。只有能够看穿这其中逻辑的人,才有望成为优秀的投资者。还有呢?围绕复杂性和反直觉的主题,我讨论了一些最重要的论题:

第二层次思维的重要性,缺乏对“好公司”和“好投资”的辨别能力,人人皆知的东西起不到作用,和风险的反复无常
下面列出一些久负盛名的投资格言。看看你是否能正确判断哪些有用,哪些没用:

市场是“高效的”,意味着资产价格能体现所有可用信息,从而能对内在价值作出精确的估计。
因为人们都不愿承担风险,风险大的交易无人问津,市场会为投资者提供适当的风险溢价,从而补偿增加的风险。
高风险的投资产生高回报。
在投资组合中加入高风险的资产会使其风险更高。
有效分散的投资组合中所有资产都表现良好是理想的状态。
理解经济学能使你安全驾驭未来的宏观经济。
前景有时清晰明了,有时却纷繁复杂且难以预测。当情况处于后者时必须小心行事。
正确的预测可以带来投资收益。
要有利可图,则预测必须准确。
投资获得收益证明投资者作出了正确的决定。
低价意味着投资具有吸引力。
正在升值的资产值得关注。
反向投资哲学有助投资者持续取得成功。
做感觉正确的事是重要的。
资产流动性越强越安全。
运用简单的公式化流程可以使投资组合中的风险水平保持在低位。
我的答案是:所有这16项都有潜在误区,并且首先,必须放在第二层次思维,而不是第一层次思维上进行理解;其次,这些投资格言不得被视为成功的铁律。原因如下:

1).市场是“高效的”,意味着资产价格能体现所有可用信息,从而能对内在价值作出精确的估计—高效市场理论假定人是理性和客观的。但是因为感性经常代替理性左右人们行为,因此市场所反应的不一定是真相,而是投资者认为的真相。因此价格可以任意变动。有时它们是合理,有时却太高或太低。认为市场是理性的,并且相信其所传递的信息,可说大错特错。2).因为人们都不愿承担风险,风险大的交易无人问津,市场会为投资者提供适当的风险溢价,从而补偿增加的风险—事实上投资者规避风险的程度在过高和过低之间摆动。当规避风险的程度过低时,持怀疑看法和保守的投资者已很少,尽职调查做得不够,高风险交易很容易达成,风险承担的补偿常常不足。投资者绝对不能依赖市场的自我规范。3).高风险的投资产生高回报——这是古老格言中最伟大的一句,也是最大错特错的一句。
如果一系列低风险投资的构成部分的低风险特点能有助实现可靠收入,并可防止出现任何大损失拉低整体业绩的情况,那么这些低风险投资便可能产生高额回报。没有损失令你有好的开头,预示着会取得好成绩。

另一方面,不能依赖高风险投资来获得高额回报。若真行得通,他们就不会被称作是高风险投资了。如果支持它们的投资分析缺乏依据或陷入不利的发展势头,那么高风险投资就无法产生它们似乎会取得的高回报。

风险和回报之间假定的正相关性,是在假设没有投资技巧和增值决策等的基础上预测。如果市场确实是高效的,且投资者没有任何技巧,那么相信承受更大的风险会获得更高回报的理论则是合理。但是如果投资者有超凡的技巧,这些技巧就能用来创造有低风险与高回报潜力的投资组合。

在投资组合中加入高风险的资产会使其风险更高——这里要谈到诺贝尔奖获奖者威廉·夏普(William Sharpe)对投资理论最伟大的贡献,即如果一个投资组合的构成全是低风险资产,加入高风险的资产反而会使其更加安全。这是因为,此举可以提升投资组合的多样化,减少构成部分之间的相关性,增加对单一负面事件的承受能力。
有效分散的投资组合中所有资产都表现良好是理想的状态——事实是,如果所有的构成部分在同一情况中表现良好,那么在另一情况中就可能都表现糟糕。这意味着分散投资的好处将难以完全实现。真正有效分散的投资组合中存在一些表现较落后的资产并不足为奇,也不应对其表现失望。
理解经济学能使你安全驾驭未来的宏观经济——实情是没有永远不变的规则。“在经济学和投资中,由于人类天性起到的关键作用,你无法简单地像真正的科学那样肯定地判断“如果A,就会B。”因果之间的微弱联系使得结果充满不确定性。换言之,这带来了风险。”(《风险再访》“Risk Revisited”,2014年9月)。
前景有时清晰明了,有时却纷繁复杂且难以预测。当情况处于后者时必须小心行事——事实是,未来从不会风平浪静。有时看似无需担忧,那是因为所有的风险都不会是显而易见的。即便看起来最晴空万里的时候,天空也并不像其所呈现的那般一尘不染。哪种情况更危险?是所有人都明白未来有风险,还是认为风险是可知且有限的时候呢?正如我之前所提到的,相比前者,后者更令人担心。
正确的预测可以带来投资收益——最简单的正确预测方法是推断某一趋势,看其是否继续如预期那样保持。大多预测者会做出很多推断,这意味着市场人士大都经常知道他们的预测。因此当趋势确实在持续时,每个人都是对的。但既然每个人都持有同样的观点,那么这种持续趋势可能提前反映了资产的价格,这种符合预期的前进趋势未必会带来利润。因为要使预测能够带来高利润,必须具有特殊性。但是鉴于趋势持续的频率,特殊的预测并非常常正确。
要有利可图,则预测必须准确——正如正确的预测不一定会带来利润,会带来利润的预测也并不一定是正确的。一项预测—即使不正确—仅仅是比其他预测错的程度更少,也可能带来利润。如果每个人均推断出某种趋势将不会持续,那预测到偏离也可带来可观的利润,……即使它并未准确猜中。
投资获利即证明投资者作出了正确的决定——我最先从沃顿商学院学到的知识之一便是:不能依靠结果来判断某一决策的质量。鉴于未来事件的不可预知性,特别是世上存在随机性,许多有理有据的决策反而导致了损失,而众多糟糕的决策却带来了利润。因此某一个丰收年或某些少数的大赢家并不能向我们揭示
投资者的技巧——我们在判断一个投资者是否有技巧之前,必须审视大量的结果和漫长的历史纪录—特别是包含某些艰难年份表现的历史。
低价意味着投资具有吸引力——我在第七页底部探讨了价格对于判断投资是否有风险的重要性。但如果你重读这部分的粗体文字,你会明白低价并非必须要素。某项资产可能会有一个较低的绝对美元价格、一个相比过去较低的价格、或者一个较低的市盈率。但通常,如果投资要有吸引力,风险又要低的话,那么价格需要相对资产内在价值为低才成。如果投资者无法认识到廉价和价值之间的区别,就会很容易陷入困境。
正在升值的资产值得关注——多数人认为市场是有智慧的,因此上涨的价格便意味着基本面良好。他们可能偏爱追涨投资,基于如下理念:之前升值的资产可能继续升值。但事实是:资产价格越高(其他变量相等),越不具吸引力。上涨的动能终究会停止,而此时之前表现最差及价值最可能被低估的资产就会占据市场主导地位。
反向投资哲学有助投资者持续取得成功——投资大众确实常常作出错误的决策。尤其是价格升幅越大,他们越激进;而跌幅越大,则越小心翼翼,与该有的表现刚好相反。但是作出与大多数投资者相反的决策也不是那么简单。很多时候并没有什么事是非做不可或一定不能做的。反向投资哲学在极端情况下最有效,而且只对那些知道投资大众在做什么并且清楚其为何做错的人,才会奏效。而且他们还需要鼓起勇气作出相反的决策。
做感觉正确的事是重要的——最优秀的投资者理性地知道做什么才是正确的。但即便这种认知让他们感到舒适的时候,他们也必须抑制自己不去跟随这种感觉。最好的想法往往得不到其他人的认同,正如我在《敢于成就伟大》(“Dare to Be Great”)一书中所写的那样,特别的想法必定是孤独的。根据定义,流行、普遍认同或显而易见与与众不同的观点是自相矛盾的。……大多数成功的投资一开始都令人感到不安。好的投资者与其他人一样容易受到相同的误导和情绪的影响。只是优秀投资者的自制力更强。
资产流动性越强越安全——资产流动性较大通常意味着更容易以更接近对上最后一次交易的价格卖出资产。但首先,当其他投资者对该资产的想法改变时,流动性可能会枯竭。其次,理论上你想卖出资产时的能力是与基本面安全无关,与长期投资安全的关系也相对较低。投资拥有良好的基本面以及价格具有吸引力、经过充分分析的资产会安全得多,这种情况下你可以长时间持有而无需考虑退出。避免缺乏流动性的最好办法是安排好你的投资,这样就基本上不需要追求流动性。
运用简单的公式化流程可以使投资组合中的风险水平保持在低位——事实上,风险的形式众多,它们可能重叠,也可能差异明显而难以管理。例如,正如我在《风险再访》(Risk Revisited)一文里所说,为降低亏损风险所作的努力总是会增加错过获利的风险,而通过购买较高质量资产以降低基本面风险的努力则经常增加估值风险,因为较高质量资产常常以过高的估值水平出售。
以上的判断究竟包括些什么?是一系列日积月累下来的陈词滥调,包括一些只在某个时期起作用或者纯粹是胡说八道的内容。这些投资谬论无处不在却起不了什么作用。现实是投资者必须在一个复杂且充满挑战的环境中挣扎求存。

