儘管在2000年春天市場高點時這種差異縮小，但幅度仍然相當可觀。
因此，除非出現永久性的新範式（paradigm），否則價值股（value stocks）歷史上的2%額外報酬率似乎是個不錯的選擇，這將產生約5%的大盤價值股實質預期報酬率，以及約7%的小盤價值股實質預期報酬率。
房地產投資信託（Real Estate Investment Trusts, REITs）是管理商業建築多元化投資組合之公司的股票。一個例子是華盛頓房地產投資信託（Washington Real Estate Investment Trust, WRE），它擁有多棟位於華盛頓特區周邊的辦公大樓。根據法律規定，WRE必須將其盈餘的90%以收益形式發放。由於這種強制性的股息支付，REITs目前的平均年化殖利率約為7%。缺點在於，由於它們只能將少數利潤進行再投資，通常承擔大量債務，且整體而言成長性不佳。自1972年以來，其盈餘每年僅增加約3%，比該期間的通膨率低約2%。將7%的股息與負2%的實質盈餘成長相加，REITs的預期實質報酬率約為每年5%。
許多國家的股票受到九十年代末期「亞洲風暴」（Asian Contagion）的重創，目前這些市場的股息收益率介於3%至5%之間。大多數「虎」國家（Tiger countries）以及許多南美洲股市都屬於此類。這些國家的長期股息增長率無人能預測，但它們很可能恢復早期的經濟成長，從而為未來帶來健康的股票報酬。
金銀礦業公司的股票是一個引人注目的資產類別。它們目前的股息收益率約為3%，最保守的假設是其實質盈餘和股息增長率為零，總計實質預期報酬率為3%——與債券和現金相當。從長遠來看，它們提供了極佳的通膨保護。但是，由於這些股票對金價的微小變化非常敏感，因此風險極高。我們將在第四章討論投資組合理論（portfolio theory）時，談論為什麼您可能需要少量持倉於這些公司。
有時承擔信用風險（credit risk）是合理的。這是我們在前面章節中曾提及過的主題。低信用評級公司的債券具有高收益率——這些是上一章所討論的古希臘底特律貸款（bottomry loans）的現代 equivalents。目前，這些「高收益」（high yield）或「垃圾」（junk）債券的票面利率約為12%，而國庫券（Treasury bonds）僅約5%。這些是值得投資的標的嗎？許多這些公司可能會違約並隨後破產。（違約並不必然意味著破產和完全損失。許多公司——約30%——會暫時違約，然後恢復支付利息和本金。債券持有人經常能從破產公司那裡收回部分資產。）
這些公司的平均違約率約為每年6%，而「損失率」（loss rate）——即每年因這些債券造成的資本損失百分比——大約為每年3%至4%。在這種情況下，我必須強調「平均」（average）這個詞。在好時光，損失率接近零。而在壞時光，它可能非常高——接近每年10%。
因此，如果您賺取的利息比國庫券高出每年7%，但因破產平均每年損失4%，那麼最終您仍應獲得比國庫券多3%的報酬。大多數投資者會認為這是一個合理的權衡。但重要的是要理解，在經濟衰退期間，甚至倖存債券的市場價值也可能暫時下跌。例如，在1989-1990年的垃圾債危機期間，即使是最健壯的發行項目，價格跌幅也常達到20%。
如果您打算投資垃圾債，您必須密切關注國庫券與垃圾債之間的利差（yield spread）。在圖2-6中，我繪製了近期過去的垃圾債-國庫券利差（Junk-Treasury Spread, JTS）。請注意，JTS大多時候相當低——事實上，甚至比歷史損失率還低！這種非理性行為是由於投資者「追逐收益」（reaching for yield）：他們對低債券和短期票據收益率感到不滿，因此在愚蠢地試圖獲取幾分錢額外回報的過程中，承擔了超出預期的信用風險。當JTS低於5%時，根本不要考慮購買垃圾債。（您可以在《華爾街日報》後面的「收益率比較」（Yield Comparisons）表格中找到高收益和國庫券的收益率。您需要自行從垃圾債收益率中減去國庫券收益率。）
國庫券（Treasury bills）是終極的「無風險投資」（risk-free investment）。其實質預期報酬率很難預測，因為收益率可以快速且劇烈地變化，從1930年代末的近零到低位，到1980年代初短暫超過20%。目前，國庫券收益率低於2%，約與通膨率相同，實質報酬率為零。正如我們在第一章所見，其實際長期實質報酬率也不大於零。
最後，還有通膨保護國庫證券（Treasury Inflation Protected Securities, TIPS）。對於風險厭惡型投資者來說，很難擊敗它們，因為它們提供3.4%的實質收益率。您可以通過平衡到期日來設計所需的通膨保護程度；最大值來自2032年4月到期的3.375% TIPS，其成本是30年的「實質利率風險」（real interest rate risk），即在購買後實質利率上升的可能性。這與傳統債券所經歷的通膨風險不同（當然也沒有那麼可怕），傳統債券的固定利息支付可能會被持續的通膨嚴重侵蝕。畢竟，對於TIPS而言，通膨正是您要保護免受損害的因素。
在表2-2中，我已總結了基於股利折現模型（Dividend Discount Model, DDM）得出的合理預期實質報酬率。請理解，「預期」（expected）報酬率僅僅是預期而已。在金融領域，就像在生活中一樣，預期與實際發生之間往往存在巨大的鴻溝。外國股票報酬率的估計尤其危險。自1944年布雷頓森林協定（Bretton Woods agreement）崩潰（該協定固定了主要發達國家之間的貨幣匯率）以來，隨著越來越活躍的外幣計價期貨和期權市場的出現，貨幣變得越來越波動。這意味著外國股票的預期報酬率與實現報酬率之間的差距可能會特別大。
「實現與預期的脫節」（The “Realized-Expected Disconnect”）
在第一章中，我們談到了過去股票報酬的歷史——經濟學家所謂的「實現報酬」（realized returns）。這些實現報酬相當高。事實上，在過去十年中，出現了一個小型行業，專門推廣和銷售這些樂觀數據。
衡量怪物 71
圖2-6. 垃圾債-國庫券利差，1988–2000。（來源：Grant’s Interest Rate Observer.）
這群快樂的兄弟們所共有的信念是：過去即是序曲；因為我們過去享有高報酬，所以預期未來也會如此。評估未來股票與債券報酬率的能力，或許是最重要的投資技巧之一。在本章中，我們回顧了一個理論模型，該模型允許我們在客觀、數學的基礎上計算主要資產類別的「預期報酬率」（Expected Returns）。這種方法給出的訊息並不如歷史數據那般令人愉悅。我們究竟該相信哪一方：對歷史報酬的樂觀看法，還是戈登方程式（Gordon Equation）那嚴峻的算術邏輯？
現在應該很明顯了，我的同情心站在哪一邊。華倫·巴菲特（Warren Buffett）有一句名言：如果股票報酬來自歷史書本，那麼最富有的人應該是圖書館員。有無數的例子顯示，歷史報酬具有極高的誤導性。我最喜歡的例子是1981年之前和之後長期美國公債（Long Treasury Bonds）的報酬表現。從1932年到1981年的50年間，美國公債的年報酬率僅為2.95%，比當時3.80%的通膨率低了近一個百分點。顯然，這項資產的歷史紀錄並不鼓舞人心。然而，戈登方程式告訴我們，15%的債券殖利率比歷史數據更能預測其未來的報酬。在接下來的15年中，長期美國公債的實際報酬率為13.42%——略低於預測值，因為息票利息必須以不斷下降的利率進行再投資。
任何個人面臨的根本投資選擇，是整體股票與債券的配置比例。未來股票的報酬率似乎更可能接近費雪股利折現模型（Fisher DDM）所建議的3.5%實質報酬率，而非7%的歷史實質增長率。如果如我們先前所計算的，未來股票與債券的報酬率將趨於相似，那麼即使是最積極、風險承受力最高的個人，其股票曝險也不應超過80%。
不幸的是，雖然股利折現模型（DDM）能很好地告訴我們預期報酬，但它對未來的風險卻隻字未提。我們只能依賴過去的報酬模式來了解一項資產潛在的風險。在這方面，我認為歷史數據對我們頗有助益。儘管金融市場中什麼都有可能發生，但很難想像下一個世紀的股票市場會出現比1929年至1932年熊市更為慘烈的狀況。
在接下來的章節中，我們將探討如何運用本章所學到的教訓，建構出能以最小必要風險獲得最大回報的投資組合（Portfolio）。
第二章摘要 1. 評估主要資產類別長期未來報酬率的能力，或許是個體所能具備的最重要投資技巧。 2. 股票或債券的价值僅在於其產生的未來收入。為了反映其價值低於當前收到的收入這一事實，必須將這些現金流進行折現（Discounted）至現值。 3. 折現率（Discount Rate, DR）與資產價值呈反比關係；較高的折現率會降低資產價值。 4. 折現率等同於資產的預期報酬率；它由市場對該資產感知風險的程度決定。風險越高，折現率/預期報酬率就越高。 5. 在長遠來看，資產的折現率/預期報酬率約等於股息殖利率加上成長率。目前股票的高價位和低股息率暗示，其未來的報酬率將遠低於過去的水準。 6. 上述考量僅適用於長期報酬（超過20年）。在較短的期間內，資產報酬幾乎完全與投機因素相關，且無法預測。 7. 本章討論的方法表明，未來幾十年間股票與債券的報酬率將趨於相似。這意味著即使是最激進的投資者，其儲蓄中投入股票的比例也不應超過80%。
