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第5章 按市值对股票排序：规模很重要
要掌握一项技能，首先要按部就班、简化程序。
——托马斯·曼恩
在本书的这一版中，我们使用CRSP数据库，根据市值检验1926～2009年的股票。首先，我们来预习一下两个样本总体的收益，这是我用来比较其他投资策略的基准指标。这两个依据市值的基准测试，就是“所有股票”与“大盘股”。“所有股票”指的是所有市值高于2亿美元（经通货膨胀调整后的值）的股票，“大盘股”指的是市值高于数据库市值平均水平的股票（通常包括该数据库中按市值排列在前17%的股票）。我们还检验了一组小盘股样本总体，这类小盘股流动性适中，可以进行大宗交易。最后，我使用Compustat数据库来检验一组由龙头股组成的大盘股样本总体。对于这些市场领先公司——我称之为龙头公司，我需要使用Compustat数据库中的数据，因为我们构建龙头股样本总体所需的某些因素在CRSP数据库中是找不到的。除了这些可用于投资的投资组合样本总体外，我还重点关注那些可投资的公司（市值高于经通货膨胀调整后的2亿美元）的股份，对这些可投资股票按照市值的规模，依十分位（10%）从小到大进行排序。
除了龙头股样本总体之外，在所有的情况下，我都从1926年12月31日开始投资10 000美元，且每年对投资组合进行调整（使用我们在第4章中所介绍的综合调整方法）。和我所有的检验一样，组合中各只股票具有相等的权重，全部股息均被再投资，而且，为避免前视偏差，对所有的相关变量（如流通普通股股数等）均假设一定的时间滞后期。我还使用月度数据对过去83年中最糟糕的情况进行了说明。
表5-1显示了“所有股票”“大盘股”及标准普尔500指数的收益情况。正如第1章所提到的，在那些市值超过CRSP及Compustat数据库平均数的“大盘股”投资组合的收益与标准普尔500指数的收益之间，几乎没有什么区别。在1926年12月31日投资于标准普尔500指数的10 000美元在2009年12月31日的价值增至23 171 851美元，而等额资金若在同期内投资于“大盘股”投资组合，其价值将增至21 617 372美元。这丝毫不令人惊讶，因为投资于标准普尔500指数实际上就等同于投资于那些规模大、知名度高的公司。表5-1对各组投资组合的年度收益进行了小结。在此期间，标准普尔500指数的年复合平均收益率为9.78%，而“大盘股”投资组合的年复合平均收益率为9.69%。
“所有股票”投资组合的表现远远超过标准普尔500指数与“大盘股”投资组合：10 000美元的初始投资增至38 542 780美元，年复合平均收益率为10.46%。然而，这种投资业绩的表现并非一帆风顺。与“大盘股”投资组合相比，“所有股票”投资组合的标准差更高，为21.67%，同时还具有更高的下行风险。此外，如果分析这一时期的滚动收益率，你会发现，在某些时期内“所有股票”投资组合的表现明显地超过“大盘股”投资组合。另外一些时候则正好相反，20世纪30年代初，“大盘股”投资组合在5年期内的表现优于“所有股票”投资组合，但“所有股票”投资组合在1932年市场见底之后的表现更突出。例如，在截至1937年5月的5年期里，“所有股票”投资组合相对于前5年的累计收益为461%，年复合平均收益率为41.17%，而“大盘股”投资组合的同期收益率为370%，年复合平均收益率为36.26%，从这5年期内的累计收益来看，“所有股票”投资组合的表现比“大盘股”投资组合的表现要超出91个百分点。
表5-1 标准普尔500指数、“大盘股”及“所有股票”投资组合的年收益及风险数据统计概要（1927年1月1日～2009年12月31日）
①预期最低收益等于收益率的算术平均值减去2倍的标准差。
②预期最高收益等于收益率的算术平均值加上2倍的标准差。
