投资需要逆向思维
五载深耕行为金融，选股策略绽放异彩
——致渡苇基金行为金融选股策略代表产品成立满五周年
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从众是人的本性，在生活中我们常常不自主地陷入到羊群从众的效应中，例如看到某网红主播带货AR地球仪，不少家长火速下单抢购；再例如没有基本面支撑的热点股票会被市场盲目追捧，从而导致亏损。但，成功的投资往往是逆人性的。说到投资和人性的话题，必然绕不开行为金融学。如何结合A股市场特色开发并推出优质资产管理产品是渡苇基金团队一直孜孜不倦的追求。
五年前的今天，我们怀揣着梦想与激情，在上证指数3000点下方渡苇基金行为金融选股策略代表产品正式成立，踏上了这段充满挑战与机遇的征程。从最初的蹒跚学步，到如今的稳健前行，每一步都凝聚着团队的智慧与汗水。我们与基金份额持有人共同经历了市场的风云变幻，见证了行业的起伏跌宕，但无论遇到多大的困难和挑战，我们都始终保持着初心与信念，坚定不移地向前迈进，感谢你们的信任与坚持！
这五年里，我们通过优秀实盘业绩证明了渡苇基金投研团队在创业初期坚定选择“行为金融+数据科学”策略方向的科学判断，也说明了在A股市场这块土地上深耕行为金融逻辑的选股策略具有顽强向阳的生命力。
一、渡苇基金及行为金融选股策略介绍
- 渡苇基金行为金融选股策略的研发历史
- 渡苇基金行为金融选股策略的壁垒和难点
- 渡苇基金投研团队的日常分工和协同
- 渡苇基金行为金融选股策略管理下行风险方法
- 策略迭代是量化策略永恒的课题，近年来公司进行过哪些比较重要的迭代
- 行为金融策略的前景展望
二、渡苇基金行为金融策略历史业绩归因介绍
三、从巴菲特长期业绩归因分析看渡苇基金行为金融选股策略和逆向投资哲学
四、投资者长期投资业绩不佳背后的行为偏差证据以及纠正路径
一、渡苇基金及行为金融选股策略介绍
渡苇基金行为金融选股策略的研发历史
外界看到渡苇基金是2019年之后的创业发展过程，但渡苇行为金融选股策略的研发，最早可以追溯到2001年。
渡苇基金核心投研团队在2001年-2015年期间做行为金融方向的学术研究，之后发现研究成果有可能在资本市场中应用并为投资者提供一款特色鲜明的资管产品。2016年开始正式组建团队，花了三年时间回顾整个领域国内外的优秀学者发表的论文，最终确定了行为金融+数据科学这条道路，并在2019年7月正式实盘，形成了现在这个优秀团队并通过近5年的长期业绩表现证明了在A股市场实践行为金融选股策略的可行性。
渡苇基金行为金融选股策略的壁垒和难点
该策略的壁垒和难点主要是开发该策略需要跨领域的知识和人才。由于渡苇基金开发行为金融选股策略需要同时运用包括计算机、经济学、金融学、心理学等学科知识，利用单一学科的理论知识去实践资产管理都有局限性，渡苇基金的投研团队有能力将跨学科的知识融合起来形成严密的整体去解决资产管理的实际问题，就像钱学森在《工程控制论》中提到的“利用不十分可靠的元件做出非常可靠的系统”。
国内依靠计算机算法模型做量化投资的管理人是主流，我们在起初也尝试进入纯数据驱动的量化赛道，但发现仅仅利用计算机、人工智能的算法构建的定价模型是无法解释金融市场的各类异象，存在不稳定性，这会对策略运行带来极大挑战。因此，团队决定将行为金融学和计算机工程两个领域深度结合，组织具有行为金融+数据科学复合背景的研发人员，开发具有行为金融逻辑的股票定价模型和选股策略，并致力于结合A股市场特色深耕该策略赛道。
渡苇基金投研团队的日常分工和协同
团队分工方面，分为一、二、三车间，其中一车间负责研究学术圈子里面不断产生的最顶尖的基础科学研究成果（即论文），并挖掘出待检验的策略模型；二车间负责根据国内丰富的公开可得的数据做策略模型回测；三车间负责将经过严格回测且不同的子策略进行组装，形成可交易的策略模型，该车间由武自强博士领导运营。
渡苇基金行为金融选股策略管理下行风险方法
第一层次的风控：通过行为金融策略模型初步筛选出来股票组合之后，我们会从基本面角度进行二次筛选，将有明显问题和潜在问题的股票剔除，保留基本面相对较好、估值合理的股票来进行投资。
第一层次的风控是我们从实盘的第一天起就严格执行的，尤其新国九条发布之后，很多之前基本面不佳但可能获得相对较高收益的股票，都有可能受政策影响变为ST从而导致大幅亏损；我们的第一层次的风控对于现在的中国市场来说是适合的，从投资结果上看也的确发挥了积极控风险作用。