測量野獸 73
此頁刻意留白
3 市場比你更聰明 75
我知道你在想什麼：「好吧，你說服我了。未來的市場報酬率不會那麼高。但這沒關係，因為我能擊敗市場。或者，我可能無法親自擊敗市場，但我確定我能找到一個共同基金／股票經紀人／財務顧問來幫我做到。」
假設，就假設一下，你住在一個名為「隨機維亞」（Randomovia）的偏遠熱帶國家。那裡其實是個非常棒的地方——綠意盎然、繁榮昌盛，且擁有普及的高速網路連線。但它有一個嚴重的問題：猖獗的黑猩猩族群。為了讓黑猩猩們開心，隨機維亞的居民定期將它們聚集起來，給它們穿上昂貴的西裝，把牠們安置在豪華辦公室裡，並允許牠們管理該國的投資組合。由於黑猩猩是非常嫉妒的生物，人類不被允許管理資金。此外，眾所周知的是，黑猩猩喜歡玩飛鏢；牠們透過將這些投射物擲向股市頁面來挑選股票。
這意味著關於隨機維亞有三件事： • 在任何給定的時間段內，某些黑猩猩會因為運氣好而獲得高報酬率。 • 黑猩猩過去挑選股票的表現與牠們未來的表現無關。去年或上十年的贏家，下次成為輸家或贏家的機率是一樣的。 • 所有黑猩猩的平均表現將與市場表現相同，因為只有黑猩猩可以買賣。
每隻黑猩猩擊敗市場的機率大約是 50%。這裡只有一個問題：他們管理的投資組合每年收取資產的 2% 作為費用。在任何特定的一年中，表現差異足夠大，以至於那 2% 的費用影響不大。但是，由於這 2% 的拖累效應，每年並非 50% 的黑猩猩能擊敗市場，而是只有約 40% 能做到。然而，隨著時間推移，平均定律（law of averages）最終會追上除最幸運黑猩猩以外的所有黑猩猩。經過 20 年後，只有約十分之一的黑猩猩能擊敗市場，扣除其每年 2% 的費用後仍有剩餘。
所以，你選中那隻獲勝黑猩猩的機率是……十分之一。
親愛的讀者，我有個壞消息。過去幾十年來，金融經濟學家一直在研究各種類型投資專業人士的表現，他們的訊息明確無誤：歡迎來到隨機維亞！
透過統計學享受更美好的人生
雖然現代科學革命始於哥白尼、開普勒、伽利略和牛頓對物理世界的數學建模，但直到十九世紀，社會科學家——社會學家、經濟學家和心理學家——才開始對社會現象進行嚴肅的數學研究。在第 1 章中，我們看到金融數據質量的顯著改善發生在二十世紀初。這是因為進行了龐大的協作努力來收集和分析股票和債券價格。當研究人員開始檢視股票和債券的整體表現時，他們自然從觀察資金經理的行為開始。
直到相對近期的過去，沒有人質疑投資是一項技能這一概念，就像醫學、法律或職業運動一樣。能力、訓練和努力應該帶來卓越的表現。最好的從業者應該年復一年地表現傑出。一位熟練的經紀人或資金經理應該值得他的體重那麼多的黃金。在本章中，我們將檢視這種信仰體系的徹底崩潰，以及一種理解股票和債券市場行為的新強大理論的出現——有效市場假說（efficient market hypothesis）。
阿爾弗雷德·考爾斯三世（Alfred Cowles III）吃虧
大多數偉大的金融創新者都出身貧寒——沒有任何事物比缺乏金融資產更能激發人們對金融資產的興趣。或者，正如一位出生於巨富之家的人曾對我解釋的那樣，如果你是在沙漠中長大的，你心裡想的只有水。但對於那些隨手就能從水龍頭接水的普通西方公民來說，他們幾乎根本不考慮它。那些在巨富環境中長大的人思考金錢的方式，就像我們大多數人思考水一樣——如果你想喝，只要打開水龍頭！這就是為什麼阿爾弗雷德·考爾斯三世是最不可能的金融先驅；他的家族擁有大塊芝加哥論壇報公司（Chicago Tribune）的股份，並且極度富有。他在 1913 年從耶魯大學畢業後，開始擔任記者工作，但後來感染了結核病，被送往科羅拉多泉的一家療養院康復。在有空閒時間的情況下，他開始介入家族財務。他訂閱了許多金融通訊，到了 1920 年代中期，他定期閱讀大約兩打（dozen）份這樣的通訊。他對建議的糟糕質量感到震驚。1929–32 年的猛烈熊市完全出乎所有人的意料，考爾斯的家族因此遭受損失。他也發現，在 1920 年代的牛市期間，這些通訊的推薦建議也同樣乏善可陳。
考爾斯的標誌性特徵是他對收集和分析數據的熱愛。他開始記錄通訊中的推薦建議並分析其預測價值。最終，他找到了伊爾文·費雪（Irving Fisher），當時他是經濟計量學會（Econometric Society）的主席，這是一個致力於研究金融數據的小型貧困學術組織。憑藉家族的財富，考爾斯對這個掙扎中的團體來說是天賜之物，1932 年，他捐資成立了考爾斯基金會（Cowles Foundation），致力於金融資產的統計研究。
他的慷慨和研究的重要性怎麼強調都不為過。他直接負責收集和分析美國 1871 年至 1930 年間的大部分股票和債券數據，更重要的是，他為隨後進行的大多數證券研究提供了靈感。沒有考爾斯，我們仍會是金融洞穴居民，在黑暗中盲目摸索。
考爾斯第一個有組織的研究項目，毫不意外地研究了金融通訊。他的報告發表在該基金會期刊《經濟計量學》（Econometrica）的第一版中，標題簡單地稱為「股市預測者能否預測？」（Can Stock Market Forecasters Forecast?）。文章包含一個僅由三個字組成的摘要引言：「可疑」。他評估了最受推崇的金融通訊和金融服務的推薦建議，並分析了當時最大的一群機構投資者——火險公司的股票購買情況。
他的結果令人震驚。金融服務公司和保險公司的選股能力糟透了——只有約三分之一等於或擊敗了市場。而他多年來懷疑的時機選擇通訊（market-timing newsletters）的表現甚至更糟。在幾乎所有情況下，投資者如果拋硬幣，境況都會更好。 市場比你更聰明 77
than following their advice. Cowles found that the very best newslet- ter results could easily be obtained by random choice. But what was truly stunning was that the results of the worst newsletters could not be explained purely by chance. In other words, although there was no evidence of skill among the best newsletter writers, the worst seemed possessed of a special ineptitude. This is a pattern that we shall encounter repeatedly: among finance professionals, the best results can easily be explained by chance, but the worst performers seem to maintain an almost uncanny incompetence. It is no coincidence that the explosion of knowledge regarding investment management occurred when it did. The statistical compu- tations involved in Cowles’s study could not have been done by hand. He was the first financial economist to make use of the new punch card machines being produced by the Hollerith Corporation. (Another investment giant, Benjamin Graham, also had a connection with Hollerith. As a young analyst in the 1920s, he almost lost his first job by recommending that his conservative employer purchase stock in the company. A few years later, Hollerith decided that a more mod- ern-sounding name would be appropriate: International Business Machines.) But it was