积极股票管理
2004-1
上海财经大学出版社
弗兰克·J.法博齐 编
389
金德环
无
随着我国证券市场规模的日益广大，以基金投资为代表的蓝筹时代，渐行渐近，呼之欲出。
本套丛书涵盖了当今国际基金界的流品种，涉及对冲基金、指数基金、养老基金、交易所交易基金等；包括债券、股票等各类资产投资组合。作为精心遴选的优秀著作，本套丛书中不乏具有代表性的作品。
弗兰克·J.法博齐的《积极股票管理》，与国内目前已引进的大多数投资类书籍不同，它不向你介绍各种基本雷同的具体投资管理计量模型，而是向你介绍如何根据这些模型的设计思想，在股票投资中加以具体操作和运用。
GTE投资管理公司总裁哈里斯认为：“长久以来，为他人有效地管理资金一直是一项富有挑战性的工作……本书对于资金管理者如何运用理论模型的思维方式提高投资收益，大有助益！”
本书从投资理论到投资实践不断深化，成为引导投资者重新认识理论并转化为实战能力的过渡性桥梁。本书的作者不仅具有深厚的投资理论功底，而且还拥有十分丰富的股票投资实战经验，字里行间随处闪现出作者对积极股票投资管理的娴熟投资技巧和战术思想。这种技能和经验在今天中国的股票市场上还很少有人掌握，也是广大机构投资者和具有组合投资理念的其他投资者所迫切需要的。
第一章 投资管理：构建股票市场 1.1 引言 1.2 基本结构 1.3 传统积极型管理方法 1.4 消极管理方法 1.5 工程化管理 1.6 满足顾客需求 1.7 风险与收益的平衡 1.8 最终的目标第二章 投资分析：怎样从复杂的股票市场上获利 2.1 引言 2.2 连接分割的市场 2.3 一个连贯的框架 2.4 变量分解 2.5 构造、交易和评价投资组合 2.6 从复杂市场中获利第三章 积极投资管理与消极投资管理的争论：积极投资管理的前景 3.1 引言 3.2 指数组合投资的情况 3.3 反对指数组合投资的情况 3.4 判定 3.5 为什么积极型投资经理会表现不佳呢 3.6 定量的解决方法 3.7 结论第四章 股票风格管理概论 4.1 引言 4.2 股票风格的类型 4.3 风格分类系统 4.4 价值型和成长型股票的相关表现 4.5 积极的风格管理 4.6 小结第五章 股票组合管理中基于因素的方法 5.1 引言 5.2 因素模型的类型 5.3 因素模型的输入和输出 5.4 用因素模型来构筑投资组合 5.5 因素模型来构筑投资组合 5.6 股利贴现模型和因素模型 5.7 小结第六章 标准资产组合：常用基的准的构造 6.1 引言 6.2 标准资产组合的定义 6.3 作为经理人业绩基准的标准资产组合 6.4 如何构建一个标准资产组合 6.5 经理人特有的股票比较基准 6.6 在构建标准资产组合时应考虑的问题 6.7 作为投资战略工具的标准资产组合 6.8 结论 6.9 附录第七章 股票风格管理的定量工具第八章 对小盘股表同周期 的管理第九章 外国股票投资方式的应用第十章 可行的数量研究和投资策略第十一章 投资策略的实施：投资的艺术与投资的科学第十二章 战术资产配置的新技术第十三章 衍生工具在证券组合管理中的应用第十四章 交易所交易的股票衍生工具在股标组合管理中的一些应用第十五章 在股票投资策略中场外交易衍生工具的使用第十六章 构建一个多经理人的美国股票投资组合
