向伯特·巴卡拉克和狄昂·华薇克道歉，他们1966年为电影《阿尔菲》的演绎更具艺术性，但我忍不住借用他们的标题来写这篇关于投资理论的备忘录。

阿尔法到底是什么？每个人都在谈论阿尔法……还有贝塔、风险和回报、效率和低效。但我相信很少有人用它们表达相同的意思，或者正确使用它们。因此，我在四月写《安全第一》时对阿尔法的思考促使我阐述我对所有这些主题的看法。

在这方面，我1967-69年在芝加哥大学商学院的经历是关键。我之前在非理论派的沃顿商学院，在那里我学习了格雷厄姆和多德风格的投资实践，但没有学过我要讨论的一个字。在芝加哥，我发现了一个将彻底改变该领域的新投资理论。接触这一理论让我大开眼界，使我没有成为我所谓的"我知道"投资学派的不假思索的成员（在那里人们认为只需要一点努力就能知道任何股票或市场的未来方向）。自从芝加哥以来的32年给了我足够的时间忘记我学到的很多理论……但也最重要的是，获得了使理论发酵所需的现实世界经验，从而形成了我自己对理论和实践的综合。

市场效率

一个人如何看待投资世界在很大程度上取决于他对市场效率问题的立场。与其重新发明自己的轮子，我将借鉴我2000年5月的备忘录《非理性繁荣》的部分内容。（谢天谢地，当你抄袭自己时，这不是剽窃。）

首先，我将提供我对有效市场理论家观点的看法。然后，我将描述我自己版本的市场效率。我将再次承认，学者们不分享我的观点，理论说我错了。但我的方法对我有效，我将在下面重申它。

在芝加哥期间，我学到的第一件事就是有效市场假说，它指出：

• 市场中有许多参与者，他们大致平等地共享所有相关信息。他们聪明、积极且努力工作。他们的分析模型广为人知并被采用。
• 由于这些参与者的集体努力，信息完全且立即反映在每种资产的市场价格中。
• 因此，市场价格提供对资产内在价值的准确估计，没有参与者能够持续识别并从其错误的实例中获利。
• 因此，资产以预期提供与其他资产相比"公平"的风险调整后回报的价格出售。风险较高的资产必须提供更高的回报才能吸引买家。市场将设定价格使这种情况看起来如此，但它不会提供"免费午餐"。也就是说，不会有与增量风险无关（也不是补偿性的）的增量回报。

我强烈相信有些市场是相当有效的，包括世界领先的股票和债券市场。以国际固定收益为例。在这里，人们试图决定英国、法国或德国政府债券在特定时间是否最便宜，并据此建立组合权重。在我看来，这些债券之间的主要差异与其发行国的经济增长率和通胀率有关。但正是为了对这些差异进行调整，才存在差异利率和浮动汇率。这些难道不是世界上受到最密切关注的现像吗，每一方都有数百家复杂的金融机构？任何一个参与者能够现实地期望在这样一个市场中做得更出色吗？

股票的异质性较低，它们之间有更多选择，但我仍然认为热门股票的市场是有效的。这就是为什么我在1978年离开股票研究时，告诉花旗银行我"愿意做任何事，除了在我余生中选择默克和礼来之间"。那时我相信有效市场，现在我也相信。但我是什么意思？

当我说有效时，我的意思是"快速"，而不是"正确"。我同意，因为投资者努力评估每一条新信息，资产价格立即反映对信息重要性的共识观点。然而，我不相信共识观点一定是正确的。2000年1月，雅虎以237美元出售。2001年4月，它是11美元。任何争辩说市场两次都对的人头脑都不清醒；它至少在其中一次必定是错误的。但这并不意味着许多投资者能够察觉并利用市场的错误。

对我来说，底线是，尽管更有效的市场经常错误定价资产，但任何一个人——使用与他人相同的信息并受相同心理影响——要持续持有与共识不同且更接近正确的观点是不容易的。这就是使主流市场极难被击败的原因——即使它们并不总是正确。

低效性

虽然我去年花了很多时间讨论效率，但我没有触及低效性。这是一个我听到被严重误用的词，通常被用作"便宜"的同义词，如"石油股去年定价充分，但现在真的很低效"。首先，低效性不会在短暂的爆发中来来去去。市场因为参与者和基础设施的缺陷等长期结构性原因而低效。其次，"低效"绝对不意味着"便宜"（或"昂贵"）。

对我来说，一个低效市场至少具有以下特征之一（因此可能全部）：

• 市场价格经常是错误的。因为信息获取和分析高度不完美，市场价格经常远高于或远低于内在价值。
• 一种资产类别的风险调整后回报可能与其他资产类别相差甚远。因为资产经常以非公允价格估值，一种资产类别可能提供显著过高（免费午餐）或过低的风险调整后回报，相对于其他资产类别。
• 一些投资者可以持续击败其他人。由于存在显著的错误定价和参与者在技能、洞察力和信息获取方面的差异，可以定期识别错误定价并从中获利。

