《計量價值的勝率》如何用「量化分析」實現「價值投資」?

今天市場先生分享一本有點硬的投資書籍,叫做計量價值的勝率

在投資理財裡面,有兩類書我覺得CP值很高,
一類是財商書籍,例如:《富爸爸窮爸爸》《有錢人想的和你不一樣
畢竟投資自己的腦袋的收益是最高的。

另一類是「數據類」的書籍,因為整理資料對絕大多數人並不是一件容易的事,
好的書除了有事實印證,也可以幫你省下很多功夫。
以前分享過書中有許多數據的書籍包含《投資前最重要的事》、《約翰柏格投資常識》等書。

計量價值的勝率》這本就是幫你整理許多數據資料的書籍,
裡面在談價值投資的研究,把許多論文的成果總結起來,
從排除高風險企業、評估營運相對良好的公司、評估便宜的股票,全都用量化的方式去進行這件事。

先說:《計量價值的勝率》這本不適合新手

因為裡面專有名詞有點多,至少要看的懂drawdownsharpe ratio這些詞,也要熟悉一些公司評價方法。
另外對大多數人來說,這些方法看完後也很難執行,因為沒有足夠的數據和資料庫,執行也需要較大的資金。

但對於價值投資很有興趣,或者對量化分析很有興趣的人,這本非常值得一看。

前陣子有分享另一本書《美股研究室》有談到許多量化分析的基礎概念,如果想要建立一些量化分析的基礎可以先看這一本。另外也有分享另一本是《他是賭神更是股神》,在談是量化交易的始祖愛德華索普的故事,計量價值這本書中也不斷有提到這號人物。

1. 《美股研究室》心得筆記連結

2. 《他是賭神更是股神》心得筆記連結

以下分享市場先生看完《計量價值的勝率》的心得感想:

(為了避免大家看不懂,以下只談一些概念上的想法,對於各種選股因子和公式數據有興趣的可以自己去看書)

1. 一般投資人難以執行量化操作

量化投資的最大優點,是能解決投資人想戰勝市場時的「心理問題」。

理由是都照著數據結果執行,可以減少人為心理因素的影響。
但大多數人其實沒有能力執行稍微複雜一點的量化投資,
包含缺乏資料清理、程式能力、資金不足等問題,而這類策略也不容易簡化。

以資料來說,光是把下市公司資料也納入樣本,
就是一件很費工的事,跟專業廠商買資料庫也不便宜,動輒數十萬甚至上百萬。

以資金來說,量化策略需要大量樣本才能確保有效性,
因此一次交易動輒20檔股票以上,
通常至少要台幣千萬以上才能跑一組策略,資金太少會無法執行。

不過如果量化投資要交由專業人士執行,
例如透過共同基金避險基金,申購贖回依然掌握在投資人手上,那心理問題依然無解。

數據顯示,2007年大跌之前,是投資人申購基金的高峰,
想當然大多數人也在隔年的低點贖回,導致即使基金有好績效,但大多數投資人卻只能得到大幅落後的績效。

2. 單一因子有機會戰勝指數但不會大幅戰勝,多因子機會會高一點

大多數單一因子,長期年化報酬率大概頂多贏1~2%,
少數有些因子可以贏比較多一點。

原因是大多數因子,
要嘛只衡量價值高低,要嘛只衡量品質好壞,所以很難大幅勝過大盤。

不過即使如此,贏過大盤5%就已經很神了,
再高也不會有人寫出來,通常就自己去開基金了。

3. 超額報酬有回歸平均的特性

所謂超額報酬,
就是戰勝指數的額外報酬。而這些報酬最終都有回歸平均特性。

這有兩個部分,
一是如果你透過因子數據,找到一個相對低估的股票,當低估股票回到合理價值時,價值投資的超額利潤就消失了。

另一部分是,當一個因子有越來越多人在使用,人們看法趨於一致,超額報酬也會消失。

說白話一點就是任何厲害的策略都有它的有效保存期限,期限過了策略就沒用了。

不過常見的狀況其實是,人們認為價格會回歸平均,但實際上卻沒有發生。
例如你認為低估了,之後會上漲回到合理價格,但實際上卻好幾年來一直都在低估狀態也沒有漲。

這種誤判在一般主觀判斷的投資上較容易發生,不過在量化交易上可以透過較多的樣本數,這類問題就會減少。

4. 價值投資在空頭市場資產淨值也一樣會大幅回檔

S&P500(標普500)來說,
2007~2008年從高點到低點回檔(drawdown)大約是50%,
這本書中談了許多策略,而大多數策略即使最終報酬較高,
但回檔程度依然差不多是在40%~50%左右。

原因也很簡單,就是空頭市場所有股票都會大跌,無論好公司壞公司,
即使是巴菲特的波克夏(BRK)當年股價也回檔超過40%,
對於一個堅信股票價值投資的人來說,就必須撐過這一段。

換句話說,如果無法承受資產回檔50%的人,就不要碰股票,
或者可以做資產配置,搭配債券等其他種類資產,而不是把全部資金都放在股票策略上。

5. 衡量長期的數據,用平均值有比較好嗎?…沒有

我們在衡量企業財報時,常常會用過去幾年的數據平均,來當作預估未來企業的狀況。
例如過去5年EPS平均值、過去5年毛利率平均值等等,把這些數字拿來評估未來。

不過書中得到的驗證結果是:沒有明確證據顯示取平均值的預測能力一定會更好。

當然也沒有更差,就是個不顯著的結果。

雖然書中說這是個沒有成果的實驗,
不過我覺得很有趣的是,
我們大多數人直覺都會認為取平均值的預測能力會比較好,因為可以排除過程雜訊,
但顯然這也許是個迷思。

至於書中的方法有用嗎?

這本書中談了許多量化因子,來實現用量化方式達成價值投資。

我去年寫了一套系統,剛好是跟書中提的策略類似,因為都是出自一些論文,流程和內容大概80%像,不過不是美股而是是跑台股的數據。

從2018年4月年報公布到今年2019年3月底,中間經歷2018年底的大跌,
加權指數報酬大概1.5%左右,
而我實驗的策略報酬如果取前30名名樣本同期報酬率是9.5%,如果取前10%樣本報酬率是5.6%,扣掉交易成本後報酬依然有戰勝指數。

不過報酬領先歸領先,中間遇到大跌的過程一樣沒躲掉。

至於長期報酬,如果拉過去6年資料,也同樣領先大盤不少,
不過因為資料取得問題,我還沒辦法測到空頭年度(2008年)。

結論是這是個有用的方法,但實務上不易執行。

最後補充一個有趣的

就是《計量價值的勝率》這本書書名雖然有「勝率」兩個字,但其實內容從頭到尾都沒有勝率。

原因是量化分析只要談期望值就夠了,勝率不是這麼重要,
英文書名中也沒有勝率這回事,單純是個迎合台灣散戶的取名(笑)。

勝率本來就是個迷思,
當一個投資人不再在意勝率,代表他的投資能力又更上一層樓了。

有興趣可以閱讀:勝率為什麼沒有這麼重要?

推薦這本書《計量價值的勝率

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