我一个做FOF的，我容易吗？

“今年的业绩必须做到6%以上，否则无法覆盖我们的成本”，小兵想着月度投资会上老板严肃的表情和提出的要求，陷入了沉思。市场中性策略在亏钱，CTA也在亏钱，糟糕的是，还看不到何时会止跌企稳。想着如果今年不能收获一个让客户满意的业绩，明年这块业务可能就要被砍掉了。

2010年股指期货上市，小兵就在从事量化对冲的研究和投资。想着那些年一条条漂亮的净值曲线，小兵觉得失望、郁闷。

此刻，坐在对面的——量化投资老兵，也是小兵的老板——老章，似完全没有察觉到小兵的郁闷，依然在步步紧逼，问题一个接着一个。

老章：为什么要选择做量化对冲FOF？

小兵：前些年行业遭遇资产荒，我们积极探索一些类固收资产，当时觉得量化对冲类的产品波动小收益稳定，可以看作是固收类资产的替代品进行配置。股票权益类资产的波动太大，受不了。

老章：为什么说量化对冲类的产品波动小、收益稳定？

小兵：我们计算它的夏普率、最大回撤、净值创新高所需最长时间等指标，量化对冲类产品的这些指标都很好看。

老章：夏普率是什么意思？

小兵觉得自尊心受到了伤害，冷笑道，学过投资学的大学生都知道啊，就是超额收益率比上风险啊。

老章注意到小兵的不悦，点头说到，我们需要把最简单的概念理解深刻，

Understand simple things deeply，其它的概念都是可以从这些最简单的概念出发来理解——那么，什么是超额收益率？

小兵嗅到了其中的哲学意味，兴致大振，正色道，超额收益率就是预期收益率减去无风险收益率。我们在计算夏普率时，用过去一段时间的平均收益率作为预期收益率的估计，用过去一段时间的标准差作为风险的估计。

 “平均值是什么，标准差又是什么”？

想到老章刚才说的Understand simple things deeply，小兵觉得这个问题肯定大有玄机，略加思考便明白了老章提这个问题的意图。

他在纸上画出了下面的图形，三条收益率分布曲线有着相同的平均值和标准差，也就是说它们的夏普率是相同的，但是对投资决策的意义却是完全不同。

“左倾”的曲线意味着大概率赚小钱、小概率亏大钱，时间是它的敌人，在长期投资安排上是需要回避或不能重仓的；“右倾”的曲线意味着大概率亏小钱、小概率赚大钱，时间是它的朋友，在长期投资安排上是值得考虑重仓的。

平均值和标准差对描述正态分布可能足够了，但是实际问题的分布往往都不是正态的，基于正态分布假设的一些统计指标往往是误导的，给你虚幻的安全感。

以有限的样本去估计整体会有很大的偏差，特别是那些藏着黑天鹅的整体，样本量再大也可能观察不到黑天鹅。观察不到并不意味着不存在。他想到一只华尔街的基金，随手画出了它的累计收益率曲线，从2000年到2007年，长达6、7年的时间里，稳定盈利，超高的sharpe，超低的最大回撤。然而在时间面前，藏着的黑天鹅终究会飞出来，还没等你反应过来，瞬间就会把那虚幻的安全感击得粉碎。

对小兵的悟性，老章大加赞赏，若有所思的说道，“知易行难啊”。

小兵苦笑着，没有办法，投委会希望我们的工作能基于一些客观的指标，定性的说明过不了流程。在尽调过程中，很多基金展示的也是历史的夏普率等指标，说是不能对未来做出预测，你们看着办吧。想着那些张口闭口“高sharpe”的基金经理，小兵都已经麻木了，业内都这样，我能有什么办法？

人啊，首先是个从众的物种，没有什么能比脱离群体更让人感到可怕的了。人的最大需求，可能并不是什么对错，而是得到同事同行的认可，他宁可是错的也要追随潮流、追随leader。

我倒是想重仓大概率亏小钱、小概率赚大钱的投资策略啊，但这可能吗？小兵想到自己做债的那些同事，天天都在赚钱，净值曲线笔直的往上走。自己管的FOF一个月不赚钱，就会感觉到上上下下的冰冷目光，更不用说是亏钱，甚至几个月或整年都在亏钱（小钱，亏小钱）了。“固收替代品”就是个天大的笑话。对于这个定位，小兵异常愤懑。