近期经验

在不利条件下进行投资组合管理。一些教训值得记下,但要运用这些经验也并非易事:

情绪是投资者的劲敌之一。恐惧让人难以对持有价格急跌的资产保持乐观态度,正如嫉妒使人很难避免买入其他人都持有的价格正在上涨的资产一样。正如我上述所言,每个人都在对抗同样的影响和情绪。出色的投资者可能也难以幸免,但是他们设法不受干扰。

信心是关键情绪之一,当投资者意识到,他们对世界运作方式的了解的远不及他们所想时,会尤其痛苦。在这种情况下,当中国的增长放缓,人民币贬值及市场作出调整,我想大多数投资者都意识到,他们并不了解这会对美国和世界经济造成什么样的影响。保持适度的信心十分重要,但是信心通常同其他情绪一样,都会急剧波动。

尤其是在下滑阶段,很多投资者都认为市场是理性的,寄望市场能告诉他们正在发生什么和应该如何应对。这是你可能犯的最严重的错误之一。正如本杰明·格雷厄姆指出,每日市场不是基本面分析师;它是投资者情绪的晴雨表。你不能把它看得太重。市场参与者对基本面实际情况的洞察能力有限,他们买卖背后可能依据的丝毫理智都被他们的情绪波动所淹没。投资者的行为应该基于基本面及估值分析,而不是受其他人的行动支配。如果你让决定市场走势的投资大众告诉你该怎么做,又如何期望能跑赢大盘呢?

在市场走势理想的时期—或许效仿沃伦·巴菲特—投资者讨论他们有多希望持有的股票价格下跌,可以让他们趁低吸纳。但当价格大幅下滑时,趁低吸纳以拉低买入均价的机会通常不是很受欢迎……而作出行动就更加困难。

在类似此次的调整期间,投资者可能会被吸引作出抛售。在听起来很理智的理由下,比如“减持至令你感觉安心的水平十分重要”,时常隐藏着情绪性行为。但是卖出的真正理由主要是你认为基本面恶化或者价格已见顶。价格下跌则卖出才更加宽心(就像在市场上升时买入的目的)与价格和价值之间的关系毫不相干。

另一个卖出原因当然就是害怕跌势持续。但是如果你禁不住要这样做,首先问问自己,你认为明天的股票市场是涨是跌,再问问自己愿意承担的风险是多少。如果你可以理智地斟酌这些决定而不是跟着感觉走,你可能就会承认根本不知道短期内会发生什么事。

撇开基本面展望或是价格与价值之间的关系不谈,很多人在股市下挫时卖出股票的原因很简单,他们认为必须做些什么,什么都不做只是被动地观望股市并不合理。但是我深深认为,让你赚钱的并不是你买入和卖出东西,而是那些你持有的东西。当然你需要买回来才能持有。我的重点是,交易仅仅是对你持有的东西作出调整,而进行交易不一定能增加潜在利润。紧握你所拥有的可能已经足够—尽管在困难时期要做到这点并不容易。

在众多的论述里,令投资变得复杂的原因是,没有一种策略会永远奏效。几乎每一种投资者可能使用的工具都是一把双刃剑。以下是我在去年《敢于成就伟大——续》(Dare to Be Great II)一文中所写的:

如果投资,一旦市场下跌,你就会遭受损失。如果不投资,一旦市场上涨,你就会错失由此带来的收益。正确把握市场时机可能会增加投资收益。在无法正确把握市场时机的情况下,买入并持有策略将实现更为理想的回报。激进型投资将于市场上升时带来帮助,但也会于市场下跌时造成不利影响。防守型投资将于市场下跌时带来帮助,但也会于市场上升时造成不利影响。如果投资组合过于集中,你的错误会令你全盘皆输。如果分散投资,你成功时所获得的回报也将有所减少。如果采用杠杆,你的成功将被放大。如果采用杠杆,你的错误也将被放大。
以上每一组都是对称的。上述策略在使用正确的情况下不一定会增加投资收益,但如果判断错误,也不会削减收益。因此,任何策略内部或其本身都没有蕴藏一定会取得优于平均投资表现的秘诀。投资界只有一样不会具有两面性,那就是“阿尔法系数”:即出色的洞察力或技巧。无论市场涨跌,技巧都能够帮助投资者获取回报。出色的技巧能够通过增加投资决策的正确率,通过集中投资和使用杠杆以提高预期收益。但这种出众的技能显然是极其少见且难以掌握的……

初学者、未经训练或是懒于投入的人们应该获得超常利润吗?高于平均水平的回报无需努力、没有过人的技巧或不需要获得多数人不知道的情报就能取得吗?答案是否定的。然而很多投资者是基于相信自己能够成功而进行投资的。


出色的投资回报不可能依赖一成不变的策略、众所皆知的方法、止损规则……或是避免所有风险。只有具备优于常人的投资能力,能够识别何时冒险会获得回报,而何时会导致损失,才能获得理想的回报。除此之外,别无他法。

要想取得切实的出色投资结果,高超的技巧是必不可少的要素。如果缺乏卓越的判断力和执行力,那么也不能指望任何策略或是技巧能产生出色的结果。但显然,只有一少部分的投资者拥有卓越的技巧。

在数学层面上无可辩驳的是以下两点:普通投资者在扣除费用前的业绩一般符合市场平均水平,但扣除管理费后,投资者的平均回报就会被拉低至至市场平均水平以下。当中要加以考虑的事实是,被动投资一般都可产生平均业绩,而且费用低廉,又几乎没有不达标的风险。

