书名：趋势永存：打败市场的动量策略

    作者：【美】安德烈亚斯·F.克列诺

    出版社：电子工业出版社

    出版时间：2018年10月

    ISBN：9787121349201

    本书由电子工业出版社有限公司授权得到APP电子版制作与发行

    版权所有·侵权必究作者简介

    陈杰

    CFA、FRM，现任华创证券金融工程部首席分析师，2009年开始做量化开发

    ，所在团队多次进入新财富金融工程领域前三名。主要研究方向是量化组合、CT

    A和智能算法。

    王小川

    同济大学管理学博士，华创证券金融工程部高级分析师，国内知名的MATL

    AB、Python的专家，Matlabsky的创始人之一，人大经济论坛Python与MATLAB

    培训主管，著有《Python与量化投资：从基础到实战》《MATLAB神经网络30个

    案例分析》等书，入职华创之前，任申万宏源研究所金融工程高级分析师。

    郑志勇

    集思录副总裁、合晶睿智创始人，先后就职于中国银河证券、银华基金、方

    正富邦基金，从事金融产品研究与设计工作十余年，专注于产品设计、量化投资

    、资产配置相关领域的研究，尤其对于各种FOF、目标养老产品有着深入的研究

    ，同时编著及翻译十余本书籍。译者序

    译者平时的工作是量化策略的开发与研究，其中大部分工作都基于数据驱动。尽管总是提醒自己：不要陷入预期信息和过度拟合的泥潭，但心里对平滑向上

    的净值曲线总有一种无法控制的渴望。策略中该加入什么规则，更多的是依靠回

    测而非逻辑。随着算法的丰富和计算能力的加强，我们有了更加强大的手段去挖

    掘梦中的曲线。在逻辑驱动和数据驱动之间的平衡越来越难以把握，却也显得越

    来越重要。

    在翻译本书的过程中，不仅有幸从作者那里获得了更多的思路，也促使我不

    断地反思。作者在书中反复强调的是策略的逻辑、模糊的参数、策略的鲁棒性，以及一个健壮的策略应该时刻清楚哪些是重要因素、哪些不是。书中有些话，总

    会让我产生强烈的共鸣之感。时而因为自己没有犯过书中提到的一些错误而庆幸

    ，时而又因为书中描绘的错误我还在继续上演而惭愧。书中的很多建议都是经验

    之谈，中肯而实际。书中的很多道理，我之前只是听说过，没装进心里，没懂为

    什么。翻译本书的过程，给了我一个宝贵的机会——去做更深入的思考。

    读到书中后半部分的逐年交易总结，看似平淡无常的交易笔记，但读的时候

    却隐隐冒汗。交易除了智慧，还有意志。“知易行难”或许是最好的总结。但即便

    我们已经知道“知易行难”的道理，但拷问自己，设身处地地想，若自己面临书中

    描述的状况时会做何种选择，又是一身冷汗。

    书中向我们介绍了一种操作简便、逻辑扎实、鲁棒性强的动量策略。具体操

    作过程不仅描述详细，书末还给出了量化实现和回测的一些建议。有兴趣的读者

    可以尝试自己动手实现，这也是作者所希望的。

    本书作者，安德烈亚斯·F.克列诺(Andreas F.Clenow)，是ACIES Asset Man

    agement AG的首席投资官(Chief Investment Officer)，在股票和期货上有着相当丰富的经验。他的另一部著作《趋势交易》或许更为大家所熟知，一直是股票交

    易的经典著作。

    本书的翻译得到了华创证券研究所金融工程部和我的很多同事的无私支持和

    帮助。华中炜先生给了我非常多的建议和支持，王小川、卢威、秦玄晋、刘昺轶

    、苏博、徐晟刚都为翻译本书付出了许多辛苦的工作，在此向各位朋友表达诚挚

    的感谢。

    译者

    2018年5月

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    者一同学习交流。

    页面入口：http:www.broadview.com.cn34920第1章

    序言

    本书讲的所有内容可以概括为一个简单的策略——“买入上涨的股票”。这个

    策略看起来可能并不新鲜，但本书会给大家提供一个清晰和系统地管理动量组合

    的方案。简单的策略通常最能经得起时间的考验，这并不是说实施这些策略一定

    非常容易，但是策略的内涵思想一定是简单明了的，这是我过去十年作为量化对

    冲基金经理的经验之谈。一只近期表现强势的股票将会继续表现强势一段时间，这就是上述策略的核心思想，其他的都是细节。

    几年前我曾经写过一本书，也是有关我使用多年的交易策略。那本书叫作“跟

    随趋势”，整本书讲的就是一个在期货市场的简单趋势跟随策略。在写那本书的时

    候，我当时认为很少有人会注意到它，因为那本书基本上是一篇300页的研究报

    告。我写的内容非常有理有据，但对于读者来说可能太枯燥了。

    出乎我的意料，并没有人表达出这样的抱怨，我没有听到过一次。并且，我

    的书销量好到令我和我的出版商惊讶。出版后两年，出版商告诉我，尽管艰难，但我成为了前5%最畅销金融书籍的作者。这是一段非常有趣的经历，我在其中学

    到了很多东西。

    动量投资策略

    本书将会系统地讲解股票动量策略。动量策略是以一种理性的方式去管理你

    的财富，它可以在某种程度上让你安全度过熊市。问题在于如何设计一个固定的

    准则去挑选股票，确定买入以及卖出时机，这是非常复杂的。如果你尝试过对你

    的交易策略进行仿真模拟，你会发现动量策略建模是非常复杂的。

    构建一个稳定的模拟系统是非常困难的，数据很贵并且难以使用。你需要考

    虑现金分红、历史指数成分股、退市股票等细节对策略的影响，并且你还需要一个模拟平台能够处理大量的数据。我已经将这些工作都做好了，本书会把结果和

    我的分析展示给你。

    当然，我还会给出足够多的细节，以便所有有模拟工具和数据的读者都能验

    证我的工作。如果它无法得到验证，任何人都可以宣称做出了什么。我也希望大

    家去验证我的结果。

    接下来我在本书中要展示的就是如何设定完善的准则去管理一个动量股票组

    合。这个策略在过去表现得非常好，并且在未来也很可能继续表现良好。不必担

    心版权，大家可以免费使用它。

    为什么写这本书

    这个问题一直存在，为什么我愿意写一部书给大家揭示我高度机密的策略？

    这个问题通常是散户交易社区的一个误解，我并没有泄露任何会损害我或我的事

    业的机密，上述的交易策略方法论并不是只有一家用才有效的。

    市场上有着许多管理着数十亿美元的机构参与管理股票动量组合这个游戏。

    它们的交易策略基于我书中提到的类似原则，不会完全一样，但是很类似。它们

    有着大量的研究人员和很高的预算，本书提到的所有内容没有什么是这些公司不

    知道、不清楚的。所以我还有必要保留这些秘密吗？

    如果有几千位读者看了这本书后，开始运用这个策略去管理自己的账户，那

    就真的太棒了。这显然不会摧毁或者拿走我的利润——考虑到已经有大量的资金

    在使用动量策略，这并不会有什么影响。

    如果可能的话，我希望阅读本书的人若没有时间和耐心去实施这个策略，可

    以考虑将资金给我的资产管理公司来管理。我非常乐意去解释策略的一切，但许

    多人仍需要有一个专业的投资经理。

    所以为什么我要写这本书？第一，这十分有趣。我享受写作的过程并且当我

    写完第一本书后，有数不清的读者和我联系交流，我十分开心。第二，写这本书

    并不会损失什么，也没有秘密被泄露。希望我的策略想法会比其他人发表的要好

    一些，并且我们更加专注于细节。第三，可以挖掘潜在的感兴趣客户，大家感兴趣的话可以把钱交给我们管理。

    如果你认为我是为书籍销售所带来的丰厚稿酬而写作，那显然说明：你从来

    没有写过书。第2章

    共同基金的问题

    几乎所有发达国家的人民都持有一定的共同基金，即使你没有主动购买过任

    何公募基金，但是你的养老金账户很大可能会交予共同基金公司来管理。共同基

    金与政府、高校以及银行的关系良好，对于个人投资者而言，要去参与股票市场

    ，购买共同基金看来是一个极好的选择。

    但在购买共同基金前，你要明确地知道它究竟是什么以及它是如何运作的，许多人并不清楚共同基金的目标什么，以及是如何实现这个目标的。更加重要的

    是，你应当知道共同基金的历史表现。毕竟，资产管理是一个高度可量化的行业

    ，我们可以用一些简单的指标来衡量比较产品的表现如何。

    虽然集体投资计划的想法相当古老，但我们所知道的共同基金行业自20世纪

    80年代以来才刚刚起步，总体思路是允许任何人即使只有很少的钱，也能以最简

    单的方式参与投资整个股票市场。当然你可以通过购买一揽子股票来参与市场，但是你很快就会意识到一些实际的问题。例如如果你想投资标准普尔500那样的

    指数，希望复制它，那么你必须买进500只股票头寸。不过，有些股票在指数中

    的权重非常小，以至于你大概只需要买500只股票的一半就足够复制了。但是，你必须跟踪指数成分股以及它们的权重的变化，并积极地管理投资组合以匹配指

    数。如果你不这样做，你不会得到和指数一样的回报。也许更多，也许更少，但

    不一样。

    那么如果想每个月定投指数100美元做长期投资呢？这是不可能的，因为你

    没有足够的钱，很多股票将买不到1股。即使你想跟踪的是道琼斯工业平均指数

    ，它仅有30只成分股，你也没法对一些股票买非常小的金额。即使你可以买到，你也必须做权重的再平衡，以及大多数人不想做、也不能做到的各种麻烦事。

    加入共同基金，穷人的救世主和金融市场的民主者!每只基金的目标都是跟踪一个特定的预先定义好的指数，作为一个小投资者，你可以简单地把100美元

    的基金和其他人的钱汇集在一起，投资复制这个指数。

    由于共同基金是针对特定指数进行衡量的，因此是相对投资。这意味着他们

    的工作不是为他们的投资者赚钱。我再提醒大家一次：共同基金的任务是试图击

    败一个具体的指数。如果该指数亏损，共同基金经理的工作就是比指数损失得少

    一点。在牛市中，他们的工作就是比指数表现略好一点。好了，到目前为止，你

    意识到这一点就够了。

    共同基金世界的核心概念就是跟踪误差预算。这不是说共同基金经理可以买

    任何他喜欢的股票来打败指数。并不是这个意思，跟踪误差衡量的是基金的回报

    偏离指数回报的程度。基金的每日回报都要与指数的每日回报来比较，允许的跟

    踪误差或跟踪误差预算通常非常小。共同基金不允许偏离它跟踪的指数太多。

    确保相互毁灭(Mutually Assured Destruction)

    共同基金实际上做的是把所有资金，按指数成分股的不同权重进行分配。如

    果一只股票在指数中的权重为5.2%，则共同基金买入5%到5.4%的股票。共同基

    金经理在管理共同基金时，实施他们自己投资理念的空间很小。他们有时可能会

    略微偏离指数，但你要记住，偏离指数可能是很危险的。

    业内有句形容机构投资者行为的说法——“没有人会因为买IBM的股票而被开

    除”。它的意思是，如果你做别人都做的事情，你不会冒任何个人风险。如果你输

    了，每个人都输了，你并不会受到指责。但是，如果你做出了自己独立的决定，买了你认为最好的股票，结果一样发生了亏损，那么你很可能被解雇或至少受到

    指责。最安全的做法，特别是当你已经拥有一份舒适的工作时，就是像其他人那

    样，做同样的投资选择。

    其结果就是，我们有一个巨大的共同基金市场，每个人都做同样的事情。

    或许这听起来并不糟糕。毕竟，如果他们投资于指数，你得到了你想要的，对吧？不，没有那么容易，还有账单要付呢!一个体面的共同基金有着7位数的

    年薪，银行也会收取管理费、托管费、手续费，等等的费用。共同基金当然会与发行基金的同一家银行的投资银行部门进行所有的交易，但银行并没有降低这些

    费用的动机。从共同基金中榨取资金的方法有很多，这就是银行喜欢它们的原因

    ，银行非常有利可图(分享书在搜索.雅书Yabook)。

    收费高并不一定是个问题，只要基金的带来的回报足够高。要做到这一点，基金需要比指数做得更好，这样即使支付费用，投资者获取的回报仍然比指数高。鉴于共同基金行业的巨大成功，它们一定能够提供强大的长期回报，并为客户

    显示出明显的价值，对吗？

    幸好有些人帮我们把这些基金的历史回报记录了下来，让我们可以免费查阅

    一个对比的计分卡(SP Indices Versus Active Funds Scorecard,SPIVA)来找到答

    案。

    请看表2-1，看了之后，我会解释列中的数字，共同基金可能不是你所想象的

    那样好。

    表2-1共同基金以及其所对比指数——SPIVA 2013年报告[1]列中的数字显示未能超过基准基金的百分比。是的，它们所负责任的唯一一

    件事情也大都失败了。在过去的三年中，美国共同基金中有77.53%没有做好它们

    的工作。再详细看一下表，你会发现三五年内共同基金基本上都失败了，比例超

    过了90%。一年中有几个数字低于50%，任何一年都可能有点运气，而长远来看

    ，没有一个表现称得上好。

    你可能会认为这是基金由于某种原因在特定时期的表现。可悲的是没有，每

    年报告看起来都是这样的。它们都可以在SPIVA网站(https:us.spindices.comreso

    urce-centerthought-leadershipspiva)上找到，你可以回顾历史并进行比较。你会

    发现共同基金行业总是一如既往的失败。当然，这是从投资者的角度来看的，银

    行依然赚得盆满钵满。

    理解“这种失败并不一定是共同基金经理的错”是很重要的，他被迫分配几乎所有的资金去跟踪指数。他可以超配一些他喜欢的股票、低配一些他不喜欢的股

    票；当他看跌时，他可以持有少量的现金；他可以有一些办法去改变他的业绩，但这些都不足以覆盖费用。请记住，他每次都是以亏损起步，努力赚取超额收益

    以覆盖交易管理费用。我不嫉妒他们的工作，除了每次发工资，这样的工作一定

    是令人沮丧的。

    交易型开放式指数基金(ETF)

    设计交易型开放式指数基金的想法极其聪明，它们原来的形式只不过是共同

    基金背后思想合乎逻辑的延伸。通过共同基金，广大公众进入了这个市场。他们

    突然可以实现分散化的股票投资，即使没有大量的资金。他们也不需要关心个人

    投资决策，因为这是由共同基金经理处理的。但正如我们所看到的，共同基金经

    理表现得不会像宣传的那么好。

    ETF提供了一个简单的解决方案。这个想法是用一台计算机管理资金，并准

    确地复制指数，ETF中的资金被精准地分配给指数所有成分股所对应的权重。没

    有偏差，没有延误，费用很低，成本也很低，可以紧密地跟踪指数走势。

    如果你真的想买指数，那就买一个被动投资的ETF吧。这就可以让你获得指

    数的回报。然而，我想在本书中提出的一个关键点是购买指数可能不是很有吸引

    力。当然，购买被动式标准普尔500指数ETF要比以该指数作为基准的主动共同基

    金更有吸引力。

    最初的ETF都是被动的指数跟踪器，这是一个很棒的理念。但是，你需要小

    心的是，现在越来越多的结构化产品被打包成ETF，大量的高度危险和具有欺骗

    性的结构性衍生品作为普通的ETF销售。在交易ETF之前，先看看它是什么。永

    远不要相信ETF的名字。

    避免任何形式的增强型ETF，避免任何反向ETF，避免任何没有明确跟踪指

    数的ETF。

    这里再详细讲讲反向ETF，如果你在标准普尔500上买入一只反向ETF，你会

    获得与标准普尔500相反的表现，如果你在同一指数上买入一只双重反向ETF，你会获得两倍与标准普尔500相反的表现。

    这没有错，但仅仅只有一天。如果为了让这些基金能够在一天内提供准确的

    反向表现，他们需要每天重新平衡。如果你有期权的知识背景，估计你已经大概

    知道他们是如何做的了。

    比较常规标准普尔500指数ETF，与同一指数的反向ETF和双重反向ETF的长

    期价格走势情况。图2-1显示了除指数极端下跌的时候之外，反向ETF往往一直下

    跌。

    对于反向ETF需要了解的是你交易的是Gamma而并不是Delta。期权交易者应

    该已经看到了这一点。这意味着反ETF和双重反向ETF对波动率的变化比对价格

    的方向变化敏感得多。当你买入这些ETF时，你实际上已经在看空波动率了。

    平心而论，它就是这样的一个产品。如果你想在一天内获取指数相反的收益

    ，这是没有问题的。问题在于，对那些交易这些产品的人来说无法解释，他们可

    能认为产品可以获取指数一周、一个月或者一年的反向收益。

    图2-1 反向ETF这里我们简单解释一下。指数从100开始。第一天，指数下降了10%。现在指

    数在90，反向ETF在110，双重反向ETF在120。但是第二天，指数上涨至100，涨

    幅达11%。你认为你的反向ETF会回到它们初始的位置吗？不会的，反向ETF将会

    下跌110美元的11%，跌至97.8美元。而双重反向ETF会下跌120美元的22%，跌至

    93.3美元。

    重复这个游戏一段时间，如图2-2所示，在这个例子中的指数保持震荡不变。

    但在这种情况下，反向ETF会继续下行。双重反向ETF则会以更快的速度下行。

    反向ETF是一个非常明显的坏ETF的例子。如果你不熟悉结构化衍生工具，那么它们就会误导并容易造成损失。在ETF领域中还有很多这种变相的衍生工具。

    ETF是一个好主意，只要它们真的是在跟踪一个指数。对任何其他类型的ET

    F都要非常小心。

    图2-2 反向ETF表现[1] Source:SP Dow Jones Indices,CRSP.截至2013年12月31日。超额收益依据

    所有基金等权计算.所有指数收益使用全收益(含分红)。第3章

    股票是最难的资产种类

    许多投资者被股票吸引，因为它看起来是最容易的资产种类。我们或多或少

    都知道：公司是什么，股份是什么。相比于大宗商品价格、债券收益、外汇，股

    票要容易很多。

    大多数人都会选择交易他们所熟悉的公司的股票，早上你去星巴克喝咖啡，因此你了解他们的生意如何。你喜欢你的新款iPhone，因此你会买它的股票。这

    当然是一种错误的观念，对于星巴克或是iPhone的体验并不会帮助你预测其未来

    的股价。这更像是事后诸葛亮。

    这是个假象，我们却很容易被此愚弄。当你看到上市公司的名字时，你会把

    自己的经历与其联系起来，我们很容易受到这一点影响。如果你喜欢一个公司的

    产品，你就可能会觉得它的股价会涨。如果你认为某产品已经过时或是有所缺陷

    ，那么你可能会觉得它的股价会跌。但这些想法实际上对股票交易并没有什么帮

    助。

    回头看价格大幅上涨很容易，并且你会认为显而易见它们本就该发生。也许

    你看到20世纪90年代微软股价急剧上涨，并且清楚地看到微软不仅支配了软件业

    务，还统治了整个股票市场。毕竟微软是完美的DOS操作系统和GUI Windows的

    制造商。即使你由于某种原因没有在20世纪90年代的夜晚通过config.sys与autoexe

    c.bat去不断优化溢出的内存，但你一定会注意到其实微软的周围真的没有什么竞

    争者。现在回想起来，一切很清楚。然而，那个时候并不是很清楚。当然，在当

    时普遍有点疯狂的年代，每个人都会对看起来没有明天的科技股投资。微软的股

    票和世界通讯、环球电讯、美国在线等轰动一时的公司股票看起来都差不多，但

    后面这三家公司最后都破产了。当情况看起来比较明朗时，再行动已经迟了。

    很多时候，拥有优秀产品和看似优秀策略的公司在股票市场仍然表现不佳。而在另一层面，很多听起来很疯狂的概念却飞涨。似乎只能等到股价暴涨上了头

    条，那个时候每个人才会很明显地知道为什么会发生这样的事了。有种古老的说

    法是，每个人都是周一早上放马后炮的人。作为一个欧美人，我不知道“马后炮”

