[第11章]
“聪明的β”果真聪明吗
由于出现未预料到的一些情况，伦敦天眼通协会星期二将不召集会议。
——《金融时报》上的一则广告
在投资组合管理领域，现在有一种颇为得意的投资策略，人们称之为“聪明的α”（smartα）。这种策略有一个不用明言的承诺，即可以提升投资组合的业绩，因此吸引了数千亿美元的资金，而且正在大踏步地发展着。对于投资者来说，重要的是必须认识清楚“聪明的α”策略的优缺点，以及这种策略在你的投资计划中可能起到什么样的作用。
本章将阐释何为“聪明的α”，何种类型的基金追求使用这种策略，以及为何如此多的人对之兴奋不已。本章内容会说明为何“聪明的α”通过不了安全测试，为何这种策略并非其所声称的那样聪明。本章将得出结论认为，“聪明的α”对于个人投资者并非一条应该走的聪明之路，并将论证，经过检验且真正有用的投资之道（即投资于成本低廉、以市值确定权重、涉及面广泛的指数基金）仍是构建投资组合的最佳方法。
何为“聪明的α”
关于“聪明的α”投资策略，并没有一个广泛接受的统一定义。多数人使用这一术语时，头脑中想的是这类策略有可能产生额外（即高于市场整体水平）的投资收益，办法是使用相对消极的投资策略，但所承担的风险不高于低成本的整体股市指数基金。
我在前面数章中曾说过，每一个投资组合的核心部分应该由成本低廉、税收高效、涉及面广泛的指数基金组成。的确，从本书1973年第1版开始（这个时候比指数基金诞生还要早），我便敦促创造指数基金，因为这类基金相较于成本高昂、税收效率低下的主动管理型基金，将会给投资者带来好得多的服务。通过持有一个包含市场上所有股票的投资组合，其中每只股票的权重与其相对的规模或市值（等于发行在外股份数与股价的乘积）成比例，那么投资者将保证会获得市场收益。这样一只基金将会使交易成本最小化，而且在税收方面效率很高。如果一家公司的市值翻了一番（因此在指数中的权重也相应增加），投资者的投资组合便会自动反映这一变化，无须进行任何交易。此外，前面数章给出的大量证据也表明，对于投资者来说，相对于试图战胜市场的主动管理型基金，指数基金一般而言会提供更高的净收益率。
如果一位投资者按照我前面所做的推荐，买入一只低成本的（美国）整体股市指数基金，他在承担美国股市涨涨跌跌的风险的同时，也会获得市场收益率。记住，市场的波动性由α来衡量，且市场的α值根据定义确定为1，这在第9章中讨论资本资产定价模型时已经提及。现在，使用“聪明的α”策略的投资经理想要让我们相信，纯粹的指数投资，也就是每家公司在投资组合中的权重由该公司的总市值大小来确定，并非最佳投资策略。他们声称，人们不必像多数主动管理型投资组合经理那样去挑选股票，就能战胜市场。你可以管理一个相对消极（股票周转率低）的投资组合，更可靠地获得良好的投资结果，而无须承担任何额外风险。此外，你能以大大低于主动管理型基金收取的费用做到这一切。这里的窍门在于，让投资组合向某个方向倾斜（或者说具有某方面的特色），譬如向“价值”或“增长性”倾斜、向市值较大或市值较小倾斜、向趋势较强或趋势较弱倾斜，也可以向波动性较大或波动性较小倾斜。
还有建议做其他类型的倾斜或体现其他特色的，包括公司“品质”（含销售稳定、盈利增长稳定、杠杆率低之类的特点）、盈利能力、高股利以及流动性。正如良好的厨艺会将数种食物特色融合为一，有些“聪明的α”投资组合会将两种或两种以上的特色混合在一起使用。因此，除了将刚刚提及的特色中数种混合在一起之外，还有将“价值”和“小市值”混合在一起的，而且，在做到所有这一切的同时，并不增加“聪明的α”投资组合的预期波动性（即α水平）。（“聪明
四种特色各自的优缺点
价值胜出
1.优点
1934年，戴维·多德和本杰明·格雷厄姆发表了一份面向投资者的宣言，该宣言直到今天都吸引了大量忠实信徒，其中包括传奇投资家沃伦·巴菲特。多德和格雷厄姆认为，随着时间推移，“价值”终会胜出。为了发现“价值”，投资者应该寻找低市盈率和低市净率的股票。“价值”建立在当前实际情况而非未来增长预测的基础上。运用这一理论的结果，与行为金融学家（如卡尼曼和塞勒）的观点非常吻合。行为金融学家认为投资者往往过度自信，以为自己能够预测出盈利高增长的股票，因而会为“增长型”股票支付过高的价格。
从学理上来说，我对这种投资策略抱有相当大的同情。我挑选股票所秉持的规矩之一，就是寻找有良好增长前景的股票，而且股票的这种前景尚未被股市发现，因此股票具有相当低的市盈率倍数。这种投资方法常被描述为“以合理价格购买增长型股票”（growth at a reasonable price，GARP）。我一再提醒投资者，要注意防范风靡一时的高市盈率股票中存在的风险。盈利增长尤其难以预测，因此持有低市盈率股票会好得多。如果增长性得以实现，那么盈利和市盈率将可能双双上升，从而给投资者带来双重益处。购买高市盈率股票，其盈利增长未能实现，会让投资者遭受双重打击。盈利和市盈率将双双下跌。
有一些证据表明，由低市盈率股票构成的投资组合（以及由低市净率、低市现率或低市销率股票构成的投资组合），即使经过了由资本资产定价模型衡量的风险调整，也会产生高于市场平均水平的收益率。例如，图11-1按不同市盈率排序，显示了由相同市值股票构成的10组股票的不同收益率。组1中股票的市盈率最低，组2次低，其他依此类推。该图显示，随着一组股票的市盈率增加，收益率便相应减少。
另一个收益可预测性模式，体现了股价对账面净值（记录在账簿中的公司资产价值）的比率与股票后来的收益率之间的关系。以较低的股价对账面净值的比率交易的股票，未来往往产生较高的收益率。这种模式看上去对美国和很多海外股市而言都成立，法玛和弗伦奇已证明了这一点（对于他们的研究成果，我们在第9章中已做了描述）。
图11-1 年均收益率与市盈率
资料来源：Stern School of Business，New York University.
