第9章 不冒风险焉得财富
本章内容比较抽象，可能不易理解。我认为只要记住两个关键结论就可以了：
1，股票市场相当有效，技术分析和基本面分析都无法持续获得超过市场平均水平的收益，只有增加系统风险，才能获得超额收益。
2，聪明贝塔策略希望通过建立具有某些特征（比如低市盈率，高分红，小市值等）的投资组合，来增加系统风险从而获得更高收益。然而长期数据并不能证明这个策略有效。当前国内很多基金公司都在大力推广自己的聪明贝塔基金产品，投资者应该理性看待。
因此，在投资实践中，多样化只会降低部分风险，而不是所有风险。三位学者——斯坦福大学前教授威廉·夏普（William Sharpe）、已故金融学家约翰·林特纳（John Lintner）和费希尔·布莱克（Fischer Black）将学术智慧聚焦于确定在证券风险中哪些风险可以通过多样化消除、哪些风险不能消除。他们的研究成果便是著名的资本资产定价CAPM模型。夏普因对此工作有突出贡献，于1990年和马科维茨共同荣膺了诺贝尔经济学奖。
资本资产定价模型背后的基本逻辑是：承担多样化可以分散掉的风险，不会获得任何溢价收益。因此，为了从投资组合中获取更高的长期平均收益，你得相应提高组合中多样化不能分散掉的风险的水平。根据这一理论，聪明的投资者通过运用一种风险测量工具来调整自己的投资组合，就可以战胜市场。这种工具便是声名远播的β（beta）。
系统风险，也被称为市场风险，记录了单只股票（或投资组合）对市场整体波动的反应。有些股票和投资组合对市场的变动非常敏感，而有些则更为稳定。这种对于市场变动所具有的相对波动性或敏感性可以根据过去的数据估算出来，用众所周知的希腊字母β来表示。计算β值，实质上就是将单只股票（或投资组合）的变动与市场整体的变动做一个比较。系统风险不能通过多样化来消除。正因为所有股票都或多或少地沿着同一个方向变动，即它们的变动性中很大一部分是系统性的，所以即便是多样化的组合，也是有风险的。
非系统风险，是由特定公司的特有因素所引起的股票价格（进而引起股票收益）的变动性。签订新的大额合同、找到新的矿源、劳资纠纷、会计欺诈、发现公司财务人员贪污公款——凡此种种特有因素，都会使公司的股价独立于市场波动。与这种变动性相关的风险，才是多样化可以降低的风险。当投资组合中有60只广泛多样化的证券时，非系统风险基本上被消除了。
总风险中的非系统风险，通过充分适当的多样化，能够轻而易举地加以消除。我们没有理由认为投资者由于承担了非系统风险将会获得额外的补偿。投资者从承担的所有风险中获得补偿的，仅为多样化无力消除的系统风险部分。所以，资本资产定价模型说的是，任何股票（或投资组合）的收益（和风险溢价）总是与β相关，即与多样化无法分散掉的系统风险相关。
资本资产定价模型（此后便以CAPM而知名，因为我们的经济学家爱用字母缩略词），其证明过程可以简括地这样陈述：倘若投资者因承担非系统风险便获得了额外收益（风险溢价），那么结果就是由具有大量非系统风险的股票构成的多样化投资组合，较之由具有较少非系统风险的股票构成的风险水平相同的投资组合，会带来更大的收益。投资者会争相抓住这个能够获取更高收益的机会，推高股价竞购非系统风险大的股票，同时抛售β值相等、非系统风险更低的股票。这一过程将会持续下去，一直到具有相同β值的股票的预期收益相等、投资者再也不能因承担非系统风险而获得任何风险溢价时为止。其他任何结果都将与有效市场的存在不相符。
根据资本资产定价模型，要想获得更高的长期平均收益率，你就应提高投资组合的β值。投资者可以通过两个途径获得β值大于1的投资组合：或者买入β值高的股票，或者通过保证金交易买入具有平均波动性的股票。
但是，β用来测量风险果真有用吗？是否真如资本资产定价模型所言，β值高的投资组合与β值低的投资组合相比，会提供更好的长期收益？研究结果令人吃惊，在这些十分位投资组合的收益率与其β值之间，实质上不存在任何关系。因为法玛和弗伦奇的研究涵盖了近30年的时间，涉及的范围非常广泛，所以他们下结论认为，收益与β之间的关系本质上是没有说服力的。β这一资本资产定价模型中至关重要的分析工具，在把握风险与收益的关系上，并不是一个有用的测量手段。
找到资本资产定价模型的漏洞并不会导致人们在金融分析中放弃使用数学工具，也不会导致人们重拾传统的证券分析方法。
首先，很重要的是，要记住稳定的收益更加可取，也就是说，稳定的收益比波动很大的收益风险更小。因此，用来测量相对波动性的β，至少还是抓住了我们通常所认为的风险的某些方面。此外，通过对过去数据的统计分析获得的投资组合β值，在预测未来的相对波动性方面，确实表现相当不错。
其次，测量β要想获得精确值是十分困难的（实际上可能无法办到）如果市场指数（我们通过它来测量β值）被重新界定，并且包括人力资本，同时β被允许随经济周期性波动而变动，那么对资本资产定价模型以及β作为收益预测工具的支持就非常强了。
最后，投资者应该认识到，即便β与收益之间没有多大长期的相关关系，β仍然可以是一种有用的投资管理工具。投资者应该挖掘β值低的股票，在获得相对于市场整体来说同样有吸引力的收益的同时，可以承担少得多的风险。
而那些确实希望通过承担更高风险以追求更高收益的投资者，应该通过保证金交易买入并持有β值低的股票，这样既增加了风险，也提高了收益。
股票市场看来是一个有效的系统，可以非常迅速地根据新信息进行调整。无论是研究股价过去走势的技术分析，还是研究单个公司和宏观经济前景等信息的基本面分析，似乎都不能产生持久的收益。如此看来，要获得更高的长期投资收益，唯一的出路就是承担更多的风险。
遗憾的是，并不存在完美的风险测量方法。资本资产定价模型采用的β风险测量法，从表面上看挺不错，是一种简单而容易理解的测量市场敏感度的手段。但很可惜，β也有缺陷。在20世纪各个长期时段里，β与收益之间的关系实际上和资本资产定价模型理论上所显示的并不相符。此外，单只股票的β值在长时间里也不稳定，对据以测量β值的市场指数非常敏感。
任何单一的测量方法都不太可能充分恰当地捕捉各种系统风险因素对单只股票和投资组合产生的影响。股票收益对整个股票市场的波动、对利率和通货膨胀率的变动、对国民收入的变动，毫无疑问对其他经济因素的变动（如汇率）的波动都很可能会非常敏感。此外，一些证据显示市净率较低、公司规模较小的股票会带来更高的收益。神奇而完美的风险测量方法依然不在我们的掌握中。
未来的风险测量方法会更加复杂、成熟，而不是比现在的更加简单、粗糙。但无论如何，我们一定要当心，不能将β或任何别的测量方法当作捷径来评估风险、确定地预测未来收益。你应当了解新投资技术中现代投资技巧的精华，它们有时可能会提供有用的帮助，但永远也不会出现一个俊美的精灵来解决我们的所有投资难题。(未完待续)