2013年11月08日 22:46 新浪财经
导读:罗切斯特大学金融经济学专业毕业班学生维农(Nate Vernon)在MarketWatch撰文指出,根据他的全面研究,许多人所推崇的移动平均线策略其实并不是看上去那么简单,而且也不见得总能够降低投资风险和超越大盘。
以下即维农的评论文章全文:
移动平均线策略是有风险的。
这么说有点讽刺,因为据说,移动平均线策略最大的优点之一就在于和简单的买进持有相比,能够削减投资者所遭遇的波动率。
可是无论如何,我在对于过去一个世纪时间之内移动平均线策略的表现进行了研究之后,得出的就是这样的结论。哪怕是在最理想的环境当中,这些策略的表现也常常令人失望,多年,甚至几十年都不及买进持有,至于在不理想的环境当中,这些策略则可以干脆说就是危险的。
这并不是说我所遇到的全部买进移动平均线策略就没有一种能够击败买进持有。问题在于,哪怕是那些在我研究的这一个世纪内表现确实好于大盘的策略,这一路上也常常会在很长的时间内表现大大落后。无论如何,我还常常发现,一种策略基于某种市场移动平均线而有效,但基于另外一种便失效了,这也是值得我们警惕的。
简而言之,移动平均线策略就是要求追随者在某一主流市场指数点位高于移动平均线时入场,在其点位低于移动平均线时退场,据说这样投资就更加安全。看上去,这似乎没有什么问题,但当我们真正执行起来,麻烦就在细节当中出现了。
比如说,到底多长时间的移动平均线是最理想的呢?在计算移动平均线时,我们到底该选择哪个市场?你到底希望你的移动平均线策略多长时间发出一次买进或者卖出的信号?如果你想要让自己的交易不那么频繁,该选择怎样的方法?
在研究移动平均线策略的效力时,方法论的细节也是很重要的。比如说,一些过去的研究忽略了股息,这是个巨大的,让人难以忍受的疏忽。另外一些则忽略了资金处于现金部位时的利息收入。还有一些忽略了交易成本,而后者在今天可并不总是无足轻重的,只不过在上个世纪早期和中期,确实算不得什么。
在判断移动平均线策略是否成功时,统计学方面也必须有更严格的要求。巴鲁大学金融学副教授阿隆森(David Aronson)在《让证据说话的技术分析》(Evidence-Based Technical Analysis)一书当中,就令人信服地强调过,在判定一种策略是否成功时,非常重要的一点就是必须了解众多其他策略的表现。归根结底,不做到这一点,我们就无法真正确定某种策略到底是真正出色,还是只不过在某一特定时间段运气更好。
我之所以非常看重阿隆森教授的这一观点,是因为我分析了不下一百七十种移动平均线策略。同时期内,还有数百种其他策略也必须纳入研究的范畴。在这种情况下,想要不发现少数表现超越大盘的策略都难,而事实上,我也确实发现了一些。
在研究当中,我的基本原则是,当各种移动平均线组合投资于股市内时,我按照Center for Research in Security Prices提供的数据计算其回报,他们的数据简单说来就是基于几乎全部美国上市公司股票进行的价格加权回报,而且计入了股息成分。
当投资组合是现金时,我按照一月期美国国债利率来计算其回报。这方面的数据来自芝加哥大学教授,近期刚刚获得诺贝尔经济学奖的法马(Eugene Fama)以及达特茅斯大学弗兰奇(Ken French)的数据库。正常情况下,我所计算的数字起点都是1927年,即法马和弗兰奇提供的数据开始的年头。
在这样的基础上,我研究了众多的移动平均线策略,这些策略的区别在于:一、基准指标的差异,比如是基于道琼斯(15761.78, 167.80, 1.08%)工业平均指数、标准普尔500指数,还是纳斯达克[微博](3919.23, 61.90, 1.60%)综合指数;二、时长的差异,最短的是二十天移动平均线,而最长的是二百五十二天移动平均线,从不到一个月到接近一年;三、所谓交易包路线的宽窄——设定包路线是为了让交易不那么频繁,我所研究的包路线最小是1%,最大是10%,当然也涉及了没有包路线的情况;四、移动平均线自身的差异,比如我研究了简单移动平均线,指数移动平均线,只允许在月末进行交易的策略,以及短期移动平均线穿越长期移动平均线时进行交易的策略等等。
从研究当中,我得出了四个重要结论,这四大结论是对所有移动平均线策略都有效的:
——即便最优秀的移动平均线策略也不是总有效的。
——哪怕是最优秀的移动平均线策略,也可能因为交易佣金而失色,因此控制交易频繁程度至关重要。
——只有在不考虑交易成本的时候,短期移动平均线策略才可能击败长期移动平均线策略。
——并不是所有的指数都可以作为移动平均线策略的基础的。
在后续的文章当中,我将就这四个结论进行详细解释。尤其是,我还会讨论一些试图进一步改善移动平均线策略表现的方法,比如只在月末进行交易,指数移动平均线,以及短期和长期移动平均线交叉穿越策略等。(子衿) |