像基金一样交易

get8686 · 发表于 2009-11-3 08:42

　　【MarketWatch弗吉尼亚11月3日讯】当前，交易者正专注着潜在的投资目标，政治家们则专注着薪酬改革，而这两者之间还存在着某种联系。

　　这是因为，决定我们在十一月份的交易当中，怎样的策略能够成功，怎样的策略可能失败的，恰恰正是薪酬问题。

　　当然，我们这里所说的薪酬，自然不是那些大银行首席执行官们的薪酬，尽管他们的确是处于目前政治风波的中心。事实上，我们在这里所要说的，是那些共同基金经理人的薪酬，共同基金经理人的奖励机制。

　　我必须承认，十一月适用的交易策略与共同基金经理人的薪酬，两者之间的关系并非那么显而易见。不过，这种关系却又确乎存在着，而真正精明的交易者不可能不想去利用它。

　　要了解这一问题，我们首先必须明白，一位共同基金经理人希望获得自己的年终奖金，究竟需要满足一些怎样的条件。在大多数情况下，要获得丰厚的奖金，他们都必须让自己投资组合的表现超过预先设定的基准，而目前，大多数基金使用的基准都是标准普尔500指数。

　　从道理上说来，设立怎样的基准，其实都只是为了度量共同基金的表现，而实际上，无论你是否相信，基准的选择客观上的确是大大地影响了这些基金经理人的行为方式。

　　首先，我们不妨假设有一位经理人甲，他所管理的共同基金今年迄今为止的表现已经领先于标准普尔500指数。哪怕基金的表现不如罗素2000指数，但是经理人甲已经非常清楚地知道，只要自己能够在今年余下的两个月当中守住相对于标普500指数的表现，到了年底，他就有很大的成算获得丰厚的奖金。

　　在这种情况下，他自然就有了足够的理由，会将自己的投资组合改造得愈来愈像是标普500指数，这样有助于让他锁定领先的优势——毕竟，只要他在最后两个月当中获得和指数相仿的回报，之前的优势就足够让他在年底领先了。这就意味着，他在一段时间之内将有很大的可能性去出售那些并非标普500成份股的股票。

　　有趣的是，另外一位今年迄今为止表现落后于标普500指数的基金经理人乙，其实同样也有理由让自己的投资组合开始模仿这一指数。这是因为，他一方面当然想要多冒点风险，让自己的投资组合在年底之前超过标普500指数，但是与此同时，这也就意味着他有相当的可能性落后得更多，在这种情况下，人们通常都会做出较为保守的选择，毕竟保守只是意味着表现不佳，而冒险失败却可能会导致他失掉自己的工作。

　　在薪酬影响之下，共同基金经理人们对于风险的胃口总是会伴随一年的岁月而出现周期性的变化，在年初和年底，他们的表现是截然不同。在年初的时候，过去的事已经过去，未来的一年是一张白纸，在这时，他们往往都倾向于将自己的赌注押在那些次级股票身上，这时候，他们对风险的胃口是全年当中最好的。

　　换言之，一月其实是经理人们最容易成为大型股票净卖家的时间段，尽管这些股票其实是他们在过去几周当中自己主动买进的。相反，在这段时间之内，他们会成为那些次级股票的净买家，尽管这些股票恰恰是他们之前几周中唯恐避之不及的。由于这种趋势的存在，在十一月和十二月当中，大型股票的表现往往都要好于小型股票，而到了一月，情况便恰好相反。事实上，一些专家已经对此作出了总结，提出了著名的年底前后的季节性因素，即所谓的一月效应。

　　这可不仅仅是理论，事实上，许多研究者都证明了这一规律的存在。在众多的学院派研究当中，为这一理论提供了最充分的数据支持的研究是由两位金融学教授主导的，其中一位也是亚特兰大联储的经济学家。

　　那么，假如我们想要利用这样的趋势，我们又该怎样制定我们的策略呢？一种比较激进的直观反应是购买那些追踪标普500指数的ETF，如SPIDERS S&P 500(SPY)，同时做空追踪小型股票的ETF，如追踪标准普尔小型股600指数的iShares ETF(IJR)。这样的策略确保了只要大型股票的表现好于小型股票，无论市场上涨还是下跌，投资者都是有利可图的。

　　也有较为保守和稳妥的策略，就是从现在开始削减你投资组合当中的次级股票，补充那些标普500指数的成份股。这样的策略并不要求卖空，但是在整体市场下跌的时候，其处境也会尴尬一些。

　　假如你对这样的策略有兴趣，不妨考虑一下下面这些股票。这些股票是那些最优秀的投资通讯编辑，即过去十年间计入风险因素的表现好于买进持有的投资通讯编辑们目前最钟爱的：

　　AT&T Inc。(T)

　　强生(JNJ)

　　沃尔玛(WMT)

　　IBM(IBM)

　　Automatic Data Processing Inc。(ADP)

　　雅培(ABT)

　　雪佛龙(CVX)

　　通用电气(GE)

　　惠普(HPQ)

　　洛克希德马丁(LMT)

　　微软(MSFT)

　　联合健保(UNH)

　　AFLAC Inc。(AFL)

　　百事可乐(PEP)

　　可口可乐(KO)

　　(本文作者：Mark Hulbert)

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