“你根本不懂量化”之二：超额有哪几类？

作者：海影量化

题图：海影量化微信公众号

简单来说，超额来源有两类：错误识别与风险承担，前者又具体分为三类：

• 指数时序层面的错误定价：对应宏观对冲投资
• 企业层面的错误定价：对应主观投资
• 交易层面的错误定价：对应量化投资

一、指数时序层面的错误定价

这个用通俗的话来说，就是股市中可以被利用的趋势。

举例而言，过去十年间，上证指数多次回到3100点附近，成为了它的一个价值轴心，在这段时间里，凡是在远高于3100点的位置卖出，或者在远低于3100点的位置买入，都能带来利润。换言之，由于轴心上移的速度非常缓慢，远高于3100点的位置是一个错误定价，而远低于3100点的位置也是一个错误定价。

相比较而言，过去十年，标普500指数从2000点上升到6000点。在这个过程中，任何远低于年化涨幅的阶段都可以称之为错误定价。

在中国与美国这两类股市的错误定价背后，是中美两国资本市场提供的投资回报率、及其市场评估的差距。

在中国案例中，实体经济的投资回报率从20年前的16%高位跌至近期的3%以下。再加上股市交易付出的各类成本，如交易佣金、新股上市、大股东减持等，上证指数对3100点的十年保卫战其来有致。与之相对照，美国实体经济回报率维持在大概8%~9%的水平，加上美股7姐妹所享受到的技术革新红利，10年200%的回报也有其基根。

这样，至少在过去10年，局部低点就是美国股市时序定价错误，局部高点就是中国股市时序定价错误。这样的错误定价一旦被识别，当然能够转化为超额。

巴菲特的名言，“没有人会通过做空自己的祖国获利”，说的其实是，“美国人不要做空美国，不划算”，其背后，是美国实体经济维持着高超的回报率——这样水平的回报率必然意味着美股长期看是向上的，做空是站在失败趋势一边。而在别的地方，这一前提并不一定存在。换言之，一个国家的长期命运，决定着这个国家股市的时序定价。

在全球范围内寻找各国、各种交易标的的时序错误定价，构成宏观对冲策略盈利的主要来源。

二、企业基本面层面的错误定价

这也就是，对股票背后的企业的定价错误，往往对应着以主观研究可以识别的错误定价。

这方面，最著名的识别者当属巴菲特。他所取得的成绩，本质上就是正确认识到某些企业的商业模式被市场错误评估了，著名的案例包括早年的可口可乐、近年的苹果。这些企业拥有深深护城河保护的商业模式优势与杰出的ROE，但市场并未给予它们充分且及时的高估值。

对于企业错误定价的识别，关键在于洞察力而非数学能力。正如巴菲特所言，高中数学水平已足够，但能否识别出一家企业拥有正确的商业模式、正确的企业文化以及合理的交易价格，则需要洞察力。

本质上，洞察力是理智与情绪的结合。

首先，在情绪方面，投资者需要排除所有情绪性的干扰，诸如自大、希望自己的判断被市场验证、得到他人认可等等，都属于投资中的慢性自杀。诡异的是，具备洞察力的前提是承认自己在许多方面缺乏洞察力。这也是巴菲特学派首先强调“能力圈”这一概念的原因。这一概念迫使投资者承认自己在许多领域可能一无所知，从而促使他们在选定的能力圈内精益求精，获得高于那些心有旁骛之人的洞察力水平。

其次，在理性方面，需要哲学与经验两个层面的多年修炼。巴菲特曾说过，对于价值投资，要么你一秒钟就领悟，要么你一辈子都无法理解。这句话实际上讲的是哲学层面。投资者必须认识到，市场的所有波动与短期价格都只是噪音，类似于一个患有精神病的“市场先生”的神经病行为；你必须忽视这些行为，专注于真正的价值，紧紧盯住企业本质。

紧紧盯住企业本质，这一点说起来容易，实践起来却非常困难。市场上每时每刻、每日每月都有那么多激动人心的事情发生，这些事件会造成巨大的价格波动，对你的投资结果，至少是过程，产生那么巨大的影响。学会对它们免疫，保持冷静，非常不容易。

第三点，即使已经做到了前面两点——注重自己的能力圈限制，忽视市场的短期波动，要能够正确识别商业模式和卓越的企业文化，仍然非常困难。本质上，这意味着你需要拥有穿透十年时光迷雾的预测能力。

这种预测不是精准的预测，而是做出正确的评估。在当今如此高速变迁的商业世界，要看清十年之后发生的事情何其困难。

这自然也就导致，一个成功的价值投资者，他的投资是集中的。按照巴菲特的说法，可能不超过6只股票，或者说持有不超过6家企业。这样的投资方式的一个问题是，容错率低，每一个错误都可能带来巨大的伤害。价值投资者对此风险的防范机制是确保每一个企业都不被误判。反过来，这也意味着一个成功的价值投资者，需要在洞察力的上述三个方面都能够修炼到极高的程度。

可以说，价值投资是人人可学的，并不高深，但真正的成功者寥若晨星。对比巴菲特，在中国践行价值投资，由于缺少了beta的支持（大盘的时序上行），难度自然又要更高一个台阶。