第二层次的风控：在产品日常投资管理过程中，我们还严格执行产品整体仓位风控以应对极端市场风险和个股风控以应对单个上市公司的突发黑天鹅。
策略迭代是量化策略永恒的课题，近年来公司进行过哪些比较重要的迭代
国内投资者账户数已超2亿，有股票持仓的账户在5000万左右波动，虽然他们在市场上积极寻找信息（如在论坛上发帖等），但是投资行为偏差的变化是非常缓慢的。
同时，我们也关注到代际之间投资行为也无显著的差异，数据显示每一年新开户的投资者中35岁以下基本上占据一半。根据多年学术研究积淀下来发现，在相同的文化背景下，投资者交易行为在50年、甚至100年都不会发生显著的变化，所以这也是我们创业时为什么选择行为金融选股策略这个赛道，也是策略模型在过去5年都未发生变化的根本原因。
当然，我们始终在丰富策略库，也在持续优化模型参数。模型优化方面，研究团队基于深厚的学术研究基础，将策略模型与最新学术研究成果不断融合。比如，模型中论坛信息的提取，市场中大家普遍采用复旦大学NLP自然语言处理模型，但我们研究团队也在此方向从事了长期研究，并在NLP模型基础上开发了私有的基于投资者素养的改进版自然语言处理模型，与现有模型结合显著提升了策略模型的胜率。
行为金融策略的前景展望
渡苇行为金融策略团队的使命是通过我们的模型发现市场错误定价、通过策略运行去修正市场错误定价。从美国资本市场发展经验看，即使发展已经超过200年，各方面法规制度建设完善、投资者以机构为主，但是这个市场仍然在无效和有效之间频繁交错中运行着，市场中仍然存在着错误定价机会供投资者挖掘。
从国内市场来看，虽然监管机构、金融机构做了很多投资者教育工作，呼吁科学决策、理性投资，但是市场依然存在错误定价，策略捕捉收益机会所依存的市场基础在长期仍然看不到完全消失的迹象。
未来，渡苇基金将坚定聚焦发展行为金融选股策略，筑牢筑深已经建立起的护城河，致力于为投资者提供稳健、特色、长效的资产管理服务。
二、渡苇基金行为金融策略历史业绩归因介绍
有朋友可能有疑问了，上述篇幅和成功的投资需要逆向思维有什么关系？那让我们先分析分析行为金融选股策略的历史业绩如何归因？
主要业绩归因分为两点，其一，我们也使用市场上的主流因子去获利，市场上称为α，这个在学术圈称为Smart β，也就是说除了市场本身的β以外，大家公认能够获利的东西，比如规模因子、价值因子、投资因子、盈利因子等。其二，我们没有单独直接使用传统的主流因子，而是通过行为金融模型天然的将因子组合起来，因子有市场中常见的主流因子，也有许多非主流因子，但最为重要的是因子组合的背后都是基于深厚的行为金融理论的经济金融逻辑构建，这也保障了模型的有效性和长期性的应用。所以基本上一半的超额收益源自于Smart β市场主流因子，另一半源自于我们对中国市场中投资行为偏差的挖掘，这是真正提供α的因子。
渡苇基金整理
渡苇基金行为金融选股策略从选股形成的投资组合角度看，具有”价值成长，错杀低估“的特征。“价值”是策略选股非常看重上市公司财务稳健性、估值合理性，投资组合整体估值长期以20倍PE(ttm)为中枢；“成长”是行为金融逻辑的选股模型认为由于上市企业数量多、市场参与者普遍存在“有限关注”的行为偏差，使得大量中小上市企业被市场忽视，但是这类企业反而成长潜力更高，股票价格弹性大；“错杀低估”是指资本市场的参与者众多，由于认知型偏差和情感型偏差的作用力，市场中的错误定价会始终存在，行为金融选股模型可以识别到那些被错杀导致低估的投资机会。
因此，渡苇基金行为金融选股策略在践行逆向投资的理念哲学。
三、从巴菲特长期业绩归因分析看渡苇基金行为金融选股策略和逆向投资哲学
可能，大家仍然会有疑惑，还是无法准确了解逆向投资在长期带来的投资结果上改变。由于合规方面原因，我们无法直接披露渡苇产品业绩用以深入探讨这个话题，那么就让我们通过《金融分析师杂志》（Financial Analysts Journal）一篇article来分析巴菲特（Buffett）投资组合进一步认识可以长期制胜的逆向投资。
