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价值投资和程式交易的相异风格

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秒投 2016-06-08 11:33 抢发第一评

【达人专栏】林天程

 

基本的统计学题目:掷硬币的次数越多,出现全部是花或全部是字的概率越低。第一次是花的概率是0.5,连续两次是花的概率:0.5 × 0.5 = 0.25,连续三次是花的概率:0.5 x 0.5 x 0.5 = 0.125,如此类推。套用在投资,尽管每次赚亏的概率并非50%,即便高达90%,只要不是100%保证必赚或必赔,录得全胜或全负的概率一定越来越低。所以,投资过程中有赚有赔属无可避免。获得正回报固然可喜,若是亏损应如何处理?要改变研究方法和投资策略吗?

 



早前本栏《进入Quants 世代》一文,提及现今的电脑具备高速运算能力,加上网上交易成本低,机构投资者以外,独立投资人也可以参与,而程式交易的风气似乎已吹到亚洲。所谓程式化,是将个人分析和投资策略标淮化(standardized),例如向来只研究某些板块、市盈率低于某水平或市账率高于某水平的公司,便设立筛选器,程式自动过滤计算,并纳入观察名单。过往伊马仕专栏,曾多次展示不同的选股条件、排列名次方式、甚至回溯测试的投资效果。将条件编写为程式,除了简便快捷和容易测试,另外假设人手操作难以长期保持一致性。所以,无论是人手或自动化,若可以清晰列出筛选、入场和离场守则,并且如实执行,大概已胜过没有原则的投资策略。然而,正如文章开头所说的,只要投资买卖的次数增加,遇上亏损的概率便会提升(全胜概率会下降),但这不代表投资守则不管用,而是再优秀的投资策略都必然会遇上这情况(以统计学角度看是理所当然的)。所以,如何应对亏损和坚持策略一致性,也是一门学问。

 

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一般而言,价值投资不鼓励频繁买卖,除了交易费用的小数长期下去日积月累,也因为内在和潜在价值需要时间反映。其实,价值投资与创投基金的性质有类似之处。创投基金若投资10个项目,可能只有1-3个项目录得正回报,但因为回报极高,可以盖过其余7-9个失败项目的投资成本。所以,虽然成功率只有10%-30%,但回报率却是数以十倍甚至百倍计算。价值投资同样宁缺毋滥 - 内在价值被严重低估,或者潜力极厚的优质上市公司从来都属于少数,另外是投资期相对较长。纵然并非全部都是千里马,甚至有些公司或因为突发事件或政策而影响发展前景,但总体而言只要有几个投资项目带来丰厚回报,甚至只得一匹千里马,都足以抵销其它的失误或损失。价值投资不是追求高胜率的策略,而是追求高回报率。

 

至于程式交易,大概予人一个频密交易的印象。所谓频密,不一定是高频,可以是day trade或持货以日计算。但重点未必是持货时间,而是交易量。运用统计学和概率估算期望回报(expected return)、再进行回溯测试观察效果。这种方法若要达到或非常接近期望值,需要较大量的交易。情况就如掷硬币,出现花和字的概率大概各一半。如果只是掷十次,花和字碰巧各出现5次的机率较低,而掷一百次,花和字碰巧各出现50次的机率较高。所以交易量越多,越接近期望值。

 


市场辽阔无边,投资者自然是各施各法。虽然策略和风格有异,但只要优势能盖过弱点就好。长线价值投资和短线程式交易属于不同类别的操作方法,两者都有其理论和优势。投资人最怕处于中间两头不到岸,那就难以享受各自的优点,又或其优势未能全面覆盖弱点。所以实践需要一致性,而不是于中段慌忙改弦易辙。

 

《网上加料版》

 

上星期的城中科技界盛事是RISE Conference 重临香港,昨天开始一连三日。官方说今年更多人参与,但目测是去年比较多人。台上演讲和访问因为时间短,难以深入探讨。但对于不熟悉最新科技的人,基本说明状况可以初步了解,都是好事。

 



 

部份 Highlights:

1.讲者中给予人最深刻印象的是Blippar - 一个visual discovery app。实时demo 能辨别很多眼前情景和物体,惊喜!


2.WeLend 提及内地的高速发展 - 每个月以30% 幅度增长。但依他看,P2P lending 的破坏性创新大概已到达顶峰,下一个可以被disrupt 的是保险产品。


3.Fiscal Note 运用大数据分析美国上庭个案,并预测官司的胜算,准确度达94%!


此文同见于《信报》的《价值投资》专栏

Facebook 专页:www.facebook.com/trendalysis

个人博客:http://trendalysis.blogspot.hk



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