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K / 《高效的无效》读书笔记(AQR 公司克利夫·阿斯尼斯访谈录).md
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    9.4   AQR 公司克利夫·阿斯尼斯访谈录

    克利夫·阿斯尼斯是 AQR 公司的创始人之一和主管合伙人。 AQR 公司是一家将金融理论和实务操作紧密结合的全球性投资管理公司。作为量化投资鼻祖之一,阿斯尼斯撰写了大量学术影响极大且备受赞誉的文章。在创立 AQR 公司之前,他是高盛资产管理公司(简称高盛)的董事总经理和量化研究主管。他在宾夕法尼亚大学取得双学士学位,并在芝加哥大学获得博士学位和工商管理硕士学位。在芝加哥大学,作为吉恩·法玛(Gene Fama)教授的学生和助教,他是最早开始研究动量投资的学者之一。他在博士论文中建立的动量策略迄今仍被学术界广为研究。下面 LHP 代表本书作者, CSA 代表克利夫·阿斯尼斯。

    LHP:您的博士论文开创性地研究了动量、反转及统计套利——您是怎样产生这些想法的?

    CSA:我在芝加哥大学读书期间,我的两位导师吉恩·法玛和肯·弗伦奇(Ken French)在做价值和规模效应研究。我最先想到的是,要拓展价值投资的研究。我花了很长时间来研究数据,并偶然发现了股票收益率具有很强的动量效应这一奇怪的现象(动量是用过去 12 个月剔除最近一个月的数据计算的)。动量效应和价值效应一样显著。事实上,如果考虑总收益,动量效应比价值效应更强。我还没有在学术文献中见过类似的研究发现(虽然事后获知,加利福尼亚大学洛杉矶分校的两位研究者在同一时期也在做类似的研究,只是他们没有剔除最后一个月的收益),所以我非常兴奋,同时也很紧张。吉恩是有效市场理论最忠实的支持者,所以要写一篇从表面上看与有效市场理论如此相悖的博士论文,让我有点心虚。我记得,当我把这些发现告诉他的时候,我满心认为他会让我推倒重来,但他的回答是:“如果数据确实显示是这样的话,继续做下去!”对我来说,那是一个伟大的时刻,我也因此对吉恩更为敬重。在处理数据时,我发现的另一个现象是最近一个月的股价具有反转现象。我认为这非常有趣,但那时还不是很确定有何应用价值。后来证明,这一现象是现在许多成功的统计套利者所建模型的萌芽,而我放弃得太早了。这可以说是我的“钓鱼故事”中溜掉的那条鱼。

    LHP:有没有在某一个瞬间,您意识到自己的动量研究结果是一个重大的发现?

    CSA:对我而言,论文的关键时刻可能是把样本扩展回溯到 1926 年时。正如你所知道的那样,克服数据挖掘偏差的最好办法就是样本外检验。所以我想验证我的这一发现在其他时间段里是否依旧成立。在开始时,我的分析所用的数据与吉恩·法玛和肯·弗伦奇使用的 1963-1990 年数据完全相同,但是我突然意识到,数据其实可以从 1926 年开始。吉恩·法玛和肯·弗伦奇之所以从 1963 年开始,是因为他们无法获得公司更早的账面价值信息。这很明显,但我想说:“且慢!我可以使用自 1926 年起的数据,因为我根本用不到账面价值指标,那么又何必局限于老师的样本区间呢?”所以我用了 1926 年至 1963 年 6 月的数据来分析我的模型。这成为我人生中最著名的回归之一,我知道没有多少人有这种人生经历(而这也只是对我来说最著名)。在这些从未被研究过的原始数据上,测试结果很完美:动量效应很显著,最近一个月依然存在很强的反转效应,长期反转在 1963 年之前也奏效。对于当时 23 岁的我而言,这是一个非常激动人心的时刻。“我的天啊!竟然成功了!”这句话可以很好地形容我当时的心情。即便如此,我也从未想过动量效应能有如此大的学术价值,我那时只是为了毕业。

    LHP:我在斯坦福大学读研时,老师反对学生去华尔街实习。他们说,芝加哥大学有些最好的博士研究生放弃学业,追随一名“堕落的”明星学生去华尔街工作,酿成了悲剧。那些博士研究生被称为芝加哥“失落的一代”。对此,您怎么看?

    CSA:哈哈!之后许多年,我不断听到学术圈的朋友说起,吉恩对我放弃学术研究的行为很生气。我猜,我在芝加哥大学的许多博士同学随我一起离开,让状况变得更糟糕了。对此,我的回答总是:“真的吗?”而他们的回答也总是:“不,并不是真的……”吉恩把我训练成为一个很好的实证研究者,所以这种事情发生的次数足够多之后,我发现可能的确如此。但我总是努力把它当作一种赞美,并且到现在,我和吉恩的关系都非常好。

    LHP:那么您为什么要去华尔街工作呢?