从长远来说,出色的投资者以及他们深思熟虑得出的方法一般可以产生出色的平均回报,尽管他们可能离完美相去甚远。他们所能期盼的最好情况是,所作出的正确决策多于错误决策,成功决策所赚取的资金超过因错误决策所亏损的资金。

所以,最后的结论是,投资的绝对真理只有一个。查理是对的:投资不易。

(霍华德·马克斯:橡树资本董事长及联合创始人) 查看全部
“投资本来绝非易事。”虽然投资要取得平均成绩颇为容易,但实现卓越的投资回报绝不是轻而易举的。投资者费尽心机寻找特别的、能带来高回报的投资机会,而正是大量买盘提高了资产价格,降低了回报,认为投资是易事的人忽视了投资的复杂性。

本文为2015年9月15日,橡树资本董事长及联合创始人霍华德·马克斯(Howard Marks)先生发布的投资备忘录。

投资不易

2011年,当我将近写好《投资最重要的事》这本书时,有幸与查理·芒格(Charlie Munger)共进午餐。聚餐结束后我起身离开,他说了一句关于投资的话,至今仍萦绕在我的脑海中:“投资本来绝非易事。认为投资容易的人都是愚蠢的。”

查理一如既往地言简意深。比如他那句话的前8个字:“投资本来绝非易事。”虽然投资要取得平均成绩颇为容易,但实现卓越的投资回报绝不是轻而易举的。约翰·加尔布雷斯(John Kenneth Galbraith)在多年以前说过类似的话:世界上没有什么可靠的赚钱之道。如果有,大家恐怕都争先恐后去学习了,普通智商的人都能变得十分富有。

查理和加尔布雷斯教授的言下之意是:人人都想赚钱,尤其想找到把握十足的事情或“必胜决”,让他们无需冒相应风险就能赚钱。因此他们努力工作 (实际上就是勤奋学习),寻找能为他们带来优势的廉价证券和投资方法。他们大量买入证券,使用各种投资方法。这么做的结果就是,这些市场参与者的努力会减少发横财的机会。证券价格越来越能反映公平价值,要得到免费的午餐则难上加难。认为投资是易事的想法是不理智的。

接下来的那句说的是什么呢?“认为投资容易的人都是愚蠢的。”它承接上一句所说的,投资者费尽心机寻找特别的、能带来高回报的投资机会,而正是大量买盘提高了资产价格,降低了回报,认为投资是易事的人忽视了投资的复杂性。

市场就像是一个见面的地方,人们聚在一起以物(通常是金钱)易物。市场有多种功能,其中一种是消除获得超额回报的机会。

打个比喻,Ed来电,给我的车开价1万美元。然后他把车卖给Bob,要价2万美元。如果Ed足够幸运而且我和Bob都答应交易的话,一夜之间他就赚了一倍的钱。简单来说,如果有人希望通过这种交易赚快钱的话,

这个人要么认为我和Bob是傻瓜,要么以为市场不起任何作用,无法令我和Bob搞清楚我那辆车的公平价值。

如果以上两个条件都符合,那这就是一个“低效市场”。

但如果我和Bob都能掌握二手汽车价格的市场信息,Ed拿下这笔交易的可能性就会大大降低。在大多数的市场中,透明度往往可以揭示价格,明显的 错误定价不会发生。(得益于互联网,我们获得数据的渠道前所未有的通畅,比过去理想多了。)我认为这是查理那句话的主要基调:任何想要轻易获得暴利的人都低估了市场的运作方式。

第二层次思维

在《投资最重要的事》这本书的第一章里,我是这样介绍“第二层次思维”的:记住,你的投资目标不是达到平均回报水平;你想要的是超越平均水平。因此,你的思维必须比别人更出色,即思考更周密、水平更高。其他投资者也许都聪慧、信息灵通并且善于运用电脑,因此你必须找出一种与众不同的优势。你必须想他们所未想,见他们所未见,或者具备他们所不具备的洞察力。

你的反应与行为必须与众不同。简而言之,保持正确性可能是投资成功的必要条件,但不是充分条件。你必须比其他人更加正确。其中的含义是,你的思维方式必须非比一般。你要表现与普通人不同,你的预期,甚至你的投资组合都必须偏离常态,你的看法必须比大家的共识更为正确。与众不同并且更出色:这是对第二层次思维相当确切的描述。

在思考查理的看法时,我的脑海中瞬间出现的就是“第二层次思维”。在这个不错的大标题下面,可讨论许多把卓越投资变成一场挑战的重要因素。总之,用查理的话来说,那些认为投资是一件易事的人必然是第一层次思维者。请允许我举书中几个简单例子来说明两个层次思维的差异。

第一层次思维的人说:“我认为这家公司的利润会下跌,卖出。”第二层次思维的人说:“我认为这家公司利润下跌的情况远低于人们的预期,有意外 的利好消息便能拉升股票;可买进。”
第一层次思维的人说:“公司将出现增长低迷、通胀上涨的不利前景。我们抛掉股票吧。”第二层次思维的人说:“前景是糟糕,但所有人都在恐慌中抛售,买进吧!”
第一层次思维的人说:“这是一家好公司,我们应该买进他们的股票。”第二层次思维的人说:“这是一家好公司,但是人人都认为如此,所以它不是最佳选择。因为股票的估值和价格都过高,我们应该卖出。”
第一层次思维是单纯而肤浅的,几乎人人都能做到(如果你想争取优势,这可不是一个好兆头)。第一层次思维者所需要的只是一种对于未来的看法,譬如“公司的前景是亮丽的,意味着股票会上涨 ”。第二层次思维更加深邃、复杂而迂回。第二层次思维者要考虑许多东西:

未来可能出现的结果会在什么范围之内?我认为会出现怎样的结果?我猜中的概率有多大?市场的共识是什么?我的预期与市场的共识有多大差异?资产的当前价格与市场对未来价格普遍的看法,和我的看法之间切合程度有多大?价格中反映的共识心理是过于乐观还是过于悲观?如果大众的看法是正确的,资产价格将会发生怎样的变化?如果我是正确的,价格又会如何?
重点就是第一层次思维者看到的是表面,单纯地对表面现象作出反应,并且根据自己的反应买卖股票。他们并不明白所处的设定环境是投资市场,该市场中资产价格反映且依赖的是市场参与者的期望。他们忽视了他人的行为会使价格变化的事实。而且他们无法理解这件事对他们能否走向成功的含义。

举例来说,我住在洛杉矶,有一位股票经纪经常在我开车时听的电台节目里高谈阔论。他的建议很简单:

“如果你喜欢某一家公司的产品,就买这家公司的股票。”这就是第一层次思维。它相当简单而又有诱惑力。但也容易出错,因为它忽视了这样的可能性:有好产品的公司也会业绩不佳;好产品也可能过时;或者公司股票价格过高,不是一项好的投资。

投资者都想以公平价格买入理想资产,这个基本目标既合理又直接;可是,当你想得越深,就了解到成功的投资在很多方面都违反直觉,就也越能体会一些看似明显的事实,往往错得有多厉害。当然还有大量重要的因素要考虑,但认识到这些是关键。

