99%的人都不知道的股市反常识现象！10分钟，让你的投资少走很多弯路！
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- เผยแพร่เมื่อ 15 เม.ย. 2022
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这个结论其实很好理解。如果高风险=高回报，大家都无脑堆风险就行了，投资还有什么难的。这一点Howard Marks的投资最重要的事情一书中提到过：
1.风险高只代表有潜在高回报的可能性，但你不一定会获得高回报（潜在的不确定性也高）
2.风险低代表高回报的可能性不大，但低回报的可能性高（不确定性低）
只要永远考虑回报风险匹配就可以了。巴菲特式价值投资里的护城河，安全边际等概念都是为了保证风险和回报要匹配。如果不确定性高（没什么护城河），就要更多的安全边际。如果估计不好护城河和安全边际，他就不会碰。
我在学校学金融数学量化，但离开学校开始做价投。 按照Howard Marks或者buffet定义的风险，和视频里定义的风险实际上不太一样。金融数学把波动定义成风险，而价投是永久损失的本金。但对于大多数基金因为给钱的人承受不了巨大的回撤，波动就也成了重要的风险点。我斗胆认为视频里的观点很好理解，波动大的说明投资人反复决策不定，估值锚不牢固，公司前景比较虚无缥缈一会这样一会那样，波动小的说明投资人在任何情况下一致性预期强，而它们的表现往往符合大家的期待。 一致性预期太强的又属于无聊老旧公司，没有活力，所以要波动有个正正好好才行，但投资最后能不能赚到钱还是要看公司自己做的好不好。金融数学和量化因为分散理论几乎完全不考虑个体公司基本面。。
风险低的公司也可以加杠杆增加收益，巴菲特就这么干。低风险，高确定性机会加上杠杆比投一些高风险机会好多了。
@正義磨人 你说的对。股票每天跌一点也是波动率低，那不是也照样赔钱。
@正義磨人 低风险会大概率获得低收益。除了美国国债，世界上没有其他公认的无风险收益。一分钱也不想亏，美国国债去掉通胀就是收益，现在大概率是负的。想要高收益一定要承担高风险，但是承担高风险却不一定能获得高收益。这是个必要不充分条件，我就想说这个
@@yangyang8329 嗯金融里的风险是波动，是不分好坏的。Howard Marks想说的是对普通人来说亏钱才是风险，会赚钱的波动不是风险。而巴菲特根本不在乎CAPM或者modern portfolio theory。对于专业量化/搞数学的，算模型是就是job/career。价投比较适合普通人
我个人并不信仰return = risk exposure * risk premium这一套东西，我也赞成你这视频最终要抛出的结论。但是中间一些过程其实不是那样的。
首先volatility本身已经不被当作正确的risk measure很久了。
其次虽然volatility依旧是传统理论model里的risk measure之一，学术界讲的能带来回报的risk或者volatility部分，是指‘systematic risk’，是人难以diversify away的risk，一些个股可能volatility很高但其实你完全可以通过组合让这些整体volatility降低。这种idiosyncratic risk 能被消除，不是有经济学justify的回报的risk。有一些risk是当整体经济不好的时候你怎样都要面对的，老理论上讲carry那种risk 才有回报。
betting against beta这里你po的图的volatility是全部的volatility。这篇的故事其实也是强调了人们要去看risk-adjusted return,而这个risk是由各种factor risk exposure去表达，而非volatility。
但我其实也还是不喜欢这套，不是说觉得不对，我还是喜欢巴菲特和芒格在年会上对学术界diversification还有risk-return tradeoff的嘲讽。
不好意思啊各位看官，8:40 处有一张全球19个国家的股市风险和收益的统计结果图，在视频制作时一不小心漏放了。。。
我把这张漏放的图，以及其他论文中的结论，都放到了我的公众号上，大家感兴趣的话可以去我的公众号【美投Investing】Meitou_Investing 查看。
請問對應不同P1-P10的excess rate是如何計算？
每个category 的 average return - risk free rate
