《漫步华尔街》读书笔记
本篇所有“原文”开头的段落均出自于【美】伯顿 G. 马尔基尔所著作品《漫步华尔街》，张伟译
本读书笔记仅供老懒个人学习用途。
07
原文：null
战胜市场如此稀有，看起来仿佛是在一个大干草堆中寻找一根针。更为可能的选择是买下整个大干草堆，也就是说，买下一只指数基金，这只基金只是简单地买入并持有某个股市大型指数的所有成分股。幸运的是，越来越多的投资者正在如此投资。2014年，大约1/3的个人和机构将资金投在了指数基金上。这一比例每年还在上升金
想法：也就是说，可能在整个人类投资史上，目前还正在往进行指数化投资的发展的路线之上。也就是说，可能你的观念，你的认知中，觉得指数化投资已经推行了很久，目前就是这样一个稳定的状态，接下来应该是从挖掘出主动投资能力的时候了，恰恰相反，主动投资可能永远都不可能流行，或者说不可能战胜指数化投资，但是人们却总是不死心，不愿意选择指数化投资。因为主动型投资的吸引力和诱惑力实在太大了。
原文：证券分析师选出好股票了吗——考察共同基金的投资业绩
这些专业投资者中虽有一些特别出众的，但为数极少。到目前为止，尚无任何科学证据表明由专业人士管理的投资组合作为一个整体，其表现较涵盖范围广泛的指数更为出色。
原文：有效市场假说的半强式有效和强式有效形式
“半强式有效”形式认为任何公开信息都不能帮助分析师挑选出价值低估的股票。之所以如此，是因为市场的价格结构已考虑到了资产负债表、利润表、股利等因素中可能包含的任何公开信息，专业人士要对这些数据进行分析只会徒劳无益。“强式有效”形式则断言，关于一家公司任何已知的甚至可知的信息，都不会对基本面分析师有所助益。不但所有已公开的消息，而且所有可能获知的信息都已在公司的股价中反映出来。根据有效市场假说的“强式有效”形式，即便是“内幕”信息，也帮不了投资者的忙。
原文：有效市场假说并不像有些批评家公开声称的那样：股价变动漫无目的且反复无常，股价对基本面信息发生的变化不做反应。恰恰相反，股价以随机漫步的方式进行变动，其原因正是出于相反的观点。市场如此有效——价格在信息出现时变动得如此迅速，以致谁也不能以足够快的速度进行买卖进而从中获利。此外，实际信息的形成是随机的，也就是说，是不可预知的。通过研究过去的股价信息或基本面信息，都无法预测实际信息。
原文：null
传奇人物本杰明·格雷厄姆被誉为基本面证券分析之父，即便是他也颇不情愿地下结论认为人们再也不能依靠基本面证券分析来获得出色的投资回报了。就在他1976年去世前不久，有人引用他接受《金融分析师杂志》（Financial Analysts Journal）采访时的原话说：“我现在已不再提倡为找到更好的投资机会，去运用精细复杂的基本面分析技术。以前，比如说40年前我和多德合著的《证券分析》首次出版的时候，进行细致的基本面分析还是一件很有意义的事情。但是时过境迁，情况已今非昔比……（现在）我怀疑，再投入大量的时间和精力分析基本面信息，是否能够选出足够好的股票，以使做出的努力是值得的……我现在支持‘有效市场’这一派的看法。”另外，彼得·林奇从麦哲伦基金退休后就承认说，多数投资者若投资于指数基金而非主动管理型基金，那么财务境遇会更好。传奇人物沃伦·巴菲特也赞同这样的观点。
原文：第三部分 新投资技术
。本书第三部分的内容，就是向你展示学术象牙塔里创造出来的“新投资技术”世界。其中一个理论——现代投资组合理论（modern portfolio theory，MPT），现已成为基本知识，在华尔街得到了广泛信奉。持其他理论的各方依然争论不断，继续为研究生提供论文材料，给他们的导师带来大量的讲座收入。
原文：风险扮演的角色
介绍完这些观点之后，我最后会证明，尽管有那么多的批评家持有异议，在股市中，普通股指数基金依然是获利最多的当之无愧的冠军。