对于股票管理者和他们的顾客来说，整个股票市场就是自然而然的、灵感进发的初始地，也是所有股票投资战略的最终选择池。进一步来说，在绝大多数年份里，美国股票市场所提供的长期收益要高于其他种类可以选择的资产。大多数机构投资者的目标(甚至那些没有单独持有核心股票的人)都在追逐这一收益。 核心股票市场可以划分为有着相似价格行为的若干股票板块，诸如大盘增长型、大盘价值型和小盘股板块。在图1—1中，环绕着核心部分的楔形就代表着这些种类的板块，而构成这些板块的所有股票的总体就是整个核心股票市场。 将市场视为不同股票板块的集合，这种做法的一个优点就是能为投资者提供股票的“混合和匹配”。例如，投资者除了持有核心股票组合外，同样可以以类似于市场的比重持有各类板块股票，以取得同前者相当的收益和风险。同时，投资者也可以不按照核心股票的持有比重来获得超过核心股票市场收益的利润(当然，这是以增加风险为代价的)。例如，那些相信小盘股的收益高于股票平均收益的投资者，能够通过增加小盘股的持有比重，同时减少大盘价值型及增长型股票的持有比重来增加收益。 经理人特有的股票比较基准的中心目标是获得那些经理人从中进行正常选择的股票，并且，人们可以从中方便而可靠地获取信息。人们可以在开始的时候选择所有可能获得的美国股票，其总量超过6 000种。这种策略的困难在于，我们经常无法有效地获取许多与市值较小(小盘)股票的相关充分数据。另外，在美国，投资者中很少有人在主动地买卖那些列在股票市场清单末尾的小盘股票。 有很多方法可以将初始的股票总体进行分解。依据市值规模选取子集是易行的首选方法。实际的初始清单应包括罗素3000中的股票。选用罗素3000股票指数中的股票将囊括几乎全部的市值在2 000万美元以上的美国股票。还可以选择标准普尔500工业股指数列示的股票或者其他的主要指数中的股票，它们中的大部分都包含在罗素3000中。 当某种技术变得越发强大时，就越要求有更多的技能来正确地应用它。如果时间足够的话，许多人都能从洛杉矶步行到圣地亚哥——但驾车会更快，而搭乘飞机最快。在每种情况下，要想安全抵达就要求有更多的技能。定量建模技术现在更像是飞机而不是步行的鞋子，所以我们需要理解它必然会带来的危险。 运用遗传算法(以及许多其他技术)的危险在于你可能会深深地陷入“数据矿”中。回忆一下，你所观察的100个统计关系只有5％的统计显著性，即有5个关系是仅凭偶然获得的。如果你所观察的是100万个关系，那么会有5万个有效关系是仅凭偶然性获得的。在我们运用遗传算法的早期，为某个变量编码的进化的染色体是基于15个月平均滞后7个月减去7个月平均滞后15个月。这种方法有着很好的对称，还有着很高的统计显著性。只是它毫无意义，因此已灰溜溜地退居为小型存储桶(器)了。 通过运用遗传算法，我们能向下挖掘数据矿的最深领域以便使用越来越好的统计方法和越来越古怪的变量来建模。生成具有完美预测能力的模型以及在随即生成的变量上生成显著水平达1％的系数不是难事。要小心不要自我愚弄。在此有一些方法对我们有帮助。 ● 在做软件之前先考虑“湿件”(Wetware)。“湿件”是你两耳之间灰白色的东西(即人脑——译者注)。在把遗传算法装入设备之前需要先雇用人脑。初始的总体经常包括已经开发出来的、应用确定的计量经济学和定量方法的模型。它们有经济上的意义。通常，遗传算法的结果仗仅是对初始的解决方法做出轻微的改进或调整。不变的信条是：每代中最好的少数几个解决方法被不变地传人下一代。这也被称为适者生存。它保持好的结果而不会被随机事件淹没。 ● 在开始时就将无意义的变量排除出总体。我们设计自己的遗传编码，它不包括上面描述过的无意义的变量以及其他似是而非的变量。 ●优良的适应功能。用信息系数测量的预测能力仅是适应性的一部分。所有的平方误差、一致性、方向的正确性以及稳定性同样都是模型质量的重要测量方法，并且应用在模型测量中。 ●明智地运用样本外期限。绝对地、百分之百地没有任何数据采集错误，每个财务研究人员能被允许仅就样本外期限进行观察，并且还被阻止对有关主体的任何材料进行阅读。