    是什么，但那似乎看起来不是你应该在周一早上做的事。

    一定会有人擅长对公司和行业进行基本面分析。他们也是研究长期市场趋势

    的专家，通常在其研究中会分析到细节之处。这是一项非常困难的工作，它比喜

    欢不喜欢某一产品的研究更深入。这些分析师往往只专注于一个行业或几只股票。他们会抓住每个细节，分析其收入和资产负债表的每一行。如果研究得足够深

    入，这确实是一种比较有效的投资方法。但这项工作本身就是个全职的专业工作

    ，并不是本书可以草草讨论的。

    一种错觉是你相信交易你所就职公司的股票上你会有优势。对大多数人来说

    ，似乎对公司内部有所了解会有助于他们在股票交易中占据优势。除非你是高管

    层或是董事会的一员，否则情况就不是这样的。即使你是高管或非执行董事，在

    重大公告面前你是否占据优势同样是值得商榷的。并且通常来说，上述内幕交易

    当然是违法的。

    实际上，购买自己公司的股票是不明智的。首先，相较于任一随机的其他股

    票，你在交易方面并无任何优势。如果这样做有用的话，任何上市公司的员工在

    交易其自己公司的股票上都会比其薪水赚得多。那只是个幻想。但更糟糕的是，你会在一家公司中混合现有的风险。是的，你已经在你所工作的公司有一个风险

    的暴露了。如果他们做得差，你可能会被炒鱿鱼。如果他们做得好，你可能会加

    薪或是升迁。通过购买自家股票，你只是增加了对于同一实体的风险，所以你完

    全没有任何理由这样做。

    群体压力

    股票世界给你一个无限的想象空间。有数以千计只股票可以被交易。这代表

    你可以在任何想象得到的行业进行交易。有工业联合企业、电信运营业、制药业

    、黄金采矿业、互联网、石油勘探，等等。业务领域非常不同，以至于股价完全独立也是合乎逻辑的。

    问题是它们并非如此。是的，你有成千上万只股票可供选择，但它们都表现

    得像驯鹿一样听话时就会有麻烦。什么？羊群的比喻过时了。我是斯堪的纳维亚

    人，相信驯鹿这个比喻。

    在一般的市场条件下，股票可能会表现得比较独立。当我们处于牛市之中时

    ，大部分股票都会上涨，并且优质股票涨得更多。大多数股票在牛市期间与指数

    具有相当大的相关性，即使你构建了包含多只股票的投资组合，你仍将与市场高

    度相关。当指数表现得好时，你的大部分股票也会表现较好。反之亦然。

    在熊市中，这种股票间的高相关性突然接近极值。当市场崩塌时，无处可藏。几乎一切都在同一时间发生。接下来当整体市场开始反弹时，几乎所有股票又

    会在同一天上涨。这打破了多元化的思路。你所拥有的不过是不同贝塔值的标的。

    这是股票策略中最棘手的问题。如果你同时交易多种资产标的，你很容易可

    以设计一个多元化的机制。毕竟，玉米、石油、日元和股票之间几乎没有共性，它们之间通常是独立的。所以如果你只做股票交易，那你便不会拥有此项特权。

    股票市场缺乏多元化是一个至关重要的因素。对于股票策略，你总会有一个

    固定的贝塔值。持有的股票越多，你的策略就越接近指数。这一点很重要，但并

    不是个大问题，只要你认清这一点，并予以考虑来设计你的策略即可。有意识地

    暴露一些贝塔风险的操作并不是什么不好的想法。但是你必须保持头脑清楚，确

    保市场走下坡路时你不是根据这一策略制定持仓决策的。

    幸存者

    标普500指数是一种动量指数。纳斯达克100指数、道琼斯工业指数、罗素指

    数和其他一些知名指数都是这样。如果你仔细思考一下，就会发现股票指数其实

    本身就是长期动量策略。

    当然，动量一词并非是标普指数的官方策略方法，市值才是。

    对于标普500指数来说，要考虑一只股票能否纳入其中，要求其流动性必须很强，在纽交所或纳斯达克上市，其市值必须超过53亿美元。市值是公司的理论

    价值。通过已发行的股票数量乘以股价便得到这一数字。其意义显而易见。一只

    股票能加入到指数的部分原因是其过去价格走势强劲。当股票从指数中退出时，通常是其价格表现不佳，跌到所要求市值之下。这使得标普500指数和其他大多

    数指数一样在一定程度上都是动量策略。

    当你看一个指数的长期图表时，相当于在看一个动量策略。表现好的纳入其

    中，表现差的被淘汰。一家公司可能一段时间表现得不好，但若其一直经营不善

    ，则将会被排除在指数之外，指数本身并不会受到影响。因此，你在指数上观察

    到的便与动量策略十分相似。

    这意味着指数让股票市场看起来比实际情况更好。

    这同样制造了一种所谓的10倍收益的假象。其指的是一只股票在你购买之后

    价格涨了10倍。也就是1000%。如果你看一下标普指数中的股票，并且把时间往

    前推10年，你可能就会开始后悔没在10年前购入它。它仅仅是现在才处于指数当

    中，因为其过去十年的表现如此不可思议。但十年前你可能甚至都没听说过这只

    股票。即使你有所耳闻，那它也只不过是在茫茫高风险小盘股海洋里一只不起眼

    的股票。

    当开发和模拟交易策略时，考虑到下面这一点是至关重要的。假设你正在开

    发一个在特定情形下买入股票的交易模型，也许你会在它们取得突破时买入，也

    许你会在其被超卖时买入，但这其实没什么关系。如果你将这些想法编入模型，并对目前的标普500成分股过去20年的数据进行测试，那结果肯定会特别棒。毕

    竟，这一策略是从一个我们知道它们会在未来表现得比较好的股票篮子里面进行

    筛选的。

    你真正需要做的是使用现实的股票池。一种比较好的方法是对一只指数的所

    有成分股进行测试，包括历史成分股，像标普500指数。你需要让你的模拟平台

    知晓历史上每一天指数的成分股构成。那样的话，对于历史上的每一天，模拟便

    会仅仅考虑那天实际上的指数成分股构成。这是一种可以大大降低幸存者偏见的

    方法。这种方法的关键之一在于你还必须考虑被摘牌的股票。十年前交易的许多股

    票现已不再上市交易。也许是公司破产了，也许是被其他公司收购了。原因并不

    重要，重要的是你的模拟必须尽可能地按照实际参数给出。

    大部分被摘牌的股票表现得很糟糕。如果你不将其纳入到你的模拟中，你会

    得到过于乐观的结果。当你真正开始交易时，你会发现现实与模拟情况大不相同。

    分红处理

    各种各样的公司行为可能会影响其股份。其中大部分比较简单直接、易于调

    整。这些调整几乎在所有的数据源中会自动更正。例如拆股，会自动调整，因此

    便不会造成人为误差。最大的问题在于现金分红。

    公众看到的大部分时间序列数据都忽略了分红。你看到的大多数甚至是所有

    的股票图表都没有考虑股息。即使是为专业金融人士定制的昂贵的金融数据平台

    也不计股息。

    通常，所有的图表都会根据拆股或是类似的公司行为做出调整。如果未做调

    整，你会轻而易举地观察到。看一看苹果公司2014年拆股的例子就知道了。那一

    年的六月，苹果公司做了一个7∶1比例的拆股决定。也就是说，股票价格突然变

    成了原来的17，或是前一天的14.286%，但实际上你突然多了七倍的股份。2014

    年6月6日，收盘价是645.87美元。接下来的星期一，该股开盘价是92.72美元。数

    字上虽然变化巨大，但实际上并不是什么大事。

    拆股实际上对任何事都没什么影响，可以看作一种营销的小手段。这代表着

    公司发出了一个声音：股价涨得太多了，人们要想购买的话太贵了。当然这并非

    完全正确，因为股票本身价格水平并不能衡量公司贵贱。如果你比较两家相同的

    公司，它们流通股数量相同，基本面和前景都一致，那么它们的股价至少具有一

    定相关性。

    虽然拆股并非大事，而且没有什么实际的分析价值，但确实会影响股票的时

    间序列。在苹果公司的案例中，如果不做任何调整，图表上前一天数值在650美元左右，突然就会下跌，一天内下跌了85%。看起来股东遭受了巨大损失，但实

    际并非如此。

    调整的方法是重新计算历史时间序列。在7∶1拆分的情况下，拆股前股票的

    所有历史价格必须乘以0.142857。如图3-1所示，未经调整的时间序列毫无意义。

    2014年的夏天没有85%的损失，时间序列中也不应该出现如此鸿沟。不用担心，这项工作几乎所有市场数据提供商会自动完成，甚至其他免费的网络资源它们也

    会提供。

    图3-1 苹果公司股价变化，拆股调整前后

    说到分红，逻辑十分相似。为了得到正确的股价实际走势图，你需要及时调

    整所有序列。虽然拆股通常至少为0.5倍，但股息的调整要小得多。调整股息的标

    准做法是假定我们立即再投入相同份额的现金。这种方法可以让我们轻松地计算

    出一个调整因子，并据此调整历史上所有的价格序列。

    另外，也不必对一些细节过于担心。理解调整的基本逻辑和其作用是很有好

    处的，但试图尝试自己去做并不现实。如果你试图模拟运行或是基于长期股票时

    间序列做分析，建议购买全收益数据。它代表着已经对所有行为都做出了调整，从拆股到分红，再到可能影响投资者的所有其他事情。

    图3-2展示了ATT公司1998年以来的数据。其中一条线展示的是仅对拆股和

    其他公司行为做出调整的时间序列，正如在大多数市场数据系统中展示的那样。

    另一条线展示的是实际的发展曲线，包括股息调整。被大多数人称之为正常价格

    图表的第一条曲线会告诉你，如果一个投资者在1998年买入，直到2015年将亏损

    7%。这与事实相距甚远，这是一只高收益率的股票，支付大量股息。实际情况是

    ，假定你在1998年买入，并将其间所获得的股息再次投入，你的资产将会翻倍。

    图3-2 ATT公司股价，分红调整前后

    你可能好奇：为什么我们假设分红需要再投资。因为无论如何，你都需要对

    所获得的现金如何使用做出一些假设，这些假设将不可避免地造成一些错误。再

    投资的假设是标准的方法，其逻辑合理，是有效的调整方法。

    你也可以假定那些现金什么都不做，但那不可能。那意味着你获得分红并将

    其放在床垫下面。也许我们可以假定将现金进行无风险的存款投资或是投资于指

    数。但无论哪种方式，正如你看到的，我们将不得不对现金的利用情况做一些假设。再投资意味着我们用所有的现金在最初购买股票，就像没有分红发生一样。

    因此这是一种更能体现公司价值发展的时间序列。

    这里展示的是一个极端的例子，故意选择了某个点。谨慎的读者可能想知道

    这在日常的股票交易和投资决策制定中是否如此重要。对于某些类型的策略和方

    法，这可能没有太大关系。只要你选取的时间足够短，在这一时间段内并无拆股

    或是分红的事件发生。但是对于本书所关心的长期动量策略来说的确很重要。忽

    视这些调整会有两个问题。第一个是模拟，第二个是选股。

    当开发一个交易方法时，通常要构建数学模型，并进行仿真模拟。如果不这

    样做，你就是在瞎做。你可能有一个非常合乎市场逻辑的理论，但是如果你未对

    它的历史有效性进行测试，就不会知道什么时候它会有效。

    如果你是在未进行调整的价格数据上模拟得非常好，或是基于仅对拆股而不

    是分红进行调整的价格数据，那么实际的回报将随着时间相差越来越多。每当支

    付股息时，看起来都好像遭受了损失，实际上并非如此。也许你的想法不错，但

    你最终可能会放弃它，因为模拟的结果比它本来应该的样子要糟。

    更大的问题是股票排名和选择。如果你想对过去一年表现最好的股票进行排

    名，那么任何支付了股息的股票都会被从这份名单中剔除掉。一家公司可能利润

    正在不断增长，但由于它正在进行分红，可能就不会出现在你的排名屏幕上。

    如果不考虑分红，你可能最终会选到劣质股票。如果你正在认真地构建你的

    投资组合，并且正在读这本书，那么你真的应该考虑一下获取一个总回报数据源。

    指数选择

    就本书而言，股票市场以标普500指数作为代表。这是一个广泛的大型美国

    股票指数，并且是一个很好的美国市场稳健性的对比基准。

    挑选一个合适的指数是很重要的，该指数是衡量你的业绩表现的对比标准。

    如果你没有击败指数，那么你做的工作就不是很好。指数的选择可以帮助你定义

    你的股票池。仅在美国就有数千只股票可供选择。有很多股票或许是一件好事，但是，将自己的投资决策缩小到一个或者几个指数上，通常是件好事。这让你有

    一个限定的范畴。对策略模拟来说这样做尤其有用。如果你没有明确的范畴，就

    很难对十年前你会考虑购买哪些股票做出实际的假设。看看那些过去十年里仅取

    得了十倍回报的股票，如果你在做策略模拟之前就已知晓，会发现那真的是一个

    典型的谬论。

    关于为什么不选择道琼斯工业指数有个非常重要的原因。实际上，有好几个

    理由不选择它。道指，是个非常愚蠢的指数，找不出更好的形容词，真的几乎没

    有理由使用这一指数。在大多数情况下，它都是商业脱口秀节目中主持人经常提

    及的指标，因为他们觉得公众更熟悉这一词语。

    道琼斯指数只有30只股票。这本身就是对指数来说很严格的约束。这30只股

    票并不能代表美国交易所的上千只股票。这是个非常狭隘的指数。

    如何计算道琼斯指数是一个更大的问题。这是个价格加权指数。这意味着你

    只需将30只成分股的价格相加并除以30就行了。准确地说，你需要除以指数因子

    ，但这只是保证结果一致的一种技术操作罢了。

    如果你对这个问题稍作思考，就会很清楚地看到这种方法是多么的粗糙。高

    价股对指数的影响比低价股要更大，股价是100的公司比股价是10的公司更为重

    要。

    请记住，我们不是在讨论市值。股价与市值完全不是一回事。股价为10元的

    公司可能拥有一亿流通股，而股价为100元的公司则可能只拥有一万流通股。股

    价本身并没有什么绝对意义。

    道琼斯指数的编制方法是一个比较古老的方法，有很多更好的替代品可供选

    择。就专业性而言，MSCI指数非常受欢迎。这个集合的核心价值在于全球范围内

    方法论都将保持一致，涵盖了你可能想要的任何内容。按照地理、风格和行业分

    类，有数百个MSCI指数。对于资产管理人员来说，这是一套完整的指数，但缺点

    是购买指数成分股信息相当昂贵。买入一大堆优质指数的价值高低也是值得商榷

    的。对大多数人来说，在可以免费获得指数信息的前提下寻找理想的标的更有意

    义。就美国市场而言，标普指数是个不错的选择。这些指数中最有名的当然是标普500指数，包含了美国主要交易所的500只大

    股票。标普400中型股指数和标普600小型股指数同样很有意思。这三个指数一起

    构成了标普1500指数。

    最终你选择哪个指数并不像你给出的理由那么重要。不要随意选定指数。要

    找到你想要投资的股票类型，并挑选一只指数与之匹配。

    在本书中，大部分情况下我们将使用标普500指数，尽管好的策略想法需要

    适应更多的指数。

    市值

    市值指的是公司价值多少。是的，这可能是一个没必要做如此复杂解释的简

    单术语。

    要理解什么是市值，实际上只需要看它是如何计算的。首先核对已发行的总

    股数。这便是这家公司发行的股票数量。不考虑是否限制流通。接下来，你只需

    将股数乘以当前股价，得到的数值就是整个公司的理论价值。这仅是理论上的，因为如果你打算收购这家公司，价格会有很大不同，就像你在任何兼并或是公司

    收购中看到的那样。

    根据市值对股票分组通常是有道理的。大多数市场指数都有严格的市值规则

    ，将其控制在某一个区间内。标普500指数是一个大盘指数，根据其标准，任何

    公司最低市值都必须是53亿美元。这并不意味着任何比这一数字大的公司都会包

    含在指数之内，只是说包含其内的公司要达到这一最低市值要求才会被考虑。

    知名度较低的标普400指数是一个中盘市值指数。要成为这一指数的候选者

    ，一家公司要有7.5亿美元到33亿美元的市值。小盘股指数标普600要求的市值范

    围是4亿美元到18亿美元。

    所有这些指标都是根据市值加权的。市值更高的公司在指数中所占的权重更

    大。这种编制方法是否合理，因人而异。如果指数的目的是衡量整体市场的健康

    状况和长期发展能力，这便是有意义的。如果你打算据此投资，意义就不是很大。一般而言，大盘股的波动性往往比小盘股更低。但它们往往也比小盘股潜力

    更小。这当然不意味着交易大盘股不对。只是说这是一个你该知晓的差异。

    苹果公司股票也和其他股票一样，是从小盘股起家的。很多超小盘股公司或

    是任何你喜欢的公司，可能最初都是由两个留着胡子的嬉皮士在车库里面经营的。他们经历了从小盘股到中盘股到大盘股的所有周期。我甚至不想计算这些股票

    自1976年以来翻了多少倍。现在苹果公司价值达5000亿美元左右，几乎是一万亿

    美元的一半了，比第二大的公司多出1000亿美元。有多大的可能它会再次翻倍呢？

    这是不可能的。就像当你打算交易5万亿美元的股票时比你交易50万美元的

    股票时要困难得多。小公司往往风险较高，但其潜在回报也往往非常高。

    行业

    将股票按行业分类是跟踪公司实际业务的方法之一。即使你不做任何基本面

    分析，弄清楚股票所属的行业分类都会对你有很大的帮助。通常有些行业做得好

    ，有些行业做得不好。如果你愿意的话，当然可以用定量的方法来确定。认清推

    动市场的力量是什么很重要。如果你一点都不关注行业，你可能在某一单一行业

    或是主题上遇到了非常大的风险却全然不知。尽管承担风险不可避免，但没有必

    要这样做。

    2015年年初我在写这一节内容的时候，美国能源行业正经历着长达半年多的

    下跌。这段时间要想跑赢标普500指数，只需要单纯地避免买入任何能源股即可。

    有几种方案可以来对股票进行分类，术语可能略有不同。虽然它们很相像，但采取哪个并不重要。我倾向于使用GICS方案，因为它具有连贯的全球标准且在

    大部分的数据平台上容易获得。GICS行业包含四个层次的细分，这些信息也是很

    有价值的。

    顶层，GICS包含十个行业，我将在本书中据此来描述股票。这些行业是由消

