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2019-04-24   作者:汪义平

岩论时光 | 汪义平:资本市场不是一个物理系统,是一个博弈系统

4月19日,由横琴新区金融服务局主办,横琴新区金融服务中心、横琴新区金融行业协会、广发证券股份有限公司协办、私募排排网承办,以“汇私募·甄英才·创未来”为主题的2019年私募证券基金业发展大会将在珠海横琴拉开序幕。

本文为深圳嘉石大岩资本管理有限公司首席执行官汪义平在发展大会上的演讲实录。

汪义平:

各位朋友,女士们,先生们,早上好。

先恭喜各位获奖的机构,你们做得很棒,接下来我想对一个很大的题目做一个非常简单的介绍,叫做《科学投资》。

为什么讲科学投资呢?我自己研究过人工心脏、宇宙飞船上面的机器人控制系统,研究过神经学,所有这些耽误了我17年的时间,花了17年做科学研究。花了22年做投资,所以17年做科学研究、22年做投资,今年我大概是39岁,还挺年轻。

显然,我的经历有科学研究,也有投资的,所以我要讲《科学投资》。

接下来要讲的一点点内容可能跟在座的各位专家、同行,有可能发生意见上的冲突,这些冲突是好事情,虽然冲突是好事情,我还是要跟各位先抱歉,如果我讲的东西跟您的想法是完全冲突的。

既然我们要讲科学投资,我们分三小点讲:

什么是科学投资呢?首先我们要知道什么是投资。这么简单的问题,我是忽悠的吗?简单的讲投资就是用风险去交换收益的过程,这个事情就好像变得非常简单了,投资就是需要选风险低的,收益高的事情做就可以了。另外一个角度,金融市场本身对各种金融产品,各种投资标的都有他的定价机制和定价权力。因此在金融市场做了定价之后,很可能风险交换收益的过程都不需要动脑筋了。比如说用很小的风险,只能换很小的收益,可以存银行,可以买银行理财。如果想获得高的收益,比如说股票投资,你是可以获得高的收益,就必须承担高的风险。关我们什么事情呢?我们是没有存在的必要的。关键的问题在于金融市场到底是有效的还是无效的呢?

各位,认为金融市场有效的请举手。有一两个人举手,如果我问无效的也是一两个人,咱们中国人不太喜欢举手。认为金融市场无效的人请举手,如我所料,也就是三五个人。我的结论是金融市场和定价一定是无效的,我甚至想告诉那些争论的经济学家们,别争论了。

为什么说是无效的?

假如说金融市场是有效的,那么所有的专业投资机构就没有可能产生超额收益,因此,这些机构就不可能存在,假如他们不存在,没有人去发现价值,这个市场就变成无效的。所以很简单,假如说市场是有效的,就可以简单的推导出他是无效的。所以金融市场必须是无效的,必须保证足够的无效性,用足够的无效性换取专业机构去做投研,发现价格,从而保证资本市场大致的有效。所以,他是一个有限的、动态的、无效市场。

我们现把市场弄明白了。

我们可以清楚的认为是无效的,这个推理的概念来自于哪里?来自于科学。在科学的研究中有一个东西叫“系统论”,系统论对这件事情研究得非常清晰,学习过系统论的人一定知道一个动态的系统要保证他的稳定性和大致的有效性,必须要有无效的空间。既然市场是动态、有限无效的,那么投资的目的是用风险去交换收益,因此专业的投资机构就有一个很重要的事情可以做了,就是用更低的风险换取更高的收益,这个事情就是产生风险比较低,或者是比较稳健的超额收益。这个就是专业机构的投资人需要做的事情。你说作为一个公募也好,私募也好,为什么要为投资人创造超额收益呢?为什么还需要这个超额收益稳健的呢?

因为我们收费!

所以我们必须产生稳定的超额收益。但是大家会认为也很容易啊,找低风险,收益相对高的东西去配就是了。但是大家要知道,用低风险换取更高的超额收益的时候,我们说的风险是未来的风险,我们说的收益也是未来的收益,而未来我们是不太知道的。

所以我们在研究怎么样用低风险换取更高收益的时候,怎么样创造稳健的高额收益的时候,遇到三个巨大的问题,这三个问题都是在科学研究当中不太容易遇到的问题,因此我觉得做投资这件事情,我做了20年,发现这个事情比科学研究,比搞宇宙飞船的事情要难得多得多得多。难在哪里?

