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2012-12-08

尽管不完全赞同作者的所有观点，但国内原创能把策略分析写得这么仔细的图书很少，值得全力推荐的精品。

第1章主要解释人口、技术和制度变革带来的长期动力，作者从第3轮人口低谷是1979年(高峰为1984年)推断中国股市2012年新增力量达到最低，并通过老龄化比率判断2012年后，中国医药产业和老年人服务产业将进入一个黄金发展的20年，从劳动人口数量判断未来10年将会是高通胀时代。

第2章分析周期和对应的级别，其中关于中国经济的货币周期、换届周期值得研究。作者将熊市分为系统性熊市和周期性熊市，认为周期性熊市一般领先实体经济周期半年，一般跌幅30%，时间为一年半，系统性熊市的根源是资源错配，一般是第一年大跌，第二年反弹，第三年走平，系统性熊市可以通过ERP(股权风险溢价)来判断是否开始或结束。统计还发现，扣除通胀后美国10年期国债在2％－4％支持最高的PE，为了保证投资效应，投资周期1年左右比较合适。

第3章分析通胀通缩，主要通过PPI/CPI来分析，没有给出相应对策。

第4章分析3个核心因素：流动性、业绩和估值，这是本书最有价值的部分。流动性分析了M1,M2和M2-M1,M2-GDP对股市的相关性，贸易顺差/升值预期导致热钱进入对股市的影响，储蓄资金入市有两个必要条件：一是需要利率足够低且趋势向下，二是股市有赚钱效应，大规模储蓄资金入市通常股市见顶，原因在于各种股市参与者对机会成本的认识不同。随后作者通过分析现有市场的参与者得出结论：机构投资者的机会成本是10年期国债利率，散户的机会成本是1年期银行利率，产业投资者的机会成本是贷款利率，由于全流通后产业投资者占比74%，因此未来股市的市盈率中枢为16-17倍。

第5章介绍政策分析，主要针对财政政策和货币政策进行分析。统计规律发现，从贷款规模变动到M0发生变动，需要6个月左右，再到物价上涨，又需要9－10个月时间。另外，本章对分税制和区域政策的分析值得研究。

第6章讲市场供求分析其实是从市场资金需求和供应方面谈的，资金需求方面比较好测算，无非是IPO、再融资、大股东减持（作者发现PB=2的时候增减持基本达到平衡），资金供给方面不好测算，作者认为驱动资金入市的3个动因：赚钱效应、分红比率、股票资产的收益优势。新增散户入市，每周30万户左右，空仓比例62％，平均资金11万，测算每周新增资金200亿左右(这个地方作者计算有误)。另外，作者通过Granger因果检验发现股价和保证金之间不存在因果关系。从基金仓位也能分析出新增资金数量。但是所有这些资金流入的测算都不完整，其他的报告中曾经提到通过营业部抽样进行统计分析资金流入总量也是一个思路。

第7章国际金融从全球视角来看区域经济的关联，1）资源端出现问题，大宗商品走势非常关键。2）供给端(制造国)挤压冲击，竞争加剧。3）需求端(消费国)调整带来“再平衡”冲击。本章大部分内容探讨了美元汇率的变动对股市和商品的影响。

第8章跨市场分析主要是关注多市场的联动性，比如A股、港股、美股之间的关联程度、AH溢价趋势，以及一些商品期货指数和股指的关联，总体描述有点散乱，重点不够突出。

第9章心理分析的高度不够，可操作性也不强。

第10章投资历史主要看看投资人物，作者推荐的大师和相关图书有点价值。

第11章主要是作者对技术分析的一些感悟和批判，批判得不如《大师的命门》彻底，作者介绍了一种40周突破系统有效超越指数，还介绍了其他图书中推荐的一些方法。

第12章市场结构分析主要是通过行业分析、风格分析探讨投资策略，这方面的证券研究报告已经很多。怎样量化成策略还有待更多研究。

第13章选股分析估计大家分歧最大，各类方法都仁者见仁、智者见智，作者认为好的股票要有好的投资故事，有了故事再分析公司的竞争优势和安全边际。不过书中提到的乐普医疗和罗莱家纺如今都跌势很深了，看来熊市选股是不好干的活。

第14章分析突发事件的应对策略，包括社会因素、自然因素、传染病。作者对黑天鹅事件的描述比较到位，因为股市是胖尾分布而非正态分布，这种分布极端情况的概率高被大家所低估。作者提到了分形和幂率分布，但未提及对数周期幂率模型(LPPL)的研究成果。

第15章介绍的泡沫市场的形成和破灭，只有资料参考价值。

第16章决策流程优化和第17章的策略投资周记都是给分析师看的。

《对冲基金奇才》读书笔记

2014-04-09

Colm O’Shea - COMAC
1、不预测市场，跟随市场泡沫，但是需要发现市场正在发生转折，证实后及时离场，不要做空。
2、波动率较低的泡沫市场最适合买入看涨期权（有下跌保险）。
3、资金管理大忌：将止损点设置为不能承受的点位，而不是确定价格趋势与之前交易思路相违背的点位。

