百年趋势：穿越世纪风雨的投资秘籍

摘要：想象一下，你走进一个挤满了华尔街精英的房间，他们西装革履，谈论着复杂的金融模型（利用数学和统计工具来描述、预测金融市场行为或评估金融资产价值的理论框架）、内幕消息和宏观经济预测。然后，你清清嗓子，说：“呃，我觉得我们应该买那些最近一直在涨的东西，卖掉那些一直在

转自：EarlETF

序章：华尔街的“异端邪说”？

想象一下，你走进一个挤满了华尔街精英的房间，他们西装革履，谈论着复杂的金融模型（利用数学和统计工具来描述、预测金融市场行为或评估金融资产价值的理论框架）、内幕消息和宏观经济预测。然后，你清清嗓子，说：“呃，我觉得我们应该买那些最近一直在涨的东西，卖掉那些一直在跌的东西。”

房间里可能会瞬间安静下来，接着是礼貌而克制的窃笑。这听起来太简单了，太……傻了。这不就是追涨杀跌吗？韭菜才干的事！“聪明钱”不都是低买高卖，发现价值洼地，预测市场拐点吗？

然而，早在两百年前，古典经济学大佬大卫·李嘉图就说过一句朴素的投资格言：“cut short your losses” and “let your profits run on”（截断亏损，让利润奔跑）。一个世纪后，传奇交易员杰西·利弗莫尔更是直言不讳：“赚大钱从来不是靠个别的小波动，而是靠判断整个市场的大趋势。”

听起来是不是有点“反常识”？但如果，仅仅是如果，这种看似简单的“追随趋势”策略，在过去一百多年里，穿越了经济大萧条、世界大战、石油危机、互联网泡沫和全球金融海啸，不仅活了下来，而且活得相当滋润呢？

这正是布莱恩·赫斯特（Brian Hurst）、姚骅·黄（Yao Hua Ooi）和拉塞·海耶·彼得森（Lasse Heje Pedersen）这三位来自 AQR 资本管理公司（一家以量化投资闻名的机构）和学界的“寻宝者”想要弄清楚的问题。他们没有满足于近几十年的数据，而是像金融界的考古学家一样，一头扎进了历史的尘埃，试图挖掘出趋势跟踪策略最完整的“化石记录”。他们的研究成果，发表在《投资组合管理杂志》（The Journal of Portfolio Management）上，标题就带着一股史诗感——《趋势跟踪投资的百年证据》。

这不仅仅是一篇学术论文，更像是一部跨越世纪的金融侦探故事。他们想知道，过去几十年趋势跟踪策略的成功，究竟是运气爆棚的统计巧合，还是某种更深层次、更持久的市场规律在起作用？

穿越时空的“数据矿工”

要验证一个跨越世纪的投资策略，最大的拦路虎就是数据。尤其是在计算机和电子表格出现之前的“黑暗时代”。股市和债市的数据还好说，但要想全面，你还需要大宗商品和外汇的数据。而一百多年前的期货（一种标准化的合约，约定在未来某个特定时间和地点，以特定价格买卖某种标的物）价格记录，很多都静静地躺在图书馆故纸堆里，或者某个档案馆的角落。

这三位研究者撸起袖子，干起了“数据矿工”的活。他们找到芝加哥期货交易所（CBOT）尘封的年度报告——《贸易与商业年报》（Annual Report of the Trade and Commerce of the Chicago Board of Trade），最早可以追溯到 1877 年！然后，他们雇人，手动抄录、整理这些古老的交易数据，一直整理到 1951 年电子数据开始普及为止。为了保证准确性，他们甚至找了两拨人独立录入，再交叉核对。你可以想象那工作量——泛黄的纸张，密密麻麻的数字，记录着一个世纪前玉米、小麦、猪油的价格波动。

最终，他们构建了一个庞大的数据集，涵盖了从 1880 年到 2016 年，长达 137 年的 67 个全球市场月度回报数据，横跨四大资产类别：29 种大宗商品、11 个股票指数、15 种债券和 12 对货币。在数据可及的最早时期，他们使用现货指数回报加上当地短期利率作为替代；一旦某个市场的期货数据可用，就切换到更真实的期货回报。

有了“原材料”，下一步就是搭建“时光机器”——模拟趋势跟踪策略。他们采用了一种叫做“时间序列动量”（time-series momentum）的策略，这基本上是趋势跟踪最核心、最纯粹的形式。有时候，这种方法也被称为“绝对动量”。