2.缺点
永远不要忘记，市盈率和市净率之所以低，可能反映风险因素已在股价中表现出来了。处在某种程度财务困境中的公司，其交易价格相对于其盈利和账面价值可能会较低。例如，2009年期间，像花旗和美洲银行之类的大型货币中心银行，其股价大大低于其财务报告中的账面价值，而当时这些机构看起来很可能要被政府接管，股东的权益会被一笔勾销。
3.投资组合例证
购买将涉及面广泛的股市投资组合分成两类组成部分——“价值型”和“增长型”股票的投资组合，是可以做到的。“价值型”部分持有市盈率和市净率最低的股票。由先锋集团发行的一只交易型开放式指数基金，就具有这种代表性，现在以VVIAX为交易代码进行交易。VVIAX基金的设计宗旨在于追踪CRSP美国大市值价值指数，这是一个涉及面广泛的多样化指数，主要由美国“价值型”大公司股票构成。该基金力图复制这一目标指数，手段是将所有或基本上所有资产投资于这一指数的成分股，每只成分股的持有量与其在该指数中的权重大致相同。先锋集团VIGAX交易型开放式指数基金，追踪CRSP美国大市值指数中的“增长型”部分股票。小市值大型指数的“价值”和“增长”交易型开放式指数基金，也可以从先锋公司购入。
较小便较好
1.优点
从长期来看，小型公司的股票，较之大型公司的股票，往往会产生更大的收益。这是研究调查者在股票收益中发现的又一个可预测性模式。根据Ibbotson协会的研究，自1926年以来，美国小型公司股票产生的收益率，比大型公司股票高出大约2个百分点。图11-2显示了法玛和弗伦奇的研究工作，他们根据规模大小将股票进行了十分位划分。他们发现，第1个十分位也就是总市值最小的10%的股票，其产生的收益率最高，而第10个十分位，也就是总市值最大的10%的股票，其带来的收益率最小。此外，在同样的α水平上，小型公司也比规模更大的公司表现要好。
2.缺点
尽管存在上述模式，但我们还是需要记住，小市值股票可能比市值更大的股票风险更高，理应为投资者带来更高的收益率。由此可知，即便“小公司效应”（small-firm effect）在将来继续出现，这样一个发现与有效市场理论也并不冲突。在风险调整的基础上，小市值公司的股票战胜了市值更大公司的股票，这样的发现取决于你如何测量风险。α并不能捕捉所有的风险，而已发现小型公司会产生“超额”收益的那些研究总是采用α风险测量法。我们不可能辨别出这些异常收益究竟是市场无效产生的结果，还是因为我们测量风险的方法存在不足之处。小市值公司带来的更高收益，可能只是因为投资者承担了更大风险而应付给他们的必要报酬。此外，一些研究中发现的小公司效应，可能只是产生于所谓的幸存者偏差（survivorship bias）。今天的公司名单中只包括了那些度过困境存活下来的小型公司，而不包括后来破产倒闭的小型公司。
图11-2 1963~1990年月平均收益率与公司规模对照
注：由较小市值股票构成的投资组合，其收益率往往高于由较大市值股票构成的投资组合。
资料来源：Fama and French，“The Cross-Section of Expected Stock Returns，”Journal of Finance（June 1992）.