有什么好用的看盘工具吗？收费的免费的各有什么？还有，美投君开篇一句话说的究竟是什么？
@@user-renpeng yahoo finance, wallstreetzen, bloomberg terminal, etc. 最灵活好用的还是自己写的破代码
很喜歡這類影片！股市一直漲往往以為自己是高手，現在正好檢討自己的投資策略。
最喜欢本集开场的那几句话，很多事情都是如此，高风险往往出自于盲目的坚信或是不勇于否定自己。
我的理解是，要看是如何定义风险的，视频里的风险侧重于波动率，是一个侧重于金融数据的视角。举个例子，大部分认为抢银行是个高风险的事情，但这根本不是高风险啊，因为几乎一定会被抓，这是一个既定事实而不是“风险”。比如一个公司经营很差，它的结局大概率就是倒闭，力挽狂澜的概率就是1%，那么倒闭就是确定性很高的事情，扑这样的公司除非有特定的渠道和视角知道别的高确定性的条件，否则就是飞蛾扑火嘛。
很棒的股市反邏輯思維，希望美投君多發一些這種股市少走彎路的投資邏輯與思維。在股市裡我始終認為如何少賠錢永遠比賺錢更重要。
還有一點我認為跟投資者的心裡有關，投資風險收益波動越大，人就越難長期持有股票。往往大漲就想賣，大跌就想着抄底或攤平，結果就是越投資越賠錢，這類股票性質往往出現在毛票和新創公司身上，而藍籌股如果遇到大多頭行情都是 穩步上漲的，一天漲跌幅波動都很難超過2-3%，這類股票又很難吸引散戶去投資，但平均長期收益卻是非常可怕的。
like！！！
視頻做得很好，謝謝美投君！
很好，总能在美投君这里听到新鲜的投资认知，点赞转发加评论，希望下期更精彩的类似内容👍
很棒的分析!
非常期待这类节目，谢谢
Sharpe ratio 有个盲点 ，正如美投君所说的无风险收益率在 FED 量宽的作用下给人为的压底了 。
所以 excess return 会 overstated 应而导致 volatility 和 excess return 不 linear 。
Excess return 的作用给放大了 ，导致sharpe ratio 反应不出实际的收益风险比 。
很棒的觀點,謝謝版主
不错👍，耳目一新！😊
超级喜欢，必须手动点赞👍
感謝美投君!!! 受益良多!!!!!
没理解错的话，TQQQ可能比很多小盘股更稳风险更低？是这意思吧？
确实讲的很好！谢谢美投君
喜欢这样的视频。给美投点赞👍
謝謝分析、講得很清楚！期待聽到更多反常識現象！
博主给了我们方向，我们需要有自己的判断力和分析。
这期质量很棒！点赞！
這類題材很不錯，點贊
the lecture is excellent,thanks!
非常优秀，非常量化，非常有助
内涵 大赞
“高风险高回报”成立的条件是市场内的所有买家和卖家全都能理智地做出符合逻辑的决策。然而实际情况是，很多人很多情况下，都被情感所支配，从而导致了不理智的决策。
一个股票下跌50%后，想要回到原来的价格需要上涨多少，很多人的直觉可能是50%，但仔细计算一下的话，这样只能让价格回到下跌前的75%，而回到原来的价格水平需要上涨100%。一个股票下跌10%后再上涨10%，价格就只会变为原价格的99%，也就是说价值损耗了1%，下跌的越多，这种损耗越多。当一个股票上涨了50%后，如果下跌50%，会出现什么情况？它的价格会变为初始价格的75%，而不是初始价格，上涨50%后只需要下跌33%，就会回到初始价格。从以上的例子中可以看出，上涨和下跌相同百分比会带来股票价值的损耗，因此如果以波动率来作为判断股票风险高低的依据的话，出现波动率越高的股票收益率越低也就不奇怪了。当然，数据中的数据也不是单向的波动率越低，收益率越高，而是一个先升高再下降的过程，这个应该是因为再股票波动率低于一定程度的情况下，股票本身的上涨可以吸收波动带来的价值损耗的影响，而当波动率高过一定程度后，损耗过大，导致收益率下降。但以上确实全部为猜测，缺乏数据和研究支持。
但美投君指出的问题确实很好，其实这个研究在选股上的指导意义应该是，如果股票组合应该选beta低的，可以实现低风险同等回报，如果追求高回报，需要仔细研究个股，在砂砾中寻找黄金。这个研究可能也在一定程度上说明了为什么主动型基金长期很难跑赢股指的原因。
感謝美投君！請多教育我們風險把控的知識！
我觉得问题出在“时间段”上，就是说历史研究的周期假定位一百年，而这一百年的数据总体来看，高风险股没有带来高回报，但是如果把这一百年分成五份，以二十年为一段的眼光来衡量，结果可能会有些许不同。就好比一分钟K线有偶然因素，四小时K线的偶然因素会少很多。二十年来看，有的高风险股会带来极大收益，例子比比皆是，但是放到一百年这个周期里，它的收益被冲淡了。背后的逻辑是时代的变迁，风口产业不一样了，十九世纪的钢铁就是风口，现在变成了高科技。钢铁由高风险，变成了低风险，行业利润率也回归了社会平均产业价值，但不能说在百多年前，他不能带来高回报。
