量化价值投资


(overeal) #1

价值投资可以量化嘛?我们来尝试下…

以下文字翻译自Clifford S. Asness,Andrea Frazzini 和 Lasse H. Pedersen(2013)合著的working Paper:Quality Minus Junk。此文的思想,后续体现在 Buffett’s Alpha(2013)这篇working Paper里面。

小弟翻译及学术水平有限,倘若有翻译不佳或学理上的误用之处,希望各位大拿不吝赐教,我会不断修改此文。

一、框架与导入:

1.1 市场价格(Book Value调整之后的,即P/B,后续提到的价格皆是如此)视角:

股票的高质量(定义见后文)是否带来更高的市场价格?

1)为什么股票的高质量可以带来更高的市场价格?

2)如何定义股票的”高质量“?

3)这些质量的细分因子(获利能力,成长性,股利率,安全性)用哪些数据来建模?

4)股票的高质量是否在时间上延续?

1.2 收益率视角:

1)高质量股的历史回报率如何?

2)构建出一个新的横截面因子:QMJ,它的表现如何?

3)收益不补偿风险?低风险反而带来高回报?为什么?

4)行为金融视角:分析师一致预期的系统性谬误

1.3 投资策略:

如果高质量股的价格是随着时间而变化的,有时候市场给予高质量股以高估,有时候以低估,那么我们就可以构建一个投资组合:QARP(Quality at a Reasonable Price ),在有足够安全边际的时候买入质量股并持有。

二、摘要:

2.1 我们定义质量股(quality security)是这样一种股票:投资者愿意为具备安全性(safe),有获利能力的(profitable),有成长性的(growing),有好的管理的(well managed)公司以更高的市场价格,这样子的话,这些好公司就可以在市场上得到更好的融资条件(注:确是如此,这样的资本市场才是有效的啊!我天朝乃是为国接盘,诞生之初就是国企…)。

2.2 总的来说,质量股确实能在市场上得到更高的价格,但是相比垃圾股应该得到更低的价格,这个优势并不是很明显(注:此处即产生了获利的可能,因为市场虽然给予了高价格,但是没有给予足够高的价格,这里的原因和分析师一致预期有关,后面细说)。

2.3 我们还把质量股按照质量(quality)这个因子分成10组,实证发现高质量的股确实取得了出色的回报率。

2.4 然后我们按照Fama和French的方法,构造QMJ因子(多排名前30%的质量股,空排名后30%的垃圾股),实证发现这个因子在全球23/24个多取得了出色的回报率。

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘694’%20height='206’>)

2.5 我们研究还发现质量股的价格是时变的,就是说,有时候市场给予质量股以高估,有时候给予低估,比如互联网泡沫期间。

(注:那么问题来了,为什么我们可以那么定义质量股?我们到底如何定义“安全”,“获利能力”,“成长性”,“好的管理”?)

2.6 从戈登增长模型(Gordon Growth Model)来!

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘304’%20height='99’>)

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘364’%20height='79’>)

每个因子的详细定义多建立在前人论文研究成果之上。(注:很多因子用到的数据解释起来比较麻烦,详细定义可见此论文附录部分。此外,这些因子的数据多进行了标准化处理)

获利能力(profitability):ROE,ROA,以及衡量现金流情况,应收账款情况的一些财务指标

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘556’%20height='84’>)

成长性(Growth):五年为一期

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘561’%20height='90’>)

安全性(safety):分别考虑基于市场数据的安全性以及财务数据的安全性,如波动率,财务杠杆,衡量破产风险的Z-score等)

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘460’%20height='95’>)

股利率(payout):(Jensen (1986))的研究发现高股利率可以很好的减弱“委托-代理”问题,规范公司治理,意味着该公司有不错的管理。

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘366’%20height='87’>)

质量(quality):

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘597’%20height='115’>)

2.7 该论文还研究了高质量股的质量是否有延续性?今年的高质量股,五年之后,十年之后还会是高质量嘛?这个特性(quality)是否具有延续性?实证研究的答案是:是的,质量这个特性是具有延续性的。

三、【内容简述及图表】:

3.1 质量的稳定性 Persistence of Quality Measures

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘846’%20height='493’>)

