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第15章 潮起……
第15章 潮起……
1979年11月1日，普林斯顿–新港合伙公司刚好成立10周年。在这10年里，标普500指数的年回报率，包括红利，是每年4.6%，小型企业的股票年回报率是8.5%，而两者的波动率都远远超过普林斯顿–新港合伙公司。我们的财富则在相同的时间里增长了409%，年回报率达到17.7%，除去所有费用后也有14.1%。管理的资本也从最开始的140万美元增长到2 860万美元。在1979年年末，我们对20世纪80年代的总体计划是：把自身的技术扩展到新的投资领域。对我来说，这意味着解决量化金融里更多有趣的问题。而对于公司来说，这将帮助我们把更多资本投资到市场中去，从而获得更高的回报率。
我们的第一个研究项目，我称之为“指标项目”，主要探究的是公司的各种财务特征——或者叫金融指标——能否被用来预测股价的回报。项目的原型机是“价值线模型”，一项我们在1965年开发出来的投资服务计划。在这个模型中，我们综合了公司的意外盈余公告、市盈率和动量等信息，把股票分成I（最好）到V（最差）一共5个等级。如果这家公司的股价近期有很强的上升趋势，我们就说这家公司的动量为正；反之，如果股价有很强的下降趋势，则动量为负。
指标项目的主要负责人是杰罗姆·巴塞尔博士。他是一位极具天赋并且说话思路清晰的年轻经济学家，我们是在商学院[1]（现在是加州大学欧文分校的保罗·莫里芝商学院）一同任教时结识的。项目的另一个重要人物是史蒂夫·水泽，他同时也是前后所有项目的核心成员之一。1972年，史蒂夫和另一名加州大学欧文分校的学生一起来找我，希望在我的指导下完成一个数学方面的特殊暑假课题，其主要内容是探究21点赌博中计牌的某一方面的运算。课题完成得相当出色。因此，在1973年，当我急需一名计算机方面的技术人才时，我就找到了史蒂夫。他拥有计算机科学和物理学双学位，主管我们的计算机运算和大部分相关方面的研究。之后，他成了普林斯顿–新港公司的普通合伙人之一，私下里，他也是我珍贵的朋友。
这个项目主要依赖于两个庞大的证券数据库，以及读取、运算数据所需的计算机运算能力。时至今日，我们已经有相当可观的渠道获取这两项条件。芝加哥大学的证券价格研究中心数据库提供了股票历史日线价格、现金分红的数量、时间以及其他证券数据，而在计算统计数据库（Compustat）里则可以找到资产负债表和公司收入等信息。在我们系统分析的诸多指标分数里，有几个和股票的历史价格表现了出强关联性，比如说收益率[2]（年收益除以股价），股息率，账面价值除以股价，动量，放空数量（公司股票当前的放空股数），意外盈余（公司的盈利公告中实际盈利数量大幅高于或低于分析员的预测），公司管理层、董事和大股东的买卖数额，以及公司销售收入和市场价格的比值。我们首先研究了单个指标的影响，然后找出联立它们的方法。用固定的历史图形预测未来价格的展开分布，据此我们创造了多重指标资产分化系统（Multiple Indicator Diversified Asset System,MIDAS），并用这个系统另外建立了一个特殊对冲基金（做多“好”的股票而做空“差”的股票）。多重指标资产分化系统的优势在于，它本身适用于整个股票市场，因而有巨大的交易容量。
除了我们以外，还有两位金融学教授——布鲁斯·雅各布斯和肯尼斯·利维，也在独立研究类似的预测机制，他们在1986年秋天加州大学伯克利分校的金融项目中展示了其研究成果。多重指标资产分化系统运行得非常成功，我们一直沿用它直到1988年年末普林斯顿–新港合伙公司解散。其后，雅各布斯和利维继续使用这个机制来管理价值数十亿美元[3]的资产项目。
1985年，我们的两个办事处——加利福尼亚州的新港办公室和新泽西州的普林斯顿办公室，加起来已大约有40名员工。我负责管理新港办公室，而杰伊·里根则负责打点普林斯顿的办事处。此时，我们的业务也扩展到了全球范围：除了纽约，我们也经营伦敦、东京等地区的股票市场。伦敦所在的时区比纽约提前5个小时，所以交易员们必须早早地到公司更新大西洋另一头的投资款项，然后为上午9点30分[4]纽约以及美国其他期权市场（芝加哥期权交易所、美国证券交易所、美国费城股票交易所等）的开市做准备。新港办公室晚普林斯顿3个小时，我们的工作从早上6点开始，具体内容是把最新的股价数据输入电脑，为东海岸的办事处提供新的交易建议。另外，因为亚洲股票交易的开放时间在美国当地的深夜，而东京股票交易市场又尤为重要，我们和东京方面的通话经常从早上6点持续到下午，一整天的电话线路都相当繁忙。
