Lecture Note 15 投资组合资产选择策略 －修炼型股票选择策略根据资本市场有效性理论，如果资本市场达到有效，则整个技术分析和基本分析无效，此时宜采用保守的资产选择策略；如果资本市场无效，则应采取积极的资产选择策略，先采用一定的投资分析方法选择成长型资产，再采用组合策略进行组合管理与控制。

问题是：绝大多数资本市场是无效的，或者没有达到弱式有效，或者没有达到半强式有效，因此采用积极的组合管理策略是十分必要的，以获得更高的投资收益率。

在介绍完投资组合理论和资产定价理论后，现在我们来讨论投资组合管理策略。

一、 引言本章主要是基于无效市场而言的，即在无效市场条件下股票的选择、资产的配置和市场时机的选择以及组合资产的动态管理策略。

本节首先讨论积极的和消极的投资策略，其次讨论修炼型股票选择策略（disiplined stock selection strategy ），分析修炼型股票选择策略确立投资目标的方法，最后讨论投资过程设计和战略实施的方式。

二、 积极的和消极的投资策略1． 积极战略与消极战略的思路差别收益率导向 风险导向积极战略－return oriented 消极战略-risk-oriented积极战略措施：当预测市场上升时，将现金转化为股票，或提高投资组合的beta系数；当预测市场下降时，将股票转化为现金，或降低投资组合的beta系数，或者两种技术结合。

2．消极战略措施：当无法对市场趋势进行预测时，可以考虑采用消极策略。

所谓消极策略，即构建或选择这样一个投资组合，这个投资组合相当分散，每一项资产在组合中所占比重与市场指数中所占比重相同。

或购买市场指数或买卖指数基金。

从而取得与市场相一致的收益率和风险。

3．积极战略措施：当认为市场存在趋势并且可预测时，可以采用某种方法首先预测市场，然后积极地选择股票，以期得到比市场收益率高的收益率。

采用这一战略时，首先，根据对类别资产或行业资产发展前景乐观或悲观的估计，使投资组合中某类别或某行业资产的比重高于（买多）或低于（卖空）其在市场指数中的权重。

其次，投资者在单支股票的选择上，仍可采用广泛的积极策略。

被认为看涨的股票，其权重要大于其在市场指数中所占的权重；被认为看跌的股票，其权重要小于其在市场指数中的比重。

当然作为一个无法预测市场的消极的策略，就是实行充分分散化的投资策略，也就是买卖指数基金。

三、股票选择策略以上介绍了积极和消极的资产选择的两大战略，有时这两个战略是可以转换的，不过不能混淆，也不能同时实施两个战略。

因为每种战略的假定前提是不同的。

在每种战略下，还可以采用不同的具体策略。

这里我们介绍三个具体的策略。

（1）对股票、类别和市场这三个部分的收益率都完全保持被动，即完全的消极策略；（2）对市场和类别成份保持被动，对股票选择保持主动；即部分积极的策略。

（3）对所有三个成份都采用主动策略。

注意下图中的水平线是整个市场收益率，它是一个业绩基准，在市场收益率直线之上的任何部分都是高于平均收益率的，在市场收益率水平线之下的任何部分均低于平均收益率。

方框中的横线表明各战略投资组合的预期收益率。

长方形的高表示各战略的预期收益率范围或风险水平。

率（正a预期市场收益率率（负a完全积极型选择策略应该注意的是：指数基金策略位于最左端，其预期收益率与市场预期收益率一致，而且标准差最小，因为它对收益率的变化完全保持被动。

在另一个极端即完全积极的策略中，市场时机选择、类别替换和单个股票选择都是完全积极的。

预期收益率最高，标准差也最大。

显然，一个在股票选择、行业选择和市场选择上有预测能力的投资者，将获得预期高于平均水平的收益率，当然其风险也大。

四、投资过程的设计为了成功地实施修炼型股票选择策略，必须提出投资过程中的几个关键要素。

首先，投机机构需要确信其具有单支股票的预测能力，即必须能够区分相对具有吸引力和不具有吸引力的单支股票。

因此，投资机构需要一些衡量或评价预测能力的方法。

其次，该投机机构也需要一个系统的投资组合构建程序，以确保单支股票的预测能力被恰当地反映在投资组合中。

再次，该系统的长期运行意味着将对投资组合进行再平衡并发生与再平衡相联系的交易成本和费用，投资机构需要充分考虑这些交易成本，并做适当控制，以避免长期业绩的下降。

投资过程设计框图：收益率风险股票收益率评价过程股票风险评价过程应该注意的是：上图中收益率一方表明了识别相对具有吸引力和不具有吸引力股票的多重信息来源。

当各信息来源都有预测内容并相互补充，且不多余时，运用多重信息来源选择股票比仅靠单一方法要好。

方框中的综合预测表明，应该具体考虑风险的五个主要成份：一般市场、成长类因素、周期类因素、稳定类因素和能源类因素。

最具成长性的股票被选择之后，就需要运用最优投资组合选择方法确定不同的最优方案，最后从中选择一个最适合投资者的组合方案，然后按照这个方案购买证券。

证券交易必然要发生交易成本，因此交易成本也是一个必须要考虑的问题。

五、预测能力衡量方法－信息系数法(Information Coefficient)如前所述，寻求股票选择的积极战略时，假设某投资机构具有识别股票相对吸引力和无吸引力的某些能力，这就需要建立某种方法衡量这种股票选择能力。