1975年12月31日～1983年12月31日，“所有股票”投资组合的收益率远高于“大盘股”投资组合的收益率，而在接下来的1984年12月31日～1990年12月31日这一期间，情况恰好相反。在某些时期里，“所有股票”投资组合和“大盘股”投资组合一样，陷入了最糟糕的境地：1929年8月～1932年6月，“所有股票”投资组合损失了85.45%，“大盘股”投资组合损失了84.33%；而1926～2009年，这两种投资组合损失在20%以上的次数都是20次。“所有股票”投资组合从最高点到最低点的最大跌幅超过20%以上的次数为9次，最大跌幅发生在1929年8月～1932年6月，损失为85.45%。最近的一次大跌发生在2007年5月～2009年2月，“所有股票”投资组合的跌幅为55.54%。表5-1概括了每个投资组合在1926～2009年的表现，表5-2显示了这些投资组合在各个10年期内的表现。图5-1显示了在1926～2009年这一时期内，“所有股票”投资组合相对于“大盘股”投资组合的滚动年复合平均超额收益率。
表5-2 按10年期划分的年复合平均收益率
①1927年1月1日～1929年12月31日的收益。
②2000年1月1日～2009年12月31日的收益。
图5-1 5年期滚动年复合平均超额收益率（或超额损失率）（“所有股票”投资组合的收益率减去“大盘股”投资组合的收益率，1927年1月1日～2009年12月31日）
最糟糕的情况，最高收益与最低收益
我们列举了每种投资策略在1年、3年、5年及10年期内的最高及最低收益率，还考察了每组投资组合最糟糕的情况，并列举了所有跌幅超过20%（这种情况通常被定义为熊市）的情况、下跌的持续时间及复苏所需的时间。
表5-3～表5-5显示了每种投资组合最糟糕的情况，表5-6～表5-7显示了各投资组合在持有期内的最高与最低的收益率。例如，某个希望投资期限为5年的投资者想投资于“所有股票”投资组合，他或许会参考该组合在过去83年里的月度收益情况，在表现最差的5年期里，年平均收益率为-23.07%，而表现最好的5年期的年平均收益率为41.17%。这两种情况都发生在20世纪30年代、由1929年的股市大崩溃所导致的大萧条时期之后，但是，正如我们在近期的股市崩盘中所发现的那样，这些情况提供了一个典型案例，说明了这些5年期的最高与最低收益率对投资者具有怎样的意义。如表5-7所示，将这些数据转换成美元金额，假设某个投资者在“所有股票”投资组合中投入10 000美元，在未来5年中的收益如果和过去83年中最糟糕的情况相同，则其投资组合的价值将变成2 695美元，总的损失为73.05%，或每年损失23.07%。另外，如果这位投资者在未来5年中的收益和过去83年中最好的情境相同，则其投资组合的价值将变成56 062美元，总的收益为461%，年收益率为41.17%。投资者应当寻求那些升值潜力最大，同时下行风险最小的投资策略，因此，我们将在研究所有关键投资策略时重点关注这些数据。
表5-3 最糟糕的情况：“所有股票”投资组合跌幅超过20%的全部数据（1927年1月1日～2009年12月31日）
表5-4 最糟糕的情况：“大盘股”投资组合跌幅超过20%的全部数据（1927年1月1日～2009年12月31日）
表5-5 最糟糕的情况：标准普尔500指数跌幅超过20%的全部数据（1927年1月1日～2009年12月31日）
表5-6 按月度数据计算得到的最高与最差的年复合平均收益率（1927年1月1日～2009年12月31日）
表5-7 10 000美元按最高与最低的收益率（通过月度数据计算得出）投资所得到的最终价值（1927年1月1日～2009年12月31日）
如果不考虑大萧条时期[1]我们会发现，我们重点关注的这3个指数的走势偶尔会不一致。例如，自1950年以来，标准普尔500指数所经历的3年期的最大跌幅是截至2003年3月的3年期，指数在此期间下跌了41%；而“所有股票”投资组合与“大盘股”投资组合所经历的3年期的最大跌幅都是截至2009年2月的3年期，这两个投资组合在此期间的跌幅分别为46%与41%。从对这些数据的分析可知，在2000～2003年3月的熊市期内，与美国上市股票所受影响的平均水平相比，标准普尔500指数所受的影响更大。通过这些数据，你会发现：在1997～2000年的泡沫期间，标准普尔500指数产生的偏离有多大。在此期间，标准普尔500指数（或者更具体地说，指数中的一部分大规模成长型公司）的表现最好，并且与市场上所有其他股票的表现产生了极大的差异。记住，当你购买了标准普尔500指数，你就是等量地投资于整个市场。