很快，普林斯顿–新港合伙公司开始涉足全新的交易类型，其中有几个甚至是我们自己开拓的业务[5]，包括由高盛在1983年下半年建议的一单大宗一次性交易：源于政府针对美国电话电报公司（AT&T）提出的反垄断诉讼，根据审判结果，其被强制拆分成8家公司——1家依然名为AT&T的主公司和7家被称为“贝尔七兄弟”的本地电话公司。根据协议，每10股老AT&T的股份可以兑换成10股新AT&T股份，外加每个“七兄弟”公司的1股。这10股新AT&T股份和7股小公司股份的合计“预发行”（这意味着你能够以“现在”的价格协议买入或卖掉这些股份，而一直到这些股份正式发售时，都不用实际支付或获得相应的现金）价格远远高于10股老AT&T股份的价格，因此这单生意格外有吸引力。
普林斯顿–新港合伙公司以每股66美元的价格一共买入了500万股老AT&T股份，价值大约为3.3亿美元。这部分费用大部分由一笔定期筹款支付，它是中间商为这笔交易提供的专项特殊贷款，在交易结束后直接从收益中扣除。同时，我们做空了即将由老AT&T股份置换的新股股票，以此来降低相应的风险。这些“预发行”股包括500万股新AT&T股票和“贝尔七兄弟”中每家企业的50万股股票。整个交易过程里，我们从高盛那里以一单500万美元，每单取其中一半的方式，一共购买了市值为3.3亿美元的股票。在我桌子上还放着当时作为交易纪念品赠送的一枚金色徽章，纪念1983年12月1日这笔纽约股票交易所历史上最大数额的单笔交易。前后两个半月间，去除所有费用后，普林斯顿–新港合伙公司仅凭AT&T的这笔交易就赚取了160万美元的净利润。
同时，一支由博士生组成的庞大军队正在沿着我们的道路向华尔街进军，他们大幅延伸了金融衍生品理论，在华尔街掀起了一场量化革命，并在对冲基金、投资银行和其他机构中协助投资。这些被称作量化工程师的博士们往往为发行方（sell side，或者说“卖方”，他们寻找并发行新产品）所驱使，他们发明新的证券衍生品，然后交给销售以向投资人推销。不过这些投资产品在一系列危机中破坏了世界金融体系，并且危机愈演愈烈。不过，最初的这场危机就出乎了所有人的意料。
1987年10月16日星期五，道琼斯工业平均指数下跌了4%。相对于每日平均1%的波动幅度，这算是比较大的跌幅，不过这不足以引起恐慌。然而，市场已经有些疲软，波动率开始增加。
接下来，星期一早上我们看到市场持续下滑，等到我准备回家吃午饭的时候，市场已经下跌了7%，超过了历史上两次最大跌幅纪录的一半，这两次分别是1929年10月28日、10月29日的13%和12%，两次下跌被认为是预示大萧条时期开始的信号[6]。而当我在餐厅里吃饭的时候，股市进一步崩溃，办公室给我打来电话，告诉我道琼斯指数已经下跌400个点，跌幅达18%，创下有史以来单日跌幅最高纪录，同时市场恐慌在持续蔓延。薇薇安善解人意地问我是不是该赶回办事处，普林斯顿–新港合伙公司和我的个人财富很可能会蒙受重大损失。我告诉她，对当天市场发生的情况我无能为力。至于我们的钱安全与否，我相信它们大部分是安全的，对冲机制会保护我们的投资。“你现在准备怎么办？”她接着问道。我回答说，现在我们首先需要放松一下吃完午饭。下午，我去办公室草草地查看了一圈，回家开始梳理这场股灾的来龙去脉。
等我坐在书桌前思考时，交易所已经收盘，当天股市下跌了508个点，缩水23%，创下历史上单日下跌之最。一天内美股股市蒸发了将近四分之一，美国损失了5%的资产净值，而股灾的余波依然在全球范围内蔓延，恐慌的情绪遍布市场。对于学术界的经济学家们来说，这样的情况几乎是天方夜谭。就好比太阳突然间熄灭或者是地球停转一样不可思议。学者们通常用一种概率分布来描述股价波动，并给这种分布起了一个深奥的名字：对数正态分布[7]。这种分布理论能很好地符合小的和相对较大的历史价格变化，但大大低估了股价发生特大波动的概率。类似布莱克–舒尔兹公式这样的期权价格金融模型就是建立在对数正态分布的基础上的。我们在研究指标模型时就意识到这种传统概率理论存在缺陷，在考虑了特大价格波动出现的概率后，我们找到了一种更好的办法来拟合历史股价变化[8]。因此，尽管我当时也对如此大的跌幅感到十分意外，却不像其他大部分人那样惊慌失措。
