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因子投資:聰明投資者長期操作的金融理論

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從資產定價到市場動能,由定義開始理解著名長期投資模式的背後邏輯

  因子投資是定義並系統性地遵守一系列規則,建立分散投資組合的方法。

  本書引用和提煉了多篇關於金融學的學術論文,並介紹了五個得以決定某項投資因子良窳、並且才是值得投資者遵循的五個標準,除了要能為投資組合的回報提供解釋力和帶來溢價之外,本書兩位作者認為,一個好的投資因子應該是持久的、普遍的、穩健的、可投資的和直觀的。

  到最後,你會瞭解到,在整個「因子動物園」中,只有特定的物種才值得聰明的投資者一遊,就像只有少數幾個因子的投資方式才是華倫.巴菲特成為傳奇的投資方式。

  因子投資這種理性有系統的投資原則,是近二十年才被深入研究。這些原則也考驗著投資人的分析邏輯與觀察能力,在定義某個因子之後,隨之而來的問題包括:該因子以往是否曾經有過獲利?未來在扣除成本之後能否有獲利?為什麼該因子有能力帶來獲利?典型的因子之一是做多「便宜」的股票,賣空「貴」的股票。透過比較股價和企業的基本面,例如帳面價值、利潤或營收,得以衡量一支股票是貴還是便宜。另一個例子是做多有優秀「動能」的股票,賣空動能不佳的股票。這裡的動能指的是股價近期的表現。諸如此類的因子還有很多,而這些因子本身都是研究課題。

  但即使人們認定這類投資因子是真實存在的,一名務實的投資人能夠在扣除成本後真正達到獲利嗎?

  本書兩位作者對於各類因子以往曾經取得過什麼樣的漂亮業績不感興趣,而是專注於該因子未來是否有所幫助。在本書中,他們試圖解疑的是:即使某個因子真實存在,這個因子是否已經被我們相信的其他因子所涵蓋?涉及這兩方面問題的例子之一是「低風險投資」。他們充分論述了,相對於以往,目前從事低風險投資的成本更高。

  同時,作者在本書中一直強調,如果缺乏耐心,那麼即使利用因子去進行分散投資,也沒有任何投資計畫能夠奏效。他們努力證明,因子有效的情況比無效更常見,在配合使用時效果更好,更可能帶來持續的良好表現。然而本書也一再強調,即便你堅定地相信,自己選擇的因子很有作用,也不能保證這些因子真實存在而非資料探勘的結果。然而,如果缺乏堅強的信念(或許來自持續性、普遍性、穩健性、直覺性和可投資性),那麼一旦不可避免的困難時刻來臨,沒有人能堅持自己的投資紀律。這是明智的建議。如果倒在最後的致命障礙面前,那麼優秀投資計畫所帶來的全部回報很容易損失殆盡。

  最終,本書深入探討了投資機構用來建立投資組合的證據,以及作為投資者如何從這些知識中獲益,可說是一部用以建立明智和謹慎投資決策的桌面必備參考書。

340 pages, Paperback

First published January 1, 2016

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Andrew L. Berkin

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June 30, 2022
資本資產定價模型(英語:Capital Asset Pricing Model,縮寫:CAPM)可以說是現代投資組合理論的最大理論成果。 1952年哈利·馬科維茨發明的被稱為平均數-變異數分析(英語:mean-variance analysis)的完全市場下的投資組合選擇理論,這是金融理論的開端的研究。之後,詹姆士·托賓研究了平均-變異數分析和期望效用極大化的關係,被稱為分離定理(英語:separation theorem)。 證明了只要改變切點投資組合和無風險資產的投資比率就可以有效地滿足各投資人的效用。 在這種情況下,基於馬可維茨創始的平均數-變異數分析,作為一般平衡理論基礎的模型登場的即CAPM。

但是實證研究卻顯示 CAPM模型 在解釋投資效益的效果上不是很理想. 基於CAPM理論存在模型的設定誤差的這種可能,多因子模型誕生——例如Fama-French三因子模型。

所以因子模型的目的在於擴充 CAPM 的解釋力, 解釋股票市場的平均報酬率受到哪些風險溢價因素的影響。

因子
因為是透過分析歷史數據, 所以我們最擔心的就是所發現的因子不過是資料探勘的巧合. 所以本書要求所找到的因子必須符合下面幾種特性.

可投資性
分析出來的因子不應該純理論性的. 必須是可以實際投資的, 不應該有過高的交易成本.
普遍性
適用於不同市場, 例如美國股市和歐洲股市等等. 如果只有特定市場有這個現象, 那可能就解釋力不足.
穩健性
因子應該是一種概念, 而不是一種巧合, 所以類似的定義應該要有相似的效果. 例如獲利因子, 根據測試 三種指標都有效果 – 毛利潤, ROE, ROIC.
持續性
不同時間段都有效
直覺性
符合常理。

因子與風險
CAPM 基本上是把風險和回報當作一體兩面來分析. 這些因子亦然. 本書的討論角度, 往往都是從承擔了更多的風險來賺取額外的風險溢酬. 例如規模因子. 不過也有些是從行為金融學的角度分析.

不過整體來說, 散戶要利用因子投資是很困難的. 比較合理的是投資 利用多因子模型的基金或ETF. 但是除非是特別有信心, 我想還是要考慮追蹤誤差.
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