波动性与投资风险 | 【泓铭市场往事】

我们都知道，全球股市在2017年经历了一波牛市。在比较大的市场中，我们重点关注的A股、港股和美股的牛市特征更加明显：市场单边上行，回撤幅度很小，因此波动性很小。如果计算一下这些市场的风险收益比（例如夏普比率），数值之高令人惊叹。但进入2018年以来，全球市场的波动性显著上升，具体表现就是更加容易暴涨暴跌，这情况我们在第一季度经历了不止一次。其原因，大致可以归结为市场利率水平的抬升，对于未来经济前景的担忧，市场估值水平处于高位（例如美股），以及潜在的中美间的贸易战之类的负面因素等。波动性加大是我们的直观感受，当然我们更关心的是波动性对于投资业绩的影响体现在哪里？或者，波动性的加大是否就意味着市场风险的提升？还有，该怎么应对这上蹿下跳的市场？

图：纳斯达克指数和恒生指数

说起来比较有意思，波动性虽然被我们常常提及，并且对投资表现的影响巨大，但波动性本身是不能从市场中直接观测到的，这和其他的市场变量不同，比如股票价格。我们知道，在给一类金融衍生品--期权--定价的时候，所需的5个输入变量，即市场价格、行权价格、到期时间、无风险利率和波动率，其他4个都是可以直接观测的，唯有波动率不行。这种情况下，我们就只能借助模型来间接计算波动率。最简单的计算方法就是用标准差：取一段时间的数据为样本（样本数一般要大于60，例如每日或者每周的数据），然后计算标准差并将其年化，就是我们通常看到的波动率数值。

很显然，这样的计算涉及样本数据时间窗口的选择以及在年化时的一些假设。有些人觉得用高中生都会计算的标准差来代表波动率不够过瘾、逼格也不够高，就设计出了很多其他的计算方法，直至听上去就非常高大上的GARCH模型（Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity，广义自回归条件异方差）。搞不清楚GARCH究竟是什么没有关系，只要了解这种模型描述的是波动率扎堆出现这一特性就够了，而且有人因为这个模型获得了2003年的诺贝尔经济学奖，逼格实在是不能更高了。

另一方面，有人另辟蹊径，利用模型从期权价格（可以从市场中直接观测到）倒推出波动率来，也就是常说的“隐含波动率”。你可能会问，为何大家对波动性的计算如此上心？那当然是利益使然。目前波动率的交易已经是个很大的市场，除了传统上的香草期权产品之外，波动率期权、波动率期货、波动率互换以及方差互换这样的产品也早就存在。无数的对冲基金和量化交易员在煞费苦心地对波动率曲线和平面建模，设计极其复杂的交易策略，甚至有投行非常贴心地推出数款针对韭菜的波动率产品，例如下面图示的这个做空vix指数的ETF（图中那个“断头闸刀”是从每股140美元跌到10美元）。另提一句，这种做空机制很像卖出定价不合理的看空期权或者保险产品，可以连续多年积小胜为大胜，然后黑天鹅降临，一天之内全部亏光。由此我不禁想起了老东家美林证券（Merrill Lynch），2004~2007年期间在房屋抵押衍生品上面做的风生水起，大有超越大摩成为美国第二大投行的架势，也赚了不少钱…… 然后，次贷危机来临，几年赚的钱几乎是在一个季度内亏光，而且还要倒贴。

图：做空VIX的ETF

当然我们多数人大概没有打算做波动率的交易，因此我们更关注波动性和投资风险之间的关系。关于这个，有几个想法跟大家探讨。第一，波动性是市场固有的特性。虽然难以被精准观测，但市场最不缺的就是波动性。在这一点上，请允许我引用马克·吐温说过的一句名言（原谅我如果你早就听过这句话了）：“股市最危险的月份是10月，以及3月、5月、8月、12月、9月、11月、2月、4月、6月、7月和1月。”市场波动的原因在于，虽然宏观经济和公司的基本面波动很小（至少在短时间内），但投资者的情绪波动却很大。

关于这一点，价值投资之父本杰明·格雷厄姆的“市场先生”寓言故事说的很好（请继续原谅我）：“设想你在与一个叫市场先生的人进行股票交易，每天市场先生一定会提出一个他乐意购买你的股票或将他的股票卖给你的价格，市场先生的情绪很不稳定，因此，在有些日子市场先生很快活，只看到眼前美好的日子，这时市场先生就会报出很高的价格，其他日子，市场先生却相当懊丧只看到眼前的困难，报出的价格很低。另外市场先生还有一个可爱的特点，他不介意被人冷落，如果市场先生所说的话被人忽略了，他明天还会回来同时提出他的新报价。市场先生对我们有用的是他口袋中的报价，而不是他的智慧，如果市场先生看起来不太正常你就可以忽视他或者利用他这个弱点。但是如果你完全被他控制后果将不堪设想。”

