从资产定位模型看股票投资的阿尔法策略和贝塔策略

众所周知，金融资产变幻莫测，甚至有很多朋友把其形容成洪水猛兽。不过股市真有那么危险可怕吗？其实人们在几十年间一直在试图驯服这头“猛兽”，也由此提出了各样资产定价理论，企图解释不确定条件下资产的价格或价值。

资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，简称CAPM）就是资产定价理论中的一颗珍珠。它是由威廉·夏普（William Sharpe）和约翰·林特尔（John Lintner）等美国学者于1964年基于投资组合理论和资本市场理论提出的。

在将近60年后的今天，该模型仍被广泛应用于企业资本成本评估及投资组合管理。它着眼于投资风险与整个市场内在风险之间的关系，可以帮助投资者估算一笔投资的预期回报，特别是高风险的投资。

在研究风险如何影响回报时，夏普总结出投资中的两种风险，即系统性风险和非系统性风险。系统性风险又称为市场风险，受利率、通货膨胀、经济衰退等因素影响。而非系统性风险是每种资产特有的风险，例如公司内部的突发事件。

CAPM侧重于衡量系统性风险及其对资产价值的影响。该模型认为非系统性风险可以通过投资组合规避，因此不会影响股票的预期收益。它的计算公式如下：

Rs：一笔投资的预期回报率。

Rf：无风险回报率（risk-free rate of return）。在美国，这一数值通常基于国债的回报率。由于政府不太可能违约，其发行的证券是无风险利率的基准。

Rm：市场的预期回报率。这是投资者根据历史数据期望从整个市场投资中获得的平均收益。

贝塔系数为1的股票稳定性和市场相同，其涨跌幅度与标普500（Standard & Poor’s 500-stock index）等代表大盘的股票指数相同。如果一只股票的贝塔系数大于1，就说明它的波动风险比大盘高。而贝塔系数低于1表示该股票比市场更稳定，风险更小。

举个简单的例子，假设一只股票的贝塔系数是1.2，在其他条件不变的情况下，它的波动风险是大盘的1.2倍。因此，如果大盘上涨10%，它能涨12%。反之，如果大盘跌10%，它能跌12%。

负贝塔意味着股票与市场变化呈反比关系。例如如果大盘上涨了15%，但股票贝塔系数为-0.5，那么其回报率将为-5%。

因此，我们也可以把贝塔理解为股票对大盘的偏离，即系统性风险的放大或缩小。

如下图所示，这种风险和预期收益的关系被称为证劵市场线（SML），主要用于表明投资组合报酬率与贝塔系数之间的关系。

图一：证劵市场线（图片来源：Harvard Business Review）

CAPM公式中的（Rm-Rf）这部分可以理解为风险溢价（risk premium），即某只股票回报率和无风险回报率之间的差额。这是投资者承担风险所获得的回报。通常市场或资产类别越不稳定，其风险溢价就越高。当然，风险溢价并不包含非系统性风险，因为CAPM默认投资组合已消除非系统性风险。

在CAPM所描述的自由竞争的金融市场中，没有任何股票可以长时间以足够低的价格卖出，从而产生比SML上的预期回报更高的收益。该股票将变得格外抢手，促使投资者抬高其价格，直到其预期回报降至SML上的适当位置。

反之，投资者会抛售任何价格过高，预期回报低于适当位置的股票。该股票的价格会持续下降，直到其预期回报上升到与其系统性风险相匹配的水平。

在进行大量实证检验后，研究人员发现股票过往收益和贝塔系数之间的关系是正向线性的。也就是说，现实情况和CAPM模型的预测相符。高风险等于高回报，而低风险等于低回报。随着CAPM在金融中的应用越来越多，广大投资者也开始使用由此衍生的阿尔法和贝塔策略。

贝塔策略就是赚市场行情的钱，即大盘整体上涨带来的收益，主要依靠把握市场大势。

大盘上涨和很多因素相关，包括宏观经济因素和市场流动性。经济增长加速、通货膨胀率下降、利率降低等外在因素都有助于提升市场的整体表现。同时，当市场上的交易活跃度增加时，股票价格更容易上涨，进而推动大盘上涨。

除了上述客观因素，股票指数上涨当然还离不开股民们的情绪和信心。投资者对经济和市场前景越乐观，就越愿意购买股票。经济环境和政策变化都会影响投资者的情绪，进而导致大盘起伏。

这样看来，贝塔可以分为长期贝塔和中短期贝塔。长期贝塔和宏观经济基本面相关，即国家经济增长的整体情况。而短期贝塔有关于市场流动性和股民情绪，影响股票中短期的波动和收益。

从CAPM的公式中可以看出股票的贝塔系数影响收益的大小。可见在牛市阶段买入贝塔系数较高的股票可以大幅增加获得超额收益的概率，但这种股票在熊市阶段会输得很惨，因此一般不适合长期买入并持有。

投资者可以在市场热度衰弱后换仓选择贝塔系数较低、波动小且抗风险和盈利能力强的股票，从而获得长期稳定的收益。在市场趋势不明阶段保险起见也可买入贝塔系数较低的股票以降低风险。

最简单的贝塔策略就是在低点买入指数基金，然后被动等待。当然，指数基金也不能乱买。我们需要了解指数的分类并选择有代表性、适合自己的指数。

指数基金主要分为宽基指数和窄基指数。顾名思义，宽基指数跨越多个行业，范围很宽广。例如在国内沪深300是所谓的大盘股，中证500是所谓的中盘股。而标普500是美国最知名的宽基指数之一，选择了美国500家市值最大、最有代表性的公司。