最后，小型公司效应及其持续性是否可靠，也是颇为令人质疑的。买入由小型公司股票构成的投资组合，几乎算不上是一种铁定会成功的策略。
3.投资组合例证
现在可以买到包含倾向于小规模公司股票（即小市值股票）的投资组合的投资工具。例如，以IWB为代码交易的交易型开放式指数基金，追踪由美国1000家市值最大公司构成的罗素1000指数，而交易代码为IWN的交易型开放式指数基金，就是追踪罗素2000小市值指数，其中包含规模（即总市值）较最大1000家为小的2000家公司。
趋势和均值回归
1.优点
关于股票价格走势，最早的实证研究工作要追溯到20世纪初，当时发现一系列随机数字会随一个时间序列的股价同时出现。但是，即使最早的研究支持股价走势随机性这个一般结论，时间更近的研究却表明，随机漫步模型在严格意义上也并不能站得住脚。在股价的变化中，似乎存在着某些股价运行模式。在短时间的持有股票期间，有些证据证明股市中存在着趋势。股价上涨之后，紧随其后的股价走势，上涨的可能性要稍大于下跌。在较长时间的持有股票期间，似乎存在均值回归的现象。经过为期数月或数年的大幅上涨之后，随之而来的常常是剧烈反转。
已有人提出两个可能的原因，以解释为何股价运行中存在着趋势：第一个原因建立在行为金融学的思考之上；第二个原因是市场对新信息反应迟缓。罗伯特·席勒是行为金融学领域的主要研究者之一，他于2000年强调说，心理反馈机制使得股价中赋予了一定程度的趋势，在市场热情极为高涨期间，尤其如此。个人投资者看到股票价格正在上涨，便在一种“从众效应”的影响下，被吸引过来进了场。第二种解释基于这样的观点：当新消息出现时，投资者未立即调整自己的预期，尤其是关于公司盈利的消息超过（或未达到）自己的预期时。有些研究调查者发现，盈利出现正面的意外消息之后，股票收益率异常走高，股票价格看上去在对盈利信息逐渐地做出反应。
尽管有些证据支持股票市场中存在短期趋势，但其他研究也发现，在较长时间的持有期间，存在着序列负相关性，也就是收益反转。在长时间持有期间的股票收益中，有相当大一部分可以根据与过去收益的负相关性来进行预测。
有些研究把这种可预测性归因于股票价格有“反应过激”的倾向。它们认为投资者易受市场乐观和悲观情绪浪潮的影响，使得股票价格会系统性地偏离其基础价值，并且之后会展现均值回归的走势。这些研究显示，股价对过去事件的这种过度反应与行为金融学所认为的影响因素相契合。投资者会系统性地过于相信自身能力，以为不是能预测未来的股价，就是能预测公司未来的盈利。这些研究结果给一些基于“反向操作”策略的投资技巧提供了一些支持，这种投资策略会买入已长时间失宠的股票或股票组合。
2.缺点
然而，短期存在趋势和较长时期存在均值回归，在不同的研究中并不完全一致，有些期间与另一些期间相比也更弱一点。此外，人们可能无法利用单只股票展现的收益反转倾向并从中赚到钱。我所做的一项研究曾模拟这种投资策略，在一个为期13年的时段内，买入过去3~5年里收益特别差的股票。研究发现，过去3~5年里收益很低的股票在接下来的时期内都有较高的收益率，而过去3~5年里收益很高的股票在接下来的时期内都出现了较低的收益率。因此，有很强的统计证据证明存在着收益反转。然而，两组股票在接下来的时期内的收益都很相似。所以，反向操作的投资方法并未产生高于平均水平的收益率。虽然统计上有一个很强的收益反转模式，但是这个模式并不说明市场无效，可以让投资者赚取超额收益。
3.投资组合例证
有些投资基金和交易型开放式指数基金，让投资组合倾斜于就整个市场而言展现出相对强势的股票。交易代码为AMOMX的基金，由投资公司AQR发行，其投资的品种就是在美国主要交易所交易或柜台交易的大市值和中等市值股票，这些股票都表现出很强的上涨势头。相对于之前12个月的表现（不包括最近一个月，因为可能会出现任何短期的收益反转），股票上涨势头常常被认为非常强。
低波动性可以产生高收益率
1.优点
为了理解各种低波动性“聪明的α”投资策略的基本道理，我们需要回顾一下第9章中探讨的资本资产定价模型。根据这一理论，风险和收益与α有关，而α是衡量任何股票或投资组合相对波动性（或称为多样化不能消除之风险）的一个指标。按照资本资产定价模型，任何股票或投资组合的α（风险）越高，其收益率应该越高。然而，第9章的内容显示支持这一理论的实证证据非常脆弱。高α的投资组合相较于较低α的投资组合，并不产生更高的收益率。无论在美国，还是在国际上，α与收益率之间的关系都比较弱。
投资者可以利用这一事实，设计各种“反α下注”的投资组合策略。例如，假设低α投资组合的α值为0.5（波动性为涉及面广泛的市场投资组合的一半），但是这类投资组合产生了与市场完全一样的收益率，市场的α值根据定义为1。假设市场收益率是10%。投资者利用保证金融资买入一个低α投资组合（在每1美元的市场价值中，自有出资为50美分），那么该投资者便可以让α值翻倍，也让该低α投资组合的收益率翻一番，表11-1显示了这些情况。
表11-1 加杠杆买入一个低α投资组合
①为了简化说明，我们假定保证金贷款的利息为0。
显而易见，使用保证金账户买入股票既提高了收益率，又提高了波动性。每购买100美元价值的股票，投资者仅仅出资50美分，另外50美分由外界借入。100美元的投资组合增值10%，到110美元，但如表11-2所示，投资者的权益提高了20%。
表11-2 加杠杆对收益和α的影响
当然，收益增加之所以得以实现，是以波动性翻番为代价的。如果投资组合的价值下跌10%至90美元，那么投资者的权益将减少至40美元，下跌20%。因此，低波动性投资组合（α值为0.5），将会让所持股票的波动性提高1倍。
2.缺点
还有其他特色的低波动性投资策略。例如，投资者可能会买入（做多）波动性最低的10%的股票，卖空波动性最高的10%的股票。无论采用哪种策略，与买入并持有市场组合即本书偏爱的投资策略相比，投资者最终得到的投资组合都将大为不同，并且多样化程度也更低。低波动性投资组合往往集中投资于公用事业公司股票，以及大型制药公司的股票。投资组合的多样化程度较低，是所有“聪明的α”投资策略的一个特点。
3.投资组合例证
低波动性交易型开放式指数基金所持有的股票组合，其波动性测量值相对于基准指数都是最低的。例如，由PowerShares基金公司发行的交易代码为SPLV交易型开放式指数基金，持有标准普尔500指数中波动性最低的100只股票。这只基金并没因此造成行业偏差并进而做出调整，所以公用事业公司股票占据其投资组合的近1/3份额。投资者可以通过保证金账户购买SPLV，以便复制一个给α值达到1的投资组合加杠杆的投资策略。