表5-3～表5-5显示了这几种投资组合最糟糕的情况。对标准普尔500指数相关数据的回顾表明，在过去的83年里，标准普尔500指数跌幅超过40%（我将此定义为超级熊市）的情况共出现4次。注意，这4次中的两次是在最近的10年中发生的。另外两次，一次发生在1929～1932年6月，一次发生在1972年12月～1974年9月，其间相隔42年——时间之长，足以让投资者忘记一次超级熊市对投资者的可怕影响。现在的投资者没有这么幸运，2000～2009年所发生的一波又一波的超级熊市足以改变投资者的行为。即便在市场发生戏剧性的反转（开始于2009年3月）之后，投资者的资金仍然源源不断地撤出股市，转而投入到债券市场。实际上，股票投资者的神经已然崩溃，这让他们的投资行为变得更加保守，全然不顾这一事实：自美国证券交易所在18世纪90年代创立以来，美国股市每一次都能从衰退期中恢复元气，并再创新高。
再来看一下表5-5，我们发现，在全部损失期内，标准普尔500指数平均下跌40.57%，下跌时间平均持续16个月。如表5-5所示，平均复苏期为42个月，几乎是下跌时间的3倍。当我们发现熊市再一次来临时，这一信息特别有用，因为表5-5同时也说明，即便是最恐怖的下跌，股市也总能走出低谷，再获新生。
最后，我总会研究每种投资策略的基本比率，以确定它们相对于这两种主要的投资基准指标（“所有股票”与“大盘股”）的表现。表5-8显示了“所有股票”投资组合与“大盘股”投资组合的基本比率。通过研究滚动的5年期与10年期的收益率来确定基本比率，我们发现在全部的937个滚动的5年期内，“所有股票”投资组合有586天的表现优于“大盘股”投资组合的表现，或占全部时间的63%，而在全部的877个滚动的10年期内，“大盘股”投资组合有655天的表现优于“所有股票”投资组合，或占全部时间的75%。与之相反，在全部的滚动5年期内，“大盘股”投资组合表现优于“所有股票”投资组合的时间占37%，而在全部的滚动10年期内，“大盘股”投资组合表现优于“所有股票”投资组合的时间占25%。这种收益情况表明，对大多数投资策略而言，最好投资于“所有股票”这一投资组合。这一组合也包括许多小盘股，因为它的表现明显优于那些由大规模、著名公司构成的投资组合。
表5-8 “所有股票”投资组合与“大盘股”投资组合的基本比率（1927年1月1日～2009年12月31日）
小盘股的表现有多好
大多数以股票市值为对象的学术研究将股票按市值进行排序，并按百分比（10%）分为10组，并研究各组内股票的收益是怎样随着时间的变化而变化的。研究的结果非常一致：小盘股（排名最低的2个十分位组内的股票）的收益率大大髙于大盘股的收益率。我们还发现，小盘股具有极高的收益率。
在使用Compustat及CRSP数据库进行验证时，这种方法所存在的严重问题在于，基于小盘股的高收益而侧重于买入这类股票的投资策略几乎是不可能实现的。在对那些无法投资的微型股票（市值低于经通货膨胀调整后的2 500万美元的股票）进行了深入分析之后，我们发现，投资产生的收益主要取决于某只股票是否被包括在测试之中。例如，我们来看一下从Compustat数据库中所包含的股票中遴选出的样本总体，如表5-9所示，按照我们不同的假设，收益率之间存在着显著的差异。假设在1964～2009年这一期间，如Compustat数据库的情境1所示，你要求股票价格要超过1美元，但不限制股票的收益率，并且将那些缺失数据的股票也纳入投资组合中，则投资组合的平均复合收益率为28%。然而，当你要求所有的股票价格均须超过1美元，剔除那些数据缺失的股票，将那些月度收益率低于2 000%的股票排除在外，如Compustat数据库的情境2所示，投资组合的收益率下降了大约10%，其平均年复合收益率为18.2%。最后，如Compustat数据库的情境3所示，如果你不再增加其他标准，但是将所有的微型股票都纳入投资组合，而且不限制股票价格及其收益情况，你所构建的投资组合的年收益率将为63.2%。