衡量股票预测能力可以采用不同的技术，“信息系数法（IC）也许是分析股票选择能力的最好方法”。

信息系数法是由预测的几个相互联系的结果组成的。

第一步，对整个行业的股票从相对最具吸引力到相对最不具吸引力进行等级划分；第二步，观察它们在随后期间的业绩，并根据所观察的结果，在相同的范围内将股票从业绩相对最好到相对最差再进行进行等级划分。

比如，下表便给出了一个等级划分的一个例子：“预测等级和实际等级－纸业”。

表8－1 预测等级和实际等级――纸业从这个表中看出，预测等级和实际等级完全是一致的。

一般地，我们可以利用以下模型衡量预测等级FR（Forecasted Rank）和AR(Actual Rank)之间的关系：AR=a+IC(FR)+e该等式表明，实际等级依赖于一个常数项a、预测等级FR、以及FR对AR的影响系数IC和一个有零期望值和标准差的误差项e。

由于FR和AR这两个等级分布有相同的期望值和标准差，所以常数项a、斜率项IC和误差项e的标准差可以被明确地加以解释（见附录A）。

本例中，信息系数(IC)应等于1，常数项为0，它表明预测能力很完美。

当然，在一个竞争性和有效率的市场中，这种预测能力是根本不可能的。

在另一个极端，即完全缺乏预测能力时，IC=0，常数项a等于AR的平均值，误差项e的标准差等于AR的标准差。

如果IC 在0与1之间，常数项在AR与0之间，标准误差在平均标准差与0之间，则表明有一定的预测能力，但低于完美的预测能力，仍然好于随机选择的结果。

显然，信息系数法有一些特殊的优点：第一，便于确认是否具有一致的股票选择能力；第二，便于将股票选择能力与识别一般市场和主要类别资产动态的能力进行区分；第三，能为股票选择的几个不同信息来源进行最优组合提供框架。

实践中，IC的值一般如果达到0.10-0.20便可认为是比较好的。

六、综合预测如前所述，从不同信息来源可以获得预测能力，但这种预测能力充其量是很有限的。

而且，没有任何一种单一的信息来源在每一个时期都能提供稳定的预测能力水平。

其预测能力将在高于平均结果和低于平均结果之间波动。

幸运的是，综合预测（composite forecasting）的方法有可能具有稳定的预测能力（减少波动），同时还可以增加预测力。

运用多种信息来源稳定和增加股票选择的预测力，类似于运用分散化作为减少投资组合变异性的手段，这一变异性是仅投资于单一证券所引起的。

综合预测法是将不同单个信息来源综合在一起，以构成一个多重信息来源或综合的预测值。

但是，只有当以下两个条件成立时，这种方法才有效。

第一，各信息来源必须有预测内容，即是说，有一个正的IC，没有预测内容的信息来源不能综合运用于提高预测能力；第二，各信息来源应该提供有关股票的不同方面的信息，而不能仅仅提供已被其它信息来源所提供的信息。

实际上，根据统计规则，当每个信息来源提供完全不同的即不相关的资料时，这一过程运行的状态最好。

这个思想与多指数模型与单指数模型之间关系的思想一样。

下表是一个假设的资料：有四个信息来源，每个信息来源的信息系数都是0.1，各信息来源相互独立。

则综合预测值结果如下：从上表看出，若各信息来源独立，则将它们综合在一起的最优方式是以预测力为权数对各信息来源进行加权。

本例中因为预测力相同(0.1)，因此是等权数加权，从而构成综合预测0.2。

它比单一信息来源的预测力0.1高出一倍。

表中看出，综合预测值是各个预测力IC值平方和的平方根。

如果各个信息来源之间相关时，公式就复杂了。

如果表中四个信息来源之间正相关，则综合预测值必然要小于0.2，若完全正相关，则综合预测值等于0.1。

根据投资组合理论，将相关系数为1的资产进行组合，不会起到分散风险的作用。

关于信息来源，可以是前面提到的五个来源，也可以是证券市场线法，多阶段红利折现模型，P/E比率法，市场价格/帐面价值（P/B），权益收益率(ROE)，q比率（市场价值/再购价值）等方法所确定的信息来源，长期基本准则和短期基本准则等。

下表给出一个用长期基本准则（LTF）和短期基本准则（STF）预测法对某一单个股票注意：综合后的IC在整个期间的平均值近似于0.15。

因此它比任何单一的方法能够提供更高的IC值，而且它的波动也比较小。

七、等级的分布与收益率分布的产生根据前面表8－1中的数据，我们可以得到十支股票的等级分布图如下：估值类别分布根据等级分布，我们运用5点等级系统，我们可以将等级转换为偏离平均值的标准差。

对于这个等级分布，加权平均值为3，标准差为1.1，即1.1个等级点等于一个标准差。

假设市场收益率的标准差为18％。

运用这个等级分布：等级为5，距平均值有2个等级点，相当于偏离平均值1.8个单位的标准差（2/1.1）。

同样等级为4或2，距平均值有1个等级，偏离平均值的标准差为0.9(2/1.1)。

自然地，等级3偏离平均值的标准差为0。

据此，等级1可以转换为32％的收益率（1.8×18%=32%）（假定平均等级的收益率为0）；等级5转换为－32％的收益率或损失（-1.8%×18％＝－32％〕。

类似地，等级2转换为16％的收益率（0.9×18％＝16％），等级4转换为-16%的收益率（-0.9×18%= -16%），等级3即平均等级转换为收益率是0。

由此，便得到转换后的收益率分布图如下。

八、按综合预测能力调整收益率根据综合信息系数值IC可以用来调整各个股票收益率的预测，从而调整收益率的分布。