not until the commercial availability of electronic comput- ers that things really got going. In 1964, academic Michael Jensen decid- ed to look at the performance of mutual fund managers, testing for evi- dence of stock selection skill. Because most of the funds he examined held a significant portion of cash, almost all of them underperformed the market. But, of course, with their lower returns came greater safety. So he used sophisticated computer-based statistical methods to correct for the amount of cash and test the significance of his results. Figure 3-1 is a plot of how the funds did relative to the market, adjusted for risk. It displays the performance of the funds on a gross basis, that is, before the funds’ management fees are subtracted. The thick vertical black line in the middle of the graph represents the mar- ket performance. The bars on the left represent the number of funds underperforming the market, and the bars on the right represent funds outperforming it. Only 48 funds out of 115 outperformed the market; 67 underper- formed it. As predicted, the average performance was close to that of the market (actually, 0.4% less, annualized). Figure 3-2 demonstrates fund performance on a net basis—that is, after the funds’ management fees have been subtracted. This is the return that the shareholders actually see. Essentially, this shifted fund performance about 1% to the left, so that only 39 outperformed, versus 76 underperforming. Even more 78 The Four Pillars of Investing
interesting, while only one fund outperformed the market by more than 3% per year, 21 underperformed it by more than 3%! Again, we find the pattern seen in Cowles’s original work: no evidence of skill at the top of the heap, but at the bottom of the heap, the strong sugges- tion that some managers possess a special ineptitude. And it goes downhill from there. All of the mutual funds studied car- ried sales loads (a fee, typically 8.5% of the purchase amount), which Jensen did not take into account. So the funds’ investors actually obtained even lower returns than shown in Figure 3-2. Except at the bottom end, the distributions found in Figures 3-1 and 3-2 are precisely what you’d expect from a bunch of dart-throwing chimpanzees: • The average fund produces a gross return equal to the market’s. • The average investor receives a net return equal to the market’s minus expenses. • The “best” managers produce returns that are easily explained by the laws of chance. Are we in Randomovia yet? Almost. If we actually were in Randomovia, we would find that above-average performance does not The Market Is Smarter Than You Are 79 Figure 3-1. Mutual funds 1946–1964: gross returns relative to market.0 market return, average fund 0.4% per year. (Source: Michael Jensen, Journal of Finance, 1965.)
persist, primarily due to the chimpanzees’ random stock picking methodology (throwing darts). In fact, subsequent researchers soon found this to be the case in the real world as well. Since Jensen’s study, literally dozens of studies have duplicated his findings and verified the last prediction: past superior performance has almost no predictive value. Unfortunately, almost none of the subse- quent studies are understandable to the lay reader. The mid-1960s, when Jensen’s study was published in the Journal of Finance, was about the last time that the average college-educated person could get through an academic finance article without falling asleep. Vast improvements in statistical and computational sophistication in finan- cial research meant that, in most cases, the results were impossible to translate into plain English. In Twain’s words, financial research had become “chloroform in print.” Typically, these studies show that there is some brief persistence in performance; last year’s top performers will beat the average fund by perhaps 0.25% to 0.5% the next year. But after that, nothing. And excellent past performance over longer periods is of no benefit at all. Since a 0.25% to 0.50% return boost is much lower than the expenses 80 The Four Pillars of Investing Figure 3-2. Mutual funds 1946–1964: net returns relative to market .0 market return, average fund 1.1% per year. (Source: Michael Jensen, Journal of Finance, 1965.)
