基金經理投資筆記|尋找投資「元神」——用AI重新定義投資中的確定性

2020-12-09 金融界

來源:金融界基金

作者:向偉

【編前記】2020年伊始,突如其來的新冠疫情對原本就處於艱難復甦階段的全球經濟,造成了強烈衝擊。全球央行大放水,在發達國家負利率盛行、國內貨幣基金七日年化收益降至2%的時代裡,找到能夠大概率跑贏通脹的優質資產變得尤為重要。本文中,浙商基金智能權益投資部基金經理、人工智慧博士向偉,將和大家系統闡述,在AI眼中,「收益的確定性」究竟是如何被定義的。

 《基金經理投資筆記》AI系列

科技驅動價值,AI讓投資更聰明

作者:浙商基金智能權益投資部AI組組長、基金經理 向偉

在全球低利率、負利率時代下,想要尋找到能夠大概率跑贏通脹的優質資產。我們可以首先來探討一個問題——「如何定義資產未來預期收益中的確定性?」

一方面,由於傳統人腦的思維方式是基於案例式的記憶經驗(case based reasoning)模式,因此對於「未來投資機會確定性」的辨識度,往往僅停留在「某隻股票業績比較穩」這樣的感性認知層面,難以給出在投資確定性上的科學化度量。

另一方面,古希臘哲學家赫拉克利特曾說過一名言——「人不可能兩次踏入同一條河流」。由於人腦的決策系統往往是非此即彼的,因此很少有人能從辯證對立的角度出發,基於長期的歷史數據,以統計概率的方式,去度量未來投資機會的優劣。此時,AI就展現出了自身強大的計算優勢。

一、從《復仇者聯盟》看「確定性事件」

漫威粉們肯定知道,在電影《復仇者聯盟》中,一眾宇宙英雄為了拯救世界,一次又一次地藉助「皮姆粒子」穿越時光回到過去,試圖改變歷史。但每次無論他們如何改變歷史,「滅霸小可愛」都能夠通過不同的方式,最終集齊6顆寶石。

在這個故事裡,從概率學的角度來看,任何一條時間線,其實都只是時空中的一個樣本而已。宇宙英雄們每次試圖穿越時空改變歷史,實際上並沒有真正改變原有歷史,而是在時空中創造了一個新的副本。而無論各種不同的時間線如何各自發展,滅霸小可愛總能集齊6顆寶石,此時,我們可以將其稱之為「確定性事件」。

那麼,AI投資機器人將如何藉助計算機的超強算力,在人類歷史長河中不斷開啟副本,用概率的方式,重新定義「收益中的確定性」問題呢?

二、「長期ROE中樞」錨定「確定性」

以消費股研究為例,經過統計分析,我們可以發現,倘若一家優質的上市公司,長期以「為股東創造價值」作為公司發展的驅動力,拉長時間維度,其股價大概率將圍繞公司長期ROE為中樞,進行上下波動。

例如,一家公司長期ROE中樞為15%,那麼在任意時間點買入該公司並長期持有,其年化持有收益率也將大概率在15%左右。這樣來看,如果能夠成功確定該公司長期的ROE中樞,我們就可以採用市面上常用的DCF(現金流貼現)模型來計算公司的合理估值。因此,上面討論的「如何重新定義收益中的確定性」問題,就轉化為了——如何去判斷一家公司長期的ROE中樞水平。

問題分解到這裡,可能很多人會感覺,這件事其實並不難!作為二級市場證券從業人員,每天的工作不就是分析企業的盈利預期麼?

然後不幸的是,問題難度恰恰與我們想像中的相反!前文我們提到,在《復仇者聯盟》裡,宇宙英雄們的每次穿越,進入的僅僅是歷史中的一個副本。同樣的,每一個股票研究員,在歷史上給出的盈利預期序列,也僅僅是歷史長河中的一個副本——從概率角度上我們稱之為一個點估計(point estimation)。

僅從點估計出發,我們並不能從概率分布的角度,判斷其預期收益的確定性。以下圖為例,圖中藍色部分,展現的是華爾街分析師們對於某家公司未來盈利預期分布,而紫色的點則表示了某一個分析師對於該公司的盈利預測值。

圖1:wind中分析師給出的公司未來ROE曲線圖

過去,在設計DCF(現金流貼現)模型來計算企業估值時,我們需要對目標公司未來T+1,T+2,…,T+N年的自由現金流給出估計。然而,當我們估計第i年的自由現金流時,往往要依賴於對公司第i-1年的自由現金流和ROE的估計判斷是否準確。

 如果我們的股票研究員採用點估計的方式,去給出未來預判時,往往不知不覺地便忽略了這樣逐級推演過程中的累積誤差,從而使得ROE誤差水平,隨預測時間窗口的增加而逐年被放大。

