liufeng： 理性的看待交易冠军······ 分享日记 fxplus.cn

别迷信交易冠军，他们的能力边际你知道是什么吗？

给大多数交易冠军过多的钱是害了他们！

真正的高手不是产生与交易冠军，也不可能产生于交易冠军！

为什么杰克·施瓦格（Jack D.Schwager）不继续采访交易精英继续写下去了？

杰克·施瓦格（Jack D.Schwager）写了三本《Market Wizards》中文版译为《金融怪杰》还有的译为《股市奇才》，最后一本是《Stock Market Wizards》2003年版本第一、施瓦格在2003年的再版中声称2001年版的访谈完成于1999年年终至2000年年初，也就是美国大牛市最疯狂的末期。两年后，他又对这些“奇才们”进行了跟踪采访，并将采访记录附在2001年版的内容后面。第二、2003年版的《股市奇才》的主角变成了13位，少了迈克尔·劳尔与克劳迪奥·瓜佐尼。施瓦格没有在2003年版中解释两位奇才消失的原因，我们只能猜测他们在熊市里的表现实在糟糕，与奇才距离太远了。

在2001年版中，劳尔管理基金的时间才7年多，尽管他的旗舰基金从1993年1月成立以来创造出在扣除所有费用后年均72%的复合净收益率（估计总收益为97%），成绩确实卓越；不过，劳尔当时就声称不认为自己有资格被列入“股市奇才”，“或许在我做了这行10年后，可能就会有资格了”。遗憾的是，他可能并没有熬过10年。瓜佐尼的基金成立也才5年，年平均回报率为37%
从对11位股市奇才的后续访谈中（科恩没有接受继续采访，心理医生基夫则无所谓持续成绩）我们可以看到，在短短的两年熊市，竟然会让其中的大部分奇才都变得很平庸或很一般。沃尔顿曾在8年中取得年平均复合回报收益率为115%的业绩（在扣除管理费用后为92%），现在却跑输了标准普尔500指数。沃森把基金的日常管理移交给其他人（失去了投资的自信？）。加兰特一直是个空头交易者，1994-1999年的平均年复合收益率为15%，而当时纳指平均涨幅为32%，没什么惊人之处。当他处于熊市时，与其交易方法一致，空头的成绩上来了而已。在大牛市中，弗莱彻的基金创办5年来，平均每年的复合收益率高达47%，但在熊市中仅成功地保存了资本。奥库穆什在1997年才成立了自己的基金，业绩也是大起大落。米内维尔从5年来的平均年复合收益率220%下降到熊市中的3%！雷斯卡波则对他的交易系统的效果失去了信心。马斯特斯回归到平均值。本德关闭了自己的基金，原因是他得了脑动脉瘤。
只有库克尤其是萧和科恩仍有着高人一筹的战绩，他们才可谓“奇才”。（见下文有单独分析）

上边部分是媒体报道的内容，我不敢苟同，杰克·施瓦格（Jack D.Schwager）太平庸了，他没有发现背后的逻辑，所以他自己没信心再写下去，同时那些真正的“高手”意识到作者本人没有弄明白这些赢家之间的区别逻辑也必然会拒绝他的采访。

可真正的逻辑基础是什么呢？是每个赢家都有他的成长边际，当赢家清醒的认识到这点的时候就做的很好，不然就做的很糟，所以一段的糟糕不代表这些赢家的方法都是错的（当然反过来也成立），他们还是又很多可取之处；大多数人是没有能力区别不同赢家之间的能力边际的，所以也就糊涂的一段追逐一个明星，过一段又追逐另外一个新星！

逻辑基础为：

非指数基金成长能力的五维评测法：

一 基金规模和主盈利头寸的平均持有时间成正比

二 基金规模和基金团队的互补程度成正比

三 基金规模和过程导向的试错能力成正比

四 基金规模和公共关系能力及股本结构成正比

五 基金规模和基金团队的综合能力成正比

一 基金规模和主盈利头寸的平均持有时间成正比（量化投资是和同时有多少种主盈利头寸成正比）

赚钱的交易模式只有两种：一种是短中线交易；一种是长线交易；区别是短线交易模式非常受制于交易品种的流动性（交易深度），和能盯住的品种的多寡（交易的宽度下边会细谈），例如日内炒单是几乎不可能用大单进行冲击的，这对短时流动性要求很高，同时做人工炒单也是不可能同时盯3个以上品种的，不然会影响注意力的准确度；也就是说，短线交易最大的问题是不能进行大额交易，所以几乎不能复利；越长线越对短期流动性要求越低，能进行大额甚至超额的投资交易，能不断复利；