    CSA:我绝对热爱我在芝加哥大学的研究工作。但因为我在本科毕业后直接进入了研究生院,所以我必须承认,我心里总是惦记着真正的世界到底是什么样的。另外,我大学时最好的朋友去了高盛工作,他告诉我,我至少应该去看看在公司工作是什么样的。所以我试着在高盛工作了一个夏天,结果开弓没有回头箭。刚开始,我是固定收益证券交易员,所以我在白天买卖债券,在晚上撰写关于股票的博士论文。不久之后,高盛决定组建一个覆盖股票和债券的量化研究组,并让我负责组建团队。量化研究组的业务范围非常广泛,我意识到这对我而言是一个机遇,我正在学校里研究的那些激动人心的课题都可以实现,与学术界同样严谨,却更加注重实用性。这确实非常吸引我。

    LHP:从以学术理论角度研究市场到把研究成果应用于真实的交易这一转变过程中,最困难的是什么?

    CSA:首先,我们要学习实际市场是如何运作的,以及所有经纪商之间的关系等问题。然后,很快就会意识到交易成本和构建投资组合的重要性。我不是说学术界不关注这些问题,但是当你真正地实盘交易,即人们所说的使用“真枪实弹”的时候,这就对你提出了更多要求。例如,你会意识到,如果想要投资一笔相当巨额的资金,你就不能如愿过多地投资于小盘股,因为它们的交易成本太高了。你也不能使用换手率过高的策略等。其次,最大的调整就是你必须让人们相信你确实能行。我可以告诉你的是,让别人允许你投资他们的资金(玩他们的“实弹”)的难度,与完成一篇成功的论文的难度是完全不同的。在高盛,我只是一个 25 岁的埋头跑计算机程序的工作狂,对他们说“给我一笔资金,这一量化投资策略似乎奏效”。比如,公司让我把研究成果报告交给阿比·科恩(Abby Cohen),她从当时到现在都是高盛的市场专家。我很尊重阿比,但她与我是类型完全不同的分析师。不过我依然把报告交给了她,她听明白并同意了我们的投资。

    LHP:那么现实世界还有哪些不同呢?

    CSA:现实世界与学术界最大的不同在于时间膨胀。这听起来有点太科学化,我来解释一下。这不是相对论中的时间膨胀效应理论,即当你高兴的时候,会觉得时间过得很快。但是可以套用这一概念:当你真正做投资的时候,对时间的感觉就会发生变化。假设你在观察某一夏普比率为 0.7 的策略的累积收益率,发现它有 3 年表现糟糕。你一点都不担心,会说:“喔,快看,这发生在 1973 年,但是到 1976 年就回来了,这对于一种夏普比率为 0.7 的策略很正常。”但是,如果你实际经历过这段时期,就会身心俱疲,因此主观上会觉得,你所经历的时间几倍于实际上的时间。如果在 3 年的时间内,你的策略都不怎么奏效,你就会感觉如同经历了 10 年之久。你面临巨大的压力,迫使你修正模型。老板和客户都对你失去信心,这时我没有办法跟你说,这需要多大的自律性才能保持淡定。

    LHP:沃伦·巴菲特的伯克希尔·哈撒韦公司的股票收益夏普比率与此相近。

    CSA:是的,当然他也有亏损的时候——有时金额甚至大到可怕。0.7 的夏普比率可以帮你获得巨额财富,但很多时候你也会亏损,并且有可能连续亏损好几年。我很幸运——这可能是我职业生涯中最幸运的一件事——最开始的几年,我的投资业绩非常好。在开始投资的前两年,风险调整后的收益率很高,我们赚了很多钱。如果头几年我们的业绩糟糕,或许我已经转行了。这就是这个行业的特点。我们有一个很好的投资模型,在历史上一直奏效,包括在我论文完成以后真正的样本外时期,所以我不认为这些好运是不公平的(我当然不这样认为)。但是,离开学术界,你最大的心态改变就是要准备好经历不可避免的低谷期。

    LHP:是的。您在高盛创建量化研究组时,就已经是拥有三位数收益率的年轻人了。照此发展,您将会成为高盛的合伙人。那么您为什么会离开高盛,自己创建一家新公司呢?

