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@苗喵猫：GAFATA真的是个人人都能赚钱的机会吗？

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<p>当然，对于投资的事情，再怎么谨慎都不过分，我在本文中，将会对GAFATA做一个简要的回测，看看到底收益几何。</p> <p>GAFATA是这样的一种组合，包括了两个中概$阿里巴巴(BABA)$，$腾讯控股(00700)$，还有纳指的四大权重股$苹果(AAPL)$，$谷歌(GOOG)$，$亚马逊(AMZN)$，$脸书(FB)$。</p> <p>在实验之前，我根据原文的描述，做一些假设：</p> <p><strong>回测时间：2015年1月1日至2017年3月8日</strong></p> <p>阿里巴巴2014年9月19日才IPO。</p> <p>原文中说“过去一年多时间里”才想明白了GAFATA的投资逻辑，因此从2015年开始回测比较客观。</p> <p><strong>调仓周期：每月调仓</strong></p> <p>对于价值投资为主的GAFATA，频繁调仓有些说不过去。</p> <p><strong>模拟资产：10万美金</strong></p> <p>股票的单价太高，钱少了玩不转，钱多了对广大散户没有指导意义。</p> <p><strong>股票选择：将腾讯换成网易</strong></p> <p>因为我测试平台不支持港股。$网易(NTES)$同样是一只优秀的互联网中概股，月k走势和腾讯有一定的相似度（且代码中也含有T）。</p> <p><strong>参照物：纳斯达克指数</strong></p> <p>除了阿里巴巴，几乎全部是纳斯达克股票。</p> <p>调仓策略，原文中只说“制订了自己认为合理的比例和仓位，以及调整仓位的原则”。</p> <p>时间有限，我先来个最简单的等权平衡策略。</p> <ul> \n <li><strong>等权GAFATA</strong></li> \n</ul> <p>各股票平均仓位，然后每个月1号调仓，重新平衡。那么它的效果如何呢？</p> <p><img src=\"https://static.laohu8.com/5dd03c15b6f063b3e7d5634e1facfe73\"></p> <p>说实话，这个结果令人惊讶，我之前猜想可能仅仅比纳指好那么一点。</p> <p>下面我们来分析一下各数据。</p> <p><strong>策略收益</strong></p> <p>总收益84.2%，作为参照物的纳指仅有29.3%，接近纳指的3倍。</p> <p>原文中说“长期复合收益率25%以上，就是特别特别高的了”，GAFATA显然属于此类，并且远远超出预期。</p> <p><strong>sharpe比率 </strong></p> <p>这个值非常重要，具体计算公式网上可以查到，我们可以理解为承担每份风险所能获得的超额收益。一个低频策略（每月调仓），sharpe比率能达到1.46，非常不简单。</p> <p><strong>最大回撤 </strong></p> <p>回撤大的策略是很难用于实盘的。等权GAFATA的最大回撤为19.7%，相对于其收益率，这个回撤还算合理。</p> <p>目前我们已经有了一个初步的结论，即使采用了简单的调仓策略，GAFATA的各项指标也已经相当优秀。</p> <p>但是，选股，是一种门槛很高的技术，没有人永远正确，巴菲特也不行。</p> <p>我们做一个假设，假设李老师看走了眼，将$聚美优品(JMEI)$选入了股票池（网友：这不是看走眼，这是斜视），会发生什么情况呢？ （ps：除了聚美，你也可以选择$陌陌(MOMO)$，$宜人贷(YRD)$，$人人(RENN)$，$世纪互联(VNET)$等等一系列的无节操中概全家桶）</p> <p><img src=\"https://static.laohu8.com/b697ecc4c8989868a9bcaa9a64112718\"></p> <p>所有的指标都迅速恶化了，sharpe比率甚至低于1。虽然股票池中有这么多大牛股撑腰，但是哪怕出现一只熊股，都能对策略本身造成巨大的影响。</p> <p><span style=\"text-decoration: underline;\"><em>原因就在于，简单的等权策略，在每次调仓的时候，都会卖出好的股票，去补贴差的股票，形成一种“补仓”，并且会越跌越补，这在具有完善退市机制的美股市场，是相当危险的。</em> </span></p> <p>我决定在GAFATA中加入风险因子试试。