中国IDC圈5月7日报道:5月5日,周日。“股神”巴菲特上市旗舰伯克希尔哈撒韦(Berkshire Hathaway)上周五公布季度业绩,盈利按年上升51%,达48.9亿美元。
老毕无意替伯克希尔哈撒韦赚大钱锦上添花,我想讲的,是这位素以不懂科技“自豪”,连在办公桌上放台电脑亦有所不屑的传奇投资者,最近终于现身社交平台推特(Twitter),发出人生第一个tweet。巴菲特的推特“处女作”虽只寥寥五字——Warren is in the house——但震撼性非同小可,追随者不计其数。
“debt”七年赚逾三倍
两天前,老毕在《信坛》上发现一篇博文,题为《记巴菲特的天下第一“推”〉。此文引起老毕注目,非因“股神”的天下第一“推”,而是博主提及BBC引述分析员发现,如果一个期间debt、portfolio或stocks等关键字搜寻量减少,股市通常会升。由于有迹可寻,投资者利用在Google Trends内可轻易掌握的统计资料,炒股不难得心应手无往不利。BBC指出,相关策略可带来高达326%的利润。
BBC所引的分析,源自英国华威大学商学院学者Tobias Preis,联同波士顿大学两位物理学家Helen S. Moat 和H.Eugene Stanley 4月25日发表于科学期刊Scientific Reports的论文,题为《金融市场中利用Google Trends的量化交易行为》。
三人先把与金融经济相关的搜寻字眼如“债务”、“股票”、“投资组合”、“通胀”、“房屋”等,划分为一个类别,跟信手拈来随机挑选的字眼如“颜色”、“宗教”、“癌症”等的搜寻结果作一对比,发现第一组即与金融经济相关的字词,与投资回报存在较高的相关性。
在这个基础上,三人于带金融倾向性的关键字中进行实证研究,看一旦应用于股市,哪个字能为投资者创造最丰厚的回报。他们先定出一个模拟投资策略,发现本周(以星期日为一周终结)“debt”一字的搜寻量若高于过去三周平均数,投资者只须于接着的第一个交易日收市前沽空道指,并在下一周首个交易日收市前平空仓,反之,则于接着的第一个交易日收市前买入道指,并在下一周首个交易日收市前沽出平仓,这个策略在2004 年1月5日至2011年2月22日,期间为投资者带来的回报高达326%,较同期采用“买入/持有”策略(道指回报仅16% ),或剔出弱势股换入强势股的“动力”策略(道指回报33%),所赚相差不可以道里计。
三位学者发现, 以“stocks”、“portfolio”、“housing”等其他金融经济相关字眼,代入上述投资策略,期内回报同样胜于“买入/持有”或“动力”策略,但明显不如根据“debt”搜寻量执行该策略所产生的利润。
看过三位学者的研究结果,老毕脑海中马上浮现出一大堆疑问,试举二例:第一,“debt”带来的投资回报远胜其他金融相关搜寻字眼,应与欧债危机过去几年主宰市场情绪有莫大关系。老毕虽未作过深入查证,但我敢打赌,以“末日博士”鲁宾尼(Nouriel Roubini)的姓氏“Roubini”取代“debt”,执行一模一样的投资策略,回报极可能接近甚或胜于以“debt”为本的搜寻结果。那是由于鲁宾尼在Google Trends 的“人气”与市场恐慌情绪成正比, 越是兵荒马乱人心惶惶,“Roubini”的搜寻量便越高。换句话说,鲁宾尼的“市场价值”(比如媒体曝光率)跟股市升跌成反比。
第二,利用Google Trends作炒股工具,说破了不过是“顺势而行”的一种变奏,但从“debt”(或老毕相信的“Roubini”)在回报上远远跑赢别的搜寻字眼,足证此法是否奏效,还得看关键词能否迎合市场某个时空的独特环境。比方说,假设Google Trends上世纪七十年代已问世,以“通胀”为搜寻依据炒股,效果便大有可能优于“债务”。再举一例,Google Trends在九十年代末倘已大行其道,根据“internet”一字的搜寻量决定买或不买科网股IPO,效果应非“debt”之能比。
换句话说,以此法炒股,投资者必须因时制宜之余,还得因应“恐慌”与“贪婪”情绪何者占先,适当地厘定买卖策略,不能一本通书看到老。
“崩跌”渐成常态
从巴菲特放下身段,跟社交网民打成一片,到“社交投资”来势汹汹, 再到物理学家通过实证发出Google Trends 炒股大有可为的讯息,即使阁下乃不折不扣的保守或价值型投资者,也不应对随着科技发展不停转变的市场生态,采取不闻不问的态度。
这就好比高频交易,影响不限于程式交易员,最近美联社Twitter户口遭黑客入侵,虚报白宫遇袭总统受伤的消息,美股即时大跌,有人随即把矛头指向时刻跟进新闻摘要,并以迅雷不及掩耳的速度买卖股票的程式。在高频交易、社交投资等十多二十年前并不存在的“新常态”左右下, 大大小小的“闪电崩跌”只会随着时间而不断增加,多留意这方面的发展,股市一旦变生仓促,投资者和监管机构亦不至手足无措乱成一团。