窄基指数包含的行业和公司相对单一，比如行业指数和主题指数。行业指数即按照一定标准筛选某热门行业中的主要企业，将其编制成指数进行追踪。银行ETF、医药ETF和美国的纳指ETF均是行业指数的代表。主题指数一般指根据国家的一些发展政策编制的指数，例如环保指数、养老指数、一带一路主题指数等。

对于初次接触指数的投资者，一般建议从宽基指数入手。宽基指数里的行业有涨有跌，在一定程度下会互相抵消。所以一般情况下宽基指数波动率比窄基指数更低，更适合新手。如果投资者对某一行业有一定了解，就可以考虑窄基指数了。

阿尔法（a）通俗来讲就是超额回报，即超越市场平均水平的更高回报。与仅衡量市场波动性的贝塔不同，阿尔法衡量的是投资者跑赢市场的能力，赚的是个股行情的钱。阿尔法系数即一笔投资的实际回报和按照贝塔系数计算的预期回报之间的差额。

举个例子，如果投资者预期获得5%的收益，但在卖出股票时却获得7%的收益，那么多出的2%就是阿尔法收益。阿尔法为0表明股票的表现与基准指数完全一致。如果阿尔法系数小于0，说明投资回报还没达到大盘平均水平，超额收益为负数。

如果说贝塔策略属于被动投资的话，阿尔法策略就是一种主动投资，更考验投资者或基金经理对行业和企业兴衰的预测能力。

想要获得个股阿尔法收益，在行业的选择上需要细心斟酌，结合需求、盈利、竞争、技术与周期等特征进行分析和判断。投资者首先需要关注行业满足了消费者哪种需求，有无需求增长空间。例如医药类产品属于刚性需求，受经济周期影响相对低。而新能源属于近几年需求旺盛，上涨空间大的行业。通常在行业需求爆发期股价弹性很大，为投资者提供了机会。

此外，投资者应该优先考虑利润高，发展空间大的行业，并关注市场整体供需情况。投资者需要确定行业所处的生命周期是初创期、成长期、成熟期还是衰退期。通常初创期投资风险和收益都比较高，而处于衰退期的行业则应避免投资。

在个股的选择上，投资者不仅要考察公司的基本面，还要关注它是否具备竞争壁垒。只有拥有竞争壁垒和护城河的公司才能在高度竞争的环境中久战不败，而这种股票的成长才有确定性。

不过相信很多朋友认为贝塔策略过于被动，只能获得市场平均收益，而阿尔法策略掺杂太多不确定性，风险很高。那么有没有一种方法可以折中一下，兼顾主动和被动投资的优势呢？

答案是Yes，也就是近年来备受全球投资者青睐的聪明贝塔（Smart Beta）。它是主动和被动投资的一种结合，通过系统性的方法对指数中选股方法和权重进行优化，从而获得超额收益。它不会将指数中的每只股票全盘纳入，而是只选择那些有特定表现的公司，比如收入增长超过某一百分比。

而收入增长率等指标就是聪明贝塔选股框架中涉及的“因子”。它将股票的回报分解到因子层面，从而分析出什么样的因子能使股票获得超额收益。目前市场的主流因子包括红利、价值、质量、成长、动量、低波动等。我们可以通过下表进一步认识这些因子的相关指标：

表一：聪明贝塔股票筛选因子（信息来源：阿花爱定投）

根据Wind数据显示，国内聪明贝塔策略指数基金的整体市值规模在2017至2021年间逐年增长，其中2021年达到1120.7亿元，同比增长超过60%。

以大家熟知的泸深300指数为例，目前其相关的聪明贝塔指数很多，包括300红利、300价值、300成长等。其中300红利是从泸深300中选取50只股息率高的股票，而300价值则根据价值因子计算评分，选择价值得分最高的100只股票。

纵观过去10年的情况，泸深300红利、300价值和300成长的总体收益率高于泸深300，确实更加“聪明”。但例外情况也不罕见，如2019年300红利和300价值的收益输给了泸深300。

总的来说，聪明贝塔保留了传统被动投资运作透明，费用相对低廉的优势，还有望像主动投资一样跑赢市场。但股市里不存在完美的投资策略。聪明贝塔对传统的贝塔策略进行优化，丰富了投资者的选择，但绝非在任何市场环境和时间百战百胜。建议投资者在选择聪明贝塔前先了解其原理和特征，不盲目跟风。

股票投资不仅能体现投资者的经验、知识和判断力，还考验投资者的风险承受能力。投资者在选择股票和策略时一定要优先考虑自己愿意承受多少风险，同时避免单一根据贝塔值选股。祝愿每位投资者不断成长，获得越来越高的回报。

作者简介：商业分析师、中英文编辑，美国卡内基梅隆大学（CMU）英语系专业写作硕士

主要参考资料：

1. McKayla Girardin. “What is CAPM (The Capital Asset Pricing Model)?” Forage, 04-18-2023.

2. David W. Mullins, Jr. “Does the Capital Asset Pricing Model Work?” Harvard Business Revie, January – February 1982.

3. Phineas. “阿尔法策略与贝塔策略” 知乎, 02-01-2022, https://zhuanlan.zhihu.com/p/232462088

4. 阿花爱定投. “Smart Beta系列一：何为Smart Beta” 知乎，05-06-2022， https://zhuanlan.zhihu.com/p/494743588

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