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摘要:我們先做個詞源考據。無論是中文“風險”還是英文 risk,都是一個舶來詞,大致經歷從古希臘語ριζα,到拉丁語 resicum,再到義大利語 risco、法語risque,最後到英語 risk的演化史。古希臘詞源ριζα指”根“或”石頭“,而拉丁語指”懸崖”或“礁石”,最後引申為“大海上難避免之事”這個隱喻——惡海行舟,風來險生。而現代語言對風險的定義,一般都是“出現損失或傷害的可能”。
我們先做個詞源考據。無論是中文“風險”還是英文 risk,都是一個舶來詞,大致經歷從古希臘語ριζα,到拉丁語 resicum,再到義大利語 risco、法語risque,最後到英語 risk的演化史。古希臘詞源ριζα指“根”或“石頭”,而拉丁語指“懸崖”或“礁石”,最後引申為“大海上難避免之事”這個隱喻——惡海行舟,風來險生。而現代語言對風險的定義,一般都是“出現損失或傷害的可能”。
那風險是不是本身就件大壞事?從樸素的對“風險”的定義出發——壞事發生的可能性——“風險”至少不可愛。但作為金融投資者,風險其實是我們賴以為生的生產資料。
因為金融的本質是資源在時空維度上的逾越;而沒有風險,就沒有對此逾越交易的風險定價,於是整個銀行業都要枯萎,證券業都要吃灰,保險業都要崩潰。所以我們從來不談“消滅”風險,我們僅僅會說“管理”風險,而管理風險就是管理未來。
管理未來不是預測未來。
比如當前經濟休克之下,大家都在預測大盤會怎麼走以及“大盤的大盤”——整體宏觀經濟會怎麼走。是V型還是U型還是W型還是L型?要我說,你不要被英文字母限制了想像力,反彈也可能是耐克型。
但如霍華德•馬克斯在最新的備忘錄裡所言:資料都是之於過往的,而決定都是之于未來的,在一個極端複雜的系統裡,用經驗來預測未來無異於刻舟求劍。
相比于預測未來,管理未來或許更接近實際,我們要做的是根據VUWL耐克型各種走法,對最壞的結果(最大的風險)給出力所能及的保護與救濟。
而風險risk也不同於不確定性uncertainty。最大區別在於風險強調壞結果的發生,而不確定性模棱兩可。比如下個月的天氣如何或晴或雨,對我而言不確定,但反正辦公室裡劃劃水,暴曬或洪水傷不到我,對我而言僅是uncertainty。但如果是一介古代農民,那天氣對我就是risk,因為或晴或雨,我有可能顆粒無收而暴斃而亡。同樣是天氣,前者是不確定性,後者是風險。
我也自創了一個區分風險與不確定性的粗暴的拇指法則——會不會有人為這種不確定性買保險?——如果有,那就是風險。
另外完全在預期之中的壞結果,也不是風險。
在市場裡這是所謂的“有效性” price in,如果大家都知道瑞幸註定破產,那最後瑞幸真破產了就不算風險,因為此事實已經反映到價格裡,壞事(價格崩盤)已經發生過了。而我們對於未來的管理,最重要的還是管理不確定的壞事,確定的壞事我們不能管理只能硬扛。
當你知道自己一定會被割韭菜的時候被割了韭菜,那本質上就不是割韭菜;當你認為我肯定要放你鴿子的時候我鴿了你,本質上也是一種不鴿。
而為了管理未來不確定的壞事,我們的祖先曾走過一條綿長而清苦的蜀道。《與天為敵—— 一部人類風險探索史》講述了一部人類嘗試馴服風險、管理未來的迷你史。
而我們祖宗們具體的做法,就是將非數位的變成數位的,將不可量化的變成量化的,將不能建模的建成模型,以各種理論與玄學對抗風險的飄忽不定,以盼水晶球的語言能與的未來的實現一拍即合。諸如:
從古代的骰子賭局,到卡爾達諾的《論賭博遊戲》;從帕斯卡與費馬的鴻雁傳書萌芽了機率論的情竇,到貝葉斯(Thomas Bayes)定理已知條件下的機率理論,再到拉普拉斯,到高斯,到瑪律可夫,機率論最終衍生為管理風險管理未來的趁手工具。
從雅各•伯努利鑽研大數定律,到一個叫墨菲的工程師說:如果他有可能做一件事,那麼他就一定會做壞;從哈雷(哈雷彗星那個哈雷)受皇家學會之托鑽研人口死亡與期望壽命,到棣莫弗出版《生存者年金》,再到倫敦的咖啡館裡長出了史上最負盛名的保險公司,大數定律衍生出了保險行業。
