狂徒

我喜歡研究和挑戰艱澀的學科,也喜歡用易懂的人話分享知識。 http://madx.ctcin.bio 歡迎各位批評指教,互相切磋。

因子投資

(edited)
我需要一個分析框架,找出「為什麼賺錢」的原因,而這就是「因子」分析的精神。

本來,我想按照資產配置系列的「資訊密度」來寫,可是即便如此,以我的解釋功力,也大概要花60到75萬字才能說清楚框架,對大家來說都不切實際。(框架就是入門的意思,讀完後可以開始研究和實踐。)

所以我乾脆輕鬆一點,只介紹基本概念和歷史,著重有趣的資訊而省略掉理論部分,並把文字壓縮到10000出頭,各位大概只需要30分鐘閱讀。


對,寫的很大,妳忍一下,我決定一路推進到2020年。

往好處想,大家只要耐心看完,就能一窺學術界和業界的現代發展,也很值得開心了:)


如我承諾,本篇不會有數學公式和計算,只會有「概念」。

所以各位如果看不懂,也許是我的表達有問題。




曾經有個時期,我的心中同時有兩大陣營,但一直不知道怎麼化解「衝突」。

有一派是「指數投資」,他們覺得看基本面、籌碼面、技術面...都沒有用,只有跟隨著市場大盤,才是最佳選擇。換句話說,如果我們手中的股票組成和市場一樣,就會「最有效率」。所以與其自己選股票或看價格,不如買「指數ETF」,在台灣就買0050/006208,在美國市場就買SPY/VOO/VTI. 雖然指數投資看似簡單,但門派始祖Markowitz大有來頭,曾經得過諾貝爾獎。

另一派是「價值投資」,看重企業的體質,常利用基本面分析尋找「被低估」的投資機會。口號有護城河、能力圈、安全邊際、慢就是快、別人恐懼我貪婪...同時帶有對於短線進出和技術分析的批判。由於需要閱讀和分析公司財報,所以對於一般投資者而言門檻較高。近代最知名盟主算是巴菲特,一輩子投資的績效,把大盤踩在地上,也讓他成為知名富豪。

我想,如果市場效率高,就沒有人可以持續打敗大盤;但如果市場效率低,就會有長期的贏家。

有趣的是,兩個陣營除了互相攻擊,有時候還能達成共識。巴菲特建議投資者購買「指數」基金,看似承認市場難以打敗,但他也嗆過市場有效陣營。況且,談到市場有效,支持派的Fama和反對派的Shiller,還同時拿過諾貝爾獎。你看,不只我內心矛盾,連業界和學術界,也沒有定論。

我一直在思考,如何吸收各門派的精華,將觀念融合並運用到自己的投資策略。因此,我需要一個分析框架,找出「為什麼賺錢」的原因,而這就是「因子」分析的精神。


1. 「因子」的橫空出世。

我們先看看指數投資派的理論根基,也就是「市場有效」。Markowitz認為,市場組合最有效率,並開創了現代投資理論。到了1970年代,Fama提出了「有效市場假說」,認為天下沒有白吃的午餐。當你在路上看到一張鈔票,先不要急著撿起來,因為這麼多人經過都不拿走,代表它可能是假鈔。

不過,既然市場有效,投資者無法透過獨到眼光而獲利,那他到底靠什麼賺錢? 或者說,整體市場為什麼會上漲? 答案是承受「波動風險」。Sharpe等人提出了「資本資產定價模型」,將股票和債券的價格上漲,歸因於它的波動。換句話說,就是因為買股票可能會被套牢,所以投資者當然要求高的預期回報,這樣才公平。相對的,我把錢存在銀行,不但不會虧本,還可以固定拿利息,那我就不該期待利息會多高。

有一天,Fama和French一如既往的研究,他們運用資本資產定價模型來預測股市表現。神奇的是,FF二人組發現,竟然有兩類股票,實際報酬率比理論還高。

第一類是「小市值」公司,投資規模小的公司股票,傾向於有比較高的回報,而這個因子叫做SMB(small minus big)。另外一類是「高帳面市值比」公司,也叫做HML因子(high minus low)。

按照他的話說,我只要投資小規模公司,或是帳面市值比高的公司,長期而言就能打敗大盤了。1993年,Fama等人把這些發現寫成論文發表,而這些因子也叫做「Fama French 三因子」,簡稱FF3。


