证券投资思想的趣味简史（上）

大家都是吃证券投资这口饭的，今天来聊聊我们耳熟能详的那些证券投资思想和理论是怎么来的。这是一部通俗的证券投资思想演进史，基于伯恩斯坦（Peter L. Bernstein）的《投资革命——源自象牙塔的华尔街理论》（Capital Ideas: The Improbable Origins of Modern Wall Street）一书编写而成。我只是稍微添油加醋一下，我不是作者，只是编者。

一、股价可以预测吗？

首先的首先，对于任何一个新进入二级圈的人——不管是专业的分析师、投资经理还是普通股民——来说，都有一个终极问题无法逃脱：

1900年，法国的一名年轻的数学家巴契里耶（Louis Bachelier）在巴黎索邦大学（Sorbonne）完成了博士论文《投机理论》（The Theory of Speculation），尝试用数学工具解释股票市场的运作，其研究对象是当时的法国股市。我们并不知道他本人有没有参与股市投资。 

他在论文中提出：

市场价格同时反映过去、现在和未来的各种事件，但是这些事件通常和价格变动并不存明显的关系……人为因素也会产生干扰，交易市场会根据本身的变动进一步产生反应，当前的价格波动不仅仅是先前价格波动的函数，同时也是当前状态的函数。决定这种波动的因素，其数目几近无限大，因此不可能期待用数学公式进行预测……交易市场的动态变化，绝不可能成为一门精确的科学。

很显然，作者鲜明地指出，股价是不可预测的。但他也仍然尝试用一些数字方法描述市场的波动——注意，是描述，不是预测。这又为后来的股价布朗运动、随机游走等观点奠定了数学基础，也为后世的有效市场假说埋下了伏笔。 

然而，可能是由于炒股的人实在太少了，巴契里耶的论文根本没引起什么注意，他也没拿到“特优”成绩，而这是当时博士毕业生混进法国学术圈所必需的。直至1954年，统计数学家萨维奇（Jimmie Savage）在芝加哥图书馆翻阅资料时意外翻到这个文献，然后他马上去和其他经济学家讨论，其中就包括萨缪尔森，巴契里耶才被世人重新想起。这个例子告诉我们，即使有好的成果，有效推送也很重要。 

但是，其实在巴契里耶发表著作前，人们一直在尝试预测股价。1882年，华尔街几个从事财经新闻或银行工作的年轻人道（Charles Dow）、琼斯（Eddie Jones）和伯格斯特拉瑟（Charles Milford Bergstraesser）创办了一家新闻公司，因为第三位朋友的姓氏实在是太冗长了，所以公司名定为道琼斯公司（Dow Jones & Company）。另一说法是他是后来加入公司的。公司为客户推送行情资讯，差不多就是现在我们电脑里那些行情软件所做的事情，只不过技术手段更为原始。

1884年他们推出工业平均指数，作来衡量股市整体走势。1885年他们把《午后新闻简讯》改为《华尔街日报》，道作为主笔，天天在上面发社论。

大致是这段时期，他慢慢形成了对股市趋势的一些想法，比如：

如果股价的趋势开始启动，则将会持续下去，直到市场本身透露出信号，显示这个趋势的动能即将消失，并将要反转，此时趋势才会结束。

这些思想在道离世后被称为“道氏理论”，民间也戏称“数浪”。但其实，他本人从来没有声称这是用来预测股价的。

1902年，道的继任者，《华尔街日报》的新任主笔汉密尔顿（William Peter Hamilton）继续每天写社论，并运用道氏理论，于1927年开始连续多次提醒即将到来的股市大崩溃！最后一次预测是其1929年10月21日的《潮流的逆转》一文，4天之后，股灾来临。不久后的12月9日，汉密尔顿辞世，仿佛是泄露了天机而被老天收走。 

一位名叫考尔斯（Alfred Cowles）的美国富二代在这次股灾中损失惨重。其实，这个严谨的家伙从1928年开始产生一个想法，就是跟踪当时多家投资服务公司的绩效。其实，在当时，还是有很多人通过道氏理论赚钱的。而考尔斯跟“股价能否预测”这一问题杠上了，但他作为业余选手，不知从何研究。于是经朋友介绍，他联络上刚刚成立没多久的计量经济学会（Econometric Society），他给了学会大笔的赞助，资助其创立刊物发表成果，自己也参与其中，开始研究预测指标能否预测股价。现在计量经济学会及其刊物已成全球经济研究的权威，这有考尔斯的重大功劳。 

