如何判断基金经理的真实投资能力:三个思维层次

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作为一个特别没出息的投顾,说来惭愧,我是指数基金的脑残粉。

原因嘛有很多,在这里曾经简单介绍过一点: 为什么投资美股市场的大多数人应该买指数基金?

还有一个原因是人性。因为啊,以主动投资的旗号行走江湖,宛如汉高祖腹背受敌的彭城役,不但对外要直面凶黠的鬼蜮与奸猾的狐鼠,更难的是以未羽的心智去抵挡内心的那些小畜生们——贪婪、恐惧,还有给一点火星就要爆炸的嫉妒;主动投资这个战场的门槛很低、你跨个栏就进来了,但进来之后往往陷于围城、疲于奔命、危于累卵、死于非命,最后健康与财富双双阵亡。

贪婪、恐惧与嫉妒,这三个负能量小畜生整日整夜与我们悱恻缠绵。有过模拟盘经验的同志们可能会有这么一个体验:君不见芸芸众生,实盘日狗,模拟盘日天,常常恨不能活在模拟盘的世界里。为啥你模拟盘能做得好?因为它不是真钱嘛,你做模拟盘的时候没有这些小畜生与你为敌。

我为啥要狗尾续貂提到嫉妒?因为正如未来现金流要折现,我们的人生价值其实也是要打折的,折扣因子就是别人的成功。小成功也就罢了我们假装喜闻乐见;但为什么我们不愿看到别人、尤其是身边的朋友同事有巨大的成功?

因为他们的大成功会为我们自己的生命价值打折。你本来觉得自己一辈子活了100分,结果隔壁老王突然告诉你他活出了200分,你瞬间感觉自己的人生价值就只剩50分了,搞不好就要抑郁。嫉妒对我们的投资决策常有深远影响,君不见大牛市末期的韭菜疯长,多少人是眼红同一个办公室的小李小张而被“逼着”进场的。

那么我们内心的这些小畜生能治吗?说来可能有点悲观,但只要你没有跳脱出智人的境界,那就没得治。诺贝尔经济学奖得主——心理学家丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman,估计大家都跪着读过他的《思考,快与慢》),应该算是人类决策缺陷界的泰斗级大牛,别人问他:您老研究了一辈子的认知偏见与决策缺陷,那您决策是不是就能做到无比英明?卡老莞尔嘿嘿一笑:怎么可能,我又不是超人。

作为智人,我们的缺陷就是我们明知我们有缺陷但是仍然又不得不陷入缺陷。这可以稍微解释为啥主动型基金就是很难跑赢指数,所以卡尼曼老教授就要跨个界来嘴欠了,他说:你们投资业啊,整个建立在“自以为自己有能力的错觉”上,就是个玄学。("The investment industry is built on an illusion of skill.”)

所以何必非要如此折磨自己,少点花样,买买指数基金不好吗?

但许多聪明的智人就是不服。最近听说贝莱德开掉了四十个效力于主动型基金的人类雇员,取而代之用机器人来管理基金,这是聪明的智人对如何降服内心的小畜生的又一次丧心病狂的大冒险。结果会如何我不知道,但是本文就是想告诉你,无论你是面对智人还是人工智能,你应该以怎么样的标准来判断孰优孰劣——机器人1134号和机器人3375号,谁是更好的基金经理?

老规矩,边做题边说明。

首先我捏造了三个基金,这三个基金分别是“旺财新兴市场基金”,“大发欧洲市场基金”以及 “六六顺美国生物技术基金”。虽然基金名字是杜撰,但数据都是真实的,这三个基金2016年每月的收益数据,均来自于Barclay的对冲基金数据库,分别代表了该数据库中的“新兴市场策略对冲基金指数”、“欧洲市场策略对冲基金指数”以及“美国生物技术对冲基金指数“的表现,并且已经去掉了基金的费用摩擦(net return)。

好了请允许我来问一个不怎么妖冶的问题:到底这三个基金谁的表现更好?


思维的第一层:大妈的那惊鸿一瞥

旺财新兴、大发欧洲、六六生技这三个基金2016年的收益率分别为10.02%,-4.07%和-3.88%,月平均收益(简单算术平均)为0.84%、-0.34%和-0.32% 。已知条件都已经在上面这张表格上,这三家哪家强?

很多人会说这问题真够弱智的,肯定是旺财的经理水平高,一个赚10%,另外两个都亏废了。这当然是最直观的理解,我们可以想象如果这三个基金在国内发售,那旺财基金肯定是被潮水一般的申购资金淹没,而另外两个基金肯定是门可抓鸟、无人问津。

以思维第一层给基金经理排座次:旺财新兴 > 六六生技 > 大发欧洲


思维的第二层:Sharpe Ratio

但是绝对收益不靠谱啊。

因为有的基金经理就是比较拼命三郎,这些哥们口含金箍棒来到人间,情不自禁就要顶格上个杠杆。特别是那些自己的个人筹码(personal stake)不多的,动不动就有梭哈的冲动,是谓道德风险;而另一些经理就比较理性负责,积极运用风险对冲手段,用实际行动证明他们是 对冲基金,而不是对梭基金。这样就会造成拼命三郎型的基金经理一旦狗屎运起来,那收益率就如洪水决堤啊;而老实本分做对冲的经理,支付了对冲成本,收益率就得不到伸张。

所以我们怎么把能力和运气区分开来?