混合特色和投资策略
1.DFA基金管理公司
DFA（Dimentional Fund Advisors）基金管理公司提供通过投资顾问购买的共同基金。这些基金根据第9章讨论的法玛和弗伦奇关于公司价值与规模的标准，通过量化手段来挑选股票。DFA公司的基金包含市净率最低的股票，也包含市值（公司规模）最小的股票。该公司的大市值价值基金（交易代码为DFLVX），是投资大市值股票的价值倾斜型的投资组合。交易代码为DFSVX的基金是投资小市值股票的价值倾斜型的投资组合，旨在既捕获“规模”效应，又捕获“价值”效应。法玛和弗伦奇的研究表明，这些效应不仅存在于美国股市，同样也存在于国际股市。因此，DFA公司既提供国内基金，也提供国际基金。DFA公司声称，如果条件允许，它还可以将其他特色，比如“公司品质”，融进其投资组合。
2.RAFI基本面指数基金
Research Affiliates公司根据其已申请商标的指数，设计出国内和国际投资组合，公司相信那些指数远远优于标准指数，即根据市值确定权重的指数。公司的RAFI基本面指数基金（交易代码为PRF）确定罗素1000指数中的股票权重，不以总市值为标准，而是以股票的“经济足迹”（economic footprint）为标准。RAFI基本面指数（Fundamental IndexTM）确定权重的标准，是衡量基本面的指标，如销售额、盈利和账面价值之类，而不是总市值。
事实上，Research Affiliates公司基本面指数基金在投资组合中所注入的倾斜因素，与其他“聪明的α”投资策略一样，都是公司价值和公司规模。思考一下：有两家公司，盈利相同，但是A公司以25倍市盈率交易，B公司以12.5倍市盈率交易。在按市值确定权重的情况下，A公司的权重会两倍于B公司。而根据基本面指数法，这两家公司会得到相同的权重。因此，价值型股票（市盈率低）和小市值股票，较之在以市值确定权重的标准指数中，会获得更多的权重。
3.等权重指数投资
顾名思义，这些投资组合会对包含于指数中的所有股票给予相同的权重。Guggenheim Investments公司发行的交易代码为EWRI的交易型开放式指数基金，给罗素1000大市值指数中的每一只股票以相同权重。像RAFI投资组合一样，这只基金也将公司规模和价值都注入其中。
“聪明的α”基金通不过风险测试
对“聪明的α”的评价
所有“聪明的α”投资策略均代表着对资金的主动管理，而非代表指数化投资。以市值确定权重的投资组合就是市场。如果你相信一部分股票会给你带来优越的收益，那么你就是在指望一些“傻子”投资者持有产生较差收益的投资组合。有些“聪明的α”支持者颇为直言不讳地表示“傻子”投资者可能是些什么人。他们声称，投资传统的以市值确定权重的指数基金的投资者，就是“傻子α”投资者，这是因为持有涉及面广泛的指数基金，就是在持有很多估值过高的增长型股票。但是，这种论断必然是错误的。根据定义，持有以大型指数为标的的指数基金，将会获得市场平均收益。如果“聪明的α”基金能产生高于平均水平的收益，那么这类基金不可能会损害传统的指数基金投资者的收益，只会损害所有主动管理型基金的收益，因为主动管理型基金不持有整个市场组合。
·若“聪明的α”基金确实产生了
·当“聪明的α”投资组合用多因素风险模型（如法玛-弗伦奇三因素模型或其延伸形式）评估时，一般会发现并没有额外的风险调整后的收益表现出来。“聪明的α”投资组合并不产生阿尔法。
·“聪明的α”基金要求对所持资产定期进行调整。例如，为了让股票权重相同的基金保持所持股票权重相同，那些上涨幅度高于平均水
·旨在捕捉趋势和低α效应的共同基金（以及交易型开放式指数基金），并未展示出优越的业绩。现实中真金白银的投资所产生的收益，常常不同于学术研究中显现的模拟收益。
·“聪明的α”投资策略将来是否会表现良好，关键取决于这种策略实施时的市场估值水平。互联网泡沫连天之时，高科技“增长型”股票的定价相对于“价值型”股票显得极高，走出互联网泡沫之后，“倾向于价值”的投资策略都获得了异常突出的良好收益。与此相似，小公司股票相对于大市值股票定价不高时，其表现会特别好。尤其是随着这些投资策略越来越受人欢迎，这些投资策略所偏爱的股票将会定价更高，因此投资结果可能会令人失望。如果无视估值关系，任何投资策略都不会产生良好的效果。
·最后，要知道很多“聪明的α”交易型开放式指数基金，相较于传统的以市值
实践中因素倾斜型投资组合的表现如何
现在可以买到共同基金和交易型开放式指数基金，让投资者得以实施上文所说的每一个“聪明的α”投资策略。我们现在考察一番一些共同基金和交易型开放式指数基金，看看它们模仿被提倡的四种主要投资策略（特色投资或倾斜投资策略），以及模仿一些使用混合特色的投资策略时，其实际业绩记录如何。所列共同基金和交易型开放式指数基金的信息，可以在本书末附录A中找到。
价值和规模因素的倾斜投资
共同基金和交易型开放式指数基金投资组合
支持“聪明的α”投资策略的最有力的学术证据是，“价值型”股票的表现往往优于“增长型”股票，而“小市值”投资组合往往优于“大市值”投资组合。这是学术文献明确表示支持的观点。
但是，我们一定要记住，已公布的研究结果，甚至是那些持续时间长达数十年的研究结果，可能仍然具有时间依赖性，因此我们必须问一问，对于学术研究中的收益模式，若用真金白银去投资，是否会真实存在。图11-3提供了共同基金产生的年均实际收益率，共同基金按其投资标的分为“价值型”或“增长型”基金。基金若买入低市盈率和低市净率股票，便归入“价值型”基金一类。我们看到，在回溯至20世纪30年代的一个长时期内，似乎投资者并不能从专门投资“价值型”股票的共同基金处实际获得更高的收益率。的确，如图11-3所示，法玛和弗伦奇研究的20世纪60年代初以来的时期（展示出了很强的“价值”效应），或许是一个非常独特的时期，因为在这期间，“价值型”股票相当连续地产生了较高的收益率。
图11-3 “增长型”基金与“价值型”基金比较（1937~2013年）
注：该图显示了“价值型”共同基金收益率与“增长型”共同基金收益率之比。高于（低于）1的数字表示“价值型”基金战胜（输给）“增长型”基金。
资料来源：Bogle Research Institute.