    费者判定的，日用消费品、非必需消费品、能源、金融、工业、信息技术、材料、电信服务、公用事业和医疗保健。如果你想深入挖掘，每个行业又可分为行业

    集团，二级行业和子行业。对我们大多数人来说，这个行业分类水平已相当充足。第4章

    趋势跟随在股票市场有效果吗

    趋势跟随的概念最初起源于期货交易。这是一个区别于股票市场之外的另外

    一个世界。坦率地讲，传统的趋势跟随在股票市场上并不会起作用。

    趋势跟随在概念上非常简单。当价格开始向某一方向移动时，无论是向上还

    是向下，你都选择跟随其变动方向。如果价格开始上涨，做多。如果价格开始下

    跌，做空。接下来要做的是只要趋势不发生变化就保持仓位不动。这意味着你仅

    仅会在相较于最佳交易点有一定程度损失的位置离场。你永远不会在底部买入也

    永远不会在顶部卖出，但你总会在中间部分参与交易，如图4-1所示。

    图4-1 经典的趋势跟随

    就趋势跟随策略本身来讲，它是非常愚蠢的。我所指的愚蠢并不是说这样交

    易愚蠢，而是其所基于的信息实在过少。相较于那些考虑了很多因素的复杂策略

    而言，它是一个愚蠢的策略。然而，这一愚蠢的策略却在过去的三十多年中显示出非常棒的结果，一些研究表明其甚至在过去的数百年间都表现得非常好(Kami

    nskiGreyserman,2014)。市场起起伏伏，甚至有时连续多年时间内趋势跟随策

    略亏损了很多资金。但最近几十年来的整体回报依然十分强劲。

    使用趋势跟随的对冲基金业务增长迅速，现已超过3000亿美元。其中有许多

    基金经理有着数十年的从业经验并取得了行业中一些最好的复合收益数据，如Qu

    est Partners, Fort Management, Chesapeake, Campbell, ISAM, Mulvaney, Transtrend a

    nd Winton，等等。

    任何人都很难争辩说，系统性的趋势跟随策略对于期货市场不起作用。经验

    证据实在过于简单。

    经典的趋势跟随策略在期货市场十分有效。常规的策略执行方式是跟随大规

    模期货市场的趋势。专业的趋势跟随型者会交易商品、利率、货币，当然还有股

    票指数。采用这种方法的原因很简单。如果你仅将趋势跟随策略应用于单一市场

    ，那么你便是在赌博。即使你将其应用于多个市场的单一资产类别，取得成功的

    概率仍然很低。

    任何一个市场或是资产类别都会有趋势跟随策略不起作用的时候。当市场横

    盘整理或是快速切换方向的时候，趋势跟随者便会亏损。对于个别市场或行业，这一现象可能会持续多年。在极端情况下，甚至会持续十年。趋势跟随的核心前

    提是基于多元化。通过同时交易多种不同类别的资产，其获得成功概率是非常高

    的，以至于有足够的资金来弥补在某些资产类别上的损失。

    如果你进行交易的资产之间相关性非常低，那么你将有可能以更低的风险取

    得更多的回报。这是从投资组合角度而不是仓位角度思考的。这种思考方式是将

    业余爱好者与专业人士区分开来的关键。组合方式很重要。当交易多种相关性较

    低的资产时，你便可以以较低风险收获较高收益。如果不同资产的盈亏时序性十

    分不同，你便可以在保持同样风险的情况下提高你的整体回报率，或是以更低的

    风险维持现有的收益率。

    通过趋势跟随赚大钱基本上发生在很极端的情况下，月复一月、年复一年的

    持续趋势才有可能产生超高的回报。由于你在这些交易中取得了成功，所以你会一直停留在这些交易里面。失败的交易会承担很小的损失然后迅速离场。因此只

    要能时不时地成为大赢家，你便可以承受很多次小的损失。

    最后，趋势跟随归根结底是统计。这是关于如何确保你可能在长期中出现可

    以接受的波动的情况下获得有利收益的概率问题。

    理解趋势跟随最重要的是了解其如何依靠多元化。再怎么强调都不为过，为

    了让趋势跟随策略更可靠，投资者需要在更为分散的市场上做趋势跟随的投资。

    如果你进行交易的品种过少，或是品种间相似性过高，你其实是在赌运气。你可

    能取得极其好的结果，也可能取得可怕的、坏的结果。在正确的年份选择合适的

    市场，你才会做得很好。但是对于那些不愿让运气掌握命运的人，基于广泛的市

    场组合来构建趋势跟踪策略可以提供充分的统计基础。

    如果你将趋势跟随策略应用于股票市场，则很有可能会亏损。这些模型并不

    是为个股投资开发的，因此也不会有好的表现。将基于期货的多元化思想应用于

    股票市场并不是个好主意，有以下几点原因。

    股票和期货都有价格序列可供分析。看起来差别并不应该如此之大，但实际

    上并不是如此。毕竟股票仅仅是另外一个时间序列交易，所以股票与期货彼此之

    间还是有很多重大差异的。区别之一是关于实际操作。期货交易允许非常高的杠

    杆率。股票不是这样，它让你几乎不能考虑杠杆。但这并非是一个限制因素，能

    够承受较大的敞口是传统趋势跟随的一个重要部分。在做期货交易时，决定头寸

    大小的常规方法是简单地看风险面。你可以看看该工具的波动性、与当前头寸的

    相关性等诸如此类的因素。期货交易者总是留有很多可用的现金，大多数专业交

    易者只用10%～20%的现金作为保证金，其余的可以放在货币市场或固定收益上。具中，既有安全保障，又可以产生利息收入。这样做有如下几个优点。

    首先，你的闲置现金可以获得相对无风险的收益。可能看起来并不重要，因

    为其收益率几乎总是全市场最低的，也就是说对于这部分资本可能并没有太高的

    回报。但是只要将闲置资本投入到短期货币市场或是国债市场，便能不断地增加

    你的本金。

    其次，你可以专注于制定风险等级而不考虑现金的可用性。在诸如货币市场和固定收益市场等波动较小的市场，你可以建立更高的仓位。总之，当你交易期

    货时杠杆是绝对不相关的。

    当然必须说明的是，不应将杠杆和风险混淆。它们是完全不同的东西，高杠

    杆并不一定意味着高风险，更不用说低敞口对应低风险。风险控制当然是非常重

    要的，但杠杆高低本身并不是一个非常有用的衡量标准。

    也就是说，除非你正在交易现货，如股票。拿股票来说，你需要或多或少用

    现金来进行购买。你可以调整其他股票持仓来运用一些杠杆作用，但这都非常有

    限。当你交易现货工具时，你总是要处理现金充足性的问题。这增加了问题的复

    杂性和限制。然而，这并非是股票和期货最重要的区别。

    真正的区别在于相关性。作为一个群体，股票具有非常高的同质性，具有非

    常高的内部相关性。简单来说就是股票的变化趋势表现得或多或少有些类似。尽

    管个股之间存在一定差异，但事实上在牛市中几乎所有的股票都会上涨，在熊市

    中几乎所有的股票都会下跌。多元化几乎不起作用。

    不管你持有10只股票还是50只股票，你仍然主要是做多贝塔(beta)。只要

    你有意为之，做多beta也是可以的。在正确的时间里，做多beta有利可图，这是很

    棒的。但如果你不知道你是在用beta赚钱，这才是真正的大问题。在每一个牛市

    中，总会有暴富的人出名。在媒体和博客中，关于如何购买正确股票来赚钱的故

    事被反复地讲述。到了熊市，出名的人明显少了。

    投资于多只股票可以提供一些分散化的效果，但成效并不显著。你应该保持

    投资的分散化和多元化，然而若全依靠个股来分散化，这样的效果很快便会饱和。持有20只股票确实比持有5只好，但这种效应在持有50只时并不明显。

    考虑到股票之间的高相关性和系统beta性，期望取得不高度依赖指数的回报

    并不现实。股票市场时涨时跌，不要期望仅仅依靠股票就能获得同样的年化收益

    率。如果你进行股票交易，你将高度依赖于股票市场的整体环境。

    接下来就是空头操作问题。即使是在处理多类资产时，空头操作也是非常难

    的。专业的期货趋势跟随者通常在空头操作上赚不到很多钱。有些年份里做空可

    能会赚得多些，但大多数年份不会这样。由于种种原因，空头操作是非常棘手的。并不仅仅是颠倒图表的问题，那是假象。空头操作中，有两件事要特别注意。

    第一件事可能令人有些惊讶，这与大多数策略采取多头操作有关。如果你买

    入了一种资产，并且获利了，这种利润会越来越大。你的风险敞口也会随着利润

    的积累越来越大。如果头寸每天上涨一个百分点，那么这一个百分点便意味着随

    着头寸的增加会取得越来越多的收益。

    关于空头操作，你会发现一些相反的东西。你的头寸每天都会有所缩水。如

    果你的空头头寸每天下跌一个百分点，那么这个百分比对你来说会越来越小，因

    此你的风险敞口也会随之下降。长期来看，这种影响对空头操作并不利。

    空头头寸不好做的第二件事比较简单：在熊市中，股票容易出现快速剧烈反

    弹的情况，它们不如行情稳定时那样有序。在过去三个月的熊市中，收益可能会

    表现得如此好，但仅仅是一天的强力反弹便可吞噬掉所有已取得的收益，你准备

    的风险准备金也可能会随时垮掉。

    此外，做空往往会产生额外的借贷成本，并会限制本可通过借贷来进行做空

    操作的股票的可用性。

    在熊市中持有股票，无论多头或是空头，就像在微波炉里做爆米花。无论你

    盯着它多久，或是试图使其保持镇定，在随机的某一刻它可能就在你眼前裂开了。

    在所有资产类别中空头交易操作都是比较难的，在股票市场尤其如此。例如

    ，由于成本的因素，大宗商品有时有较大的负偏差，但股票并无此优势。仓储成

    本和其他一些因素可以使商品期货的价格明显地下降。当股票市场处于熊市时，它们表现得与牛市非常不同。从长期回测结果来看，几乎没有人可以通过空头来

    赚钱。

    我们更关心什么样的股票会跟随趋势变化呢？在100多个期货市场使用趋势

    策略并不是问题。但是股票呢？你是否会手动挑选一些股票进行交易？挑选一只

    指数，还是指数里面的所有股票？风险又会怎样？

    不，股票完全不同。它们需要特别的操作。将其运用于简单的趋势模型是一

    个十分糟糕的思路。趋势跟随不适用于股票，但动量模型适合。

    趋势跟随策略应用于股票市场的问题

    当你发现趋势跟随策略不适用于股票之后，这便是一个不错的想法，以躲开

    危机，不被对面飞来的鸡蛋和番茄砸中。一些读者可能现在已经放下书本准备拿

    起钝器向我砸来。也许一些实际的示范可能有所帮助，让我们来看一些趋势交易

    模型，看看它们在股票市场表现得如何。

    本节所展示的交易模型就概念而言是合理的。股票池是组成标普500指数的

    动态个股。这意味着只有历史上的指数成分股才会被考虑买入。也就是说，当一

    只股票进入到指数里面时，它将被买入。当它离开指数时，将会被卖出。

    指数的所有历史成分股都将被考虑在内，其中包括被剔除的。即使一只股票

    多年前破产，在模拟中仍然需要将其考虑其中。为了使模型有效，我们必须尽可

    能地复制现实。模拟不会比我们自己知道更多关于未来的事情(分享书在搜索.雅

    书Yabook)。

    以同样的方式考虑兼并、拆分等类似的公司行为。当然也包括分红，因为如

    果将其忽略将会是一个很大的误差来源。模型必须被精心地构建，来尽可能地复

    制现实。

    标准趋势跟随策略应用于股票市场

    让我们从一个经典案例说起。这是一种简单的、系统的期货交易趋势跟随模

    型。这是一个中线操作模型，并在过去的30～40年间在广泛的期货市场上取得了

    非常有效的回报。

    顺便说一句，这跟我在第一本书(Clenow 2013)中所用到的模型是同一个。

    交易规则非常简单。接下来介绍概念和细节。

    这种交易模式既可多头操作又可空头操作。在积极趋势下做多，在消极趋势

    下做空。如果一只股票处于积极趋势并创了50日新高，我们选择买入。如果其处

    于消极趋势并处于50日低点，则做空。策略中加入了追踪止损，止损幅度是交易区间上下3日的价格波动幅度。第8章我们将详细介绍一个简单的公式——ATR，并据此计算止损幅度大小，以便在每一仓位上保持同样大小的风险。

    具体的操作规则是：

    1)用50日和100日移动平均线来确定趋势。如果50日均线高于100日均线，则认为该股处于积极趋势，否则为消极趋势。

    2)趋势方向上的50日突破将触发交易。

    3)风险均衡头寸规模。

    4)设置3倍的ATR追踪止损。

    5)只有当天股票属于标普500成分股时才允许被交易。考虑历史成分股和除

    息股票。

    6)考虑现金、股利、派发等情况。

    如果将这一模型应用于广泛的期货市场，其展现出非常强劲的结果。这是CT

    A行业的游戏。这一策略最初由芝加哥的一些交易员设计使用，在他们赚很多钱

    之前都没有人认真对待他们。这个简单的策略曾被看作是一种边缘交易方式，但

    现在使用此方法的资金已超过3000亿美元。历史经验表明，类似的模型效果非常

    好，至少在期货市场如此。

    快速讲解一下，让我们看一下这样一个简单的模型是如何广泛应用于期货市

    场的。毕竟，由于我之前声称这一策略在个别资产类别上效果非常好，所以我有

    必要证明它。图4-2展示了直接将其应用于70个期货市场的结果，其涵盖了各个资

    产类别。尽管最近几年表现糟糕，但整体回报率依然十分强劲。复合年回报率约

    为17%，最大回撤在27%左右。图4-2 期货市场的简单趋势跟随

    上述结果表明：这一规则是有效的。至少在期货市场，趋势跟随策略有效，如表4-1所示。

    表4-1 期货市场的简单趋势跟随

    续表但如果用那这个策略来做股票，效果就大相径庭了。图4-3展示了这一标准趋

    势模型随时间产生的回报。从2000年到2014年亏损达30%。实际上你会损失更大

    ，这里的模型其实没有考虑佣金。这简直是个灾难性的策略。股票市场的标准长

    短期趋势跟随如表4-2所示。

    图4-3 股票市场的标准长短期趋势跟随

    表4-2 股票市场的标准长短期趋势跟随模型中的参数设置并不是主要原因。如果你改变趋势过滤器、突破期或是止

    损线，效果仍然不好。这不是细节上的问题或是可以优化的。即使尝试100次迭

    代，结果仍将十分相似。这是一个核心概念上的问题。

    图4-4和图4-5展示了该模型应用于股票市场的交易结果。这些图既有令人兴

    奋的结果，也有让人感到沮丧的交易。

    在上面这些图中，也许止损线设计得看起来有点太过接近了。但其实这一点

    并不重要。就算你设置双倍止损线，仍将得到同样的投资组合结果。获利的部分

    或许可以持有得更久、赚得更多，但损失部分同样将增加持有时间并造成更多损

    失。

    也许需要停下来想一想，问题何在？上面的模型存在着几个问题，但有一个

    问题是重中之重。图4-4 汽车地带趋势跟随策略交易图

    图4-5 AMD趋势跟随策略交易图

    对的，就是做空操作。在期货市场上跟随趋势进行做空是比较麻烦的，而且

    即使是经验丰富的职业趋势跟随者，也没在做空上赚多少钱。但当你交易各种各

    样的期货时，涵盖货币、利率、商品和其他大类资产，那么加入做空操作就会体现出明显的优势。其主要目的是提高长期战略的回报率，而非靠其本身赚钱。如

    果你正在做股票交易，无须费心去深思这些事，因为无论如何，股票并不会按照

    这种方式演变。

    你所需了解的就是利用趋势跟随的策略来做空股票是个非常糟糕的思路，不

    会赚钱。趋势根本不适合做空股票。

    那么，我们可以放弃做空，继续交易吗？是的。本书的余下部分，将不会再

    有做空操作。

    对上面的交易模式只做一点改变，这次我们只做多头交易。图4-6展示了模拟

    的结果。现在更有趣了，不是吗？我们不仅取得了正向回报，相较于指数还获得

    了更多收益。股票市场的趋势跟随，仅做多头，如表4-3所示。

    实际上我们并没有比指数赚得更多。只是开个玩笑来突出说明这一点。图4-6

    中的对比有两个问题。首先，没有将佣金成本考虑在内。在超过14年的时间里，佣金会逐渐积累并拉低你的利润线。但这并非是主要问题。

    图4-6 标准的趋势跟随，仅做多头表4-3 股票市场的趋势跟随，仅做多头

    股票会产生股息。但标普500指数价格并不会这样。模拟中处理了所有的实

    际红利，并据此获利。但指数似乎完全忽略了这些红利，好像它们从未发生过一

    样。如果一方有股息，那么另一方也必须要有。因此与价格指数作比较是非常具

    有误导性的。我们需要与全收益指数进行比较。

    全收益意味着所有的实际收益都将被考虑在内。当一只股票进行除息操作时

    ，由于股息已被支付，其价格通常会下降与所支付股息相当的水平。在这种情况

    下，标普价格指数便会受到负面影响，即使从投资者角度看价值并未真正发生改

    变。股价下跌，但你还是拿到等值的现金。全收益指数也应适当调整。

    这意味着全收益指数呈现的值会比价格指数更高一些。短时间内，差异可能

    不会很明显，但一旦时间拉长到多年或数十年，差异将变得相当大。需要注意的

    是，任何时候你从媒体口中听到标普500指数，通常它们指的都是价格指数。如

    果时间间距只有一天，那真的没什么关系。如果要表明标普500在10年内如何变化，那还是有很大误导性的。

    让我们做最后一项比较，但这次是以标普500全收益指数为标准的。毕竟这

    是最受欢迎的对比方式。图4-7的结果可能不会再让人感到那么欣慰，我们的策略

    表现不如指数好。但我们成功地将最大回撤控制在了一个略显合理的范畴内，主

    要是因为2008年股市全线崩盘时，多头模型停止了买入。然而这并非是一个可行

    的策略。如果你想取得这样的回报曲线，只需去买一只被动追随ETF的指数即可。

    图4-7 股票趋势跟随策略，与总回报指数比较

    历史最高模型

    让我们看看另一种方法。Cole Wilcox和Eric Crittenden在Longboard资产管理

    公司(WilcoxCrittenden,2005)提出的一种方法，使用历史最高值作为买入标准。在他们2005年的研究中，选择了一个非常大的股票池，创历史新高时买入，卖