人人都追捧的事物

第一层次思维者与投资大众最为显著的特点是—他们喜欢具有明显吸引力的事物。这些往往是很容易理解且易于买进的东西,但这不大可能是通往成功投资的路径。我在2007年4月的《人人皆知》(“Everyone Knows”)一书中是这样写的:投资者们明确达成的广泛共识差不多都是错的。首先,大部分人们并不理解某个具有非凡潜力的资产,在实现盈利之前所需要经历的过程。其次,大众对某一投资形成的一些普遍性看法,可能会断送其盈利潜力。

举例说,“人人”都相信是很不错的投资,在我看来,事情显然不会这么简单。

若人人都喜欢,当大众的集体想法出现变化并寻求退出投资时,价格将会有下跌的重大风险。优秀的投资者会知道何时某一资产的价格低于它本来应有的价值,到时会买进那些资产。只有当大多数人未能预见某个投资的价值时,价格才有可能低于其应有价值。Yogi Berra因其名句“不会再有人去那家餐馆了;它太挤”而为人所熟知。这就像说“每个人都意识到这项投资是廉宜”一样荒谬。如果每个人都意识到这一点,就会选择买入,在这种情况下,价格不会停留在低位。
若人人都喜欢,可能意味着这一领域的价值已被过度挖掘,且资金流入过量,已经不存在廉值资产。
若人人都喜欢,那么可能是投资热情推涨了价格,进一步升值的可能性相对偏低。(当然,也存在从“高估”到“进一步高估”的可能性,但我不会指望这种情况发生。)
如果人人都喜欢,那么很可能是因为此资产之前一直表现良好。大多数人似乎认为,如果迄今为止表现突出,那么也就预示着未来的表现将依然不俗。其实更可能的是,到目前为止的出色表现是对未来表现的提前预支,因而预示着从现在开始表现将达平均水平以下。
因此,具有最明显优势的资产成为所有人追捧的对象。他们也可能是最受热捧及定价最高者,从而成为前途最为渺茫和最不牢靠者。一些现实中的例子又是如何表现的呢?

当我于1968年在第一国民城市银行的投资研究部开始我的第一份工作时,该银行正大量投资于“漂亮五十(Nifty Fifty) ”股票:即美国最好、增长最快的50家公司的股票。因为这是些不大可能出状况的公司,官方的论调是无论在什么价位买入,都不会有太大影响。鉴于这些公司的增长率,80或90的市盈率似乎也没什么不合理。

但事实证明,买入价非常重要,并且80-90倍的市盈率也过高。因此,在20世纪70年代初市场遇到难关时,许多股票丧失了绝大多数的价值。投资者最终受了教训,知道人是可能对某项不错的投资过分乐观,而意料之中的是,结果这些对完美未来的预测是会出错的,例如显赫一时的柯达、宝丽来和施乐(10.32, -0.11, -1.05%)等大企业最终落得破产或急需转型的下场。

大约十年前,每个人都热衷于进行房地产,尤其是住宅的投资。这受到一些似乎令人信服的“公认至理名言”推动,譬如“你可以一直居住在这里”、“房价会一直上涨”以及“房地产是一种抗通胀的保值资产”等说法。

就连保守的债券投资者(而不是房屋买家自己)也受“从来未发生过全国性的按揭贷款违约浪潮”这一事实说服,纷纷购买杠杆和分层按揭担保证券。

但到2007年,事实证明房价可升也可跌,基于完美历史纪录而恣意扩大的按揭贷款也存在缺陷。当房地产和按揭贷款成为所有人的宠儿时,结果就变成了不良的投资。

事实是,如果没有这些所谓的真理,那么这些令人痛苦的泡沫就不会存在。追随在某个时间点内流行的趋势,显然不是投资的成功法宝,因为这种流行度可能会导致投资者走在一条舒适但方向错误的道路上。以下内容节选自《人人皆知》:事实上,并没有什么可靠的迹象能够指明下一个暴利投资所在:一笔价格极低的好买卖。大多数人根本不知道如何寻找这种投资 。暴利(我的意思是指不寻常的回报,或不寻常的风险调整后回报)往往并非从购买公众普遍追捧的资产中获得,而是通过购买价值被众人所低估的资产。

简而言之,卓越的投资包含两个基本要素:

1.拥有其他人所忽视的要点(且尚未在价格上得到体现)2.该要点最后被证明是正确的(或至少被市场所认可)
第一个基本要素中,必须清楚明白的是,这一过程中投资者必须具有不寻常的分辨能力、能不按常规出牌、打破旧习或深有远见。这就是为什么常说成功的投资者往往是孤独的原因。

风险与反直觉原理

如果很显然或众人普遍知道的事实往往是错误的,那什么是正确的呢?答案是将明显吸引力的概念反其道而行之。真像是,最出色的购买总是来自于大多数人不了解或不相信的东西,它可能是证券、投资方法、

投资概念,但事实上,一些未被普遍认可的事物,往往会被那些领悟力够强、能逆势而行的投资者所见到。在风险领域有一个很好的例子(节选自备忘录《人人皆知》):

“(关于某项资产)我无论什么价格都不会买入,因为大家都知道风险太高。”这是我在生活中经常听见的一句话,并且为我带来了最好的投资机遇。事实上在某种程度上,这为我的职业生涯奠定了基础。

在20世纪70和80年代,坚持避免投资非投资级债券的做法导致投资者退出大多数的机构投资组合,令这些资产变得廉价。同样的道理也适用于破产公司债务:还有比这风险更大的事情吗?

事实上,投资大众错误判断风险的次数,至少和他们错误判断回报的次数一样多。广泛的共识是,买入一些不被人看好的投资,往往是错误的。事实往往是相反的。

我坚信投资风险往往会在最不易察觉的地方存在,反之亦然:

当每个人都相信某资产具有风险并不愿意买进,这通常会带动价格降至完全不存在风险的某个点位。广泛的负面观点可令其风险降到最低,因为价格当中已经体现不到丝毫的正面因素。

当然,正如“漂亮五十”投资者的经验所证明,当人人都相信某个资产绝对没有风险的时候,他们通常会将其价格抬高至某个含有巨大风险的点位。没人害怕风险,因此承担风险时没有回报,也没有人要求或提供“风险溢价”。这情况可能令最受人欢迎的投资变为风险最高的投资。这种矛盾存在的原因是,多数投资者认为质量、而不是价格是判断某项资产是否安全的决定因素。但是高质素资产也会有风险,质量不高的资产也可以是安全。这完全是购买价格的问题。对我而言,由上述可知,结论其实很简单:在这个世界上,最大的风险莫过于普遍认为安全的时候。

大多数人很难理解对安全的感知会导致风险,相反,对风险的感知则会带来安全。但对更深层次的第二层思维者而言,这是显而易见的。这是另一个实例证明,“人人皆知”的观点塑造了环境,被认为理想的投资价格被抬高,反之亦然。

如果认为基本面风险偏低,且未来十分美好,投资者会变得乐观。这反过来会引起资产价格的上涨,从而导致投资风险上升。困扰着大多数人,即第一层次思维者的问题是,无法辨别基本面风险与投资风险。

需要牢记的是价格所起到的决定性作用。无论基本面展望是积极还是消极,投资风险水平大部分取决于资产的价格与其内在价值之间的关系。再好的资产也可能由于定价过高而产生风险,且由于表现极差以至于没有值得买入(或属安全)价格的资产也少之又少。这就是反直觉原理的其中一个最好例子。只有能够看穿这其中逻辑的人,才有望成为优秀的投资者。还有呢?围绕复杂性和反直觉的主题,我讨论了一些最重要的论题:

