• 市场真相:看不见的手与脱缰的马
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市场真相:看不见的手与脱缰的马

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江西南昌
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作者杰克

出版社机械工业出版社

ISBN9787111589716

出版时间2023-02

装帧精装

开本16开

定价69元

货号25243609

上书时间2024-11-01

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   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
前言
多年以前,我在华尔街一个券商那里做研究总监。我工作的职责之一就是评估商品交易顾问基金(commodity trading advisors,CTA)。监管机构要求CTA披露的一个数据是其已注销的客户账户中,盈利账户的比例。我惊奇地发现,基本上我看到的所有账户注销时都是净亏损的,哪怕是那些没有经历过大市亏损年度的客户!很显然,这表明投资者选择进入和退出市场的时机是多么差,以至于他们里面的大部分人都亏钱了,哪怕他们选的是市场的常胜将军,CTA!投资者对时机选择难以把握表明了这样一个事实,那就是他们在投资进行顺利的时候会投钱进去,但是一旦投资发生损失他们便会退出市场。这样的投资决策看似很正常,甚至是我们的本能,但却是错误的决策。
投资者 的敌人正是自己。大多数投资者的天性直觉恰恰让他们做了错误的决定,而且屡试不爽。华特·凯利(Walt Kelly)的著名动画片《勃哥》(Pogo)里的一句名言可以作为广大投资者的箴言:“我们已经见过我们的敌人了,那就是我们自己。”
在投资上犯错误可不是菜鸟的专利。即便是职业投资者也常常会犯错误。一个 常见的错误就是基于不充足或者与现状不符的数据得出结论,而这个错误的表现形式多种多样。2000年年初的房地产泡沫就是一个经典例子。造成这个泡沫的一个主要因素就是用数学模型来对复杂的住房抵押贷款证券(mortgage backed securities)进行定价,而问题的症结正是根本没有足够的数据来建构模型。当时,那些次贷借款人无须工作、收入或者资产验证就拿到了住房抵押贷款。因为此前根本没有出现过质量如此之低的抵押贷款,因此根本就没有相关的历史数据可供借鉴。那些复杂的数学模型都是基于与现状不符的历史数据而构造,因此导致了灾难性的失败。这些数学模型在没有相关历史数据可供参考的情况下,仍对充满风险的住房抵押贷款证券提供了高评级依据。投资者损失了超过万亿美元。
基于不充分或者不适当的数据得出结论在投资界毫不鲜见。以数学模型构建投资组合是另一个普遍存在的例子。通常投资组合优化模型用历史回报、波幅以及资产之间的相关性来构建 投资组合, 的意思是在既定波幅水平下能产出 高未来回报。但这里忽略了一个重要问题,那就是历史回报、波幅以及资产相关性是否能代表未来水平。这个答案通常是否定的,也就是说数学模型推导的结果能精确地符合历史数据,但却无法对未来提供有意义的指导,有时候甚至会导致误导性的结论。然而未来,才是对投资者 重要的。
市场的理论和模型通常都是基于数学上的简便,而非实证证据。投资理论的大厦建造在市场价格是正态分布这样的假设上。正态分布假设对证券分析师而言非常好用,因为只有这样那些基于精确的概率论的假设才能成立。每隔几年,全球市场上总有那么一次价格波动会被称为“千载难逢”甚至“百万年间才有那么一次”,这些概率从何而来?这些概率都是在价格正态分布假设下,某个价格波动的幅度出现的概率。这些万年难遇的时间在短短数年内都让我们碰上了,难免让人怀疑这些数学模型到底是否符合现实世界里的市场状况。可惜对于大多数的学术研究和财务建制而言,这个结论并未盛行。数学上的简便战胜了现实。
一个 明了的事实就是,如果我们硬要坚持在现实市场中使用这些模型的话,很多广泛使用的投资模型及其假设都是错的。同时,投资者固有的偏见以及无根无据的信念,又进一步导致更加错误的结论和投资决策。在本书里,我们会质疑那些普遍应用于投资过程中各个方面的主流观点,包括资产选择、风险管理、业绩计量以及投资组合配置。那些普遍接受的真理在残酷的现实面前往往会显露它们的无稽。

导语摘要
谈到市场的投资模型和理论时, 简单的事实是,很多受人尊敬的投资理论和市场模型是完全错误的,也就是说,我们一直坚持的市场假设,错误的理论,不切实际的模型,认知偏差、情绪的弱点,和毫无根据的信念,凡此种种因素都导致投资者误入歧途,不管是专业人士还是新手。 在这本新书中,畅销书《金融怪杰》的作者杰克-施瓦格针对很多市场中广为流传的法则、资金管理的误区、市场神话和投资者行为的非理性, 揭示了许多荒谬的假设、理论、信念。
在这本书中,你会明白为什么:
1、专家的意见并不比猩猩投掷飞镖更可靠
2、市场并非有效
3、低波动性并不一定意味着低风险,高波动性并不一定意味着高风险
4、市场价格不是正态分布的
5、一个对冲基金的投资组合策略的风险并不低于传统的组合策略
等等

施瓦格不是简单地捅破泡沫;他为真实世界的投资提供了一种深刻的洞察,并指导投资者建立起跨越传统另类投资方法,包括投资组合管理、风险评估、投资选择,对冲基金投资,投资的时机,以及更多。

