2017-04-30

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[閱讀摘記]投資最重要的事_第5章理解風險

By 追日Gucci

2017-04-30


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第四章:找出價格與價值的關係

我認為各位經常看文章,也內化的差不多了,因此跳過。

主要大概在談這兩點:

成功的投資不是因為”買到好東西”而是東西買得好”
再完美的標的,都不能忽略太高的價格。


而第5章開始為本書最重要的主題之一,因此用了三章篇幅來闡述風險,分別是理解風險、面對風險、控制風險。

風險一定存在,只能稀釋,無法完全避免。
找到上漲的標的不難,只要找得夠多,但如果沒有時時正確的處理風險,那麼投資很難長久。
與其想著打敗大盤,倒不如掛心如何留在市場中。

風險與報酬的關係

回到第二章的效率假說,人類有規避風險的天姓,這是古老基因流傳下來。
因此,衍伸出所謂的風險溢價,也就是因為風險提高而提供更高的隱含報酬,以吸引投資者。
而此調整過的價格,經濟學中稱之為均衡調整。
此時,投資者衡量調整過的價格,確認自己是否能夠接受或者承受對應的風險。
當然,大多數人可能只看到報酬,而忽略了背後的風險。

再者,一般在看到投資報酬時,只要是正數報酬,很容易忽略到底是承擔了多少風險而換得報酬。
因為這份報酬,可能是來自於穩健的資產,也可能是高風險資產。
例如:是公司債?政府債?高收益債?
還是大型藍籌股、小型飆股?
是良好分散?還是集中少數標的?
有沒有開槓桿?…等

因此,較好的方式是衡量”風險調整後的報酬”,一般較熟悉的如夏普指數。
而在投資界中,對於風險的廣泛解釋,就是一條左下至由上傾斜的斜線,顯示風險與報酬之間為正相關,也是一般朗朗上口的高風險高報酬。
實際上,有很大的認知錯誤。

風險越高,報酬不確定性越大

這是比較真實的解釋,風險越高,只能表示風險發生的機率分佈越廣,或者說發生機率越高。

這是我看過對於風險,最為優雅而精妙的解釋,非量化指標,如:Sharp ratio,標準差或是Beta值所能解釋的。

cotd oaktree marks risk reward
資料來源:Business Indiser & Oaktree Capital

舉例來說,在狂熱瘋狂時期,人們常說,要想獲取高報酬,就該承擔更高風險。
事實上,承擔更多的風險,並不能帶來更高的報酬。
假如是如此,那表示高風險行為可以”可靠”的提供高報酬。既然如此,風險一點都不高阿!

因此重整一下更精確的說法應該是,吸引人們進場參與,必須誘之以利,提供”潛在”可能的更高報酬,或者稱為”預期”報酬,但是不一定會實現。
可能的劇本應該是,報酬分佈的機率變得更廣,有機會拿到更高報酬,也可能出現更低報酬,甚至是虧損。
因此,傳統說法高風險高報酬,只說了一部份故事,因而容易產生誤導。唯一確定的只有,風險增加時,不確定性一定跟著增加

風險的類型

在理解風險增加時,不確定隨之提升之後。
接著必須定義,到底什麼是風險?

任何相關的形容詞,舉凡:危險,危害,犯難,好像都無法真正定義風險。

至於金融界泛稱的風險代名詞,波動性,變異程度,偏差,都無法傳達出風險的可怕性。
理論學家需要一個量化數字,也許出於方便且客觀的解釋風險。
然而,回想一下,波動高低真的能讓一般人視之為風險嗎?
事實上有一撥人認為,正是因為高波動性,才可以提供更好的買進機會,與更高的獲利可能,不是嗎?
既然是如此,那麼市場在定義價格時,應該也會把波動性考慮進去,以符合這類人的需求吧。
然而,很少人會因為波動性高低,來決定是否要購買某項資產。
因此,我們需要一個更好的解釋,那就是”害怕虧錢”與”太低的報酬無法滿足我”。
翻譯為實際情境,我需要資產會上漲,然後就不會虧錢啦!

