爱华网我并不试图阐述非常深奥的投资问题，而只是讨论几个司空见惯的投资常识。不过，人们对这些常识并没有给出充分的理解或者重视，部分原因可能源于人们习以为常的错误假设，部分原因可能来自于对投资实践的缺乏了解。 非常识解读之一：概率与期望 我们经常会看到股评家对市场未来走势高谈阔论，且不说他们的很多论断根本无法被证实或者证伪，更重要的是市场方向的判断其实并不能代替实际投资决策。 举个例子，当股评家判断未来市场有70%的概率上涨（假定他也是对的），我们应该做出买入的投资决策吗？实际情况可能恰恰相反，我们选择的也许是卖出。设想一种情况，未来市场虽有70%的概率上涨，但上涨的空间可能只有1%；而市场仅有30%概率下跌，但下跌的空间却可能有10%。这种情形下未来收益的数学期望是-2.3%，卖出股票或许更为明智。我们知道，证券收益与其他很多自然现象不同，它的分布常常是偏态的。这就决定了对实际投资人而言，仅仅告知发生某种情形的概率并不重要，还要判断这个概率发生后的实际结果。 2009年8月初国内股市暴跌之前，上证指数年内上涨已经超过80%，我们当时并不能判断指数能不能再涨，但问题在于一旦发生下跌，下跌的幅度会远远超过后续的潜在上涨幅度（请原谅我在这里用的是“后见之明”）。而2009年底由于流动性紧张的缘故，小盘股走势一直好于大盘股，但小盘股的累计涨幅和持续时间远远超过了大盘股，即使小盘股依然有较高概率继续上涨，但上涨和下跌的空间会非常不对称。这些都是未来收益率偏态分布的例子。在这种情况下，简单的看好和看淡并无太多意义，实际投资操作往往是根据对数学期望的判别而不是市场涨跌的概率。 非常识解读之二：分散化投资 分散化投资能够降低风险，这基本是投资公理。如果我们用计算机做上1000次验证，随机挑出5只股票，这个5只股票的组合风险波动（年化收益率的标准差）只有单只股票波动的60%；而如果是随机选出10只，组合风险波动只有单只股票波动的51%；选择出20只，组合风险波动只有单只股票的42%。当然，当股票组合超过30只以后，增加股票数量对组合风险的分散效果是迅速递减的，即使是组合里包括了1000只股票，其组合风险波动也仅仅下降为单只股票的39%。所以，20至30只股票是一个最佳的组合分散程度。
不过，上述公理只在平均意义上存在。并不意味着随便一个20只股票组合的波动率一定小于单只股票波动。大数法则并不见得适用于每一个具体案例。实际上，在1000次模拟验证中，大概有130次的20只股票模拟组合的波动性反而会大于单只组合的波动率。如果是由人来构建组合，出现这种情况的概率甚至更高。这是因为人在分散化选股中比计算机更容易犯错误，人总是根据自己的一套标准和信念来选股（他们的思维并不是随机的，而更容易囿于固有模式），这往往导致他们选出来的股票具备高度类似的特质，其结果并不是分散化反而是相关性进一步增加。因此，当我们分析自己投资组合的分散化效果时，不能仅仅是数数股票个数，在增减每一只股票的时候需要多算算对组合波动性的真实影响。 非常识解读之三：Beta和风险回报 Beta是2009年投资界最为流行的希腊字母。它已成为投资组合风险和收益率的代名词。从金融学角度讲，Beta表示投资组合中无法通过分散化投资被消解掉的“系统性风险”，它本身反应了组合收益率与市场整体的对应关系。如果组合Beta大于1，则表明投资组合波动性大于整体市场，反之则反是。 从投资角度看，基于风险与收益对等假设，人们认为可以通过调整组合的Beta来调整组合收益预期。例如，我经常听到投资人在市场上涨过程中声言要提高组合Beta值，他们可以降低组合中的现金比例买入股票，或者是卖出低Beta股票换入高Beta股票，以此来更多分享上涨收益。但人们会经常忽略这样一个问题：每一个“单位”Beta对应的收益其实是不相等的，这意味着风险与收益（风险回报）并非对称。 2009年以来，我们在实际投资中也看到了很多这样的例子。例如，汽车与钢铁都是高Beta行业：汽车行业的Beta值是1.09，2009年收益率为250%；而钢铁行业的Beta值为1.21，但2009年收益率仅为83%。显然汽车行业的风险收益比率优于钢铁。另一方面，医疗服务业（三级子行业）Beta只有0.9，但2009年收益率为159%，“每单位”Beta所提供的收益是钢铁业的2.4倍。这至少告诉我们，在市场上涨的过程中，仅仅是提升组合Beta值是不够的，需要找到风险收益贡献比率更高的行业和股票。 作者：程伟庆 （中信证券交易与衍生品业务部总监）
