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基金经理投资笔记|寻找投资“元神”——用AI重新定义投资中的确定性

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2020-07-23 10:18:29 来源:金融界基金 作者:向伟

《基金经理投资笔记》AI系列 ——2020年伊始,突如其来的新冠疫情对原本就处于艰难复苏阶段的全球经济,造成了强烈冲击。全球央行大放水,在发达国家负利率盛行、国内货币基金七日年化收益降至2%的时代里,找到能够大概率跑赢通胀的优质资产变得尤为重要。

  【编前记】2020年伊始,突如其来的新冠疫情对原本就处于艰难复苏阶段的全球经济,造成了强烈冲击。全球央行大放水,在发达国家负利率盛行、国内货币基金七日年化收益降至2%的时代里,找到能够大概率跑赢通胀的优质资产变得尤为重要。本文中,浙商基金智能权益投资部基金经理人工智能博士向伟,将和大家系统阐述,在AI眼中,“收益的确定性”究竟是如何被定义的。

  《基金经理投资笔记》AI系列

  科技驱动价值,AI让投资更聪明

  作者:浙商基金智能权益投资部AI组组长、基金经理 向伟

  在全球低利率、负利率时代下,想要寻找到能够大概率跑赢通胀的优质资产。我们可以首先来探讨一个问题——“如何定义资产未来预期收益中的确定性?”

  一方面,由于传统人脑的思维方式是基于案例式的记忆经验(case based reasoning)模式,因此对于“未来投资机会确定性”的辨识度,往往仅停留在“某只股票业绩比较稳”这样的感性认知层面,难以给出在投资确定性上的科学化度量。

  另一方面,古希腊哲学家赫拉克利特曾说过一名言——“人不可能两次踏入同一条河流”。由于人脑的决策系统往往是非此即彼的,因此很少有人能从辩证对立的角度出发,基于长期的历史数据,以统计概率的方式,去度量未来投资机会的优劣。此时,AI就展现出了自身强大的计算优势。

  一、从《复仇者联盟》看“确定性事件”

  漫威粉们肯定知道,在电影《复仇者联盟》中,一众宇宙英雄为了拯救世界,一次又一次地借助“皮姆粒子”穿越时光回到过去,试图改变历史。但每次无论他们如何改变历史,“灭霸小可爱”都能够通过不同的方式,最终集齐6颗宝石。

  在这个故事里,从概率学的角度来看,任何一条时间线,其实都只是时空中的一个样本而已。宇宙英雄们每次试图穿越时空改变历史,实际上并没有真正改变原有历史,而是在时空中创造了一个新的副本。而无论各种不同的时间线如何各自发展,灭霸小可爱总能集齐6颗宝石,此时,我们可以将其称之为“确定性事件”。

  那么,AI投资机器人(行情300024,诊股)将如何借助计算机的超强算力,在人类历史长河中不断开启副本,用概率的方式,重新定义“收益中的确定性”问题呢?

  二、“长期ROE中枢”锚定“确定性”

  以消费股研究为例,经过统计分析,我们可以发现,倘若一家优质的上市公司,长期以“为股东创造价值”作为公司发展的驱动力,拉长时间维度,其股价大概率将围绕公司长期ROE为中枢,进行上下波动。

  例如,一家公司长期ROE中枢为15%,那么在任意时间点买入该公司并长期持有,其年化持有收益率也将大概率在15%左右。这样来看,如果能够成功确定该公司长期的ROE中枢,我们就可以采用市面上常用的DCF(现金流贴现)模型来计算公司的合理估值。因此,上面讨论的“如何重新定义收益中的确定性”问题,就转化为了——如何去判断一家公司长期的ROE中枢水平。

  问题分解到这里,可能很多人会感觉,这件事其实并不难!作为二级市场证券从业人员,每天的工作不就是分析企业的盈利预期么?

  然后不幸的是,问题难度恰恰与我们想象中的相反!前文我们提到,在《复仇者联盟》里,宇宙英雄们的每次穿越,进入的仅仅是历史中的一个副本。同样的,每一个股票研究员,在历史上给出的盈利预期序列,也仅仅是历史长河中的一个副本——从概率角度上我们称之为一个点估计(point estimation)。

  仅从点估计出发,我们并不能从概率分布的角度,判断其预期收益的确定性。以下图为例,图中蓝色部分,展现的是华尔街分析师们对于某家公司未来盈利预期分布,而紫色的点则表示了某一个分析师对于该公司的盈利预测值。

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图1:wind中分析师给出的公司未来ROE曲线图

  过去,在设计DCF(现金流贴现)模型来计算企业估值时,我们需要对目标公司未来T+1,T+2,…,T+N年的自由现金流给出估计。然而,当我们估计第i年的自由现金流时,往往要依赖于对公司第i-1年的自由现金流和ROE的估计判断是否准确。