想法：在作者这里，任何的新方法，旧方法，基本面的方法，技术分析，基本面分析，阿尔法，贝塔，伽马都比不上一个普通的指数基金。这就是作者的观点。作者是以一种很严肃的分析的科学的角度去进行分析的，它的核心思路就像是医学中的盲选一样，一种方法要有效，你必须要跟这种指数基金的方法作比较，所以到最后这里比较的是方法。实际上依然是在做比较，投资就是在做比较，方法的比较以及资产的比较。
原文：有效市场假说解释了随机漫步存在的原因。该理论认为股市极善于根据新信息做出调整，因而谁也不能胜人一筹预测到股市的未来走向。由于专业投资者会采取各种行动，单只股票的价格便会快速反映出所有可获得的信息。因此，选对出色的股票的可能性，或预计到市场总体方向的可能性，都是均等的。你与类人猿、你的经纪人甚至我都一样，猜测的结果均无甚差别。
想法：这里并不在于说我们居然跟猴子或者是经纪人没有差别，而在于这件事情本身实在就是不靠谱，以至于谁做，结果都是一样的。因为这件事情根本就不值得去做。
原文：风险的定义：收益率的离散度
市场上有人在赚钱，有些股票也的确比其他股票表现好。常识表明，有些人能够战胜市场，而且确实战胜了市场。这并非全靠运气。对于这一点，很多学者表示同意，但他们认为打败市场的办法不是运用高人一等的洞察未来的能力，而是承担更大的风险。风险且只有风险，决定了收益高于或低于市场平均水平的幅度。
原文：如果我持有当地电力公司的普通股，预计会获得5%的股利收益，那么我遭受损失的可能性就比上面的情况要大。公司的股利可能会削减，更重要的是，一年后股票市价可能较之当初买入价要低得多，这会使我遭受很大的净损失。由此可见，投资风险是指预期的证券收益不能实现的可能性，尤其是指你持有的证券价格下跌的可能性。
想法：一年后会低得多，那么三年五年十年后呢
原文：因此，一般而言，投资风险就被界定为收益的方差或标准差了。虽然不免冗长乏味，我们还是要用例子来说明一下这些概念。倘若一只证券的收益率可能偏离其平均收益率（或预期收益率），但偏离的程度不太可能很大，我们便说该证券携带的风险极小或该证券不携带风险。
原文：风险纪实：一项针对长期跨度的研究
很显然，标准差越大（收益率分布得越广），至少在某些时期，你在市场上遭遇重大损失的可能性也就越大（投资风险越大）。这正说明了标准差何以如此频繁地用来测量收益率的变动性，也说明了标准差作为风险指标的合理原因。
原文：请注意，小型公司股票自1926年以来提供的收益率甚至还要高，但其收益率离散度（标准差）相对于各类股票总体也来得更大。由此，我们再次看到，更高的收益率一直与更高的风险密切相关。
原文：降低风险：现代投资组合理论
尽管如此，经过漫长艰苦的努力，投资者还是因承担更大的风险收获了更多的回报。不过，投资者可以利用一些方法来降低风险。这便为我们引出了现代投资组合理论的话题。该理论已对专业人士的投资思维带来了革命性变化。
原文：投资组合理论的立论前提是：所有投资者都像我的夫人一样——厌恶风险。他们想得到高收益和有保证的投资结果。该理论告诉投资者如何将股票纳入投资组合，以便与寻求的收益相对应的风险尽可能实现最小化。该理论也对一句存在已久的投资格言给出了严格的数学证明，这句格言说的是，对于任何想降低风险的人，多样化都是应采用的一个明智策略。
原文：投资实践中的多样化
请注意，随着组合的资产配置由百分之百的国内股票逐渐转向增加越来越多的国外股票，组合的收益率也相应地逐渐提高，因为在此期间，EAFE股票产生的收益率要略高于国内股票。不过，重要的一点在于，增加一些风险更高的国外股票，实际上降低了组合的风险水平，至少有一段时间如此。然而最终随着风险更高的EAFE股票在组合中所占比例越来越大，组合总风险也随着总收益的增加而上升。
想法：可以再思考一下这里面的逻辑
