模型与未知的交汇：罗森伯格和量化投资的经验教训
Mona Zhang, CFA
2025年3月25日
作为一名基本面投资者，我始终坚信，驾驭市场周期并创造长期回报的关键在于对商业基本面的深刻理解。然而，随着时间的推移，我逐渐意识到量化工具在投资组合管理中发挥着独特而宝贵的作用，尤其是在风险评估和解读市场行为方面。
有时，我们失去的不仅仅是一位学者，更是一种看待世界的方式。得知巴尔·罗森伯格去世的消息，我深感反思。我曾使用过Axioma Inc.模型（该模型被认为是罗森伯格创建的巴拉模型的主要竞争对手），因此决定写这篇短文，既是为了纪念他，也是为了重温我自己对量化投资和风险因子模型的探索。
💡 巴尔·罗森伯格是谁？
罗森伯格被认为是现代量化投资和风险因素建模的先驱之一。他创建的巴拉模型至今仍被全球机构投资者和资产管理公司广泛使用，用于识别和量化投资组合风险因素，为风险管理增添结构性和规范性。
鲜为人知的是，罗森伯格也是一位虔诚的佛教徒，他始终以谦逊和敬畏之心看待世界的不确定性——以及市场的不可预测性。作为一名佛教徒，这种哲学理念深深地引起了我的共鸣。
量化工具如何补充基本面投资
在我自己的投资实践中，基本面研究一直是基础——了解公司的价值主张、商业模式、竞争优势、增长潜力、文化和人员以及财务状况（Trunity Partners Ltd. 在日常分析中应用的框架）。
多年来，我还探索了如何将量化工具（尤其是风险模型）整合到投资组合管理和头寸规模决策中。
当时我主要使用Axioma模型，它是罗森伯格巴拉模型的直接竞争对手。虽然我更倾向于基本面分析，但必须承认，量化模型让我看到了另一个维度：投资组合层面“因子风险”的隐秘世界。
1. 识别隐藏的风险暴露
这些工具对于管理资产管理规模较大的多元化投资组合尤其有用，尤其是那些以指数为基准的投资组合。它们使我们能够系统地发现各种因子敞口——价值、增长、动量等——甚至评估投资组合对通胀或利率变化的敏感度。更重要的是，它们帮助我们量化对各种经济因素的敏感度，而不是依赖投资组合经理的“直觉”。
💡 什么是风格因素？
风格因子是量化投资中广泛使用的风险因子。它们代表系统性的回报驱动因素，例如价值、增长、动量、低波动性和质量。量化投资者使用模型来衡量投资组合对这些因子的敞口，并评估投资组合在风险风格和潜在因子偏差方面是否“平衡”。
借用食物的比喻：
基本面投资者就像厨师——他们关注的是食物的成分：蔬菜、蛋白质、谷物或乳制品（代表行业、公司、地区或商业模式）在投资组合中所占的比例。
然而，量化投资者就像营养学家一样——他们关注膳食的营养成分：它含有多少蛋白质、碳水化合物、脂肪或微量营养素（对应于价值、增长或动量等风格因素）。
这两种观点都旨在评估这顿“餐食”——或者说投资组合——是否均衡。它们只是从不同的角度来看待问题：一个关注食材，另一个关注营养成分。两者在构建健康的投资策略方面可以互补。
2. 通过因子倾斜优化仓位调整
更重要的是，模型提供了根据投资组合的风险承受能力调整头寸规模的指导——建议在何处增加或削减头寸以降低波动性或因子集中度。
一个让我印象深刻的案例：我今天如何看待模特
2021年，在管理一个内部投资组合时，我发现自己正在一个由高估值的美国科技股主导的市场中摸索。当时，该投资组合持有大量增长型和动量型股票。
我使用的风险模型标记了这种不平衡，并建议增加对博通的投资，将头寸推至投资组合风险承受能力的上限。
