今天偶有点无聊，day dream了一下sell-side analyst这个行业可能的将来，并就此请教了一下曾经的GS和UBS的金牌analyst现在打理自己的hedge fund的Jeff同学。结果证明专家就是专家。

 

其实偶有这些想法也很大程度上是源于前段时间试图找VC intern的结果——想做好投资，可能比较靠谱的途径就是真正的理解business，而不只是懂得金融理论会建model精通怎么去做deal，虽然这些也很重要而且可能也不能缺少。这么看来去读MBA大概还是误打误撞碰对了。现在偶的career plan是毕业之后回国做两年咨询学学business先，毕竟偶对于中国的商业环境几乎没有理解。当然了，根据俺的经验，这个career plan在未来两年里还是会变动无数次的。

 

偶的不成熟的想法：

 

I call the thought "fundamentals of fundamentals".

 

As I understand it, currently equity research analysts and fundamental investors focus on the fundamentals of business: the revenue, income, cash flow, dividend, order book, cost base, etc.  Then they use the information to forecast fundamentals in the future and discount them back to form views on share price.  It's seems to me like equity analysts are treating the business as a black box and forecasting future fundamentals using "technical analysis"  in the sense that they rely on past values of fundamentals rather than something more fundamental.

 

Now the problem of the current system that I perceive (which of course could be totally wrong): the relationship between past performance and future is so fragile (limited data availability as data reported only quarterly or even annually, technological and market discontinuities, etc.), the range of plausible share price with reasonable confidence might be too large to be useful.

 

It also occurs to me that some important factors in business are not or only seldom taken into account, such as culture, management, operation, business process, human resource, R&D, etc.  It seems to me that these are the factors determining how many products/services a firm could sell, how much profit it could make, etc.  In short, these seem to me as "fundamentals of fundamentals".

 

So my thought: maybe in the future equity analysts will try to understand more about the business (e.g. analysing fundamentals of fundamentals) rather than treating them as black box?  This might be a quite useful way for analysts to differentiate themselves, especially those at independent research houses.

 

Jeff同学的专家观点：

 

1. Speaking from a sell side analyst's view, talking to company, meeting company's management, and getting an idea about the management quality is actually the starting point of analyzing a company. When initiating coverage of a new company, analysts would normally speak to the company.

 

All the stuff that you listed (like the revenue, income, cash flow, dividend, order book, cost base, etc.) is a just a consolidated output and a quantified reflection of an analyst's view on this company. You would expect a diligent analyst to exhaust every aspect of a company before he issues a recommendation, but of course, in reality, this effort are hugely limited by the time constraints. But the principle is always there...

 

2. On Buy side, things are quite different. If you can recall that I told you many times, the main purpose of sell side research is to make noise and gain trading volume, then it won't be difficult to understand the fact that there are so many unsatisfactory research around. It's different from buy side where making direct investment and taking real risk. So, buy side analysts who believes in value investing are more likely to take the steps further in terms of exploring a company. There are probably too much cynical criticize about analysts and investment research, but in reality it's all that a useless profession. We have the great investors like Warren Buffett, Peter Lynch, Anthony Bolton, etc, and guess what their main job is? Meeting company's managements. These guys on average meet the management team of about 3-4 companies per day on average. The target is very simple, exploring the "fundamentals of fundamentals" as you put it. Even for a small fund like ours, we speak to every company we own directly. There is of course a limit in terms of what a company would tell you, as well as some information disadvantage as a small investor, but we are trying our best.

 

So, in short, on buy side, successful investors have always been doing what you suggested; and on the sell side, if an analyst can be so diligent to explore the "fundamentals of fundamentals", it's only a matter of time that they become successful.

 

Three more things that I want to say:

 

1. In general, research quality is poor, and there is a lot to criticize. In fact, today, I was laughing at a UBS analyst's forecast on one of the company that I analyze. His forecast implied the company doesn't pay dividend in the second half of the year which is clearly a mistake; this company has a dividend payout ratio of 50%, which is common sense. But as I said before, to people like you and me, average (i.e. how other people do it) doesn't really matter, as you won't end up with being average any way. On the contrary, the worse they are, the more valuable we are.