这就是为什么交易冠军们往往不能成为亿万富翁的原因了，我们知道有史以来最牛比的交易冠军威廉姆斯曾经创造一年110倍的记录，如果回顾他写的若干本书就可以看到在他年轻精力最好时他一个月能赚30万到90万美金，但是以后就一直走下坡路，他出的书里流露出了这一点，在早期的书里他大量的研究短期交易，但是随着年龄的增长，长线交易成了他的主要研究领域，笔者猜想其主要原因应该就是他发觉自己没有能力运作大点的资金，无法把复利进行下去，但是他的书始终没有逃脱以前的研究逻辑，所以他注定是成不了亿万富翁的，他成为亿万富翁的最好方法就是开班授课把交易学校办大；

历史上得过交易冠军最多的人可能就是马丁舒华兹了，这位连续多界冠军更是在自己的自传里写出了自己的这种烦恼，短线交易成功后他也曾经认为自己无所不能，看到那些真正的高手（都是长线为主,但是他不明白）拥有私人飞机之类的东西，他动心了，开始筹划大些的基金，最后证明别说几千万美元了，一千万美元他做起来都很累，一场大病让他明白了自己的能力边界，于是老老实实的继续做他的小额短线交易去了；

这种例子太多了，证实了一个事实，短线交易就是无法进行复利累积，这些人能叫高手吗？其实这个世界是很公平的，越有爆发力的运动越不可能长久，越长久的越不可能有爆发力，好比中国武侠小说中的武功境界，一个是剑宗，一个是气宗，两种不是一路，剑宗短期爆发力一流很容易成为佼佼者，气宗看似慢腾腾，最后却出现了真正的世外高人；

我们可以试推测，沃伦巴菲特是如何都不可能在交易比赛中得到前三名的，索罗斯就是去比赛十之八九都进不了前三名；

我们再来看宽度，短线交易只有借助计算机自主交易才能打开人工宽度的不足，交易大量的品种，这种交易现在在海外非常流行，叫量化投资，他们的交易量几乎占了纽约股市的一半以上

我们以大奖章基金（最著名的James Simons的唯一堪称成功的基金）为例，据新闻媒体报道这支只有50亿美金的量化基金占纳斯达克交易量的5%以上，纳斯达克的年交易量为10万亿美金，那么大奖章基金就占了5000亿以上；大奖章的资产是50亿美金，按照每年80%的高回报算，一年利润40亿美金，40亿除以5000亿，则每笔回报为0.8%，并且5000亿除以50亿还可得出大奖章基金每年周转率为100倍；

年周转率100倍，平均每次满仓操作只赚0.8%，这样的交易方式很是惊人吧，也就是说平均两天就会满仓操作一次，赚取0.8%的利润，计算机模型盯的品种可以拓展到百种千种，大大扩展了宽度，量化投资就是应用几百种品种的短线机会来赚钱的，这是人工压根就做不到的，但是还是因为是短线，就是品种扩大到1000种，我们发现如果是50亿美金的话每个品种就是500万美金两天内进出一次，对品种流动性的要求已经几乎极致了，所以大奖章基金就一直是50亿美金的规模不再扩大基金规模了，James Simons曾经想创办一个千亿美金的量化基金，这就要加大持有头寸的平均时间，减少周转率，但是这个基金做的很糟糕；

二 基金规模和基金团队的互补程度成正比

非指数基金的团队是非常重要的，这个团队的和谐互补程度，吸引人才的能力都决定了它的成长性；

一个基金必然有灵魂人物，问题是灵魂人物能不能容下别的人才对他的互补，这个是这个基金成长性最大的前提，团队中间是不是互相清晰的能分辨彼此的优点和缺点，实际上任何一个团队，当不能指出团队中某个人的缺点时，这个团队是可怕的，试想一个没有缺点的人你敢用吗？总之我是不敢用的，会非常恐惧，这种人不出事则以，出事就是大事！

巴菲特有查理芒格与他互补，索罗斯团队更是阵容强大，交易策略多元；

我们用上述两种坐标来看开篇媒体那位朋友的说法，《Stock Market Wizards》书里提到的三个能人库克和科恩及萧；库克是单打独斗，他是马丁舒华兹的朋友，他们的交易风格也很相似，他几乎不接纳外来资金，资金规模小，所以在熊市里表现不俗是非常正常的，科恩的团队很大，融合了大量不同的交易策略（有一定量的量化比率，但是主要以人工判断为主），长线交易为主；大卫萧是真正的量化交易基金，他也雇佣了大量的科学家团队，曾经一位员工非常有名，就是电子商务的开创者亚马孙书店的创始人杰夫贝索斯；

这里需要格外介绍一下量化投资的人才策略; James Simons和大卫萧都雇佣了大量的科学家，为什么呢？因为是计算机模型交易，像机会识别这样的技术，和搜索引擎的搜索及语音识别这样的技术是相近的，这也就是为什么他们需要大量的数学家及IT科学家之类的人才

