昨晚临睡前,看到一位群友谈投资回报,举了一个例子:
如果现在有3个投资机会,你会投资哪个?
A.
B.
C.
他认为C是最理想的模型。并总结出公式:投资价值=成功概率*回报倍数
不知道当你看到这个选择题是,会是什么选项。若是我,一个都不会选!因为这个假设里隐藏的风险是未知的。A、B、C中都没都提到失败时的损失是多少,我们无法做出决定投哪个,投多少?
现实中很多人喜欢谈成功能赚多少,却很少想失败会损失多少。但作为一个低风险投资者,考虑得更多的必定是“赚得多,亏得少”。找到一个正向的有利的不对称风险和收益机会,长期坚持,赚钱很容易;相反一个不利的不对称模型,长期必然亏本。
什么是有利的不对称的风险和收益机会?比如说,投一枚硬币X,得正面赚2元,得反面亏1元。如果我们投币的机会成本为0,那么每投2次我们可赚1元,投1万次赚5000元,若能一直投下去,必将富可敌国。
考虑到我们投资都有成本。我们来看硬币Y,付1元可投币一次,正面得3元,反面得0元。如果我们付出100元投100次,按概率有50次能收会3元,另50次收回0元,收益150元-成本100元=50元。这枚硬币的投资回报率为50%,相当不错。它不是硬币,它是一台印钞机!
但是,虽然它是一台印钞机,有一个风险也必须考虑:如果你只有1元钱,风险是多少?付出你全部的1元钱投1次币,有50%的机会是归0,如果反面朝上游戏就结束了,没有机会再投第二次。也就是说,如果我们全仓投入,有50%的机率血本无归!
因此,我们考虑概率时,还必须考虑仓位。即便绝美到“99%的机会赚10倍, 1%的机会归0”,我们都不能一次全仓投入,因为1%这个“黑天鹅”可以让我们永远离场。
我问这位群友,你这个假设中没有提到失败的亏损是多少?群友答:失败全赔(归0)。好了,这样A\B\C的风险和收益就很清晰了。
首先,因为归0的可能性存在,任何一个都不能一次全仓。
在平均投入的前提下,来看这3枚硬币的赚赔率。
A:投入100元投100次币,1次收回1000元,99次归0,
B:投入100元投100次币,5次收回10元,95次归0,
C:投入100元投入100次币,25次收回4元,75次归0
显然,只有硬币A是一枚赚钱机器。
我们可以借用群友的公式:投资价值=成功概率*回报倍数,来计算一下。
A投资价值=1%*1000=10
B投资价值=5%*10 =50%
C投资价值=25%*4=1
我们可以知道:1是平,小于1为亏,大于1为赚。
我们对公式做一下改进:投资价值=成功概率*回报倍数-1
A投资价值=1%*1000-1= 900%
B投资价值=5%*10 = -50%
C投资价值=25%*4= 0
可以清晰的看到三枚硬币的赚赔:A赚900%,B亏50%,C平。
如果要投资,A肯定是当然之选。但是,你投A就能赚到900%吗?当然不是。
首先,因为归0的可能性存在,你不能一次性全仓A。
其次,只有在每次投入1%仓位,投足100次的情况下,才可能赚900%
在实际操作中,就是将100%的仓位,分散投入到A类品种的100个标的中。最接近的是风险投资,投资100个项目,有1个赚1000倍,就可以获得整体投入的10倍利了。
因此,每支仓位<</span>成功概率 且 <</span>失败概率,越分散越好。这样能让我们最接近平均收益。
这个理念可以引入到投资亏损债券。假设Q债券的收益率是20%,10%的可能性归0,90%的可能性到期还本付息。那么可以计算出:投资价值=90%*1.2-1=8%,8%就是投资Q债的平均收益。如果想获得8%的平均收益,每支Q债不能超10%仓位。
上述做法只适合高失败率(大于10%的归0可能)的品种。归0可能极低的品种,则不适合这样分配仓位。比如:假设市场上有1000支普通债券,平均收益率是5%,0.1%的可能性归0,0.1%的可能性到期还本付息。那么可以计算出:投资价值=99.9%*1.05-1=4.9%,4.9%就是平均收益。最能接近平均收益的仓位分配是将资产平均到1000支债券中。但这是不可能完成的任务!
仓库精确到多少合适?没有答案。本文讨论更重于理念,实际操作中未必可照搬,因为现实中很难有这么完美,概率如此清晰的品种。我们对赚赔概率的估计是模糊的,或者市场无法找到如此之多的标的去分散建仓以达到平均收益。概率决定平均收益,仓位决定风险敞口。仓位多少并无统一标准,不只要考虑到风险敞口,还要留下余地,并且因不同人的性格和心理承受力而异。