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第11章 衡量风险以管理资金

风险的真正意义

假定我告诉你,股票市场的风险可以根据客观的方式衡量。如果你是经验老道的市场专家,我知道你会怎么想:”狗屎!不可能”假定现在是1989年10月9 日,你在市场中做多,我告诉你,市场大幅拉回整理的可能性是 7:1。如果你知道这个比率,并相相信,你是否会改变既有的策略?如果你当时做多行情,我想你会的。

事实上,在股票市场中.确实能够以计量的方法衡量风险;有方法可以判定市场上涨X%与下跌Y%的机率。它不是一种”系统”;它是一种一致性的方法,衡量当时市场趋势持续发展或反转的可能性。运用这种方法,投机者或投资者无需再仰赖变幻莫测的主观”价值”判断,而改采客观的方式衡量风险。

然而,何谓”风险”?我1966年初踏人金融圈时,对于扑克赌博的了解远超过市场,我知道两者之间有许多相似之处。两者都需要技巧与运气,但技巧的成分多于运气。两者都需要了解如何管理资金,所以即使连输几手牌,你还有本钱玩下去。而且,两者都暴露在发生亏损的可能性之下,这便是风险。

我十几岁时,并没有在杂货店里赚那不能再低的工资,而是靠着赌扑克过着相当不错的曰子。我是一个扑克好手,因为我知道如何衡量与管理赌局内的凤险。我考虑的重点不是台面上的赌金多寡–以价值为主的评估方法–唯有掌握有利的胜算时,我才会跟进;换言之,我跟进时,我的考虑重点是相关的风险。风险涉及机率,机率涉及胜算。胜算有两种形式:或是专业好手的主观判断,或是根据有限可能性的统计分析计算机率,然后再以机率衡量胜算。

在扑克赌局内,胜算是明确、客观而可以衡量的数据。例如,假定你坐在庄家右侧,与五位对手玩五张牌的扑克。假定底注是10美元,第一轮后,台面上有50美元。如果第一位对手喊10美元,除了你之外每个人都跟进,所以现在已经有90美元的赌金–你的潜在报酬是9:1(虽然其中有10美元是你自己的,你每一轮都必须分别考虑风险/报酬的关系)。假定你已经有四张红桃,并希望最后一张牌可以凑成同花(同花能够赢的机率最少为0.9963 )最后一张牌是红桃的机率是1/5.2 一一你的风险是5.2:1。风险为5.2:1,而报酬是9:1,所以风险/报酬的比率是1.73:1。风险/报酬的比率是1.73:1,同花赢牌的机率为 0.9963,所以调整后的风险/报酬比率是 1.73×0.9963;换言之,你的胜算优于1.72:1。

如果你完全根据这种策略扑克,某一手牌仍然可能输钱。你偶尔还可能手气甚差而连续输钱,但长期来说,你赢的钱会多过于输的钱。我不认为这是赌博,赌博是盲目承担风险。投机则是在掌握有利胜算的时候才承担风险,这便是赌博与投机之间的根本差异。

在纸牌中,专注于风险的策略相当有效,所以我到”华尔街”投机股票时,自然也希望以某种客观的方法衡胜算。然而,我向一些专家请教如何判断风险时,他们总是咯咯笑道,”你不能在市场中衡量风险。这不是赌扑克。这与数学没有关系。市场是随机漫步的游戏。” 或”效率市场理论使风险/报酬的分析全然无效。”

他们并不衡量风险,而是谈论着如何分散风险,或更常专注于”价值”,并说”寻找价值,买进有价值的对象,然后抱牢。就长期而言.你将因此获利。”这些建议不合我的胃口;除非我能客观地掌握有利的胜算,否则我不希望暴露在风险中。

目前,市场专家在这方面的建议要比60年代末期复杂许多,但基本态度还是相同。大多数专业者目前都是根据某些相对性的绩效或价值来分配资金。以股票投资组合的管理来说,阿尔法系数与贝塔系数便是典型的工具。阿尔法系数是衡量素质的指标,比较个股相对于大盘的绩效。假定某支股票的阿尔法系数值为1,代表这支股票的统效平均每个月优于大盘1%。所以,如果大盘在六个月上涨10%,该股票将上涨17.8%。贝塔系数是衡量价格的波动程度。如果某支股票的贝塔系数值为2,大盘上涨10%下跌10%时,这支股票应该分别上涨20%下跌20%。

大多数帐户经理人买进股票时,都是根据某一组合的阿尔法系数与贝塔系数,再配合其他的相对性指标,例如:本益比、帐面价值与殖利率;而他们称此为”风险评估”。 然而,这些指标究竟与风险有什么关系呢?它们是否可以显示当前的经济趋协,或联储政策变动的影响?它们是否可以充分反映整体市场发生剧烈变动的可能性?答案是:”很少!”