 

2. About the future of the equity research, again, it's different for sell side and buy side. As I'm on buy side, my expectation on sell side is better data quality and more timely update on data and industry dynamics, the more data, the more industry expertise, the broader coverage, the better. In terms of recommendation, I wouldn't care so much as I don't listen to them anyway. But I rely on their data a lot, especially industry data.

 

3. Regarding your analogy of "black box", well, to some extent, everything is a "black box", and we can only try our best to understand it, but there is no guarantee that we will. Uncertainty is the thing that bothers me the most everyday, but I need to learn to live with it. I never know what will happen, and I can never be always right, but I'll be happy if I'm right most of the time.

 

上次讨论了资产管理是一个旱涝保收无本万利的行业，忘了说数据来源是John Kay上周在FT的专栏。不管怎么说，在John Kay的计算里还是假设资产管理者能够取得持续的无风险的回报的——至少还是add value的。但是大家都知道风险无处不在的真实世界没有那么美好，就像今天Martin Wolf举的一个很简单的例子。

 

假设俺替投资者管着一百万，可俺又不会投资，咋办呢？偶很聪明的决定把这一百万全用来买美国国债，差不多4%的无风险收益。That's it？你以为我是傻根啊，就这两把刷子怎么把钱从投资者那里忽悠来啊，当然另有花头了。买国债的同时，偶决定坐庄，赌一个十年一遇的事情，一赔十，预期收益为零，公平合理童叟无欺。偶有一百万可以赔，一赔十，所以开了十万块的盘。这一来只要偶的运气不太差（十之有九），第一年不出事（出事的话投资者就血本无归了，偶大不了move on），偶的收益就不是4%了，而是14%。根据2-20，偶可以拿回4.8万。这钱挣的多爽啊，啥都不用干，无本万利的说。OK有同学会说这不是长久之计，但是我有大概60%的机会连续五年不出事，这五年我挣钱早就挣饱了（而且大有可能被捧成下一个巴总），长久不长久又有ma关系。而且连续20年都不出事的概率还有大概10%——20年对绝大多数资产管理者来说就是永恒了。

 

Fine，绝大多数机构投资者都没这么蠢，让我这么轻松的挣钱。那么稍微换一下，如果我把买国债+坐庄改成从short-term money market筹钱leverage然后买high-yield security，这个是不是很熟悉了？这种有很多可能获得少量的收入却有很小可能血本无归的“投资”策略，这就像在火车开来的铁轨上拣硬币，或者像一直吃好喝好然后突然引刀求一快的感恩节火鸡。最近比较火的《Fooled by randomness》和《Black Swan》讨论这种投资策略比较多，姑且用作者Nassim Nicholas Taleb的名字命名为Taleb distribution。

这期的Economist上有篇关于asset management的special report。其中我觉得最有趣的一个观点就是把exchange-traded fund（ETF）比做Lego积木。这是因为ETF可以帮助投资者用比较低的成本来get exposed to any particular sector or asset class or index。比如说现在很多投资者看多gold，传统上对散户来说比较可行的方法就是买金矿公司的股票，但是这样的话投资者需要面临很多他们不想要的risk，比如说金矿公司的management risk。而跟踪金价的ETF则使得投资者的exposure少了很多。这样投资者就可以很灵活的用各种ETF来实现自己的目的，就像用Lego积木来搭各种各样的玩具（偶小时候超爱玩Lego，可惜爸妈不给买，只有去同学家蹭玩）。

 

投资说到底就是form a view and bet on risks，但是在实际的投资交易里想bet on a particular risk往往很难。举个例子，现在最popular的investment theme之一就是看多中国的经济发展。很多投资者，尤其是外国人，可能对中国一无所知，但是就是觉得中国将来会牛。如果他们想bet on this，该怎么办呢？选择一，投资中国的股市。这个选择的成本和风险大家都知道（中国股市这么多年来的发展跟经济基本面的发展联系很小），而且很要命的是他们可能没有时间去对一个个公司做research。选择二，看多人民币。这个选择在长期来看也许make sense，但是短期中国资本控制造成的风险和成本可能会超过人民币的升值空间。选择三，投资中国的地产。过去几年里采取这个投资策略的确是很赚钱（看看去年内地富豪榜就知道了），但是同样的这个策略也有很多我不想要的risk。比如说居民住房的价格，非常影响商业地产价值的城市开发，以及抵押贷款目前在中国还是受到政府严密调控，这方面的policy risk不小。另外地产的流动性非常差，这就有额外的liquidity risk（Northern Rock，英国一百多年来第一家被挤兑的银行，就是被这个拖垮的）。

