风格转换和回归平均逻辑

  自从2009年8月份开始，A股市场借着创业板的催化剂展开了一波长达一年的风格资产背离之旅，大小盘指数的相对收益率缺口越拉越大；2010年初就有一些价值型投资者尝试风格转换的投资机会，结果被拍在沙滩上。今年7月份，美国联储说他们的经济数据还是没有起色，量化宽松的货币政策基调不变，当月周期类资产就有一波表现，但是接下来就是两个月的以锂电池、太阳能和磁性材料等所谓新产业主题投资为表征的变本加剧式中小盘炒作。中秋没有带来让人开心的信号，投资者面临着自己无法理解和掌控的局面，心里难免忐忑不安。国庆假期带来了更坏的消息，当我们还纠结于房产金九银十与新政博弈中的时候，日本打响了全球货币贬值竞争的第二枪，宣布降息并增加开支计划。投资者已经对风格转换的“狼来了”已经麻木了，都低配有色煤炭这些周期类资产。盘旋A股市场的悲观论调一扫而光，看多论调铺天盖地。十一回来，投资者就是一个动作：抢周期股，然后再仔细思考。

  这样风格资产转换的“狼”又来了，而且这次来得很快。我也是措手不及，容许我不亮出自己的观点，而从方法论上探讨一二。我们可以从两个角度去思考这个问题：回归平均方法和基于基本面的经济增长和周期波动分析法。

  回归平均方法就是指股票市场的各种资产从长期看遵循牛顿的万有引力定律，涨多了就会回调，跌多了就会上涨，这也是一些量化投资和逆向投资的背后逻辑，究其原理还是技术分析，一定要武装学术色彩的话，那就是前几年流行的行为金融理论。据说有量化分析的学术成果是：6个月内股市原则上遵循动量趋势，也就是短期的趋势投资是主导性的；但是以一年以上观察，一般情况下动量趋势会让位给回归平均规律，也就是说股市的赢家和输家的相对收益率逆转。当然，这只是大数定律，遇上苏宁电器和华兰生物这样的“长牛”就失灵了。另外，现在流行的一种大拇指法则投资方法就是按照市值进行排序逆向投资，完全不管盈利增长前景的差异，本质上就是一种回归平均的投资方法。

  技术分析的最大好处就是研究成本超低，一台行情机就可以搞定，但是最大的缺陷就是容易陷入小数定律的误区，自以为总结了普遍规律，但是却忽视了样本不足和背后结构性变化因素。概率论在很多社会科学中的应用经常会遇上这一难题，因此才会给数据挖掘(Data Mining)提供可乘之机。不甘心只听直觉召唤的投资者自然想打破砂锅问到底，这样会去思考行业轮换背后的经济增长趋势和周期性波动的问题。理论总结当然也是很危险的，就象一把双刃剑，总结错了就是满盘皆输。

  先从两个行业说起。过去一年医药和IT板块的相对表现非常好，除了业绩增长较好之外，估值也得到了提升，说明越来越多的投资者看好，无论是主动还是被动的。我自然想起十年前医药和IT行业在A股市场的火爆程度。从很长的经济周期背景观察，行业的盈利周期的确存在轮动的迹象，也就是说绝大部分行业的盈利水平和增长率呈现出周期性的波动。从技术上讲，最难把握和总结的是三个因素：首先，不同行业的长期增长潜力存在差异，新产业和传统产业未来的蛋糕大小差异很大；其次，每个行业的周期的长度存在很大差异，象有色的产业周期会非常长；最后，特定行业的周期长度本身会随着产业供求关系、上下游产业变化、行业政策等因素的影响而差异很大。客观地说，共同基金产业要求我们的思考兼顾中长期和短期，不能简单武断地给出周期判断，而只能对周期分析建立一个框架，不断根据新出现的情况加以修正。

  让我们一起思考一下金融危机之后全球经济进入怎样的经济周期阶段，很多产业的基本面新增了哪些决定性因素和干扰因素，然后再判断这次的风格转换是短期的还是持续性的。本次大类资产的反弹更多的是对美国和日本货币政策出于预期的走向的一种本能反应，因此很难被界定为反转，政策的逆转也是很难预测的，我们看到的是一个大经济周期结束之后行业相对强弱格局会增加很多新的内容，因此不要轻易地下风格资产反转的断言，更多地从基本面供求关系趋把握。