發生在基金管理的成本，這是一場不值得玩的遊戲。 針對共同基金績效持續性的數十項研究中，最樂觀的結果發現，如果你投資於去年排名前 10% 的基金，你只能達到但無法超越低費用的指數型基金（Index Fund）的績效。這種「策略」要求每年幾乎完全轉換投資組合（Portfolio）。這是主動管理型共同基金（Actively Managed Mutual Funds）的最佳情況——每年將你的投資組合轉換一次，你可能——只是可能——能跟上大盤。而這還是在稅收之前。在課稅帳戶中，這種策略會讓你因短期資本利得（Short-term Capital Gains）而遭受重創，這些利得將按你完整的聯邦和州邊際稅率處罰。
這項研究的枯燥乏味中有一個令人愉快的例外，即 Dimensional Fund Advisors 和 S&P/Micropal 正在進行的一項研究，該研究探討那些挑選過去績效優異的共同基金的投資者會發生什麼事。對於每個五年期間，他們選出績效最好的 30 檔國內共同基金。然後他們追蹤這些表現最佳基金的後續績效。
我將他們的數據展示在圖 3-3 中。
市場比你聰明 81 圖 3-3. 前 30 名基金的後續績效。（來源：Standard and Poor’s/Mieropal/Dimensional Fund Advisors。）
為了理解這張圖表，請看左側的第一組長條。第一個（實心）長條代表 1970 年至 1974 年間前 30 名國內股票基金的後續績效。換句話說，這些基金是根據其在 1970 年至 1974 年間的優異績效選出的；然後追蹤它們從 1975 年到 1998 年的績效，並與平均共同基金（棋格紋長條）和標準普爾 500 指數（S&P 500，灰色長條）進行比較。請注意，在某些期間，之前的表現最佳者略勝 averages，而在某些期間則遜色於平均水平。但在每種情況下，過去的贏家往後的績效都低於標準普爾 500 指數（S&P 500），有時差距很大。這是典型的隨機性行為（Randomovian behavior）；我們再次看到的是黑猩猩，而不是熟練的操作員。
實際上，由於「倖存者偏差」（Survivorship Bias），這些研究低估了反對主動管理的論據。我們在第一章討論各國股票和債券報酬率（Rate of Return）差異時已經見過倖存者偏差。在這種情況下，當你在每日報紙上查看所有基金的過往績效，甚至像 Morningstar 的 Principia Pro 這樣複雜的共同基金資料庫時，你看到的並非完整的基金樣本；你只看到了倖存下來的基金。那些因為績效不佳而被「解除痛苦」的新近淘汰基金，除非你刻意去尋找，否則不會出現在記錄中。據估計，納入這些已消失的基金會使實際的平均主動型基金績效每年下降約 1.5%。因此，主動管理型基金的表現甚至比看起來更糟。
用通俗的話來說，主動管理型基金使你面臨其報酬率可能極差、以致基金公司想要抹除其紀錄的風險。換句話說，你可能最終持有一檔基金，就像史大林同志那些不幸的同僚一樣，其照片中的臉孔被官方照片修掉。
更多壞消息：市場衝擊 共同基金主導投資市場是一個相對現代的現象。在 1960 年代之前，由於高昂的銷售手續費（通常為 8.5%）和缺乏吸引力的績效，共同基金在很大程度上被投資大眾所忽視。此外，40 年前，共同基金在公眾心目中仍與 1920 年代的「投資信託」（Investment Trusts）聯繫在一起。這些相當於今天的封閉式共同基金（Closed-end Mutual Funds），不同之處在於它們廣泛使用槓桿（借貸資金）。由於這種槓桿作用，許多投資信託在 1929 年崩潰的初期階段宣告破產。
82 投資四支柱
所有這些在 1960 年代發生了變化。1957 年，富達投資（Fidelity）任命一位名叫傑拉爾德·蔡（Gerald Tsai）的年輕經理掌管其資本基金（Capital Fund）。蔡專長於成長型股票投資，而在 1960 年代中期，成長型公司——施樂（Xerox）、國際商業機器公司（IBM）、LTV、寶麗來（Polaroid）——非常流行。被稱為「高漲年代」（Go-Go Years）的時期，幾乎是今天科技/網路狂熱的完美複製品。新興技術被推向市場，處於前沿的公司飛速增長，最終以接近近期泡沫高峰的價格出售。 蔡是典型的「槍手」（gunslinger），這種類型的基金管理者以此聞名——以快速的速度積極買賣股票，在此過程中創造引人注目的報酬率。在 1962 年市場下跌之後，他的富達資本基金上漲了 68%，而在 1965 年又上漲了 50%，相比之下市場僅上漲 15%。在被富達創辦人愛德華·克羅斯比·約翰遜二世（Edward Crosby Johnson II）告知他沒有機會繼承職位後，他離開並創立了高能曼哈頓基金（Manhattan Fund）。
不幸的是，就在這個時候，蔡患上了致命的黑猩猩綜合症。1966-1967 年對曼哈頓基金來說表現平平，而在 1968 年，這位病人崩潰了。在上半年，曼哈頓基金損失了其價值的 6.6%，而市場上漲了 10%，在共同基金專家阿瑟·利珀（Arthur Lipper）追蹤的 305 檔基金中排名第 299 位。在那個時候，蔡套現離場，拋棄了他的股東，將曼哈頓基金以 3,000 萬美元賣給 C.N.A. Financial Corporation。
為什麼曼哈頓基金的情況會變得如此糟糕？ 全國資深財經作家編織了一個關於投機和傲慢的故事，隨後是不可避免的嚴厲報應。（至少對股東來說是如此。除了黃金降落傘外，蔡後來還擁有一段傑出的職業生涯，最終成為 Primerica 的主席。）但財經媒體錯過了一些更重要的事情：曼哈頓基金是後來在共同基金世界中變得太過普遍的現象——資產膨脹（Asset Bloat）的首例，這對報酬率具有腐蝕性影響。
為了理解資產膨脹，我們必須退一步，檢視投資組合規模與投資結果之間的關係。假設你认为 XYZ 公司的股票是值得購買的好標的。你打電話給經紀人，沒有太多麻煩，你就購買了價值 1,000 美元的股份。不太可能有人注意到你的訂單——每天交易數百萬美元的公司股票，你的購買並沒有在股價活動中激起漣漪。
但是假設你有 2,500 萬美元要投資於該股票。現在你有一個非常大的問題。你將無法在不大幅推高股價的情況下完成購買。另一種方式 市場比你聰明 83
這種說法的意思是，以目前的價格來看，市面上可供出售的股票數量遠遠不足以滿足您的需求——為了讓足夠多的股份從隱藏處浮現出來，股價必須上漲。如果您下單的規模較大，您為持股所支付的價格將顯著高於小額訂單，而您的整體報酬率也會相應降低。反之，如果您決定賣出大筆股票，則會嚴重壓低股價，同樣導致您的報酬率下降。
大型交易者所經歷的這種報酬率下降現象被稱為「市場衝擊成本」（impact cost），它直接影響基金的報酬表現。不幸的是，這幾乎無法精確衡量。現在我們終於明白曼哈頓基金（Manhattan Fund）那些不幸的股東遭遇了什麼。蔡先生（Tsai）是首位獲得現代「超級基金经理」（superstar fund manager）頭銜的人，但隨即也承受了其不可避免的后果：資產規模膨脹（asset bloat）。
在1968年的前三個月，蔡先生的聲譽為該基金吸引了16億美元的資金——這對當時來說是一筆龐大的金額。他根本無法在不產生巨大市場衝擊成本的情況下投資如此巨額的現金。事實上，曼哈頓基金的股東每次在他買進或賣出時，都支付了一筆沉重的「蔡氏稅」（Tsai tax），最終摧毀了該基金的績效表現。
這種情況在蔡先生離開基金管理圈後的幾十年裡重複發生了無數次。資產規模膨脹後果的一個最佳範例發生在羅伯特·桑伯恩（Robert Sanborn）身上，他在相對年輕時「退休」前一直管理奧克馬克基金（Oakmark Fund）。桑伯恩先生是一位無可爭議的超級經理人。自1991年成立至1998年底，奧克馬克基金的年化報酬率為24.91%，相比之下標準普爾500指數（S&P 500）為19.56%。在1992年，它擊敗基準指數的幅度驚人地高達41.28%。