 

OK其他的很聪明的很sensible的投资策略我就不一一列举了，但是那些策略一般来说都会包括很明显的unwanted risk。对于投资者来说，最简单的方法也许就是GDP futures。不过问题是这个看起来似乎很reasonable的product却没有什么地方trade。这篇文章说Chicago Mercantle Exchange上每个月里都会有一天可以交易GDP futures，不过我没在CME的网站上找到关于这个product的信息

 

很奇怪啊，按说这个应该是个很好的product帮投资者去take a view，不知道为什么没什么人trade。至少各国的财政部应该会觉得这个是个税收的很好的对冲工具吧。。。不过也许也没什么人有足够的钱去做美国财政部的counter party。。。

Counterparty risk就是对方赖账的风险。现在这个东西很posh，因为整个金融系统都因为这个panic。为什么呢（蔡明语）？因为posh的投行啊，基金啊，银行啊，还有其他金融机构向某些保险公司（英文叫monoline，几个月前没有什么人听过这个东西）买了很多的信贷保险，而现在这些保险公司本身岌岌可危，那么他们卖的保险自然也就岌岌可危了。一旦保险失效会引起一系列的连锁反应，那些买了信贷保险的金融机构就得承受更大的损失，而市场就会进一步下跌。问题的严重性有多大？前两周美联储20多年来最大的降息没能让股市上涨多少，而纽约州一个小小的保险监管机构提出要组织一个拯救这些保险公司计划却让市场兴奋了很久。

 

失过恋的mm大多懂counterparty risk：当你最需要对方兑现一直都爱你的诺言时，也是对方最不可能兑现的时候。

 

接着陪mm玩大富翁去了大家情人节快乐

在现在的市场条件下，讨论金融危机是件很时髦的事情。FT上顶级经济学家，政治家，以及金融行业的从业者（比如说一心想re-brand成哲学家的索罗斯同学）关于这个问题已经讨论了一段时间了，Martin Wolf的这篇文章做了个很好的总结。主要可能的解释有：

 

第一，股东和雇员之间，以及投资者和资产管理者之间激励不对称。Trader基本上是在做无本买卖：拿着公司或者客户的钱去赌，赢了分若干成，输了换个公司、客户接着赌。所以有很大的激励去采取一些长期来看非常危险，但是短期却很有利的事情，比如说“在火车开来的铁轨上拣硬币”。

 

第二，金融系统，尤其是银行业，有把整个经济系统拖下水的能力，因为它对经济系统的运作至关重要，所以可以耍无赖。

 

另外有一些次要的技术因素，比如金融创新过快，rule-based监管不够灵活，评级机构面临利益冲突，等等。

 

这些听起来都有道理，也可能都对这次的credit crunch有着杰出贡献，但是还是局限在主流经济学的解释，说服力还是不太够。但是John Kay今天的这篇文章却从一个新鲜的角度给出了另外一种可能的解释，最有力的证据就是在有限公司出现之前就有金融危机了。Patrick Schotanus对Martin Wolf文章的comment也反应了同一种想法（我得承认我不完全看的懂这个）。总的来说，金融系统不再被视为个体的简单叠加——整个系统是一个complex adaptive system，而这种系统最显著的特性就是emerging macro pattern，就是说，通过观察单个个体而观察不到的信息。最贴近生活的例子也许就是温度。单个的分子或原子是不存在温度的，但是成千上万的分子在一起，他们平均的活跃度就构成了温度。长话短说，结论就是系统作为一个整体所表现出来的性质（比如说金融危机）是由于单个的个体（比如说银行，基金，买房者，等等）之间复杂的联系而形成的，是没有通过仅仅观察个体而理解的——换句话说，激励不对称可能只是导致金融危机的原因中很小的一个。

