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　　总是有朋友问，机构投资者都是怎么投资的？一直想认真回答，只言片语却难以说清。这次总算能静下来，梳理一下世界上共同基金、对冲基金及其他机构投资者常见的投资策略，既是跟大家分享，也是对自己的回顾。

　　如果对投资策略进行分类的话，最常见的是从资产类别来分，股票的投资策略、债券的、大宗商品期货的、外汇的，可我不想硬性割裂各个资产类别之间的联系。事实上，这些策略有很多触类旁通的地方，投资策略研究做得最多，大数据最普及的是股票，而业界的一大趋势，就是把股票上研究成熟的投资策略，试图应用的债券和期货上。举一反三，才能融会贯通。

　　投资策略在投资哲学上分为两类：方向性的（Discretional）和非方向性的 (Non-discretional) 。方向性投资策略，就是与资产价格涨跌相关。比如预测大盘牛熊的趋势投资，在牛市买进，在熊市卖空，策略的收益和预测正确与否直接相关，就是一个方向性投资策略。如同，赌对了就赚，赌错了就赔。非方向性的投资策略，就是不受资产价格涨跌影响，牛市熊市都能获利。比如购买房地产然后租出去，同时做空对冲（因为房地产的价格和有一定正相关性，通过做空来剔除这方面的风险），无论牛熊，租金都是在收的，相对更加独立，即是非方向性的。

　　投资策略在投资方法上也分为两类：基本面研究和量化研究。基本面研究，就是根据经济、行业、公司的基本信息来决定投资。比如根据公司的财务报表来预测接下来几年的盈利，通过现金流折现来进行估值，然后买进市场价格比估值低的公司股票，就是典型的基于基本面研究的投资策略，也是卖方投行（高盛、摩根斯坦利、摩根大通等）众多研究员写行业研报、公司研报的重要原因。量化研究，就是通过统计分析来寻找市场上的规律和不合理的定价。比如价值投资，学者发现市盈率(P/E)低的公司股票在未来会获得高于同类公司的回报，这一规律在统计学上是显著的。除了应用统计分析，行业也在运用机械学习、大数据的方法来挖掘信息，如今最最前沿的技术，就是把人工智能引入到投资中。有人问，技术面研究呢？在大机构中，技术面研究已经被量化研究包含了，比如RSI指标，你用肉眼只能一天观察十几个、二十几个股票，用统计的方法可以直接寻找成千上万只股票在过去十年、几十年里的规律，看RSI指标是否有用。只谈技术面投资的时代，已经是几十年前的故事了。

　　基于这种分类，可以把世界上常见的投资策略分类如下。值得一提的是，具体某一个投资策略，有可能从方向性发展为非方向性的，或者从基本面研究发展到量化研究。比如一开始预测上证指数涨跌是一个方向性的投资策略，而现在预测每个国家的涨跌，比如觉得亚洲涨、欧洲跌，做多亚洲做空欧洲再对冲掉世界的系统性风险，就发展成为了一个非方向性的投资策略。再比如根据市盈率、债务率、现金流去选股票，一开始人工去选，就是基本面的研究，改成计算机用统计方法去选，就发展成为了量化研究的投资策略。所以某一个投资策略根据不同时期，在不同投资机构中，可能属于不同的分类，这里只做一个简单的梳理帮助大家理解。

　　这一类投资策略的特点就是投资回报与资产价格涨跌直接相关，主要应用的方法是定性或者定量的估值。

　　你有一个对世界大势及其走向的判断并据此来投资。比如时事动荡，你认为保值类的黄金价格被低估。比如英国退欧，你看空英国。比如你认为接下来是大数据和人工智能的时代，而传统零售业将凋零。

　　上涨的股票将持续上涨，而下跌时它们也将跌得更惨。石油价格持续下跌，而世界范围内的生产水平仍在不断提高，你认为这一趋势只会加剧。顺便一提，趋势投资在量化研究上也被广泛应用，学术研究已经证明，趋势投资策略的收益在统计上显著高于大盘指数。

　　关注政策和热点话题，寻找哪一个行业是下一个新的增长点。比如现在Facebook和Twitter上是各种各样人工智能的新闻，所以你决定增持这类公司的股票。

　　看起来很糟的东西，其实并没有那么糟。当一家公司负债累累、有可能破产的时候，购买它发行的公司债券来赚取高额利息。虽然所有人都觉得这家公司要完蛋了，可你购买了一百家类似这家公司的公司债券，它们总不会都破产，对吧？

　　IPO(首次公开发行募股)、VC（风投）、PE(私募)，普通散户相对都缺少渠道。机构通过认购IPO，收购已上市的公司重组改善后再上市(PE),投资有一定规模的初创公司再在其IPO时退出(VC),这些都是大机构常用的投资手段。

　　这一类投资策略的特点依旧是显著受资产价格涨跌影响，但是或者要求速度快，或者信息量太大，人脑已经无法跟上，必须使用计算机。

　　GDP、非农数据爆出来，美联储会议摘要，新闻一出来，几秒之间、债市就会大涨或者大跌。为什么这样？对冲基金已经写好了算法，在秒级别分析文本，迅速下单，谁下单下的快，谁赚得多。