例如有兩家公司,其T+1年的ROE中樞都是15%,但是A公司的業績確定性較高為15%±2%,B公司的業績確定性較低為15%±4%。從概率分布的角度看來,兩家公司T+1年的業績預期都將不錯,只是在方差上略有區別。

於是,我們將兩家公司第T+1年的ROE高斯分布作為先驗分布,用隨機取樣的方式,逐年推演二者後續年份的ROE分布。

圖2:A公司vs B公司逐年盈利確定性的對比

經過推演後,我們驚人地發現,A公司在T+2年之後的ROE分布依然非常緊湊,仍接近高斯分布(Gaussian Distribution),而B公司僅僅在2年後,其ROE分布就已經近乎退化為了一個接近均勻分布(Uniform Distribution)的狀態。

這意味著,T+2年後該公司的ROE在分布區間任意一點出現的概率都非常相近。換句話說,我們去預測B公司T+2年後的ROE,對於投資決策而言已經沒有任何指導意義了。由此可見,原本具有相近業績中樞的兩家公司,因為業績確定性的差異,僅僅在T+2年後,他們的ROE分布就出現了天壤之別。

三、挖掘公司的「業績確定性」溢價

當判斷出了公司業績中樞的概率分布後,我們回過頭來再次檢視DCF模型,便會發現——過去我們使用點估計,去給出未來現金流序列時,往往暗自假設了一個前提條件,即未來每一期的自由現金流預測值,都是非常準確的。

然而,實際上這種主觀的預判,僅僅是概率分布中的一個樣本而已,或者說是歷史時空中的一個副本,並不具有統計學意義上的代表性。

因此,隨著預測年數的不斷增加,時空中經歷的副本數也在不斷增加,自由現金流序列的預測準確率進而不斷下行,直至最後,所依據的ROE分布退化至一個均勻分布,已經毫無參考價值。

上文圖2也展示了,從模型的折現久期來看,當我們從概率分布的視角來觀察B公司n年之後的預測現金流,等同於從均勻分布的樣本中,隨機抽取的一個數值而已,基於以此估算出的公司估值來進行投資,自然穩定性非常差。

反之,對於A公司,過去在行業十幾年的發展中,無論利好、利空政策出臺,都能保持業績的基本穩定,歷史ROE確定性更高,ROE中樞始終不會偏離太遠。當我們利用其確定性較高的ROE分布來錨定未來預期業績中樞時,DCF模型能夠折現的久期相對於B公司來說更強,因此能夠得到的估值也更高,這就是我們常說的業績確定性溢價。

由此可見,業績確定性較高的A公司在預測未來現金流和ROE時,具有更高的確定性收益,更具投資價值。換一種更形象的表述來說,A公司有更強的投資「元神」,而AI將結果以統計概率的方式,直觀展現在我們面前,幫助基金經理做更精細化的判斷與投資。

 四、談收益確定性與股價的關係

最後,我們來討論一下確定性收益與股價波動性之間的關係。從市場上其他的交易者視角來看,當公司披露的信息透明度越高時,大家各自手裡的DCF模型雖然各異,但都是概率分布中的一個樣本,由於A公司n年後的業績中樞分布依舊確定性很高,因此市場上眾多投資者對於A公司的估值評定的一致度也越高。進而,從股價波動性的角度而言,出現錯買錯賣的概率反而變小,因此我們會發現A股市場中,業績確定性高的標的往往股價波動性也較小。

相反,B公司從n年往後的業績不確定性逐級增大,造成本身各色投資者對於公司的估值評定分歧不斷變大,因此當市場上有任何風吹草動的消息傳出時,手裡沒有籌碼或者擔憂風險的投資者便會慌不擇路,造成追漲殺跌,又會在一定時間段帶來盤口的買賣壓失衡,進一步導致股價劇烈波動。

綜上所述,在經濟基本面承壓時,最大可能獲取確定性預期收益的重要性不言而喻。而AI的強大算力,的確有助於將人們的感性認知進行科學化度量,幫助我們構建出自身多個影子,並將其投射到歷史的漫漫長河中,開啟一個又一個副本,通過大量的反覆實驗進行演算,最終從辯證對立的角度出發,以統計概率的方式,判斷出一個投資機會的優劣。

了解作者:

向偉:浙商智能行業優選混合基金經理。博士畢業於香港科技大學計算機系AI實驗室,曾創立華大基因彈性計算實驗室;後任百度個性化搜索負責人,創立機器學習深圳分部;通聯數據智能投研總監,蘿蔔投研創始人。致力於人工智慧技術在各個垂直領域的應用,有15年AI研究和實戰經驗,目前也是國內量化基本面研究和智能投資的推動者。

註:文中部分圖片來自網絡,僅供學習與交流使用,不作為商業用途。

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