</p> <p>我们将股票波动的方差，作为风险因子引入到策略中，对那些波动小的股票，我们给予更多的权重（风险因子的选择有很多，我选的是最简单的一种）。先来看看不加聚美优品的效果：</p> <p><img src=\"https://static.laohu8.com/dbfa2d4cf062a1391483e9c59c9a9f0d\"></p> <p>我们对比等权GAFATA，总体收益（84.2%vs79.9%），sharpe比率（1.46 vs 1.44），和最大回撤（19.7 vs 18.6），总体收益有所下降，但是回撤也下降了，好像没有很大的差别。</p> <p>但是如果加入聚美优品，情况又会如何呢？</p> <p><img src=\"https://static.laohu8.com/045e5c2eb19471caf2b4fc5c86a2ac5b\"></p> <p>和等权GAFATA相比，这个情况就完全不一样了，sharpe比率维持到了1.28，最大回撤也经受住了考验，风控GAFATA展现出了很强的稳定性，不会因为个别烂股而导致整个策略失败。在成交日志中我发现，由于聚美优品的高风险性，它在仓位中的占比一直不超过5%。</p> <p><em><span style=\"text-decoration: underline;\">我们想知道，GAFATA的超额收益到底是怎么来的？</span></em></p> <p>在回测图中，GAFATA和纳指几乎是同涨同跌的，但涨的更多，跌的更少。如果我们在策略中， <span style=\"text-decoration: underline;\"><em>加入一个做空纳指的因子，对冲系统性的下跌风险，虽然会减少了一些收益，但能显著改善最大回撤，将使得策略本身更加稳健。</em></span></p> <ul> \n <li><strong>对冲GAFATA</strong></li> \n</ul> <p>在实验中，我选取了$三倍做空纳指ETF(SQQQ)$作为对冲因子，并分配了6%的仓位，来看看效果吧：</p> <p><img src=\"https://static.laohu8.com/417627ce317642d814aee00dcbd5fbeb\"></p> <p>不出所料，我们的总收益下降了14.5%（79.9vs56.8），但是我们的最大回撤下降了19.9%（18.6vs14.9），起到了部分对冲的效果，因此sharpe比率也从1.44升到了1.47。</p> <p>当然，<span style=\"text-decoration: underline;\"><em>选用SQQQ只是一个实验，一个是它存在损耗，第二个是杠杆还不够大</em></span>。期权会不会是一个更合适的对冲品种呢？有兴趣的虎友们也可以测试一下。</p> <p><strong>总结 </strong></p> <p>从2015年至今，等权GAFATA能赚到84.2%的收益，风控GAFATA能赚到79.9%的收益，对冲GAFATA能赚到68.3%的收益。<span style=\"text-decoration: underline;\"><em>也就是说，李笑来老师通过投资GAFATA，完美的实现了高收益低风险（忽略定投效应）。</em></span></p> <p>GAFATA的选股智慧，都浓缩在李老师的文章中了。并非每一个价值投资者，都需要看懂财报，实时跟踪各种消息。</p> <p>用常识炒股，用逻辑炒股，同样也能获得丰厚的超额收益。</p> <p><strong>后记 </strong></p> <p>过去两年，一二线城市房价上涨超过100%，GAFATA盈利超过70%，你也晒晒你的收益呗？那些错过了“视而不见”机会的人们，也好好的反思一下吧。</p> <p><strong>后记plus</strong> &nbsp;</p> <p>其实原策略中去掉阿里巴巴，效果更好。</p> <p>献给将文章看到最后的有缘人。 &nbsp;</p> <p>#李笑来思考与行动# #量化投资其实没那么难#</p></body></html>","htmlText":"<html><head></head><body><p>在拜读了@李笑来 李老师的上一篇文章&nbsp;<a href=\"https://laohu8.com/TW/48343\">GAFATA 是个人人都能把握的机会</a>&nbsp;后，很多虎友应该和我有同样的疑问，这个GAFATA到底有多能赚？甚至有些人已经准备跃跃欲试了。</p> <p>当然，对于投资的事情，再怎么谨慎都不过分，我在本文中，将会对GAFATA做一个简要的回测，看看到底收益几何。