Andrea Frazzini, David Kabiller & Lasse Heje Pedersen (2018) Buffett’s Alpha, Financial Analysts Journal, 74:4, 35-55, DOI: 10.2469/faj.v74.n4.3
图片收益仅为举例说明，不作为对产品未来收益的承诺，请谨慎对待。
从上表可见，MKT（（Market Return，市场风险溢价因子））、SMB（Small Minus Big，规模因子）、HML（High Minus Low，价值因子）、UMD（Up Minus Down 动量因子）四个因子并不能很好地解释Buffett长期投资业绩的Alpha（超额收益）。因为当由上述四因子扩展到六因子去分析其业绩表现时，Alpha从4.5%下降到了统计上被认为可以忽略的0.3%，包含BAB（Betting Against Beta，贝塔套利因子）和QMJ（Quality Minus Junk，质量因子）的六因子几乎完全解释了Buffett的投资组合长期业绩。
继续分析上表，Buffett的投资组合
在HML价值因子上有正向暴露，说明其偏好买入被低估的股票；
在UMD动量因子上有负向暴露，说明其不羊群从众追高，坚持逆向投资；
在BAB贝塔套利因子上有正向暴露，说明其偏好低beta安全的股票；
在QMJ质量因子上有正向暴露，说明其偏好持有高质量、优质企业、这类公司有更高的盈利、成长性、更安全以及对股东更高的回报率。
因此，Buffett长期业绩归因分析可以得出结论，好的投资需要逆向投资思维、克服人性弱点、并能坚持长期主义。
行文至此，大家可能还有疑问，成功的投资需要逆向思维和渡苇基金行为金融选股策略有关系吗？在上文简要梳理渡苇行为金融选股策略代表产品过去5年实盘业绩归因部分，当仔细琢磨“价值成长，错杀低估”、“财务稳健”、“估值合理”、“有限关注”、“忽视”等这些词语的之后，你能够发现渡苇的行为金融选股策略和逆向投资哲学是殊途同归的。
显然，我们已经找到了逆向投资这一制胜法宝，相信即使普通投资者能够习得十之三四，在长期大概率也能够较好地为自己做好投资，但在现实中绝大比例投资者长期业绩非常不理想。我们通过一些权威研究报告来找找这方面的原因和可行的解决办法。
四、投资者长期投资业绩不佳背后的行为偏差证据以及纠正路径
根据清华五道口、国家金融研究院资产管理研究中心2021年第2期总第100期研究报告，在 2005-2009年股市泡沫形成及破裂期间，基金市场持有收益率约为29%，但基金投资者实现收益率仅为14%。以中国市场中所有公募基金为研究主体，样本期覆盖2004年12月至2020年6月。基于6816只基金构建的全市场组合，可以为投资者创造年化 11.75% 的几何平均费后基金持有收益率。但由于投资者的资金流入和流出，投资者实现的内部收益率IRR仅为6.55%，两者之差达5.21%，几乎损失掉BHR的一半。（买入持有收益 BHR （Buy-and-Hold Return））
上述研究数据揭示了一个残酷事实，克服不了贪婪与恐惧的人性弱点，追涨杀跌式的投资造成到手收益率的严重损失。
而根据上海证券交易所的研究报告，中国股票市场投资者理性程度越高，盈利水平一般也越好。像QFII、社保等机构甚至存在“反处置效应”，这类机构管理规模大长期业绩也更为理想。那给我们大家的启示就是，逆向思考、减少非理性投资决策有助于我们取得良好的长期投资业绩。
既然原因已经发现、解决办法也已经提出，那么当下就是一个非常值得尝试去检验逆向投资学习成果的阶段。当前上证指数3000点以下，我们去看市场整体的绝对估值、相对估值、风险溢价、成交金额、破净资产企业占比、股指期货贴水、新发基金冰点、上市公司回购数量和金额等等指标，都在说明那些宏大叙事最引人关注的、但也极容易传播悲观情绪的导致市场过度负反馈了，但它为理性的、具有逆向投资思维的投资者带来了低风险高预期收益的投资机会。
理性分析、独立判断，科学决策，逆向投资，严格风控。依靠策略逻辑自信和严格风控，坚持行为金融选股策略不漂移，下一个5年渡苇基金有信心在行为金融选股策略的赛道上继续保持领先的身位，努力打造成为行业内的领军资管企业。同时，我们也期待与更多的合作伙伴携手共进，为中国高净值人士提供稳健、特色、长效的优质资产管理服务！
风险揭示
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