    出点设在高点回撤十倍的40天ATR。我曾试图根据文档中所提及的内容去尽可能

    地复制它，但有一个主要区别。我只用了部分标普500成分股作为有效基准。他们在研究报告中提到，他们接收所有的交易信号，通过调整仓位来控制股

    票的换仓。这意味着你可能同时拥有数百只股票，对于大多数投资者来说，这看

    起来并不现实。我将使用一种更为现实的方法来控制风险。即允许每只股票围绕

    日均价上下波动10个百分点。这是非常简单但有效的方法，将在第8章中做更为

    详细的解释。现在，我们将重新考量他们的持仓。我将在后面的章节对为什么再

    平衡是个好主意，以及如何进一步改善结果进行解释。这是他们的模型的简化版

    本，但是基于相同的核心逻辑。

    交易规则：

    1)若有现金，则买入创历史新高的。

    2)不使用杠杆。

    3)针对简单风险均衡确定头寸，初始化每只股票相同的风险。

    4)无再平衡。

    5)追踪止损设置在10倍ATR,ATR使用40天数据进行计算。

    这种交易模式显示了非常好的结果，但仍不是值得推荐的好方法。它比应用

    经典的期货模型要好一些，创历史最高模型的模拟结果如图4-8所示，购买创历史

    新高的股票确实带来了回报。当然，这个模型仅仅是为了演示一些简单的概念。图4-8 创历史最高模型

    可以预见的是，这一模型在2000—2003年熊市期间将遭受损失。在这一阶段

    ，该模型或多或少与整体股票市场表现相关。在牛市阶段，策略基本可以跑赢大

    盘，我们在2003—2007年的牛市看到了比从2009年开始的牛市有更大的涨势。

    2008—2009年的扁平曲线并不是个很大的问题，在实际操作中是非常重要的。在2008年股灾发生之后，股价再次创历史新高需要一段时间，因此此时建仓会

    需要一定时间。

    图4-9展示了这一模型许多交易中的一个例子。粗线表示历史高点，虚线表示

    止损点。在这张图表中，你可以看到股票第一次达到历史最高值时被买入并持有。股票需要达到止损线下方并在次日离场。创历史最高模型如表4-4所示。图4-9 创历史最高模型，苹果公司

    表4-4 创历史最高模型

    续表关于创历史新高方法有几个问题。第一个问题是选股的随机性。无论什么样

    的股票创了历史新高都会被买入，直到我们用完所有资金。事实上，一只股票处

    于高位并不一定意味着它是比其他股票更好的候选者。第二个问题是股票会一直

    被持有直到它触及止损线，理论上，如果价格横向变动，股票有可能被一直持有。

    这只股票将在投资组合中占用宝贵的现金，而不会有任何业绩。即使其他股

    票价格快速上涨时其增速也会非常缓慢。这将导致我们最终持有表现不佳的股票

    比那些有意义的股票时间长得多。

    但是，这个模型确实告诉我们，在股票市场中采用动量交易的原则是有一定

    意义的，具体操作方法可能需要做些调整。这个简单的模型告诉我们，在正常的

    强势市场，强势股似乎可以跑赢大盘。接下来我们看能否做出一些更有意义的东

    西。

    个股趋势跟随

    个股趋势跟随并不是个好想法。你的成功将完全取决于运气。

    个股趋势跟随意味着你会只选择一只或是一部分股票来应用趋势跟随策略。

    这种策略的拥护者会指出其在谷歌、苹果、微软等股票上的效果如何好。这些股票表现好是因为它们是著名的公司。1985年购买微软并持有15年的策略并不是趋

    势跟随，而只是在合适的时间一厢情愿地购买到了正确的股票。

    即使对于如此好的标的，大多数趋势跟随模型也并不有效。十年或二十年的

    股价可能大幅上涨，但期间大多数情况是会经历剧烈波动的。你经常被迫进行换

    仓，这会使你的利润下降。当然，你可以调整止损点，止损设置得越宽，越可能

    接近买入并长期持有的策略。

    以苹果为例，我们在此采取一个标准的趋势跟随模型，基于牛市中做多积极

    突破并在熊市中做空消极突破。使用跟踪止损策略用在趋势跟随模型系统上最有

    效。要记住的是，我们故意选取了一只过去较为知名的股票。如果对于任何一只

    股票都有效果，那就应该是这样的发展趋势。

    将一个经典的趋势跟踪模型应用在苹果公司的股票上证实有利可图，这一模

    型在过去的几十年中在期货市场上展现出了比较好的效果。年化收益率接近10%。不差吧？该模型使用三倍ATR的止损线，这个止损距离对于该模型是个合理设

    定。

    如果我们将其改为两倍，这一模型会表现得更好。收益率将达到15%。看起

    来，趋势跟随策略是有效的。

    但，并非如此。

    第一个问题是，最初的版本中，取得10%的年化回报，同时48%的最大损失

    ，并花了数年才得以恢复。在如此高的风险下不是太有吸引力，是吧？在第二版

    中，可获利润更高，达到15%，但同时也有60%的跌幅。

    还有第二个更大的问题：如果你仅仅单一地跟随这一只股票，只是买入并持

    有，你将获得26%的年化收益率。图4-10显示了标准趋势跟随模型应用于苹果公

    司的表现，与之相对比的是简单的买入并持有。

    如果这一模型在有如此优秀表现的苹果公司股票上的效果是这样，那么你便

    可以想象在那些普通的股票上表现得会如何？

    我在这里想说的是，针对个股的趋势跟随是个幻想。找到一只历史上表现得

    比较好的股票，并做出将趋势跟随策略应用于此会取得较好表现的结论很容易，在这一模型中，止损线非常宽松。是的，也许就是这样。你应该在20世纪80年代

    购置房地产。

    归根结底这是个幻想。期望趋势跟随模型获得1000%的收益，不可能。那不

    是趋势跟随，那是选股，做极端投资，并且做梦在二十年前买入还一直不卖掉。

    图4-10 趋势跟随策略，苹果公司

    趋势跟随语义学

    你或许想知道我们现在是不是有点小题大做了。股票的动量策略与趋势跟随

    策略，为什么要使用不同的术语？为什么坚持趋势跟随不适合股票？原因在于这

    真的是一个完全不同的策略。如果你将趋势跟随策略定义扩大到买任何赚钱的东

    西，那么趋势跟随策略就是你能想象出的每一个交易策略。正如资产管理业务里

    面所讲，传统的趋势跟随策略已应用于期货市场，代表着买入处于积极趋势的、做空处于消极趋势的，并通常在触及止损线或是趋势消失时离场。这需要广泛、多样化的市场，并且通常在单一资产类别上表现得比较差。

    有时，你会看到专业的资产管理人士讨论股票趋势跟随，甚至展现出其强劲的表现。通常情况下，如果你仔细观察，你会发现他们所做的更像是动量策略而

    不是趋势跟随策略。这是一个更好的名词，不需要太多解释。只要投资者明白他

    们在投资什么，那就没有什么问题。但是如果你想根据个人要求制定自己的策略

    ，那么了解趋势跟随和系统性股票动量策略之间的差异是很有必要的。第5章

    动量效应

    当股价上涨一段时间后，股价继续上涨的可能性要高于回落的可能性。一只

    比其他股票上涨得快的股票可能会继续比其他股票上涨得快。这实际上就是动量

    效应。

    是什么让动量效应如此有效，不仅在于它在过去表现得很好，更在于它是合

    乎逻辑的。这是市场上不可能消失的现象，因为这是人性的一部分。每个人都想

    成为赢家。

    根据一些相当落后的学术理论，股票价格变动是公开信息，因此总是以公允

    价值定价。任何买卖过股票的人都知道，事实并非如此。股价一直在上下波动，当时很难解释它们为什么在动。回顾一个多年的牛市或是熊市，就很容易解释当

    时发生了什么及其原因，但对现在正发生着什么做出解读很难。即使是现在，只

    要有台电脑、有个搜索引擎信息便触手可得的今天，股市的情形看起来仍然一点

    都不清晰。

    阅读一下财经新闻就可轻松获知忙碌了一天的市场上发生了什么。当有很多

    重要信息传出的时候尤为令人费解。一开始，市场早盘可能下跌了0.2%。新闻记

    者便抛出了“市场下跌，联邦面临危机”。两个小时后，市场上涨了0.2%，新闻报

    道便变成“美联储看好市场希望”。伴随着市场下跌0.5%，公告大批涌出。有消息

    称公众对联邦失望，市场大跌。最终市场以涨0.5%收盘，消息又变成了美联储肯

    定联邦计划，市场反弹。

    这样的消息可能会令人发狂，在工作中你需要有一定的幽默感，上面提到的

    场景在市场中经常发生。信息不连贯对大多数人来说是显而易见的，而交易实际

    上是连续进行的，有谁知道那些公告会起到怎样的影响。即使将时间拉长，同样

    的现象也常常发生。如果你等待足够长的时间来利用时间的后见之明，那么你可能会发现一些价格大幅波动的真正原因。然而，为时已晚。寻求价格变动的原因

    变成了一种几乎没有实际价值的学术追求。

    当然，我不质疑会有很多优秀的研究人员和基本面投资者。他们非常熟悉这

    些领域，工作非常出色。从长远来看，通过分析新闻、基本面和宏观因素来赚钱

    的人通常是十分有技巧的以及非常专业的。然而，这个工作有两个潜在问题。首

    先你需要做一些艰苦的研究工作。你需要大量阅读，分析一些报告，进行一些批

    判性思考。有些人喜欢这样做，有些人不喜欢。但这肯定不是一个晚上可以完成

    的工作。

    其次，成为一名高超的基本面研究员通常意味着高度的专业化。这可能是一

    件好事，尤其在你专注于即将成为热点的某个领域。但问题是，如果你运气不好

    ，把大部分精力集中在未来没能成为热门的行业或领域，那么你的辛苦和投入实

    际上是白费了。

    看来找出股票为什么波动是很件重要的事，但实际上这往往是徒劳无功的。

    我们不是在寻找一些真理。当一切尘埃落定时，我们会发现我们只是在追逐金钱。任何可以帮助到我们的信息都大受欢迎。事实证明，你或许并不需要如此多的

    信息，价格本身才是关键。

    动量投资的精髓在于追涨。当价格上涨的时候我们买入，并预计股价会继续

    上涨。

    动量投资背后的理由

    关于动量回报的研究有很多。要证明动量投资有效并不难，至少到目前为止

    是这样的，但做出解释却很棘手。

    在学术领域，第一篇有影响力的论文发表于20世纪60年代(Levy,1967)。从

    那以后，一些有趣的研究证实了这个发现并加以深入研究。由Jegadeesh和Titman

    (JegadeeshTitman,1993)发表的一篇关于动量投资的文章提出了以下两种理论。

    一种理论是，追涨杀跌投资者的交易使价格偏移长期价值，从而导致价格超支。

    另一种理论认为：市场对公司短期前景的信息反应不足，却对长期的信息反

    应过度。

    关于为什么正在盈利的股票会继续盈利的理论争议很多。一个可能的原因是

    股价对市场因素的延迟反应，但Jegadeesh和Titman却并不同意。当然，盈利的股

    票会吸引更多的关注从而获得更长的盈利周期。但是，从交易角度来看，你可能

    会问：找出原因是否真的很重要？如果你能证明动量效应存在并产生了超额回报

    ，那很可能它会继续有效。去推测其中的原因或许是个很有趣的问题，但这真的

    和你的交易有关吗？

    从学术和从业者的角度看，已有大量的研究证实了动量效应，也不缺少表现

    良好的动量产品。很难说动量投资是行不通的。

    当一只股票上涨一段时间后，相较于其他最近跑得不好的股票，它很有可能

    会继续上涨一点。

    需要记住的关键一点是，动量效应在熊市中的效果真的会非常不同。当我们

    经历牛市或是正常的市场条件下，动量效应效果会比较好。这是因为，在正常和

    良好的市场氛围下，股价之间的波动是相互独立的。相较于整体市场，股票本身

    受到的关注更多。

    在熊市中，通常有很多的市场因素。通常会有些推动市场下滑的因素，或多

    或少会成为影响所有股票的决定性因素。这些事件有可能是科技泡沫破裂、全球

    信贷危机、主权违约或其他重大事件。熊市中你将看到的是所有股票表现得都基

    本一样。风险分散化成为幻想，所有股票都在同一天朝一个方向波动。在这种市

    场中，动量效应就不是很有效了。

    系统方法的优势

    假定到目前为止你还在继续阅读。我已经成功说服你认为动量投资是个好方

    法。问题是如何去执行。

    一种看似可行方法是观察你熟悉的股票，看看哪些似乎正在上涨，然后买进正在上涨的股票。这种方法存在的问题显而易见：你熟悉的这些股票可能并不是

    最适合做动量投资的股票。

    另一个方法是一个个地查看几百张走势图。查看每一个并判断其是否有正向

    的动量趋势，简单列出表现最强的走势图形，买入其中最好的股票。尽管这种办

    法拓宽了选股的方位，但仍然不是很好。看走势图的时候很容易掺杂大量的主观

    因素。这就潜在地引入了一个随机因素，它可能会影响趋势的判断。

    让我们更进一步，用一些技术分析指标。例如我们可以说我们只考虑50日均

    线高于100日均线的股票。这可能仍有很多股票可供选择，但仍没有明确的指标

    可以指出哪些股票可以购买。

    也许我们可以测量50日均线和100日均线之间的距离。通过这样做，我们便

    拥有了可以量化的动量。我们可以进一步简化，只衡量价格和移动平均线之间的

    距离。现在对比一大群股票的距离百分比，你便有了一个排名的方法。这并非是

    一个好的排名方法，但毕竟是定量筛选股票的开始。鉴于我们想构建一个动量投

    资组合，我们可以从排名列表的顶部开始购买直到资金用完。尽管这帮助我们找

    到了备选股，但这只是整个投资策略的一部分。还有很多问题需要解决。如：每

    只股票买多少？股票持有多长时间？什么时候换仓？

    排名方法很重要，但它仍然只是策略的一部分。排名方法是一个必要环节，但如果你的策略不完整，仍将会有很多随机性。如果你今天买入了最强的股票，那下周或者下个月会发生什么呢？你必须制定一个计划，什么时候换仓，以及在