因此,風險更好的解釋為”虧錢“的可能性。

接著,再往下延伸一點。

虧錢不一定指的是報酬”負數”,也包含相對需要。

例如:對於一般人而言,根據自身需要,必須要有某個%的報酬,只要達不到,可能對於長期常務目標造成傷害。
同樣4%可以滿足一撥人,卻滿足不了另一撥人的需要。
還有一個是流動性風險,無法在需要這筆錢,換回現金,不管是用於緊急需要還是其他規劃。

此外,書中還提及三樣跟職業經理人比較有關的風險。
1.績效不佳的風險:保持理念的經理人,必須忍受有時不佳的報酬,卻造成客戶流失。
2.生涯風險:丟掉工作。
3.不按慣例的風險:當其他經理人都爽賺熱錢時,維持自我風格就是風險。

產生虧損的原因

接著談到虧損的許多可能性,也解釋了主動投資的困難之處。
如:基本面可能走壞、景氣可能變差、甚至景氣變好,都可能遭受虧損。
又因為過於自信與考慮不夠周全,而讓事態變得更加嚴重。
樂觀的心理因素,買進價格過高的資產,受到誘惑的題材發酵,誤把市場情緒延伸至未來。
容易拋棄掉人類天性中的規避風險特質,擁抱高風險,期待預期的高報酬。
一旦人氣衰減,或者沒來由的因素,都能瞬間導致土崩瓦解。
當然,這樣的人氣可能持續一段時間,甚至好幾年,它不會馬上發生,或許初期可以嚐到甜頭,
或許高風險的確帶往低報酬甚至是虧損。
這也正是為什麼辨別資產價值,認清價值與價格之間的差異這麼重要。即使遭遇不希望的方向,只要價格夠低,還是有可能成為一筆成功的投資。

儘管理論中提到,高報酬是由高風險提供的風險溢酬;然而理智的價值投資者深信,報酬並不需要透過高風險來取得,只要總是以低於價值的價格買進,然後等待市場回歸正常價格,低風險與高報酬是可以兼得。

那些遭受市場冷落,甚至冷言冷語的資產,正是因為群眾智慧的打壓,而孕育出價值投資者眼中的美麗貝殼。
我不需要一名衝刺好手,在阻力小的平坦路上,率先突圍;然而一但進入連續爬坡路段,刷卡超車只是時間問題。
我需要的是更穩健更全面的選手,以因應整場賽道,才能到達我的終點。

低波動更好的報酬實際數據,可以參考昨天的文章:http://wp.me/p8G3bz-n

衡量風險的指標

既然上述談到風險與追求報酬時,必須關心虧損的可能性。
接下來必須探討,如何衡量風險?

上一節談到風險對於每個人的定義不同,也根據每個人的需要不同。
況且每個人的風險判別能力也不同,即使受過專業訓練的投資者能夠估計風險,但僅止於估計。
再者,風險也無法用歷史資料作為研判,既然是風險,就表示一定會發生,只是時間點不確定。
還沒有發生的風險,不等於不會發生。而風險發生的機率很低也絕不等於不會發生。

既然如此,那就代表著風險無法用量化數字來解釋。

馬克思認為唯一靠譜的還是一些優秀投資者採用的兩點:
1.價值的穩定性與可靠性
2.價格與價值的關係
當然,這仍然有賴個人的主觀與能力而定。

唯一作者提到,可能與風險有關係的指標,是夏普指數(越高越好)。
夏普指數指的是:投資組合的超額報酬除以標準差。
而超額報酬=投資組合報酬減去無風險利率(一般指國庫券)
某種程度能夠顯示基本面風險與價格波動之間的關係。
簡單說就是承受每一分波動,可以拿到多少報酬,越高CP值越好。

的確,夏普指數是我很看重的指標,IB的投資組合分析報告裡面就有,同時也能看出另一項我同樣關注的數據:標準差(波動)
我看到許多人,在牛市時,只關注到很滿意的報酬續,但很少會思考倒底冒了多少風險(或波動)來得到。
記住,風險沒有發生只是剛好沒有遇上。

對照兩組:
A.報酬10%,標準差20%,夏普指數0.5
B.報酬20%,標準差40%,夏普指數0.5

B組看似表面比較風光,然而夏普值與A組是相同的。

好吧,假設冒這麼大的波動,確實拿到更高報酬,但是要考慮兩點:
1.能夠持續數10年嗎?
2.波動這麼大,也意謂著,情況發展不利時,虧損範圍等於平均報酬加減120%,那也代表著,更容易被迫在極為不利的價格下賤賣資產。

那麼我們來推導一下:
既然高風險不能拿到高報酬,高風險只意味著更高的不確定。
想要拿到高夏普值,不外乎拿到高報酬或者低波動,兩個因子。

如果拉高波動,一直能夠提供高報酬,而且也樂見120%的上下波動,那麼還要注意報酬與波動,是否同步上升。
相反的,如果是降低投資組合波動,同樣能夠提高夏普值。如搭配總在價格低於價值許多時買進,同樣能對投資組合產生莫大助益。

何況許多研究都已顯示,低波動性更能帶來高報酬。
Lowest Risk and Highest Risk Decile1990 2011

 

 

 

 

 

 

 

 