表5-9 不同情境下Compustat及CRSP数据库中的微型股票（市值低于经通货膨胀调整后的2 500万美元的股票）的收益率情况（1964～2009年）
显然，利用和这些无法投资的微型股票有关的数据来投资，所产生的收益区别甚大，其结果完全取决于你所做假设的现实程度。在分析了Compustat及CRSP数据库的数据后，我们的结论是，如果你可以购买这些微型股票，从长期来看，最现实的年平均收益将介于17.6%～18.2%。当我们扩展这一分析，将1926年7月～2009年12月这一时期包括进来，使用CRSP数据库，这些无法投资的微型股票的年复合平均收益率降至15%。因此，这一投资组合的收益率很不稳定，你所观测到的结果在很大程度上取决于投资组合包含了哪只股票，又剔除了哪只股票。在2009年12月31日，Compustat及CRSP数据库中大约有2 401只无法投资的微型股票（根据我们的定义界定）——不管多大的交易量都有可能导致该股票的买卖价差猛增，从而导致这些股票的价格极其不稳定。不管投资者的规模有多大，他们可以是机构投资者，也可以是希望购买大量股票的个人投资者，如果想购买这些微型股票，这些股票的价格就会飙升。
当你考察那些可投资的微型股票时，即那些市值介于5 000万美元（经通货膨胀调整后的值）与2.5亿美元（经通货膨胀调整后的值）之间的股票，你会发现，微型股票的收益大多消失了。使用Compustat数据库，在1964～2009年这一期间，可投资的微型股票的年复合平均收益率为12.7%，而在同一时期使用CRSP数据库时，微型股票的年复合平均收益率为11.82%。当你使用CRSP数据库分析1926～2009年这一整个时期的收益时，可投资的微型股票的年复合平均收益率为10.92%，略高于我们的“小盘股”投资组合。分析股票市值对一家公司收益率影响的一种更好的分析方法是：对所有完全可投资股票按百分比（10%）进行分组估值。当你按百分比（10%）分析“所有股票”投资组合的收益率时，你会发现情况完全不同了。如图5-2所示，你会发现在可投资股票组合中，小盘股股票确实具有某种优势，但这一优势与其他研究成果（包括了无法投资的微型股票）所得出的结论相差甚远。如图5-2所示，1926年12月31日～2009年12月31日，按市值排序最低的10%的投资组合具有最高的年复合收益率，排序最高的两个10%的股票组合的年复合收益率最低，但差距并不显著：排在第10位的10%的投资组合的年收益率为10.95%，而排名第一（市值最高的股票组合）的10%的投资组合的年收益率最低，为8.82%，两者相差2.13%。表5-10显示了10 000美元的投资在每个十分位（10%）上对应的投资组合的增长情况，从第1个十分位（10%）投资组合（那些在“所有股票”投资组合中市值最大的10%的股票）到第10个十分位（10%）投资组合（那些在“所有股票”投资组合中市值最小的10%的股票）。该表还显示了每个十分位（10%）投资组合的夏普比率。
图5-2 “所有股票”投资组合按十分位（10%）分组的年复合平均收益率（1927年1月1日～2009年12月31日）
表5-10 对“所有股票”的投资组合按市值进行十分位（10%）分组分析结果概述（1927年1月1日～2009年12月31日）
小盘股与龙头股
我还研究了另外两组不同的股票投资组合：“小盘股”投资组合，即市值超过2亿美元（经通货膨胀调整后的值）但低于数据库平均值的股票及“龙头股”，即加强版的大盘股。这些“龙头股”来自“大盘股”投资组合，但除了规模之外，还有其他一些特征。要成为一家“龙头股”公司，公司应该是非公共事业公司，其市值必须超过数据库平均值，现在还有5 000万美元市值的最低要求（本书的前几版只要求超过数据库的平均值，而数据库还包括微型股票）——流通中普通股数及现金流量均须超过平均值，最后，销售额必须超过平均值的50%。根据以上标准，整个Compustat数据库中仅有6%的股票符合“龙头股”的条件。由于我们掌握的“小盘股”投资组合的数据已经上溯至1926年，我们先来分析这一类投资组合，然后再将时间向前推至1964年，分析“龙头股”投资组合。