2. 學界選邊站,業界笑著賺。

「無法打敗大盤」陣營的祖師爺Fama,發現投資人「可以打敗大盤」,他自己都覺得不可置信。你可能會認為,這沒什麼大不了,只是一個研究發現罷了。不過實際上,這篇報告在金融界掀起了巨浪,而且之後引發的辯論、研究、陣營投靠和派系政治,還延續至今。

先說學術界,主要有三大流派。

「風險基本教義派」認為,所有的報酬一定來自風險,只不過是因為計算方式有誤,或是公司基本分析的估算出錯。例如,所謂小市值因子,很可能是因為承受更高風險而已,並不是什麼神奇獲利因子。

「因子」派表示,就算換掉估算公司財務狀況的指標,有些因子還是能持續產生獲利。例如Fama等人就發現,風險只能解釋70%的報酬,但是「FF3因子」卻能解釋90%以上的報酬。

「行為金融」學派宣稱,問題不是出在風險或因子,而是投資人的基本人性。例如有些人就是喜歡一窩蜂的追高殺低,雖然不會改變公司本身的體質,卻會對股票收益造成影響。

這幾大學術派別爭論不休,有時還合縱連橫。不過在業界,賺錢比較重要,所以有些人開始歸納「因子」。不管是真的獲利因子,還是某種統計的錯誤,還是人心的弱點....反正只要能帶來報酬,就是好東西。

身為投資人,我尊重學界,但我想要學習業界。


3. 因子動物園。

FF3因子,其實就是代表波動、小市值、高帳面市值比這三個因子,那還有沒有其它的賺錢因子?

放心,我們還有,而且有很多。

別忘了,學界的戰爭還沒結束。「風險派」持續把因子歸類成風險,「因子派」又不斷挖出新的因子,「行為派」則一直用人心來解釋。也別忘了,業界為了賺錢,當然熱衷於加入研究行列,一心想找出所有能獲利的因素。

所以,在各界努力下,人類提出了四因子、五因子、六因子.....模型,而到了2010年代,已經有「數百個」公開的因子了,更不要說商業機密因子的數量。站在因子分析的角度,這種發展可喜可賀,我們可以像逛動物園一樣,觀賞並研究這些因子,然後挑自己喜歡的拿來投資。

可是,站在理性投資者的角度,現在問題大了。要找出因子很簡單,但數量太多了,我要怎麼知道哪些才有效? 學界打來打去,產出一堆性質類似的「因子表兄弟」;業界持續挖掘,也找出許多完全是巧合的「假因子」。所以,我要判斷這個因子是不是有效、有沒有合理性、能否持續產生獲利...才能決定,要不要投資這些因子。

事實上,對於大部分散戶投資人而言,拿到一大堆因子,就等於沒有因子,根本沒辦法賺錢。因為要研究這些因子,需要先找到所有股票的財務資料,然後按照因子的特性,將這些股票排序和歸類,接著要測試不同時間點的表現,並且計算交易成本,統計這些因子的有效性......這一串大工程,就是研究因子投資的門檻。

舉個例子,假設我現在要研究4000家公司、200個因子、300個月的表現。每間公司,我需要3分鐘上網看財報,找出我要的數字並計算,妳猜我要算多久? 大約1400年。等妳算完,公司都不見了。當然這是我亂算的數字,請勿認真。我要表達的是,把一堆因子都加進自己的投資體系,只會造成不必要的計算困擾和成本,根本對投資沒有幫助。

現在問題來了,既然因子投資有這些障礙,我還要因子做什麼?


4. 因子分析的精神,就像化學元素表。

古代社會存在著「鍊金術」,有些人相信只要把鉛、銅、鐵、錫...融化並加入點神奇魔法,就能產出金子。可是到了現代,我們知道元素的性質,也知道化學反應並不會影響基本元素,所以鍊金術的神話從此消失。(當然,利用核反應可以轉換元素,但是不敷成本。)

同樣的道理,我們可以利用因子分析,將熟悉的大類資產,拆成不同獲利因素。就像氫和氧可以組成水,氯和鈉可以組成鹽,那一杯鹽水應該就要有這些原子,我們不必重新做實驗。大家更可以像在化學課堂的練習一樣,利用氧化還原來推算化學方程式的係數,「紙上談兵」。