目录
推荐序
前言
部分 市场、收益与风险
第1章 专家建议   /  2
喜剧频道大战CNBC
精灵指数
财经通讯
投资见解
第2章 无效市场假设   /  14
有效市场假说与实证研究结果
价格未必总是对的
市场坍塌:有何信息支持?
基本面的变化与股价变化之间的断裂
价格变化决定了金融新闻
运好还是技高?文艺复兴大奖章基金的辉煌纪录
有效市场假说的错误前提:以棋局为喻
有些投资者甚至并没有想要赢
缺了哪一块
瞎猫碰到死耗子:为何市场如此难以战胜
对有效市场假说的谬误进行诊断
为何有效市场假说注定要被经济学理论所抛弃
投资见解
第3章 历史回报的残暴统治   /  58
标普指数在市场见顶或见底后的表现
高回报和低回报年份对长线投资的含义
选择 好的板块有用吗
对冲基金: 高历史回报策略的相对业绩
为何选择业绩 的板块或策略类型会跑输那么多
等等!我们是不是想说明……
投资见解
第4章 风险计量指标   /  90
错误计量不如不计量
风险计量指标:波动性
问题在哪里
隐含风险
如何评估隐含风险
我们容易混淆波动性和风险
风险价值(VaR)指标存在的问题
资产风险:为何其外表极具欺骗性?价格重要吗?
投资见解
第5章 波动性:不仅是风险——以杠杆ETF为例   /  115
杠杆ETF:所得非所愿
投资见解
第6章 历史业绩陷阱   /  125
潜在风险
数据相关性陷阱
过高的收益率可能反而是坏事
无可比性
过长的历史业绩往往失去意义
投资见解
第7章 回测数据,天使还是恶魔?   /  135
投资见解
第8章 如何评价历史业绩   /  138
仅仅看收益率是没有意义的
风险调整后的收益指标
索提诺(Sortino)比率
可视化业绩评估
投资见解
第9章 相关性:事实与谬误   /  168
相关性的定义
相关性体现的是线性关系
确定性系数
“荒唐的”相关性
相关性之误区
熊市中的表现
相关性与贝塔
投资见解
第二部分 以对冲基金作为投资选择
第10章 对冲基金的起源   /  182
第11章 对冲基金概述   /  192
对冲基金与共同基金的差异
对冲基金类型
与股票的相关性
第12章 对冲基金投资的观念与现实   /  209
对冲基金投资的基本原理
在对冲基金中引入投资组合的优势
管理期货的特例
单一基金风险
投资见解
第13章 关于对冲基金的恐惧:人性使然   /  219
一则寓言
关于对冲基金的恐惧
第14章 FOF表现不佳的悖论   /  226
投资见解
第15章 杠杆谬论   /  233
武断的投资规则的愚蠢之处
杠杆和投资者偏好
杠杆何时危险
投资见解
第16章 账户管理:比基金投资更便捷的选择   /  241
管理账户和基金之间的本质区别
管理账户的主要优点
个人管理账户与间接管理账户投资
为什么基金经理认同管理账户
有没有投资策略是不适用于管理账户的
反对管理账户的四种观点
投资见解
对第二部分的补充 对冲基金的投资回报如梦幻泡影?   /  254
第三部分 投资组合
第17章 分散投资:10只股票够不够   /  260
分散投资的益处
分散投资:要多分散才合适
随机风险
异质风险
分散策略的有效性讨论
投资见解
第18章 分散投资:何时该去繁从简   /  270
投资见解
第19章 劫富济贫的罗宾汉投资   /  276
新的实验
投资组合重组的原理是什么
澄清一点
投资见解
第20章 波幅大就一定不好吗   /  287
投资见解
第21章 投资组合的构建原则   /  292
投资组合 化问题
投资组合构建的八个原则
相关系数矩阵
投资见解
附录一 期权基础知识   /  308
附录二 风险调整后的收益指标   /  313
关于作者   /  317

内容摘要
谈到市场的投资模型和理论时, 简单的事实是,很多受人尊敬的投资理论和市场模型是完全错误的,也就是说,我们一直坚持的市场假设,错误的理论,不切实际的模型,认知偏差、情绪的弱点,和毫无根据的信念,凡此种种因素都导致投资者误入歧途,不管是专业人士还是新手。 在这本新书中,畅销书《金融怪杰》的作者杰克-施瓦格针对很多市场中广为流传的法则、资金管理的误区、市场神话和投资者行为的非理性, 揭示了许多荒谬的假设、理论、信念。
在这本书中,你会明白为什么:
1、专家的意见并不比猩猩投掷飞镖更可靠
2、市场并非有效
3、低波动性并不一定意味着低风险,高波动性并不一定意味着高风险
4、市场价格不是正态分布的
5、一个对冲基金的投资组合策略的风险并不低于传统的组合策略
等等

施瓦格不是简单地捅破泡沫;他为真实世界的投资提供了一种深刻的洞察,并指导投资者建立起跨越传统另类投资方法,包括投资组合管理、风险评估、投资选择,对冲基金投资,投资的时机,以及更多。

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