第一,金融学系统是一个大系统。宇宙飞船是一个小系统。什么意思?金融学系统涉及到政治、经济、文化、上市公司怎么运作、经济环境,生意赚不赚钱,客户,文化的变迁等等等等一大堆的东西,都没办法罗列出来有多少因素,而宇宙飞船就那么几百个因素,能够罗列出来。所以他是一个大系统,研究大系统的问题在于大系统本身的复杂程度已经超过了或者是完全超过了我们的理解能力,所以我非常佩服做宏观投资的人。你怎么研究?也因此,宏观研究的投资结果的夏普比例绝对不可能高,不怪他们,怪问题本身。这是我们遇到的第一件事情,就是大系统。麻烦还在后面。

第二,系统还有巨大的不确定性,或者很大的噪音,很小的信号。因此,即便你赚钱了,真的不知道是本事还是运气好,即便是亏钱了,也可能是本事大运气不好。我希望今天获奖的机构,既是本事大又是运气好的机构。举个很小的例子,大岩资本有十几个博士,其中有一个数学专家叫弗兰克,他写的数学论文有上万个人去看,做了差不多20年投资,最近一两年,从2017年到2018年,要把他做的股票多头的业绩相比市场,是很不错的,跟市场比有很大的超额收益。但是,他的妈妈是受到了非常良好教育、但是跟投资没有关系的一个人,80几岁,天天做股票。她只买了一只股票,叫做中国平安。它的业绩远远超过了弗兰克,所以弗兰克天天到办公室就说我妈妈做股票。我说你妈妈做什么股票?做中国平安。一直赚钱,十几块现在八十几块。这几年有阶段性的熊市吗?没有,因为中国平安没有这个过程。这些结果说明问题吗?真的不知道,也可能他妈妈就是一个投资上特别特别厉害的人,也可能就是碰巧,留待大家去判断。

这些随机的过程,导致我们不光是研究投资的过程很困难,连结果我们都无法正确的、容易的判断。

大家说夏普比例高就没问题了?是的,问题会少一些,不是没问题。夏普比例是3,仍然有机会某一年亏钱,机会很小,但是当他发生的时候,你就不是很小了,那是100%已经发生了。这是我们遇到的第二个问题,噪音特别大。

第三博弈。资本市场不是一个物理系统,是一个博弈系统。科学研究的对象基本上就是物理系统,而这是一个博弈系统。

我讲一个博弈的故事,1999年的时候发生了一件事儿,发生了互联网泡沫,1999年纳斯达克从1千点涨到2千、3千、4千点,一直到2000年的2月份涨到了接近5千点。在这个过程中发生了一些什么事情呢?你在纽约的街头上随便叫一辆出租车,出租车都是巴基斯坦人、印度人,英文都说不清楚,一上出租车就说这个股票我知道,我朋友告诉我的,这个票我也知道。但是,在那个时候有一个全世界可能是最大、但至少是业绩基本最好的对冲基金叫做老虎基金,老虎基金做了20多年,年化收益26%左右吧,但是1999年,当我的那些博士朋友买了很多科技股票,赚了100%、200%的时候,他们在1999年却亏了19%,2000年再亏了13%,他们顶不住,那个时候老虎基金关掉了。还有一家公司就是索罗斯的量子基金,这个过程中追逐高科技股票,在互联网泡沫破的时候还追,后来亏了20%几,也关掉了,搞不懂这个市场。

再举个例子,众所周知巴菲特,没人能跟他比长期投资业绩,为什么?主要不光是他的业绩好,主要是人家年龄大,干的时间长,50年的业绩。但是在2000年2月份之前的差不多一年半的时间里,我们把巴菲特的业绩跟标普500比,都不要跟纳斯达克比,跟标普500比,一年半的时间,有谁能猜到巴菲特的相对收益,他的alpha是多少?大家猜一下,负55%!任何一个对冲基金,不管你以前的是多好,如果一年半的时间里,你们搞一个负的55%的alpha出来,一定关门。但是巴菲特做了很长时间,所以基本上在那个过程中,他是一位机制上的幸存者。

我自己做的对冲基金,在99年还赚了一些钱。到了2000年的2月份一个月亏了18%,因为是刚刚做的,如果是做得稍微有一点时间长的话,肯定也关了。因为是刚刚做的,所以没办法关,熬过去了。结果在那之后的12个月,我们的市场中性的东西,12个月赚了78%。想告诉大家一个什么故事?博弈是专业投资者能够赚取超额收益的过程,但是这个过程中仍然会很辛苦,你仍然有可能被你认为的不专业的散户打得头破血流,包括老虎基金,包括索罗斯,包括巴菲特,当然也包括我们。

有了这三个问题之后,大系统,噪音大,又是博弈市场,怎么做呢?