理想的情况是，所有研究人员在头5年都看不到华尔街日报(或相互之间)。这些人们将难以查找，因为我们都生活在样本外期间中。另外最好是对人们对样本外期间的观察保持极度谨慎，并且决不能让遗传算法看到。 ●跨国确认。我们更容易信任在不同国家产生同样结果的模型，那些没有充分跨越国界的模型就没那么容易令人信服了。这种确认方法更适用于资产种类模型而不适用于因素模型，因为在不同国家之间影响因素是不同的。 ● 谨慎地校正新工具和改进后的工具。如果某个新程序运用随机输入能产生表面上看来不寻常的结果，那么这个程序一定有什么问题。如果结果好得令人难以置信，那么程序也一定存在问题。 7. 3. 6遗传算法小结 定量投资策略是根据对经验上可计量的市场失效的利用。它们必须在经济上和财务上有意义。在这个框架内，有些源自基础的、基本上合理的原理的创新方法能对额外业绩产生杠杆作用。这就是遗传算法在我们的研究中所扮演的角色。它受到人工进化程序的强大力量的驱动。就像自然选择一样，遗传算法也会产生不需要的结果。我们已经介绍过的多小平面法就是用来避免不需要的结果的。最终的结果是从好的策略进化而来的更好的策略。 在20世纪50年代，著名统计学家特凯提倡一种用于初步数据分析的图表工具，甚至他还写了一本内容完整的书，专门论述如何有效地用铅笔和纸来进行图表分析。现今容易获得的这种可视工具将全部过程无限简化，并且在研究诸如流动性数据这类信息时有特殊用途。 值得注意的是，各种流动性指标之间存在着明显的相关关系，但也许并不像人们预料的那样强。某些股票用某种测量方法测量的结论是极具(或极缺)流动性，但当用另一种尺度计算时人们会得出不同的结论，因此多种测量方法之间并不是简单地相互替代的。在模型构建过程中，流动性分析部分地体现为艺术，部分地体现为科学。 7. 4．3监控流动性的变化 当存在着多种时间量程时，流动性随时间推移而变化。人们可能会发现，在1月份执行的持有5天某种股票的决定同在3月份持有10天该股票的部位相同。在上午很容易地买人某种数量的某种股票，但在下午购买同样数量的同种股票可能变得非常困难。 在采用较长的时间量程时，正在进行的、对所估计的流动性变化的监控是由代理计算器自动完成的。代理计算器发出流动性变化的警示：指示卖出某个头寸的费用也许会比买人它的费用高出很多，以及应该采取适宜的递减方法来处理这种变化。 7. 4．4 控制交易过程中的费用 当采用较短的、一天的时间量程时，可以运用实时交易分析来监控流动性。相关细节另有描述，但其基本思想是将真实时间计算和基于规则的系统结合起来；当我们需要计算一长串样本的整套指标时，就可以凭借这种方法从数据样本总体中挑选出我们感兴趣的、那些能产生结果的事件。 对比无条件概率分布，高经济增长情况下(最高等级的领导经济指数变化)的概率分布向右偏移(有利于小盘股)。更为确切地说，当经济高速增长时，小盘股的表现好于大盘股的时间占整个观察期间的69％(不考虑经济增长情况时为55％)。小盘股的优良表现超出一个标准差的概率上升至28％(不考虑经济增长情况时为22％)；而在经济低速增长时，小盘股的表现好于大盘股的时间占整个观察期间的比例缩减为4l％，并且小盘股显著性较差表现的概率上升至3％。 8．2.2 考虑美元走势情况的小盘股溢价 我们发现汇率走势与小盘股和大盘股的表现周期有着密切关系。典型情况为：美元趋软为跨国公司(即大盘股)提供了有利的定价和货币转换(即将经营国的货币转换为美元)的机会；而美元走强会使跨国公司的盈利增长速度降低(相对于小盘股)，从而减少了大盘股的吸引力。