高风险就得短线操作
但是论文并不是把个股从一而终分类的，而是根据每一个月的风险程度，重新排序出来的。就比如你的例子中提到的，100年的钢铁公司可能是属于P10，但到了今天，同一家钢铁公司，它会被排到P1中。
这里有论文的原文：“At the beginning of each calendar month, stocks are ranked in ascending order on the basis of their estimated beta at the end of the previous month....Stocks are weighted by the ranked betas (lower beta security have larger weight in the low-beta portfolio and higher beta securities have larger weights in the high-beta portfolio), and the portfolios are rebalanced every calendar month."
另一種想法是，越高風險波動下，真的得到高報酬的『高手』越少，大部份『韭菜』都淹沒在高波動的波浪下，這樣宏觀來看報酬的『平均』當然就低了，『韭菜』數量多於多於『高手』，滿合乎直覺的。
@@MeiTouJun 明白了 谢谢！
A very good point. Thanks.
很棒的另類思維，使我回想起一些慘痛代價的源因，可惜卻是現在才知道。
我覺得是這是基於時間終止點才視為其價值的關係，因為高風險定義為高波動，但其長期均值應該會接近大盤均值，但波動大的定價不易在平均大盤偏漲的架構上通常是溢價，所以才會有高到某個程度後回報率反而退縮了。而高風險高回報講的應該是潛在回報，所以如果把回報設定成時間區間內最高價，那麼我想高風險的潛在回報就會符合這句話。
感谢博主分享，希望可以多讲一下论文观点，非常有意思
谢谢分享~ 有些人为的心理因素冲击了这一类股票的定价，导致高风险股票定价被高估
說的太好了，我很感動
这一期做的非常好
希望能够多介绍和风险控制相关的视频，以及如何将这些理论(风险系数和比例等)应用到实际的决策中，谢谢
我目前觉得市场50/50，仓位配置50/50
希望能够多介绍👍👍
這篇的觀點很棒，對於現在動盪的市場，的確很適合檢視一下自己
很多謝您 我看到幾個特點
第一供需失衡 低風險股更少人炒賣
第二 效率問題 人都喜歡短時間把資金多賺幾回
高風險才能做到這點
第三 低風險都集中成熟型股票 有期待的回報
第四 高風險股票 升時很強 跌時也很強 拉低數據值
thanks a lot, i will rethink
这篇论文我读博的时候也看过，有很多文章也有尝试解释这个问题，一个主流原因解释是因为高beta的股票投资大佬和机构都不太会持有，投资大佬和投资机构的股票选择又会被散户抄作业，所以高beta的股票收益不太高。还有另一种原因是高beta的股票容易被人炒作，也就是容易被人割韭菜。
我個人覺得是進場時間點與資訊區段取得的差異。
因為穩定報酬的價值曲線是緩步上升，我們在任何時間點進場到下一個個收益率的價值點並不會差太多，一旦進場又緩步上升。
但高風險投資我們之所以覺得cp值不高，是因為即使股市長期向上，以這目前十年來說，不管台美股，都是在疫情爆發後爆炸性成長，時間點顯得很重要。假使進場是在所謂「相對高點」，即便時間拉長也無法確定接下來的五年十年他的成長性為何，但在分析時我們總是會把區段績效當成是正確報酬。
如果穩健低風險假設一年5%，20年就是100%；但若是高風險即便今年有50%，卻未必確定接下來的2-3年都有50%，甚至下跌，但如果就數據來看假設我3年60%報酬僅能知道平均一年20%，但第一年進場且年底出場的客戶其實是50%，後面的幾乎都賠錢，基準點不同
以上個人淺見
Thanks for sharing, very educational! I wonder if you have taken these factors, such as Sharpe ratio, into consideration in the 10 stocks you recommended for 2022.
