Evidence based investing是一种基于科学证据和研究成果的投资策略。它强调使用经验证据和事实数据来指导投资决策,而不是依赖预期、情感或主观判断。采用evidence based investing策略可以提高投资回报,降低风险。本文将介绍evidence based investing的原理,以及如何将其应用于股票选择、资产配置等投资决策中。
Evidence based investing依据大数据分析确定有效的因子
Evidence based investing的一个关键是找到那些在长期内能持续为投资组合带来较高风险调整后收益的因子。这需要对大量历史数据进行统计分析,发现收益和风险之间的稳定关系。比如市值(Size)和价值(Value)等传统因子,以及质量(Quality)和动量(Momentum)等较新的因子。同时需要验证其在不同时期和市场中的稳健性。专注那些经过验证且不断演化优化的多因子模型是构建evidence based portfolio的基础。
Evidence based investing强调多样化降低个股风险
Evidence based investing会采用分散投资的方式来降低个股带来的特定风险。研究显示投资组合的分散程度与降低波动风险和提高收益的稳定性相关。在多因子投资组合中采用降低个股风险的方式有:1 分散在多个行业;2 分散在大、中、小盘股;3 所有股票的持仓规模基于风险均衡原则确定权重。搭配多因子和分散投资能有效管理波动率,提高投资组合的风险调整后收益。
Evidence based investing坚持长期的投资原则和严格的风险控制
Evidence based investing以长期稳定增长为目标,重视投资组合的整体回报率,而非短期个股操作。它强调严格的止损和风险管理原则。一旦发现某因子的风险收益特征发生改变,或者个股基本面恶化,立即进行调整降低组合风险。此外,evidence based investing还主张定期对组合进行再平衡,使投资组合始终保持在预设的风险收益水平。
Evidence based investing需要数据支持和定量工具
从大量历史数据中挖掘有效因子,验证其统计显著性需要数据分析和量化工具的支持。同时在投资组合构建和管理中,需要利用算法和程序来进行自动化操作,包括筛选符合因子条件的股票、计算风险权重、发送交易指令、组合监控等。借助数据和技术的力量,可以让evidence based investing策略更高效。当然,关键还是要基于科学原则制定合理的投资哲学与框架。
Evidence based investing是一种追求更科学的投资方法。它运用统计数据析和量化工具,根据经验证据而非主观判断进行投资决策。核心在于发现并跟踪那些长期有效的因子,同时采用分散投资降低个股风险。Evidence based investing能够为投资组合带来更稳定的长期回报。