第二层次思维的重要性,缺乏对“好公司”和“好投资”的辨别能力,人人皆知的东西起不到作用,和风险的反复无常
下面列出一些久负盛名的投资格言。看看你是否能正确判断哪些有用,哪些没用:

市场是“高效的”,意味着资产价格能体现所有可用信息,从而能对内在价值作出精确的估计。
因为人们都不愿承担风险,风险大的交易无人问津,市场会为投资者提供适当的风险溢价,从而补偿增加的风险。
高风险的投资产生高回报。
在投资组合中加入高风险的资产会使其风险更高。
有效分散的投资组合中所有资产都表现良好是理想的状态。
理解经济学能使你安全驾驭未来的宏观经济。
前景有时清晰明了,有时却纷繁复杂且难以预测。当情况处于后者时必须小心行事。
正确的预测可以带来投资收益。
要有利可图,则预测必须准确。
投资获得收益证明投资者作出了正确的决定。
低价意味着投资具有吸引力。
正在升值的资产值得关注。
反向投资哲学有助投资者持续取得成功。
做感觉正确的事是重要的。
资产流动性越强越安全。
运用简单的公式化流程可以使投资组合中的风险水平保持在低位。
我的答案是:所有这16项都有潜在误区,并且首先,必须放在第二层次思维,而不是第一层次思维上进行理解;其次,这些投资格言不得被视为成功的铁律。原因如下:

1).市场是“高效的”,意味着资产价格能体现所有可用信息,从而能对内在价值作出精确的估计—高效市场理论假定人是理性和客观的。但是因为感性经常代替理性左右人们行为,因此市场所反应的不一定是真相,而是投资者认为的真相。因此价格可以任意变动。有时它们是合理,有时却太高或太低。认为市场是理性的,并且相信其所传递的信息,可说大错特错。2).因为人们都不愿承担风险,风险大的交易无人问津,市场会为投资者提供适当的风险溢价,从而补偿增加的风险—事实上投资者规避风险的程度在过高和过低之间摆动。当规避风险的程度过低时,持怀疑看法和保守的投资者已很少,尽职调查做得不够,高风险交易很容易达成,风险承担的补偿常常不足。投资者绝对不能依赖市场的自我规范。3).高风险的投资产生高回报——这是古老格言中最伟大的一句,也是最大错特错的一句。
如果一系列低风险投资的构成部分的低风险特点能有助实现可靠收入,并可防止出现任何大损失拉低整体业绩的情况,那么这些低风险投资便可能产生高额回报。没有损失令你有好的开头,预示着会取得好成绩。

另一方面,不能依赖高风险投资来获得高额回报。若真行得通,他们就不会被称作是高风险投资了。如果支持它们的投资分析缺乏依据或陷入不利的发展势头,那么高风险投资就无法产生它们似乎会取得的高回报。

风险和回报之间假定的正相关性,是在假设没有投资技巧和增值决策等的基础上预测。如果市场确实是高效的,且投资者没有任何技巧,那么相信承受更大的风险会获得更高回报的理论则是合理。但是如果投资者有超凡的技巧,这些技巧就能用来创造有低风险与高回报潜力的投资组合。

在投资组合中加入高风险的资产会使其风险更高——这里要谈到诺贝尔奖获奖者威廉·夏普(William Sharpe)对投资理论最伟大的贡献,即如果一个投资组合的构成全是低风险资产,加入高风险的资产反而会使其更加安全。这是因为,此举可以提升投资组合的多样化,减少构成部分之间的相关性,增加对单一负面事件的承受能力。
有效分散的投资组合中所有资产都表现良好是理想的状态——事实是,如果所有的构成部分在同一情况中表现良好,那么在另一情况中就可能都表现糟糕。这意味着分散投资的好处将难以完全实现。真正有效分散的投资组合中存在一些表现较落后的资产并不足为奇,也不应对其表现失望。
理解经济学能使你安全驾驭未来的宏观经济——实情是没有永远不变的规则。“在经济学和投资中,由于人类天性起到的关键作用,你无法简单地像真正的科学那样肯定地判断“如果A,就会B。”因果之间的微弱联系使得结果充满不确定性。换言之,这带来了风险。”(《风险再访》“Risk Revisited”,2014年9月)。
前景有时清晰明了,有时却纷繁复杂且难以预测。当情况处于后者时必须小心行事——事实是,未来从不会风平浪静。有时看似无需担忧,那是因为所有的风险都不会是显而易见的。即便看起来最晴空万里的时候,天空也并不像其所呈现的那般一尘不染。哪种情况更危险?是所有人都明白未来有风险,还是认为风险是可知且有限的时候呢?正如我之前所提到的,相比前者,后者更令人担心。
正确的预测可以带来投资收益——最简单的正确预测方法是推断某一趋势,看其是否继续如预期那样保持。大多预测者会做出很多推断,这意味着市场人士大都经常知道他们的预测。因此当趋势确实在持续时,每个人都是对的。但既然每个人都持有同样的观点,那么这种持续趋势可能提前反映了资产的价格,这种符合预期的前进趋势未必会带来利润。因为要使预测能够带来高利润,必须具有特殊性。但是鉴于趋势持续的频率,特殊的预测并非常常正确。
要有利可图,则预测必须准确——正如正确的预测不一定会带来利润,会带来利润的预测也并不一定是正确的。一项预测—即使不正确—仅仅是比其他预测错的程度更少,也可能带来利润。如果每个人均推断出某种趋势将不会持续,那预测到偏离也可带来可观的利润,……即使它并未准确猜中。
投资获利即证明投资者作出了正确的决定——我最先从沃顿商学院学到的知识之一便是:不能依靠结果来判断某一决策的质量。鉴于未来事件的不可预知性,特别是世上存在随机性,许多有理有据的决策反而导致了损失,而众多糟糕的决策却带来了利润。因此某一个丰收年或某些少数的大赢家并不能向我们揭示
投资者的技巧——我们在判断一个投资者是否有技巧之前,必须审视大量的结果和漫长的历史纪录—特别是包含某些艰难年份表现的历史。
低价意味着投资具有吸引力——我在第七页底部探讨了价格对于判断投资是否有风险的重要性。但如果你重读这部分的粗体文字,你会明白低价并非必须要素。某项资产可能会有一个较低的绝对美元价格、一个相比过去较低的价格、或者一个较低的市盈率。但通常,如果投资要有吸引力,风险又要低的话,那么价格需要相对资产内在价值为低才成。如果投资者无法认识到廉价和价值之间的区别,就会很容易陷入困境。
正在升值的资产值得关注——多数人认为市场是有智慧的,因此上涨的价格便意味着基本面良好。他们可能偏爱追涨投资,基于如下理念:之前升值的资产可能继续升值。但事实是:资产价格越高(其他变量相等),越不具吸引力。上涨的动能终究会停止,而此时之前表现最差及价值最可能被低估的资产就会占据市场主导地位。
反向投资哲学有助投资者持续取得成功——投资大众确实常常作出错误的决策。尤其是价格升幅越大,他们越激进;而跌幅越大,则越小心翼翼,与该有的表现刚好相反。但是作出与大多数投资者相反的决策也不是那么简单。很多时候并没有什么事是非做不可或一定不能做的。反向投资哲学在极端情况下最有效,而且只对那些知道投资大众在做什么并且清楚其为何做错的人,才会奏效。而且他们还需要鼓起勇气作出相反的决策。
做感觉正确的事是重要的——最优秀的投资者理性地知道做什么才是正确的。但即便这种认知让他们感到舒适的时候,他们也必须抑制自己不去跟随这种感觉。最好的想法往往得不到其他人的认同,正如我在《敢于成就伟大》(“Dare to Be Great”)一书中所写的那样,特别的想法必定是孤独的。根据定义,流行、普遍认同或显而易见与与众不同的观点是自相矛盾的。……大多数成功的投资一开始都令人感到不安。好的投资者与其他人一样容易受到相同的误导和情绪的影响。只是优秀投资者的自制力更强。
资产流动性越强越安全——资产流动性较大通常意味着更容易以更接近对上最后一次交易的价格卖出资产。但首先,当其他投资者对该资产的想法改变时,流动性可能会枯竭。其次,理论上你想卖出资产时的能力是与基本面安全无关,与长期投资安全的关系也相对较低。投资拥有良好的基本面以及价格具有吸引力、经过充分分析的资产会安全得多,这种情况下你可以长时间持有而无需考虑退出。避免缺乏流动性的最好办法是安排好你的投资,这样就基本上不需要追求流动性。
运用简单的公式化流程可以使投资组合中的风险水平保持在低位——事实上,风险的形式众多,它们可能重叠,也可能差异明显而难以管理。例如,正如我在《风险再访》(Risk Revisited)一文里所说,为降低亏损风险所作的努力总是会增加错过获利的风险,而通过购买较高质量资产以降低基本面风险的努力则经常增加估值风险,因为较高质量资产常常以过高的估值水平出售。
以上的判断究竟包括些什么?是一系列日积月累下来的陈词滥调,包括一些只在某个时期起作用或者纯粹是胡说八道的内容。这些投资谬论无处不在却起不了什么作用。现实是投资者必须在一个复杂且充满挑战的环境中挣扎求存。