桑伯恩先生的表現極為不尋常，因為即使是最強大的統計檢驗也顯示，這不太可能是由於偶然因素造成的。（與蔡先生的紀錄不同，後者很容易用其對成長型股票的曝險和隨機變異來解釋。）當我們按個別年份檢視基金的績效與資產時，故事便有所不同。第一行追蹤奧克馬克基金相對於標準普爾500指數（即相對於標準普爾指數表現優劣的程度）的績效，第二行則追蹤基金的資產規模：
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 Return %/ S&P 41.30% 20.40% 2.00% -3.10% -6.70% -0.80% -24.90% Assets ($millions) 328 1,214 1,626 3,301 4,194 7,301 7,667
我們看到的是共同基金投資者追逐績效的典型模式，導致資產規模逐步膨脹，越來越多的投資者獲得越來越低的報酬率。可以清楚地看到，一旦桑伯恩先生的基金規模超過數十億美元，他就面臨顯著的困難。
上述故事還揭示了一個令人沮喪的模式：成功基金的投資者中，真正能享受到早期高報酬的比例相對較少。絕大多數人在車隊即將衝出路面墜毀之際才趕上搭車。如果我們對基金的報酬進行「美元加權平均」（dollar-weighted），發現奧克馬克基金的平均投資者每年跑輸標準普爾500指數達7.55%。《華爾街日報》（The Wall Street Journal）的喬納森·克莱門茨（Jonathan Clements）戲稱，當投資者說「我持有去年績效最佳的基金」時，他們通常忘記補充一句：「不幸的是，我是今年買的。」
最後，還要提一個悲傷、甚至帶點諷刺意味的註腳。正如我們之前提到的，大多數上述研究顯示，在專業投資圈的底層存在著績效的一致性——也就是在最差的那一端。處於同業後20%末流的基金经理人，往往比偶然因素所能解釋的要更長久地停留在這個位置。這一現象主要由市場衝擊成本和高費用所解釋。那些收取最高管理費且交易最頻繁的经理人，如蔡先生及其槍手同事，年年承擔最高的成本。不幸的是，最受苦的是股東。
超大額資金如何投資
有一類資金池比共同基金更大且運作得更好：國家的養老金帳戶。事實上，全國最大的投資資金池是大企業和政府機構的退休基金，例如加州公共員工退休系統（California Public Employees Retirement System, CALPERS），其管理的資金高達驚人的1,700億美元。這些計劃享有專業管理的水平，即使是全國最富有的私人投資者也只能夢想擁有。
如果您是真正具備技巧和能力的經理人，這就是您希望進入的遊樂場。例如，頂級的養老金經理人通常收取管理資產總額的0.10%作為報酬——也就是說，在100億美元的资金池中，年薪為1,000萬美元——這比大多數「超級明星」共同基金經理人的收入還要高。無疑，如果股票選擇確實存在技巧，那麼這裡就是發現它的地方。讓我們看看這些大型退休計劃實際上的表現如何。
我感謝皮斯卡塔夸研究公司（Piscataqua Research）提供圖3-4的數據，該圖展示了1987年至1999年間美國最大養老金計劃的績效。在整個期間，幾乎所有這些計劃的平均資產配置相似——約為60%股票和40%債券。因此，最好的基準是60%標準普爾500指數與40%萊曼債券指數（Lehman Bond Index）的組合。如您所見，超過90%的這些計劃跑輸了60/40的指數化組合。面對主動式管理的失敗，這些計劃正逐漸放棄主動式的投資組合管理。目前，約有一半的共同基金股票持倉是由被動式管理，或稱「指數型基金」（indexed），其中包括超過80%的CALPERS股票持倉。
然而，小型投資者尚未「領悟」；希望戰勝了經驗和知識。如果全國最大的共同基金和養老基金，擁有獲取最佳資訊、分析師和計算設施的優勢，卻無法成功地挑選股票和經理人，您認為自己的機會有多大？您認為您的經紀人或財務顧問能夠擊敗市場的機率有多高？如果真的存在能夠持續擊敗市場的基金经理人，您認為自己能夠接觸到他們的機率又有多高呢？
來自通訊作者和其他市場時機選擇者的喜劇緩解
苦苦掙扎的投資者最常抓住的最後一根稻草，就是希望能透過選擇市場時機（market timing）來提高報酬並降低風險。
86 The Four Pillars of Investing 圖3-4. 243家大型養老金計劃之績效，1987–1999年。（來源：Dimensional Fund Advisors, Piscataqua Research.）
策略——在股價上漲時持有股票，並在下跌前賣出。可悲的是，這只是一種幻覺——一種被投資產業以毫不掩飾的犬儒主義所利用的幻覺。
常說投資者只有兩種：一種是不知道市場將往何處去的人，另一種是不知道自己不知道的人。但還有一種相當可悲的第三類人——市場策略師。這些高知名度的經紀公司主管能言善道、高薪厚祿、通常外貌俊美，且 invariably 穿著合身西裝。他們的工作是說服大眾，他們的機構可以透過對經濟、政治和投資數據的仔細分析，來預知市場的走勢。但到了最後，他們只知道兩件事：第一，像其他人一樣，他們也不知道明天市場會走向何方。第二，他們的生活來源取決於看起來知道答案。
我們已經接觸過阿爾弗雷德·考爾斯（Alfred Cowles）對市場通訊刊物低迷績效的評估。幾十年後，著名作家、分析師兼資金經理人大衛·德雷曼（David Dreman）在其著作《反趨勢市場策略：股市成功的心理學》（Contrarian Market Strategy: The Psychology of Stock Market Success）中， painstakingly 追蹤了自1929年以來的專家市場策略師意見，發現他們的共識有77%的時間是錯誤的。這是幾乎所有關於「共識」或「專家」意見研究的反覆主題；其表現大約有四分之三的時間低於市場整體表現。
投資預測行業中最悲慘的角落由擇時通訊刊物佔據。兩位金融學者約翰·格雷厄姆（John Graham）和坎貝爾·哈維（Campbell Harvey）最近對237份擇時通訊刊物進行了 exhaustive 審查。他們測量了這群烏合之眾的市場時機選擇能力，發現少於25%的建議是正確的，遠差於黑猩猩50%的分數。更糟的是，沒有任何顧問的預測是一貫正確的。再次地，唯一的一致性出現在底層；有好幾份通訊刊物驚人地規律性地出錯。他們引用了一位非常知名的顧問，其策略在標準普爾500指數（S&P 500）實現年化15.9%收益的13年期間，產生了驚人的5.4%虧損。
更令人驚訝的是，有一份通訊刊物會對其他通訊刊物的績效進行排名；其出版商相信自己能識別出表現最佳的顧問。格雷厄姆和哈維的研究顯示，實際上，他不過是一個硬幣拋擲比賽中的裁判。（雖然格雷厄姆、哈維、考爾斯等人的工作確實暗示了一個有希望的策略：挑選你能找到的最差的通訊刊物，然後採取與它建議相反的操作。）
當談到通訊刊物作者時，請記住馬爾科姆·福布斯（Malcolm Forbes）著名的格言：在這個領域賺取的唯一錢是通过訂閱費，而不是通過執行建議。已故的約翰·布魯克斯（John Brooks），上一代財經新聞界的領袖，有更犬儒的解釋：當一位著名投資者發行通訊刊物時，這是一個確鑿的信號，表明他的技術已經不再有效。
尤金·法瑪（Eugene Fama）大喊「尤里卡！」
如果艾文·費雪（Irving Fisher）在二十世紀前半葉矗立在財務經濟學的巔峰，那麼毫無疑問，在後半葉做到這一點的人是尤金·法瑪（Eugene Fama）。他的故事是近年來大多數偉大財務經濟學家的典型代表——他不是出生於富裕家庭，最初的學術計劃也不包括金融。他在大學主修法國文學，並且是一位天賦異稟的運動員。為了維持生計，他曾為一位金融教授工作，該教授出版了——你猜對了——一份股市通訊刊物。他的工作是分析市場交易規則。也就是說，制定能夠產生超越市場回報的策略。
查看歷史數據，他發現過去有很多策略是有效的。但奇怪的事情發生了。每當他確定一個過去表現出色的策略，它在未來就徹底失敗。雖然當時他沒有意識到，但他加入了一支日益壯大的才華橫溢的財務專家軍隊，從考爾斯開始，他們發現雖然很容易發掘過去成功的選股和擇時策略，但沒有一個能在未來奏效。
這是一個甚至許多專業人士似乎無法掌握的概念。你讀過或聽過多少次著名的市場策略師說，既然事件X剛剛發生，市場就會上漲或下跌，因為在事件X之前發生的十次中有八次都是這樣？這個經典但略顯老套的例子是「超級盃指標」（Super Bowl Indicator）：當舊國家橄欖球聯盟（NFL）的球隊獲勝時，市場表現良好；當舊美國橄欖球聯盟（AFL）的球隊獲勝時，市場表現不佳。
事實上，如果分析大量隨機數據，並不難找到一些看似與市場回報高度相關的事物。例如，大卫·莱因韦伯（David Leinweber）曾開玩笑般地在聯合國的資料庫中篩選，發現股市波動與孟加拉國的黃油生產量幾乎完美相關。我不希望用我自己的錢去測試這種關聯性。