最后，他们通过对数量庞大、来源多样的投资建议进行了统计分析，最后没有发现他们选股的业绩比随机选股要好。这句话后来被表达成：

没发现他们选股和大猩猩选的有什么区别……

可是，如果真是这样，我们证券分析师怎么办呢？虽然面临一大堆统计数据的铁证如山，我们似乎又很难反驳。但是，至今依然有很多猛士为这个终极问题前赴后继地努力着。

二、投资组合理论

1950年代，因为有着股市大崩盘和经济大萧条的记忆，股票投资并不是什么受人待见的事情，学术研究也不关注这个领域。因此，一位名校的博士在读生，如果想选股票投资作为博士论文选题，是要有特别的勇气的。

这位很有前途的博士生就是马科维茨（Harry Markowitz）。这是一位眼神温和、说话轻声细语、略有迟缓、从小读达尔文《物种起源》的腼腆少年，进入芝加哥大学后开始学经济学。有一次他去找他的马查克（Jacob Marschak）老师，在马查克老师办公室外等候时，马科维茨和一名自称股票经纪人的中年男子闲聊，这位大叔建议马科维茨以股票市场为主题。马科维茨竟然欣然接受这一建议，并得到了马查克老师的支持。当然，马查克老师的具体支持方式，是为马科维茨介绍了另外一位老师，因为他说自己并不懂这主题。 

这位新的指导老师是芝加哥大学商学院的凯彻姆（Marshall Ketchum），据说芝加哥大学是为数不多的商学院与经济学院相处融洽的学校。他让马科维茨去图书馆借阅一本《投资价值理论》（The Theory of Investment Value）。

这是一本1937年的博士毕业论文，作者是哈佛大学的威廉斯（John Burr Williams），文中提出了著名的股息折现模型，即通过预测股票未来的股息，以及股息的预测准确度，用来估计股票的内在价值。我们会在后文再提到基本面分析这回事。

马科维茨觉得这本书有趣极了，但他马上发现了一个问题：按照威廉斯的理论，我们能找到最具投资价值的那只股票，并重仓之。可现实中，大家都是买着一堆股票…… 

某一个午后，马科维茨在图书馆里突然想到，人们不仅仅关心收益，还关心风险。 

1952年，马科维茨完成了他那著名的14页的论文《投资组合选择》（Portfolio Selection）。在这篇论文问世之前，人们并不是没意识到投资风险和组合投资这两个事情，只不过是用一些朴素的经验来表达：

不入虎穴，焉得虎子。意思是，人们为了博取一定收益，愿意承受一定的风险。当然，入虎穴不一定是为了得到虎子，也可能是为了逃票。

不要放鸡蛋放在同一个篮子里。意思是要分散风险。

而马科维茨首次实现了用科学的范式来描述、分析这些朴素的观念。他先计算股票的预期收益率：

然后按组合中股票的权重，得出组合的预期收益率（Rp）：

他又得计算各股票的风险，他将风险定义为股票的收益率波动（个股收益率偏离预期收益率）的方差（或标准差）。

然后，再计算出组合的整体风险。它不是个股风险（标准差）的加权平均，而是要考虑个股之间的相关性，用协方差来表示。

协方差除以两个个股的标准差，就得到相关系数。相关系列小于1时，两只股票的组合投资，其风险就能下降。

本文的重点并不是投资思想和理论本身，所以到此为止，其余的大家继续翻教材吧。我们接着说马科维茨。 

后来，马科维茨终于要接受他的博士论文答辩。正在美国经济学术圈里冉冉升起的弗里德曼是答辩委员之一。才说了五分钟，弗里德曼老师就对马科维茨说出了那句载入投资学史册的话：

我看不出你的数学有任何错误，但我有个疑问，这不是一篇经济学论文，因此我们不能授予你经济学博士学位。这篇论文不是数学，不是经济学，甚至不是企业管理的论文。

马科维茨战战兢兢地坐在那又听了一个半小时的抱怨，他的内心肯定是崩溃的，最后带着深深的挫折感离开研讨室，在外面等候。又过了五分钟，马查克老师出来，跟他说：“恭喜你，马科维茨博士！”

三、分离定理

但是，当时的人们会使用组合投资，但却不会真的去计算组合中各只个股的预期收益率、方差等。一方面，这些因素可以说是瞬息万变的，几乎没办法纳入到模型里。更重要的是，当时的计算机实在是太昂贵了。我也是熟练掌握了Excel成为一名大表哥后才做过这个事情。 