感興趣 希望有機會也介紹其他的myth☃️☃️
真棒的內容
題外話, 也有很多人把high risk 當成 low risk
上年就很多人滿倉 ARKK
投資時也沒看到是 high risk
很有用！
感謝美投君
感谢美投君的分享！期待你的下一期
我理解高风险高回报的意思是高风险的股票在正收益的情况下是高回报。高风险本身就代表了存在的高概率的负收益，这个时候算期望明显不合逻辑，因为期望包含了正收益和负收益，而高风险高回报这句话的后半段并没有包含负收益的考量。比如风投，死掉百分之九十五但是有一个是十倍的回报，我们也会把这个叫高风险高收益。但是算期望就是0.95*-1+0.05*10＜0。结论是高风险高回报这句话并不能用期望值进行量化。对于高风险高回报这句话，因为风险用波动衡量，而后半句有“为正收益”这个condition，所以这句话是没什么问题的，因为确实往正收益方向高波动的股票肯定比往正收益方向低波动的股票收益高。
說得太好了，一針說到散戶痛點
Highly recommend this video.
谢谢您
最近的投资怎么样？
说得太好了 跪拜👍🏼🙏🏼🙏🏼
很棒的視頻
非常赞的一期视频！投资理论研究很有参考价值，希望未来介绍更多。不知道research里的数据是什么时间的，感觉这个结果跟时间段选择很有关。另外也许与PE大发展后，成长股上市时的高估值有关？估值高波动超高，拉低P10 P9？也许20年以前的数据又不一样
高纬度分析！
感興趣，喜歡相關反現象的題目
你喜欢学习更多的反常现象吗？
問題出在計算「回報」時不會考慮「操作」，都只能假設 buy and hold 才算得出來。但俗話說的「高風險高回報」是因為高風險的標的有漲有跌，很容易在其間買低賣高賺到價差
不信的話可以去探究那些論文的「回報」是怎麼算出來的，一定沒有不斷買低賣高的操作過程
再去問問那些追逐「高風險高回報」的老手，難道他們獲利是像巴菲特那樣買了等上漲而已嗎，對他們來說上沖下洗的股票絕對比牛皮股好賺
我认为产生这一原因的根本 是没有及时锁定收获到的利润 从而产生巨大的回撤导致的 高风险高收益没错 错的是人的贪婪 高风险其实是更多的不确定性 需要用投机的思路去做外汇 期货 就是典型的例子 投资是一个长期得回报率 更稳得公司 股价更稳定 利润得回撤更小
感謝
有个前提是中长期持有。如果是短线波段，显然高波动，高风险，高收益
很有意思 干貨
干货解决问题。
谢谢美投君。大家快点赞过8000让美投君安排上下期类似视频。:))
Highly valuable and not too late, revealing the main reasons for the huge loss of my friends and me because most stocks n options are controlled by big sinners ...
Thanks!!
xlp xlv xle oih
@@dengsdailystocktalk2203 , xyld, qyld, ryld :)
What do you think about selling both SPY Nake call and put weekly options as a source of income? Thanks, good video
波动率太高收益下降可能可以用波动损耗来解释，和不能长持 TQQQ 类似。波动率低的股票收益率低直觉上也可以理解，因为如果完全不波动，收益也会降成零。所以中间一定存在一个最适波动率。
谢谢新出视频。给一点自己拙见。大部分个人投资者的弊端在于不能拿住自己能力范围内的那段收益。就好比中学物理计算重力势能的公式，H1和H2的点的差值。其实类比于股票投资就是价格高低。更多的是一个区间。不是某个高点或者低点。只做会的我觉着才是最大化收益的根本。但是很难不听到外界干扰。
這一集必須留言讚
我能解釋原因，但等我做完家務再回來答。
美投君你这次讲的适用于portfolio manager。买个股的人不太适用，买个股的人分三种。一是价值投资正真去了解了那家企业。二是技术大佬做波段。三是韭菜。。。。。。做个股投资真的是风险收入成正比，可是如果把视频里P10平均下来当然数据会不好看。
我認為beta可再細分為兩種beta，分別為升市beta和跌市beta，個股於升市和跌市的敏感度未必對稱。
也有的。其实这种factor exposure的papers太多了。
單純追求風險不會帶來高報酬，但追求高報酬往往要承擔更高的風險。
跳樓不會讓你暴富，但追求暴富可能會讓你跳樓。
好的
很喜歡你的開場白 兩個執念 令中歐和東亞的人也要受苦
制度问题
什么执念？
Good
Sharpe Ratio是將標準差當作風險 但這個標準差並沒有方向 「向上的波動」也會被計入 但這明顯不是風險啊 相比只計算下行標準差(Sortino Ratio)或者與全市場的相關性對比(Treynor Ratio)比較合理 不知道用這些比率排出來結果如何?