對於投資者而言,注重資產的「因子」,不僅能專注於找出獲利的原因,也可以從更底層來預測投資組合的特性。舉個例子,我發現某些股票獲利明顯,那當我找出另一類含有相似因子的股票時,我可以合理預期它們有類似的表現,也代表這兩類股票能彼此取代。因此,我便可以利用這些新增的資訊,更準確的設計投資組合。

有些人可能會好奇,投資者將不同風格的股票分類,不就是「選股」嗎? 我認為這樣說也沒有錯,不過這只是因子投資中的一個環節。因為,股票的性質和行業景氣會改變,但是我們目標在於找出能「穩定獲利」的因子,倒比較不關心如何選出股票。就像是我想重現碳和氧的燃燒,並記錄化學反應的比例,那麼這些原料怎麼來的,不是實驗重點。

接下來,我會介紹一些主流的因子,並附上相關說明。請注意,各大流派依舊對這些因子的效力和成因沒有共識,讀者也可以輕易的找出反對意見。因此,如果各位發現這些因子沒道理或失效,反而是好事。



5. 市場波動因子。

市場因子或是市場β因子,或許是我們最熟悉的因子,畢竟非常符合直覺。長期來看,承受高波動風險的投資者比不承擔風險者,能夠獲得更好的回報。值得注意的是,這裡的風險是指「市場波動風險」,不是個別股票的風險。

舉個例子,如果我投資股票市場的大盤指數,短期的波動會比較大,但長期而言的報酬會超過「安全資產」,例如債券或現金。個別股票由於同時受到大盤和自身因素影響,比較沒有辦法讓投資人得到市場波動因子的獲利,這也側面應證指數投資的好處。

市場波動因子,可以解釋大部分的獲利來源,但也有一些例外狀況,而這也是人們探索因子的起點。


6. 價值因子。

還記得Fama嗎? 他口中所謂的「高帳面市值比」,其實就是指一間公司「被低估」,因此存在「價值」。假設有一堆公司的帳面價值都一樣,但是其中一間的「市值」很低,就會造成兩者的比值很高,因此有投資獲利的空間。

關於為什麼價值因子有效,各派都有許多解釋,當然也有反對的聲浪。不過,對於投資者而言,我們可以當成在市場「撿便宜」,長期來看能夠得到更多收益。理論聽起來很簡單,但是實際上還是需要保持耐心,並等待價格回升。例如最近幾年的股市,價值因子表現不佳,而這些因子投資者的收穫也因此落後大盤。究竟價值因子是徹底消失了,還是如同歷史上的短暫落後,我們也不得而知。

另外一點提醒,價值因子不等於價值投資。價值因子只是一個股票風格因子,而價值投資是含有不同判斷依據的一套投資方法。


7. 規模因子。

Fama的小市值因子,其實就是指公司規模。長期來看,小規模的公司股價成長更多,而且越小的公司效應越明顯。

有些人認為,小公司的知名度較差,因此比較不會受到投資者注意,也存在著獲利空間。另外也有人覺得,小市值公司承受倒閉風險,所以本來就會有比較高的預期報酬。還有人從流動性來解釋,例如基金公司比較不會買小市值公司,這也讓其它投資人找到機會。

近年來,規模因子表現也不好,反而是大公司上漲更多,相信待在股市的各位都有感覺。有可能是因子本身失效,也有可能是整體經濟影響了股市表現,總之和所有因子一樣,長期有效的因子並不是投資獲利保證。


8. 動量因子。

強者恆強,而且能持續一段時間,這就是動量的概念。嚴格來說,動量因子因為涉及到「時間」,所以性質和其它因子有點不同,而且學界對它的態度也很曖昧,我覺得非常有趣。

在日本或中國股市,動量因子幾乎沒效;可是在歐美股市、債市、匯市甚至商品期貨,動量因子卻很明顯。傳統金融理論並無法有效解釋動量因子的成因,像Fama就對它又愛又恨,因此可想而知,各派人馬又開始從四面八方圍剿動量因子。有些人從研究方法下手,有些人用投資人的心理來解釋,當然也有人堅持用風險來解釋動量效應。

