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【金融其实很简单】

陈志武/文

你把钱投资给基金后，等于是把钱全权委托给基金管理公司了，由他们决定该买哪些股票、何时买、何时卖、一次卖多少，而你有你的工作，不可能总是盯着他们如何决策、如何运作的，所以，有了职业基金公司后，在作为投资者的你和基金管理公司之间又多了一层委托代理关系，多了一层信息不对称。在这种情况下，基金管理公司是如何组织的、决策程序是什么，等等，对基金的业绩会有影响吗？尤其是，对于投资者来说，把投资决策权集中在基金经理一个人手里、由他个人掌控，这对基金业绩好呢？还是由基金公司的投资决策委员会集体决策更好？从今天这一讲，你会看到，两种不同的决策程序对基金业绩影响很大。

集体决策的投资俱乐部

在介绍我自己创办基金公司的经历之前，先给你介绍一项有意思的研究。加州大学戴维斯分校两位教授——巴波(BradBarber)和欧汀(TerryOdean)——于2000年在《证券分析师季刊》学报上发表一篇研究论文。文中，他们对美国166个投资俱乐部在1991至1997年间的股票交易业绩做了详细分析。这些投资俱乐部都是自发组成的，每位会员一般投入同样多的资金，在买进或卖出任何一支股票前至少一多半会员必须投票同意，用意是要避免个人意见或情绪影响投资，以保证投资的稳定性和客观性。这就是严格意义的集体决策制。

但结果如何呢？这7年间，标普500股票指数的年回报率为18％，去掉每年约0.2％的交易费与管理费后，相应指数基金的年回报率为17.8%。同期间，个人股民的平均年回报率为18.7％，但去掉实际交易费用之后，年回报率仅为16.1％，低于指数基金。也就是说，如果我们把个人投资者看成为“个人决策型基金”的代表得话（因为个人投资者不需要经过投资委员会的集体投票决策，而是自己说了算），那么，个人决策型基金的业绩也许在去掉交易费用之前是能胜算的，可是，在去掉交易费用后，却显然落后于“不需要动脑筋”的大盘指数。

不过，依靠集体决策的投资俱乐部业绩更差。扣掉交易费用之前，投资俱乐部年回报率为17％，但扣掉交易费用之后却只有14.1％，不仅远低于大盘指数，而且还不如“个人决策型”个人投资者的16.1％。由此可见，集体决策反而使业绩变差，效率低于个人决策。当然，不管是集体决策还是个人决策，业绩都不如指数投资。

这么一看，是不是要因为效益要放弃投资的集体决策呢？

斑马投资基金的故事

下面就让我讲一下自己创业的亲身经历和思考，以此来回答关于“集权与集体决策”的利弊问题。这是我以前还从来没有细讲过的真实故事。1993年左右，我还是威斯康星大学的金融经济学老师，自己钱不多，但用一万美元左右开了一个股票交易账户，开始炒美股和个股期权。后来1995年，我跳槽到俄亥俄州立大学做副教授，还是继续拿那一点钱炒股。但很快发现，每天看新闻分析大盘走向、判断个股前景，到最后还是难以避免情绪对买卖证券的影响，辛苦半天，可还是不赚钱。尤其是，这样做跟一般股民的做法并无两样，不能体现我作为金融学教授的任何优势。

于是，从1996年开始，我致力于研究股票定价模型和股票回报率综合预测模型，利用大数据对每只股票未来一个月到半年的回报进行预测。逻辑上，这跟气象学里的做法一样，气象专家会告诉你：“只要你把北京过去好多年的气温数据告诉我，同时也把每天的气压、日照程度、风速风向等细节数据给我，那么，虽然我不知道上天到底是怎么确定每天的气温的，但我大致能反推出来每天气温跟其他环境与气象因子的函数关系，并根据这个函数关系去预测明天、后天等未来若干天的气温”。而在股市上，虽然中国人寿的股价今天8元、明天8.1、后天8.05等，似乎没什么规律，但只要股市背后存在某种看不见的逻辑，股票价格跟每股盈利、利润增长、分红比率、利率环境、市场情绪等因子有关系，那么，我们就可以像气象专家那样把股市背后的定价逻辑给反推出来，找出股价波动跟这些因子的函数关系，并依此来预测个股未来的表现。

根据这个思路，我们先是建立股票定价模型，然后，通过几千只美国股票的50年左右的大数据，估算测试个股回报率的预测参数。经过几年的努力，到2001年，模型的测试结果已经很漂亮，具体操作程序也准备就绪。只要募集到资金，我们就可以推出量化投资基金，既做多一些股票又同时做空另一些股票，通过多空两头的风险优化匹配，可以达到风险小但回报可观的理想效果。

2001年，我说服了另一位耶鲁大学金融学教授RogerIbbotson（易普生）跟我一起创办对冲基金管理公司，他之前也成功创办过一家公司，而且在全球资产管理行业享有盛誉。后来我们找到第三位合伙人EmmettHarty（哈迪），他没有研究背景，但有三十几年的华尔街工作和创业经历。他们两位都比我大18岁。就这样，我们成立斑马资本管理公司（ZebraCapitalManagement），三位合伙人各占公司三分之一股权。2001年10月，我们以3000万美元开始交易建仓。