    什么条件下去做持仓调整。

    每只股票买多少也是个关键问题。一种偷懒的办法，比如说花5%的资本来买

    20%的股份。这一简单的方法也有很大的缺点，至少你的投资组合会受到那些波

    动性最大的股票的影响。

    早前我提到不要在熊市期间使用动量策略。说起来简单，但并不清楚如何应

    用。你需要有个计划，什么时候增加或是降低你的组合风险。什么时候买入动量

    股，什么时候不买。

    如果你已制定了涵盖所有这些因素的计划，那么你就有了一个真正的交易策略。如果你正确地做到了这一点，你就有了可量化的策略，好处是你可以对策略

    进行历史回测，通过模拟找出哪些是显著影响因素，等等。这个过程可以帮助设

    计出一个更加稳定的策略，很可能不仅仅有利可图，还会随着时间的推移推动投

    资能力的进步。

    本书的下一部分将为你提供这样一种方法。一个不仅在历史上测试了多年，也实际应用了很多年的策略。第6章

    市场趋势判断

    在第4章中，我展示了一些简单的趋势跟随模型，以及为何它们在股票上表

    现不佳的原因。有一个非常简单的方法可以显著改善这些模型，但是让我疑惑的

    是为何仍有很多人尚未想到这个方法。

    这个方法就是：不要在熊市中买入股票。

    当谈到股票交易策略时，往往离不开一个重要的指标——指数。有时会出现

    某只股票看似不受市场影响的情况，但那往往只是幻觉。几乎所有的股票都受到

    市场整体状况的影响，即使是由利好消息及大额买单支撑的动量股也无法脱离其

    影响。在牛市中，千股齐涨，动量股往往表现得更为卓越。

    在震荡市中，一些股票上涨，一些股票下跌。观察月k线你就会发现指数往

    往也是横盘的，但当指数开始上涨时，大多数股票的表现会有所改善。只要市场

    不是大起大落，动量股往往在震荡市中表现得很好。

    在熊市中，你的持仓选择似乎突然变得不重要了。因为当大盘指数下跌时，千股齐跌，只是或多或少而已，就像2008年几乎不存在逆势上涨的股票一样。

    当市场开始下跌时，突然一切都变了。即使以往那些看起来如此特力独行的

    股票也无法独善其身。在熊市中，相关性很快接近于1，此时买什么股票就不那

    么重要了，因为它们都在跌。

    如果你打算持有由动量股组成的投资组合，或是任何其他的投资组合，了解

    当前的市场趋势是必不可少的。

    我们有很多方法可以判断市场趋势，当然，选择哪种方法并不重要，因为弄

    清楚市场是否处于牛市、震荡市还是熊市并不困难。实际上，我们只要知道是否

    处于熊市就行了，因为动量策略在震荡市时表现得也不差。业余爱好者的一个常见错误就是，忘记了自己的目标，而将时间花在如何选

    择方法上了。其实，想想你想要完成的事情，并找到一个简单而直接的方法去完

    成它就行了。

    在本章中，我们更希望从长远的角度来了解整个市场的方向。那么如何做到

    这一点呢？你可以看看现价是否高于长期均线，也可以衡量过去一年的百分比变

    动，或许使用双均线和布林线也是个不错的主意。最关键的一点是，你使用的方

    法要可以判断市场的长期趋势。

    因为我的目标与指标的用途并无关系，只要它能抓住市场的长期趋势就行。

    在本章中我没有必要把事情复杂化，使用一个非常简单的方法就可以达成目的。

    如果标准普尔500指数低于200日均线，那么我认为市场处于熊市，这是一个

    判断市场长期趋势的方法。借用这一简单方法，我们马上就能确定市场是否处于

    熊市。如果市场处于熊市，就不要买入股票，一旦添加了这条规则，那么几乎所

    有的股票投资组合策略都可以得到显著改善。标准普尔500指数200日均线如图6-1

    所示。

    图6-1 标准普尔500指数200日均线在图6-1中，你可以看到标准普尔500指数从1980年开始的200日均线。你会发

    现在大多数情况下，指数都高于200日均线，这一结论并不令我们惊讶，同时也

    说明在大多数情况下，买入股票都是个好主意。

    与此同时，你也会发现指数一旦跌至均线以下，往往会迅速反弹。也许你会

    问：当指数跌至均线以下时，为何不买入呢？

    这种操作与我建议的操作实际上是相反的，这是一种完全不同的交易策略(

    等待反弹)，这种策略风险较高，也难以执行。如果你在1987年股市崩盘后买入

    ，你就会在相当短的时间内赚到非常多的钱，但如果你在2000年的指数低于均线

    后买入，你将在三年内遭遇一半的回撤。

    所以，我建议使用风险更小的做法。我将均线当作用于判断市场趋势的指标

    ，一旦指数高于其均线，我们认为市场在牛市阶段。

    请注意，本章所讨论的均线判断方法，对交易并没有起到直接影响，它不会

    告诉你是否买入或卖出，我们不会仅仅因为指数低于均线而卖出。但是，有一点

    至关重要，即当指数低于其长期均线时，我们不允许买入任何新的头寸。

    切记，不要在熊市中买入股票。第7章

    股票排名

    当你面对一大堆可选标的时，找到一个好的方法来对它们进行排序变得尤为

    重要，你不能随机地从标准普尔500指数成分股中挑选股票作为你的投资标的。

    当然第15章表明或许你可以这样做，这一点我们会在之后的章节中详细解读。买

    你熟悉的或时常出现在报纸上的股票并不是个好主意，也不要妄想通过观察这50

    0只股票的走势图来作出决策，因为这一决策往往受到你的感性认知的影响，不

    管你再如何稳健，你的决策也有可能每天都发生变化，比如情绪、注意力持续时

    间以及其他因素都会影响你的决策，从而无法得到稳健的投资决策。

    你要做的第一件事就是确定你的目标。虽然这本书的核心内容是动量策略，但大道理都是相通的，其他策略也能有所借鉴。如果你喜欢这本书和它所阐述的

    观点，那么仔细研读不失为是一个好的选择。

    显然动量策略就是要买入收益最多的股票，所以我们只根据其收益对股票进

    行排序，这样做可行吗？好吧，即使我倾向于简单的解决方法，但这可能有点过

    于简单了，最重要的是理解我们为何要这么做。

    我们可以在各大互联网网站上找到一种常见的排名方法。即按照股票当前价

    格与其均线之间的差价百分比来排序，在长期排名中，往往会选择200日均线，但这种方法主要有两个问题。

    首先，它没有考虑到股票的正常波动，这将导致高波动率的股票往往排名靠

    前，因为这类股票通常会远离其均线，之后开始下跌。其次，更重要的是，这个

    方法并不关心股票偏离均线的原因，如果某只股票发生潜在收购事件，那么它的

    股票可能在一天之内被快速推高，它的排名也随着迅速升高。

    收益的波动率在衡量投资风险收益比中是非常重要的。不能仅仅衡量投资收

    益率的大小，而是要以夏普比率(单位波动率获得的收益)来衡量。我们希望波动越小越好，收益越高越好，简单地只关心收益而不考虑风险无异于赌博。

    这就引出了一个明显的结论，即我们需要找到一类稳步上升的股票。我们想

    买的股票不仅能随着时间的推移获得可观的收益，而且还能尽可能平稳地移动。

    因此，我们的排名方法需要同时考虑股票的动量和波动率。

    让我们先找一个计算动量的方法，这并不困难，关键在于如何选择。尽量避

    免常见的技术分析指标，因为在过去的几十年里，关于技术分析的书籍层出不穷

    ，许多业余爱好交易者往往陷入其中某一种指标之中，但是这些指标的目的和其

    适用的年代并不相同。所以我们最好根据自己的需求构建技术指标，而不是使用

    那些常见的指标。即使你最终使用了常见的技术指标，这个思索和探索的过程也

    不失为一个很好的练习，这一过程使得你对技术指标有更深入的了解，而不是总

    是用那些现成的指标。

    我更偏爱基于数学和逻辑来进行分析，这种方法往往更容易将我的直觉形象

    化。你的方法可能和我的不相同，这并不重要，重要的是你的方法要服务于你的

    目标。如果你运用自己的方法进行分析，一定要做适度的回测以确保它有效。

    利用指数回归进行股票排序

    我经常使用的股票排序方法可能有些过于复杂。如果你对统计分析方法比较

    熟悉的话，那么本章内容理解起来不难。如果你发现本节比较复杂，我建议你花

    点时间去理解其背后的逻辑。

    如果你仍然觉得这些概念太复杂，你可以选择用自己的方法来代替它们，你

    完全可以找到一种更简单的方法来达成我们的目标。在本节中我将尽力解释我所

    使用的方法以及我选择它们的原因。

    本节中我使用指数回归计算动量，这就提出了两个问题：什么是回归？什么

    是指数回归？在理解指数回归之前，你需要先理解线性回归的概念。本节中并不

    会涉及太多的公式和细节，大多数情况下点到即止，在此我向那些觉得解释得过

    于简单的人道歉。

    线性回归是一种对一系列数值进行拟合的方法，在本节中，这是拟合价格序列的最佳方式。图7-1显示了一个例子，我们在图中添加一条价格序列的回归直线。要注意的是，回归直线并不是一条趋势线。趋势线是一种非常主观的东西，可

    以用不同的形式来呈现。但是在本节中我们讨论的是基于价格序列计算的回归直

    线。

    图7-1显示了对微软公司股价的时间序列计算得出的回归直线。我们可以通过

    线性回归公式获取两个值，并画出一条回归直线。首先你可以计算截距，即直线

    的起点，然后是斜率，它会告诉你每一个连续的数据点应该向上或向下移动多少

    ，回归直线与原数据之间的误差应该为最小。

    我们真正感兴趣的是斜率，因为它告诉我们股票价格的方向。

    图7-1 线性回归线，微软

    对于日线数据，斜率会告诉我们过去一段时间内平均每天上涨或下跌多少。

    因此，计算价格序列的线性回归斜率，与计算同一时间段内的每日平均涨跌幅是

    类似的。

    因此，线性回归计算得到的斜率是对股票动量的度量。但问题在于，斜率是

    用美元或美分来表示的，这就存在一个问题，因为每天上涨2美元且股价为10美元的股票显然比每天同样上涨2美元但股价为100美元的股票更为优质。

    这就是我使用指数回归的原因，因为线性回归的斜率以货币单位表示，而指

    数回归的斜率以百分数表示，它会告诉你每日平均涨跌幅的百分比。

    显然，这样计算得到的每日收益率会有很多小数且难以解释，因为大多数股

    票的每日收益率都不超过百分之一，甚至千分之五。如果一只股票的每日收益率

    是1%，那么它一年的涨幅就会超过200%。用实际价格的数据做回归，你会得到

    诸如0.000435这种难以被理解的每日收益率；不过，我们可以通过将每日收益率

    转换为年化收益率来解决这个问题。

    如果你将每日收益率按年计算，你会得到股票在一整年里所获得的收益，如

    果它每天都保持相同的涨幅的话。

    并不是说你可以假设这种情况会发生，因为这基本不可能，我们之所以要这

    么做是为了得到一个易于理解的数字。因为你很难理解每日收益率为0.0006的含

    义，却能轻松理解年化收益率为16%的含义。

    这个概念比其数学含义更为重要，让我们先来看看这个16%的数字是怎么得

    来的。我们计算了股票的指数回归斜率，本节中我们计算得到的指数斜率为0.000

    6，即该股票平均每天上涨0.06%，只要假设一年有250个交易日，就可以方便地

    将斜率年化。

    简单的金融数学告诉我们，在250天内，0.06%的每日收益率相当于16%的年

    化收益率，现在这个数字就更容易被理解了。

    用百分比来衡量收益比用美元或美分要有效得多，因为就算我们知道XYZ股

    票在过去一周上涨了30美元也并无太大意义，然而，如果我们得知上周XYZ股票

    上涨了30%，那就大不一样了。

    正如前面提到的，将每日收益率转化为年化收益率会使得该数值更易于被理

    解，这一数据也能直接从图中观察所得。最重要的是，我们并不期望这个回报能

    真正实现，它可以小很多，也可以大很多，我们所要做的是用一个易于理解的指

    标去表征它。

    在这本书中，我们也尝试了一个中期动量排名方法，对90个交易日内的价格序列进行指数回归，这样可以在不需要优化的情况下合理地使用时间。

    当图7-2底部图中的线高于0时，股价就会上涨，否则它下跌，数字越大，动

    量就越大。

    将股票池中所有股票按照年化收益率进行排序是一个不错的排序方法，虽然

    并不完美，但其效果已经很好了。

    图7-2展示Essex Property Trust(埃塞克斯信托)的价格序列，其底部图为年

    化收益率，注意纵坐标上的零点。

    收益率最高的股票将位居榜首。动量越强的股票排名越高，这是一个纯粹的

    动量排名。

    当然，我们的排名方法还有一个小问题。仅仅使用年化收益率排名就意味着

    我们忽略了回归的拟合程度。举个例子，如果一只股票横盘了几个月，突然一天

    上涨了50%，然后继续横盘，不出意外的话这只股票的排名会迅速升高，而且这

    种情况发生的概率不小，一般来说这种现象预示着即将到来的收购。在交易完成

    之前，价格会迅速上升到接近接管价格的水平，然后其波动才会逐渐被抑制，但

    这并不是我们所期待的。

    图7-2 埃塞克斯信托，年化收益率我们不想选出只会大幅跳跃式上涨的股票，我们更希望选出稳步上升的股票。最好的办法是，股票在被买入之后仍能保持平稳地增长。我们寻找的是真正的

