2.简单的经验法则完胜诺奖投资模型

一封早发了500年的投资信


在杂乱无章的现实世界，我相信简单的经验法则拥有巨大的效能。它们也许不会在所有事情上都派上用场，但我们应该问的第一个问题是：我们能否找到简单的方法来解决复杂的问题？很少有人会问这个问题。人们的惯性思维是，先寻找复杂的解决方案，如果不起作用，再去找更复杂的方案。投资领域也是如此，在专家都未能预测到的金融危机过去之后，简单的经验法则为我们提供了一个可选方案。以很多人都会碰到的一个复杂问题为例，假设你有很多钱，想要做些投资，但你并不想孤注一掷，正在考虑多只股票。你想分散投资，但具体应该怎么做呢？

哈里·马科维茨提出了一个解决该问题的方法——均值—方差投资组合模型，并因此获得了诺贝尔经济学奖。该方法的目的是，在风险一定时，使收益（均值）最大化；在收益一定时，使风险（方差）最小化。很多银行都采用这个模型或其他类似的投资方法，并提醒客户不要凭自己的直觉投资。

但是，马科维茨退休后自己做投资时，并没有使用让他获得诺贝尔奖的那个模型，而是采用了简单的经验法则，我们称之为“1/N法则”：

把钱平均分成N份，分别投资不同的股票。

为什么马科维茨不选择分析大量数据的方法，而是依靠自己的直觉？在一次访谈中，马科维茨表示他不想日后后悔：“我想‘如果股市上涨，而我没有买入，我会觉得自己很笨。如果股市下跌，我却买入了，我也会觉得自己很笨’，所以我选择了买入一半。”很多投资者都是这样做的，将复杂问题简单化。1/N这种经验法则不仅简单，而且是分散投资的一种最纯粹的方法。

这条经验法则的优势究竟何在？一项研究将这条法则与均值—方差模型以及12种其他投资方法进行了比较，共分析了7种情况，其中包括投资10只美国工业股。均值—方差模型分析了10年的股票数据，而1/N法则什么数据都没有使用。结果如何呢？在7项测试中，1/N法则有6项的表现都优于均值—方差模型，其他12种方法在预测未来的股价上也不总是优于1/N法则。

这是否表明获得诺奖的投资组合模型是骗人的呢？答案是否定的。在已知风险的理想世界中，这种方法是最佳选择，但是对充满不确定性的股市而言，它就不一定奏效了。要运用这个复杂的模型，我们需要根据过去的信息评估大量参数。但正如我们看到的，10年时间太短了，我们无法做出可靠的评估。假设你买入50只股票，均值—方差模型需要多少年的股票数据才能优于1/N法则呢？计算机模拟程序给出的答案是：大约500年！

也就是说，直到2500年，投资者才可以放弃这条简单的经验法则，转而使用高级的均值—方差模型，做出成功的预测。但是，只有在同一只股票以及股市还存在的前提下，这种情况才有可能实现。

在这样一个变幻莫测的世界里，银行是否懂得均值—方差模型的局限性呢？几年前，我使用的网上银行给所有客户发了一封信，内容如下：

诺奖模型助你成功投资！

听说过哈里·马科维茨吗？没听说过的话，那你可落伍了。他是1990年的诺贝尔经济学奖得主。他的投资组合理论证明，如果对各只股票进行适当的加权处理，就可以大大提高投资组合的收益—风险比率。

理论就说这些。不过，大多数投资者的投资组合都不相同，因为他们往往随意而非系统性地将各只股票组合在一起，这更需要使用均值—方差投资组合模型。

这封信接下来的内容是，该银行采用的是均值—方差投资组合模型，并且警告客户不要依靠直觉做投资。但是，这家银行却不知道它的这封信早发了500年。



我自己就可以做投资？


不久前，我在晨星投资会议上做了一次主题发言，详细讲述了何时以及为什么简单的经验法则会优于复杂的方法。如果风险都是已知的，比如要“预测”过去，均值—方差这类模型会是更好的选择。但是，如果要预测未来，这些模型未必是最佳选择，而简单法则却可能做到。发言结束后，我和两名顶级金融分析师被请上台，台下坐着数百名观众，他们都是晨星公司最有价值的客户，急切地想知道这两位金融分析师会如何回应，我也一样。

主持人转向第一位分析师并且说道：“您刚才听了吉仁泽教授的发言——在一个充满不确定性的世界里，简单的经验法则往往优于均值—方差模型。我们都知道你擅长使用均值—方差模型，对此你有什么话要说吗？”

所有人都在静静等待，看究竟哪种方法会胜出。

结果，那位分析师说：“我不得不承认，我也常常使用1/N法则。”

这位分析师的观点改变得如此之快，着实让我大吃一惊。会后，一家大型跨国保险公司的投资负责人走过来对我说，他会亲自检验自己公司的投资情况。三个星期后，他带着助理来到我的办公室。

他说：“我查看了公司自1969年以来的投资记录，并且比较了1/N法则和我们所采用的投资策略的优劣。结果表明，如果采用1/N法则，我们可能会赚到更多钱。”

然而，他又提出了一个非常现实的问题：“虽然我认为1/N法则更好，但问题是，我应该如何向客户解释呢？他们也许会说，‘那样的话，我自己就能做投资而不需要你们了’。”

我打消了他的疑虑，向他解释说，这其中涉及很多开放性的问题，比如N应该取什么值，选哪些股票，何时应该重新平衡投资组合，还有最重要的一点是，在何种情况下1/N法则会成功。

这则故事说明，如果我们面临的投资风险与均值—方差投资组合模型的数学假设相匹配，那么通过计算就可以预测成功。但是在现实的投资领域里，依靠直觉的简单法则可能更有效，而且在充满未知风险的其他领域一般也是如此。