原文：上面分析的结果似乎有些矛盾，加入少量风险较高的外国股票之后，组合的总风险反而降低了。实际上，这并不矛盾。比如，在日本汽车制造商在美国的市场占有率上升期间，其股票提供的良好收益会轧平美国汽车制造商股票带来的不良收益。另外，当美元变得更富竞争力、日本和欧洲仍处于经济衰退中而美国经济繁荣发展时，美国制造业公司股票提供的良好收益会轧平外国制造商股票带来的不良收益。正是这种对冲作用降低了投资组合的总体波动性。
想法：为什么只看到抵消下跌，不看到抵消上涨呢
原文：结果表明，风险最小的组合由17%的外国股票和83%的美国股票构成。此外，向国内股票组合中加入17%的外国股票，也有提高组合收益率的趋势。从这个意义上说，国际性多样化提供了在全球证券市场可获得的近乎免费午餐似的好处。加入外国股票使收益率提高的同时，还能让风险更小，任何投资者都不应对此视而不见。
想法：说到收益率提高，他不可能超过外国股票的收益率法。将来看，还不如全部都买外国股票。至于说风险，虽然它确实能够降低每一个时间点的波动的幅度，但是从长远来说，降低这种波动幅度的意义何在呢？如果我知道买外国股票，我的收益率能有25%，波动性能有20%，他的意思是长时间而言，如果一年还不够长的话，那么就35年时间而已，我的平均收益率年化达到25%的，只不过是在这期间比较曲折，我可能会波动比较大，但是时间本身就是消除风险的最好良药。从这个角度降低波动性，她只有一个意义，就是要基金经理的组合亏损不要那么大，这样子他就不会因此失去的客户。
原文：但是请注意，即便市场之间的相关系数已经增大，市场之间仍远非完全相关，广泛的多样化依然会倾向于降低投资组合的波动性。
原文：β与系统风险
资本资产定价模型背后的基本逻辑是：承担多样化可以分散掉的风险，不会获得任何溢价收益。因此，为了从投资组合中获取更高的长期平均收益，你得相应提高组合中多样化不能分散掉的风险的水平。根据这一理论，聪明的投资者通过运用一种风险测量工具来调整自己的投资组合，就可以战胜市场。这种工具便是声名远播的β（beta）。
原文：系统风险，也被称为市场风险，记录了单只股票（或投资组合）对市场整体波动的反应。有些股票和投资组合对市场的变动非常敏感，而有些则更为稳定。这种对于市场变动所具有的相对波动性或敏感性可以根据过去的数据估算出来，算出的结果，你猜对了，就是用众所周知的希腊字母β来表示。
原文：非系统风险，是由特定公司的特有因素所引起的股票价格（进而引起股票收益）的变动性。签订新的大额合同、找到新的矿源、劳资纠纷、会计欺诈、发现公司财务人员贪污公款——凡此种种特有因素，都会使公司的股价独立于市场波动。与这种变动性相关的风险，才是多样化可以降低的风险。投资组合的全部要义在于，只要股票价格不总是同向变动，任何一只股票的收益变动往往会被其他股票的互补性收益变动所冲抵。
原文：资本资产定价模型
尽管新理论的数学证明高深难懂，其背后的逻辑却颇为简单。我们思考这样一种情形：有组1和组2两组证券，每组有60只证券。假设每只证券的系统风险（β值）为1，就是说，两组中的每只证券倾向于随市场同步上下波动。再假设由于组1中单只证券存在特有的影响因素，组1中每只证券的总风险显著地高于组2中的每只证券。我们可以想象一下，组1中的证券除了受一般市场因素影响之外，还会特别受到某些因素的影响，比如气候变化、汇率变动和自然灾害。因此，组1中每只证券的特有风险将会很高。反之，组2中每只证券的特有风险假定为很低，因此，其中每只证券的总风险会很低。
想法：自相矛盾。没有脑子的假设。
原文：不过，在这两组中，每只证券的β值都是1，因此，尽管组1中证券的总风险比组2中的证券更高，由组1证券构成的投资组合与由组2证券构成的投资组合，在风险（标准差）方面的表现将完全相同。