很自然我们要从统计界请来一位老帮凶:标准差。标准差是一个数据统计量,反映收益率的波动程度,标准差越高就说明该基金的收益率波动越大,经理发挥越不稳定。

我们来看一下这几个基金月收益率的标准差(波动情况)

对于会问出“标准差是啥能不能吃”的文科生(不要误会我没有恶意,我自己就是文科生),我感觉有必要再把标准差叨叨得更通俗一点。如果我们假设基金的收益率呈正态分布(就是那个钟型的分布),一个每月收益率均值为1%、标准差为2%的基金,意思是如果我们抽取该基金某月的收益率,那么有三分之二(准确说是68%)的几率该收益率会落在在1% ± 2%这个区间内,95%的几率会落在1%± 2X2%的区间内,99.7%的几率会落在1% ± 3X2%这个区间内。

如此还是不能消化标准差的概念,也没关系,我们只要知道标准差越大发挥越不稳就行了。

我们现在有了收益率和收益率的波动(标准差),那咋办?就如同姚明身长两米,体重280斤;郭敬明身长一米半,体重100斤,孰胖?我们不能直接比较数字,但很自然我们会想到拿 BMI指标来衡量胖瘦——体重 /(身高的平方)。

同理,有个叫威廉·夏普(William Sharpe)的聪明人就搞出了Sharpe Ratio(夏普比率),分子是基金收益率均值减去无风险利率,可以将其看为一种超额收益;分母是该基金收益率的标准差,这样就可以算出该基金每承担一单位的波动,能够获取多大的收益。此乃大名鼎鼎的风险调整后收益率(risk-adjusted return)。其他条件恒定,这个值越大越好。

我听说国内的基金公司衡量基金经理的业绩,许多就是用夏普比率来一决牛熊,这至少已经比第一个思维层次要科学多了。

那如果我们假设年化无风险利率是1%(简单平均得到月无风险利率),可得旺财新兴、大发欧洲和六六生技这三个基金的Sharpe Ratio分别为 0.295、-0.239和-0.097;以思维第二层给基金经理排座次:旺财新兴 > 六六生技 > 大发欧洲 ,在我们的例子里比较巧这排位和大妈瞥一瞥的效果一样,但背后的逻辑非常不同。


思维的第三层:Information Ratio

但是夏普比率仍然不够好。

我们要来谈一谈基准组合(Benchmark)。比如说吧,作为一个国债基金的经理,你要是赶上一个股票牛市,我把自己跑废了也追不上股票类的基金啊,这是我的投资策略说明书(investment policy statement)给我框死的紧箍咒,如果强行对比,实在天理难容。

每个基金,根据其投资风格与策略的不同,都大约能找到某个命中注定的指数作为基准组合与其硬刚,如果该基金刚不过,那钱还不如投被动管理的指数基金。我们要算出该基金超过基准组合的收益率,这才是基金经理真正获取信息、处理信息、把信息变出花来的能力。比如如果你是个专搞小盘股的基金,那就不能拿标普500指数作为基准,你的目标应该是刚死标普小型股600指数或者是罗素2000指数。

那我们例子里的三个基金,旺财新兴大概就应该死磕MSCI新兴市场指数,大发欧洲就死磕MSCI欧洲指数,而六六生技就死磕纳斯达克生技指数。

基金的主动型收益(超额收益) = 基金收益 - 基准组合(指数)收益

我们这才发现错怪了六六生技啊,虽然这货2016年亏了个3.88%,但是他的基准组合纳斯达克生技指数怒跌20%。六六生技帮助她的投资者少亏不少钱,深藏了功与名。

那么波动呢,怎么衡量?你可以算超额收益的标准差。顺便说一句,文中三个基金的标准差均显著小于其基准指数,所以看得出来对冲基金其实还是真的挺能对冲的,这点没有欺骗群众。

我们结合第二层思维,将超额收益去除以超额收益的标准差,这就得到了一个终极指数,英文叫 information ratio,中文叫信息比率,意思是这个基金经理——不管是人类还是机器——处理信息并以之决策的能力到底几何。这是衡量主动型基金经理投资能力比较靠谱的指标。

原则:信息比率,越高越好。

我计算了这三个杜撰的基金的信息比率,旺财新兴是0.0565,大发欧洲是-0.0229,六六生技是0.2423,于是以第三层思维排座次:六六生技>旺财新兴>大发欧洲。六六生技一下子就凭借信息比率成功逆袭了。

所以下次有人向你兜售基金,与其问他你们过去的历史年化收益是多少啊(如果你真的抱着“过去的表现能够预测未来的收益”这个美好的愿望的话),不如问他们,你们的信息比率是多少啊。说不定对方就被你突然爆发的专业水准给震慑住了,那你的局面就很主动。

但是鄙人是对“过去的表现能够预测未来的收益”持怀疑态度的,我还是会很惭愧地定投指数基金;除非某个基金有长期的卓越的information ratio来证明其才华,不然我对他主动投资的能力,始终是将信将疑。

于是说话间,我春山如笑,又完成了这个月的基金定投。



利益披露:作者不持有文中提到基金仓位。 

 本文行文仓莽,如有不足之处,还请各位海涵斧正。 

转载我是欢迎的,但请您注明雪球、署名陈达,在此谢过。


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