Ray Dallo - Bridgewater(桥水)
1、投资的圣杯-相关性，如果投资资产间平均相关系数为零，那么投资15个资产的时候将降低80%的波动率。通过持有互不相关的资产可以将收益/风险指标提高5倍。
2、资产相关性是时刻变化的，比如当经济增长预期出现大的波动时，股票、债券呈现负相关，这是因为增长放缓会导致股票价格和利率同时降低；当通货膨胀预期出现大的波动时，股票和债券又呈现正相关，这是因为通胀预期增加会引起利率上升，这对债券和股票都不利。
3、控制最大回撤：首先分散投资，其次在多期限、多情景下对策略进行压力测试。
4、亏损较大时：分析亏损头寸所在点位对接下来的价格趋势是否有统计意义，结果是没有，所以不会因为亏损而调整仓位。
5、策略系统：均是基于基本面的，没有技术型因素。决策准备必须符合逻辑，避免过度的数据挖掘。
6、周转率：净多头转为净空头平均为12-18个月。
7、国家举债/减债模型：桥水研究和分析了通货膨胀时期(1920年代的德国、1980年代的拉美)和通货紧缩时期(1930年代美国大萧条、1990年代日本)的国家举债/减债现象。并开发了经济萧条标准，用来预测多重现象（如利率相对低位、私人信贷紧缩、股票市场下跌、信用利差扩大）并发引起的萧条环境。

Jaffray Woodriff - QIM(量化投资管理公司)
1、趋势中性模型：既非趋势跟随，也非均值回归。只是用来预测未来24小时市场可能的方向。
试图从日数据中提取次要变量，比如波动率，是用来衡量数据偏离价格的水平，但与趋势无关。关于辅助变量的想法来自统计学家Bill James的棒球统计学（Sabermetrics）。
具体方法是从获取的日数据中区分不同的量化指标(辅助变量)，价格和辅助变量合起来就能提供有意义的市场指标。
2、Woodriff 有1000多个模型。
3、过度优化的系统非常不稳定。使用越多的数据修正模型，模型表现越好。不同市场使用同样的模型更稳健。

Edward Thorp －宽客教父
1、使用Kelly公式的一半仓位进行投资，这样波动率下降了50%，回报率下降了25%，更加稳妥。
考虑到赢钱概率的的不确定性以及Kelly公式中回报固有的不对称性，即使你能控制住波动性，理性的选择还是低于Kelly的比例下注。
2、Thorp曾和统计套利发明人Bamberger合作，Thorp认为Bamberger的创新是将股票按行业分组，在每个行业建立多空投资组合，通过添加行业中性，显著降低策略的风险。
3、1987年Bamberger退休后，Thorp改进了统计套利模型，让策略因素中性，做了一个投资组合的主成分分析，试图对冲主因子的风险。
因子分析主要有2种方法：一是经济因子分析法，是针对已知因子(如油价、CPI等等)进行分解，另一个是抽象因子分析法，因子并非经济因子，但最佳描述了正在使用的历史数据。主成分分析是这个方法的另一个版本，基于大量的数据，就能找到互相垂直的空间向量，我们称之为主成分。
4、年标准差超过15%或年回报率低于12%的基金是差基金。
5、Thorp的趋势交易系统，结合了技术面和基本面，大约60天就针对市场数据进行回撤来修正参数，趋势交易系统没有使用Kelly公式。
6、关于止损：损失5%的时候开始减少头寸，每损失1%都会减少头寸，直到损失20%进行清仓。

Jamie Mai －《大空头》主角
发现5个普遍接受的假设是无效的：
1、价格符合正态分布，韩国有段时间许多公司市值低于净资产，因此上升的概率大于下跌的概率。
2、远期价格是未来价格均值的准确预测
3、波动率随时间的平方根规模递增，这个期权定价的假设短期是合理的，长期看，特别是当前波动率很低时，这个假设低估了随后可能的波动率，原因有2个，1是时间越长，波动率均值回归的概率越大，2是时间越长，产生趋势的可能性越大，这样，价格的变动会超过隐含假设的幅度。
4、在波动率的计算中趋势被忽略了
5、当前相关系数是未来的良好估计
波动率和风险不能等同，原因是：
1、重大风险无法从记录的波动性体现出来，比如流动性差的投资组合。
2、波动率会因为巨大收益而升高，但是理论风险是有限的。
因此Jamie Mai采用的是高波动率、有限风险的投资方法。

Micheal Platt －BlueCrest
1、早期多样化策略，在150个市场通过相关性加权进行趋势投资，如今全球化风险偏好导致相关越来越高，不容易实施。
2、趋势系统的风险控制：当趋势过度变动的时候了结头寸，直到逆转的时候再次入场，量化分析其实就是无止境的数学研究。
3、当趋势变弱的时候，系统保持轻仓。
4、对交易员严格止损：当交易亏损3%的时候降低仓位到50%，再亏损3%的时候清仓。