近期经验

在不利条件下进行投资组合管理。一些教训值得记下,但要运用这些经验也并非易事:

情绪是投资者的劲敌之一。恐惧让人难以对持有价格急跌的资产保持乐观态度,正如嫉妒使人很难避免买入其他人都持有的价格正在上涨的资产一样。正如我上述所言,每个人都在对抗同样的影响和情绪。出色的投资者可能也难以幸免,但是他们设法不受干扰。

信心是关键情绪之一,当投资者意识到,他们对世界运作方式的了解的远不及他们所想时,会尤其痛苦。在这种情况下,当中国的增长放缓,人民币贬值及市场作出调整,我想大多数投资者都意识到,他们并不了解这会对美国和世界经济造成什么样的影响。保持适度的信心十分重要,但是信心通常同其他情绪一样,都会急剧波动。

尤其是在下滑阶段,很多投资者都认为市场是理性的,寄望市场能告诉他们正在发生什么和应该如何应对。这是你可能犯的最严重的错误之一。正如本杰明·格雷厄姆指出,每日市场不是基本面分析师;它是投资者情绪的晴雨表。你不能把它看得太重。市场参与者对基本面实际情况的洞察能力有限,他们买卖背后可能依据的丝毫理智都被他们的情绪波动所淹没。投资者的行为应该基于基本面及估值分析,而不是受其他人的行动支配。如果你让决定市场走势的投资大众告诉你该怎么做,又如何期望能跑赢大盘呢?

在市场走势理想的时期—或许效仿沃伦·巴菲特—投资者讨论他们有多希望持有的股票价格下跌,可以让他们趁低吸纳。但当价格大幅下滑时,趁低吸纳以拉低买入均价的机会通常不是很受欢迎……而作出行动就更加困难。

在类似此次的调整期间,投资者可能会被吸引作出抛售。在听起来很理智的理由下,比如“减持至令你感觉安心的水平十分重要”,时常隐藏着情绪性行为。但是卖出的真正理由主要是你认为基本面恶化或者价格已见顶。价格下跌则卖出才更加宽心(就像在市场上升时买入的目的)与价格和价值之间的关系毫不相干。

另一个卖出原因当然就是害怕跌势持续。但是如果你禁不住要这样做,首先问问自己,你认为明天的股票市场是涨是跌,再问问自己愿意承担的风险是多少。如果你可以理智地斟酌这些决定而不是跟着感觉走,你可能就会承认根本不知道短期内会发生什么事。

撇开基本面展望或是价格与价值之间的关系不谈,很多人在股市下挫时卖出股票的原因很简单,他们认为必须做些什么,什么都不做只是被动地观望股市并不合理。但是我深深认为,让你赚钱的并不是你买入和卖出东西,而是那些你持有的东西。当然你需要买回来才能持有。我的重点是,交易仅仅是对你持有的东西作出调整,而进行交易不一定能增加潜在利润。紧握你所拥有的可能已经足够—尽管在困难时期要做到这点并不容易。

在众多的论述里,令投资变得复杂的原因是,没有一种策略会永远奏效。几乎每一种投资者可能使用的工具都是一把双刃剑。以下是我在去年《敢于成就伟大——续》(Dare to Be Great II)一文中所写的:

如果投资,一旦市场下跌,你就会遭受损失。如果不投资,一旦市场上涨,你就会错失由此带来的收益。正确把握市场时机可能会增加投资收益。在无法正确把握市场时机的情况下,买入并持有策略将实现更为理想的回报。激进型投资将于市场上升时带来帮助,但也会于市场下跌时造成不利影响。防守型投资将于市场下跌时带来帮助,但也会于市场上升时造成不利影响。如果投资组合过于集中,你的错误会令你全盘皆输。如果分散投资,你成功时所获得的回报也将有所减少。如果采用杠杆,你的成功将被放大。如果采用杠杆,你的错误也将被放大。
以上每一组都是对称的。上述策略在使用正确的情况下不一定会增加投资收益,但如果判断错误,也不会削减收益。因此,任何策略内部或其本身都没有蕴藏一定会取得优于平均投资表现的秘诀。投资界只有一样不会具有两面性,那就是“阿尔法系数”:即出色的洞察力或技巧。无论市场涨跌,技巧都能够帮助投资者获取回报。出色的技巧能够通过增加投资决策的正确率,通过集中投资和使用杠杆以提高预期收益。但这种出众的技能显然是极其少见且难以掌握的……

初学者、未经训练或是懒于投入的人们应该获得超常利润吗?高于平均水平的回报无需努力、没有过人的技巧或不需要获得多数人不知道的情报就能取得吗?答案是否定的。然而很多投资者是基于相信自己能够成功而进行投资的。


出色的投资回报不可能依赖一成不变的策略、众所皆知的方法、止损规则……或是避免所有风险。只有具备优于常人的投资能力,能够识别何时冒险会获得回报,而何时会导致损失,才能获得理想的回报。除此之外,别无他法。

要想取得切实的出色投资结果,高超的技巧是必不可少的要素。如果缺乏卓越的判断力和执行力,那么也不能指望任何策略或是技巧能产生出色的结果。但显然,只有一少部分的投资者拥有卓越的技巧。

在数学层面上无可辩驳的是以下两点:普通投资者在扣除费用前的业绩一般符合市场平均水平,但扣除管理费后,投资者的平均回报就会被拉低至至市场平均水平以下。当中要加以考虑的事实是,被动投资一般都可产生平均业绩,而且费用低廉,又几乎没有不达标的风险。

从长远来说,出色的投资者以及他们深思熟虑得出的方法一般可以产生出色的平均回报,尽管他们可能离完美相去甚远。他们所能期盼的最好情况是,所作出的正确决策多于错误决策,成功决策所赚取的资金超过因错误决策所亏损的资金。

所以,最后的结论是,投资的绝对真理只有一个。查理是对的:投资不易。

(霍华德·马克斯:橡树资本董事长及联合创始人)

施蒂格勒:经济学家为什么不讨人喜欢?

