沒有人非常清楚 alpha 的來源。

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早安。私人信貸管理公司Blue Owl已停止向其面向零售投資者的基金贖回，所有類型的私募資產管理公司昨日紛紛拋售資產，作出回應。零售投資者對流動性的渴望與私募信貸的投資模式之間的緊張關係，早已被普遍預料（甚至Unhedged也預見到麻煩即將來臨）。這段關係能否挽救？請將您的想法發送至：unhedged@ft.com。

在金融領域，“不要思考，但要觀察！”

優秀的學術論文常常令人感到矛盾——既明顯正確，又非常有趣。幾天前，Unhedged推薦的一篇好讀——“同行評審研究是否有助於預測股票回報”——就是一個很好的例子。

這篇由Andrew Chen、Alejandro Lopez-Lira和Tom Zimmermann（我將稱他們為CLZ）撰寫的論文，研究了兩組預測超越市場回報（即“阿爾法”）的指標。第一組包括在經濟學、金融學和會計學的權威同行評審期刊中記錄的200個信號；這些信號包括投資增加、債務或股本發行量高、盈利意外等。在文獻中，這些信號伴隨著歷史上的超額收益證據，並在許多情況下伴隨經濟解釋。這些解釋通常提出，要么投資者因承擔風險而獲得報酬，要么是投資者持續存在非理性行為。

第二組預測指標則是用電腦“數據挖掘”得來的。CLZ從29,000個會計比率中篩選，尋找能以統計顯著程度預測超額收益的指標。

然後，CLZ用這兩組指標對歷史樣本外數據進行測試。結果顯示，兩組指標的表現幾乎完全相同。測試方法是建立多空交易組合，使預期回報在沒有預測能力的情況下為零。在下圖中，每個預測指標的額外回報都以100為基準，以便比較。學術指標和數據挖掘指標在樣本外測試中損失了約一半的預測能力，且兩者的衰減速度相似。圖示如下：

正如CLZ所述，

样本后，两类预测指标的表现都衰减到原始样本均值的约50%。数据挖掘的回报略微比已发表的回报衰减得更多，但差异很小，无论在经济上还是统计上都是如此。在大部分图表中，数据挖掘的基准与已发表的预测指标的偏差在一个标准误差范围内……同行评审和数据挖掘预测指标的样本后表现令人惊讶地相似。

对于学术研究中的阿爾法——风险、非理性或其他——的解释也无关紧要。事实上，“只有对可预测性理论起源持中立态度的研究，才能持续超越数据挖掘”；即使如此，这种效果也是“适度的”。Lopez-Lira总结说：“似乎没有什么特别之处，学者发现的回报预测指标与统计学上强的预测指标相比，没有明显优势。”概括而言：了解某个量化投资策略为何有效，无论是心理上还是经济上，都似乎对投资者毫无帮助。

這讓人聯想到（正如其他人指出的）是Jim Simons，Renaissance Technologies的創始人，也是史上最成功的量化對沖基金。他以“永不覆蓋電腦”著稱（見此視頻第49分鐘及之後部分）。如果電腦告訴你市場中存在可利用的統計關係，不要試圖解釋它——直接交易它。因為如果有一個整潔的解釋，那麼這個關係早就被交易掉了。漏洞已被堵死。

我覺得CLZ的結果直觀且自然。我們知道，市場創造可行動的機會，這些機會會被利用並逐漸削弱。只要某個機會被清晰的經濟或心理學解釋所涵蓋，它就會越來越快消失。令人驚訝的是，任何能被合理經濟或心理理論捕捉的超越市場風險調整回報的機會，長期來看都不會持續存在。投資者在採用量化方法時，應該遵循維特根斯坦的觀點，先“觀察”再“思考”。CLZ的結果表明，理論充其量是對超額收益的弱指導，最壞則是毫無用處。

量化投資者會怎麼看CLZ的研究？我問了“智慧β”投資顧問公司Research Affiliates的創始人Rob Arnott。他回答說：

如果你讓29,000名尋求終身教職的學者去研究數據，尋找預測“因子”，那完全不足為奇，因為一台電腦分析29,000個假設因子也會得出幾乎相同的結果……

科學方法是先提出假設，然後用歷史數據測試，再用樣本外數據（例如非美國、前現代時代或樣本外數據）進一步驗證假設。學術金融往往會發展出符合數據的假設，但這並不符合科學方法。然後，回測被用來改進回測，並相應調整假設。這就是典型的數據挖掘。

Arnott認為，對某個預測因子或因素的研究應將任何超額回報拆分為他所稱的“再估值阿爾法”和“結構性阿爾法”。再估值阿爾法是指當具有某個因子的股票相對於市場變得更便宜或更貴（如市盈率）時產生的回報。而結構性阿爾法則是去除再估值阿爾法後剩下的額外回報，表明“該因子預測的是基本面改善，而非僅僅是回報提升”。再估值阿爾法“最多是非經常性的”；結構性阿爾法則可能持續存在。

在Arnott看來，更高的智力嚴謹性或許能幫助我們找到持久的阿爾法來源。還有更多工作待完成。

一篇好讀

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