投资是一种概率游戏。在依赖于概率的系统中，短期结果的变数太大，正确的决策不一定带来好的结果，好的结果也不一定是由正确的决策带来的，怎么可能仅仅凭借短期结果对决策质量下定论呢？长期来看，决策过程决定结果，应该注重决策过程而不是结果。

这个道理说起来都懂，但做起来往往就不是一回事儿了，尤其是处于精致的集体决策链条上就更难了。结果是客观易见的，而过程往往是主观而不可度量的。

提到追求稳定的现金流，小兵更是一肚子的苦水。在一个概率系统里，某个事件发生的可能性多大并不重要，重要的是事件发生时能赚多少钱。比如，下个月股票指数90%的可能性会上涨，10%的可能性下跌，应该做多还是做空？

正确的思考是要衡量赔率或者说期望收益：如果上涨的空间是1%，下跌的空间是30%，在投资思维下，选择做空是很合算的；如果是追求稳定现金流、看重结果而不是决策过程的思维，就会碰到决策上的抉择：是闭着眼睛赌大概率的事，还是理智的赌高赔率的事？

赌大概率事件，如果运气不错，12个月下来赚个10%-12%的收益率，上上下下都很happy，发自内心地称赞说你水平真高、对形势的研判真准啊；如果不幸错个一两次呢？会很头痛，但是同事同行都这样做，大家的结果都差不多，借口发生了难以避免的系统性事件、出了黑天鹅，上上下下都会真心表示理解。

赌高赔率的事呢，如果运气不错，12个月下来赚个20%-30%，上上下下会很羡慕，说你丫运气真好，赌对了；如果不幸12次都赌错了，尤其是同事同行都不是这样做的，大家都赚钱而且是稳定的钱，只有你一个人亏钱，上上下下对你投以同情的眼光，当着你的面好心地安慰你说会好的会好的。背后客观地评价说这厮水平真够烂的，明摆着的事怎么会判断错呢，明年别让他管钱了。

人类的生活啊，很大一部分是关于“形象管理”的，多数的决策并不是由理智而是由情绪驱动的。

可是老章并不理会小兵的愤慨，“为什么大家会怕波动呢”？

“波动大容易亏钱”， 小兵试图从沮丧的状态中振作起来，“我理解波动并不等同于风险。但是一个波动大的投资策略出现回撤，如果我不能理解它靠什么赚钱以及赚的是什么钱，我就会对以前的决策产生怀疑，怀疑会导致恐惧，尤其是我做的东西跟同事同行不一样的时候。”

“一个策略或一只股票跌了20%，如果你确信一年以后会翻倍，还会害怕吗？”

“那当然是不会的，我还希望它能多跌一些呢。”

“所以，人们并不是因为波动而恐惧，而是因为无知而恐惧。”

小兵头脑里灵光一闪，有些豁然开朗了。他迅速地理清了自己的工作思路。

在投资策略和基金选择上，需要有一些终极知识，这些知识必须能抵挡住任何怀疑。如果没有这样的终极据点，在不确定性的环境下，一个随机的扰动就会让你产生怀疑，怀疑带来恐惧，在恐惧的情绪里就会做出一些短期的、受迫的、不明智的决策。

在困难的环境里，复杂高深的技术、专家大牛的能力等等都是浮云，并不能抵挡怀疑。巴菲特够牛够专家了吧，1999年到2000年不也曾被怀疑不能适应新经济了吗。在需要你顶住压力坚持下去的时候，那些复杂高深的模型不加重你的怀疑就算不错了。

想想那些漂亮的净值曲线和高sharpe背后的陷阱吧，为了得到一个高夏普率，你都不知道基金经理们在哪些地方整了容，那些精心设计的、复杂的模型和参数优化，在焦头烂额、疑虑重重的时候，你还能指望它们给你信心？

仅凭历史业绩、夏普率等历史统计数字是经不起推敲和质疑的，这些数字并不是终极知识的来源。终极知识只能来自于经得起推敲的最朴素的常识。一只基金靠什么赚钱、赚的是什么钱以及怎样赚钱的，understand simple things deeply。

常识怀疑主义是一种很赞的态度：不相信某只基金有取得超额回报的能力，除非有足够的证据表明不是这样，它必须能对所有合理的质疑提出经得起推敲的反驳。

为了把FOF做好，这些终极知识也必须传递并成为决策层的知识。抱怨领导不懂，是LOSER的行为。只有领导在困难环境下能顶得住，才会有人为你遮风挡雨。

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