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后续检验——结果还不错
图17-7显示了2010年4月SHOO股票交易的走势图，不久后，该股票就要按照3∶2的比例分割。大家可以看到，该股票比预计的情况涨幅更高。买入持有信号是正确的，但是估计比较保守。该股票价格从36.18美元涨到了52.95美元，涨幅达到46.4%。
接下来怎么办？我们可以看到该股票已经上涨了很多，就在2010年11月的1周年纪念日前还在上涨。我们在此会使用另一种融合分析来确定该股票是否真的很有投资价值。
意识到现在的基本面分析和技术分析数据已经更新了，因此我们要改变一下分析的项目及其对应的评级。我每周会对该投资组合的所有股票进行评价。通过输入数据、编写技术分析程序，这一操作可以自动化处理。但是，要获得实时的数据，全面使用计算机的功能，价格比较高。当然，我们可以简单对这些数据进行适当的筛选，从而降低总体分析的成本。所有股票的投资决定都是100%自动化完成的，计算机系统负责股票的买入和卖出（只不过设定了特定交易额的限制）。或者我们可以加入人工判断，让计算机完成75%的决策。要提醒大家的是，投资者的情绪往往会让人们对这些系统是否有效产生怀疑。
此外，我们还要意识到并非所有的数据都值得管理。针对过多的数据进行过度分析没有多大用处，可能会导致基金经理无法把握股票交易的原则，即只有几个核心因素会影响股价的波动。通常情况下，正确估计销售额是推动股票价格波动的关键因素。当出现利好消息时，人们会很难买到股票。因此，对股票的流动性因素进行分析非常有必要。
分析瘫痪征
过多的数据会导致“分析瘫痪征”。经验丰富的分析师应能正确做出决定。初级分析师可能会熬夜来分析那些其实并没有多大意义的数据。我曾记得有一位初级分析师，他觉也不睡，就是为了研究资金转账的金额是多少。我问他为什么这一因素对生产商有用。他回答说了解银行流出去的资金有多少，就能更好地理解应收账款流和营运资本的数额。现实情况中，我们最好花点时间研究材料的未来价格。基金经理或者高级分析师要关注初级分析师的想法。但有些人宁可不雇用那些初出茅庐的分析师，因为要关注他们的工作情况，太浪费精力，不如直接雇用能手。但是即使是能手也有失手的时候，人生真是不容易啊！
图 17-7 SHOO股票走势（2010年4月16日）
资料来源：Used by permission of Stockcharts.com.
那么投资者是否要暂时收手，确定基本面分析是否受到泡沫的影响，是否需要调低基本面分析的权重呢？这是1999年互联网股票泡沫导致了估值的因素，如市盈率上升到了最高程度时人们提出的一种批评。投资者可能会认为金融要素过于宽松，没有多大用处。他还可能一开始就在一大堆过高估计的股票中，比较关注独特的廉价股。当然便宜的股票也有可能会定价过高，哪怕它们没有其他股票的定价贵得那样离谱。因此，科技股的市盈率可能为30倍。当市场的市盈率为40倍，科技股股票的价格就更高了。我们可以说基本面分析的权重从80%下降到30%，只有技术指标本身更有用途。
面对当前这个难题，我们不希望进行投机。首先，这意味着我们了解了目前的指标已经很高。当然，它是比以前提高了，但是它本身可以涨得更高。反之亦然。最好能持续观察，约束自己，逼迫自己保持基本面分析占80%、技术分析占20%这样的权重，或者其他已经定好的权重。若我们在过滤指标的使用中，提高一点过滤因素的灵敏度，那么技术分析师会允许价格已经较高的股票继续上扬，而某些人则在下降的市场中抄底。我们可能无法在底部进入，在顶部离场。但这不是大问题，我们会创造阿尔法收益，战胜市场。试图精确地在顶部/底部交易的战略往往会把事情搞砸，我们往往会犯变现过早，或者没能在行情上涨的时候及时投资的错误。
这里引出了量化投资系统的行为问题。例如，扩大了事件真实概率的前景理论（Prospect Theory）是否会掩盖真正的量化分析结果？再比如说，蒙蒂尔认为：“他们高估了投资组合包含股票价格会突破成交价（期权合约中）的小概率，又低估了投资组合包含股票的价格会与成交价相差不大的高概率。”我们能据此推翻量化分析的结果吗？改变了基本面分析占80%、技术分析占20%的比重，或者使用其他比重，就证明了我们是按照前景理论行事的。
我们可以有效地综合利用衍生品估值和技术分析工具。
例如，通过引入衍生品，头肩顶形态可以帮我们控制损失。如何权衡衍生品的交易成本，实施技术分析的决定？可以利用技术价格目标，并与衍生品的交易成本进行比较。当引入衍生品，进而调整整个投资组合不需要花太多钱时，就很容易发生另一种形式的前景理论。比如，技术分析表明股票或者投资组合目前的价格偏高，但基本面分析却表明投资很可行。这表明就在顶部附近，因为投资组合管理团队中的分析师对市场和股价看好而评级过高（这就涉及了行为学分析了）。碰到这种情况，我们禁不住要提高技术分析的权重，或者我们会对市场太有信心以至于打算降低技术分析的权重。这些做法都是不明智的，因为我们过分相信市场时机的选择，陷入了预期论。那么究竟为何我们一定要用量化分析呢？
我们可能在投资的同时，会买入股票或者投资组合的看跌期权，力图使德尔塔值靠近1，从而在行情下跌的时候实现对冲交易。实际上，这与混合技术因素分析和基本面因素分析没有多大区别。虽然对一个投资组合来说，买入看跌期权的成本不高，但如果长期如此操作，成本必然会大大增加。因为我们要不断签订看跌期权合约，保险费用就大涨了。如此一来，就要比较这些成本和投资组合的实际上下波动情况，从而确定是否有机会盈利，或者市场在沿着与合约相反方向前进的时候，这些本用来规避风险的措施就失去了其应有的作用。可以发现，鲁莽改变基本面因素分析和技术因素分析的比例，会导致双赔现象的发生，减少应得的回报。因此，引入了衍生品交易策略。最好使用较灵敏的买入和卖出信号，偶尔使用衍生品交易来提高自身投资组合的增长潜力。
本章我们介绍了如何使用融合分析来评估投资组合现有资产类型的方法。不仅如此，我们还做好准备使用融合分析的标准来寻找新的投资机会。两者所用的方法大同小异。但是为了获得更多的信息，从而在定量分析之后，由足够的数据供定性分析进行筛选，我们有必要放松筛选的标准。我们的目标是明确可以产生经过风险调整的额外回报，提高投资组合的表现，超过指数化投资的方法。若我们要创建多样化的投资组合（如包含35种股票），就应该提高投资组合盈利的命中率，排除噪声进行交易。融合投资是取得投资组合高回报的基础。