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揭开价值投资数据背后的秘密
2011年04月22日 08:06:37 华讯财经【 】 【打印

  作者简介:刘钊,中国科学技术大学统计与金融系学士、计算机科学技术双学士、金融工程博士,深圳证券交易所博士后,主要研究领域包括数量化投资、金融产品创新、金融市场微观结构等。2008年11月-2010年1月供职于五矿证券经纪有限责任公司,先后担任总经理助理、董事会秘书,2010年1月加入摩根士丹利华鑫基金,任金融工程和风险控制部副总监。

  (一)价值投资确实有用吗?

  很多人崇拜巴菲特,但事实上,绝大部分的追随者都无法取得巴菲特一样的业绩。是价值投资在中国不适用,还是他们没有用好价值投资?

  1.简化的价值投资模型

  巴菲特的价值投资理念,是长期持有那些具有高回报、低估值的上市公司。我们来检验一下“买入低PE个股”的简单做法能否取得高于指数的投资回报。

  根据相关规定,上市公司需在每年前4个月里公布年报,我们可以根据5月第一个交易日的股价计算出PE值。剔除亏损公司,我们按PE从低到高对上市公司进行排序,PE值越低排名越靠前,越是我们应当选择的“好”公司。我们取排名前100的公司,按照流通市值权重组成“好公司100组合”,买入并持有一年。按照这种方式每年调整一次,交易手续费按单边0.6%计算。统计结果显示,投资5年的组合累积收益264%,同期沪深300指数收益为210%。按复利计算,组合平均每年战胜指数4%左右。

  于此,我们得到一个初步的结论:价值投资在中国是可行的!

  2.模型的有效改进

  (1)变历史业绩为预期业绩

  静态PE值只代表公司过去的业绩,而不能反映将来的情况。如果我们能根据证券分析师对业绩的预测以及当前股价,计算出预期PE估值来选择个股,是否能有更好的效果?

  我们由此进行第1次改进,结果显示,这种改进是有效的:模型5年收益上升到374%,每年战胜指数的幅度上升到11%。也就是说:我们更应当考虑公司未来的业绩而不是历史的业绩。

  (2)每月调整一次组合

  一年里股票价格变动太大,某上市公司原本PE值较低,在1个月里价格上涨较多,PE值也涨上去了,我们是否可以提前兑现利润,卖出上涨个股,转而投资PE仍较低的其它股票?

  缩短投资周期,每个月根据新的二级市场价格,重新算一次预期PE,同时对组合进行调整。同样考虑单边交易0.6%的手续费。改进后模型的收益上升到434%,每年战胜指数的幅度上升到14%。这似乎也验证了我们的直观感受,在中国市场,股价波动较快,即便是价值投资,也不能持有太长时间,一旦股价如预期上涨了,就应当及时卖出兑现利润。

  3.失败的改进:在不同行业里选低PE个股

  不同行业有不同的特点,有些传统行业,PE估值一直就较低,比如钢铁行业、化工行业。如果我们总是找低PE的公司,大部分将集中到这些传统行业,无法选到高成长的新兴行业。于是考虑以下改进方法:分行业进行PE排名,每个行业选取PE最低的5家上市公司进行投资,不考虑亏损企业。同样考虑0.6%的单边交易成本。

  统计结果显示,在行业内部选低PE个股的策略,收益反而更低了!在所有公司里选低PE个股的策略,5年累计收益264%,而分行业选低PE个股的策略,5年累计收益仅227%,即使经过动态预期PE的改进也没有得到好的收益。数据的结果验证了人们的经验:并不是所有行业都适合低PE策略!如果在新兴行业里单纯的看低PE,可能反倒找到成长性不好的公司。

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  (二)追强势股能赚钱吗?