根据质量(quality)这个因子,我们把市场上所有的股票分为10个投资组合。

如图所示,平均上看,今天的高质量股组合(P8,P9,P10)在12个月,36个月,60个月,120个月之后还是大概率继续保持高质量,而低质量股(P1,P2,P3)还是大概率继续保持低质量。

细分指标来看,获利能力最稳定,成长性和股利率最不稳定。

3.2 质量和价格的关系?回归分析: Fama和MacBeth(1973)的方式

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘333’%20height='110’>)

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘694’%20height='92’>)

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘757’%20height='748’>)

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘777’%20height='699’>)

回归结果如表所示,我们可以看到质量和价格的系数b是正数:也就是更好的股票质量和更好的价格(调整之后的)是正相关。我们控制了规模,过去回报率的影响,以及行业,国家的影响之后,结果还是如此。

但是回归的结果有个不好的地方,就是R square很低,就是说还有其他的因子也影响了价格,质量只是一部分影响因素而已,质量对于价格的解释力不够强,控制规模,过去回报率这些因素之后,解释力会增强很多。

C表则是对细分指标的回归分析,有些结论也很有趣,大家不妨找找看~

3.3 质量股的回报率

三因子 3-factor:SMB;HML;MKT

四因子 4-factor:SMB;HML;MKT;UMD(动量)

此处无风险收益率用的是T-Bills

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘699’%20height='97’>)

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘796’%20height='558’>)

如表所示,我们可以看到高质量股取得了显著的Alpha。

3.4 QMJ因子的回报率

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘794’%20height='363’>)

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘959’%20height='575’>)

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘791’%20height='474’>)

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘806’%20height='500’>)

如表所示,我们可以看到QMJ因子有很好的回报率,但对于市场MKT和规模SMB有负的敞口。

QMJ因子在全球24个市场中有23个市场取得了正收益(新西兰市场是唯一负的,这和该市场规模小,上市公司数目和行业多样性有限有关)。

3.5 在不同市场情况之下,QMJ因子的表现

经济扩张期/衰退期

牛市/熊市

高波动的市场情况/低波动的市场情况

波动率上升的市场情况/波动率下降的市场情况

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘956’%20height='642’>)

如表所示,各种市场情况之下的QMJ表现,大家自己找找看~~

3.6 高质量的价格是时变的:高质量组合的高价格预示着未来低的QMJ回报率

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘549’%20height='105’>)

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘1038’%20height='365’>)

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘882’%20height='562’>)

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘846’%20height='502’>)

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘866’%20height='526’>)

可以看到互联网泡沫期间,高质量股的价格是最低的。

3.7 分析师一致预期的系统性谬误

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘785’%20height='455’>)

![](data:image/svg+xml;utf8,<svg%20xmlns=‘http://www.w3.org/2000/svg’%20width=‘781’%20height='440’>)

分析师没有给予高质量以足够的高价格,导致高质量股低估,进而导致高质量股产生了较高的回报率。

四、结论:

我们把质量股(quality security)定义为需要得到更好市场价格(Book Value调整之后的)的股票。

从戈登增长模型(Gordon Growth Model)中我们推导出,质量股是安全的(safe),有获利能力的(Profitable),有成长性的(growing),有好的公司治理的(high payout ratio)这样一种股票,且在前人的研究基础之上,用不同数据描述这四个因子,最后归类为一个总因子,即Quality因子。

和效率市场假说一致,我们发现高质量股在平均上确实是能得到更好的市场价格以及更棒的风险调整后的收益率。QMJ因子在美国以及全球24个发达市场(DM)多取得了很不错的收益,信息比率(information ratio)以及夏普比率(sharpe ratio)皆超过1。

但是,我们的研究结果也呈现出一些”资产定价的困惑“:高质量股被低估,垃圾股被高估,换句话说高质量股能取得更好的收益率,而垃圾股只能取得较差的收益率(违背了收益补偿风险的常识)。这或许和行为金融因子有关,即分析师一致预期的系统性谬误。

最后,我们研究还发现质量股的价格是时变的。所以我们可以在质量股被严重低估的时候买入,享受“安全边际”。

文章链接:AQR - Quality Minus Junk

AQR - Buffett’s Alpha

美国及全球各市场的QMJ因子数据:AQR - Library

http://weixin.qq.com/r/LzqpsZjErMXTrdzS9289 (二维码自动识别)


(leegang) #2

你的策略分享一下?