小盘股的收益只是略胜一筹
如果我们忽略表5-9中那些无法投资的微型股票，分析结果显示在表5-11中。如表5-11所示，如果不考虑风险及其他因素，投资者可以从投资于“小盘股”中获得最高收益。稍后我们会看到，只有在投资者将市值作为其选择股票的唯一标准时，这种投资方式才是适当的。这些分析结果证实了学术界的研究成果：“小盘股”的表现优于“大盘股”，但是，一旦我们将微型股票从组合中剔除，其超额收益将远没有许多研究者所吹嘘得那样高。1927～2009年，“小盘股”投资组合的年收益率为10.82%，而“所有股票”投资组合在同期的年收益率为10.46%，“大盘股”投资组合的年收益率为9.69%。因此，如果我们于1926年12月31日在“小盘股”投资组合上投资10 000美元，到2009年12月31日，这笔钱将增至50 631 666美元，其收益远远超过“大盘股”投资组合与“所有股票”投资组合。但是，“小盘股”投资组合的风险更高（23.09%的标准差），这使其夏普比率与“所有股票”投资组合的夏普比率相同，都是0.25。表5-12显示了这3个主要投资组合的10年期收益率，表5-13与表5-14显示了“小盘股”投资组合的基本比率与“大盘股”投资组合及“所有股票”基本比率之间的对比情况。
表5-11 “所有股票”“大盘股”及“小盘股”投资组合的年收益和风险数据统计概要（1927年1月1日～2009年12月31日）
①预期最低收益等于收益率的算术平均值减去2倍的标准差。
②预期最高收益等于收益率的算术平均值加上2倍的标准差。
表5-12 按10年期划分的年复合平均收益率
①1927年1月1日～1929年12月31日的收益。
②2000年1月1日～2009年12月31日的收益。
表5-13 “小盘股”投资组合与“所有股票”投资组合的基本比率（1927年1月1日～2009年12月31日）
表5-14 “小盘股”投资组合与“大盘股”投资组合的基本比率（1927年1月1日～2009年12月31日）
具有讽刺意味的是，我们已经发现，当你使用本书中所强调的投资策略来寻求最大收益时，你最终只会选择小盘股及微型股票。我认为这不只是市值的原因，而是因为这类股票的定价最缺乏效率。目前，大约400只股票就占据了美国股市市值的75%，而剩下的25%市值则来自于几千只股票。小盘股及微型股票的数量如此之多，以至于分析师很难将它们全部包括进来，这就为投资者提供了巨大的机会，他们可以使用系统的、训练有素的投资方法来选择那些具备此类特征的股票，从而获得长期的高收益。
最糟糕的情况，最高收益与最低收益
表5-15显示了“小盘股”投资组合在1926～2009年间跌幅超过20%的所有结果。和“所有股票”投资组合及“大盘股”投资组合一样，“小盘股”投资组合自1926年以来，跌幅超过20%的次数为9次，最大跌幅发生在1929年8月～1932年6月，损失86%。不同于其他指数，“小盘股”投资组合的第二大跌幅发生在1968年11月～1974年9月，损失58%。最近的一次深幅下跌发生在2007年5月～2009年2月，“大盘股”投资组合的跌幅为56%。就“小盘股”投资组合的最高与最低收益率而言，表5-16显示了其在各个持有期内的最高与最低的收益率。你会发现，如果投资期限为5年，你投资于“小盘股”投资组合的预计最差收益率为每年损失24.56%。如表5-17所示，将这些数据转换成美元金额，如果你在未来5年中的收益和过去83年中最糟糕的情况相同，你所投资的10 000美元会锐减至2 444美元。另外，如果你在未来5年的预期收益等于过去83年中的最高收益，你所投资的10 000美元会飙升至62 313美元。表5-17显示了所有其他持有期的结果。图5-3显示了“小盘股”投资组合相对于“所有股票”投资组合的5年期滚动年复合超额收益率。