  股评家有一句口头禅叫做“追强势股”,认为强势股总能延续一段时间的上涨趋势,为投资者带来超额收益。追强势股也常被称为“追涨策略”或“动量策略”,与之对应的另一种策略是“找反弹股”,或称为“反转策略”,即买入前期跌幅最大的个股,寄希望于“跌得越深,反弹越高”。上述两种策略均有不少拥簇,而本文则将对它们进行一次验证。

  1.基本定义

  我们这样定义“动量策略”:以每个月15号作为观察日,对上个月所有个股的涨幅进行排序,找到涨幅最大的100只个股。然后,我们根据公司的市值规模分配资金,买入这100只股票。下个月15号,我们重新计算月度个股涨幅,得到新的涨幅居前100名公司,按名单进行调整。如此反复,每个月换一次股票,买入卖出价格以15号收盘价为准,暂不考虑手续费,也不买入ST类个股。

  与之相对应的是“反转策略”:在上述模拟中将“排名居前”改为“排名靠后”,其它不变,同样构造100只个股的组合,每个月调整一次。

  2.策略收益的统计

  在过去的6年里,按照这两种策略进行操作的投资收益见图表3。让人吃惊的结果是,不论哪种方法,都明显低于沪深300指数的收益。也就是说,长期来看,“追强势股”和“找反弹股”都不能为投资者带来超额收益。计算交易成本后,还可能让投资者亏损。

  3.从失败策略中寻找赚钱法门

  以上两种策略虽然都失败了,其中却恰恰隐藏着导入成功的法门。注意到强势股和反弹股分别对应了涨幅最大的和跌幅最大的个股,它们都没有超额收益,超额收益会去哪呢?一个推测是,超额收益集中到涨跌幅排名居中的个股?一点没错,结果见图表4。我们将选股规则改为“取上个月涨幅排名靠中间的100只个股”,其它规则不变,6年累积收益率695%,大幅超越同期指数。也就是说,追涨不赚钱、反转也不赚钱,找那些前期涨幅居中的个股,反倒有可能找到黑马。

  4.权重对模型的影响

  我们在前面分析追涨和反转策略时,均使用市值加权。也就是说,对于同样要买入的股票,大盘蓝筹股会多买一些,小盘股会少买一些。与市值加权对应的是等权重,即不论是大盘股还是小盘股,都买入相同的金额。加权方式的不同,对模型会有多大的影响?请见图表5。

  对比图表3和图表5的结果,我们发现了很大的不同。同样是反转策略,市值权重没有超额收益,等权重却有较多的超额收益!两者的差异在于,市值权重投资了更多的大盘股,等权重投资了更多小盘股,换句话说:对小市值股票,用反转策略是有效的!对大盘蓝筹股,反转策略是无效的。

  而对于追涨的策略,不论是等权重或市值权重方法,模型显示策略是无效的,由此得到另一个结论:不论是大盘股还是小盘股,追涨总是不可取的。

  结 论

  我们可以通过数量化投资,来捕捉有效的策略。例如通过以上的模型验证,价值投资在中国证券市场真实有效,仅仅经过一些简单的改进,就能够在最近5年取得年均复利回报40%,每年战胜指数14%。这是相当不错的成绩。同样用量化的方式,我们验证了“追涨”的策略并不有效,根据统计结果,从大样本角度来看,追强势股总是不合适的。我们认为,像连续上涨这类事件,人的潜意识中会强化它们的存在,夸大发生次数,投资者可能注意到了某只个股连续涨停,却没注意到某些个股涨得多,跌的也深。人们的认知存在偏差,但量化有助于我们矫正偏差。

  寻找投资策略是一个系统工程。在海量的信息里,需要提炼出有用的信息,加以甄别、分析。比如我们发现市值权重下追涨和抢反弹的策略都不可取,却从这些失败策略中发现找涨跌幅排名居中个股的好方法。另外,稍微修改条件,失败策略也会有新的价值,比如调整加权方法后,我们发现对小盘股抢反弹就是一种有效的策略。更好的掌握数据、分析数据、理解数据、应用数据,这就是量化基金的最主要工作。

  (以上数据来源:摩根士丹利华鑫基金金融工程部整理)

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