    CSA:这不是一个容易的决定。我们在高盛做得很不错,而且他们对我们也很好。但是,如果你向前看就会发现,在高盛要走的路和在一家独立公司要走的路完全不同。对我而言,在大公司中的成功更多的是成为管理层的一员。而走自己的路能让我与研究更近,这一直是我的热情和兴趣所在。以下的一系列因素促使我做了这个决定。其一,芝加哥大学的一位博士同学(当时也为我工作)离开我,建立了自己的对冲基金,他创业初期的成功激起了我的竞争欲望。其二,高盛其他组的一位同事戴维·卡比勒(David Kabiller)也开始游说我们,认为我们自己做也能成功。他有很多商业想法,对我们的信心甚至超过了我们自己。于是,一年之后,我与约翰·刘(John Liew)和鲍勃·克莱尔(Bob Krail)(他也是我在芝加哥大学的博士同学,他们两个人是我团队最资深的成员)带上团队其他成员中的一半,一起离开了。我们和戴维一起创建了 AQR 公司。应该说,留在高盛继续管理我以前小组的那些人也是一支全明星团队。

    LHP:所以您决定抓住机遇,成立 AQR 公司?

    CSA:是的。募集资金比我们最初预想的更简单。事实上,我们必须回绝其中半数的资金。然而,我们并不知道即将会发生什么。这些曾经在高盛年轻骄傲的量化分析师可能在很长一段时间内都要忍辱负重了。

    LHP:您指的是科技股泡沫?

    CSA:是的。事实上,1998 年 8 月——在我们公司成立后的第 1 个月里,市场崩溃了,美国长期资本管理公司等其他一些对冲基金陷入了困境。然而我们这个月的业绩还是很好的。我们使用的是完全不同的策略,所以依旧能逆市盈利。接着,形势急转直下。回想一下,我们之所以能够逆市盈利,是因为我们的交易策略中两个非常重要的投资理念是价值和动量——虽然我们也使用其他策略,并且那些年也研发出了许多新策略,但上述两种策略依然非常重要。在科技股泡沫时期,价值因子完全失宠,虽然动量因子可以弥补一些,但完全不够。事后来看,我们开设自己的公司及成立第一只基金的时间恰恰是在科技股泡沫开始之前,更确切地说,刚好在科技股真正疯狂之前。还记得我之前提到的时间膨胀吗?我们公司经历了大约 18 个月的艰难起步期,但我感觉像是一辈子那么长。

    LHP:面对艰难的起步,投资者是如何反应的?

    CSA:很多投资者并没有离开我们,特别是那些真正了解我们的投资模型和流程的人。我们向他们展示了大量证据,来说明互联网股票的估值完全不合理,向前看,我们的业绩会更好。当然,并不是所有投资者都选择坚守,有人撤走了资金。在这个行业中,一个令人沮丧的问题是,许多投资者对短期业绩太敏感——好的业绩和坏的业绩都是(当然我们也曾是受益者)。许多投资者喜欢把资金投给近期业绩表现好的投资策略或基金经理,然后一发现问题就出逃。甚至更糟糕的是,他们会先观望一会儿,然后在最糟糕的时刻撤资。他们感觉自己像是要永远亏损下去,但统计显示,其实情形并没有那么严重。这种做法的问题是,如果在不好的时点使用或退出这些策略,你就无法利用好这些策略从而长期获利。我不应该抱怨太多。这可能就是为什么当初的某些策略会奏效,并且没有像大家设想的那么容易就被套利掉的原因。但是,一直保持这样的信念并不容易。无论如何,那些选择坚守的投资者在 2000 年互联网泡沫破灭后,以及接下来的几年里,确实获得了丰厚回报。

    LHP:让我们换一个话题,来谈一谈您的量化投资方法。您是如何选择股票的?

    CSA:每个人都有不对外说的绝招,但是,我还是要分享一些最基本的思路:正如我之前所提到的,忽略一些细节,最简单来讲,我们会去寻找那些估值低且正在慢慢变好的股票,从学术角度看就是价值和动量投资,并且做空那些具有相反特征的、估值高且正在慢慢变糟的股票。我们现在的模型要比这一思路精细得多,包括了其他投资主题,并且用更复杂、更先进的方法来搜寻价值和动量。虽然我们一直致力于完善我们的投资,但投资理念的核心 20 年来一直没有改变。

    此外,虽然我博士论文的研究领域是股票,但我们将研究拓展到了债券(还记得我以前做过债券交易员吧)、货币、大宗商品和一些其他类别的资产。

    LHP:量化投资与主观型投资有什么不同点和相同点?