图11-3根据主动管理型共同基金的收益记录绘制而成。对于时间更近的情况，我们可以用“聪明的α”交易型开放式指数基金来进行同样的分析，这类基金现在已存在。图11-4显示，2004~2013年可以买到的“聪明的α”交易型开放式指数基金投资组合，呈现出了完全相同的收益模式。那些花费十年时间寻找“价值”倾斜投资的交易型开放式指数基金的投资者，恐怕都失望了。进行“价值”倾斜投资的，无论共同基金，还是交易型开放式指数基金，均未产生高于平均水平的收益。
图11-4 均值回归“增长型”与“价值型”交易型开放式指数基金对比（2004~2013年）
注：该图显示了“价值型”共同基金（价值型ETF）收益率与“增长型”共同基金（增长型ETF）收益率之比。高于（低于）1的数字表示“价值型”基金战胜（输给）“增长型”基金。
资料来源：Bogle Research Institute.
关于“小市值”效应，我们也可以看到几分相似的情形。在长时期里，投资规模较小公司的股票，相较于投资规模较大公司的股票，往往会产生更高的投资收益率。小市值股票与大市值股票的相对收益，其波动性一直都比较大。例如，图11-5显示了罗素2000小市值指数与包含市场上规模最大1000家公司股票的罗素1000大市值指数30年间的历史走势。注意，对这两种指数来说，30年的收益率几乎完全相同，没有证据表明哪一种指数的表现持续优于另一种。自2004~2013年，对应于罗素1000和罗素2000指数，投资者可以买到可投资的交易型开放式指数基金（交易代码分别是IWB和IWM）。这些基金收益率数据也显示相当程度的均值回归，尽管在同一时期内规模较小公司的年均收益率，比规模较大公司的年均收益率几乎高出1个百分点。
图11-5 罗素2000（小市值）指数与罗素1000（大市值）指数30年对比及IWM（罗素2000）ETF与IWB（罗素1000）ETF10年对比
注：该图显示了罗素2000指数（ETF）收益率与罗素1000指数（ETF）收益率之比。高于（低于）1的数字表示罗素2000战胜（输给）罗素1000。
资料来源：Morningstar.
混合投资策略
有些投资策略间接背离以市值确定权重的传统做法，试图从学术文献里有突出地位的“价值”和“规模”这两个因素的倾斜中获得益处，我们已在前面将这种策略称为混合投资策略。其中有两个主要的投资策略：一是权重相等策略，二是Research Affiliates公司的基本面指数（Fundamental IndexTM）策略。两者都将投资组合向“规模”和“价值”做（小幅度）倾斜。
DFA基金管理公司投资组合
DFA公司管理的基金与投资者可买到的其他“聪明的α”基金相比，业绩表现要稍好几分。DFA公司基金一般而言成本低廉，费率比以市值确定权重的大型指数的交易型开放式指数基金仅仅稍高一点。然而，这些基金只能通过投资顾问才能买到。可以买到DFA公司基金的投资顾问“只收顾问费”（fee only）。换言之，他们不会因为向投资者发售具体基金而额外收取佣金。因此，这些投资顾问往往与其他的投资顾问不同，不会有利益冲突。不过，他们收取的顾问费可能达到1%以上，因此从很多DFA公司基金可获得的超额收益，由于这些顾问费的存在都需要加以扣减。不需要投资顾问提供手把手式服务的自助型投资者，可以通过买入标准的指数基金而避免额外花费一层相当大的成本。
图11-6显示了DFA公司两只基金在截至2014年4月的10年期间的投资表现。注意，无论DFA公司的小市值价值型基金（交易代码为DFSVX），还是其大市值价值型基金（交易代码为DFLVX），业绩均超过其基准指数1个百分点以上。然而，话又说回来，我们需要强调，DFA公司也非常明确地表示，任何超额收益都代表了对投资组合所额外承担的风险的适当补偿。还要注意，DFA公司的基金，像所有“聪明的α”基金那样，也会经历收益逊于基准指数的时期。
图11-6 DFA大市值价值型基金（DFLVX）和DFA小市值价值型基金（DFSVX）与基准指数的10期对比
注：该图显示了“聪明的α”投资策略收益率与基准指数收益率之比。高于（低于）1的数字表示“聪明的α”投资策略战胜（输给）了基准指数。
资料来源：Morningstar.