動量因子近年來表現不俗,以主流股市而言,40年來動量因子平均都超過大盤3%以上。


9. 殖利率因子。

我認為,殖利率因子是個錯覺,我也曾經寫文章討論過股息策略在因子分析下的缺陷。不過,殖利率因子的有效性和合理性,也是學術界爭論的題目,我既然注重證據,就隨時有改變想法的彈性。

看看業界的做法,金融機構早就出手投資殖利率因子,而且還以此當作廣告,成立基金吸引投資人加入。至於成效呢? 殖利率因子普遍而言的表現不好,雖然長期來看略贏大盤,但是和其它因子相比就差遠了。

究竟殖利率因子是否存在,或許誰也無法肯定,不過對於喜歡採用股息策略的投資者而言,分析殖利率因子也是個好的切入點。


10. 品質因子。

品質因子有不同的定義,有些人覺得公司的品質來自獲利,也有人認為還債能力可以代表品質。因此,公司的利潤、股東報酬、淨利率、現金流、周轉率、資產負債表...都可以成為判斷依據。高品質的公司,代表有持續獲利能力,並且長期保持競爭力,通常被當作景氣不好時的資產防護罩。事實上,品質因子的歷來表現居中,並且能打敗大盤。

另外,從品質的角度來看,有些投資者刻意挑選經營不佳的公司,期望出現翻身奇蹟,實際上是無效策略。順帶一提,有些人把「成長」和「獲利」通稱為品質因子,只是定義的不同。



11. 介紹了目前市面上的幾個主流因子,接下來我要討論一個因子該有的特性。

我非常贊同《因子投資: 聰明投資者長期操作的金融理論》作者的看法,要怎麼判斷一個因子有多「好」呢? 他列出五種檢驗標準。

首先要有「普遍性」,也就是在不同市場都有效。例如,適用股市、債市、大宗和匯市的動量因子,就有高度普遍性。再來是「穩健性」,只要定義相似就有效。例如品質因子,有非常多的定義方式,但它都能提供超額回報。

另外,「持續性」代表不同時間段都有效。以價值因子為例,雖然在長時間之下有效,但是近年來績效不佳,持續性就受到挑戰。實際層面,「可投資性」也很重要,因為這讓因子不會是紙上談兵,而是能得到更多收益的武器。

最後的「直覺性」,也就是符合常理,讓投資者有信心。不過我認為這個性質有一些爭議,因為有些從數據歸納出的因子,一開始就反直覺,在人類找出合理的解釋之前,使用直覺性來篩選因子並不嚴謹。當然,這些法則只是方便投資者快速選擇因子,不代表因子有效的保證。

現在,我們知道要找出因子很簡單,而因子要通過篩檢就相對困難。事實上,我們可以透過設立不同標準,使用統計的檢驗方式,從數百個因子找出最優秀的幾個,而一切過程中,我們只要調整參數即可。不過,在建立起有效因子篩檢流程後,有個更有趣的問題出現了。


12. 如果一個因子這麼好,大家都來用,它還會繼續有效嗎?

為了回答這個問題,我從不同角度切入解釋。

先看看市場有效陣營的說法,只要市場上有套利空間,大家就會迅速湧入,將獲利差距填平,讓市場恢復均衡。不過,我們也可以想想看因子的誕生過程,一開始是由有效陣營老大Fama,在研究時發現無法解釋的數據「異常」,才導致後續的深入討論。因此,我認為無論是理論缺陷使然,還是市場有效性的不完全,都讓因子持續存在。

另一方面,就以最傳統的市場波動因子為例,從古至今都有效,並沒有因為市場套利而消失。高波動性的資產,長期來看有更好的報酬,就如同股票表現比定存好,這是大家都知道的事實。雖然在某些地區和時段,這些因子確實失效,但是不代表市場會在短期內將因子消滅。

當然,嚴格來說因子還是會受到影響。有一些研究指出,在人們公開一個因子後,這些因子的有效性消失了大概一半。意思是賺錢的人多了,大家能賺的就少了,但同時也代表不是每個人都吃這一套,所以投資者有持續的獲利空間。

如果妳相信因子能在曝光後持續有效,不妨也思考這背後的原因。

想想看彩券背後的人心,回頭再看有效市場假說。理性投資者都知道抽獎的期望值是負的,長期玩彩券會虧錢(或者說彩券行會賺錢),但彩券行並沒有消失,大家還是喜歡玩。在市場上也一樣,有些因子大家都知道,但是並非所有投資者都足夠理性,因此我們如果遵循這些既有的模式,也許能夠複製獲利。舉個例子,有些學者認為,使用「價值」因子的投資者需要逆著市場定價,承受心理壓力才能撿到便宜,而這就是典型的「知道但做不到」。