　　当像养老基金、大型共同基金增仓或减仓的时候，股票价格一定会受其影响或涨或跌。在它们下的单刚挂在证交所还没被执行前，对冲基金提前做多或做空，故意炒高或压低价格，借此获利。不过这一策略目前已被美国证监会禁止了。

　　对于一家美国的基金，中国、阿根廷、马来西亚的股票，还有更不发达的肯尼亚、保加利亚、越南的股票，这么多股票如果要投资，该怎么筛选？只有通过各种价值、大小、趋势等因子来用计算机来筛选，详见后面的因子投资。

　　获得别人没有的信息。对冲基金应用的一个典型策略是发射卫星来拍摄各大港口进出的油轮，通过图像识别来判断里面承载多少石油，借此来预测石油的生产量和存货量。

　　这一类策略无论牛市、熊市都可以使用，回报也不太受大盘表现影响。研究方法还是基于基本面的信息。

　　( Mean Reversion):趋势投资的对立面，股票要么涨得太多太快，要么跌得太多太快，人们总是对市场过度反应，那么你就应该在超买的时候卖出，在超卖的时候买进。

　　(Convertible Arbitrage)：可转换债券就是公司发行的一种公司债券，可以按照一定价格转换为该公司的股票。基本面研究者发现，通过现金流折现估值的方法，可转换债券相对股票被低估了，那么做多前者做空后者就是有利可图的。

　　( Fixed Income Arbitrage)：通过利率(interest rate)、违约率(default rate)和损失率(loss rate)来套利。比如通过计算债券的现金流，公司债券的违约率被市场高估了，做多公司债券，再做空美国国债来对冲掉利率风险。

　　(Merger Arbitrage):收购一家公司的时候，你总是要多付一些钱，所以伴随着收购，通常收购方股票会跌，被收购方股票会涨。比如微软(Microsoft)在2016年6月10号收购领英(LinkedIn), 领英股票上涨46.6%, 微软股票下跌2.6%。而你要做的，就是通过阅读公司年报、新闻，和管理层对话，预测谁会收购谁，可能性多大。

　　( Value, Size, Momentum)：自从90年代Fama 和French的论文《the Cross-Section of Expected Stock Returns》横空出世，至今已快30年，因子投资(Factor Investing)也从人人追捧的香饽饽，变成了老掉牙的营销策略。你知道这东西没那么管用了，可其他机构都有，你也不能说没有不是？如果公司小(size), 市盈率低(Value), 那么未来的期望回报就会高于大盘。后来模型里又加上了趋势(Momentum)和低波动率(Low Volatility) 两个因子，可这些人人都在用的策略早就不能提供显著的超额利润了。

　　( Market Making)：我不知道大盘明天涨还是跌，但我知道总是有人要买有人要卖的。每一笔交易收一笔手续费，或者赚一个买卖价差(bid-ask spread)，就是市商的利润来源。

　　( Cross- Market Arbitrage)：同一个资产在两个不同市场上同时交易，有时候价格就有问题了。比如你可以在加拿大用加元直接在加拿大交易所购买美股，也可以先把加元换成美元，再在美交所购买美股。这两个价格不一样的时候，就是你套利的时机。

　　( Triangle Arbitrage)：同样的道理也适用于外汇。外汇有直盘和交叉盘，美元兑日元是直盘，美元兑欧元也是直盘，而日元兑欧元就是交叉盘。如果你直接用日元兑欧元，和先把日元兑成美元再兑成欧元，两个价格不一样，就有问题了。

　　( Index Arbitrage)：依然是同样道理，上证指数有一个价格，上证指数里每个成分股有一个价格。如果购买上证指数，和按照比重购买其成分股价格不一样，就会有机构进来套利。

　　(Vol Carry)：你要知道期权总是被高估的。一些公司必须购买期权来对冲企业运营风险，比如航空公司购买石油期权；还有一些喜爱的赌徒，我不想买上证指数，我想100倍杠杆买上证指数的期权。这些人推高了期权的价格，而机构投资者就会借此来同时做空看涨和看跌期权。

　　(Backwardation)：简单的解释升贴水，比如石油，你可以买1个月的期货合约，也可以买6个月的期货合约（现在定下价格，到时候无论市场价格如何，6个月后都按照这个定下的价格来交易）。升水就是6个月以后的石油价格比1个月的贵，贴水相反。如果未来的石油价格比现在高，石油生产商会把现在生产出来的石油放到存货里，等着将来高价出售。而我们知道，所有人都把石油放到存货里，供大于求，石油价格不会涨的，可以做空6个月期货合约。根据不同期货的升贴水，就能执行非方向性的多空策略。

　　世界上的投资策略显然不止这些，但是大同小异，你总可以从投资哲学（方向性或非方向性的）和研究方法（基本面或量化）来对它们分类。

　　人人都在看财务报表追新闻的时候，量化、高频交易者们都赚得盆满钵满；量化基金在金融危机时纷纷破产的时候，大家就又开始重提基本面、巴菲特和价值投资了。

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