三、市场交易层面的错误定价

这种错误定价对应着以量化的方式来识别与参与其中。

正如上文（“你根本不懂量化”之一）所提到的，不存在写在墙上的绝对客观价值。上市公司的价值是在买卖双方（们）的持续博弈中形成的，这一博弈必然充满着实时的错误定价。

投资人获取的信息存在差异，以及对信息的处理方式不同，导致其估值受到市场价格的影响。这一类错误定价往往是短暂的，在短期内就可能逆转。如果将这一类价格错误带来的波动年化到标准化水平，这种错误定价对股价的扰动程度，在幅度上大于上述第二类企业估值方面的错误定价。反过来说，这类错误为成功的量化策略创造超额收益提供了良好的条件。

如果说这类错误的必然存在源自人性，那么过多的错误定价则离不开制度漏洞的推波助澜。在某种意义上，股票市场交易行为的错误多寡受到两个重要变量的影响：

第一， 交易制度是否合理

第二， 市场参与方的构成

就第一个方面而言，制度设计的不合理将导致大量定价错误的存在。

举例而言，中国股市的涨跌停板制度，其初衷是担心股价的巨幅波动，对某些不理性的投资者造成情绪扰动，从而引发非理性的交易行为。然而，在实践中，这一制度阻碍了股价对信息的及时反应。

假设出现了一个利好，其对股价的影响最终将达到50%的幅度。而在涨跌停板制度下，第一天的涨幅只有10%。此时，能在涨停板上买入的投资者，就有机会获得随后的40%的高确定性利润空间。在连续涨停板的过程中，大量投资者想买而未能买到，由此形成的情绪反应极其强烈。这可能导致股票价格过度反应，最终涨幅会远超50%，甚至达到60%或70%。

对这一制度性漏洞，出现了两类“套利者”。

第一， 游资。游资可能利用这一现象操纵股价，通过连续拉涨停来吸引跟风盘，通过连续拉涨停将股价拉升至不合理的高度，以此获利。

第二， 打板策略。一个成功的打板策略包含诸多构成要件，但其本质是基于股价上涨速度被人为阻碍所提供的非对称获利机会。

再举一个例子，中国的上市制度在很大程度上属于审批制，而非核准制或注册制。在这一制度下，一方面有大量资质不佳的国企上市，另一方面民企则为了自身财产安全的额外保护而寻求上市。这就造成上市地位本身变成一种有价值的资源，也可以说是一种壳资源。已经上市的公司很少退出，更不用说像国外那样上市公司出现一定比例的破产。

这种制度设计解释了为何在中国股市，炒小盘股、炒微盘股的现象长盛不衰。假设某一家上市公司由于各方面情况不佳，市值连续下滑，落入最小市值微盘股的范畴。此时，其股价不再由这家上市公司的内在价值决定，而是由其壳资源所决定。几亿到十几亿市值的公司被封闭了价格进一步下跌的空间，而一旦通过各种契机，如重组、并购或资产注入获得新生，其股价上升的空间却具有极大的想象力。因此，不论在表面上多么不合理，炒微盘股具有胜率高、赔率也高的特点。

这也就解释了，为何微盘股指数在过去10年大幅跑赢大盘股指数：大盘股指数基本没有上涨，而微盘股指数却上涨了400%。

基于这一制度缺陷，通过适当的数学处理，不难设计出量化微盘股投资策略，能相对轻松地战胜大盘股指数。

除制度设计之外，投资者构成中是否有大量的散户交易者的存在，对市场错误定价也有巨大的影响，影响幅度或许高于制度设计。散户交易者缺乏足够的研究投入与资源，也缺乏合理的投资理念与技术，往往陷入表面、冲动、非理性交易的窠臼。这样的交易行为放大了股价对他们的交易行为的影响，强化了由此带来的非线性反应带来的错误定价。

本文是“你根本不懂量化”系列文章的第二篇，总共6篇文章，提要如下：

一、不懂量化之一：超额哪来的？（已发布）

1) 超额来源于错误定价

2) 为什么说市场定价是错误的

3) 定价错误的三阶段

4)纠正错误定价≠割韭菜

二、你根本不懂量化之二：超额有哪几类？

1)宏观错误定价与超额

2)基本面错误定价与超额

3)交易错误定价与超额

三、你根本不懂量化：量化如何获得超额？

1)为什么因子可以识别错误定价

2)因子模型竞争的焦点

3)因子模型的最新状况

四、你根本不懂量化：AI如何革新量化？

1) AI极简史

2) 深度学习模型的创新何在

3) 深度学习模型会像人类一样思考吗

4) AI如何革新量化策略

五、你根本不懂量化：风控一定要用barra吗？

1) 风险承担也可以带来超额

2) 承担风险获得超额的代价

3) 风险恒等式

4) 风控不一定要用barra

5) 中国市场上量化风控的特点

六、你根本不懂量化：长期成功的量化私募有啥特点？

1)错误定价有什么代价

2) 正确的监管目标

1) 什么是量化私募长期成功的秘诀？

2) 业绩的不可能三角

3) 如何才能投好量化基金？