人物stockxp 发表了文章 • 0 个评论 • 1222 次浏览 • 2016-02-29 15:47 • 来自相关话题

经济学家作为一个独立的群体在18世纪末才首次得到承认。1790年伟大的英国哲学家和政治学家埃德蒙·伯克(Edmund Burke)对欧洲的未来发表了悲观的预言:“骑士时代已经过去了。诡辩家、经济学家和计算家(calculator)赢得了胜利;欧洲的辉煌永远结束了。”经济学家只是人类的一小部分群体,但却摧毁了一个伟大的文明,我以为经济学家们会因此获得一些尊重,但事实上,他们的这一成就并没有赢得多少人的钦佩和喜爱。不过,伯克显然错了。事实证明,19世纪是人类发展的黄金时期,无论是经济、科学甚至道德领域都取得了长足的进步。诡辩家们无疑只是些吹毛求疵或虚伪的夸夸其谈者而已,从不会对社会做出什么贡献,但经济学家和计算家则没有带来那么多的麻烦,事实上这两者甚至还为创造一个辉煌的世纪略尽了绵薄之力。

然而,谴责经济学家的传统还是形成了,无论是伟人还是凡人都一直热衷于延续这一传统。我不想在此细数那些谴责(其中所蕴含的恶意通常都多于智慧),而是想提出一个问题,为什么指责经济学家会成为一种潮流呢(即使将经济学家们罪有应得的成分都排除在外)?主要原因非常明显——经济学家一直充当着对社会改革建议“泼冷水”的角色,而对那些支持上述建议的改革者和慈善家而言,经济学家带来的只会是绝望。

经济学家这种击碎别人美好希望的行为被托马斯·罗伯特·马尔萨斯搞得尤为声名狼藉。当时的马尔萨斯是一个不错的年轻牧师,刚从剑桥大学毕业。他的父亲丹尼尔是一个真正的改革者,他是卢梭和英国无政府主义者威廉姆·戈德温(William Godwin)的学生,1749年丹尼尔出版了一本名为《政治正义》(Political Justice)的著作,在该书中他认为造成我们这个世界各种问题存在的原因都在于婚姻制度、财产制度这类制度安排。托马斯·罗伯特·马尔萨斯发现,在是否只要制度正确人类就能走向“完美”(或者至少是过得更舒服,更富于力量)这个问题上,他与父亲是有分歧的。他认为,他发现了人类迈向完美过程中存在的一个不可逾越的障碍——“对性的热衷”。由于这种热衷,人类生养的后代数量将不可避免地超过社会的承受能力,因为人类的生育能力远远超过人类和自然提供生存资料的能力。对此深信不疑的马尔萨斯于1798年匿名出版了一本《人口论》(Essay on Population)。他因此赢得了不朽的名声,但同时也使经济学家们从此被人们称为人类发展计划的冷血批评家。马尔萨斯的悲观主义就是经济学被称为“一门沉闷的科学”的根源。尽管1825年以后马尔萨斯的理论即便在经济学家中也越来越不被认可(因为该理论是错误的),但经济学家们还是一如既往地对各种充满善意的政策给与批判。我最喜欢的一个代表了经济学怀疑思想的例子就是一位极富天赋的爱尔兰经济学家兼律师,芒蒂福特·隆菲德(Mountifort Longfield)。

在英国一些地区,生活较富裕的人们通常会在小麦紧缺时期买下小麦再以半价转售给穷人。显然,这些人这么做完全是出于利他主义;但1834年隆菲德则指出(在他的演讲中),这些富人这么做完全没有意义。原因很简单:假设小麦短缺的状况一直持续到了下一个丰收季节,那么唯一能帮助穷人的办法就是让富人们少吃点——经济学家们也遵循算术法则。仅靠转移金钱并不会在下个收获季节来临前生产出小麦,而事实上,隆菲德还天才般地向人们表明,金钱转移只会使那些谷物商获益。穷人们最终为小麦支付的钱还是和他们本来要支付的一样多,并不会因半价买进而得到任何好处,在整个过程中只有最初的小麦持有人会获益。在这个例子中,富人的慈善之举实际上毫无意义。

长期以来,经济学家大部分的公共角色就是按照经济逻辑得出无情的结论:不管是隆菲德时代向穷人半价销售小麦,还是我们这个时代的最低工资规定和根据不同情况而制定的最高利率,都是如此。经济学家们就像总是带来坏消息的信使,也正因为如此才获得了坏名声。

但我认为,这种公共角色是必要的,或者说是重要的。那些办事效率低下或效果适得其反的社会尤其需要知道这一点。医生必须提醒病人警惕那些对其病愈无益甚至有害的“秘方”,工程师应该警告立法机关世界上不存在永动机。对经济学家而言也是同样的道理。著名的古典学者、牛津大学老师本杰明·乔伊特(Benjamin Jowett)就曾精妙地阐述过这一点。1861年,有一位维多利亚时代以反对活体解剖而闻名的女权主义者弗朗西丝·鲍尔·科布(Frances Power Cobbe)对经济学家生出了诸多抱怨,而本杰明则针锋相对地维护了经济学家的声誉。

我写这封信是为了感谢你送给我那本小册子,我看了,非常喜欢。

你以那样一种简单而感人的手法就社会问题进行论述是非常有意义的。但千万别挑起与政治经济学之间的战争。

(1)因为政治经济学家们是一群非常强大而危险的人。

(2)因为如果人们对自利这种普遍动机的看法存在分歧,那么就不可能填补法律的空隙。

(3)(你可能不会同意这点)因为所有所谓的慈善家加起来也不如政治经济学家们通过维护自由贸易等为劳工阶层带来的利益多。

就我自身而言,我希望能够避免那些伪善的表述,比如“使命”之类的,受过教育的人并不喜欢这类表述。但我估计它们是筹钱的必要手段,不过既然这只是一个喜好问题,政治经济学家也就完全可以对此进行重大调整。感觉的光芒从来不会教导我们怎样去一同解决世界上存在的问题,而阳光也不会找到通往人类或野兽心中的途径。

我总是希望所有人文学科都能与政治经济学结合起来。也许有人会说这种结合是违背人性的,是不可能实现的。请恕我做这样的推断。

很难对上述颂扬进行反驳。经济学家大大增加了人们对生活其中的这个世界的理解,而这正是科学家的使命,否认这一点难道不是很无礼,或者很无知吗?