这最后一点就它意味什么和不意味什么而言非常重要。低效市场不一定给它们的参与者慷慨的回报。相反，我认为它们提供了原材料——错误定价——可以让一些人凭借差异化技能赢，另一些人输。如果价格可能非常错误，那意味着可以找到便宜货或支付过高。对于每一个在低效市场买到好东西的人，另一个人卖得太便宜。关于扑克的一个伟大说法是，"每场游戏中都有一条鱼。如果你玩了45分钟还没弄清楚谁是那条鱼，那就是你。"低效市场投资当然也是如此。

因此，在低效市场中，经理必须拥有卓越的个人技能，或"阿尔法"（见下文）。这实际上比在有效市场中更重要，因为在有效市场中价格如此对齐，很难远离平均水平表现。关于这个主题的良好证据来自下一页的表格，来自耶鲁大学大卫·斯文森的《开创性组合管理》。

主动管理回报的离散度

识别机会领域

资产回报按四分位，截至1997年12月31日的十年

正如表格所示，在我认为相对低效的市场（风险投资和杠杆收购）中，第25百分位和第75百分位投资者之间的范围比在更有效的市场（主流股票和债券）中要宽得多。这支持了这样的信念：在低效市场中，价格与内在价值的偏离更大，投资者技能差异更大，这种差异影响更大，或者以上所有。无论如何，在低效市场中雇佣一个卓越的经理更为关键。

回报

阿尔法和贝塔这两个术语源自代数方程的基本形式，即：

y = a + bx

因此在投资中，我们说组合的结果可以用以下方程预测：

回报 = 阿尔法 + (贝塔 × 市场回报)

贝塔是一个系数，等于组合预期捕获的市场回报的比例。它最好被描述为对市场的"响应程度"或"相对波动性"。标准普尔指数基金相对于标准普尔500指数的贝塔为1.0（即，它将以与标准普尔相同的速度上涨和下跌）。两倍杠杆的标准普尔指数基金的贝塔为2.0（即，它将有两倍的响应）。由一半标准普尔指数基金和一半现金组成的组合的贝塔为0.5。防御性股票组合的预期贝塔可能是0.7。

提高你的贝塔，无论是通过使用杠杆还是通过强调更波动的持仓，当然是试图增加回报的一种方式。在投资理论下，这是唯一的方式，因为"贝塔 × 市场回报"是上述方程中唯一的非零项（稍后详述）。依赖高贝塔来增强回报的问题是它完全对称。它双刃剑，错误时减去的与正确时增加的一样多，这意味着除非基本决策正确，否则它不会增加你的预期回报。它体现了拉斯维加斯的一句谚语："你下注越多，赢的时候赢得越多"（但正如我喜欢指出的，输的时候输得也越多）。

阿尔法是一个变量，等于组合经理技能的贡献。正如我在《安全第一》中所写，阿尔法是持续从市场波动以外的事情中获利的能力，在不相应增加风险的情况下增加回报，比随机概率更经常正确的能力。其要素包括在收集和分析信息、辨别哪些因素在决定未来价值中最重要，以及抵制市场狂躁抑郁波动方面的优越性。

阿尔法是市场有效时所缺乏的。但正如我相信有一些相对有效的市场，我也确定存在拥有阿尔法的人，以及可以让它发挥作用的低效市场。

认识到投资技能并非均匀分布——投资世界不是民主或平等主义的——这是至关重要的。这就是为什么彼得·弗米利耶——那位将我引向可转债和高收益债券的花旗银行老板——说只有前10%的分析师才有贡献。这也是为什么我对以人数描述其优势的投资管理公司评价如此之低；一支平庸的分析师军队对你没有任何好处。

这是因为，在我看来，阿尔法最好被理解为"差异化优势"，或其他人不具备的技能。阿尔法不是知道某事，而是知道其他人不知道的事情。如果其他人都分享一点知识，它不会提供任何优势。它肯定不会帮助你击败市场，因为市场价格体现了投资者的共识观点——平均而言他们知道你所知道的。

阿尔法是完全个人的。它是独特的，一种艺术形式。它是卓越的洞察力；有些人就是比其他人"更懂"。他们中有些是机械化的量化分析师；其他人则完全依靠直觉。努力工作是我认识的最佳投资者的共同特点，但仅凭努力工作绝对不足以解释他们的卓越表现。

对于没有技能的人（即，掷飞镖者），阿尔法为零。另一方面，沃伦·巴菲特似乎有很多阿尔法——即使在一个大多数人认为有效的市场中。如果你比随机概率更经常错误，可能有负阿尔法。一个总是错误的人会有很多负阿尔法，但他会是一个值得认识的好人（因为你可以通过做与他说的相反的事情来总是正确）。