表5-15 最糟糕的情况：“小盘股”投资组合跌幅超过20%的全部数据（1927年1月1日～2009年12月31日）
表5-16 按月度数据计算得到的最高与最低的年复合平均收益率（1927年1月1日～2009年12月31日）
表5-17 10 000美元按最高与最低的收益率（通过月度数据计算得出）投资所得到的最终价值（1927年1月1日～2009年12月31日）
图5-3 5年期滚动年复合平均超额收益率（或超额损失率）（“小盘股”投资组合的收益率减去“所有股票”投资组合的收益率，1927年1月1日～2009年12月31日）
龙头股与小盘股：构建指数的一种更好的方式
现在我们来分析“龙头股”投资组合，并提供一个使用数量方法构建指数的实例。这一新指数的表现可能优于使用目前方法构建的指数。如前所述，“龙头股”指的是那些由行业龙头公司发行的“大盘股”，其年销售额超过平均水平50%，流通中股份及现金流量均超过平均水平，而“小盘股”指的是CSRP数据库中的全部股票及Compustat数据库中市值超过2亿美元（经通货膨胀调整后的值），但低于数据库平均值的股票。现今市值在2亿美元以上的公司，相当于1926年市值在1 360万美元以上的公司。这两种投资组合可以近似地代表蓝筹股及“小盘股”这两类股票。表5-18显示了我们所介绍的这4类投资组合及标准普尔500指数的收益率情况。注意，在这些投资组合中，“龙头股”投资组合的绝对收益仅次于“小盘股”投资组合；在调整风险之后的表现方面，“龙头股”投资组合表现最佳，另外，“龙头股”投资组合的夏普比率为0.39，是这些投资组合中最高的。“龙头股”投资组合还有着最高的索蒂诺比率，这一比率只关注下行风险，为0.12。表5-19显示了“龙头股”投资组合、“大盘股”投资组合及标准普尔500指数的10年期收益率。表5-20与表5-21显示了“龙头股”投资组合的基本比率与“大盘股”投资组合及标准普尔500指数的基本比率之间的对比情况。在对“龙头股”投资组合及“大盘股”投资组合进行比较时，我们发现，在所有的滚动5年期内，“龙头股”投资组合的表现优于“大盘股”投资组合的时间，占全部时间的75%，而在全部的滚动10年期内，“龙头股”投资组合的表现优于“大盘股”投资组合的时间，占全部时间的89%。图5-4显示了自1964年以来，“龙头股”投资组合相对于“大盘股”投资组合的5年期滚动年复合平均超额收益率（或超额损失率）。“龙头股”投资组合的表现类似于标准普尔500指数。
表5-18 “所有股票”“小盘股”“大盘股”“龙头股”投资组合及标准普尔500指数的年收益及风险数据统计概要（1964年1月1日～2009年12月31日）
①预期最低收益等于收益率的算术平均值减去2倍的标准差。
②预期最高收益等于收益率的算术平均值加上2倍的标准差。
表5-19 按10年期划分的年复合平均收益率
①1964年1月1日～1969年12月31日的收益。
②2000年1月1日～2009年12月31日的收益。
表5-20 “龙头股”投资组合与“大盘股”投资组合的基本比率（1964年1月1日～2009年12月31日）
表5-21 “龙头股”投资组合与标准普尔500指数的基本比率（1964年1月1日～2009年12月31日）
图5-4 5年期滚动年复合平均超额收益率（或超额损失率）（“龙头股”投资组合的收益率减去“大盘股”投资组合的收益率，1964年1月1日～2009年12月31日）
最糟糕的情况，最高收益与最低收益
表5-22显示了“龙头股”投资组合跌幅超过20%的所有结果。要记住，“龙头股”投资组合的数据起自1964年，而非1926年，由于使用的因素并不来自CRSP数据库，因此在分析下跌情况时并未包括大萧条时期。和我们所分析的许多投资组合一样，“龙头股”投资组合的最大跌幅发生在2007年10月～2009年3月间，损失为54%。表5-23显示了“龙头股”投资组合在1963～2009年的各个持有期内的最高与最低收益率。而表5-24显示了在各持有期内的最高与最低收益率下，10 000美元投资的增长情况。