然而，许多小公司的产品大都在本国销售，因此这些产品的需求量不会受到汇率走势情况的影响。另外，美元走势强还会使小公司进口一些产品零部件的成本降低。同考虑经济增长情况时一样，我们将汇率走势分级。确切地说，我们把用百分比表示的贸易加权美元每6个月变化情况作为美元走势的替代指标。 图8—4展示了美元走强(最高等级的美元表现)和美元趋软(最低等级的美元表现)时，小盘股每6个月回报率差异的概率分布。这种分析证明了汇率走势与小盘股表现情况之间有着密切关系。例如，当美兀趋软时，小盘股的表现差于大盘股的时间占整个观察期间的71％，且小盘股显著性较差表现的概率为26％。相反，在美元走强时，小盘股的表现优于大盘股的时间占整个观察期间的68％，与此同时，小盘股回报率高出大盘股10％的概率为28％，而大盘股回报率高出小盘股8％的概率仅为5％。 ……
译者序 翻开弗兰克·J．法博齐(Frank J．Fabozzi)博士组织撰写的《积极股票管理》，顿有耳目一新之感。与国内目前已引进的大多数投资类书籍不同，它不向你介绍各种基本雷同的具体投资管理计量模型，而是向你介绍如何根据这些模型的设计思想在股票投资中加以具体操作和运用。它使一个具有一定投资理论基础的人了解如何在竞争激烈的投资市场中成功地运用理论模型的思维方式并获得收益。本书从投资理论到投资实践不断深化，成为引导投资者重新认识理论并转化为实战能力的过渡性桥梁。本书的作者不仅具有深厚的投资理论功底，而且还拥有十分丰富的股票投资实战经验，字里行间随处闪现出作者对积极股票投资管理的娴熟投资技巧和战术思想。这种技能和经验在今天中国的股票市场上还很少有人掌握，也是广大机构投资者和具有组合投资理念的其他投资者所迫切需要的。 我从事投资学的教学工作多年，对证券投资行业内的一些具体运作方式也略知一二。一个多年在我脑子里难以解决的疑问是：学究式的投资理论模型难以在投资实践中有效地运用。在实际中反映为学院对投资理论和模型的研究越来越深奥复杂，而投资行业并不重视这些研究成果。究其原因大概是因为复杂的东西难以适应一般投资者在快速多变的市场上做出及时的决策，也可能是因为复杂的抽象理论模型与串富的市场实际存在一定的距离，投资者难以方便地加以运用。而当我见到《积极股票管理》这本书后，惊叹作者在实践中对理论的娴熟运用，原来感受的距离一下子缩短了，深感这是目前我国投资学方面迫切需要的一本不可多得的好书。把这本书翻译出来，让所有理论工作者和投资者共享本书作者深厚的理论与实践成果，填补我国在投资研究领域理论与实践结合部的空缺，这就是我们的幸运。 我国从1984年第一只股票发行至今20年来，股票市场渐趋成熟。如果说前期是因为投资机构力量弱小，投资者群体素质较低，股票市场成熟度不够，成熟市场的投资理论一时还不适用我国的市场实际的话，那么在今天，我国的机构投资者数量已大大增加，基金也在以前所未有的速度向前扩张，市场正变得越来越成熟，越来越规范，成熟市场的投资理论和技能也在逐渐地为我们这个市场所接受，本书中译本的问世，不仅对我们了解成熟市场，也对我们改进自己的投资理论和技巧，具有重要的现实意义。 本书翻译由金德环负责，田大伟、张锦铭、许民乐、刘敬斌、王非、于进杰参与了初稿的翻译，其分工为：田大伟第一、八、十四章，张景铭第二、三、四章，许民乐第五、十三章，刘敬斌第六、七章，王非第九、十、十一、十二章，于进杰第十五、十六章。全书由金德坏修改、定稿和总誊，谢非和吴锋帮助对稿件进行了整理，在此一并表示感谢。因时间紧迫，不免有诸多错误，希望读者批评指正，以便修正。 金德环 2004年1月1日 于上海财经大学证券期货学院
无
有点像教科书样的结构，印刷质地不太好，阅读的兴趣不大～