    动量股，而不是那些有价格缺口的股票。

    细心的读者已经注意到这个暗示，在前几段中我们已经提到了解决方案，关

    键词是“拟合程度”。因为我们使用的是指数回归，所以有一个非常好的方法来衡

    量我们的价格序列数据是否符合回归直线，它叫作判定系数(也叫作确定系数，或可决系数)，通常用R 2来表示。

    R 2表示价格序列与回归线的拟合程度。如果你有很多随机的价格点，你仍

    然可以计算它们的回归线，得出的结果当然是无稽之谈，毫无意义，因为这些点

    之间并没有联系，也就意味着没有实际的斜率可以预测，此时R 2接近于0。

    另一方面，如果价格序列几乎已经是一条直线，我们将得到相反的结果，此

    时R 2接近于1。

    R 2的最小值为0，最大值为1，用来表示回归直线是否完全适合于数据，所

    以R 2越低，回归直线的拟合性越差。记住，对逻辑的理解比知道所有的公式要

    重要得多。

    现在来做今天的小测验。考虑我们现在所计算得到的两个值(年化收益率以

    及R 2)，如何才能更好地对股票进行排名？

    是的，不错。我们把这两者相乘，看看能得到什么。如果回归线的拟合程度

    较低，该数值会下降。如果拟合程度很高，该数值肯定不低。这意味着我们利用

    年化收益率来衡量动量，并通过考虑波动率来添加惩罚项。波动率越高，惩罚越

    严重。

    你会发现在大多数情况下，考虑和不考虑R 2的排名十分相近。不同之处在

    于，对于那些最极端的股票，无论是好是坏，都会在排名上发生重大变化，尤其

    是那些兼具高波动率和高收益率的股票，这也正是我们考虑R 2的原因。

    图7-3的中间一张图展示了股票的年化收益率，它的下一张图则展示了R 2，最后一张图则为两者的乘积。图7-3 年化收益率与判定系数，康捷国际公司

    注意当波动率变大时，R 2也快速减小。当价格如图7-3中那样以合理平滑的

    趋势移动时，R 2将保持相当高的水平。在这种情况下，动量排名不会受到很大

    的惩罚。另一方面，当价格改变方向或变得不稳定时，R 2会减小，从而使调整

    后的排名下降。

    所以综上所述，我们的最终方法同时考虑到了股票的年化收益率以及R 2，将年化收益率乘以R 2不失为是一种对股票排序的好方法。

    尽管在实际生产环境中我们难以使用Excel进行排序计算，但是使用电子表格

    的应用程序来进行计算还是能帮助我们更好地理解这一过程的。

    图7-4展示了如何在Excel中计算调整后的收益率，用来给动量策略中的股票

    排序。我们所做的这只是简单地对价格序列取对数，然后应用标准回归公式。图7-4 利用Excel进行回归

    第一列为自时间序列开始以来的天数，第二列为日期，第三列是价格，到目

    前为止，尚未开始实际的计算。

    在D列中，计算价格序列的自然对数作为指数回归计算的基础。E列是Excel

    自带的Slope函数，用来计算对数序列的回归斜率。

    为了在F列中获得年化收益率，我们需要使用Exp函数来转换回归斜率以得

    到每日收益率。再计算其250次方就能获得年化收益率。

    通过RSQ函数计算R 2，并与其年化收益率相乘。

    最后根据调整后的年化收益率对股票池中的股票排名。本节的股票池为标普

    500，在表7-1中，你会看到标普500指数中排名前30的股票。当然，这个排名会一

    直发生变化，当你读到它的时候，这个排名已经过时了。

    表7-1 股票排名这张表最关键的是后三列，调整后的年化收益率即为年化收益率乘以R 2，下一列是20天ATR。最后一列为个股在投资组合的最大权重，关于这一点我们会

    在第8章中详细讨论，因为这涉及头寸的处理。那么如何构建一个投资组合呢？很简单。

    从股票列表的最上面开始买入，直到你用完现金为止，这就是你的初始投资

    组合。对于本节的股票列表，我们可以买入前23只股票。头寸的计算方法类似于

    风险均衡策略，即对每个位置分配相同的风险。由于每只股票的波动率不同，这

    也意味着每只股票的头寸不同，这部分内容在第8章会有更详细的解释。

    一些人可能会指出，总是选择排名靠前的股票会有风险，比如说前25只股票

    均属于生物科技行业？好吧，你也可以通过设置一个行业上限来规避这一风险，但是我可以告诉你，无论是在模拟盘或是实盘中，这种极端的投资组合从未出现

    过。图7-5显示了这一投资组合在2015年2月的行业分布，虽然这并不是一个指数

    投资组合，但也没出现极端的行业分布，事实上，这一投资组合的行业分布是很

    合乎逻辑的。比如，组合中没有能源股，因为该行业已经遭受了超过半年的严重

    打击，也没有电信股，因为这是典型的夕阳行业，而在非必需消费品以及日用消

    费品上权重较高，因为这两个行业在这一时期表现良好。

    图7-5 行业分布，样本初始投资组合

    总而言之，这一投资组合就像由专业的基本面分析师所构建的一样，不必令人担忧。

    附加条件

    上节描述的排序方法已经很有效了，但是，我更倾向于添加两个额外的标准

    来加以考虑，它们非常简单和合理。

    第一，股票价格必须高于其100日均线。如果不是，说明它并不符合动量的

    标准。因为在上涨的市场中，排名靠前的股票价格都远远高于其100日均线，但

    是如果在熊市或者牛熊市转换之际，上涨的股票很少，这条规则可以确保你不会

    买那些横盘或者下跌的股票。

    第二，注意价格缺口。如果某只股票在过去90天里有超过15%的价格缺口(

    股价大幅变动并伴随极少的交易量)，那么它也会被取消买入资格，因为如果你

    不排除这一情况，就有可能买入并非真正动量股的股票。比如说短期冲击可能导

    致股价大幅波动，有时即使我们对年化收益率做了一定的修正，仍无法抵消这一

    影响，这就与我们希望买入稳步上升的股票的初衷相违背了。

    所以排名方法是：

    ● 对90天的价格序列作回归，计算年化收益率并乘以判定系数。

    ● 只买入在100日均线上的股票。

    ● 不买入在过去90天里存在15%价格缺口的股票。第8章

    头寸规模

    现在你已经知道该如何挑选股票了，向成功迈出了一大步。但仍然要考虑股

    票的头寸规模，以及会发生怎样的改变，这一点非常重要却常常被忽视。头寸及

    其变化会给你的投资组合带来巨大影响。

    当谈到头寸规模时，你需要记住：我们不是分配资金而是分配风险，这是我

    们理解头寸的关键。仓位的大小仅仅是一个限制因素而非关键因素，因为你往往

    满仓买入股票，并且也很少使用杠杆，所以说这并不是一个指导性因素。

    最重要的一点是我们要理解为什么分配风险是最重要的因素，而不是分配资

    金。关注分配资金而非风险，这对于绝大多数散户以及大量的基金或资产管理公

    司来说都是一个非常普遍的错误，因为这种方法是如此的简单以致于大多数人会

    优先选择它。

    一个经典的做法就是在你的投资组合中持有20只股票，并且都分配5%的权重。表面上看来，大约持有20只股票构建了一个分散化的投资组合，就可以有效地

    分散风险，但问题是，这种做法的分散化效果无论如何都是不确定的，可能达不

    到如你所想要的效果。

    如果你所有的股票都有相同的波动率，那么等权分配的做法效果应该不错，但现实情况往往并非如此，因为有些股票每天的涨跌幅只有0.5%，而另一些股票

    则超过2%。如果你将这些股票组合在一起，并进行等权分配，其实意味着波动性

    大的股票就被分配了过多权重，此时你的投资组合的总体收益将高度依赖于一些

    波动性较大的股票，而波动性较小的股票的表现则并不重要。

    让我们来做一个真实的动量股票投资组合，分别使用等权分配和风险均衡分

    配，看看组合的表现有何不同。表8-1中的股票是标普500指数成分股中一些表现

    较好的股票(当然这个表现在已经过时了)。在第一个投资组合版本中，我们对股票进行等权分配，不考虑个股的波动。

    表8-1 简单的等权组合

    续表

    乍一看，这似乎是一个非常平衡的投资组合，组合中的股票涉及各行各业。

    接下来我来解释一下为什么有些行业没有出现在投资组合中，比如说自2014年年

    中原油价格开始暴跌以来，能源行业一直表现不佳，所以组合中没有能源股，也

    没有公用事业股、电信类股或材料类股，因为这些行业在这一段时间内已经失宠。需要注意的是，我们并没有对投资组合中的行业分配进行过主动调整，我们

    所做的仅仅是根据有效动量标准挑选出这段时间内最强劲的股票。

    这个组合在当时来说已经十分不错，但是其权重分配仍有改善余地，因为其

    中一些股票的波动性要比其他股票大得多。如果我们对每只股票进行等权分配，此时我们就会得到一个不稳定的投资组合，因为投资组合的表现往往会受到波动

    性大的股票的影响，而此时我们又对个股进行等权分配，这种做法会加剧这一影

    响，此时投资组合也变得非常不稳定。

    解决这个问题的方法非常简单，即风险均衡。我们可以根据每只股票的波动

    率来衡量每个头寸的规模，这样做保证了波动性较大的股票的权重较低，从而使

    得每只股票对投资组合总体风险的影响力相同。

    表8-2显示了如果考虑波动率的话，权重会如何变化。请注意，就如同表8-1

    一样，所有的计算都基于当时的市场数据，所以当你读到本节时，这一计算结果

    就已经过时了。

    表8-2 风险均衡组合如你所见，表8-1与表8-2有许多不同，比如权重最小的股票仅为3.1%，而最

    大的为7.6%。这说明西南航空公司的波动性要明显高于克罗格公司，我们之所以

    这样做是因为前者的股价往往变动幅度更大。所以说对这两只股票进行等权分配

    是没有任何意义的，除非你真的想在西南航空公司上承担更大的风险。

    当涉及投资策略的头寸规模时，具体细节并不重要，比如说应该买风险均衡

    权重为3.4%的新基生物制药还是3.6%的怪兽饮料，重要的是知其所以然，我们为

    什么要这么做。如果你理解为什么对投资组合进行等权分配是一个坏主意，那么

    你对头寸管理的理解已经迈出一大步了。一般的等权分配资金方法，每只股票单

    位资金所承担的风险都不尽相同，我们应该将每只股票的正常波动都考虑在内。表8-2中使用的方法非常简单，任何人都可以轻松实现，当然对于行业专业人

    士来说还有更为复杂的方法，但其边际效用并不高。对于那些手头上已经有商业

    软件的人来说，使用复杂的方法是很容易的，但是风险均衡的一大好处就是我们

    也可以使用简单的公式来计算。

    ATR，是Average True Range(平均真实波幅)的缩写，这是用来衡量股票价

    格波动的一种指标。真实波幅(True Range)为今日振幅、今日最高与昨收差价

    、今日最低与昨收差价，这三个数值中的最大值，ATR即为一段时间内真实波幅

    的平均值。使用多少天来作平均并不十分重要，你可以根据个人的偏好和目的来

    决定，在表8-2中我用20天来计算ATR。ATR的计算很容易，甚至已经作为大多数

    金融软件中的默认函数。

    风险因子的设定因人而异，每个人都可以设定完全不同的参数。它的含义为

    单只股票每日对整个投资组合产生影响的比例。如果你把某只股票的风险因子设

    为0.001，那么单只股票每天对投资组合产生0.1%或10个基点的影响。当然这里有

    个前提假设，即当前ATR和历史ATR接近。

    你设置的风险因子越小，得出的股票头寸规模就会越小，这一点根据之前风

    险因子的定义是显而易见的。风险因子越小，你买入的股票越多，这是因为我们

    为每只股票分配的权重更小，此时为了将现金用完，我们只能买入更多的股票。

    因此，随着风险因子的降低，投资组合将会增加分散化，但是你需要记住分

    散化对于投资组合的帮助有限。如果持股数量从5只提升到10只，那么这种做法

    的确有效，但是从30只到40只的话，就并非如此。

    我们将怪兽饮料公司作为计算头寸规模的例子，图8-1中上部图展示了该公司

    的价格序列，底部图展示了20日ATR。如果我们买入这只股票，我们可以使用最

    新的ATR来计算头寸规模。最新的ATR为3.26，这意味着在过去的20天里，这只

    股票平均每天的价格波动为3.26美元，也就是每日平均涨跌幅。我们将风险因子

    设置为10个基点，即0.1%，记住，风险因子的大小是任意的，该值越大，单只股

    票的权重也越大。

    我们进一步假设交易账户中有10万美元，那么我们能买多少股怪兽饮料公司的股票呢？

    再次强调风险因子即为单只股票每日对投资组合产生的影响。10万美元乘以

    0.001等于100美元，这说明我们投资组合中的每只股票平均每天上涨或下跌100美

    元，100美元对应着我们投资组合中的10个基点，这就是我们希望每只股票每天

    对投资组合产生的影响。

    图8-1 怪兽饮料公司，20日平均真实波幅

    由于这只股票每天的波动幅度为3.26美元，因此我们需要将该值转换为100美

    元，那么如何达到我们的目的呢？不难发现100除以3.26等于30.67，所以我们只

    要买入30股怪兽饮料股票就行了。怪兽饮料股票的目前股价是118.93美元，所以

    买入30只股票的价格是3567.90美元。这意味着该只股票在投资组合所占的权重为

    3,567.90美元除以10万美元，即3.57%。

    请记住，在分配头寸规模时，我们是在分配风险而不是现金，我们应该根据

    股票的波动性来设定它的头寸规模，让现金待在它应该待的地方。

    头寸再平衡头寸再平衡是一个非常重要的话题，如果你来自于机构，这一话题对于你来

    说已经是再熟悉不过了。毕竟大多数专业人士每隔一段时间都会进行一次这样的

    操作，否则他们的投资组合会逐渐失去平衡。

    所以说如果你未曾在资产管理公司之类的机构工作过，这可能对于你来说有

    点陌生，但是它的确会对你的长期业绩产生潜在的影响。再平衡指的是你应随着

    时间的改变而调整头寸规模，再平衡并不是让你在盈利的时候追加资金，也不是

    在亏损的时候不断补仓试图挽回损失，这种做法无异于赌博。再平衡是要调整你

    的头寸规模，让它回到你最初设定的规模。

    还记得我之前讲过的：当你管理头寸规模时，你分配的是风险而非现金吗？

    但是风险并不是一个常量，因为它随着时间而改变。

    要真正理解再平衡，首当其冲需要了解的是基于波动率的头寸规模管理。虽

    然这一概念有很多不同的版本，但我们将使用上一节中基于ATR的方法，因为它

    非常有效且容易实现，并且也不需要通过那些昂贵的商业软件才能实现。

    然而，这里还存在一个明显的问题。虽然很多人都忽略了这一点，但应该还

    是有细心的读者已经发现了图8-1中的问题，不知道你是否也发现了？

    问题的关键是个股的波动率并非是固定的。在2014年年中的大部分时间里，怪兽饮料的ATR为1.5美元左右，然而这一数值在当年的8月份突然大幅飙升至3.8

    美元，然后回落到大约2美元，最后慢慢上升到3美元多一点。

    如果我们在2014年7月买入了这只股票，我们所计算出的头寸规模将会与201

    5年年初所计算的截然不同。如果使用2014年7月的数据以及相同的初始资金的话

    ，我们将得到以下计算结果。

    如果我们在7月买入的话，那么我们将会买入2015年年初两倍的股票，虽然

    最初的理论风险大致相同，但随着股价的变动，我们的头寸风险发生了戏剧性的

    变化。如果我们在这一期间不进行调整，一直持有这些股票直到2015年年初，那

    么2015年年初的风险水平将是风险因子的两倍多，即超过20个基点，但是我们的

    标准只有10个基点。

    在我们的方法中还存在一个会出现变化的参数，即资产总值。如果你在为别人理财，会经常面对理财资金的进出，或者你会主动对投资总头寸进行增减，从

    而导致资产总值出现变化。

    即使没有出入资金的变化，资产总值仍然可能发生改变。如果你的投资组合

    中的其他头寸取得了高额收益，总资产随之变大，那么这一头寸的权重就相对变

    小了，此时你之前的计算就失效了。

    当然，如果其他头寸出现大幅亏损，也会出现权重的被动变化。所以即使通

    过风险均衡配置头寸规模，我们也必须动态地调整个股权重，因为风险均衡并不

    是一个一劳永逸的方法。

    这就意味着你需要定期审查，并且重新平衡你的头寸，你需要不断地改变你

    持股的数量以保证投资组合中个股相同的风险分配。

    回顾图8-1中的怪兽饮料，如果我们在7月份买入了该股，我们应该在8月份调

    整其头寸规模，需要卖出一定比例的股票，以保证其风险占比不变。也许在这一

    点上有人持反对意见，认为我们应该“让利润奔跑”，不应该卖出一个强势的头寸。但是我要在这申明两点：第一，这一结论并不正确；第二，我们无法依靠几个

    大道理就过好这一生，因为真实世界远非如此简单，投资亦是如此。

    我们当然也可以不改变这只股票的头寸，但是这种放任风险的做法是不负责

    任的，所以专业人士总是定期重新调整头寸。

    定期调整所有的头寸规模是非常明智的，对于长期投资策略，比如说动量策

    略，每两周或每月调整一次头寸规模就已足够。在这里我并不建议每日进行调整

    ，因为这种做法会大大增加换手率以及交易成本。

    为了减少换手率，你可以设定一个阈值，一旦目标风险和当前风险之间的差

    值大于阈值，则进行一次再平衡操作，这种做法可以有效地防止过多的小额交易。

    当股价出现异常波动时，你也可以立即进行一次再平衡操作，就如图8-1所示

    的那样，怪兽饮料的股价在2014年8月中旬剧烈上涨。第9章

    何时卖出

    我敢打赌你一定在思考止损的逻辑，它的触发条件是什么？何时触发？是盘

    中还是收盘时。

    但是很抱歉让你失望了，动量策略并不止损。

    有些交易策略需要使用止损方法，而另一些则不需要，动量策略正是后一类。事实上，使用止损方法往往会对这类策略产生不利的影响，况且我们也有更好

    的方法来决定何时卖出股票。

    趋势跟随者通常会使用移动止损，这意味着只要其股价不发生过大的跌幅，你将一直持有该头寸。这种卖出方法对有些策略比较有效，但是最重要的还是事

    物的基本逻辑。投资者往往被那些所谓的投资真理、交易经验所迷惑，比如“让利

    润奔跑”“减少损失”“让趋势成为你的朋友”等等，然而这些经验并不是总是有效的。你需要的是运用常识和批判性思维，而不是断章取义的“至理名言”。

    如果我们根据第7章中所给出的排名方法来构建一个投资组合，并使用移动

    止损。此时我们会遇到一个非常明显的问题，那就是当一只股票长期横向盘整时

    ，我们会一直持有它，但是我们的总资金是有限的，所以这会影响后续股票的买

    入。

    即使你持有的这只股票会上涨，但涨的幅度相比其他股票要慢得多。若使用

    追踪止损，我们并不会剔除这只股票。过了一段时间，我们最终会得到由表现不

    佳甚至跑输市场的股票所组成的一个落后的投资组合。

    我们的投资组合由股票池中表现最佳的股票组成，那么使用同一种方法建立

    退出逻辑是否也行之有效呢？

    这就引出了另一个重要话题，即投资组合再平衡。投资组合再平衡

    在第8章中，我阐述了头寸再平衡的重要性，你需要重新计算所有股票的头

    寸规模，并保证相同的风险分配，而且随着波动率的变化定期调整头寸规模。

    对于你的投资组合来说亦是如此，你需要检查你的持仓是否符合之前的标准。

    在第7章中我们根据调整后的年化收益率将股票排序，并通过表格展示了排

    名靠前的股票。排名靠前的股票越好，往后次之。

    因为任何的股票排名都会随着时间变化而变化，所以一旦我们买了某只股票

    ，我们就得给它留有一些余地。例如，如果我们的投资组合持有大约20只股票，那么只要这些股票的排名保持在前30就可以了，否则会给投资组合带来过于频繁

    的交易，而且有可能会卖出一部分强势股。

    我们在进行投资投资组合再平衡时，投资组合中的每只股票的排名都必须在

    标准普尔500指数的前20%之前。

    当然这一阈值并不是固定的，如果你有一个较大的股票池，比如标准普尔15

    00，那么你可以设定一个较低的阈值，如前10%或者前5%。关键在于调整的逻辑

    ，我们从不止损，只要这只股票仍然是最强势的股票之一，我们就会一直持有。

    但如果所有股票都在下跌呢？是的，这的确令人担忧。所以我们必须添加另

    一个标准以确保万无一失，接下来让我们添加一个趋势指标。

    如果投资组合中的某些股票不再是股票池的前20%，或者低于其100日均线，则从组合中剔除。

    这样简单的退出标准十分合理，并且效果很好，也不需要其他类似追踪止损

    的止损方法。

    接下来我们要关注的是如何处置卖出股票后所获得的现金，也许某些股票跌

    出了前20%，或是跌破了100日均线，然后被我们卖出并换回了一堆现金，那么此

    时我们应该如何操作？

    答案很简单，将之前的步骤再重复一遍。首先判断市场趋势，如果指数低于

    200日均线则停止买入股票，这是整个策略中最为关键的部分。如果市场转熊，我们不会买入任何新的股票，但是我们也不会一步就空仓，是缓慢而有序地降低

    仓位。

    如果所有的指数都上涨，那我们将利用第7章中的调整后的年化收益率来制

    作新的股票排名，并从中挑选最优秀的股票，买入那些尚未出现在投资组合中的

    股票直至用完现金为止。

    在这样明确的规则下，你完全没有必要做出其他决策，只要严格遵守这一规

    则，就可以获得长期收益。

    投资组合再平衡的频率应高于头寸再平衡，你可以每周进行一次投资组合再

    平衡，寻找需要买卖的股票，然后每月调整一到两次个股的头寸规模就足够了。第10章

    一个完整的动量交易策略

    基于之前所讨论的一些逻辑和规则，我们接下来将构建一套可靠的交易规则。严格的交易规则能提供给我们显著优势，因为你总会有一个既定的行动计划，你的决定永远不会被随机事件或情绪左右。即使市场并不景气，你也有现成的计

    划可供执行。

    完善的交易规则也会使你的交易更加轻松。如果过去你的交易规则十分有效

    ，这会使你信心倍增，你也不必每日盯盘或在承受压力下做出决定。

    接下来让我们根据之前提到过的模块创建一个完整的策略，并制定精确的交

    易规则。一旦确定交易规则，你就可以在指定的时间间隔内根据这些规则检查持

    仓列表，或者更进一步，这使得整个过程自动化。

    你也可以根据这些交易规则进行回测，这将进一步增加你的信心，并提供合

    理的业绩预期。无论是好是坏，了解你的预期回报是十分重要的。

    我将在本章描述的策略中使用一些精确的参数，比如用一定的天数来计算波

    动率、动量或其他因子。不要过多关注我选择的数字。你需要知道一个健壮的交

    易策略对这些数字并不敏感。当然我所使用的参数是有一定意义的，不过就算换

    成其他参数也是如此。如果这个策略只适用于这些精确的参数，那么意味着这个

    策略并无大用，你完全可以将我提供的参数当做一个起点，然后尝试其他不同的

    值。

    具体的交易规则

    以下是我罗列的具体交易规则。

    ● 只在周三进行交易

    这里我们讨论的是一个长期击败市场的策略，这个策略的关键就是避免频繁交易。为了减少工作量以及交易频率，我们每周只检查一次交易信号。即使某只

    股票在一天内下跌了20%，只要那天不是调整日，我们就不做任何操作，这也并

    不意味着我们使用周频数据进行计算，你要牢记所有的计算都是基于日频数据的。我们只在周三进行交易，那么可能有读者会问为什么偏偏是周三？因为周三碰

    巧有20%的可能性是最好的工作日(注：一周五个工作日，任意一天的概率均为2

    0%——这是作者在调侃)，其实换成任何一个交易日也没有关系。

    ● 根据调整后的动量对股票进行排名

    根据动量对标准普尔500指数中的所有股票进行排名。我们将根据过去90天

    的价格序列计算年化收益率，然后将其与同一时段的判定系数(R 2)相乘，得

    到基于波动率调整的动量指标。

    记住，如果股价低于其100日均线，或者最近90天内存在超过15%的价格缺口

    ，那么就将它排除。

    ● 基于1个基点计算头寸规模

    使用一个简单的基于ATR的公式来计算头寸规模，保证其每天移动10个基点。计算股票数量的公式为：账户总值 × 0.001ATR20。

    ● 判断市场趋势

    只有当标准普尔500指数在200日均线之上，你才能买入新的股票。反之，则

    不允许买入任何股票。

    ● 每周三进行一次投资组合再平衡

    我们每周检查一下是否需要卖出股票。如果股票不再是标准普尔500指数前2

    0%的股票，则卖出它；如果低于其100日均线则卖出它；如果股价存在超过15%

    的价格缺口，则卖出它；如果它不再是指数的成分股，我们也卖出它。

    当我们有足够的现金或者有股票被卖出时，就会开始寻找替代的股票并买入。买入股票的逻辑与上述相同，只有在指数高于其均线时才买入。按照排名从高

    到低的顺序，只要这只股票排名处于前20%，股价高于其100日均线，并且股价不

    存在超过15%的价格缺口，我们就会买入它，直至用完当前的现金为止。● 每双周三进行一次头寸再平衡

    我们每月设置两次头寸规模再平衡。正如前面所阐释的，长期策略需要定期

    进行头寸再平衡以避免遭遇随机风险。检查你的投资组合中的每一个头寸，把你

    的当前头寸规模与期望头寸规模作对比。你可以根据之前的公式计算你的期望头

    寸规模，不过也别忘记更新你的组合净值以及最新的个股ATR。

    如果当前头寸规模与期望头寸规模之间的差距很小，你就没有必要进行再平

    衡了，如果两者的差距很大，你就必须将当前头寸规模重置为期望头寸规模，再

    平衡的目的是为了确保你的投资组合风险不会失控。

    这就是全部的交易规则，简而言之便是：

    首先你只需要每周检查一次市场，周三只是我的随机选择，所以请不要给我

    发邮件询问我为何选择周三的原因，换成你喜欢的任何一天也不会有任何区别。

    所以我们只在周三检查市场，每周都要先检查一下是否有需要卖出的股票，不符合标准的股票将被卖出。如果我们持有现金，而且指数有向上移动的趋势，我们就开始买入股票，买入排名靠前的股票直至用完现金为止。