外界对这天股市崩盘的原因众说纷纭，至今也没有定论。那天晚上，我独自思忖：为什么会发生这种情况？明天股灾还会继续吗？在这场混乱中是否存在获利的机会？我相信当时的一种新兴金融产品——资产组合保险，是这次股灾的罪魁祸首。如果更早一些注意到这项产品的过度扩张，我本可以预测到这次股灾。这项投资产品主要由利兰、奥布莱恩和鲁宾斯坦的量化公司发明并推广。它的原理如下。假设一家公司的养老金和利润分享计划由一系列资产组合投资组成，如果公司想要保护这些钱不受市场下跌的影响，那么它可以在公司内部或者由组合保险专家建立相应的程序：当市场下跌时，卖出股票而买入美国短期国债。市场每下跌几个百分点，公司就会通过这一程序卖掉一部分股票换成国债，直到全部买入国债。同理，如果之后市场回涨，公司也会对应卖掉国债重新购入股票。
股灾发生时，市场上大约共有600亿美元的资产使用了这种保险机制，并由电脑负责交易操作。星期五那天股市下跌4%，随后保险程序启动，下单卖出股票而买入国债，这些交易都将在星期一执行。所以星期一早上一开盘，大量抛售的股票驱使股价进一步下跌，结果导致了保险机制下的新一轮抛售。随着价格一泻千里，恐慌情绪开始在普通投资者中蔓延，他们跟着卖出股票，市场下跌犹如洪水般泛滥。这样的“正反馈循环”持续了一整天，一发不可收拾，最终造成灾难性的崩盘。资产组合保险的本意是预防市场大幅下滑，保护投资者们免受大量损失。讽刺的是，治病良方反倒成了罪魁祸首。
想要理解我接下来做的事情，需要多知道一点相关背景：对于资产组合保险程序来说，不断地在下跌时卖出股票而在上涨时买入是非常昂贵的交易过程。一方面是因为买卖股票在交易中会对市场价格有所影响[9]；另一方面，每次操作时支付给经纪人处理交易的佣金成本也相当高昂。
尽管使用资产组合保险的机构比小投资者享有更低的佣金率，但它们依然不会直接交易股票，而会选择用合约的方式购买（或卖出）未来某个时间点上的标普500指数中的股票，这样可以尽量压缩交易成本。这种被称为“期货合约”的交易方式同样适用于交易其他资产，包括债券、货币、金属、原油、天然气以及像玉米、小麦、猪腩（五花肉）这样的农产品。标准的合约有统一的数量和交割时间，比方说一份在2017年9月交割的100金衡盎司[10]的黄金期货合约。合约是买卖双方的交易媒介，为了保证双方都必须遵守合约内容，两边都会拿出一部分资产作为抵押。这部分被称为“期货保证金”的款项通常和合约总额成一定比例[11]。因为特定商品的期货合约也是可交易的，期货合约的价格升降往往和所交易产品的价格保持一致。而这些都为股灾埋下了隐患。
标普500指数股票的期货合约在20世纪80年代初开始出现在交易市场上，到1987年10月，这类合约已经在市场上流行了好几年，通常被用作一种便宜、迅速的方式来看多（此时买入证券产品，也可以说“做多”）或看空（此时，卖出证券产品，或者说“做空”）市场。一般来说，如果期货合约的价格和标普500指数之间的差距过大，套利者就很容易通过“做多两者中价格低的那个，做空另一个”这种对冲方式，几乎毫无风险地套取利润，因而期货合约的价格和标普500指数本身的价格非常接近。正常情况下，这种套利方法也驱使标普500指数与其期货合约的价格差距维持在很小的范围内。而我们普林斯顿–新港合伙公司则自1982年标普500的期货合约在芝加哥商品交易所上市交易的第一天起，就用这种方法赚取利润。