</p> <p>GAFATA是这样的一种组合，包括了两个中概$阿里巴巴(BABA)$，$腾讯控股(00700)$，还有纳指的四大权重股$苹果(AAPL)$，$谷歌(GOOG)$，$亚马逊(AMZN)$，$脸书(FB)$。</p> <p>在实验之前，我根据原文的描述，做一些假设：</p> <p><strong>回测时间：2015年1月1日至2017年3月8日</strong></p> <p>阿里巴巴2014年9月19日才IPO。</p> <p>原文中说“过去一年多时间里”才想明白了GAFATA的投资逻辑，因此从2015年开始回测比较客观。</p> <p><strong>调仓周期：每月调仓</strong></p> <p>对于价值投资为主的GAFATA，频繁调仓有些说不过去。</p> <p><strong>模拟资产：10万美金</strong></p> <p>股票的单价太高，钱少了玩不转，钱多了对广大散户没有指导意义。</p> <p><strong>股票选择：将腾讯换成网易</strong></p> <p>因为我测试平台不支持港股。$网易(NTES)$同样是一只优秀的互联网中概股，月k走势和腾讯有一定的相似度（且代码中也含有T）。</p> <p><strong>参照物：纳斯达克指数</strong></p> <p>除了阿里巴巴，几乎全部是纳斯达克股票。</p> <p>调仓策略，原文中只说“制订了自己认为合理的比例和仓位，以及调整仓位的原则”。</p> <p>时间有限，我先来个最简单的等权平衡策略。</p> <ul> \n <li><strong>等权GAFATA</strong></li> \n</ul> <p>各股票平均仓位，然后每个月1号调仓，重新平衡。那么它的效果如何呢？</p> <p><img src=\"https://static.laohu8.com/5dd03c15b6f063b3e7d5634e1facfe73\"></p> <p>说实话，这个结果令人惊讶，我之前猜想可能仅仅比纳指好那么一点。</p> <p>下面我们来分析一下各数据。</p> <p><strong>策略收益</strong></p> <p>总收益84.2%，作为参照物的纳指仅有29.3%，接近纳指的3倍。</p> <p>原文中说“长期复合收益率25%以上，就是特别特别高的了”，GAFATA显然属于此类，并且远远超出预期。</p> <p><strong>sharpe比率 </strong></p> <p>这个值非常重要，具体计算公式网上可以查到，我们可以理解为承担每份风险所能获得的超额收益。一个低频策略（每月调仓），sharpe比率能达到1.46，非常不简单。</p> <p><strong>最大回撤 </strong></p> <p>回撤大的策略是很难用于实盘的。等权GAFATA的最大回撤为19.7%，相对于其收益率，这个回撤还算合理。</p> <p>目前我们已经有了一个初步的结论，即使采用了简单的调仓策略，GAFATA的各项指标也已经相当优秀。</p> <p>但是，选股，是一种门槛很高的技术，没有人永远正确，巴菲特也不行。</p> <p>我们做一个假设，假设李老师看走了眼，将$聚美优品(JMEI)$选入了股票池（网友：这不是看走眼，这是斜视），会发生什么情况呢？ （ps：除了聚美，你也可以选择$陌陌(MOMO)$，$宜人贷(YRD)$，$人人(RENN)$，$世纪互联(VNET)$等等一系列的无节操中概全家桶）</p> <p><img src=\"https://static.laohu8.com/b697ecc4c8989868a9bcaa9a64112718\"></p> <p>所有的指标都迅速恶化了，sharpe比率甚至低于1。虽然股票池中有这么多大牛股撑腰，但是哪怕出现一只熊股，都能对策略本身造成巨大的影响。</p> <p><span style=\"text-decoration: underline;\"><em>原因就在于，简单的等权策略，在每次调仓的时候，都会卖出好的股票，去补贴差的股票，形成一种“补仓”，并且会越跌越补，这在具有完善退市机制的美股市场，是相当危险的。</em> </span></p> <p>我决定在GAFATA中加入风险因子试试。</p> <p>我们将股票波动的方差，作为风险因子引入到策略中，对那些波动小的股票，我们给予更多的权重（风险因子的选择有很多，我选的是最简单的一种）。先来看看不加聚美优品的效果：</p> <p><img 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原文中说“过去一年多时间里”才想明白了GAFATA的投资逻辑，因此从2015年开始回测比较客观。 