如果有谁同意经济学家的存在是必要的,那么我们并不要求他对经济学家的喜爱多于对殡葬业者的喜爱。经济学家们既不是特别好也不是特别坏,在善良、勇敢、慷慨或忠诚方面,他们和普通人差不多。如果他们,也就是说我们,要求别人给予嘉许,那仅仅是因为他们有一点点与众不同。经济学是唯一一门发展得相当好的社会科学(知道我说的谦虚是什么样的了吧?),因为它拥有一套广泛的、可操作和可检验的理论体系。置身于经济学会让经济学家们的思维方式与其他人稍有不同,我希望这些差异会带来一些乐趣。



​作者:乔治 · 施蒂格勒
1982年诺贝尔经济学奖得主
节选自《乔治 · 施蒂格勒回忆录》,中信出版社2006年版 查看全部

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经济学家作为一个独立的群体在18世纪末才首次得到承认。1790年伟大的英国哲学家和政治学家埃德蒙·伯克(Edmund Burke)对欧洲的未来发表了悲观的预言:“骑士时代已经过去了。诡辩家、经济学家和计算家(calculator)赢得了胜利;欧洲的辉煌永远结束了。”经济学家只是人类的一小部分群体,但却摧毁了一个伟大的文明,我以为经济学家们会因此获得一些尊重,但事实上,他们的这一成就并没有赢得多少人的钦佩和喜爱。不过,伯克显然错了。事实证明,19世纪是人类发展的黄金时期,无论是经济、科学甚至道德领域都取得了长足的进步。诡辩家们无疑只是些吹毛求疵或虚伪的夸夸其谈者而已,从不会对社会做出什么贡献,但经济学家和计算家则没有带来那么多的麻烦,事实上这两者甚至还为创造一个辉煌的世纪略尽了绵薄之力。

然而,谴责经济学家的传统还是形成了,无论是伟人还是凡人都一直热衷于延续这一传统。我不想在此细数那些谴责(其中所蕴含的恶意通常都多于智慧),而是想提出一个问题,为什么指责经济学家会成为一种潮流呢(即使将经济学家们罪有应得的成分都排除在外)?主要原因非常明显——经济学家一直充当着对社会改革建议“泼冷水”的角色,而对那些支持上述建议的改革者和慈善家而言,经济学家带来的只会是绝望。

经济学家这种击碎别人美好希望的行为被托马斯·罗伯特·马尔萨斯搞得尤为声名狼藉。当时的马尔萨斯是一个不错的年轻牧师,刚从剑桥大学毕业。他的父亲丹尼尔是一个真正的改革者,他是卢梭和英国无政府主义者威廉姆·戈德温(William Godwin)的学生,1749年丹尼尔出版了一本名为《政治正义》(Political Justice)的著作,在该书中他认为造成我们这个世界各种问题存在的原因都在于婚姻制度、财产制度这类制度安排。托马斯·罗伯特·马尔萨斯发现,在是否只要制度正确人类就能走向“完美”(或者至少是过得更舒服,更富于力量)这个问题上,他与父亲是有分歧的。他认为,他发现了人类迈向完美过程中存在的一个不可逾越的障碍——“对性的热衷”。由于这种热衷,人类生养的后代数量将不可避免地超过社会的承受能力,因为人类的生育能力远远超过人类和自然提供生存资料的能力。对此深信不疑的马尔萨斯于1798年匿名出版了一本《人口论》(Essay on Population)。他因此赢得了不朽的名声,但同时也使经济学家们从此被人们称为人类发展计划的冷血批评家。马尔萨斯的悲观主义就是经济学被称为“一门沉闷的科学”的根源。尽管1825年以后马尔萨斯的理论即便在经济学家中也越来越不被认可(因为该理论是错误的),但经济学家们还是一如既往地对各种充满善意的政策给与批判。我最喜欢的一个代表了经济学怀疑思想的例子就是一位极富天赋的爱尔兰经济学家兼律师,芒蒂福特·隆菲德(Mountifort Longfield)。

在英国一些地区,生活较富裕的人们通常会在小麦紧缺时期买下小麦再以半价转售给穷人。显然,这些人这么做完全是出于利他主义;但1834年隆菲德则指出(在他的演讲中),这些富人这么做完全没有意义。原因很简单:假设小麦短缺的状况一直持续到了下一个丰收季节,那么唯一能帮助穷人的办法就是让富人们少吃点——经济学家们也遵循算术法则。仅靠转移金钱并不会在下个收获季节来临前生产出小麦,而事实上,隆菲德还天才般地向人们表明,金钱转移只会使那些谷物商获益。穷人们最终为小麦支付的钱还是和他们本来要支付的一样多,并不会因半价买进而得到任何好处,在整个过程中只有最初的小麦持有人会获益。在这个例子中,富人的慈善之举实际上毫无意义。

长期以来,经济学家大部分的公共角色就是按照经济逻辑得出无情的结论:不管是隆菲德时代向穷人半价销售小麦,还是我们这个时代的最低工资规定和根据不同情况而制定的最高利率,都是如此。经济学家们就像总是带来坏消息的信使,也正因为如此才获得了坏名声。

但我认为,这种公共角色是必要的,或者说是重要的。那些办事效率低下或效果适得其反的社会尤其需要知道这一点。医生必须提醒病人警惕那些对其病愈无益甚至有害的“秘方”,工程师应该警告立法机关世界上不存在永动机。对经济学家而言也是同样的道理。著名的古典学者、牛津大学老师本杰明·乔伊特(Benjamin Jowett)就曾精妙地阐述过这一点。1861年,有一位维多利亚时代以反对活体解剖而闻名的女权主义者弗朗西丝·鲍尔·科布(Frances Power Cobbe)对经济学家生出了诸多抱怨,而本杰明则针锋相对地维护了经济学家的声誉。

我写这封信是为了感谢你送给我那本小册子,我看了,非常喜欢。

你以那样一种简单而感人的手法就社会问题进行论述是非常有意义的。但千万别挑起与政治经济学之间的战争。

(1)因为政治经济学家们是一群非常强大而危险的人。

(2)因为如果人们对自利这种普遍动机的看法存在分歧,那么就不可能填补法律的空隙。

(3)(你可能不会同意这点)因为所有所谓的慈善家加起来也不如政治经济学家们通过维护自由贸易等为劳工阶层带来的利益多。

就我自身而言,我希望能够避免那些伪善的表述,比如“使命”之类的,受过教育的人并不喜欢这类表述。但我估计它们是筹钱的必要手段,不过既然这只是一个喜好问题,政治经济学家也就完全可以对此进行重大调整。感觉的光芒从来不会教导我们怎样去一同解决世界上存在的问题,而阳光也不会找到通往人类或野兽心中的途径。

我总是希望所有人文学科都能与政治经济学结合起来。也许有人会说这种结合是违背人性的,是不可能实现的。请恕我做这样的推断。

很难对上述颂扬进行反驳。经济学家大大增加了人们对生活其中的这个世界的理解,而这正是科学家的使命,否认这一点难道不是很无礼,或者很无知吗?

如果有谁同意经济学家的存在是必要的,那么我们并不要求他对经济学家的喜爱多于对殡葬业者的喜爱。经济学家们既不是特别好也不是特别坏,在善良、勇敢、慷慨或忠诚方面,他们和普通人差不多。如果他们,也就是说我们,要求别人给予嘉许,那仅仅是因为他们有一点点与众不同。经济学是唯一一门发展得相当好的社会科学(知道我说的谦虚是什么样的了吧?),因为它拥有一套广泛的、可操作和可检验的理论体系。置身于经济学会让经济学家们的思维方式与其他人稍有不同,我希望这些差异会带来一些乐趣。



​作者:乔治 · 施蒂格勒
1982年诺贝尔经济学奖得主
节选自《乔治 · 施蒂格勒回忆录》,中信出版社2006年版

巴菲特致股东信

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评论stockxp 发起 • 1 关注 • 0 个回复 • 2016-02-29 15:30 • 来自相关话题

巴菲特2016年致股东信全文
http://www.jiemian.com/article/554391.html
http://www.jiemian.com/article/554395.html
 

张峻

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