经过一晚上的深思熟虑之后，我最终认为，是资产保险大量抛售股票导致了星期一的崩盘。第二天一早，标普500的期货合约的交易价格大概在185到190间，而标普500指数的价格依然是220。两者的差价达到了惊人的30到35，这种情况闻所未闻，因为套利者大量的交易单通常使二者的价差保持在1到2个点间。一种合理的解释是，资产组合保险机构抛售了巨量的标普500的期货合约，使得合约价格大幅下跌，而同时，股市崩盘让套利者们胆战心惊，无法轻易操作价差，使得标普500的指数没有跌得那么严重。通常情况下，当合约价格远低于指数时，套利者们会做空那些和标普500指数紧密相关的股票，同时买入便宜的指数期货作为对冲。当期货价格和股价收敛时（通常期货合约到期时，价格也会如此），套利者们就结束对冲操作，赚取价差利润。但在1987年10月20日星期二那天，许多股票却因为“报升规则”很难或者压根无法做空。
报升规则是《1934年证券交易法》（Securities Exchange Act of 1934，10a–1条款）的一部分。法案指出，除了特定情况以外，卖空交易单只有在当前报价高于除此以外最近的交易价（“报价上升”）时才有效。这条规则是为防止卖空交易者们故意打压股票价格而制定的。在这场股灾中，标普500指数与其合约的差价史无前例，两者间的潜在利润相当诱人。此时我想要通过做空股票、做多合约的方式套取价格利润，标普指数股票的卖空报价差不多比合约价高15%（30个点），因此在未来几天内套利者的潜在利润也接近15%。然而，在股价崩溃的环境下，卖空报升股票的成交量寥寥无几，该怎么办呢？
我很快想出了一个解决方案并打电话给我们的首席交易员，指示他：不管此时标普期货合约的市场价格是多少（大约为190点），都买入价值500万美元的指数期货合约；与此同时，以220点做空大约价值1 000万的标普指数股票——而不是做空通常形成最优化对冲的500万美元。我之所以选择两倍价值的股票，是出于对做空的考量：由于报升要求，股市崩盘时能够成交的做空交易（空头）数量极其有限，我估计大概有半数交易无法执行。如果在实际操作中有多于或少于半数的股票最终做空成交，那么尽管那样无法形成最佳对冲，15%的获利空间也仍会给我们充足的余地，保护自己的资金不受损失。
我们的首席交易员是公司的一个小合伙人，他的主要收入来源是我们的佣金费用。尽管我向他详细解释了我的分析过程，并指出这是千载难逢的盈利机会，但这天发生的一切远远超出了这位交易员的想象。惊魂未定之下，他呆若木鸡，因而拒绝执行操作。我企图说服他为了普林斯顿–新港合伙公司，马上就去下单交易，或者至少我希望他能拿我账户上的资金进行交易。如果他选择后者，我告诉他，我将把账户上的所有利润算作普林斯顿–新港合伙公司的利润，分给除他以外的所有合伙人。
我的策略是：由于报升规则，大约只有半数做空能够交易成功，若果真如此，那么我们就能做成最优对冲并赚取大约75万美元的利润。如果做空交易全部落空（这种情况很不实际），那我们就相当于在一个极低的价位购入了标普期货合约——标普指数至少要再跌将近13个百分点我们才会开始赔钱；而在另一种极端情况下，尤其是在市场极度恐慌时，空单几乎不可能全部交易成功。即便如此，期货合约市场也需要上涨将近14%，我们才会开始亏损。为了避免出现后一种情况，我告诉交易员，在做空仓位差不多成交一半时取消剩下的所有做空交易。最后，交易员还是按照我的指示执行了操作，完成第一轮操作后，我们立刻进行了第二拨同等数额的交易。交易日结束时，正如我所预料的那样，有一半的空单没能成交，我们大约买入了900万美元的期货合约，做空了大约1 000万美元的股票。一天下来，我们套取了大约100万美元的利润。如果交易员没有浪费大量时间拒绝执行操作，我们本可以再进行数轮操作，多赚取几百万美元的收入。
这一年，我们非常“平稳”地度过了10月，普林斯顿–新港合伙公司在这个月里不赚不亏，而与此同时标普500的指数下跌了22%。从8月到12月间的5个月里，整个市场也将近亏损了22%，与之相对地，我们公司则稳定获利9%[12]。
从1969年到1979年，普林斯顿–新港合伙公司从一间140万美元的合伙公司，成长为当时可能是华尔街上在数学分析、解析和计算机方面超一流的公司。在接下来的8年又2个月里，从1979年11月1日到1988年1月1日，我们的资产总额从2 860万美元增长到27 300万美元，投资款项总计达到10亿美元。公司的资产年收益率达到22.8%，除去所有费用，我们有限合伙人的年收益率是18.2%，相较之下，这段时间里标普500指数的年收益率则只有11.5%，小型企业的股票年收益率也不过是17.3%。不仅是我们的收益大大超过了市场，按照行业数据[13]，我们承担的风险也远在两者之下。我们每年，甚至每个季度中，都未尝一败。