然而，法瑪的時機把握得恰到好處。不久之後，美林證券（Merrill Lynch）資助了在芝加哥成立的證券價格研究中心（Center for Research in Security Prices, CRSP），法瑪便來到芝加哥大學攻讀研究生。這個非凡的組織，借助電子電腦的可用性，使得儲存和分析海量且高品質的股票數據成為可能，這是考爾斯只能夢想的事。任何時候你聽到投資專業人士提到1926年，這意味著他的數據來自CRSP。
法瑪已經開始懷疑股價是隨機的且不可預測的，他對CRSP數據進行的嚴格統計研究證實了這一點。但為什麼股價會呈現隨機行為？因為所有公開可用的資訊，以及大部分私人可用的資訊，已經反映在它們的價格中了。
的確，如果你的公司財務長最近被觀察到行為怪異並匆忙取得巴西簽證，你可能能夠從這項資訊中獲得巨大利益（儘管是非法的）。但你定期對大量公司股票重複這一壯舉的機率是零。隨著美國證券交易委員會（Securities and Exchange Commission, SEC）監控設備的不斷複雜化，即使只成功一次而不成為州政府的座上賓的機會也逐年降低。
換句話說，存在如此多有才華的分析師檢視股票的事實保證了他們任何人都沒有任何優勢，因為股價會幾乎瞬間反映他們的集體判斷。事實上，情況可能更糟：有良好數據表明，許多領域專家的集體判斷實際上比他們各自的個別判斷更為準確。
一個生動但非金融的例子是1968年潛艇鯊魚號（Scorpion）沉沒時極度準確的集體判斷。沒有人精確知道潛艇失事的位置，數十位專家對其位置的最佳估計分散在數千平方英里的海床上。但當將他們的估計值平均在一起時，其位置被鎖定在誤差220碼以內。換句話說，市場對股票適當價格或整個市場價格的估計，通常比最熟練的選股者的估計要準確得多。再換一種說法，明天價格的最佳估計就是……今天的價格。
財務經濟學家之間有個關於教授和學生在校园散步的笑話。學生停下來撿起他注意到在地上的一張十美元鈔票，但被教授制止。「別費事了，」他說，「如果那真的是十美元鈔票，早就有人把它撿走了。」市場的行為完全相同。
假設XYZ公司以40美元的價格出售，一位聰明的分析師意識到它實際價值50美元。他的公司或基金將迅速盡力購買所能獲得的所有股票，而
市場比你聰明 87
訂閱，而非通過執行建議。已故的約翰·布魯克斯（John Brooks），上一代財經新聞界的領袖，有更犬儒的解釋：當一位著名投資者發行通訊刊物時，這是一個確鑿的信號，表明他的技術已經不再有效。
尤金·法瑪（Eugene Fama）大喊「尤里卡！」
如果艾文·費雪（Irving Fisher）在二十世紀前半葉矗立在財務經濟學的巔峰，那麼毫無疑問，在後半葉做到這一點的人是尤金·法瑪（Eugene Fama）。他的故事是近年來大多數偉大財務經濟學家的典型代表——他不是出生於富裕家庭，最初的學術計劃也不包括金融。他在大學主修法國文學，並且是一位天賦異稟的運動員。為了維持生計，他曾為一位金融教授工作，該教授出版了——你猜對了——一份股市通訊刊物。他的工作是分析市場交易規則。也就是說，制定能夠產生超越市場回報的策略。
查看歷史數據，他發現過去有很多策略是有效的。但奇怪的事情發生了。每當他確定一個過去表現出色的策略，它在未來就徹底失敗。雖然當時他沒有意識到，但他加入了一支日益壯大的才華橫溢的財務專家軍隊，從考爾斯開始，他們發現雖然很容易發掘過去成功的選股和擇時策略，但沒有一個能在未來奏效。
這是一個甚至許多專業人士似乎無法掌握的概念。你讀過或聽過多少次著名的市場策略師說，既然事件X剛剛發生，市場就會上漲或下跌，因為在事件X之前發生的十次中有八次都是這樣？這個經典但略顯老套的例子是「超級盃指標」（Super Bowl Indicator）：當舊國家橄欖球聯盟（NFL）的球隊獲勝時，市場表現良好；當舊美國橄欖球聯盟（AFL）的球隊獲勝時，市場表現不佳。
事實上，如果分析大量隨機數據，並不難找到一些看似與市場回報高度相關的事物。例如，大衛·萊因韋伯（David Leinweber）曾開玩笑般地在聯合國的資料庫中篩選，發現股市波動與孟加拉國的黃油生產量幾乎完美相關。我不希望用我自己的錢去測試這種關聯性。
然而，法瑪的時機把握得恰到好處。不久之後，美林證券（Merrill Lynch）資助了在芝加哥成立的證券價格研究中心（Center for Research in Security Prices, CRSP），法瑪便來到芝加哥大學攻讀研究生。這個非凡的組織，借助電子電腦的可用性，使得儲存和分析海量且高品質的股票數據成為可能，這是考爾斯只能夢想的事。任何時候你聽到投資專業人士提到1926年，這意味著他的數據來自CRSP。
法瑪已經開始懷疑股價是隨機的且不可預測的，他對CRSP數據進行的嚴格統計研究證實了這一點。但為什麼股價會呈現隨機行為？因為所有公開可用的資訊，以及大部分私人可用的資訊，已經反映在它們的價格中了。
的確，如果你的公司財務長最近被觀察到行為怪異並匆忙取得巴西簽證，你可能能夠從這項資訊中獲得巨大利益（儘管是非法的）。但你定期對大量公司股票重複這一壯舉的機率是零。隨著美國證券交易委員會（Securities and Exchange Commission, SEC）監控設備的不斷複雜化，即使只成功一次而不成為州政府的座上賓的機會也逐年降低。
換句話說，存在如此多有才華的分析師檢視股票的事實保證了他們任何人都沒有任何優勢，因為股價會幾乎瞬間反映他們的集體判斷。事實上，情況可能更糟：有良好數據表明，許多領域專家的集體判斷實際上比他們各自的個別判斷更為準確。
一個生動但非金融的例子是1968年潛艇鯊魚號（Scorpion）沉沒時極度準確的集體判斷。沒有人精確知道潛艇失事的位置，數十位專家對其位置的最佳估計分散在數千平方英里的海床上。但當將他們的估計值平均在一起時，其位置被鎖定在誤差220碼以內。換句話說，市場對股票適當價格或整個市場價格的估計，通常比最熟練的選股者的估計要準確得多。再換一種說法，明天價格的最佳估計就是……今天的價格。
財務經濟學家之間有個關於教授和學生在校园散步的笑話。學生停下來撿起他注意到在地上的一張十美元鈔票，但被教授制止。「別費事了，」他說，「如果那真的是十美元鈔票，早就有人把它撿走了。」市場的行為完全相同。
讓我們假設XYZ公司以40美元的價格出售，一位聰明的分析師意識到它實際價值50美元。他的公司或基金將迅速盡力購買所能獲得的所有股票，而
市場比你聰明 88 投資的四根支柱
股價很快就會上漲至每股 50 美元。整個過程通常只需幾天時間，且是在極度保密的情況下完成的。此外，這項操作通常並非由最初的分析師完成。當其他分析師注意到該股票的價格和成交量上升時，他們會進一步仔細研究該股票，並同樣意識到其價值為 50 美元。在股票市場中，偶爾確實會遇到散落在地上的十元鈔票，但這種情況極為罕見。你絕對不會想靠尋找這些鈔票來謀生。
「所有有用資訊都已反映在股價中，且分析是徒勞的」這一概念被稱為「有效市場假說」（Efficient Market Hypothesis, EMH）。儘管遠非完美，EMH 仍經受了那些認為積極選股具有價值的挑戰者的各種考驗。事實上，有證據表明，最優秀的證券分析師能夠成功選股。不幸的是，這種複雜的股票分析所帶來的利潤，會受到衝擊成本（impact costs）以及其他分析師跟風操作的影響而縮減。
從總體來看，股票研究的收益無法彌補其成本。Value Line 排名系統就是這方面的完美範例。大多數研究該系統的學者對其理論結果印象深刻，但由於上述因素，不可能利用其選股來賺取超額利潤。等到最新一期刊物寄到你的信箱或圖書館時，已經太遲了。事實上，就連 Value Line 本身似乎都無法讓這個系統發揮作用；其旗艦基金 Value Line Fund 在過去 15 年間跑輸 S&P 500 指數達 2.21%。其中僅有 0.8% 的差距是由於基金費用所致。如果連 Value Line 都無法使其系統運作良好，你又為何認為自己在刊物付印四週後才閱讀，就能戰勝市場呢？
這個問題還有另一個維度，這是大多數散戶投資者完全 unaware 的：你只有在交易股票時比對手知道得更多，才能賺錢。問題在於，你幾乎永遠不知道那些人究竟是谁。如果你能查明，你會發現他們的姓名像是 Fidelity、PIMCO 或 Goldman Sachs。這就像是一場網球比賽，而網球對面的選手卻是隱形的。壞消息是，在大多數時候，對面的是威廉絲姐妹（Williams sisters）。
我總是驚嘆不已，因為散戶投資者認為，只要花費 225 美元訂閱一份通訊雜誌、登入 Yahoo!，或遵循幾條簡單的選股規則，就能戰勝市場。此種行為在投資上等同於用小划艇對抗第六艦隊，其結果同樣是可以預期的。 90 投資的四根支柱
巴菲特與林奇 任何關於專業資產管理失敗的討論，若有人從房間後面舉起手， triumphantly 問道：「那華倫·巴菲特（Warren Buffett）和彼得·林奇（Peter Lynch）呢？」則是不完整的。即使是再堅決的有效市場擁護者，也無法不對他們的紀錄感到印象深刻，並給予他們金融界最罕見的形容詞——「技藝精湛」（skilled）。