表5-22 最糟糕的情况：“龙头股”投资组合跌幅超过20%的全部数据（1927年1月1日～2009年12月31日）
表5-23 按月度数据计算得到的最高与最低的年复合平均收益率（1964年1月1日～2009年12月31日）
表5-24 10 000美元按最高与最低的收益率（通过月度数据计算得出）投资所得到的最终价值（1964年1月1日～2009年12月31日）
我们再来看这10 000美元的投资在任意一个5年期中的增长情况，对“龙头股”投资组合而言，如果你在未来5年中的收益与1964年以来最糟糕的情况相同，你所投资的10 000美元会跌至8 001美元，而如果你在未来5年的预期收益等于任意一个5年期的最高收益，你所投资的10 000美元会增至39 355美元。这一表现优于同时期内“所有股票”投资组合的最高与最低收益情况。
来看一下表5-18，我们发现“龙头股”投资组合轻而易举地击败了所有其他“大盘股”指数组合，还成功击败了“所有股票”投资组合。但是，当你将其与其他风格的指数进行比较时，你会发现，使用本书介绍的这类量化选股方法或许是构建某个指数的一种更好方式。在业界中得到广泛应用的罗素指数（Russell Index）即为这样一类指数，它创立于1979年，以市值和特定投资风格为基础。许多机构客户将他们基金经理的业绩与这些指数进行比较。表5-25将罗素1000大盘股指数与标准500指数及“龙头股”投资组合进行了比较。
表5-25 “龙头股”投资组合、标准普尔500指数、罗素1000大盘股指数的年收益及风险数据统计概要（1979年1月1日～2009年12月31日）
①预期最低收益等于收益率的算术平均值减去2倍的标准差。
②预期最高收益等于收益率的算术平均值加上2倍的标准差。
“龙头股”投资组合几乎在各个方面的表现都优于标准普尔500指数与罗素1000大盘股指数。1927～2009年，“龙头股”投资组合所提供的收益几乎是其他两种指数的两倍，而它的风险（用收益的标准差衡量）只是略高一点。因此，在1978年12月31日（罗素1000指数创立的那天），在“龙头股”投资组合上投资10 000美元，其价值将增至536 002美元，年复合平均收益率为13.71%；与之相比，在罗素1000指数上投资10 000美元，其价值将增至290 853美元，年收益率为11.49%。与罗素1000指数相比，“龙头股”投资组合的基本比率均为正值，在所有的滚动5年期内，“龙头股”投资组合表现优于罗素1000指数的时间占全部时间的74%；而在所有的滚动10年期内，“龙头股”投资组合表现优于罗素1000指数的时间占全部时间的79%。此外，一旦你的持有期限达到了7年，“龙头股”投资组合的7年期收益均为正值，而罗素1000指数的7年期及10年期收益均为正值（公平地说，如果我们将“龙头股”投资组合及罗素1000指数的数据回溯至1926年，毫无疑问，这两个投资组合的7年期及10年期收益会出现负值）。罗素1000指数唯一一次击败“龙头股”投资组合，发生于最大跌幅时期——在2007年10月～2009年2月，“龙头股”投资组合下跌了54%，而罗素1000指数下跌了51%。我还要指出，“龙头股”投资组合如此轻松地击败罗素1000指数，另一种可能的原因在于：“龙头股”投资组合中包含有以美国存托凭证（ADR）形式存在的外国公司的股票，而罗素1000指数则完全由美国公司的股票构成。尽管投资者不能仅仅根据公司总部所在地来选择其股票投资范围，我还是因此认为，对于那些青睐大盘龙头公司的投资者来说，“龙头股”投资组合是一个更好的投资选择。“龙头股”投资组合表现优于罗素1000指数与标准普尔500指数的最后一个原因在于，我们在这一投资组合上进行的是等权重投资，而罗素1000指数与标准普尔500指数是按照市值加权平均的。
小盘股