三 基金规模和过程导向的试错能力成正比

过程长期战胜结果的原因分析：

过程和结果可以设置一个2乘2的两维矩阵，分别是好的过程好的结果那自然是理所应当的成功了；好的过程但是坏的结果，那是非常糟糕的运气了；坏的过程但是好的结果，那是种惊喜；坏的过程坏的结果，那是最公平不过的事情了；显然过程导向四分之三概率是有收获的，而结果导向只有二分之一；

一 过程导向快乐的百分比大于结果，四分之三的快乐是大于二分之一的；正如奚恺元教授所说：因为人本身固有的适应性能力，物质的东西很容易适应，而精神方面的快乐就不同。笔者认为人最大的快乐不就是感到进步成熟的快乐吗

二 结果导向往往导致人犯证实偏见的错误，陷入求证陷阱（comfirmation trap)，一旦错误就是大错！而过程导向却可以主动寻求最大不同意见的信息，组成不同的概率条件组合，就不会过于自信的把赌注乱押了；

三 用过程导向可以最大限度的规避损失厌恶倾向，过程导向主动寻找大量不同意见的信息，意味着非常开放的心胸，当过程概率显示，环境可能发生变化后，过程导向的人会进行调整，不会坐等损失不断加重形成“沉没成本”。结果导向往往陷入“沉没成本”的误区，往往想着过去投入的精力那么大不收回点就亏大了，于是一旦错误就会是大错！

过程就这样长期战胜了结果！

无论别人怎么想这个世界，交易员的世界都是不确定的，在不确定的世界里，唯一可以长期取胜的方法就是用大量的小额失败去换取大额的成功；

我们翻开我们的股神的交易记录：剔除最好的5%的交易的巴菲特成绩将平淡无奇，剔除最好的20%的交易，他的成绩将是亏损的；这才是真正的现实，人类的有限理性决定了人必然是在错误中寻找机会

量化投资团队为什么要不断的开会讨论新的模型，讨论风险管理模型，因为每个模型都有它的半衰期，一旦市场上人用的多了，这个模型的效用就会下降，所以要不断的开会推陈出新和修改

四 基金规模和公共关系能力及股本结构成正比

一个基金是不是什么钱都敢接呢？一个基金是不是永远都是别人的钱居多呢？

真是的答案是否定的

有一个事实我们要面对，最能长期成功的风险偏好性基金（国外许多低风险偏好性的超级大型基金都已经很像指数基金了，所以这部分除外）多是自有资金为主，用别人的钱来进行风险偏好的投资实际上只是过渡期，一旦盈利几年有了丰厚的利润创始人团队会不断的增加自有份额的比率，清退一部分客户，最终变成自有资金为主的基金；

原因很简单：沟通成本是巨大的

如果一个基金对客户不ABC分类，基金经理连C类客户的电话都需要接，这个基金的风险也是巨大的，因为C类客户会因为基金净值的涨跌对你的情绪追涨杀跌，放大你的情绪波动，这是非常恐怖的事情，这种时候你的实力能发挥出来30%都是非常不错的了

显然你必须对进入基金的钱进行分类处理，合理化客户的收益风险预期，并不断清理不合适的客户，大多数电话不能由基金经理本人来接，当然最好是在盈利后不断收购基金的份额，最终变成自己的

巴菲特也罢，索罗斯也罢，James Simons和大卫萧也罢，他们的基金都是自有资金为主

五 基金规模和基金团队的综合能力成正比

这种综合能力是最难判断的，所以放到最后

对于判断性交易（相对于计算机量化投资而言）最重要的是短中长线如何对接，尤其是长线判断能力能不能走在基本面之前看基本面的能力，这个东西无法量化笔者也不想多讲

对于量化投资来说，很重要的就是持续性的开发模型的能力，但是这个已经部分在前面的第二第三评判标准中体现，但有另外一个重要因素没有说就是it技术能力

量化投资对交易速度要求非常高，华尔街有人测算过，交易系统能加速一毫秒，就能为这个系统的使用者机构每年带来一亿美金的额外收入，所以许多投行部门离交易所主机越来越近（许多干脆就高价把主机系统和交易所主机服务器放在一个地方），这样的“毫秒”军备一直在投行和量化基金内展开，最成功的量化基金其IT设备也是世界最一流的

有了以上五维评测体系，我们就没有必要对各种基金的成败看的很重，把交易冠军看的很重更是错误，他们的能力成长性是受这五种条件制约的，那些失败的基金没有清醒的理解这五维标准，并不一定是他们个人的交易技术出了问题，不以成败看英雄是一种成熟的表现，成王败寇论历史证明是没有原则的小市民逻辑

当然如果用以上五维为风险偏好型基金评级倒是不错的方法，但是五星上将毕竟是极少数