另一方面,有些因子不怕曝光,例如動量因子。如果我找出動量效應,並跟著動量衝進去,只會進一步加大這類因子的成效,這也是動量因子持續有效的解釋之一。(當然也有部分的投資者倒著做,抵銷我的影響。) 或是「周轉率」因子,描述成交量和股價的關係,但投資者較難利用此因子直接影響價格。因此,市場各處的力量,不一定會及時將因子消滅,有時候還會讓因子更穩定存在。

我覺得從更宏觀的角度來看,任何獲利的方法確實會因為廣為人知而受到影響,因子也是。不過,如果投資者能利用因子累積優勢,長期下來就能夠戰勝其它競爭者,這是機率問題。


13. 多因子模型。

或許看到這裡,我們對於因子有一些共識。在眾多因子中,我們透過自己的標準選出理想的幾個,並試圖藉此獲得超額收益。不過,有些學者也整理出一套現成的因子,讓投資者可以直接參考。

Fama French 3 因子(FF3),應該是最有名的一套因子模型。它涵蓋市場波動、規模和價值因子,而相信我不需要重新介紹。

Carhart 4 因子,在FF3的基礎上,又加入動量因子。

AQR 6 因子,除了傳統FF3之外,也包含了動量、獲利和保守因子(保守公司扣除激進公司的差額)。

FF5因子,非常有故事性的一套模型,在FF3之後加入獲利和投資因子。

Hou Xue Zhang 4 因子,也稱Q因子,和FF5打對台。它使用市場、規模、投資和營利因子。

Daniel Hirshleifer Sun 3 因子,也稱為PEAD & FIN因子模型。它的特別之處在於使用長短周期的「行為因子」,以及傳統市場因子。看吧,我說過因子派和行為金融學派有時候會合作,這就是很好的例子。

我們可以看到,有時候模型會互相重疊,但也會有另闢蹊徑的現象。無論如何,好的因子模型需要兼顧「簡潔」和「解釋性」,而這也是我們追求的目標。


14. 來說點八卦。

「抄襲」就是偷竊,這是我很鄙視的行為,因此我十分注重一個發表者對於他人貢獻(credit)的態度。他是占為己有並獲取名利,還是尊重原創並提出修正,都能反映出自身的高度。好笑的是,不明真相的人們可能根本分不出優劣,有些人只會相信「比較有名的」那方,甚至還有人會替自己喜歡的發表者盲目辯護。

另一方面,由於學術界的研究領域重疊,有時候我們分不出來誰「引用」誰,或是有無互相影響,畢竟有常常有多方同時發表的現象。只能說,有人的地方就有江湖,就有紛爭。

我現在要說的,就是因子研究界的一樁「神秘案件」,劇情整理參考石川博士的敘述。

事情是這樣的,在Fama等人提出了FF3因子之後,2009年的張櫓教授等人,在 Journal of Finance 預計發表一篇 A Better Three-Factor Model That Explains More Anomalies,意思就是嗆明了,他們有個「更好的」三因子模型,能夠解釋更多的異象。

後來因為一些小錯誤,他們主動把文章撤下,但是修正後卻無法重新刊登。另外,按照張教授的說法,當時有個大咖強烈要求他們使用如此聳動的標題,而據說那個大咖和Fama等人屬於不同派別。

事情還沒結束。

就算論文已經修正,期刊依然不斷拒絕重新刊登。直到2014年,張櫓等人提出了他們的四因子新模型,並在2015年3月刊登。同一時間,Fama等人在4月也刊登了FF5因子模型。

什麼意思呢? 我們可以想像,如果張等人沒有被耽擱,或許能夠提早產出擊敗FF3因子的模型,也就是他們的Q因子模型。可惜拖了幾年,幾乎和Fama本人的新模型同時刊登,震撼性因此少了很多。當然,這中間有很多陰謀論和江湖傳聞,或許不盡然和政治有關,不過我認為或多或少都會影響研究者的名譽和信心。