我们的“小盘股”投资组合的表现也战胜了罗素2000指数。表5-26概括了“小盘股”投资组合与罗素2000指数的收益率及风险情况。因此，在1978年12月31日，投资在“小盘股”投资组合上的10 000美元，到2009年12月31日，其价值将增至419 088美元，年复合平均收益率为12.81%，而同期在罗素2000指数上投资的10 000美元，其价值将增至275 906美元，年复合平均收益率为11.3%。与罗素2000指数相比，“小盘股”投资组合的基本比率均为正值，在所有的滚动5年期内，“小盘股”投资组合表现优于罗素2000指数的时间占全部时间的95%；而在所有的滚动10年期内，“龙头股”投资组合表现优于罗素1000指数的时间占全部时间的100%。
表5-26 “小盘股”投资组合与罗素2000指数的年收益及风险数据统计概要（1979年1月1日～2009年12月31日）
①预期最低收益等于收益率的算术平均值减去2倍的标准差。
②预期最高收益等于收益率的算术平均值加上2倍的标准差。
我认为，这些分析结果说明，与当前大多数指数构建过程中的委员会遴选机制相比，股票指数构建者的工作可以做得更好。如果公司使用表述更为清晰明确的方法来创建市场指数，他们既可以使用历史数据对这一指数进行检验，又可以为那些偏好于某种特定投资风格的市场指数或传统型管理投资组合的投资者创建一个更好的模型。
对投资者的启示
对于那些仅仅靠投资于“小盘股”就承诺高收益的投资策略，投资者应持谨慎态度。数据显示，规模最小的股票，即那些股票市值低于2 500万美元的股票，是“大盘股”和“小盘股”在收益率之间存在差异的主要因素，而且，这些股票收益率存在较大的差异，主要取决于你的选股标准。当你将股票投资范围扩大至“小盘股”投资组合中市值低于2 500万美元（经通货膨胀调整后的值）的任何股票，同时要求股价高于1美元，并且限制其在任意给定月份中的涨跌幅度时，你的收益率会大幅提高。但是，不管是对机构投资者还是个人投资者而言，要买入这些微型股几乎是不可能的。
从绝对收益来看，“小盘股”投资组合的表现的确高于“大盘股”投资组合，但是，一旦我们将风险因素考虑进去，这一优势便不复存在了。“小盘股”投资组合的夏普比率是0.25，这一数值与“所有股票”投资组合的夏普比率相同，比“大盘股”投资组合的夏普比率高出一个百分点。
令人惊讶的是“龙头股”的表现。这些知名度高的大盘股的表现超过了实现“所有股票”“大盘股”投资组合及标准普尔500指数的收益率，而其风险又低于“所有股票”及“大盘股”投资者组合，只比标准普尔500指数的风险略高一些。尽管“小盘股”投资组合的绝对收益率高于“龙头股”投资组合，但是，一旦我们考虑到风险因素，1964～2009年，其夏普比率比“龙头股”投资组合的值。在一般投资者所能实际投资的股票类别中，“龙头股”的夏普指数最高，而且，在各种市场条件下，它这一投资组合的表现也非常好。1964～2009年，与“所有股票”“大盘股”“小盘股”投资组合及标准普尔500指数相比，“龙头股”投资组合在全部3年期、5年期、7年期及10年期内的基本比率均为正值。它们的表现也战胜了其他大盘股指数（如罗素1000指数及标准普尔500指数等）。这为那些指数的创建者好好地上了一课，证明了他们在设计新的指数时，应该能够设计出那些更为客观、更具数量化的选股程序。
在后文中我们将看到，如果投资者想战胜标准普尔500指数并愿意承担更高的风险，他们应该关注那些规模适度的股票，即那些“所有股票”投资组合中市值超过2亿美元的股票，而不应过于偏重于那些微型股票或巨型股票。截至2009年12月31日，“所有股票”投资组合中共有2 879只股票，其市值的中位数为13亿美元，平均市值为8亿美元。这一数值大大低于“大盘股”投资组合368亿美元的平均水平。
我们使用的两个比较基准
在接下来的各章里，我们将把“所有股票”和“大盘股”这两个投资组合作为我们分析的全部投资策略的比较基准，这两个投资组合能够很好地说明股票在各个市值水平上的业绩。对那些明确以“龙头股”或“小盘股”投资组合开始的测试，我们也将其作为比较基准。
[1] 在这一时期，截至1932年6月，所有4种投资组合都经历了3年期的最大跌幅。