还有另外一个问题，就是各个投资人各自风险偏好不一，比如，退休大妈和刚刚升职的职场新人，是不一样的。那么在无数个组合中，要选一个最适合自己的，这也不是什么容易的工作。

这些都是马科维茨留给他自己和后人的问题。 

但是，托宾（James Tobin）在1958年2月的《经济研究评论》（The Review of Economic Studies）上发表了一篇名为《流动性偏好作为处理风险之行为》（Liquidity Preference as Behavior Toward Risk）的论文，证明了这些冗长的计算和纠结的选择，有些是可避免的。

托宾于1940年毕业于哈佛大学，获硕士学位。珍珠港事件后他光荣入伍，加入海军，保家卫国，跨过大西洋参加了欧洲战场。战后回哈佛大学读博士。毕业后任教于耶鲁大学，成为了一位著名的经济学家。 

托宾在马科维茨的投资组合理论基础上，新加了一项无风险资产。于是，马科维茨那套计算量繁重的选股过程，被分离成了两个步骤：

首先，在所有的股票之中，选出一个风险—收益最佳匹配的组合，即超级效率投资组合。

然后，再把这一最优的组合（下图中的T），与无风险资产做一个配置。

这就是分离定理。还可以用一个通俗的例子：

在过往，我们会为保守的投资者——比如跳广场舞的退休大妈——推荐风险较低的股票，凑成一个组合，然后为事业正在上升的年轻人推荐高风险股票的组合。但根据分离定理，投资顾问不需要为不同人构建不同组合，他只要找到市场上那个最优的组合，然后再根据客户的不同风险偏好，把这个最优组合与无风险资产做一个配置。甚至，对于风险偏好极高的客户，其无风险资产的配置比例可以是负数——即借入资金，杠杆投资于最优的组合。

通过引进无风险资产，托宾找到了风险—收益效率比马科维茨更高的组合。但是，他仍然不能逃脱一个工作，就是通过繁冗的计算，找到超级效率投资组合。可那时的计算机真的是太贵了，不要说买，就是去机房租用一下，都很贵。

四、资本资产定价模型

1960年，有人给马科维茨介绍了一位名叫夏普（William Sharpe）的年轻人。这位年轻人的求学之路经历了些周折。他于1951年进入加州大学伯克利分校学医学，随后马上发现自己并不喜欢科学，就转至加州大学洛杉矶分校改读工商管理，然后又发现自己不喜欢会计学，于是改读经济学，学成了本科和硕士研究生学业。1960年，他以转移定价为选题，完成了约60页的博士论文初稿，结果被他导师退回，称“没有什么内容可言”。这对他是个很大的打击。幸好经另一位教授的介绍，夏普认识了马科维茨，从此人生轨迹得到改变。

当时，马科维茨在一家名叫兰德的智库做研究工作，不是加州大学洛杉矶分校的教授，经夏普向学校申请，学校同意了由他在马科维茨指导下完成博士学业。于是，马科维茨指导夏普继续他的投资组合的研究，包括如何简化那些繁冗的计算等内容。 

马科维茨原来的模型里，是每两只股票之间都需要计算“相关性”。夏普则认为，会有那么一个因素，是所有的股票都与之发生相关关系的。毫无疑问，这个因素就是整个股市的波动。一只股票的涨跌，一部分是它自己的原因，而很大一部分则是市场整体涨跌。 

1963年1月，夏普在《管理科学期刊》（Management Science）上发表了《投资组合分析的简化模型》（A Simplified Model for Portfolio Analysis）一文。他又沿着这些想法走下去，最后于1964年得到了他最重要的成果：资本资产定价模型（CAPM）。而从这一模型出发，得出了一个可怕的结论：那个托宾理论中所谓的“最优组合”，其实就是股市本身！因为，市场组合就是所有收益与风险均衡后的状态。换言之，没有人能打败市场，分析师群体又突然躺枪。 

夏普还有项贡献，则是非常积极为投资组合工作引进计算机。当然，或许是被迫的，因为那计算量显然太大了。 

至此，在以马科维茨、夏普等学者的贡献下，股票投资从一个不受待见的事情，终于纳入了经济学的研究领域，登上学术圈的大雅之堂。换言之，如今，亲戚们觉得我们从事的这份股票工作还算体面，很大程度上是归功于马科维茨、夏普等前辈。 

1990年，马科维茨与夏普一起获得了诺贝尔经济学奖。