 

恩，说了这么多废话，结论是不知道金融危机的真实原因是什么。但是至少知道某些解释是不足够的也是有用的。

AIG loss increases to $5bn, share down 11%.  More interestingly, UK insurers went down significantly as investors fear something nasty there yet to be disclosed, or unknown unknown as we discussed before.  It's all common sense, some may say.  Well, that might be plainly obvious common sense to sensible people, but it's doubtful how much "common common sense" is there between practitioners and theorists.

 

It reminds me of a GS report sent over by a friend, an equity-research-analyst-trained and very sensible folk working at a hedge fund, acknowledged he wasn't aware that there were four additional credit risks that were not priced in by the market.  Well, there are always un- or under-priced risks in the market, and that's probably why Buffett stressed the need for a safety margin when investing in promising businesses.

首先的首先，我不是个成功的投资者，因为我还没投资过（如果小时候买彩票不算的话）没投资的表面原因是因为俺这个散户能够接触到的投资渠道都是竞争太激烈的市场，不论是股票还是地产，俺不舍得辛辛苦苦挣来的钱被人博傻博掉。实际原因是俺根本没攒下足够开户的钱。。。所以似乎偶没有资格来讨论为啥有的投资者比其他的成功。但是靠着俺做了若干年咨询养成的什么问题都敢充专家（其实绝大多数时候是大头）的优秀心里素质和超厚脸皮，随便扯两句。

 

第一：纯粹运气。押打开大押小开小，人品爆发了神也挡不住。就象巴菲特所说的全美掷色子比赛，如果考虑到投资非实业很大程度是零和游戏，那么在投资者数目足够多的时候总会产生一些super investor。

 

第二：不正当优势，比如说操纵市场和内幕交易。在很多emerging market，比如说A股市场，大家会觉得只有inside information才是好的investment advice。其实在市场监管最严厉的英美内幕交易还是很严重。

 

第三：投资风格和交易策略的相生相克。说白了，市场就是一大型“石头剪子布”。没有哪种style或者stratege能够千秋万代一统江湖，你的剪子能不能赚钱得看别人是出石头的多还是出布的多。就像生物界的co-evolution，各种investment style和trading strategy也是在co-evolution，不断的进化。Value和growth之争也许就是这样：信奉value investment的人多了，那么被这些人看好的股票就会被哄抢，价格升高，利润减小，这时候信奉growth investment的就更加容易outperform。反过来也一样。

 

第四：个人素质，比如天才+纪律+勤奋。天才是有的，就像Barton Biggs所说的“seeing eye”。或者就象小罗，你也许能用物理学生物学医学种种理论去分析他为什么能连续的射中门柱横梁，也许你最后比他还清楚他是怎么做到，但是你就是踢不出来。纪律也很重要，比如说止损。勤奋就更不用说了。

 

俺个人觉得，第一项在短期比较重要，第三项在中期比较重要，而第四项在长期比较重要。第二项比较另类，而且也只限于少数人，就不评论了。

 

这么看来，俺作为投资者还是没有什么太大的优势的。运气是比中国足球还要不靠谱的，内幕交易是有贼心没贼胆的，天才是没有的（当你看了三个月的书不如别人看了三天考出来的分高，你会对自己的智商感到绝望的），纪律是很差的（再玩一回合，就一回合），勤奋是跟我没关系的（玩游戏很勤奋）。偶唯一的优势是比较会投机取巧旁门左道，比如从小到大升学一律靠竞赛报送，出国和工作也是走跟别人不一样的路。说的好听是creative，但是实际原因是偶对于跟大多数人硬碰硬的竞争潜意识的发怵——俺从小到大不管期中期末都没考过第一。这就是俺为什么对VC感兴趣——跟public market比起来，竞争还是有限。

谢谢同学们的留言和鼓励一般来说开学以前都比较闲，偶争取多来除除草

 