调仓周期：每月调仓 对于价值投资为主的GAFATA，频繁调仓有些说不过去。 模拟资产：10万美金 股票的单价太高，钱少了玩不转，钱多了对广大散户没有指导意义。 股票选择：将腾讯换成网易 因为我测试平台不支持港股。$网易(NTES)$同样是一只优秀的互联网中概股，月k走势和腾讯有一定的相似度（且代码中也含有T）。 参照物：纳斯达克指数 除了阿里巴巴，几乎全部是纳斯达克股票。 调仓策略，原文中只说“制订了自己认为合理的比例和仓位，以及调整仓位的原则”。 时间有限，我先来个最简单的等权平衡策略。 等权GAFATA 各股票平均仓位，然后每个月1号调仓，重新平衡。那么它的效果如何呢？ 说实话，这个结果令人惊讶，我之前猜想可能仅仅比纳指好那么一点。 下面我们来分析一下各数据。 策略收益 总收益84.2%，作为参照物的纳指仅有29.3%，接近纳指的3倍。 原文中说“长期复合收益率25%以上，就是特别特别高的了”，GAFATA显然属于此类，并且远远超出预期。 sharpe比率 这个值非常重要，具体计算公式网上可以查到，我们可以理解为承担每份风险所能获得的超额收益。一个低频策略（每月调仓），sharpe比率能达到1.46，非常不简单。 最大回撤 回撤大的策略是很难用于实盘的。等权GAFATA的最大回撤为19.7%，相对于其收益率，这个回撤还算合理。 目前我们已经有了一个初步的结论，即使采用了简单的调仓策略，GAFATA的各项指标也已经相当优秀。 但是，选股，是一种门槛很高的技术，没有人永远正确，巴菲特也不行。 我们做一个假设，假设李老师看走了眼，将$聚美优品(JMEI)$选入了股票池（网友：这不是看走眼，这是斜视），会发生什么情况呢？ （ps：除了聚美，你也可以选择$陌陌(MOMO)$，$宜人贷(YRD)$，$人人(RENN)$，$世纪互联(VNET)$等等一系列的无节操中概全家桶） 所有的指标都迅速恶化了，sharpe比率甚至低于1。虽然股票池中有这么多大牛股撑腰，但是哪怕出现一只熊股，都能对策略本身造成巨大的影响。 原因就在于，简单的等权策略，在每次调仓的时候，都会卖出好的股票，去补贴差的股票，形成一种“补仓”，并且会越跌越补，这在具有完善退市机制的美股市场，是相当危险的。 我决定在GAFATA中加入风险因子试试。 我们将股票波动的方差，作为风险因子引入到策略中，对那些波动小的股票，我们给予更多的权重（风险因子的选择有很多，我选的是最简单的一种）。先来看看不加聚美优品的效果： 我们对比等权GAFATA，总体收益（84.2%vs79.9%），sharpe比率（1.46 vs 1.44），和最大回撤（19.7 vs 18.6），总体收益有所下降，但是回撤也下降了，好像没有很大的差别。 但是如果加入聚美优品，情况又会如何呢？ 和等权GAFATA相比，这个情况就完全不一样了，sharpe比率维持到了1.28，最大回撤也经受住了考验，风控GAFATA展现出了很强的稳定性，不会因为个别烂股而导致整个策略失败。在成交日志中我发现，由于聚美优品的高风险性，它在仓位中的占比一直不超过5%。 我们想知道，GAFATA的超额收益到底是怎么来的？ 在回测图中，GAFATA和纳指几乎是同涨同跌的，但涨的更多，跌的更少。如果我们在策略中， 加入一个做空纳指的因子，对冲系统性的下跌风险，虽然会减少了一些收益，但能显著改善最大回撤，将使得策略本身更加稳健。 对冲GAFATA 在实验中，我选取了$三倍做空纳指ETF(SQQQ)$作为对冲因子，并分配了6%的仓位，来看看效果吧： 不出所料，我们的总收益下降了14.5%（79.9vs56.8），但是我们的最大回撤下降了19.9%（18.6vs14.9），起到了部分对冲的效果，因此sharpe比率也从1.44升到了1.47。 当然，选用SQQQ只是一个实验，一个是它存在损耗，第二个是杠杆还不够大。期权会不会是一个更合适的对冲品种呢？有兴趣的虎友们也可以测试一下。 总结 从2015年至今，等权GAFATA能赚到84.2%的收益，风控GAFATA能赚到79.9%的收益，对冲GAFATA能赚到68.3%的收益。也就是说，李笑来老师通过投资GAFATA，完美的实现了高收益低风险（忽略定投效应）。 GAFATA的选股智慧，都浓缩在李老师的文章中了。并非每一个价值投资者，都需要看懂财报，实时跟踪各种消息。 用常识炒股，用逻辑炒股，同样也能获得丰厚的超额收益。 后记 过去两年，一二线城市房价上涨超过100%，GAFATA盈利超过70%，你也晒晒你的收益呗？那些错过了“视而不见”机会的人们，也好好的反思一下吧。 后记plus 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