方法简单得令人发指：

看信号：分别看过去 1 个月、3 个月和 12 个月的市场“超额回报”（即扣除无风险利率后的回报）。是正是负？

做决策：如果过去一段时间回报是正的（上涨趋势），就做多（buy）；如果是负的（下跌趋势），就做空（short）。没错，就是这么直接。

下注大小：这不是盲目下注。为了控制风险并让不同市场的风险贡献大致相当，他们会根据每个市场的近期波动率（衡量资产价格在一定时间内变动幅度的指标）来调整头寸大小。波动大的市场，仓位就小点；波动小的，仓位就大点。目标是让整个投资组合的总风险（年化波动率）大致维持在 10% 左右。

组合出击：每个月，他们都综合考虑 1 个月、3 个月和 12 个月三个时间窗口的信号，等权重地构建最终的投资组合。这意味着策略总是在每个有数据的市场里持有头寸，不是多头就是空头。

扣除成本：为了让模拟更贴近现实，他们还估算了交易成本（买卖价差、佣金等），并且根据历史情况做了调整（早年的成本更高）。更狠的是，他们还模拟扣除了典型的对冲基金费用——每年 2% 的管理费，外加利润的 20% 作为业绩提成（而且还要超过之前的最高净值才提成，即所谓的“高水位线”）。

好了，时光机器搭建完毕，数据输入完成。按下启动键，让策略在 137 年的历史长河中跑起来。结果会怎样？

惊人的发现：趋势之舞，世纪回响

当模拟结果出来时，连研究者们自己可能都吃了一惊。我们直接看扣除了所有能想到的成本和费用之后的数据（Exhibit 1）：

从 1880 年到 2016 年，这套简单的趋势跟踪策略，在扣除交易成本和模拟的 2/20 费用后，年化超额回报率达到了惊人的 7.3%，而其实现的年化波动率只有 9.7%。这意味着它的夏普比率（衡量投资组合每承受一单位风险，能产生多少超额回报的指标，越高越好）高达 0.76。

这数字意味着什么？同期的美国股市（标普 500 指数的前身）虽然长期回报也很可观，但波动性远大于此，夏普比率通常只有 0.4 左右。而传统的 60% 股票 / 40% 债券的均衡投资组合，同期的夏普比率大概也在 0.4-0.5 的水平（见 Exhibit 7）。

更令人难以置信的是这种策略的持续性。它并非只在某个“黄金时代”表现优异。我们按十年来看：

1880 年代：年化 2.6% (夏普 0.27)

1910 年代（包含一战）：年化 1.6% (夏普 0.13)

1930 年代（经济大萧条）：年化 6.3% (夏普 0.74)

1940 年代（包含二战）：年化 10.4% (夏普 0.99)

1970 年代（滞胀危机）：年化 15.1% (夏普 1.70！)

2000 年代（互联网泡沫破灭 + 金融危机）：年化 6.3% (夏普 0.61)

2010 年代（到 2016 年）：年化 3.3% (夏普 0.41)

除了 1910 年代略显平淡，几乎每个十年都取得了正回报。这包括了人类历史上最动荡、最多灾多难、经济环境变化最剧烈的时期。战争、和平、繁荣、衰退、高利率、低利率、高通胀、低通胀……趋势跟踪策略似乎像一个打不死的小强，总能找到随波逐流的方式生存下来，甚至活得很好。

这种跨越一个多世纪的、在各种市场和经济环境下都展现出顽强生命力的证据表明，市场中存在趋势，极不可能是随机的统计噪音或数据挖掘的结果。趋势，似乎是投机性金融市场的一个普遍而持久的特征。

研究者们还做了进一步的稳健性测试（Exhibit 2）：

单独看 1 个月、3 个月、12 个月信号，都能产生正回报。

就算把交易信号延迟一个月执行（比如用 1 月底的信号在 2 月底才交易），策略虽然效果有所减弱（尤其对短周期信号），但在大多数十年里依然能赚钱。这说明趋势并非昙花一现，而是有一定的持续性。

他们还考察了策略在各个不同市场的表现（Exhibit 3 & 4），从澳大利亚股票到日本债券，从瑞士法郎到可可豆期货，绝大多数市场都呈现出正的趋势效应。尤其是在 1985 年之前（这部分数据对于之前的研究是全新的“样本外”证据），这种一致性同样显著。

趋势为何“不死”？市场的“慢半拍”与“非理性”