  如果我们的股票研究员采用点估计的方式,去给出未来预判时,往往不知不觉地便忽略了这样逐级推演过程中的累积误差,从而使得ROE误差水平,随预测时间窗口的增加而逐年被放大。

  例如有两家公司,其T+1年的ROE中枢都是15%,但是A公司的业绩确定性较高为15%±2%,B公司的业绩确定性较低为15%±4%。从概率分布的角度看来,两家公司T+1年的业绩预期都将不错,只是在方差上略有区别。

  于是,我们将两家公司第T+1年的ROE高斯分布作为先验分布,用随机取样的方式,逐年推演二者后续年份的ROE分布。

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图2:A公司vs B公司逐年盈利确定性的对比

  经过推演后,我们惊人地发现,A公司在T+2年之后的ROE分布依然非常紧凑,仍接近高斯分布(Gaussian Distribution),而B公司仅仅在2年后,其ROE分布就已经近乎退化为了一个接近均匀分布(Uniform Distribution)的状态。

  这意味着,T+2年后该公司的ROE在分布区间任意一点出现的概率都非常相近。换句话说,我们去预测B公司T+2年后的ROE,对于投资决策而言已经没有任何指导意义了。由此可见,原本具有相近业绩中枢的两家公司,因为业绩确定性的差异,仅仅在T+2年后,他们的ROE分布就出现了天壤之别。

  三、挖掘公司的“业绩确定性”溢价

  当判断出了公司业绩中枢的概率分布后,我们回过头来再次检视DCF模型,便会发现——过去我们使用点估计,去给出未来现金流序列时,往往暗自假设了一个前提条件,即未来每一期的自由现金流预测值,都是非常准确的。

  然而,实际上这种主观的预判,仅仅是概率分布中的一个样本而已,或者说是历史时空中的一个副本,并不具有统计学意义上的代表性。

  因此,随着预测年数的不断增加,时空中经历的副本数也在不断增加,自由现金流序列的预测准确率进而不断下行,直至最后,所依据的ROE分布退化至一个均匀分布,已经毫无参考价值。

  上文图2也展示了,从模型的折现久期来看,当我们从概率分布的视角来观察B公司n年之后的预测现金流,等同于从均匀分布的样本中,随机抽取的一个数值而已,基于以此估算出的公司估值来进行投资,自然稳定性非常差。

  反之,对于A公司,过去在行业十几年的发展中,无论利好、利空政策出台,都能保持业绩的基本稳定,历史ROE确定性更高,ROE中枢始终不会偏离太远。当我们利用其确定性较高的ROE分布来锚定未来预期业绩中枢时,DCF模型能够折现的久期相对于B公司来说更强,因此能够得到的估值也更高,这就是我们常说的业绩确定性溢价。

  由此可见,业绩确定性较高的A公司在预测未来现金流和ROE时,具有更高的确定性收益,更具投资价值。换一种更形象的表述来说,A公司有更强的投资“元神”,而AI将结果以统计概率的方式,直观展现在我们面前,帮助基金经理做更精细化的判断与投资。

  四、谈收益确定性与股价的关系

  最后,我们来讨论一下确定性收益与股价波动性之间的关系。从市场上其他的交易者视角来看,当公司披露的信息透明度越高时,大家各自手里的DCF模型虽然各异,但都是概率分布中的一个样本,由于A公司n年后的业绩中枢分布依旧确定性很高,因此市场上众多投资者对于A公司的估值评定的一致度也越高。进而,从股价波动性的角度而言,出现错买错卖的概率反而变小,因此我们会发现A股市场中,业绩确定性高的标的往往股价波动性也较小。

  相反,B公司从n年往后的业绩不确定性逐级增大,造成本身各色投资者对于公司的估值评定分歧不断变大,因此当市场上有任何风吹草动的消息传出时,手里没有筹码或者担忧风险的投资者便会慌不择路,造成追涨杀跌,又会在一定时间段带来盘口的买卖压失衡,进一步导致股价剧烈波动。

  综上所述,在经济基本面承压时,最大可能获取确定性预期收益的重要性不言而喻。而AI的强大算力,的确有助于将人们的感性认知进行科学化度量,帮助我们构建出自身多个影子,并将其投射到历史的漫漫长河中,开启一个又一个副本,通过大量的反复实验进行演算,最终从辩证对立的角度出发,以统计概率的方式,判断出一个投资机会的优劣。

  了解作者:

  向伟:浙商智能行业优选混合基金经理。博士毕业于香港科技大学计算机系AI实验室,曾创立华大基因(行情300676,诊股)弹性计算实验室;后任百度个性化搜索负责人,创立机器学习深圳分部;通联数据智能投研总监,萝卜投研创始人。致力于人工智能技术在各个垂直领域的应用,有15年AI研究和实战经验,目前也是国内量化基本面研究和智能投资的推动者。

  注:文中部分图片来自网络,仅供学习与交流使用,不作为商业用途。

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关键词阅读:AI 科技

责任编辑:赵静怡
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