SP 500 Low Volatility Historical Performance

虧損的機率無法衡量

儘管夏普指數是少數能夠貼近風險的指標,然而風險,實際上仍是主觀且無法統一標準化的。

然而要理解風險的重要觀念是,獲利或者虧損,都不能視為有風險或者沒風險,風險大或者風險小。

獲利時,也許根本顧不了風險,或者藐視風險。
虧損時,很可能早有算計到這一塊,但認為足以承受。

這些再再都顯示風險,不能以是否發生獲利或者虧損,來認定風險。
舉例來說:牛市時,不顧一切投奔市場的投資者,獲得了大量財富,他們敢於承擔最多的風險,而讓其他人看起來都像個傻瓜,
因為錯誤的理由,導致看似正確的行為,能夠一再複製的機率有多高?也很難判別是技巧高超還是幸運。
相反的,一筆好的投資決策,同樣會導致虧損。但還是難以判斷純粹是那1%的運氣不佳,還是其實是胡亂投資?
以上,都再再闡述了,風險不該結果論。沒發生不等於以後都不會發生。

回到第5章開頭的引言:”風險意味著可能發生的事,比即將發生的事還多。

當我們在做預期時,多少會借用到機率概念,儘管結果和實際發生狀況經常不一樣。
也就是”可能發生的事沒有發生,而不可能發生的事卻發生了。
這點我認為是理解風險上,很重要的一個概念,也唯有在這個認識基礎上,才有辦法往下展開投資策略,進而確認風險與控制風險。

人們在對未來預測,作出判斷時,會考慮可能性,例如:平均數、中位數、或者眾數等等。
再進一步,就會談到機率。一個圍著中間數向兩邊展開並遞減的分佈圖。
而最兩邊的機率最小,甚至被誤認為不會發生。

金融海嘯前,一些量化專家,就是誤將常態分佈用於衍生性金融商品的計算上。他們假設那些極端狀況幾乎不會發生。

然而數學與統計,是無法計算出,由人類的情緒驅使的不理智行為,因此在原先認為不會發生的分佈”尾端”出現”肥尾“現象,也就是尾巴翹了起來。
因此,我們在運用這類數學或統計手法時,必須更加留心簡化的模型運用在複雜的人性時,可能產生的後果。

風險難以判斷

既然報酬高低,無法片面解釋投資者承受風險的大小。
投資結果仰賴太多要素,包含經濟表現、個人思考能力、個人心理素質、地緣政治、公司管理能力、甚至還包含市場心理等太多因素碰撞後的結果。
未來會發生許多事件,但結果只會有一個,無論對資產組合是好還是壞。
但是在單一情境,因為人生不能重來,時光也不能倒回,任何組合都是單一次情景下得出的結果。
簡單說:它不能回測。

例如一個投資組合,連續40年都正報酬,不表示第41年不會晚節不保,因為情境還沒發生。
另一個投資組合,窮極一生,應付了可能面對的90%情境表現良好,但最後10%永遠遇不到。
最後一個投資組合,正巧遇到那0.1%的最大罩門,結果失敗收場。

因此,報酬跟決策品質,不能畫上等號。評估報酬的同時,務必同時考量相對的風險。
然而如整章所談的,風險無法量化衡量,因此,必須回到第一章談到的”第二層”思考才能判斷風險。

風險只存在未來

總結作者對於風險的看法:
1.當我們回顧過去總覺得風險是那麼樣的清晰可見,然而這樣的事件,因為過於罕見,甚至在歷史上也不會再出現第二次。
因此,在未來,我們很快的又會輕忽極端變異的可能性。
2.人們在衡量是否要承擔某項風險時,會從過去的經驗去尋找,包含機率、常態分配…等等,儘管歷史事件經常重複,
然而許多時候,會發生與過去很不一樣的事,儘管機率不高,但仍會發生。
3.與上點類似,低估最差的狀況往往比預估的最差狀況,差上許多。
4.風險有生命,風險會改變。如金融海嘯前,量化專家預估違約率為2%,實際上卻高於歷史平均許多。
5.人們往往高估自身的風險承受力,或者高估用腦捕的方式來理解沒有見過的投資運作機制,尤其在牛市時期。
6.承擔多於風險,是獲利的唯一方式。當承擔風險,沒有如預期單獲得風險溢酬時,才會知道什麼風險XD。

關於作者

我投資美股,主要方式為超長期價值投資持有股息成長型企業,
並搭配簡易選擇權以合理價之下的價格購入,且將股票出租,每月創造現金流,讓等待的時間也能額外創造被動收入並加速雪球效應產生的速度。
現金流就像我種樹, 只吃果實,也只取我夠吃的果實,而樹枝仍會持續茁壯。

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