Fama對於張櫓而言,是「巨人站在我們的肩膀上」,這句話是張櫓自己說的。到底是在諷刺呢? 還是開玩笑呢? 或許只有當事者知道了。

直到2019年,一篇張櫓等人的 Which Factors 論文,不但抨擊了FF5,也將Q模型升級成Q5模型,成為當時最強模型。Q5的解釋力全面超越FF5,而且還能解釋其它重要因子,暫時讓「因子戰爭」告一段落。

為什麼我要提這段往事? 幾年前,當我找FF5因子資料的時候,都是先看到政治角力,讓我覺得有趣。不過等實際研究因子投資之後,我才意識到,推動知識進展的,不一定是獲利,有時候是學者的尊嚴。

從另一個角度來看學術論文的競爭,我可以感受到時間差的重要性。或許對於傳統理論而言,多個幾年也不會有太大突破;但是對於學術前端的創新,一個月就足以顛覆世界。


15. 透過ETF實踐。

我知道,各位看到這裡,可能想要趕快加入因子投資的行列,不過事情沒這麼簡單。我不打算在此篇文章中提到構建因子的細節,不過簡單來說,有個常見做法就是「比大小」,把所有股票按照特定因子排序,然後分組比較報酬率。問題是,光是要找出所有股票的資料,就難倒很多散戶投資者了,更何況是排序分組?

有個好消息,市面上已經有主流因子的ETF,我們只要購買並持有,就相當於使用相應的因子,而且同時能享受低交易成本。順帶一提,有時候各家基金公司的取名不同,而且會加入廣告效果,因此投資前最好先瀏覽說明書。(我知道大家不想詳閱公開說明書啦。) 這些ETF被通稱為Smart Beta,雖然在學術上不嚴謹,不過對於消費者而言足夠直觀,因此大家就沿用下來了。

成長因子: VUG / IWF / IVW

價值因子: VTV / IWD / IVE / VLUE

低波動因子: USMV / SPLV

分紅(殖利率)因子: SCHD

品質因子: QUAL

規模(小市值)因子: SCHA / VIOO /IJS

動能因子: MTUM

另外,有些ETF同時包含兩種以上的因子,例如小市值成長,這些組合非常多,因此各位不妨自行查詢。值得注意的是,因子類ETF的「純度」依照設定不同,有些會比較接近更大容量的基準指數。

16. 雖然我對於因子投資有些感想,也樂意繼續寫下去,不過本系列的重點在於資產配置,因此我先回歸到因子配置內容。

就如同前面幾章提到的配置方案,我們可以拿不同優化模型,處理報酬和波動的關係。不過,既然因子本身超越了單純的波動,所以數學模型會更為複雜。舉個例子,我們面對波動的時候,可以利用MVO, Risk Parity, 最小變異數...等優化方法,但是面對因子收益時,就需要考慮更多變數。

基本上,矩陣和回歸都是必要工具,不過因子配置還需要更多的統計檢驗工具,以確認因子本身的效力。換句話說,我們一方面要知道因子有沒有用,另一方面也要算出這些因子的最佳組合。

另外一個難處,投資者應該可以意識到,所有因子都會有相關性,有時會彼此重複,有時則會互相抵銷。所以我們不能在建構配置方案的時候就亂選,然後利用數學模型優化,否則只是耗費精力和時間產出垃圾而已。

考慮到會閱讀本文的讀者,我認為合理的配置方式就是「參考」。假設你喜歡FF3因子模型,那就可以多配置一些小市值和價值因子的ETF,以取代全股票市場指數部分。至於配置的比例,可以簡單均分,也可以按照個人喜好調整。

我知道聽起來很隨興,不過因子配置的計算門檻較高,而且既然你選擇不同的組合方式,就需要面對某段時期跑輸大盤的必然結果。因此,我不建議在比例數字上太計較,倒不如選出自己喜歡的因子和多因子模型比較實在。換個方式說,我們可以先清楚不同因子的意義,然後設定配置方式,接著利用回測結果來調整。對於大部分的散戶而言,這反而是最快的優化方法。


17. 因子投資和指數投資是什麼關係?