以前我们讨论过什么是risk，现在鉴于近期市场的表现，俺再多说两句。现代金融学的核心在于分析return和risk，问题是绝大多数投资者，包括很多很posh的quant，都不理解他们所take的risk有多大。我不敢说我比expert更懂risk，想到哪说哪抛砖引玉而已。

 

Risk，基本上包含probability和exposure两个部分。对于理科出身的同学，尤其是现在很多拥有物理数学博士头衔的quant，计算各种复杂的probability应该是小菜一碟了。但是在真实世界里，事情永远不像完美的理论模型里那么简单。

 

举个例子：掷色子，出现6的可能性是多少？

 

“1/6！旺财都会算”

 

“你确定么（小丫语）？我忘了说色子有10个面”

 

“。。。1/10”

 

“你确定么？我忘了说这10个面是不对称的”

 

“。。。”

 

OK，you get the idea。在真实世界里，永远会有无穷多的因素是我们没有考虑到的，而它们可能会根本性的改变计算的结果。这些没有被考虑到的因素，就是unknown unknown。再举个例子，我知道我是什么时候生的，这是known known；我知道我不知道我什么时候死，这是known unknown。但是呢，我没有办法完全排除会导致我关于我出生日期的知识无效的因素（比如说也许护士填表格的时候填错了），这些就是unknown unknown。因为这些unknown unknown的存在，在我们所面临的觉大多数（如果不是全部）真实世界的问题里，精确的计算probability是不可能的，不是因为我们智力有限，是因为可计算的probability根本不存在。在做决策时我们所能依赖的，只是我们perceived probability而已。

 

关于perceived probability再说多两句。爱因斯坦至死都认为上帝不掷色子。上帝到底掷不掷跟我们没关系，因为我们没有无限的信息，这个世界对我们来说就像是上帝在掷色子。问题在于，我们永远不知道这个色子是什么样的。我们只有这个色子在过去所掷出的结果，然后根据这个来判断这个色子是什么样的。现在很多risk management model还是建立在正态分布的基础上，换句话说，这个色子是一个好色子，不给人民群众添麻烦的色子，因为正态分布好的性质实在是太多了。至少它方便代数计算。

 

问题是上帝似乎不是这么想的。过去这么多年金融市场无数的数据表明的正态分布只是经济学家（as usual）做出的另外一个很失败的关于realism和modellability的trade-off。去年8月credit crunch刚开始的时候GS的CFO说了一句我觉得可以名垂risk management千史的话：他说GS的某些hedge fund在当时的巨额损失是因为他们不幸的遇到了一个25 standard deviation event，而且several days in a row。知道25 standard deviation event的概率是多少么？自己在excel里试一下好了，公式是=NORMSDIST(-25)。不过绝对不是包括FT在内的财经报刊报道的10万年一次（FT的Gillian Tett在我指出这个错误之后保证不再让GS "off the hook"）。

 

PS 我没有anti-GS，至少我mm是ex-GSer。指出GS只是因为其他的IB还不如它。GS里很多人还是非常聪明的勤奋的，只是这两样不足以保证不犯致命的错误。今年是LTCM10周年祭，you don't need to look any further for evidence。

 

PS2 说比做容易，只就是为什么我到现在还是不敢去买股票或者地产。现在投资于MBA，说的好听也能算的上share buy-back吧

Risk的定义是什么？也许你以为知道，也许不，看看这篇文章再下结论。

 

 

BTW， 今天有个做risk management的同学告诉我他没太看懂，这个也太不professional了，我懒得鄙视了，自己反省吧，最好用报告来显示诚意，嘿嘿。

 

To stand the test of time比较抽象，这里我们具体一点。

 

首先声明，俺一直认为trading整体来说还是非常有用的——它能够更好的配置资源。其次俺也不想对trader的收入说三道四，第一是没数据，第二在哪儿混饭吃都不容易，拿钱多自然有拿钱多的道理（肯定也不是每个人都多），当trader好歹也算青春饭了。

 

这里主要讨论一下有关trader成功的问题。很显然trader的成功就在于为雇主挣钱，而且基本上也只能用这个标准来衡量。古人说盖棺定论，问题是人们常常等不了那么久就想下结论。

 