RAFI基本面指数基金
从商业成功的标准来看，RAFI“聪明的α”基本面指数基金在所有新发行的基金中，应跻身于令人印象最为深刻的基金之列。Research Affiliates公司创始人罗伯特·阿诺特能够让观众痴迷地听他论述：以市值确定权重的投资策略表明，持有这样投资组合的投资者总会持有一份数量太多的价值高估的增长型股票。他可以避免此类情况的出现，办法是根据盈利、资产之类的“经济足迹”，来调整每一只股票的权重。当然，这种确定权重的做法，让RAFI投资组合向价值和小市值产生了倾斜。截至2014年年初，Research Affiliates公司管理的资产已达16.6亿美元。
RAFI基本面交易型开放式指数基金（交易代码为PRF），在其截至2014年年初的7年历史中，的确战胜了其业绩基准罗素1000指数，收益率大约超出1个百分点。Research Affiliates公司声称，之所以获得超额收益，是因为避免投资了基准指数中估值过高的股票，而这些股票根据“基本面”估值标准，其市值都显得较高。然而，对RAFI交易型开放式指数基金进行一番分析之后，发现超额收益是源于承担了更高风险。
图11-7显示了RAFI投资组合（交易代码为PRF）相对于其基准指数投资组合即罗素1000ETF（交易代码为IWB）的季度超额收益。该图表明，随着时间推移，通常会存在很小的季度差异，这些差异更可能代表了RAFI投资组合的较差表现，而不是优越表现。不过，2009年期间有一个引人注目的例外，此时PRF基金产生了非同寻常的超额收益，RAFI投资组合7年间的超额收益完全是由这年带来的。
2009年走出金融危机时，RAFI投资组合给予大型银行类股票以相当大的权重，因为这些股票当时交易价格异常低廉，大大低于其账面（资产）“价值”。上文已经提及RAFI基本面指数（Fundamental IndexTM）投资组合，那时曾将大约15%的投资组合资金投放在两只股票上（花旗银行和美洲银行）。结果，如此过度确定权重的做法有助于产生极好的投资收益。但是，当时远不清楚那两家受困银行将会躲过国有化的结局。无论如何，这一策略涉及相当大的风险。我们很难不得出结论认为，RAFI投资组合无论在创造超额收益上取得了怎样的成功，其成功都源于承担了更大的风险，而不是因为增长型股票中存在的错误定价。
图11-7 基本面指数基金（PRF）和等权重指数基金（EWRI）与罗素1000（IWB）的对比
注：该图显示了“聪明的α”投资策略收益率与基准指数收益率之比。高于（低于）1的数字表示“聪明的α”基金战胜（输给）了基准指数。
资料来源：Morningstar.
对RAFI投资组合的超额收益进行统计分析，结果也支持此组合承担了更高风险这一解释。如果你对PRF基金的收益率展开统计分析，用法玛-弗伦奇三因素风险模型（“价值”和“规模”在此被视为风险因素）进行解释，那么RAFI投资组合的超额收益（即其阿尔法）估计为零。业绩图也表明，PRF这只交易型开放式指数基金在其历史上，存在长时期的表现逊于基准指数的情形。
等权重投资组合策略
如同RAFI交易型开放式指数基金所显示的那样，等权重投资组合也交出了几分相似的投资收益。为了说明这类投资组合的表现，我们将Guggenheim Equal Weight 1000交易型开放式指数基金（交易代码为EWRI），与其基准罗素1000以市值确定权重的交易型开放式指数基金（交易代码为IWB）进行比较。图11-7上显示了一个较短的为期3年的历史表现。我们再一次看到，表现较好与表现较差这两种情形交替出现，等权重投资组合产生的收益率稍高于年均收益率。当然，这两个投资组合的特点不同。等权重投资组合对市值最小的那些公司给予大得多的权重，因此多样化和风险方面的特点与以市值确定权重的投资组合相比便大为不同。等权重投资组合在税收方面也是高效的，这一点之前已有说明。
其他因素倾斜型投资组合
其他“聪明的α”投资组合，试图利用低波动性策略往往会提供有吸引力的收益，以及股票收益随时间推移而展现出一定趋势这些倾向进行投资。现在有各种各样的交易型开放式指数基金在交易，给投资者提供机会将真金白银投放在这些策略中，所以我们也可以分析一下这些策略的投资表现。在此，我们发现结果同样不佳。
低α（低波动性
现在可以在市场上买到好几只交易型开放式指数基金，它们试图提供给投资者以实用的投资工具，旨在利用低波动性股票会产生诱人收益这种优势进行投资。这些交易型开放式指数在具体的投资策略和据以衡量业绩的基准指数方面都稍有不同。SPDR罗素1000低波动性交易型开放式指数基金（交易代码为LGLV），仅仅自2013年年初以来才可以买到。但是，Power Shares标准普尔500指数低波动性交易型开放式指数基金（交易代码为SPLV），以及iShares MSCI美国最低波动性交易型开放式指数基金（交易代码为USMV），自2011年以来便已存在。时至2014年第一季度，这三只交易型开放式指数基金所产生的收益率，无一超过其以市值确定权重的基准指数的收益率。
趋势投资策略
AQR趋势交易型开放式指数基金（交易代码为AMOMX）的历史更长，自2009年以来便可以被买到。自诞生至2014年第二季度末，这只基金产生的收益率未能超过罗素1000以市值确定权重的交易型开放式指数基金，也未超过罗素1000增长型的交易型开放式指数基金（见图11-8）。虽然低α和趋势交易型开放式指数基金存在的时间太短，不足以得出最终结论，但可以公允地说，时至今日，用真金白银来运作投资组合，这两种策略均未展现出优越性。一般来说，用真金白银进行投资的投资组合并未表现出学术研究中模拟投资所显示的那种效果。
对投资者有何意义
“聪明的α”投资策略依赖某种类型的主动管理。这些投资策略并不力图挑选单只股票，而是将投资组合向历史上显得已产生高于市场收益率的各种特色方面进行倾斜。从有利的一面说，“聪明的α”投资组合提供这些因素倾斜时，费率要低于传统的主动管理型基金所收取的费率。
一般而言，“聪明的α”共同基金和交易型开放式指数基金的业绩记录一直参差不齐，有好有坏。很多“聪明的α”交易型开放式指数基金未能产生可靠的超额收益，尽管其中有几只基金诞生以来都“打败了市场”。然而，这些基金与以市值确定股票权重的基金相比，税收上效率更低，因为后者不需要定期进行资产调整。
图11-8 低波动性（SPLV）和趋势（AMOMX）与罗素1000（IWB）的对比
注：该图显示了“聪明的α”投资策略收益率与基准指数收益率之比。高于（低于）1的数字表示“聪明的α”基金战胜（输给）了基准指数。
资料来源：Morningstar.