原文：资本资产定价模型（此后便以CAPM而知名，因为我们的经济学家爱用字母缩略词），其证明过程可以简括地这样陈述：倘若投资者因承担非系统风险便获得了额外收益（风险溢价），那么结果就是由具有大量非系统风险的股票构成的多样化投资组合，较之由具有较少非系统风险的股票构成的风险水平相同的投资组合，会带来更大的收益。投资者会争相抓住这个能够获取更高收益的机会，推高股价竞购非系统风险大的股票，同时抛售β值相等、非系统风险更低的股票。这一过程将会持续下去，一直到具有相同β值的股票的预期收益相等、投资者再也不能因承担非系统风险而获得任何风险溢价时为止。其他任何结果都将与有效市场的存在不相符。
想法：自相矛盾。底层逻辑非常的不清晰。
原文：这个方程的含义是，你在任何股票或投资组合上获得的风险溢价直接随着你接受的β值的上升而上升。有些读者可能想知道β与我们讨论投资组合理论时说到的协方差这一关键概念之间有什么样的关系。实际上，从本质上说，任何证券的β值与根据历史数据测算的该证券与市场指数之间的协方差，完全是一回事儿。
原文：让我们看一下记录
他们现在把β当作一种方法，拿来评价投资组合经理的业绩。如果实现的收益率超过了根据投资组合β值预测的收益率，组合经理便被认为创造了超额收益（正数的阿尔法）。市场上有大量资金寻找可以带来最大阿尔法的组合经理。
原文：研究结果令人吃惊，在这些十分位投资组合的收益率与其β值之间，实质上不存在任何关系。我在共同基金的组合收益率与组合β值之间的关系上，也发现了相似的结果。在股票或投资组合的收益率与其风险测量值β之间，确实不存在什么关系。
原文：null
很重要的是，要记住稳定的收益更加可取，也就是说，稳定的收益比波动很大的收益风险更小。显然，如果从钻井采油中获得的收益率与无风险政府债券带来的收益率完全一样，那么只有喜欢为赌博而赌博的人才会去钻井采油。倘若投资者真的一点儿也不担心波动性，数万亿美元的各类衍生证券市场恐怕也不会像现在这样火热了。因此，用来测量相对波动性的β，至少还是抓住了我们通常所认为的风险的某些方面。此外，通过对过去数据的统计分析获得的投资组合β值，在预测未来的相对波动性方面，确实表现相当不错。其次，正如加州大学洛杉矶分校的理查德·罗尔（Richard Roll）所言，我们必须牢记在心，测量β要想获得精确值是十分困难的（实际上可能无法办到）。标准普尔500指数并不是“市场”。整个股票市场还包括成千上万只美国的其他股票，也包括更多的外国股票。此外，整个市场中还有债券、房地产、大宗商品以及其他各种资产，比如包括我们每个人都拥有的最为重要的一种资产——由教育、工作和人生经验构筑的人力资本。你用不同的方法衡量“市场”，决定了你可能得到很不一样的β值。明尼苏达大学的两位经济学家拉维·乔根纳森（Lavi Jagannathan）和王振宇（Zhenyu Wang）发现，如果市场指数（我们通过它来测量β值）被重新界定，并且包括人力资本，同时β被允许随经济周期性波动而变动，那么对资本资产定价模型以及β作为收益预测工具的支持就非常强了。
想法：错了，这里面彻底错了，这里面底层的逻辑就是错的，再往这里去进一步思考的话，只能是走入死胡同，只能是一错再错，错得更加离谱，贝塔的存在，贝塔去衡量这个世界根本就是错误的，你在这个基础上考虑更多的变量，得出来的结果只会造成一个更加精确的错误。其次，用波动性去衡量风险，也是彻底错误的，首先他的唯一合理的解释就是人们都不喜欢波动性，但是波动性并不是风险，人们心里不喜欢和实际上他对结果上造成损失，这两种风险是两件不同的事情，那些认为波动是风险，仅仅是从基金经理的角度，从资产管理者的角度进行衡量，因为对资产管理者来说，波动性大就是风险，因为这会让那些投资者远离他而去。问题根本是在于这些基金经理，资产管理者，只要他没有风险共担，那么他所认为的风险就一定不是真正应该要关注的风险。除非他有风险共担，那么有没有这样的人呢？有，巴菲特就是如此，把巴菲特看做是一个风险共担的资产管理者，那么他所认为的风险就会是我们真正要关注的东西。这是最简单的反过来想。