主要观点：第一，衡量一个trader是否成功不能用短期（比如说两三年）的表现；第二，即使一个trader在长期都很成功，这里面有几分是由于个人本身的能力有几分是归于运气还是一个很值得商榷的问题。第三，如果第二个问题有答案，对于预测将来可能也没有任何意义。

 

第一个观点比较显然。trading跟经济一样也是有周期的，最起码也是有阴晴圆缺的。风水轮流转，看球不能只看上半场；出来混迟早要还的，就象保险公司不能只管收保险费不管理赔。

 

第二个观点似乎要费点口舌。我们来看两个模型。模型A假设所有的trader都是一样的牛，就是说输赢完全靠运气。再假设trading实际上是一个infinite game，每个时期每个trade都会感受到一个外生的独立的shock，而shock的结果的可能性函数是在零两侧对称分布（即赢5镑和输5镑的可能性函数值是相等的）。那么若干个时期之后最有可能的分布很明显是有人赚有人赔。当然这个模型可以稍微修正一下，比如增加进入和退出的条件，但是基本结论（即大家都不赚不赔是不太可能的结果）不会变。

 

在模型B里假设trader的能力值是不一样的，而且每个时期shock的结果只跟trader的能力值有关——牛的就只赢不赔，傻的就反过来。很明显，若干个时期之后还是有人赢有人输。

 

现在我们来看看真实世界：有人赚有人赔。问题：到底哪一个是真实世界后的本质呢，模型A还是模型B，或者（更有可能的）是某种A和B的中和？要回答这个问题，就需要足够多的数据来做统计分析，去求出shock以及trader能力值的分布。我不知道答案，但是我相信单纯的模型A或者B都是不对的，而且会偏模型A一些（即运气比较重要）。不是我鄙视那些trader的智商，只是因为大家都差不多聪明，而且这也是一个竞争非常激烈的市场，没有什么人能够东方不败的。

 

第三个观点大概最麻烦。我们知道过去主要是为了想知道将来，但是一般来说过去和将来的关系并不是那么简单。这么说吧，假设我们成功的回答出了第二个观点里的问题，即求出了shock以及trader能力值的分布，这个时候我们应该可以预言如果这些分布不变的话，将来这些trader的可能表现是怎么分布的。

 

很遗憾，这个条件是没有保证的。这是一个满是创新和不连续性的世界，是一个充斥着creative destruction的世界，没有任何东西能够保证历史可以预言未来。

 

扯了这么多，我发现了一件事情：

 

我今天好象比较无聊。。。

 

洗洗睡了

今天在网上看到某个人的简历：

 

1809.2.12,生日
1818年(9岁)，母亲去世。
1831年(22岁)，经商失败。
1832年(23岁)，竞选州议员落选。
同年 (23岁)，工作丢了。想就读法学院，但未获入学资格。
1833年(24岁)，向朋友借钱经商。
同年年底(24岁)，再次破产。接下来，他花了16年时间才把债还清。
1834年(25岁)，再次竞选州议员，这次赢了。
1835年(26岁)，订婚后即将结婚时，未婚妻死了。
1836年(27岁)，精神完全崩溃，卧病在床六个月。
1838年(29岁)，争取成为州议员的发言人——没有成功。
1840年(31岁)，争取成为选举人——落选了。
1843年(34岁)，参加国会大选——又落选了。
1846年(37岁)，再次参加国会大选——这回当选了。前往华盛顿特区，表现可圈可点。
1848年(39岁)，寻求国会议员连任，失败。
1849年(40岁)，想在自己州内担任土地局长的工作，遭到拒绝。
1854年(45岁)，竞选美国参议员，落选。
1856年(47岁)，在共和党内争取副总统的提名——得票不足100张。
1860年(51岁)，当选美国总统。成为美国历史上最伟大的总统之一。

 

大家可能已经猜到了这位就是林肯。我没有时间去证实这里面的每一条是不是正确，但是大体上似乎是真的。

 

网上的原文原本意在励志，但是我看了这份简历想到的却是：周公恐惧流言日，王莽谦恭未篡时。想了解一个人很难，判断一个人是否成功又何尝不是如此。