第二，波动性不完全等同于风险。从学术的角度来说，衡量风险的指标就是波动率。但对于投资者来说，资产价格的正常波动就不是风险了。毕竟波动是不可避免的，因此真正的风险是那些“坏”的波动。比如我若是做多一个股票，我一定不会为股票价格的上涨而抱怨。因此有人发明了被称作“半标准差（Semi-Standard Deviation）”的概念，即在计算标准差时，只计入低于均值的那些数值。这虽然近了一步，但衡量的仍然不是真正的风险。按照“顽固”的价值投资派的说法，真正的风险是本金永久性损失的可能性。例如，我在经过研究之后，买入了一只股票。买入不久，整个市场受某个宏观因素（比如央行的加息预期）而下跌，我的股票也跟随下跌。这种情况其实不是问题，因为我有信心股价迟早会涨回来。但如果公司爆出财务造假的丑闻，其基本面远比公开数据显示的要更加恶劣，股价因此而大幅下挫，那么这一次我就有大麻烦了。

第三，高风险不总是对应着高回报。我们都知道这么一个常识，回报和风险是正相关的，风险越大回报越高，“不入虎穴，焉得虎子”、“富贵险中求”等老话说的就是这件事。经典的金融理论也说这个概念是正确的，比如CAPM（资产定价模型）在一系列的假设和简化后告诉我们，预期回报和风险是线性正相关的。但果真如此吗？至少从长期投资的角度来说，风险越高其实回报越低！有图有真相。荷兰的Pim van Vliet将美国的股票依照风险程度划分成10个组合，根据他的计算，从1929到2014年，风险最低的组合大幅跑赢风险最高的组合：低风险的组合从最初的100美元上涨到超过2,200万美元，对应15.2%的年化复合回报率；而高风险的组合从100美元上涨到只有779美元，对应的年化复合回报率只有2.4%，连通胀都没能战胜。不但如此，van Vliet还发现，更近期的数据，其他大类资产，以及其他地区的资产，都支持同一结论：长期来看，风险越低回报越高。

图：低风险组合大幅跑赢高风险组合，1929~2014年

图：低风险组合跑赢高风险组合，2015~2017年

为什么会有这样的悖论？准确的原因有待于学术界从理论上给出解释。但从数据和直观上考量，我认为是下面的几个因素造成了低风险高回报这样的结果。第一，长期看，赢得多的原因是在下风期的时候亏的少。大家都明白那个道理，就是如果一只股票价格跌了50%，需要上涨100%才能回本。因此从复利的角度来说，大的回撤对最终的累计回报有非常大的负面影响。一个略不太恰当的类比：毒贩子赚的远比银行职员要多，但时间长了，毒贩被抓的可能性急剧增大，而且一旦失手就没有然后了，因此银行职员大概率在这场“龟兔赛跑”中胜出。其实，上面van Vliet的测试在我看来还高估了高风险组合的回报，因为原本那个组合中为数不少的公司后来都破产倒闭了，造成股东的价值清零。因为数据的原因，类似的模拟计算结果都会高估高风险的投资回报。比如目前最好的数据库，也是几乎所有的研究都在用的CRSP，以及商用的Compustat，都没有很好地处理存活者偏差（Survivorship Bias）这个问题。

第二，和很多生活中其他的道理一样，过犹不及。这就像菜肴里加入适量的盐有助于增加美味，但如果多了就会引发高血压。实际上，在投资中，是要承受一定风险的，但有个程度的考量。van Vliet在研究中发现，在一开始的时候，回报率确实是随着风险的上升而提高的，即两种确实呈正相关，但边际上的提高迅速下降，而且很快更高的风险就开始降低回报了。经济学中也有相同的概念（边际递减效应），例如一个工厂的生产率开始的时候随着工人人数增加而提升，但工人数超过了一个点之后就开始降低生产率了。这就是中庸之道吧？其实仔细想想，在投资中，处处存在着这样的中庸，就是有一些很好，但绝对不能极端：投资经理需要十分自信，但不能顽冥不化；研究调查中需要注重细节但不能一叶障目不见泰山；需要倾听市场的声音但不能被市场牵着鼻子走；遇到不顺的时候需要承受一定的亏损但不能放任不管而导致亏损失控；追逐高增长的公司但增长不可太高（否则容易掉入增长陷阱），喜欢低估值的公司但估值太低需要警惕（价值陷阱），等等。

顺便说一句，之前读《孔子传》，深感和世界上的一些主流文明相比（比如基督教和伊斯兰教），以儒家文化为核心的传统中华文明最大的魅力之一是：不走极端。

顺便说二句，虽然有这样那样的问题，但CAPM及类似的资产定价模型并没有错，即它们揭示的风险收益关系是正确的。这就好比，某健康顾问给了我一份健康食谱，并且告诉我要锻炼身体、早睡早起，这样我就有机会变得玉树临风、人见人爱。可很久过去了，我依然看上去像一只圆滚滚的皮球，但我却不能因此而去怪健康顾问的忠告吧。

图：风险-回报关系

回到本文开头的最后一个问题：该怎么应对高度波动的市场？来来来，老衲把这句《九阳真经》中的不传秘诀授给你听：他强由他强，清风拂山岗；他横由他横，明月照大江；他自狠来他自恶，我自一口真气足。

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李志勇
泓铭资本首席策略师

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