首先，讓我們看看數據。在這兩人中，巴菲特的紀錄顯然最為令人印象深刻。從 1965 年初到 2000 年底，他經營的公司 Berkshire Hathaway 的帳面價值以每年 23.6% 的速度複利增長，而 S&P 500 指數則為 11.8%。Berkshire 股票的實際回報率甚至略高。這確實是令人震驚的表現。如果在 1964 年投入 10,000 美元給巴菲特，今天將擁有超過 200 萬美元。而且，不像第一章中出現的那種理論圖表，這裡有真正的投資者實際上獲得了這些回報。（其中有兩位分別叫華倫·巴菲特和他的 Berkshire 合夥人查理·蒙格。）但值得注意幾件事。 首先，Berkshire 並不完全是無風險投資。在截至 2000 年 3 月中旬的一年期間，該股票損失了近一半的價值，而市場則上漲了 12%。其次，隨著規模的不斷擴大，巴菲特的增速略有放緩。在過去的四年裡，他每年跑贏市場的幅度不到 4%。第三，也是最重要的一點，嚴格來說，巴菲特先生並不是一位投資經理人——他是一位企業家。他所收購的公司並非被動地持有在传统投資組合中；他成為這些公司管理層的一部分。毫無疑問，大多數現代公司為了讓他每週在角落辦公室待幾個小時，願意付出巨大的代價。
彼得·林奇的成就雖然令人印象深刻，但不如巴菲特那樣驚人。此外，他的個人歷史雖然值得稱道，但也引人深思。首先，林奇的公開發跡比巴菲特短得多。雖然他自 1965 年起就在 Fidelity 工作，但他直到 1977 年才被指派管理 Magellan 基金。即便如此，該基金直到 1981 年年中才對公眾開放——在此之前，它實際上是 Fidelity 創始家族 Johnson 家族的私人投資工具。從 1981 年年中到 1990 年年中，該基金的年均回報率為 22.5%，而 S&P 500 指數為 16.53%。這無疑是一個非凡的成就，但與巴菲特相比不在同一個層次。事實上，這並不算特別不尋常。在我撰寫本文時，過去十年間，有多達十幾檔國內共同基金的表現超越 S&P 500 指數達 6% 以上——即林奇的領先幅度。這大約只是純粹運氣所能預期的結果。 市場比你更聰明 91
他的績效與 Fidelity 強大的行銷實力相結合，導致資金流入量前所未有。Magellan 基金的資產從不足 1 億美元開始，在林奇於九年後離職時，已成長至超過 160 億美元。 林奇的名字和臉孔變得家喻戶曉；即使在他退休十多年後的今天，他那白髮蒼蒼、面容清癯的形象仍然是金融界最具辨識度的面孔之一。
Magellan 基金規模的快速擴張以及名氣帶來的聚光燈效應，不可避免地產生了負面影響。由於運氣不佳，在 1987 年股市崩盤前的幾天裡，林奇身在国外。那一年，他的表現落後市場近 5%。在輕微的公眾批評驅使下，加上他需要向自己證明仍然擁有魔法，他全身心投入工作，在 1988 年和 1989 年取得了良好的績效。隨著基金資產膨脹，他必須做出兩項重大妥協。
首先，他必須越來越關注大型公司。Magellan 最初投資於中小型公司：例如 La Quinta 和 Congoleum 等名稱。但在他的任期結束時，他已經在購買 Fannie Mae 和 Ford。如果存在所謂的選股技巧，那麼最大的利潤應該來自於那些 analyst coverage（分析師覆蓋）稀少的較小公司。由於被迫轉向由股票分析師廣泛研究的大型公司，林奇發現他的技能回報大幅減少。
其次，為了避免過高的衝擊成本，他必須購買越來越多的公司股票。在他的任期結束時，Magellan 持有了超過 1,700 檔股票。這兩項妥協都大幅降低了相對於 S&P 500 指數的績效。圖 3-5 生動地描繪了他相對於指數的領先優勢逐漸縮小的過程。在最後四年裡，他僅能跑贏 S&P 500 指數 2%。 筋疲力盡的他於 1990 年離職。
現在，在考慮了這兩個成功案例之後，讓我們退一步並得出一些結論： • 是的，林奇和巴菲特確實技藝精湛。但這兩位例外並沒有推翻有效市場假說。顯著的觀察結果是，在過去幾十年中實踐其技藝的數萬名資金經理人中，只有兩人顯示出無可辯駁的技能證據——這對專業資產管理而言 hardly a ringing endorsement（幾乎算不上熱烈的認可）。 • 我們只有在事後才會注意到巴菲特和林奇。在事前從蜂擁而至的基金經理人群體中挑出這兩位的機率近乎為零。（值得注意的是，就在 Magellan 基金對公眾開放之前，Fidelity 合併了兩支未成
成功的「孵化基金」（incubator funds）——例如 Essex 和 Salem——併入其中。）另一方面，像蔡先生（Tsai）和桑伯恩（Sanborn）這樣的故事有數百起之多：這些經理人在一段時間內表現卓越，但隨著資產因他們初期的成功而湧入，其績效便在一陣資產洪流中迅速消退。
• 對於共同基金投資者而言，即使是彼得·林奇（Peter Lynch）的績效也不算特別出色。在 1983 年左右他的才華廣為人所知後，這位極度充滿幹勁的個人僅能繼續跑贏市場七年，隨後他便察覺到局勢不妙，在其事業巔峰時選擇退休。大眾通常沒有意識到，投資公眾能夠獲得彼得·林奇的服務剛好只有九年時間，而最後四年他是在付出超人般的努力下，為了維持那微薄的勝出優勢，以對抗高昂的交易成本。
真正壞的消息
共同基金經理人的績效無法持續，且選股的回報率歸零，這已經夠糟糕了。當然，情況本來就應該如此。這些人就是市場本身，他們不可能全部都高於平均水準。不幸的是，華爾街並非《歡樂谷》（Lake Wobegon），在那裡所有孩子都高於平均水平。
市場比你更聰明 93 圖 3-5. Magellan 基金與 S&P 500 指數比較：林奇時期。（來源：Morningstar Principia Pro Plus。）
壞消息是，共同基金的篩選過程幾乎產生隨機結果。真正壞的消息是，這過程代價高昂。即使你堅持購買免手續費基金（no-load funds），你仍會承擔沉重的成本。即使是資訊最靈通的基金投資者，通常也不清楚這些成本的真實高度。
大多數投資者認為，招募說明書和年度報告中列出的基金費用比率（Expense Ratio, ER）就是持有基金的真實成本。錯了。除了費用比率之外，實際上還有三層額外的費用，而費用比率僅涵蓋基金的顧問費（給那些黑猩猩的薪水）和行政開支。下一層費用是交易產生的佣金（Commissions）。這些不包含在費用比率中，但自 1996 年起，美國證券交易委員會（SEC）已要求向股東報告。然而，它們在基金的年度報告中以極為晦澀的方式呈現，除非你擁有會計學位，否則根本無法計算出作為基金資產百分比的報酬損失是多少。
第二層額外費用是買賣股票的買進/賣出價差（Bid/Ask Spread）。股票的買入價格總是略高於其賣出價格，以提供「做市商」（Market Maker）利潤。（大多數金融市場都需要做市商——即撮合買賣雙方、並維持證券供應以便隨時出售，以確保市場順利運作的機構。買進/賣出價差促使組織提供這項至关重要的服務。）對於最大型、流動性最高的公司，這個價差約為 0.4%，並隨著公司規模減小而增加。對於最小型的股票，它可能高達 10%。外國股票的價差範圍通常在 1% 到 4% 之間。
最後一層額外費用——我們已經討論過的市場衝擊成本（Market Impact Costs）——是最難估算的。對於購買個別公司股票的小型投資者來說，衝擊成本不是問題，但對共同基金而言卻是真正的頭痛問題。顯然，衝擊成本的大小取決於基金的規模、公司的規模以及交易的總金額。作為初步近似值，假設它等於價差。
共同基金的四層成本： • 費用比率（Expense Ratio） • 佣金（Commissions） • 買進/賣出價差（Bid/Ask Spread） • 市場衝擊成本（Market Impact Costs）
綜合起來，這四層費用在大盤股基金（Large-cap funds）中最低，在小盤股和外國基金中居中，在新興市場基金中最高。它們彙整於表 3-1 中。
94 投資的四大支柱
回想一下，二十世紀股票的名目回報率（Nominal Return）為每年 9.89%，並且根據股利貼現模型（Dividend Discount Model, DDM），未來投資者實際獲得的實質回報（Real Returns）可能會小得多。這應該很明顯地表明，這不是你我作為共同基金投資者實際會獲得的回報。你必須從那個回報中扣除你分擔的基金總投資費用。
現在，問題的嚴重程度變得清晰可見。表 3-1 的最底行顯示了持有積極管理型基金（Actively Managed Funds）的實際成本。公平地說，這稍微誇大了情況。花在研究和分析上的錢並非完全浪費。正如我們所見，這種研究確實似乎能提高回報，但幾乎總是低於所花費的金額。第一行費用比率中有多少是用於研究？運氣好的話，大約佔一半。所以，即使我們使用更具慷慨性的歷史股票回報 9.89% 作為指導原則，積極管理在大盤股基金中會讓你損失約 1.5%，在外國/小盤股基金中損失 3.3%，在新興市場基金中損失 8%，分別留下 8.4%、6.6% 和 1.9% 的回報。這並不是一個誘人的前景。