有人说所以我告诉你,投资是一个既是科学,又是艺术的东西,你干嘛跟我讲科学呢?请记住,我们的目标函数是产生稳定的超额收益,这是一个非常科学的东西。虽然我们应对的市场,或者说我们要解决的问题是既有科学,又有艺术成分的问题,因为我们的目标函数是科学的,因此我们为了达到目标函数,而采取的研究方法和过程,必须是科学的,他与问题本身的性质可以不相关,但是与他的目标函数必须相关。虽然有这么多问题,虽然有这么多解决不了的问题,研究过程仍然是科学的过程。

我说的科学投资,这个科学的过程,到底什么叫做科学的过程呢?其实非常简单:

第一,必须要有严密的逻辑;

第二,必须获得大量的数据实证。

最好两者皆有,其他的都不算。

在我们的晨会上,最烦的是有人说“我觉得今天市场会涨”,我说“你的觉得是觉得,我觉得你的觉得,除了觉得,什么东西也没有”。我们注重严密的逻辑和科学实证,总共就是这两件事情做好,其他的不算,这就是我说的科学投资最最简单的定义。

具体怎么做呢?在我的框架里面是这样的:

如果你划一个二维的坐标,横坐标是归纳,纵坐标是演绎,为什么?因为你要对未来做个决策的时候,你除了归纳和演绎,没有别的办法。如果纵坐标是演绎,横坐标是归纳,我们希望做的策略也好、方法也好,在这个坐标系的右上端,归纳是很多的,演绎也是很多的。如果你发现他的演绎很多,但是归纳没有的话,那就是非常容易出问题的。当你发现纯粹是归纳的时候,可能还有救。但是你必须是演绎和归纳都有,这就是如何做。

从演绎的角度来说,我们看看有哪些演绎的办法可以用:

第一个演绎的办法,索罗斯的演绎办法是把科学领域中的一个正反馈的概念搬到社会学那边,就是反身性,就是系统是不稳定的,是正反馈的系统,因此推一下就会倒下去,因此就会赚钱,这个对系统是有破坏性的,但是是有效的,因此赚了很多钱。

第二个很有名的例子就是巴菲特,巴菲特用了很多价值投资的演绎理论框架,但是不要忘记,钻到逻辑里面就会明白,巴菲特早期那么赚钱,现在你看看他过去十年的alpha,根本连中等的对冲基金都算不上。50年夏普是1左右很不错了,非常厉害,但是最近十年不行,不能说10年是短时间。巴菲特演绎的功底在哪里?在于早期他能赚钱的办法通过信息不对称,那个时候没有多少人做调研,他去调研,他跑到山区里面把公司搞明白。现在信息很发达了,信息对称了,所谓的价值投资对他来说,我认为更重要的是marketing的工具。

我们再看看其他演绎的办法,比如说大家说资金涌入市场,所以市场涨了。常识性的思考,从逻辑推理上讲是非常不严谨,非常错的。我们做一个思想实验:把一百个亿放到市场中买银行股,这里同时发生一件事情,有另外一个人把一百亿拿走,银行股卖给你了。有钱进市场吗?一分也进不了,资金是没办法涌入市场的,市场涨跌是由共同意识决定的,不是由钱决定的。我30年前开始做中国股票,股票涨停板5%,每天涨,涨了2个月。接下来每天跌,跌停板,涨停板到跌停板,转角的地方成交了几百股,没有进入也没有出来的资金。这是第一个错误。

第二个错误,说我要买便宜的好公司,首先不要说这个便宜的好公司怎么找到的,没那么简单。我们做一个简单的思想实验,如果这个公司是差的公司,是一个ST公司,但是一百万就可以买了,你买不买?一定买,所以不一定是要买便宜的好公司。

后来是归纳,归纳的办法很多,从开始的技术分析,到后来的统计套利,到后来的多因子模型,到后来的高频、超高频,到现在的机器学习和人工智能,人类正在朝归纳的方向走。为什么?因为信息发达了,数据多了。做的结果怎么样?巴菲特用分析的办法做,最早做得很好,现在不行。你要看所有现在最厉害的做投资的公司,基本上都是以归纳的方法为主的,没办法。所以当大数据出现之后,机器学习归纳的办法会更有效。

后面还有很多我认为精彩,大家不一定认为精彩的内容,时间到了。我只想说,今天在中国的市场上,散户仍然创新高,1.5亿,意味着什么?市场的无效性不光是不会消失,还会变大,因此专业投资者有很大事情可以做,有很多事情要做。这个很多事情就是用科学的办法,演绎也好,归纳也好,演绎+归纳也好,用科学的办法去为我们的投资者寻找稳定的超额收益。同时,也通过我们的工作为市场提供流动性,为市场的稳定性、有效性做贡献,这样才能为实体经济服务。

不管时间多紧凑,我一定要做一个广告,大岩希望找聪明的人,或者更聪明的人,或者最聪明的人,加盟我们。告诉大家,朋友们,科学是有用的,科学投资是更有用的,谢谢大家!

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