当时，博通尚未进入人工智能炒作周期——它仍然主要是一家专注于网络交换机和软件收购的半导体公司。但其强大的价值倾向（或者说合理的估值）为投资组合提供了天然的增长和动量风险对冲。
此外，自2021年年中以来，许多成长型股票的估值已远超历史平均水平，美联储可能大幅加息也是机构投资者讨论最多的风险因素。所有这些都会让基本面投资者对市场感到担忧。
我遵循风险模型的建议，将博通的权重提高到风险模型建议的水平；在 2022 年市场低迷期间，该股的表现显著优于市场。
像许多积极的基本面投资者一样，我过去常常依赖经验或直觉来调整仓位——比如最高持仓比例应该是7%还是6.5%。但这次，该模型帮助我做出了更量化、更系统、更注重风险的决策。
这次经历再次证实了我的观点：模型不能取代投资判断，但它们是至关重要的第二层防御。
话虽如此，但事情的另一面可能也是真实的。
🧩 当模型失效时：历史教训
历史也提醒我们，模型虽然有用，但并非在所有市场条件下都能发挥作用。一个明显的例子发生在2018年至2020年期间，当时价值因子的表现持续逊于增长因子。
在此期间，收益率下降和巨大的流动性促使投资者涌入高增长科技公司。这些公司的盈利和现金流表现强劲，尤其是在新冠疫情期间远程办公趋势的推动下，这推动了成长型股票在未出现通常的均值回归趋势的情况下表现出色。
另一个标志性的例子是1998年美国长期资本管理公司（LTCM）的倒闭。LTCM由诺贝尔奖获得者创立，并拥有成熟的模型，但当过度杠杆和对模型的盲目依赖遭遇市场混乱和尾部风险的严酷现实时，LTCM最终倒闭了。
因此，对于量化投资者来说，一些基本的观点可能有助于理解模型的局限性。
风险可以衡量，但回报必须预测
从2018年至2020年期间的因子表现不佳到长期资本管理公司的倒闭，这些事件都提醒我们：“模型可以分解风险，但无法预测回报。”
根据我的经验，任何模型最难的部分不是计算风险，而是估计公司的长期回报。
模型可以精确计算波动率、协方差、贝塔系数和因子敞口，但它们永远无法取代投资者对公司增长潜力、竞争地位或领导力执行力的定性判断。尤其是在涉及文化、价值观和其他“无形资产”时，没有任何模型能够量化这些因素。
事实上，这些定性见解通常决定了一家公司是否能够适应并在快速变化的世界中蓬勃发展。
对我来说，了解公司背后的“人和文化”是投资中最困难也是最有价值的部分。
罗森伯格的佛教一面
我发现罗森伯格的另一面也特别有意义——他还在伯克利的一所佛教学院任教近40年。
虽然我从未有机会听过他的课，但我理解他为何如此谦逊地对待不确定性。在佛教中，无常是世界最基本的真理之一。
罗森伯格的投资理念并非盲目相信模型，而是清晰地认识到模型的局限性。模型是工具，但长期投资需要洞察力，以及穿透短期噪音、洞察企业本质的能力。
这是我在自己的职业生涯中不断践行的信念。
🖋️ 作者注
投资世界充满不确定性和意外。但持久的成功不仅取决于模型，还取决于对企业、市场和人才的深刻洞察。
罗森伯格的遗产教会我的不仅仅是定量学科——它提醒我在世界无法轻易找到答案时要保持深思熟虑和谦逊。
👉 因此，我要默默地提醒自己以及那些走在长期投资道路上的人：保持饥饿、保持谦逊、保持好奇。
免责声明：本文仅供参考和教育之用，不构成财务、投资、法律或税务建议。文中表达的观点仅代表我个人，并不一定反映Trunity Partners Ltd.或其关联公司的观点。任何对特定资产、历史事件或个人的提及均仅供参考，并不代表对未来表现的认可或预测。读者在做出投资决策前，应自行进行尽职调查或咨询持牌顾问。