起初的业绩如何呢？正如你知道的，那正是911恐怖事件之后不久，整个股市混乱，以往的市场规律不再适用。所以，不太奇怪，一开始出师不利。不过还好，我们的投资者都是机构投资者，愿意给我们展示策略潜力的机会，在2002年还继续增资，到那年年底我们管理的资产规模超过一亿美元。2003年公司开始赢利。

那么，我们的投资决策规则是怎样呢？我们三位合伙人加上研究部主任，一共四人组成投资委员会，基本规则是：每项重要决策必须全票通过才行，任何人都有一票否决权。这是100%的集体决策制度！

后来发现，我们真是深受集体决策之害。原因在于，我们四个人的智商、对人性和市场的认识、对模型和量化策略的理解，都差别很大。比如，我花在模型建立和测试上的时间多，也在市场里亲历了那么多涨跌颠簸。可是，由于“一票否决权”的集体决策制度，对每项决策，必须要等到投委会里最笨的一位也能理解的时候才能通过，这就意味着任何成员的“天赋”和“独特眼光”都不可能有用武之地。

集体决策为什么不好

集体决策到底有什么不好呢？

这里我举两个例子。首先是关于我们量化模型的特点问题。虽然2002至2005年的业绩每年都为正，年化收益9%左右，风险波动率6%，但是细看之后我发现，每次赢利持续一年多后，紧接着就会有多个月的亏损。由此产生的结果是，每次有一年左右的好收成，让一些投资者刚刚有兴趣投资我们基金之时，又会来一次持续的反转，把投资者又给吓跑。这使得融资挑战很大，既不利于基金的业绩指标，也不利于公司规模增长。所以，我当时建议通过研究找出能预测业绩反转的因子，这样让我们在反转信号到来之前逐步减仓，而不是傻等。但是，这一建议很快被易普生教授否决，他认为，“一旦我们走上根据市场情况而择时加仓减仓的路，我们就会偏离量化投资的哲学，违背初衷”。在他看来，过去之所以不少量化基金不成功，就是因为经常偏离既定路线。就这样，我们基金的投资业绩继续按老路波动，新的投资者不敢进。

另一次经历更为神奇。那是2008年9月14日雷曼兄弟倒闭，随即股票市场崩溃，几天后美国证监会宣布禁止做空799只金融股，目的是要控制金融危机的蔓延。由于斑马基金始终保证多头与空头仓位是匹配的、有一块钱多头就有一块钱其他股票的空头，到那时候为止，我们当年的回报已经超过12%，所以，我建议大量减仓，至少要出清所有金融股头寸（无论是多头还是空头）。理由包括两方面，一是我们已经有12%净回报，即使接下来清仓，公司收益已经不错；但是，更重要的是，由于所有量化模型都是基于过去的历史大数据估算各参数值，以此反推出过去的定价规律，可是，过去的美国股市数据里根本没有整个行业禁止做空的，因此，在整个游戏规则被改变之后，过去的历史对当时的股市已经没有参考价值，是错误的，而如果还用这些参数估值去预测个股的未来表现，那完全是盲人摸象！尤其是，正因为我做这些模型的研究和测试那么多年，非常了解模型在什么时候管用、啥时不管用，所以明白那时候模型是不能用的。可是，我的建议还是没有得到投委会的认同，一票否决权挡住了我的努力。最后，2008年的净回报从12%跌到-3%。由于模型参数需要两年左右的新数据才能完全适应新常态，不奇怪，2009年继续亏损。

那次经历让我心灰意冷，2011年初我决定从公司退出，那时公司的资产规模6亿美元，由其他合伙人继续做。

集体决策的好处是能保持稳定，使改变现状的决策很难做出。特别是，当时我们三个合伙人，不管是什么议题，总会有两位合伙人的意见比较接近，这样一来很多时候总能说服第三位合伙人改变主意。从稳定的角度看，集体决策模式更适合公募基金，因为公募基金面对大众投资者，稳定更重要。而相比之下，像对冲基金这样的私募基金不应该采用“一票否决权”，应该给每位骨干充分的自由空间，去发挥他的才能和独特视角。实际中，更多公募基金偏重集体决策，而私募基金以个人决策制最为普遍。

从我的经历中，你看到了为什么投资俱乐部的业绩反而落后于个人投资者，集体决策等于把决策向能力最差的成员看齐。今日的要点：1，巴波和欧汀两位教授的研究发现，投资俱乐部的回报不仅落后大盘指数，而且也低于个人投资者。2，之所以如此，原因在于投资俱乐部采用集体决策制：在买进或卖出任何一支股票前，至少多半会员投票同意，目的是为了避免个人意见或情绪影响投资决策，确保投资策略的稳定性；而个人投资者是个人决策制，自己想怎么做就行，效率高，也有利于发挥自己的特长。3，集体决策有利于降低风险，使基金稳定，但不利于回报的最大化，而个人决策制更会使基金个性化、增加风险，但有利于回报的最大化。这也是为什么成功的对冲基金更多采用个人决策制，由创始人说了算，而公募基金则不然。

（本文为向知《陈志武教授的金融课》讲座文本）