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量化和价投的割裂与弥合

现如今量化投资和价值投资似乎是两种格格不入的路数。

可能是由于媒体宣传的缘故,量化投资至今散发着某种神秘色彩,给大众的印象是艰深的、高门槛的、充满奇异数学公式和复杂代码的,由各种智力天才所统治的。价值投资则稍显土鳖,但是有巴菲特和芒格这两尊神的存在,仍然作为一种旗帜或精神指引着诸多希望能够从市场获得收益的投资者。两者之间似乎已经赫然割裂,几乎不曾听说有基于价值的量化投资或者利用量化工具进行价值投资这样的说法。

但如果对量化和价投的实质有所了解,应该知道二者之间是不存在明显矛盾的。

首先,量化是一个比较宽泛的概念,或者说更多地是一种运行策略的技术或特征。从某种意义上讲,只要预先设定一些定量的投资信号并在满足定量条件时执行相应交易,就构成了“量化”,哪怕这种设定极为简单:比如一种始终持有全市场PE最低的30只个股的低市盈策略——如果你用一个软件来自动实施这个策略,那么你甚至就成为了一个“程序化交易者”。事实上,在同一个量化的圈子里,有人做阿尔法套利,有人做跨期、跨市场套利,有人做简单趋势投机(如hans123),相互之间其实反倒是泾渭分明的——真正的区别在于策略。

而价值投资是一种策略。笼统地讲,价值投资是试图通过证券分析找出公司的“内在价值”并买入“内在价值”远高于市价的公司,长期持有等待“内在价值”与市场价格的回归;精细化作业的表述是,买入未来全部净现金流入折现值远高于市价的公司的股票。可以看出,与一般的交易策略不同,价值投资这种策略在“交易”上做的文章很少,而把主要的精力放在对于公司“内在价值”的估量上。从理论上讲,如果公司真有一个“内在价值”、对于这种价值的估量足够准确、且其远高于市价,那么这种策略是非常值得下注的。但公司的“内在价值”取决于许多因素,如果不考虑市场变动、技术革新、人员等难以估计但又非常关键的变量,仅仅进行延伸性的现金流折现,那么一个看似绝佳的好标的背后仍然存在巨大的不确定性。

显然,量化的技术方法能够为价值投资的分析带来帮助——这并不是新鲜事:在几十年前,格雷厄姆所主张的一些价值投资指标就已带有强烈的量化色彩,如分散买入股价低于净流动资产2/3且连续10年盈利的公司等。如今,在专业信息机构抽离上市公司年报所形成的强大数据库的基础上,投资者可以对公司的财务状况进行更好的量化分析。基于盈利、自由现金流、负债率、流动资产等多种财务指标,可以用不同的模式拟合“内在价值”,进而以或保守或激进的出发点选择取值;还可以利用分段增长模型来模拟公司发展中天然的非线性,而诸如市场、技术、人员等非量化因素对于公司的影响则可以体现在增长段区间、增长率等参数中。尽管仍然免不了主观估计,但投资者可以更加迅速便捷计算和比较不同估计假设下的分析结果。如此,作为工具的量化技术和价值投资源远流长的思想或许能实现某种弥合,甚至可以建立一种“量化价值投资”的体系。当然,尽管可以通过分析、计算数据得到这样那样的结果,数据库数据的准确性、及时性以及年报(及其估计法)的真实可靠程度有待于进一步的审查和尽调(从这个意义上,基本面的研究终于能够和量化投资产生一定程度的结合,证券分析师的工作也终于能够对于严肃的“投资”工作做出一些实质贡献,而非仅仅罗列一系列不具有量化指导意义的影响因素)。但是,只要这些审查和尽调对于最终分析结果的调整最终仍以量化的方式体现,“量化价值投资”就应当被视为一种“量化投资”。

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