为什么？为什么这种简单的策略能持续有效长达一个多世纪？如果趋势真的存在，聪明的投资者难道不会利用它，直到把趋势彻底“抹平”吗？

论文给出了一些可能的解释，这些解释大多指向了市场的“不完美”和人性的弱点：

行为金融学的幽灵：投资者并非总是理性的。我们有锚定效应（思维被最初获得的信息所左右，像沉锚一样固定住），比如过分看重最初买入的价格；我们有羊群效应（个体受到群体影响，改变自己的观点或行为，以和他人保持一致），别人追捧什么我们就容易跟着买。这些认知偏差会导致信息不能迅速、完全地反映到价格中，价格调整的过程被拉长，从而形成了趋势。好消息来了，大家可能先将信将疑，慢慢才反应过来；坏消息来了，大家可能一开始不愿承认，直到恐慌蔓延。这种“反应不足”和“过度反应”的交替，都可能催生趋势。

非盈利驱动的参与者：市场上并非所有玩家都以追求最大利润为唯一目标。比如，中央银行可能会干预汇市以维持汇率稳定，而不是顺应趋势；农产品生产商或消费商可能会利用期货市场进行套期保值，锁定成本或利润，他们的交易方向取决于实体业务需求，而非市场趋势判断；养老基金等大型机构投资者可能有政策限制或操作惯性，无法灵活调整仓位。这些“非营利”或“受限制”的交易行为，可能在客观上减缓了价格对信息的反应速度，为趋势的形成和延续创造了空间。

换句话说，只要人性中的贪婪和恐惧依然存在，只要市场结构中还有不以“盈利”为己任的大玩家，趋势可能就会像幽灵一样，继续在市场中徘徊。

危机中的“微笑天使”？

趋势跟踪策略最引人入胜，也是最违反直觉的一个特性，是它在市场极端动荡时期的表现。直觉上，市场大跌时，所有策略都应该亏钱才对。但趋势跟踪策略却往往能在危机中逆流而上。

研究者们绘制了一张“微笑曲线”（Exhibit 5），横轴是美国股市的年度回报率，纵轴是趋势跟踪策略同年的回报率。你会看到一个奇特的“U”型（或者说“微笑”）：在美国股市大涨的年份，趋势跟踪策略表现不错（因为它会顺势做多）；在美国股市平稳的年份，它表现一般；但在美国股市大跌的年份，趋势跟踪策略的表现反而最好！

想想 2008 年全球金融危机，股市、商品价格暴跌，哀鸿遍野。但很多管理期货基金（Managed Futures，趋势跟踪是其核心策略之一）在那一年却取得了惊人的正回报。这篇论文告诉我们，这不是侥幸。回溯一百多年，这种现象反复出现。

他们分析了历史上“传统”60/40 股债组合遭遇的 10 次最大回撤（Exhibit 6）。

结果发现，在这 10 次“至暗时刻”里，趋势跟踪策略有 8 次都取得了正回报！比如：

1929-1932 年大萧条期间股市崩盘：趋势跟踪策略大赚。

1973-1974 年石油危机与滞胀：趋势跟踪策略大赚。

2000-2002 年互联网泡沫破灭：趋势跟踪策略大赚。

2007-2009 年全球金融危机：趋势跟踪策略大赚。

为什么会这样？关键在于危机的形成方式。大多数金融危机（除了像 1987 年那种极短时间内的闪崩）往往不是一天形成的，而是有一个逐步下跌、恐慌蔓延的过程，这个过程可能持续数月甚至数年。这给了趋势跟踪策略足够的时间来识别下跌趋势，并建立起空头头寸。一旦市场继续下跌，这些空头头寸就能产生利润。它就像一个“危机保护伞”，虽然不是每次都完美撑开（比如闪崩时就来不及反应），但在历史上多次重大危机中，它确实起到了对冲风险的作用。

“免费午餐”还是“需要耐心”？

说了这么多优点，趋势跟踪策略是不是就是传说中的“免费午餐”？当然不是。天下没有完美策略。

首先，趋势跟踪策略本身也会经历相当痛苦的回撤期（Exhibit 8）。论文列出了该策略历史上 10 次最大的“低谷”，最大的一次（从 1947 年 8 月的高点到 1948 年 12 月的低点）也回撤了近 25%！而且，从低谷恢复到之前的高点，有时需要好几年的时间。这意味着，要享受趋势跟踪的好处，投资者必须有钢铁般的意志，能在策略暂时失效、持续亏钱的时候坚持下去。这绝非易事。

其次，趋势跟踪策略在震荡市（市场反复拉锯，没有明确方向）或高相关性环境下，表现往往不佳。当所有资产都朝着一个方向运动时（所谓的“risk-on/risk-off”模式，比如 2008 年危机后的几年，见 Exhibit 11），不同市场间的趋势多样性就消失了，策略能捕捉到的独立趋势变少。趋势投资的效果就会打折扣。波动率极低、一潭死水的市场也不是它的朋友。