共同基金行業近年來受益於高回報，這些回報掩蓋了大多數領域令人震驚的成本。一個例外是新興市場，那裡低資產類別回報和高成本的結合導致投資者大規模撤離。
鮑爾·福斯（Bill Fouse）的絕妙點子
到了 1970 年，專業投資者再也無法忽視那份記錄所謂專家經理人失敗的數據雪崩。在此之前，資金管理基於「偉人理論」（Great Man Theory）：找到那位能挑選股票的偉人並僱用他。當他失去手感時，再出去尋找下一位偉人。但顯然，這個想法已經破產：沒有偉人，只有幸運的黑猩猩。
市場比你更聰明 95 表 3-1. 積極管理型共同基金的費用層次
積極基金費用 大盤股 小盤股/外國 新興市場
費用比率 1.30% 1.60% 2.00%
佣金 0.30% 0.50% 1.00%
買進/賣出價差 0.30% 1.00% 3.00%
衝擊成本 0.30% 1.00% 3.00%
總計 2.20% 4.10% 9.00%
沒有任何比面對「你整個職業生涯不過是一場謊言」的鐵證更嚴苛的人格考驗了——也就是說，你曾費盡心力去精通的那門技藝根本毫無價值。大多數資金經理人都無法通過這項試煉，至今仍深陷於最深層的否認階段。我們將在本章末尾探討他們為積極管理所做的合理化辯解。
頂尖的分析家——如彼得·伯恩斯坦（Peter Bernstein，無親屬關係）、班傑明·葛拉漢（Ben Graham）、詹姆斯·弗汀（James Vertin）和查爾斯·艾利斯（Charles Ellis）等深思熟慮且具智慧的觀察者——痛苦地重新檢視他們的信念並調整了他們的實務操作。讓我們總結他們所Survey的蕭條前景：
• 資金經理人總體而言獲得的毛報酬率（Gross Returns），實際上就是市場本身的報酬率，因為他們就是市場。 • 投資者的平均淨報酬率（Net Return）是市場報酬率減去積極選股的費用。由於這筆費用平均介於 1% 到 2% 之間，一般投資者得到的報酬率比市場報酬率低約 1% 到 2%。 • 似乎很少有經理人能持續擊敗市場。最糟的是，幾乎沒有經理人能持續以支付其費用所需的 1% 到 2% 差距來擊敗市場。
在 1960 年代末進行現場調查的專業人士中，有一位名叫威廉·福斯（William Fouse）的年轻人。他對新的投資組合評估技術感到興奮，開始評估他在雇主美林銀行（Mellon Bank）同事們的績效表現。他震驚不已——那些資金經理人沒有一個接近擊敗市場。今天，只要花一美元，你就可以買一份《華爾街日報》，將數千檔共同基金的績效與標準普爾 500 指數（S&P 500）進行比較。令人驚訝的是，回想起來，30 年前，投資者和客戶從未想過要將他們的績效與某個指數進行比較，甚至在許多情況下，甚至不詢問他們的績效究竟如何。可悲的是，一般的客戶和他的經紀人仍然不會計算並基準化他們的報酬率。
然而，對福斯先生來說，解決方案很明顯。創建一個購買標準普爾 500 指數（S&P 500 Index）中所有股票的基金。這可以以最低的費用完成，並且保證能產生非常接近市場報酬率的結果。他的想法就像在名媛舞會上扔了一顆臭彈一樣，只獲得了相當少的熱情支持。很快地，他發現自己正在尋找替代工作。幸運的是，福斯最終加入了富國銀行（Wells Fargo），那裡為現代金融的理念提供了更具接受度的環境。
1971 年，老派信託部門主管詹姆斯·弗汀（James Vertin）不情願地批准了計畫，富國銀行（Wells Fargo）創立了第一檔指數型基金（Index Fund）。這是一場慘不忍睹的災難。他們決定不採用福斯最初的標準普爾 500 指數構想，而是持有紐約證券交易所（New York Stock Exchange）上所有 1,500 檔股票等額的金額。由於這些公司的股價經常朝截然不同的方向大幅波動，這需要幾乎不斷地買賣，以保持每個部位的價值相等。這又導致費用與積極管理的基金相當。直到 1973 年，福斯最初的構想——一種按市值比例持有標準普爾 500 指數（S&P 500）中所有股票的基金（因此不需要再平衡）——才被採納。
此時，有必要定義我們所指的「指數型基金」（Index Fund）。這通常指的是持有一個特定指數中全部或幾乎全部股票的基金，並不試圖挑選績效較佳的個股。較少見的情況是，它指的是持有符合某些嚴格標準的所有股票的基金，這些標準通常涉及規模或成長/價值特徵，例如市帳率（Price-to-Book Ratio）。如今，幾乎所有的指數型基金都是「市值加權」（Cap Weighted）。這意味著如果某檔股票的價值加倍或减半，其在指數中的相對貢獻也會隨之加倍或减半，因此不需要為了保持平衡而買賣任何股票。因此，只要股票留在指數中，就不需要因為市值變化而買賣股票。
富國銀行的指數型基金最初並未向公眾開放，但情況很快改變。幾年後，在 1976 年 9 月，約翰·波格（John Bogle）年輕的 Vanguard Group 推出了第一檔公開可購得的標準普爾 500 指數型基金（S&P 500 Index fund）。Vanguard 的基金並非一開始就大獲成功。兩年後，它僅吸收了 1,400 萬美元的資產。事實上，直到 1988 年，它的資產才突破十億美元大關——這是基金行業雷達上的門檻。但是，隨著指數化投資的好處逐漸被小型投資者察覺，它開始起飛。過去幾年來，它在資產規模的第一名寶座上，與林奇（Lynch）舊有的 Magellan 基金不相上下。
說實話，Vanguard 500 指數型基金變得有點太受歡迎了。在所有主要股票指數中，標準普爾 500 指數（S&P 500）在近年來表現最好。該基金吸收的大量新資產是「熱錢」（Hot Money），來自單純追逐績效的天真投資者。
這裡還有另一個面向：鄧恩法則（Dunn's Law），一種影響指數型基金的现象。鄧恩法則指出，當某個指數表現良好（也就是說，它比其他資產類別表現更好時），針對該特定資產類別進行指數化投資，相比積極管理的基金，表現會非常好。例如，在 1994 年到 1998 年的每一年裡，Vanguard 500 指數型基金在其同業基金群組——即所謂的「大型混合」（Large Blend）類別中——排名在前四分之一。但在 2000 年，它跌入了該類別的下半部。這主要是因為標準普爾 500 指數（S&P 500）在 1994 年到 1998 年間大幅跑贏所有其他指數，但在 2000 年卻是表現最差的指數。
指數化投資的效果如何？適當的評估方式是類比類比——也就是說，將大型成長型指數型基金與大型成長類別中的所有基金進行比較。晨星公司（Morningstar Inc.）是全球領先的共同基金投資工具供應商。我使用他們的 Principia Pro 軟體套件，對截至 2001 年 3 月 31 日為止的五年期間，適當的 Vanguard 指數型基金或 S&P/Barra 指數在其晨星類別中的績效進行了排名。排名為百分位排名，從代表前百分之一的排名 1 到代表最差的排名 100：
指數型基金/指數 | 排名 ---|--- Vanguard Large-Cap Growth | 28 Vanguard 500 Index Fund (Large-Cap Blend) | 20 Vanguard Large-Cap Value Fund | 34 Barra Mid-Cap Growth Index Fund | 8 S&P 400 Mid-Cap Index (Mid-Cap Blend) | 23 Barra Mid-Cap Value Index | 24 Vanguard Small-Cap Growth Fund | 73 S&P 600 Small-Cap Index (Small Cap Blend) | 63 Vanguard Small-Cap Value Fund | 30
因此，在九個類別中有七個類別，指數方法產生了高於平均的結果，而在九個類別中的四個類別，達到了前四分之一的績效。值得注意幾點觀察。
首先，晨星的資料庫存在倖存者偏差（Survivorship Bias）——它不包含每個類別中已滅絕的基金。如果將這些納入考慮，指數的績效看起來會更好。
其次，隨著時間跨度的延長，指數型基金的相對績效會進一步改善。用《華爾街日報》（The Wall Street Journal）的喬納森·克萊門茨（Jonathan Clements）的話來說：「績效來了又走，費用卻永遠存在。」
我們有四種類別——大型成長、大型混合、大型價值和小型混合——長達 15 年的數據（截至 2001 年 3 月 31 日）。這些指數和基金的百分位排名分別是 24、20、17 和 23。
顯然，避免昂貴的「黑猩猩」（指隨機選股的行為）的最佳方法，就是將費用降至最低，並透過指數型基金購買整個市場。
稅務
如果我提出的指數化投資論據對你來說還不夠有力，那麼請考慮稅務的影響。雖然我們許多人將基金存放在我們的