每个人都知道投资理论的基石是不存在阿尔法……

这显然是有效市场假说的基础。市场比任何投资者都更正确。没有投资者比其他投资者更好。没有人能够持续击败市场。卓越表现的轶事证据被学者们驳回，他们将其归因于运气或试验期太短。

……但存在某种矛盾修辞。尽管成千上万的人期望从主动投资管理中谋生，但传统投资思维的很大一部分建立在对阿尔法严重有限的认识之上（即使从业者不这样表述）。

我为什么这么说？大多数投资者声称他们可以击败市场——也就是说，可以比普通投资者更好地看到、评估和理解——因为卓越的智力和努力工作。不是每个人都认为自己能击败市场吗？但实际上实践的大部分内容，即使是橡树，也微妙地承认，知道更多的能力——如果你想一想，这就是阿尔法的很多内容——是相当有限的。

一个常见的假设是，如果一个投资者的组合高度集中，它们就是有风险的。但这假设他不能看到未来。如果他能，低分散度是完全安全的。事实上，如果他的预见是完美的，那么最安全的组合只持有一项资产，因为那是他认为最高的资产（而且，既然他能看到未来，他当然会是正确的）。因此，分散化——即使在"我知道"投资学派中也广泛实践——代表了一种默认承认，即有很多投资者不知道的事情。

投资者对流动性的强烈偏好是另一个表明这种局限性被接受的指标。即使是"我知道"型投资者，他们基于假设自己正确而购买，也坚持流动性——因为他们知道有很好的可能性他们是错误的，需要撤退。但你越能看到未来，你就越不可能错误，退出困难的风险就越小。

实际上，不仅仅是投资理论，而且很多日常实践，都是围绕着承认阿尔法——技能和远见——是一种稀缺商品而建立的。

风险

投资者必须考虑风险。自从我进入投资领域以来，回报越来越多地以风险调整后的方式评估。每个人都知道，如果两个组合五年内每年回报8%，两位经理不一定做了同样好的投资工作。如果一个用国库券做到，另一个用新兴市场股票做到，第一个经理几乎肯定做得更好——因为他以更少的风险获得了相同的回报。那是真正的增值，就像以相同或更少的风险获得更多回报一样。因此，要知道一个经理做得有多好，你必须对他承担了多少风险有一个好主意。

然而，我认为风险可能是理论和实践许多方面最不正确的领域。你在投资理论中学到的第一件事，也是实践中最广泛认同的假设之一，是"波动性等于风险"。这个前提是大量组合理论、资产配置、组合优化和绩效评估的基础。但它有什么优点？

我相信1950年代和60年代的学者接受波动性作为投资风险的衡量标准是受其两个突出优点的影響：它是绝对的且可量化的。他们可以准确告诉你一只股票或组合的回报在过去的标准差是多少，因此只需要一点外推就可以预测未来会是什么。

我会建议一些其他思考风险的方式，但它们会因人和情况而异，且/或不容易量化。因此它们不会允许你说一种资产或组合比另一种更有风险（除了可能在特定应用中）。你甚至无法说一种资产或组合在过去有多少风险。

什么是风险？首先，我不认为风险与波动性同义。其次，风险的指标因资产类别而异。

在橡树，当我们考虑将资产加入组合时，我们会问所涉及的风险是否可承受（即，在我们从客户那里获得的授权范围内）以及是否可能被预期回报所抵消。我们所说的风险是指失去客户资金的机会。

在高收益债券中，我们专注于违约风险以及可能无法收回的本金数额。在困境债务中，我们想知道公司的资产最终价值是否会低于我们的预期，或者重组会对我们不利。在可转债和新兴市场股票中，我们担心股票下跌的机会以及我们的保护措施无法隔离我们的可能性。

我们不考虑波动性。我们的资金要么在锁定期限的基金中，要么在长期关系中，我们只担心最终结果——可能是几年后——会是正面还是负面，以及差多少。我们认为这是客户付钱让我们做的事情。

但我们不声称这种风险方法可以量化或数值操作。布鲁斯·卡尔什可能无法量化我们在去年六月购买康塞科债券时的风险程度。理查德·马森和马特·巴雷特可能不会同意他，或彼此，关于损失概率。他们达成的任何数字可能不会以可以等同于风险的形式出现。即使在今天，一年后并且卖出债券后，我们仍然无法量化我们承担的风险。这是一个概念、一个想法、一个担忧……但不是一个数字。

这可能是思考风险的正确方式——当然是我们这样做的方式——但它对"量化分析师"根本不适用。他无法说明我们组合的风险，或其风险调整后回报，或告诉我们表现是优异还是欠佳。