我并不是说这些指标全无用处,我完全没有这个意恩。然而,如果以价值做为投机或投资的主要工具,它应该是一种客观而静态的概念。价值蕴含着评估价值,这是由个人心智决定。某项东西的价值如何,完全由市场中的个人决定它的价值。价值是一种变幻莫测的东西。不妨以PENN CENTRAL为例观察。

1970年初,”价值线投资公司”评估PENN CENTRAL每股的”价值”为110美元(以该公司的资产衡量),当时的股价74美元处于” 价值低估”状态。根据这项衡量标准,股价应该大涨。然而,它下跌至每股2美元!分析家以该公司持有的资产来评估其价值,但他们显然没有考虑经济衰退会使资产价值下降。他们假定市场衡量价值的标准将保持不变。

以最近的例子来说,1990年6月,某些分析家认为花旗银行的股价24.5美元处于低估状态。我最近所查看的价格为14美元。他们假定花旗银行的规模太大而不可能发生问题,经济不会出现衰退,所以它先前的坏帐可以恢复为正常的应收放款。他们所有的结论都来自于上述的假定,而来考虑行情下跌的风险。

行情下跌时,花旗银行、川普或任何仰赖持续性通货膨胀而以资产高度信用扩张的个体,都免不了价值下挫或失败的命运。
现在,让我们考虑”买进并持有价值”的概念。这种观点必须面对一项事实–唯有市场才可以判断价值。例如,IBM是”价值”的典型代表。然而,如果你在1983年1月或以后买进这支”蓝筹股中的蓝筹股”,并持有至1989年11月份,你将发生亏损,这段期间是本世纪股票市场的第三大多头市场!为什么要”持有价值”而投资下跌中的股票呢?为什么在你可以赚钱的时候而忍受这些痛苦呢?

金融市场每一种传统方法,都不能解答一个单纯而根本的问题:”市场维持目前趋势的胜算有多少少?”换言之,目前做多或卖空的风险如何?阿尔法系数、贝塔系数、价值、本益比、收利率、帐面价值一一这些指标都有的功能,但都是次要的考虑,首要之务在于判断市场趋势的最可能方向。最重要的是建立一种衡量市场风险的标准。所以,你在股票市场做多或卖空时,如何衡量风险?

衡量风险的革命性方法

我花费多年时间思考这个问题。为了衡量某项事物,你首先必须建立一种标准的参考单位,然后才能通过比较来计算数量上的关系。在金融市场中,这是一个非常复杂的问题:你如何建立一种衡量风险的标准,判断成功的机率,而且程序中不可涉及任意与主观的成分?

市场并不像扑克牌一样仅存有限的可能排列,市场是由个人组成,每个人都有特定的价值观与欲望,而价值观与欲望在性质上都是主观的概念–取决于个人的心智结构与情绪。所以,如果希望衡量市场的行为,并预测任何投资的成功可能性。你似乎必须无所不到一一你必须随时掌握每个人的心智,并了解他们对于未来事件的反应。在绝对确定的情况下,预测未来的价格走势是不可能的。我们顶多仅能以机率处理,所以问题将是:你以什么标准衡量市场的机率?

所谓机率,这是根据统计分配计算某事件发生的可能性。保险公司便是根据死亡率统计表计算保险费。例如,24岁白种女性每年在纽约死亡的可能性目前为50000:1 对于这群人而言,假定金额10万美元的保单,人寿保险的每年平均保费为100。根据统计机率显示,可能的结果是保险公司每支付1 美元给死亡之24岁白种女性的受益人,保费的毛利为50美元。所以.保险公司掌握的有利胜算为50:1–相当不错的胜算管理。难怪大多数管理完善的保险公司都有理想的获利(这是指它们的资产负债表内没有太多的垃圾债券与房地产)。 对任何人来说,都无法精确地衡量其剩余寿命,但仍然可以界定一种标准,衡量某特定健康状况的个人,活至某一年龄的可能性一一保险公司便是以此为生。类似的推理也可以适用于股票市场。1974年,我以两年的时间全心研究股票市场的走势,资料可以回溯至1896年,这项研究目前仍然持续进行中。我发现市场走势也像人类一样,其”平均剩余寿命”的分配。在统计上具备显著的意义。让我进一步解释。

1974年10月,我错失低档的进场机会之后,我开始思考一些问题以避免重蹈覆辙,这些问题包括:趋势到底是什么?它们的幅度通常如何?它们持续的期限又如何?根据道氏对于同时存在之三种趋势的定义–短期趋势,持续数天至数个星期;中期趋势,持续数个星期至数个月;长期趋势,持续数个月至数年–我将”道琼工业指数”与”道琼运输(铁路)指数” 的历史价格走势加以归类,登录它们的幅度(价格走势相对于先前高点或低点的百分率幅度)与期限(价格走势所待续的日数),并绘制统计分布的图形。

根据雷亚的分类方法(以及我的部分修正),我将走势区分为主要走势(长期的多头或空头市场)、中期的主要走势(介于两个次级折返走势之间的一段主要走势)、中期的次级修正走势(与主要趋势相反的重要中期走势)、再加上其他较不重要的分类(这个程序的最困难部分,是区分次级折返走势与逆趋势的小型走势)。研究结果显示.自从1896年以来所有的市场走势,幅度与期限形成一个具有显著统计意义的正态分布(请参考图11-1)。道琼工业指数自从1896年以来所有的市场走势,幅度与期限形成一个具有显著统计意义的正态分布

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