    每双周三，我们需要进行一次额外的操作，将期望头寸规模与当前头寸规模

    进行比较，并根据需要进行头寸再平衡。

    这些交易规则十分简单，但是现在我将把它再次精简，详见流程图10-1。图10-1 交易规则流程图第11章

    交易策略

    也许此时整个动量策略看起来有些理论化。我们看一下在实际中你将如何运

    用它，可能会帮助你理解这个策略。我们还会回顾一些图表，看看股票到底在哪

    些位置进行了买卖交易。

    初始投资组合

    在你开始决定使用动量策略的那天，你就应该一次完成建仓，而不是逐步买

    入。如果市场趋势是积极的，也就是说指数高于其200日移动均线，我们就将所

    有的现金都用来买股票。

    显然，首要的任务是确保标准普尔500指数高于其移动均线。这一步是很容

    易做的。任何图表软件都可以为你做到这一点，如果你仅仅想比较指数最近200

    日的平均价格和其当前的价格，你甚至可以用Excel来完成。如果指数低于其移动

    均线，我们不会购买任何股票，仅仅坐着等到它高于其移动均线时。

    现在，你需要计算前面章节中提到的相关分析指标，并创建一个排序表。对

    一只股票手工进行上面的操作很容易，但我们需要对上百只股票进行计算。对此

    ，一些读者可能会觉得这是小菜一碟，而另一些读者可能会觉得不知从何开始。

    你所要得到的就是类似于表11-1的表格。当然，在你阅读本书时，表中的实

    际数据并不是最新的。这个表格构成了整个策略的核心。这个表格非常重要，我

    们来看看其中关键的内容。

    斜率这一列是表中最重要的一列，它决定了表格的排列顺序和我们购买的优

    先顺序。如第7章所述，斜率这一列显示的是波动率调整后的斜率。简而言之，这个数字是用来衡量股票的波动率，是根据波动率进行调整的。数字越大，风险

    调整表现就越好。我们想买一个斜率值尽可能高的投资组合。即使一只股票可能排名很靠前，它仍然有可能不合格。我们在决定是否购买

    一只股票前还需要考虑另外两列。从趋势这一列可以看出该股票是否战胜它的10

    0日移动均线。如果没有，我们将不会购买。尽管一只股票排名很靠前、但却低

    于它的移动均线的情况不多，但它还是会发生的。

    然后是最大缺口这一列。我们不是在寻找那些因为收购传闻而突然暴涨40%

    的股票。我们是旨在寻找那些在稳定的牛市中股价以可控的方式增长的股票。一

    定程度的缺口是可以接受的，但我们要避免陷入一些特殊情况，在这些情况下个

    股因为其偶然的巨大的缺口，而跳到了排行榜的前列。我们可接受的是在其过去

    90天内的最大缺口是15%。也就意味着：表11-1排序表的榜首赫思是不合格的。

    它最近的缺口是26%，因此我们不会考虑购买该股票。

    表11-1 排序表续表接下来是平均波动幅度(ATR)这一列。这个数字告诉我们一只股票平均一

    天上涨或下跌多少美元。我们利用这个指标来调整头寸。请记住，我们旨在寻求

    风险均衡组合，组合中每只股票理论上都有相同的概率影响整个组合。

    目标权重这一列是新增的。表11-1中的其他数据在前文中都已经解释过，只

    有这个指标没有解释过，至少没有直接进行解释。这一列是非常有用的，它告诉

    你对于一只特定的股票你应该投资多少权重。它可以很容易地由ATR计算出来。

    由于赫思的最大缺口太大，我们不考虑购买它。我们先买马林克罗特的股票

    并计算需要买入多少股。

    我们使用10个基点的风险系数。也就是说，我们期望每只股票平均每天对我

    们的投资组合带来0.1%的利润或者损失。假定账户的初始资金为10万美元。那么

    ，我们期望每只股票日均波动100美元左右。

    根据表格，马林克罗特的ATR为3.69，意味着最近一段时间内它的股价日均

    波动3.69美元。因为每只股票每天波动大约3.69美元，并且我们期望组合中每只

    股票的日均波动为100美元，我们需要购买27股。27乘以3.69很接近100。

    当时的股价是126美元左右。我们的27股股票乘以126，我们将持仓大约3 414

    美元。3414美元除以我们账户的初始资金100 000美元，就可以得到它所占头寸的权重为3.4%。

    继续购买下一只股票直到用完账户中的所有资金为止。

    图11-1展示了一个交易是如何进行的。图11-1中所示的各种折线并非代表传

    统的技术指标，而是这个动量模型中所运用的指标，并且我认为将这些指标进行

    可视化很有用。

    图11-1 交易图：Urban Outfitters

    在这个图的顶部，你会看到Urban Outfitters公司的实际价格图。在其上方绘

    制100日均线，可以看出该股目前处于积极趋势。下面的第二个图表窗格绘制了

    标准普尔500指数以及该指数的200日均线。标准普尔500指数高于其200日均线清

    楚地表明，此时指数的趋势也是积极的。

    接下来显示的是风险调整的动量斜率，这个分析在第7章中有解释。然后是A

    TR，显示股票的波动性总是在变化，这就要求我们不断地改变我们的头寸以保持

    风险在一定的范围内。

    然后是动量排序图，表示与指数中的其他股票相比这只股票在动量方面的排

    名。如果你按照表11-1那样采用风险调整动量斜率对指数中的所有股票进行排序

    ，这个指标会告诉你这只股票在表中的排名。排名越靠前意味着相比其他的股票，这只股票的风险调整后的动量越大。

    指数成分指标表示该股票当前是否是指数的成分，1表示该股票是指数中的

    成分，0表示不是。考虑指数的历史组成成分是很重要的。你需要有正式的规则

    ，筛选哪些股票是你的股票池的一部分，哪些不是。制作一个最简单的好看的模

    拟策略方法就是，假定你在十年前就购买了当前指数中的成分股。

    如果一只股票不是该指数的成分股，我们不会购买它。如果一只股票被调出

    该指数，我们将卖掉它。

    最后一张图表窗格显示了过去90天中，股票的最大缺口有多大。只要这个值

    低于15%就不会被剔除出去。

    如图11-1所示，我们在2015年3月买入了Urban Outfitters，买入之后涨势强劲。注意：风险调整后的动量的时间序列是如何开始上升，并导致股票排名在排行