從另一個伯努利——丹尼爾•伯努利(雅各的侄子)將人性效用加入數學模型,到另一個丹尼爾——丹尼爾•卡尼曼以“前景理論”將心理學的小戰旗插上了經濟學的領土,對人性的探索衍生出了行為金融學(或行為經濟學)。
從中世紀的威尼斯商人分散“艙位”,到商品衍生品交易,再到馬科維茨的現代組合理論,“雞蛋分籃子裝”的樸素思想又衍生出了現代金融組合的基本模型。
我們智慧的祖先們非常會玩。但直到今天,在投資這件事上,風險的本質仍然莫衷一是。
簡單來說,有傳統派與學術派的分歧。
傳統派的觀點——或者我們可以叫“巴菲特觀點”——認為風險就是“損失或傷害的可能性”,而降低投資風險的方法是在有“安全邊際的便宜價格”或者至少是一個“合理價格”,去買入優秀的公司。
但提出現代金融理論的學術派就要追問傳統派,我要量化建模的好不好,你提出的“可能性”如太虛幻境一般,我要怎麼量化。比如,要如何比較踢球和跳傘之間風險的大小:踢球很可能被鏟飛,但最多就是斷腿;跳傘出黑天鵝的可能性極小,但一旦出事,下場就是一張肉餅。此兩者相比較,誰的風險更高?
所以學術派的做法,就是從經驗主義入手,從大量的歷史資料中發現一個大致規律:風險高的資產,一般價格走勢的波動就比較大。
於是他們給他們心目中的風險找了一個代理,叫做波動,波動大的風險就高,波動小的風險就低;而波動本身也有一個代理數位,叫標準差。接著他們又把風險分為系統性風險(systematic risk)和非系統性風險 (non-systematic risk)。按照現代組合管理的說法,非系統性風險(又稱為公司特定風險,比如公司總部樓塌了)是可以被充分的多樣化(diversification)給剔除掉的。所以在他們的眼裡風險就只有系統性風險,而非系統性風險可以通過構建相關性極低的投資組合來去除。
但反過來傳統派也兇猛批判學術派對於風險的認知。首先對於將風險量化為標準差,巴菲特說這是個什麼玩意兒。比如有A和B兩個股票,A的股價,過去六年的最後一個交易日收盤價分別為 1、3、2、4、5、6(塊),而B的股價過去六年分別為2、2、2、2、2、1(塊)。你用資料分析,A的波動會遠大於B,於是得出結論,翻了六番的A股票比慘遭腰斬的B股票投資風險要大。
這個結論說明了學術派那一套實務上很多時候其實玩不轉。所以在真實風險管理世界裡,我們還要一些其他的實用工具。比較常見的就是J.P.Morgan搞出的 VaR 模型,可翻譯為“價值at風險”模型,來衡量某一金融產品或組合最大的可能損失。
VaR可以測量某一時間內的潛在損失,以及產生該損失的可能性。比如10% monthly VaR=5%,讀成——在這段時間內,10%的情況下該資產(組合)市值會下跌至少5%。我無意於深入介紹此模型,但總之其思想核心還是要追溯到風險的本意:去求索產生最大損失的可能。
當然有人認為僅理解為“損失的可能性”還不夠、比如紐約大學的達摩達蘭教授就說,誰對風險的定義最高明?——中國人啊。中文裡的“危機”一詞,潛台詞是有危之處必有機。其他人只看到了風險的損害,或者僅看到不受歡迎的波動,卻不像中國人一樣看到了風險所帶來的機會。
確實投資是需要抓風險中的機會的。如前所述,對於投資而言,風險其實是養活我們的生產資料,我們是不能消滅它的。但我們通過管理風險來兜底未來的噩耗,比如,給自己買上一身的保險——無論是消費型保險還是資產組合的金融保險——則是對命運的撲朔迷離最大的敬畏。
再比如,你做一件事多少都有可能會出錯。你可能會焦慮;但是在嘗試足夠多次後你會發現,即使誤差存在,你做這件事的回報大致是穩定的。投資也是如此,一筆投資可能會因為黑天鵝而損失殆盡,但足夠多的理性而分散的長期投資,最終會給你一個合理的投資回報,這幾乎如宿命般必然發生。這就是大數定律,通曉此定律實際上會讓你有更多的幸福感。
而一路走來,我們的先人所有的創見也在讓我們的生活變得更好,使未來具有更大的“可管理性”。我們對於未來,雖仍然敬畏,但不再懼怕。惡海行舟,大船破浪。
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