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从简单、知名的投资策略中丰厚获利的时代似乎已经结束。图片：iStock

在过去几十年里，投资研究人员报告了数百种似乎能跑赢市场的选股规则。那是美好的日子。

加州大学洛杉矶分校 Anderson 管理研究生院金融学教授 Ivo Welch 表示，如今，押注大多数公开已知的 “异常现象”（anomalies）的回报已经缩水到不到一个百分点的一小部分。

他说，如果你从测试中排除微小的非流动性股票，使用数百种已知股票信号中任何一种的回报平均每年不到 1%。扣除交易成本和随机因素后，所剩无几。

“那里什么都没有，”Welch 告诉 Barron’s。”公开金融市场效率极高。从众所周知的东西中赚钱非常困难。”

Welch 与美联储委员会经济学家 Andrew Chen 合作，在 7 月的一篇工作论文中阐述了这些发现，此前他们测试了自 1973 年以来在顶级金融期刊上报告的约 200 种 “异常现象”。（Chen 还有一个网站，让你可以浏览研究人员曾经报告为有利可图的 331 种不同投资标准。）

人们如何测试投资策略

假设你想看看能否用 “价值股”—— 相对于账面价值价格便宜的股票 —— 跑赢市场。你会买入一个最便宜股票的投资组合，并做空一个最昂贵股票的投资组合，因为做空可以在它们下跌时获利。在一个月末，你计算两个投资组合的利润（如果有的话），然后用下个月的便宜和昂贵股票形成新的投资组合。重复再重复。

利用历史股价和公司财务数据库，Welch 和 Chen 在他们的工作论文中测试了 200 多种投资信号中的每一种。在 2005 年之前的金融数据中，这些信号的平均多空回报每月比市场高出令人印象深刻的 0.5%。

但在 2005 年以来的市场中，平均投资信号产生的多空回报每月不到 0.2%。Welch 和 Chen 选择 2005 年作为分界点，以粗略捕捉从分数股票定价到小数股票定价的市场变化，以及高频计算机化交易公司的崛起。

如何建立股票投资组合

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两位研究人员还发现，许多关于新选股信号的主张是在一个标准学术数据库中测试的，该数据库包含数千只非流动性的微型市值股票。投资者无法真正将有意义的资金投入这些微小股票。

因此，Welch 和 Chen 在排除市值最低 10% 的股票的同时测试了投资策略。这使月度回报缩水了一半。

总体而言，2005 年后非微型股票的回报平均每月仅为 0.07%，即每年 0.84%。

而这是在扣除交易成本之前。即使在零佣金时代，交易成本也可能从你买卖股票的价格之间的价差中累积起来。

“面对数千家对冲基金和数千名投资者，即使他们 individually irrational（ individually 非理性），也真的很难谋生，”Welch 说。

这项研究并不意味着所有系统性交易规则都是徒劳的。对于使用未公开的专有策略，或使用超出标准公司财务数据的 “替代数据” 的量化投资者来说，仍可能有跑赢市场的回报。那些投资优势，如果存在的话，将是严格保密的秘密。

但从简单、知名的投资策略中丰厚获利的时代似乎已经结束。

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