我大学学的就是 高风险 高回报；但是 我并不认同。低风险 低回报当然 没有问题。问题就出在了 高风险 高回报。高风险 不一定 是高回报；而是高回报 一定 伴随高风险。看起来好像一样。但是 多读两遍才会发现巧妙。
夏普比率解释成每承担一份风险所获得的收益更容易理解
非常喜欢美投君的视频实在是在太干货啦！请问可不可以分享一下这份报告的链接？
我个人感觉风险和波动率是两个概念 BETA不能用来衡量风险 风险我认为是permannat loss of capital(bankruptcy or loss major contract, etc.) beta衡量的volatility是衡量市场对估值不同的意见的声音有多不一样
如果最后一行是以index 为benchmark的话 那个指数严格意义上应该是information ratio
希望美投君可以拍一視頻教看官如何量化和計算風險
又如何找出1倍收益, 但只有0.5倍風險的好股票
想請問您如何對一支股票進行Beta,Volatility,excess return的分析？
謝謝您的指教與不吝分享，最近看到ibond的討論度很高，想請問您是否有涉獵過呢？
“高风险高回报”的朴素表达背后准确含义应该应该是说风险越高，回报的*最大值*或者*99%分位数*越高；观察平均回报得到的结论应该是风险越高，回报*均值*不一定越高。要否定高风险高回报应该取10类股票中每类的回报最大值或90+%分位数一类的数据来观测。
具體而言，風險如何做量化的評估呢？
高风险高回报并没有说风险回报比不变，可能是四倍潜在回报五倍风险，那还是高风险高回报，但平均回报也会低一些。所以看平均回报低并不代表高风险低回报
在高风险的投资中，心理变动状态是很大的因素，但从来没有一个研究把它列入研究要素。在做股票高风险成功的少数人群里，他们的心理变动状态，在经过长期风险训练之后，他们驾驭心理变动的技能比高风险投资losers们还要稳健。
收益風險比是以過去的數據來計算的，對於一些已經穩定成長多年，沒什麼潛力可挖的公司而言是正確的。但對於還有大量潛力沒釋放的公司，將來的收益可能比過去大得多，而風險卻會隨著公司的成長而減少。因為看收益風險比不能只靠想像，而要依靠實際數據，就注定了只有沒有潛力的公司才適用。
讲的就是efficient frontier。承担同样的风险，投资者应该选择回报更好的组合
重仓低风险，有股息的股。但是有时波段操作也挺过瘾
請問落在Ｐ1的股票多是哪類型的？金融 傳產嗎 論文中是否有提及呢？
我記得我讀書學投資學的時候，有張圖就是風險回報曲線的，就是一條彎的線，風險不斷增加並不意味著回報一定增加
其實並不奇怪。
風險和回報的關係有很多角度。
如果不是看平均回報而是看出現高回報的機率，或是是把股票按照平均回報分類再去看風險，數據就不會這麼反直覺了。
一般投資人對高風險高回報這道理的應用也並不是故意找波動率大的股票，而是願意在預期高報酬的投資上承受更大的波動。
这期视频 真有让我大开眼界. 自己不知 现在的全球经济增速 不及 以前, 还有办法找 会爆发的潜力股吗 ?
好主题
听完講評受益匪淺請分析sofi和TWTR謝謝
放弃吧
不管飆股怎麼飆 最後市場的資金 還是會去買低風險的股票,資金的動向才是重點
USMV , SPLV, SPHD
今年適合這種防禦型ETF
Xlv