    CSA:我认为优秀的主观型基金经理往往和我们追求的股票一样——那些当前估值低且存在使其价格上涨的催化因素的股票,也就是和做空恰好相反的股票。事实上,在很长一段时间内,我都认为我们所做的事与其他投资者有很大不同,直到我意识到催化因素和动量效应有很多共性,量化投资者和主观型投资者同样如此。事实上,不管是理性还是非理性的原因,我认为,这类投资经理(量化型或者主观型)可以长期为客户创造价值。量化和非量化的一个很大的区别在于,量化投资依赖于分散多元化,而主观型投资依赖于高度集中。但是我们喜欢和不喜欢的股票,其特征都非常相似。

    主观型投资经理非常熟悉其所投资的公司,我们做不到。但是我们的优势在于可以将交易理念同时应用于上千只股票。如果该理念奏效,很难长期亏损,因为我们把风险分散到如此多的股票中了。当然,正如之前所暗示的,即使你是正确的,也非常容易在一段时间内亏损!即使一名主观型投资经理对公司了如指掌,公司 CEO 也有可能是个貌似认真的贪污者,所以如果你只持有几只股票,就会面临单只股票的不可预测性。不管你对某个事物有多了解,都有可能犯错。

    LHP:量化投资的主要好处是什么?

    CSA:量化投资者能够处理大量信息。相比主观型投资者而言,我们能研究更多的股票和更多的投资因子。此外,可以将相同的投资原则应用于多只股票,还可以回测检验我们的策略,在听从模型建议时,也会有一定的原则。

    LHP:您总是会听从模型的建议吗?

    CSA:坚守原则很重要,我不认为我们能比其他人更少受到心理偏差的干扰,但是听从模型的建议可以有所帮助。如果使用模型时缺乏原则,就会面临重新引入我们试图加以利用的认知偏差的严重风险。例如,当人们大量抛售存在某些问题的股票,使这些股票估值变得很低,从而使长期持有变得有吸引力时,如果我们为了让自己更“舒服”,而用自己的判断去选择性地推翻模型,也许就恰好抛弃了此前押注的策略。坚守原则并不总是很容易,坚持一种投资策略是很难的。但人们放弃所选择的投资模型的时点好像总是在最差时机前后的一个半小时内。不可否认,这不是一项量化研究,而只是我的个人经验。坚持使用某些模型的困难也正是这些模型会奏效的一部分原因。

    LHP:您是如何判定一个新投资因子的好坏的呢?

    CSA:如你所知,我们有很多投资因子,从一些更复杂的价值因子和动量因子,到基于很多其他不同信号综合形成的因子。对此,我们已经研究了 20 年,对模型的任何修正和补充都必须经过大量的检验。首先,它必须有道理。其次,与主观型投资经理不同,我们一定会做检验,它必须经得起大量的样本外检验。例如,这个交易信号是否在所有国家都奏效?是否在不同时间段都奏效?从最初开发出来以后,是否一直奏效?如果可行,那么是否在不同的资产类别都奏效?再次,我们也会检验投资理念是否符合经济学原理,而不仅仅看收益表现。如果投资理念是一个因子能够预测公司盈利,从而可以预测股票收益,那么我们就会检验它是否真的能预测公司盈利,而不仅仅检验投资收益。最后,我们还会深入、细致地研究投资业绩在扣除交易成本后是否依然成立。

    LHP:您认为这些策略奏效的主要原因是什么?

    CSA:你知道的,一种策略奏效有三种可能的原因:第一种原因是偶然因素。我不认为我们的策略奏效的原因是这一种。(最好不是!)我认为我们的策略非常严谨。我们已经在上百个市场测试了我们的策略,包括从最初发现开始到随后 20 年的样本外检验。所以至少我很确定,我们的核心策略不是由于偶然因素才奏效的。但是,你依然必须将其列为一种可能,否则是不太诚实的。第二种原因是风险溢价。我们做多股票的风险大于做空股票的风险,因此可以获得风险溢价。第三种原因可能是,当前我们正在做的有点像吃免费的午餐,利用了其他投资者的非理性或行为偏差导致的市场无效性。坦率地说,这些年来我越来越倾向于最后一种,当然没有大多数主观型投资者感觉那么强烈。免费的午餐只是听起来很棒,你依然需要努力工作才能抓住它。你需要用到复杂的投资组合优化技术,而且不时地经历亏损。所以我认为,在一些地方,我们得到的是有纪律性的风险溢价。这些风险溢价和市场大盘并不十分相关,这就意味着,如果你的投资组合中没有这些,就应该添加它们。而在其他地方,我认为我们利用了人们的行为偏差。我们努力恪守原则,反向利用一些常见且能影响股价的心理特征,或机构约束条件。