一项投资会亏钱吗？一个养老基金会无法达到其精算假设吗？一个捐赠基金会无法覆盖其支出率吗？一个退休人员会没有他生活所需的足够资金吗？一个经理会失去一个账户吗？这些是我们认为重要的风险——危险。

大多数养老基金有很长的时间范围，对于大学捐赠基金来说理论上是无期限的。波动的季度回报对他们来说不会像对勉强糊口的退休人员那样是有意义的风险来源。但是一旦你说一个给定的组合对一个投资者有风险但对另一个没有，就不再有一个衡量其绝对风险性的唯一数字。在这种情况下，你如何谈论它的风险，或其风险调整后回报？

相关性

将证券组合时需要考虑的最后一个分析要素是它们的连接程度，或相关性。如上所述，对于能看到未来的人来说，单一资产组合是最优的。持有不止一项资产的主要原因是分散化。但分散化的主要优点——防止灾难性错误——会在基础资产对环境变化做出相同反应并一起移动时被抹去。

因此，仅能孤立地估计回报和风险是不够的；我们必须理解相关性。即使我们能估计两项资产的各自潜力，除非我们知道它们相对于彼此将如何移动，否则我们无法知道组合它们后的组合会如何表现。同一行业的两只股票可能高度相关，但产品直接竞争的两家公司可能不相关（也就是说，无论哪家赢，另一家可能会输）。

假设有两项具有高预期回报和风险的资产。如果它们相关，由这两项组成的组合可能有高风险，但如果它们不相关，风险可能很低。因此，添加不相关的高风险资产可以降低组合的整体风险性。这种理解革命性地改变了投资，使风险规避型投资者能够持有高回报、高风险的资产，只要它们与组合的其他部分不相关。当然，橡树的很大一部分存在归功于对资产组合行为的理解。

跟踪误差最近越来越受关注，指的是一种特定类型的连接性：组合与基准之间的连接。越来越多的客户询问经理过去的跟踪误差，并在雇佣他们后进行监控。

客户雇佣经理在其组合中扮演特定角色，并希望确保他们会这样做。例如，在考虑是否将高收益债券纳入其组合时，客户可能会使用所罗门现金支付指数作为高收益债券组成部分的代理来模拟组合表现。然后，如果客户雇佣一个经理，它希望确保经理将紧密跟踪所罗门指数（当然同时击败它！）

因此客户有理由希望低跟踪误差。但如果你想一想，跟踪误差的两个主要来源是对指数中证券的超配和低配，以及纳入非指数证券。所以跟踪误差显然可能太低；指数基金的跟踪误差为零，但这不是客户雇佣主动经理要创造的。因此，我们有一个客户监控我们的跟踪误差，并在它太低时抱怨，因为他们希望看到正在做出主动押注。

这最后一点说明了我认为理论在我们行业中应该扮演的角色。简而言之，我认为理论应该指导我们的决策，但不能主导它们。

如果我们完全忽视理论，我们可能会犯大错误。我们可能会欺骗自己，认为可能比其他人都知道得多，能够经常击败人多的市场。我们可能会为回报购买证券但忽视其风险。我们可能会购买五十只相关的证券并错误地认为我们已经分散化了。当我想到对理论视而不见的影响时，我回想起1970年，我同事们预期股票每年12%的理由极其简单：如果他们可以通过指数化轻松模仿历史10%的回报，那么增加几个百分点应该是轻而易举的。

但全盘接受理论可能会让我们把过程交给计算机，错失技能精湛的个人所能做出的贡献。这里的形象是与一位相信有效市场的金融教授散步的学生。"那不是一张10美元钞票躺在地上吗？"学生问。"不，那不可能是10美元钞票，"教授回答。"如果是的话，早就有人捡起来了。"教授走开了，学生捡起来喝了一杯啤酒。

那么我们如何平衡两者？通过应用有见识的常识。在芝加哥，我与詹姆斯·洛里教授度过了美妙的学期。学生们喜欢他充满轶事的课程，我们昵称为"洛里的故事"，以及来自主动投资者的访问。真正的理论信徒可能会嗤之以鼻，但正是这门课启发我整合我在沃顿的实践基础和芝加哥的理论，而不是只坚持其中之一。

毕业一年后，我与吉姆·洛里共进午餐，问了他一个——理论记录之外的——问题，他会如何管理一个组合。他的简单建议既受理论启发又现实："我会将核心指数化，并将边缘管理得淋漓尽致。"

我投资管理生涯的关键转折点是当我得出结论，努力工作和技能将在低效市场得到最好的回报。理论指导了那个决定并防止我在其他地方浪费时间，但需要理解理论的局限性才能使我不会完全接受反对主动管理的论点。理论和实践必须以这种方式平衡。当然，仅靠其中任何一个都是不够的。

2001年7月11日