有些“聪明的α”投资策略产生了高于市场的收益率，就这一点来说，那些超额收益应解释为承担额外风险所带来的报酬。投资背离了整体市场组合，投资者便开始承担起一组不同的风险。对投资者而言，“聪明的α”投资组合并不代表一种更好的高大上的“捕鼠夹子”。投资者应该警惕，不要让自身被风险更大的“捕鼠夹子”逮住。
“聪明的α”投资组合一直是营销炒作的对象，受到相当多的吹捧。它们与其说证明了聪明投资的存在，毋宁说证明了聪明的市场推广的存在。“聪明的α”投资策略是否在未来表现良好，关键取决于策略实施时市场的估值水平如何。前面已提及，“价值型”投资策略在市场走出互联网泡沫之时表现异常优秀，因为互联网泡沫吹起之际，相对于多数“价值型”股票，“增长型”科技公司的股票都定价过高了。与此相似，小市值股票相对于大市值股票，其定价不算高时，小市值股票的表现便特别突出。投资者应当认识清楚，如果“价值型”和“小市值型”股票定价太高，随着“聪明的α”基金日益受人欢迎，那么最终的结果很可能会让人失望。不考虑估值关系，任何投资策略都不太可能产生期望的效果。
现在没有任何理由调整本书先前数版中长期坚持的投资建议：每一个投资组合的核心部分，应当由成本低廉、税收高效、股票涉及面广泛的指数基金构成。如果你的确想冒险赌一赌某个风险因素未来会产生超额收益，那么只有投资组合的核心部分由按市值确定权重的涉及面广泛的指数基金构成时，你的做法才算是非常谨慎的。如果你确实希望向投资组合中加入额外的风险因素，比如向小市值股票做些额外的风险暴露，那么通过购买成本低廉、以市值确定权重、追踪小市值股票指数的基金，便可以非常有效地达到目的。
对有效市场理论信奉者有何意义
从2008年3月一直到2009年3月，股票市场几乎下跌了50%。2008年3月，股市反映了所有可获得的信息了吗？有人能合理地论证股票已得到有效定价吗？对于很多观察者来说，2008~2009年的股市暴跌以及随之而来的全球金融危机，像是敲响了有效市场理论的丧钟。
2009年，乔治·索罗斯写道：“2008年的股市崩盘确实败坏了有效市场理论的声誉。”有效市场理论遭到谴责，被视为金融危机的罪魁祸首，无数的金融评论员认为该理论遭到彻底失败。例如，受人尊敬的市场策略师杰里米·格兰瑟姆（Jeremy Grantham）发表意见说，有效市场理论“在一定程度上对这场金融危机负有直接责任”。法国兴业银行（SociétéGénéral）的全球策略师詹姆斯·蒙蒂尔（James Montier），在《金融时报》上撰文宣称，赞成市场有效的理论“是彻头彻尾的垃圾”，应该被扔进垃圾桶。
有些“聪明的α”投资组合支持者相信市场是无效的，并将其投资组合的构建方法视为保护投资者免受价格虚高、股票不利影响的一种途径。此外，他们争论说，可以依靠学术成果来构建更加聪明的投资组合——那些成果表明股市中存在很多具有统计显著性的可预测模式。然而，我们看到，那些模式并非每个时期都可靠，而且，其中有些模式以个股的基本面估值衡量因素为基础，可能只是反映了测量风险的一个更好的代表。此外，很多这类模式就像很多已经发生过的那样，在将来可能会自我毁灭。的确，由于存在这一合乎逻辑的原因，人们应该小心谨慎，不要过多强调这些异常现象和可预测模式，也不要太过依赖“聪明的α”投资组合来提高投资业绩。
“聪明的α”投资组合不会保护你免受市场泡沫的伤害。我注意到，有些批评有效市场理论的人以及有些管理“聪明的α”投资组合的人争论说，互联网泡沫在膨胀过程中很容易加以辨认。罗伯特·席勒于21世纪初出版了其著作《非理性繁荣》，当时市场正处在最高点，的确如此，但是，在2000年年初识别出了一场具有相同模型的泡沫，在1992年也识别出了股票市场“过度定价”现象已极其严重，当时股利收益率低、市盈率高表明美国的股票长期收益率会接近于零。事实上，1992~2013年，股票市场的年均收益率超过9%，这也大约是其历史平均水平。1996年12月，美联储前主席格林斯潘发表关于市场出现“非理性繁荣”的讲话，此时同样是那些模型预测股票长期收益率为负值。自格林斯潘主席发表讲话之日起，一直到2013年12月，即使这之间承受了两次深幅下挫的熊市，大型股市指数的收益率还是回归至大约每年7.5%。只有事后回首时，我们才知道1999年以及21世纪初股票价格已经“太高了”。谁都无法帮你选择出入市场的时机，以便在市场达到暂时高位时能让你避免投资。