在此期间，我们新开发了数项投资产品，这些产品很可能把公司的资产规模发展到几十亿美元。
1.最先进的可转债、权证和期权数字分析模型以及相应的交易系统。利用这些模型和体系，我们当时已经是日本权证市场上最大的投资商。
2.统计套利系统。这是一个针对普通股票市场的数字化分析模型，我们在这个交易系统中用计算机实时采集市场数据后将其输入到价值200万美元的计算中心进行处理，处理完成后计算机自动生成电子交易单并将其送到交易层面执行操作。在一个小隔间里，我们每天完成100万股到200万股的交易量，占当时纽约证券交易所每日交易总量的1%到2%。
3.一群研究利率的专家后来也加入了我们公司。这群人原先就职于所罗门兄弟公司，曾在18个月内为所罗门兄弟获利5 000万美元。
4.多重指标资产分化系统：这个股票指标预测系统当时很可能为我们开拓更多资产管理业务。
5. OSM合伙公司：这是一个“对冲基金投资”的项目，专门投资其他对冲基金公司。
而这一切都注定就此结束。
[1] 就是现在的管理系研究生院。
[2] 收益率的公式是E/P，E代表年收益（前12个月的收益或者是未来12个月的预期收益都可以）。这是著名的价格–收益比——P/E的倒数。在这里之所以用E/P更好，是因为收益可能为0或者负数，E/P在数学上更好处理。（P代表价格——译者附注）。
[3] 参见：《市场中性策略》 （Market Neutral Strategies），布鲁斯·L.雅各布斯和肯尼斯·N.利维编辑，威利出版社，新泽西，2005年。
[4] 从1974年10月1日到1985年9月31日，纽约证券交易所（NYSE）的开市时间是早上10点到下午4点，之后才变更为上午9点30分开市。
[5] 我们开拓的其他业务还包括：利率掉期（针对对冲我们头寸/款项中的利率风险）、正向债券套利、正向商品套利、购买价格低于清算价值的封闭式基金获利和许多其他特别交易。
[6] 1929年大股灾。1929年10月24日到10月29日，多重因素导致连续数日股市崩盘，其中以10月28日、10月29日两天跌幅最大。1929年的股市崩溃并非源于一天之内发生的事情。股灾过后的20世纪20年代末直至30年代初，也就是“大萧条”时期，全球经济衰退，失业率居高不下，这也是引发第二次世界大战的重要因素之一。——译者注
[7] 自变量的对数成正态分布。股票投资的长期收益率通常被认为成对数正态分布，这是因为总收益率是每天收益率的乘积，而对数运算中可以把收益率的乘除运算转换成其对数的加减运算。——译者注
[8] 我最近在读《金融大师》（Masters of Finance）上对哈里·马科维茨的采访时才了解到马科维茨和乌斯曼在当年得出了和我们一样的结论，他们针对标普500指数每日价格变化做了研究，而我们还测试了200只个股数据。他们的研究完成于1987年以前，早在马科维茨1990年获诺贝尔经济学奖之前就已经提交给了期刊，但被拒稿（！），直到1996年才在其他地方出现了一次。
[9] 在这里对市场的影响主要是指：买入的“市价单”总体上都会等于或高于最新价格；而卖出的“市价单”则更接近低于最新价格成交。
[10] 一种英制单位，1常衡盎司为1/16磅，约为28.35克，1金衡盎司约为31.10克，比1常衡盎司重了约10%。——译者注
[11] 成一定比例：期货保证金分为固定保证金体系和比例保证金体系，这里说的是比例保证金体系。——译者注
[12] 普林斯顿–新港合伙公司当时在这里使用了5个月这一奇数月数作为计算周期，因为普林斯顿–新港合伙公司的财年计算从1987年10月31日变更为12月31日。
[13] 普遍的指标包括夏普比率、索提诺比率、回落分布（distribution of drawdowns）和MAR比率（年收益除以最大回落幅度）。详细情况可参考威廉·赞巴在《维尔莫特》杂志中分三部分连载的（2006年3月、5月和7月刊）《伟大的投资者》 （The Great Investors）。