乔治·索罗斯(George Soros)、沃伦·巴菲特和计算机，三者有何共同点？嗯，还挺多的。
至少全球投资管理公司AQR Capital Management这么认为。AQR是一家程序驱动的投资公司，创始人因发现投资成功背后的算数秘密而声名大振。一篇没有公开发表的新论文认为，从理论上看，传奇基金经理随着时间推移获取的许多收益，普通人利用定量分析师所知的一些买入/卖出信号也能获得。
以巴菲特和他的伯克希尔哈撒韦公司(Berkshire Hathaway Inc.)为例，1977年以来，这家公司的平均年回报率为17.6％，是标普500指数的两倍。AQR分析师声称，如果你接受巴菲特的投资声明，愿意让计算机根据这些声明建立定量投资组合，那你也能获得巴菲特三分之二的成绩。
这是华尔街对于积极经理人业绩中多少是技术成分、多少是运气成分讨论的最新进展。被动基金日益活跃之际，这场辩论变得更加迫切。AQR在这里是有利益牵涉的：因子投资推动了该公司的增长，同时催生了一些与价值、动量等因子挂钩的更便宜的共同基金和智能贝塔ETF。
AQR将巴菲特、索罗斯的投资回报与计算机生成的投资组合作比较，后者能按照这两人的理念自动调整投资风格。AQR发现，计算机在复制人类方面做得相当不错。这篇论文可以说是在推广一种资金管理方式，而这种方式有时似乎难以解释：重新调整股票指数、突出低波动率和价格动量等特点，怎么就和明星投资者差不多了呢？
AQR美国投资组合方案联席主管丹·比利亚隆(Dan Villalon)表示：“如果投资者想更多地像巴菲特一样，他们不必选择与巴菲特完全相同的股票，选择同类股票就行了。”这正是人们对因子和风格大感兴趣的原因。
诚然，这份研究并不是说没有天赋异禀的基金经理。人人都知道巴菲特买便宜股，但即便这种“价值”因子很大程度上解释了他傲人的成绩，那也不能否认他在选择策略、贯彻策略上的成就。AQR认为，聪明的投资者通常是长时间坚持做好一些事情才取得成功的，言下之意，蕴含AQR投资逻辑的被动策略也有可能获得成功。
“我们的结果可能看起来很有说服力，但其实也是对前人的借鉴，”作者说。“这些伟大的投资者先‘弄明白了’，他们能坚持他们的理念，理当享有现在的声誉。”
在市场上寻找类似巴菲特投资的系统时，AQR提议跟踪一种计算机生成的投资组合，它是参考了价值因子、质量因子（或具有最强资产表现的股票）和低波动率因子后筛选出来的，价格波动最小。放眼市场本身，在过去40年里持有具备这些特质的股票能让你做到与巴菲特相差不到4个百分点。AQR写道，即使这个差距在统计学上微不足道，但可能反映了巴菲特用旗下保险公司现金投资带来的杠杆收益。
记者向巴菲特和索罗斯的助手发信息寻求置评，但未获回复。
AQR认为，趋势和动能因子最能反映索罗斯的繁荣与萧条周期理论。分析师还计入了货币的价值因子，这是对索罗斯在1992年英镑危机中卖空成功的肯定。总之，利用这些因子再加上简单的美国股票市场收益，几乎能达到索罗斯量子基金在1985-2004年的年回报率（高达20％），几乎是美国股票市场的三倍。
分析师也提出了一些警告。AQR上述提议的前提是，它可以确定哪些因子与星级管理人员的方法一致，而这在某种程度上靠的是主观判断。人们很久以前就已确定，少数几个因子曾随着时间推移跑赢过市场，也就是说AQR选择的任何行之有效的量化策略都应该能帮助投资者接近其偶像的记录。
AQR表示，这种策略并不是简单地将自己预先知道能跑赢市场的系统简单叠加在一起。他们写道：策略使用的“每一个”‘巴菲特因子’都具备显著的统计意义，表明这每一种投资风格都在伯克希尔的成功中发挥了作用。”
该研究还考察了比尔·格罗斯(Bill Gross)掌舵太平洋投资管理公司(Pacific Investment Management Company ，简称PIMCO)、彼得·林奇(Peter Lynch)掌管富达投资集团(Fidelity Investments)时的情况。在巴菲特、索罗斯、格罗斯和林奇这四人中，只有林奇的麦哲伦基金在1977年到1990年取得了计算机无法复制的涨势。林奇在任期间，富达的麦哲伦基金从2000万美元增长到140亿美元。
即便有前车之鉴可以参考，即便对当今所有因子量化研究都有了解，研究人员还是无法解释林奇21％年收益中的8.3个百分点是怎么获得的。这部分无法解释的阿尔法回报（译者注：实际回报与模型预期回报之差）大于任何单一因子的贡献。AQ说，林奇的优势来自于他的“各类公司的核对清单”，以及有利于小型股和动能的因子。
“肯定还有技术发挥的空间，” 比利亚隆说，“我们把所有这些因子都考虑进去后，他仍然还有巨大的阿尔法回报。”
（文章来自微信公众号：商业周刊中文版）
文章标签:
文章链接: 如何像巴菲特一样赚大钱？别选与他完全相同的股票 [复制链接]
站方声明: 除特别标注, 本站所有文章均为原创, 互联分享, 尊重版权, 转载请注明.
这个特色图片，看一次笑一次，太好笑了 