有人會把因子投資和指數投資分成兩派,那多半是基於市場有效性的分法,其實也就是學術界的派系。不過站在我的立場,這種分法沒必要,因為兩者本來就是同一個框架下的產物。

大家回想一下,因子投資的誕生,就是對於市場有效假說的一個挑戰。有些人堅持市場有效,而且一切報酬可以用風險解釋,那因子對他們而言就是必須克服的異常現象。有些人接受市場不完全有效,於是利用各種統計學方法來挖出因子並鑑定,期望解釋出報酬的原因,但這種做法正是向指數靠攏。換句話說,利用因子分析的方式,把本來無法解釋的收益,轉化成大家都可以複製的因子指數,這完美融合指數投資者喜歡提的「被動投資」。至於行為金融學派,雖然有時候和因子派針鋒相對,不過對於報酬的解釋,同樣有助於投資者更清楚自身面臨的環境。表面上,行為金融是在反對市場有效性,不過實際上是讓我們更了解市場的本質。

從指數的角度切入,我們可以把全市場加權指數視為一個大型多因子模型,只不過因子本身互相抵消,所以到最後只剩下市場因子。另一方面,如果順著歷史脈絡,我們應該會知道因子投資理論的演進,和指數投資系出同門。兩者差別在於對報酬的解釋,有的人選擇純粹波動因子,有些人選擇其它因子,但只要是從資產的基本性質解釋,就是在利用因子的概念。另一方面,我喜歡用配置的角度來解釋指數投資,而這同樣適用於因子投資。如果我們假設市場比例就是最佳比例,就可以複製到自己的投資組合;如果我們認為有更佳的比例,因為市場並不完美,也可以利用因子建立出預期報酬更好的組合。


18. 所以,指數投資和價值投資和解了嗎?

回到一開始的問題,利用因子分析的框架,人們嘗試把巴菲特老爺爺的投資風格轉化成可複製的因子。我曾多次在文章內提到「巴菲特的超額收益」 (Buffett's Alpha),作者將巴菲特的選股能力解釋為低波動、價值和品質因子,並嘗試複製出同樣風格的投資組合,成果相當引人注目。畢竟,整個學術界花了數十年,才終於有點理解巴菲特的風格,讓每個投資人都可以效仿。

近年來,巴菲特的績效逐漸下滑,和大盤差異不大。有些人用資產規模解釋,也有人認為因子失效,當然也有人覺得巴菲特只是暫時衰退,不過我想這也反映出純指數投資者的優勢。無論大盤怎麼變化,市場如何競爭,投資者都能盡量貼近指數,或許人們只需要擔心波動因子失效,而這在歷史上很少出現過。

我認為,大家到市場上就是想賺錢(如果妳想虧錢可以找我),所以很自然的會尋求不同途徑。指數投資很有名,價值投資屬於名門正派,因子投資的出身也轟動武林,與其急著選邊站,不如仔細研究並納入自己的投資知識體系。



我知道有些基本教義派,會宣稱唯獨指數投資才是真理,可是據我觀察有很多信徒根本不知道背後原因。事實上,指數的一個分支是加權指數,又包含了價格加權、市值加權和因子加權等編寫方式,但知道背後算法的投資者,往往也會看過其它模型,所以懂得尊重。

另一方面,有時候因子投資和指數投資都被商人拿來打廣告,導致一些投資者為了趕流行而加入。從結果來看或許不錯,但如果放棄思考而盲目跟隨,就是在承擔被欺騙的風險。妳怎麼相信指數投資和因子投資的,就會怎樣相信其它流派。

當然,世界上沒有標準的投資方法,大家各顯神通。本篇介紹了因子投資,是想幫資產配置的演進歷程收尾,並不是在宣傳邪教。如果各位讀者和我一樣喜歡挑戰權威、質疑傳統,那麼因子投資或許是個很好的題目。

別忘了,各大門派還在互相踢館,而我們可以觀察不同大師的理論,精進自己的投資。或許在業界和學界,一時間還不會有個統一理論出現,但只要能賺錢,就是我們投資者喜歡的正確答案。



註: 如果有哪裡寫錯或想補充的,歡迎告訴我。

另外,對於本篇讀者,我推薦《因子投資: 聰明》一書。

當然,覺得太簡單的朋友,可以直接看別本,例如石川寫的《因子投資: 方法與實踐》。


Which Factors?

Buffett's Alpha

q-factor model 往事

《因子投資: 聰明投資者長期操作的金融理論》

狂徒書評 〈因子投資〉 金融界的分子料理 (vocus)

《因子投資: 方法與實踐》

新書開箱 因子投資: 方法與實踐 (Matters)

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