    榜中上升的。在2015年年初，这只股票的排名超过了400，意味着其动量效应很

    不好。之后它开始起飞，排名开始快速上升，在购买它的时候已经排名前列。

    这就是你如何构建初始投资组合的方法。只要股票满足你所设定的条件，就

    从排行榜首开始购买。但工作尚未结束。现在你要定期地对组合进行调整，确保

    组合中的股票是我们所要求的。

    头寸再平衡

    每个月两次，每隔一周我们重新平衡头寸。你可以根据偏好增加调仓频率或

    者间隔稍微长一些。频率越高风险就越准确，但同时也会增加你的交易成本。每

    两周重新平衡一次是一个比较好的选择。

    再平衡的目的是保持风险在同一水平。股票的波动率随着时间的推移会发生

    变化，由于我们要建立风险均衡组合，所以我们需要不断调整交易规模以匹配每

    股的目标风险。

    “一买一卖”的想法已经过时了。这不是你管理投资组合的方式。所有这些再

    平衡交易都会使交易图看起来很混乱，但它确实有很大的意义。

    首先要制作一张新的排名表，类似于表11-1。从这张表可以知道每只股票的目标权重。然后你需要将它与实际的权重进行比较并做出必要的调整。

    在图11-2所示的甲骨文交易图中，你可以看到在1999年和2000年期间运用动

    量策略对Java股票所做的交易。首次购买发生在1999年9月，当时买入387股。由

    ATR的图可见，随着波动率的持续上升，每次进行头寸再平衡时，都卖出少量股

    票。这些交易与市场观点毫无关系。卖出股票并不是因为我们认为它的股价将会

    下跌，也不是因为我们想要赚取最低利润或其他类似的原因。之所以出售，是因

    为我们想维持最初的风险。如果不卖出一些股票，那么风险将高于我们的预期。

    图11-2 交易图：甲骨文

    理解这一点很重要。如果我们什么都不做，实际持有的头寸会偏离我们的预

    期头寸。我们会基于头寸再平衡的原因而买入或卖出股票，这个操作与市场观点

    没有关系。

    组合再平衡

    每周都要进行组合再平衡。这样做主要是想卖出那些不再满足我们设定条件

    的股票，同时购买新的符合标准的股票。

    同样，我们必须先制作一张新的排名表。首先分析你现在所持有的股票。如

    果任意一只股票显示出负趋势，如股价低于其100日移动均线，卖出它。如果任何一只股票的缺口超过了15%，同样卖掉它。

    如果该股票在指数成分股中的排名不是前100名，那就卖掉它。如果股票是

    标准普尔500指数的股票，那就意味着排名要比前100名更好。制作按照调整后的

    收益率排名的表，查看一下该股票的排名，如果是在100名之后就卖掉它。

    卖出那些不再属于投资组合的股票，之后就要准备买新的股票了。现在你已

    经知道怎么做了，不是吗？就像我们之前挑选股票一样。从排名表的榜首开始。

    如果我们尚未持有该股票，并且它符合标准，我们就从排名最好的股票开始购买

    ，直到用完所有的资金为止。

    当然，除非指数低于其移动均线，这一点很重要。如果指数低于其移动均线

    ，我们仅仅保留资金，不会购买任何新的股票。其结果将是熊市阶段，缓慢而渐

    渐地退出股市。

    一旦指数再次高于其移动均线，我们就会立刻重新构建一个满仓的投资组合。这和我们构建初始投资组合的方式是一样的。只需从排名表榜首开始购买，直

    到用完所有资金为止。

    图11-3的吉利德交易图显示了我们2005年5月份首次买入股票的情况，夏季由

    于波动性变化而稍微调整了一下仓，并于8月份再次出售。其排名在夏末时有所

    恶化，导致将其全部出售。图11-3 交易图表：吉利德

    在2005年年末的12月，该股票再次显示出非常高的动量排名。股票被重新购

    买，并持有了几个月。第12章

    动量策略表现

    我们现在有了一个完整的股票动量策略。到目前为止，我们已经了解了策略

    的各个组成部分，但我们还没有看到实际的结果。在看这个策略的历史表现之前

    ，停下来想想我所期望的是什么样的结果。

    这不是一个能让你每年稳定获得10%收益的策略。很少有策略可以达到这个

    要求。这不是一个你可以期望每年表现都不错的策略。

    我们可以期望的是在牛市中表现非常强劲，在熊市中损失低于指数。如果我

    们这样做，长远来看，我们将会获得非常有吸引力的回报。

    第一个问题当然是我们是否比市场表现得更好。如果我们赚钱，但没有超过

    指数，那么这一切都是没有意义的。快速浏览一下图12-1，应该能让你放心。

    由于这是一张长期走势图，单纯的价格图表可能会误导人，并容易给人一种

    收益很夸张的印象。因此我们给出它的对数收益图，如图12-2所示。

    策略的历史表现很好。相比标准普尔500指数甚至跑赢了不少。你可以看到

    在不同市场状态下都表现得不错。其一，在牛市中我们的策略表现非常强势。其

    二，在市场下跌的时候，就实际情况而言，简单的空仓效果会更好。图12-1 策略长期表现

    图12-2 策略长期绩效，对数收益图

    那么到底策略表现得如何好呢？

    如表12-1所示，在这16年期间，动量策略的年化收益率超过了12%。你不觉

    得每年12%已经很不错了吗？对比一下，在这个时期内股市整体年化收益率只有5%。如果你投资共同基金，你会得到更低的回报。

    表12-1 动量策略结果

    来看看我们的回报。沃伦·巴菲特在过去40年中取得惊人的22%的年均回报率

    ，从而获得了传奇般的地位。长期追求如此高的回报率是不切实际的。世界上很

    少有人能做到这一点，他们中的大多数人现在都是亿万富翁。

    如果你能在长期内取得两位数的年化收益率，你就几乎可以战胜所有人。长

    期来看，股市整体平均年化收益率为5%～6%。

    最重要的是，我们在取得12%年化收益率的同时，最大回撤比指数最大回撤

    的一半还小。回撤是指我们在这段时间内的最大跌幅。标准普尔500指数的最大

    跌幅为55%，一半以上的资金回撤。另一方面，我们的动量策略的最大回撤只有2

    4%。换个角度来看，指数发生55%的回撤意味着指数损失了11年的平均收益率，而动量策略只失去了2年的业绩。考虑一下如果你在最坏的时候进入，你需要多

    长时间才能挽回损失。

    表12-2展示了我们的动量策略的逐月表现。仅仅通过查看每月回报表很难对

    一个策略有所感觉，所以第13章我们将对策略每年的表现进行详细的介绍。

    表12-2 核心股权动量策略表现第13章

    策略历年回顾

    在我撰写第一本书的时候，我尽力传达作为一个专业的资产管理者工作到底

    是怎么样的。只是展示一些模拟统计数据和长期表现图表，其实并不能展示出实

    际交易中日复一日的战斗。通常情况下，一个在过去几十年表现都十分亮眼、看

    起来非常好的策略，但是在现实中执行起来可能还是非常艰难甚至是无法实现的。

    我的解决方案是写一个详细的篇章，逐年解释这个交易策略具体是如何执行

    的。虽然让这一章占据了全书的绝大部分篇幅并不是我的本意，但结果确实是这

    样了。最后，这一章占据了这本书的将近三分之一，这让我都犹豫是否应该把它

    包括进去。就我个人而言，我认为它是本书最重要的部分，它解释了策略实施最

    现实的困难：突然遇到25%的回撤，客户赎回资金，收入下滑，业务感觉就要完

    蛋了。这些情况一定会发生。只有当你完全了解你的交易方式，以及在困难的情

    况下如何表现，你才有信心在困难时期继续下去。

    我曾担心逐年的回顾章节会被读者当作一个凑字数的把戏，事实证明，我低

    估了我的读者。我在那本含有逐年回顾章节的书上得到最常见的反馈是很多人从

    这个特殊的章节中学到了什么。这一章会让大家感觉非常真实，我也会解释一些

    通常被掩盖的事情。

    这是我以前的书中非常受欢迎的部分，所以这本书我试着做同样的事情。

    1999年

    现在是1999年1月，互联网非常火爆，电子邮件提供了一种全新的方式来实

    现人与人之间的交流。单纯看利润指标来投资的人会错过互联网这波浪潮，信息

    淘金热已经开始，没有办法再用旧的财务指标来衡量互联网公司了。在20世纪90年代后期的疯狂中，我们开始使用新颖的动量策略。那时真是推

    出这样一个策略的好时机，至少在筹集资金方面是比较容易的。经历了一个非常

    惊人的十年，每个人都赚了很多钱。那十年也教会了我们，你所要做的就是买入

    上涨的股票，不用担心收入、利润，甚至是现金流量。那真是一个非常特殊的时

    期，如果说有什么时候没有人质疑股票动量策略的有效，那么就是那个时期。

    如果在这段时间内你没有积极地交易，那很难理解当时疯狂的程度。任何与“

    IT”“互联网”“万维网”“Com”这些神奇词汇相联系的股票，估值都是高得离谱，无

    论它们是否赚到了钱，甚至不管它们是否有任何赚钱的现实前景。

    当时的市场显然不了解这些公司的情况。现在已经很清楚了，但是当时还很

    不清楚。购买极度高估亏损公司股票的理由是，其他人可能会看到价值，如果我

    不买别人会买。也许很快就会有人看到巨大的利润潜力，所以我肯定要先在那里。

    每个人都有可能会去购买郁金香，只是大部分人没有经历过那种环境。对我

    们来说，从1999年开始回顾我们的策略是很棒的开始。首先，很多人从那一年开

    始使用动量策略，在那个市场环境，这种策略是非常有效的。其次，从1999年开

    始回顾可以看到策略在过渡期的表现，20世纪90年代的疯狂带来的后遗症影响深

    远。除了让它经历疯狂的牛市以及随之而来的崩盘，有什么能更好地测试我们的

    动量策略呢？

    我们在1998年新年晚会之后开始我们的投资组合。我们计算指标，将股票排

    序，建立我们的投资组合。就像前面章节中所提到的那样，在价格远高于200日

    均线时，指数为我们开了绿灯。虽然，受到俄罗斯和几位诺贝尔奖获得者的影响

    ，在令人振奋的1998年市场有一个短暂的下滑，但很快就恢复了。

    最初的投资组合是通过对所有股票按波动率调整的动量进行排序的，并计算

    它们的目标权重以及其他之前章节中提到的分析方法，然后按清单从头到尾依次

    买入股票，直到钱全部分配完毕。表13-1记录了1999年最后的初始投资组合。

    表13-1 初始投资组合，1999年续表我们最初的投资组合在科技股中的比重过高，不过这也不足为奇。当时科技

    股是上涨最多的，因此许多排名最高的股票都来自该行业。这里的行业权重分配

    没有限制，我们只是从名单的头名开始购买，并不管它们是什么行业。

    我们的初始组合最后配置了42%的IT行业，19%的金融行业，13%的日用消费

    品，10%的工业，8%的非必需消费品和8%的医疗保健。没有公用事业、电信、能源或材料的股票被买入，这与指数完全不同，如图13-1所示。

    投资组合中有相当多的股票，34只股票比通常分散风险所需要的还多。有这

    么多股票的原因是我们面对的是一个高度波动的市场。我们持有的大部分股票也

    都是高度波动的科技股，请记住我们是如何给它们赋予权重的。第8章中我们解释了这个细节，股票波动越剧烈，我们分配给它的权重就越小。这是专业投资经

    理常用的方法，可以确保在每笔投资中拥有大致相同的风险，以避免组合的波动

    太大。

    图13-1 初始投资组合，1999年

    1999年年初，策略并没有太好的表现。在第一季度，策略的表现与指数基本

    一致，尽管在4月份短暂的表现优异之后，最后仍然与指数无异。由于指数也在

    上涨，所以问题不大，能跑赢指数固然非常好，但我们大多数人更关心的是绝对

    回报。尽管行情还算不错，但直到9月以前，我们都认为这是非常无聊的一年。

    与20世纪90年代我们已经习惯的疯狂市场相比，至第三季度末只有20%的涨幅，感觉还不够，长期的牛市使得大家都变得无比贪婪。

    然而，自9月份开始市场令很多人担忧。已经有好几个月没有创下新的历史

    新高了，这是非常不寻常的。标准普尔500指数正在慢慢接近200日均线，然后在

    9月份终于迎来了暴跌。

    请记住，指数与均线的交叉本身不会触发任何东西。然而，当指数低于均线

    时，我们不允许买入新的头寸。由于股票在常规的投资组合再平衡中出售，但没有新的股票买入，这使得我们在1999年下半年缓慢地增加了一堆现金。

    你可以在图13-2中看到10月份现金开始增长的情况，因为指数已经跌破其长

    期均线。填充区域显示为现金百分比，数值显示在右y轴。通常都会有一点点现

    金留余，如果现金不足以对整个组合都买一遍，我们就不买了。如果你愿意，可

    以把它看作舍入误差。

    图13-2 策略表现，1999年

    在图13-2中请注意，指数在9月份是如何在长期均线下方移动的，以及在此之

    后，现金如何缓慢增长。由于头寸在正常的再平衡中退出，只要指数保持在长期

    均线以下，就不会有股票买入。这是该策略的一个关键特征，这意味着我们在熊

    市会自动地减仓。

    到10月下旬，我们持有大约一半仓位的现金，今年的表现与基准相当。到目

    前为止，这看起来并不令人印象深刻。如果你在1999年年初开始使用了这个策略

    ，那么你可能会非常想把它终止，或者至少改变规则。在一年的大部分时间里，你一直在辛苦地坚持这个策略，但并没有什么拿得出手去展示的。

    但是，就从11月开始，事情正在发生改变。首先发生的是指数再次冲击移动平均线，给了我们一个绿色的买入信号。这其实令我们感到害怕，我们刚刚关闭

    了大部分仓位，市场看起来越来越疲软，潜在的熊市即将到来，但是现在我们要

    全仓买入。

    是的，那就是我们正在做的。我们再次将股票进行排序，并从头名开始购买

    ，直到我们都没有现金。随着10月最后一天的趋势灯变绿，我们从名单的顶部买

    入了19个新的头寸。

    这个新的组合突然变得大起大落。指数收益良好，但我们的股票组合表现更

    好。年终指数涨幅达到20%，但年底这个令人难以置信的涨幅使得我们的投资组

    合一路上涨了40%。现在在10月左右的那些徘徊、疑虑最终都消失无踪。

    在年底总结时，我们看到有多个股票对业绩的大幅增长负有责任。其中之一

    是美国凯创网络(Entrasys Networks)，如图13-3所示。这是一个完美的例子，股

    价已经上涨了几个月，在所有股票中排名高居榜首。排名列表显示在图的中间部

    分，数字越小意味着排名越高。在10月29日的再平衡中，我们以80.50美元的价格

    买入这只股票，这只股票在我们买入后几乎立刻就起飞了。价格一路上涨，到了

    200美元左右的水平，在再调整之前跳空缺口幅度已经非常大了。还记得我们在

    策略中如何使用缺口筛选器吗？在再平衡的过程中，任何近期缺口超过15%的股

    票都会被自动取消资格，即使是上涨造成的缺口。在这种情况下，这意味着我们

    在下一次再平衡时会卖出这只股票。事实证明，这是一个完美出售时机的地方。图13-3 美国凯创网络

    1999年的动量策略结果如表13-2所示。

    表13-2 策略结果，1999年

    2000年

    当进入2000年时，并没有真正的市场逆转迹象。之前已经有一个非常持久的

    牛市，没有理由认为它可能很快就会结束。指数的上涨已经有所放缓，并接近20

    0日均线。这之前也发生过，所以也并不太令人担忧。

    所以我们满仓进入新千年。IT类股票占整个投资组合权重依然严重超标，有

    一半的仓位投资于这个行业。其余的股票分布在多个行业，最大的权重在医疗保

    健行业。在我们已经知道新的十年IT股票发生了什么事情后，这个最初的投资组

    合分配看起来相当不祥。2000年会成为这个投资组合崩溃的一年吗？2000年的初始投资组合如表13-3所示。2000年的初始行业分布如图13-4所示。

    表13-3 初始投资组合，2000年

    续表这一年开始策略有一些令人担忧的波动。在新一年的头三个交易日里，标准

    普尔500指数下跌了近7%，我们的策略下跌了8%。这是相当戏剧性的，如果你今

    年而不是去年推出这个策略，那么在第一个礼拜后你就会十分煎熬。不要低估这

    些下跌的影响，回顾15年的模拟净值曲线很容易，回头看总感觉这小小的回撤并

    不重要。但当你在进行真实交易的时候，看到资金真正的损失时是完全不同的感

    受。当你看那些长期的模拟时，你会知道这个故事是如何发生的。但当你处在这

    样一个现实中时，你其实是不清楚的。如你所知，在本周结束之前，你可能会看到另外8%的损失。也许在这之后的一个星期情况更糟，出现这种情况的可能比人

    们想象的要普遍得多。

    图13-4 初始行业分布，2000年

    这就是本书包含这一章的原因。我们要展示这些问题，让我们能为将来可能

    发生的状态做好准备。三天内损失了8%，任何人都会想跳出或者改变之前既定的

    规则，甚至不再使用这个策略。事实证明，即使在这种情况下，策略表现仍然相

    当不错，虽然前几周的投资组合波动非常大，但是两周之后，我们的损失都收复

    了。混乱的市场状况持续了几个星期，我们看到策略净值在1美元附近大幅波动。然而在2月份，我们的动量策略开始飞速上涨了。

    多只股票开盘狂涨，收益迅速增加。到第一季度末，我们看到当年的投资组

    合回报率超过了15%。突然之间，没有人能记得我们年初是以-8%开始的。当你

    在今年年初看到如此惊人的回报时，假设你在全年获得同样的表现，那么三个月

    的15%意味着一年的75%。是的，没有算错，这不是45%，而是75%，复利的力量

    是强大的。这是一种非常有吸引力的计算方法，但它也可能相当的危险。能持续

    这种收益率的可能性不大，这种估算只会让你的期望变得不现实。如图13-5所示，今年的好成绩并没有持续太久。随着IT股开始下跌，市场突

    然开始担忧“利润”等之前的选股要素，我们的投资组合收益迅速下滑。到了4月份

    ，我们再次接近一度遥远的零线。

    图13-5 策略表现，2000年

    请注意，从3月份开始现金是如何开始增长的。到5月份，我们已经清算了超

    过30%的投资组合。股票开始全线下跌，突然间能够进入候选的股票变得很少。

    大部分股票的交易价格低于100日均线，因此被取消购买资格。许多股票也出现

    了15%以上的缺口，故也排除在候选名单之外。

    之后，一年中的大部分时间净值都在横盘震荡。我们在夏季再次开始加仓，因为指数小幅上涨，有更多的股票可供买入。但是这一次，行业分配看起来很不

    一样。今年年初，IT类股占据排行榜前几位。然而到了2000年中期，这些股票遭

    受沉重的打击，传统类型的公司又开始看好。

    在此期间建立的投资组合中IT股票权重非常低，其他行业则相对平衡。综合

    、食品饮料、能源、工业、金融和材料的股票都有选入。这也是我们今年晚些时

    候表现出色的原因。到2000年年底市场开始下滑，但下降主要由科技股领跌。因为我们在这个主

    题上的权重极低，即使我们并没有获得太多的收益，但我们也没有像指数一样出

    现大幅下跌。

    在每次重新平衡中，有些股票被卖出。由于指数现在低于长期均线，因此不

    会有新的股票被买入，我们的现金持有量不断增加。到年底，我们几乎完全是现

    金。

    在经历了艰难的一年之后，我们获得了近10%的正面表现，而指数则大约跌

    了10%。10%的收益看起来不够高，但这确实是一个相当可观的回报，特别是在

    这么艰难的一年。我们在这里使用广泛的标准普尔500指数作为我们的基准，当

    时大多数人仍然持有他们的IT股票，那些人损失远远超过10%。

    图13-6中的摩托罗拉交易显示了我们在1999年年底强劲上扬之后是如何操作

    这只股票的。我们在1999年12月买入了这只股票，并且几个月以来看起来都很好。随着3月份股票开始下跌，我们也随之承受损失，直到跌破100日均线。这是一

    个退出信号，我们就是在那个时候卖出的。事实证明，这次我们很幸运，因为几

    天之后，它出现了大幅的跳空下跌。

    图13-6 摩托罗拉如果仔细观察中间窗格中的动量排序等级，还会发现：在股价跌破移动平均

    线的同时，它的排序也已经达到临界水平。所以在这个特殊的情况下，我们既可

    以用移动平均法也可以用排名法退出。卖出后的几天，价格跳升，甚至突破均线

    ，让人觉得这可能是一个非常糟糕的主意。然后，在非常短的时间内这只股票就

    下跌了22%。

    你永远无法做到在最好的时点买入，也不要期望总能在最好的地方卖出。但

    好消息是，你真的不需要为此纠结。像这样简单的动量策略在实际中就运行得很

    好，所以你永远不要试图会找到准确的顶部和底部时间。

    我们现在大部分都是现金，但是从1999年开始，我们已经领先了指数一个安

    全的距离。图13-7显示了我们的动量策略与标准普尔500指数从1999年开始的净值

    走势。2000年我们经历了增长缓慢的一年，但迄今为止策略仍然表现得非常好。

    图13-7 策略表现，1999至2000年

    2000年的策略表现如表13-4所示。

    表13-4 策略表现，2000年2001年

    进入2001年，我们已经大幅领先市场了。2001年刚开始时，我们只持有在去

    年惨烈的市场中幸存的两只股票。这意味着我们从一开始就拿着几乎全部是现金

    的投资组合。到了一月份的第二个星期，美国联合健康集团(Union Health Group)和Entergy Corp这仅有的两只股票也都被卖掉了。之后，整个一年都没有交易。

    2000年的初始投资组合如表13-5所示。2001年的初始行业分布如图13-8所示。

    表13-5 初始投资组合，2001年

    图13-8 初始行业分布，2001年虽然2001年对于很多投资者来说是非常富有戏剧性的，但对我们而言是非常

    无聊的一年。在之前持有的两只股票被卖出之前，我们在1月份亏损了不到1%。

    之后，我们空仓观望。这又是一个理论上很容易、但实际上更难的情况。回顾历

    史的行情，2001年全年空仓是一个绝佳的选择。但事实上，大多数人总会有一种

    冲动想去交易。

    有人可能会问，为什么我们在这样的一年不会去做空呢？为什么不找到可能

    跌幅多的股票做空？答案很简单。做空策略成功的可能性非常低。做空看起来更

    困难，更危险。很少有人能够利用股票做空赚钱。

    那些在过去一个月中持续下跌的股票可能会突然大涨，熊市中的波动性会突

    然放大很多倍。不要试图在这样一个市场去交易。不要买股票，不要卖空。这是

    一场屠杀，你的工作就是生存下来。总有机会赚钱，但不是现在。

    2001年的策略表现分别如表13-6和图13-9所示。

    表13-6 策略表现，2001年图13-9 策略表现，2001年

    如果你一直费尽心力尝试在熊市中寻找交易机会，你总能找到一些交易机会。但这些交易机会其实并不会给你带来什么利润。学会耐心地潜伏，把风险降到

    最低是成为投资专业人员的关键。

    图13-10展示了我们在2011年年初幸存的股票之一。面对市场下跌，联合健康

    集团的表现令人钦佩。在图13-10中，你可以看到指数是如何持续下跌的。当市场

    正在下跌时，很少有股票可以继续上涨。图13-10 联合健康集团

    即使这只如此强劲的股票在2000年12月也开始下跌。在2001年年初再平衡点

    时，它的股价低于100日均线。这是我们退出的提示，我们在那时把它卖出。由

    于指数本身明显处于熊市模式，所以我们并没有再买入任何股票，在2001年1月

    底之前，我们只剩下现金。

    1999—2001年的策略表现如图13-11所示。图13-11 策略表现，1999-2001年

    2002年

    进入2002年，我们一股也没有持有，整个投资组合都是现金。在这种情况下

    ，重要的是要理解这些情况下的现金不应该真正地以现金的形式持有。我指的不

    只是这样一个显而易见的事实：你不会把自己的投资组合以实际的美元持有、存

    储在银质的手提箱里，但是你也不应该把这笔现金存在银行账户里。

    现金即使是存在银行也是不安全的。如果你的银行或经纪商突然破产，你存

    的现金就有可能产生问题，至少当你的现金持有量大于你的政府储户担保额度时。早在2002年，很多人仍然认为银行不可能会破产，但最近几年的金融危机已经

    告诉了我们情况并非如此。即使你的银行或经纪商要破产清算了，你也很可能会

    把你买的所有的证券都拿回来。至少在可能的一些合法的战斗之后，你仍然可以

    拿回那些证券。证券是以你的名义注册的，并且可以与任何可能的破产索赔分开。但是，如果你的银行或经纪商破产了，现金就可能会流失。

    实际上，最合理的做法是把多余的现金放在货币市场甚至国债上。期限取决

    于你期望保持“现金”的时间。

    虽然2002年的交易活动不多，但其实我们经历了一段很有趣的投资经历。我

    们并不是整年都没有进行股票交易。3月份该指数突破200日均线，并且在200日

    均线上方移动，我们当然不得不开始买入。如表13-7所示的投资组合表不是从200

    2年的一开始列出的，而是列出了我们在2002年3月购买的股票名单，当时指数开

    始回暖。2002年3月投资的行业分布如图13-12所示。

    表13-7 投资组合，2002年3月续表

    这个投资组合重仓了工业和非必需消费品股票。科技股整体仍表现较差，只

    占了整个组合的8%。鉴于当时的市场情况，这看起来是一个合理的投资组合。这既不是一个非常激进的组合，也不是一个彻底的防御型组合。

    3月份重新构建组合是个不错的尝试，但不幸的是失败了。指数并没有停留

    在移动平均线之上，几周之后，指数就下穿了长期均线并且在2001年余下的时间

    内几乎也没有再上来。

    相应地，我们投资组合中的股票通过再平衡过程再次慢慢减少。科技股受指

    数下跌影响最大，所以我们的股票实际上并没有那么糟糕。我们一直在慢慢抛售

    股票，因为它们要么低于均线，要么产生了很大的跳空缺口，或者没有达到其他

    标准。到了7月份，我们又全部持有现金了。

    图13-12 行业分布，2002年3月

    尽管在熊市中间满仓买入过投资组合，但是今年的表现却相当无聊。总而言

    之，我们最终损失了大约3%，而指数却下跌了22%,2002年的策略表现如图13-13

    所示。图13-13 策略表现，2002年

    又一年的几乎空仓啥也没干，但对比大多数人来说，策略2002年的表现已经

    非常好。损失几个百分点，在混乱的熊市中不足为奇。

    图13-14中发生的事情或多或少能代表2002年策略买的所有股票所发生的事情。熊市开始放缓，指数一直在横盘整理，突然短期上涨超过长期均线。这给了我

    们一个买入信号，我们坚定地按策略买了。图13-14 波音

    在波音飞机(Boeing)这个例子中，股票短期有了很好的复苏，并且看起来

    非常有前途。我们在3月份买入股票，但是到了4月中旬，我们就把它卖掉了。指

    数在我们买入不久后，就开始新一轮的快速下跌，回过头来看，这个进场的时机

    很差，但是谁又每次都能赢呢？

    四年后，我们有了一个相当奇怪的净值曲线。如图13-15所示，起初，一切似

    乎都很好。我们早期获得了丰厚的回报，并且相比指数获得了显著的超额收益。

    但一旦熊市开始，我们的持仓就开始转为现金，并且一直只持有现金。2002年的

    策略表现如表13-8所示。图13-15 策略表现，1999-2002年

    表13-8 策略表现，2002年

    现在我们已经有两年没有做任何事情了，只是拿着现金。这是什么样的策略？

    我知道这很难做到。大多数交易者正在寻找机会，手痒难耐。你看着市场下

    跌，你会想着跳进去，卖空或买便宜。相信我，在那样的市场环境下，这是一个

    非常糟糕的主意。因为在那样的市场环境下，很少有人从股票市场赚钱。噢，从

    道理来说，每个人似乎都知道熊市不参与。但事实上，在交易中这是非常难熬的

    时刻。如果你能够在其他人都失败的情况下保存自己的资本，那么你将会遥遥领

    先。现在不是冒险的时候了。潜伏，坚持下去。

    2003年

    在经过困难的两年后，大多数股票动量交易者已经退出了赛场。过去两年最

    好的事就是我们没有损失很多钱。还有另外一个策略可以和我们的表现一样，就

    是所谓的“离开股市”。我们的动量策略想要表现自己的话，需要尽快看到一些回

    报。在熊市中击败指数很简单，当行业转暖的时候，我们需要看到策略有更好的

    表现。

    在2003年年初，我们的投资组合与前一年的投资组合相同。也就是说，我们

    没有持有一只股票。在头几个月，感觉这是一个非常好的主意。市场在3月初下

    跌了10%，我们依然空仓。但是随后市场开始上涨，我们并没有迅速获利。不用

    担心，收盘价正在快速接近长期均线。最后在4月份，指数突破均线，我们开始

    建立一个新的投资组合。

    表13-9中的投资组 ......