Martin Taylor －Nevsky
1、风险控制：所有数量化的风控模型用的都是历史波动率，这就像是开车只看后视镜。
2、技术指标：如果一只股票极度超卖，比如RSI处于三年的低点，我们会仔细观察它。RSI作为一个超买指标效果不佳。

Thomas Claugus － GMT
投资哲学：价值回归的推崇者，使用标准差来定义极端边界。Claugus使用1932年以来的所有数据得到拟合最好的回归曲线，接着计算95%的置信区间，在拟合曲线两侧等距离画出置信区间定义的出的两条轨道。在下边界尽可能持有多头头寸、上边界尽可能持有空头头寸。更具体地，下边界持有130%的多头和20%的空头，中轴线持有100%的多头和50%的空头，上边界持有90%的空头和20%的多头。

Kevin Daly － Five Corners
1、基本面投资者，主要看重的指标是：
     非金融公司：1) EV/EBITDA、2) 股价/自由现金流、3) PE、4) EV/EBIT(上限回报率)
     金融公司：1) 股价/有形账面价值，有形账面价值(TBV)＝账面价值－无形价值(专利、商誉等)，TBV等同于清盘价值。
          2) 有形普通股权益/总资产，衡量银行的资本充足率，有形普通股权益越高代表杠杆率越低，相对更加安全。
2、风险控制：当数据显示经济放缓时，会减少投资仓位。

Joel Greenblatt － Gotham Capital，作家，著有《股市稳赢》、《股市天才》、《The Big Secret for the Small Investor》
1、基本方法叫神奇公式，详见《股市稳赢》，Gotham在此基础上研究了更复杂的价值投资系统，主要基于多元化、系统化的价值投资方法。
2、风险管理：基于特定限定条件下的投资组合，管理多空的beta值，限定特定行业和单支股票的最大权重。比如：小市值投资组合中，单个股票权重不超过整个投资组合的0.6%。
3、衡量风险：关注长期损失风险，根据安全边际计算未来2－3年内如果预期错误会损失多少。短期波动没有意义，波动率作为风险度量仅仅是因为它容易计算。

发现护城河

2013-10-12

和Dorsey的另一本书《股市真规则》相比，这本书更通俗且简单。适合数学基础差的同学。

全书阐述了构成公司护城河的4大要素：无形资产、转换成本、网络效应和成本优势，均没有做量化衡量。因此最有价值的一章是第9章-发现护城河。

某些行业天生比其他行业拥有更宽的护城河，在Dorsey的统计表中，媒体、公用设施、金融服务、能源类企业拥有护城河的比例超过60%，硬件、工业原料、消费者服务类企业拥有护城河的比例少于40%。

针对具体企业的盈利性评估，作者推崇投资资本回报率(ROIC)。

企业估值方面，介绍了PS、PB、PE和PCF，但总体不如《股市真规则》第10章介绍的现金流折现模型。

数学角度看技术指标

2012-11-03

刚做股票的时候，我也迷信技术指标，看过《机械交易系统》对主流指标的测试以后，这种迷信就已经不在了，对技术指标的看法已经演变成一个统计概率和成功率的是思考了，最近读到《大师的命门》，发现作者也是从数学理论的角度分析技术指标，心有戚戚焉。

先总结一些我认为作者的独到发现：
1）关于RSI等震荡指标，只有震荡行情可用，可是如果我们知道是震荡行情，直接看K线就能高抛低吸，何必来个指标判断。
2）关于趋势线，趋势代表一种线性方向，确定2个时间就能拟合出线性方程。价格围绕这个线型上下波动，假设波动符合正态分布的情况下，线型上下加减2个标准差定义为“趋势边界线”，一般我们划的趋势线可以理解成“趋势边界线”。
3）关于移动平均线MA，根据计算公式MA实际表示某天前的价格，所以MA和价格的穿越，没有实际的操作价值。
4）关于道氏、型态分析、波浪理论和其他玄乎的分析方法的批判完全赞同。

一些商磋的地方：
1）移动平均线如果加上量价关系，其实代表的是移动成本线，从交易心理上来说，成本价具有支撑和压制的作用。
2）作者关于“趋势边界线”的定义，和BOLL包络线差不多，都是固定时间的标准差区间。
3）第16章提到数学家路易斯·巴舍利耶的研究结果：市场波动的数学期望值总是为零，这其实就是有效市场假说(EHM)的立论基础，但我们知道，无论是弱式有效市场、半强式有效市场的假说，都存在一些争论和挑战，国内的市场也远远谈不上有效。
4）作者提出的新的研究方向，似乎就是量化投资中的“多因子模型”，但是只是理论阐述，没有进行量化分析，这方面的信息还不如《量化投资》第2章描述的清楚。

总体而言，对技术还迷信的人，推荐看这本书。另外，经典名著《漫步华尔街》第6章的内容和本书的观点一致。