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第6章 市场有效性
无论投资者拥有多少资金，都可以分为两种：一种是不知道市场走势的人，另一种是虽然不知道但却以为他们自己知道的人。所有市场的投资者都是如此，无论是股票、债券、路易十四扶手椅还是五花肉市场。另外，事实上还存在着第三种类型的投资者——专业投资者，他们很清楚自己对市场走势一无所知，但他们却要不懂装懂地来维持生计。
从直觉来看挑选股票应该是一种技能。只要有足够的智商、训练、经验和努力，任何人都可以战胜市场。
然而，西方文化的主要特点在于对科学方法的依赖。简单来说，就是所有理性的信念都应该是可以被检验的。以棒球击球员为例，你认为存在“击球技巧”这一说吗？这个问题问起来似乎很无趣，但却很容易用检验来探究。
用击球作类比可以迫使我们对技巧的统计学本质进行思考。也许用一个词可以最好地定义它——业绩持续性。假设棒球选手的平均击球率为0.260。对于上一年中击球率为0.300的球手，如果没有击球技巧这一说，那今年他们的表现应该仅仅为平均值，即0.260。当然，一年中击球率为0.300的球手群体在下一年中往往会取得同样出色的成绩，这就打消了人们对其击球靠运气而非技术的质疑。有趣的是，当曝光在统计学检验中时，很多认为运动员拥有过人技术的看法就不成立了。其中一个例子是篮球比赛中的“投篮好手”现象。将球传给手感好的投手是历史悠久的比赛策略，但近期命中率高的投手通常不大可能在未来继续保持良好势头。也就是说，这样的出色表现是不可持续的。这种现象在金融界十分盛行，它凸显了人性的缺点，即倾向于从原本无规律的现象中无中生有地创造规律。
从30年前开始，类似的方法开始被应用在基金经理身上。研究发现，现实中并不存在所谓的选股技巧。迈克尔·詹森于1968年在《金融杂志》上第一次提出了这个观点，在这篇里程碑式的论文中，他研究了1945～1964年的20年中共同基金的表现，并未发现基金业绩存在持续性的证据。一般来说，上一年中的明星基金经理在第二年都业绩平平。从这以后，人们对基金经理的业绩表现做了大量详细分析，结论是惊人的。许多研究发现存在微小的业绩持续性，但持续性的效果太微弱了，以至于在支付过基金管理费之后你的收益尚不及市场表现。此外，业绩持续性通常仅存在于短期中（少于一年），在长期中并不存在。
我们来看一看相关数据。一项由位于加州圣莫妮卡市的投资机构“空间基金管理公司”所做的研究回顾了1970年1月～1998年6月的基金市场表现。他们研究了30家最顶尖的分散化共同基金连续5年期及滞后期的表现，研究结果见表6-1。在每个例子中，第一期表现卓越的基金在随后一期的表现都要差于标准普尔500指数。总共五个时间段中，有两个时间段它们的表现甚至不如同类。
表6-1 表现卓越的基金的连续表现（1970～1998年）
资料来源：空间基金管理公司、Micropal、标准普尔公司。
这看起来像是技艺精湛的基金经理的市场表现吗？非也。我们正在看的像是一群大猩猩在向股票名录上投飞镖。它们“成功”和“失败”的概率完全是随机的。最成功的基金经理会被《纽约时报》货币专栏的主持人采访，他们管理的资产不断膨胀，媒体上洋溢着股东们对他们的赞美之词。
然而，随着时光流逝，这些人终究无法违背机会法则。于是，成百上千的投资者发现，曾经管理他们基金的英俊王子最终变成了毛猴。事实上，由于基金中资金不合逻辑的流向，很少有投资者能真正获得“顶尖”基金早期惊人的收益。最糟糕的是，由于市场冲击成本（本章随后要介绍）的存在，大量资金的流入降低了基金的未来收益。这些早期的高收益不可避免地吸引了大量投资者，但他们最终都只能得到平均收益，这还算是幸运的。
数学细节
怎样对“技术”进行统计学检验
对投资技巧的统计学检验的详细解释超出了本书范围，但简单的说明是有必要的。我们使用平均击球率为0.260的例子，任何年份中击球手击球的标准差是0.020。换言之，击球率为0.300的球员要比平均水平高出两个标准差[(0.300-0.260)/0.020]。如果一个球员在10个赛季中的平均击球率为0.280，能否说他技艺娴熟呢？拥有0.020的年标准差的随机表现的球员在10年中的“标准误差”是0.020/＝0.0063。换言之，在不确定的世界中，每年0.020的标准差换算成10年期的标准差就是0.0063。球员表现与平均水平的差值是0.020，再除以0.0063的标准误就得到了“z值”为3.17。由于我们讨论的是10年期的表现，这里存在9个“自由度”。z值和自由度被用在电子表格的“t分布公式”中，算出p值为0.011。也就是说，当击球结果完全随机时，有1.1%的概率使球员在10个赛季中的平均击球率为0.280。
判断击球手是否有技术还取决于我们观察他时选用的是“抽样调查法”还是“非抽样调查法”。抽样调查法是指我们在击球后根据球员各自的表现从大量球员中（比如他的队友们）把符合标准的球员选出来。这种情况下该球员很可能是没有技术的，因为30个人中有一个人达到标准并不是不正常的事情。另一方面，如果该球员是通过“非抽样调查法”被选出，即在击球前随机选出的一名球员击球达到了标准，那该球员很可能是有技术的，因为我们只选了一次就选到了只有1.1%概率发生的事件。评估基金经理的表现要用到一些略微复杂的公式。你需要极其谨慎地区分“抽样调查法”和“非抽样调查法”的区别。当你从500名基金经理中选出业绩最佳的一个，并算出他的p值为0.001时，你不必为之惊讶。然而，如果你随机选出一个基金经理，之后的事实证明他的p值为0.001，那这个基金经理很可能就是有技术的。