罗伯特·希勒与理查德·罗尔曾进行过一次交流，揭示了许多鲜为人知的情况。前者是一位经济学家，同情股价部分可预测的观点，对有效市场理论持怀疑态度，后者既是一位学院派经济学家，也是一位管理着数十亿美元投资基金的商人。在希勒强调市场无效现象会在股票定价过程中发挥重要作用之后，罗尔做出了如下回应：
我亲自尝试过利用学者瞎想出的每一种异常现象和收益预测方法，拿客户的资金和我自己的钱去投资……我尝试过利用所谓的年末异常
缺乏获取异常利润的机会，常常可以用一个在金融学教授中流行的笑话来加以解释。有一位相信有效市场理论的教授，与一名研究生正沿着街往前走。学生突然发现地上有一张100美元的钞票，停下脚步去捡。教授发话说：“别费事了，如果那真是一张100美元的钞票，它就不会在那儿了。”或许，把这故事改成更好的版本，能更好地让读者记住：如果有100美元的钞票躺在周围，这钞票也不会留在那儿很久。
只要存在着股市，投资者的集体判断就可能会出错。此外，毫无疑问，有些市场参与者明显不够理性。但是，即使价格总是由追求利润最大化的理性投资者来决定，价格也绝不会是“正确的”。假设股票价格被理性地定为未来所有现金流的折现值。未来现金流只能被估计，永远无法被确切地知道。对未来销售额和盈利的预测总会存在误差。此外，随着时间变动，股票风险溢价不大可能保持稳定。因此，股票价格很可能始终是“错的”。有效市场理论表示，我们永远不能确定，股价在给定的时间是否过高或过低。有些投资组合经理可能正确地判定有些价格已过高，其他价格已过低。但是，在其他时候，这样的判断会是错误的。此外，无论如何，可归因于正确判断带来的利润，并不代表当时明显存在的未被充分利用的超额收益。
股票的异常定价现象和股票收益率的可预测模式，随着时间的推移可能会出现，甚至短时间内会持续下去。罗闻全【注：罗闻全也认为，股票市场收益可预测模式的存在并非一种要么都有要么都无的情况，而是随着时间推移会变化的一种存在，取决于现有套利限制、市场不完全现象以及心理偏差的特点。这些因素可能造成出现这样的一些时期：股票收益率看上去可以预测，偏离有效市场理论的情况看起来似乎存在】认为，任何工程师都不愿意设计一种测试，以确定某台特定发动机是否完全有效。但是，工程师愿意努力地去衡量那台发动机相对于无摩擦的理想发动机的有效性。与此相似，为了接受有效市场理论的基本信念而要求我们的金融市场完全有效，也是不现实的。的确，正如桑福德·格罗斯曼（Sanford Grossman）和约瑟夫·斯蒂格利茨（Joseph Stiglitz）所言，要让我们的金融市场具有完全的有效性，那是一个无法实现的理想。确保信息在股价中快速反映出来的交易者，至少必须能够让交易保本。但是，问一问我们的金融市场是否相对有效，还是合情合理的，而我认为已有说服力很强的证据表明，我们的市场很接近于有效市场理论的理想。信息确实在股票价格中得到了迅速的反映。有效市场理论背后存在一个基本观念：市场中若存在明显的可获得风险调整后超额收益的机会，人们便会一窝蜂地利用这样的机会，直到机会消失殆尽。这一观念像有效市场批评者提出的任何东西一样，合情合理，又合乎常识。如果说地上会有100美元面额的钞票，这样的钞票也不会留在那儿很久。
以市值确定权重的指数化投资仍是最佳策略
总而言之，在指数投资最高地位的争夺战中，以市值确定权重的指数化投资不太可能被剥夺最受青睐者的地位。即使市场无效，背离整体市场所给定的权重分配，结果也只能是零和游戏。市场中所有股票必然被某些人持有。如果投资者持有的投资组合表现优于市场，结果必然是另有些投资者持有的投资组合表现较差。然而，由于成本更高，主动管理型投资或“聪明的”指数化投资必然是一个负和游戏。平均而言，成本较高的这些投资组合的业绩必然会逊于以市值确定权重的指数基金，因为后者能以接近于零的成本买入。
有大量证据表明，专业投资经理不能做到业绩优于仅仅买入并持有涉及面广泛的股市投资组合的指数基金。通常情况下，1/3的专业管理基金输给了风险相同的、涉及面广泛的以市值确定权重的指数基金，而一个时期看上去确实产生超额收益的专业管理基金，接下来的时期却不太可能再创佳绩。专业管理基金的业绩记录显示，股票市场并不存在足够的可预测性，以产生可加以利用的套利机会。
每个投资组合的核心部分应该由成本低廉、税收高效、涉及面广泛的指数基金构成。如果你的确想冒险，赌一赌某种风险因素会在未来产生超额收益，并且你的投资组合核心部分若由以市值确定权重的涉及面广泛的指数基金构成，那么，你便可以非常审慎地去赌一把。