簡易、低成本策略是大多數(shù)投資者最佳的投資選擇。

如今市場上可供投資者選擇的復雜投資策略不勝枚舉，但真正能讓大多數(shù)投資者受用的，恐怕仍然是那些簡單的市值加權指數(shù)基金。

指數(shù)追蹤基金的普及主要是建立于「市場效率」概念之上—— 即市場能夠快速準確地將有關上市公司的所有公開信息反映在其股票價格上，股票錯誤定價的情況非常罕見，所以合乎邏輯的結論是，你應該持有指數(shù)，并利用市場的長期總體增長來為資本增值?；旧衔曳浅Ｍ膺@一個論點（雖然市場也有無知的時候）。然而，市場效率理論并非支持市值加權指數(shù)基金的唯一論據。

有些人認為，各種資產類別和策略的普及化是一件好事。但現(xiàn)實中，其實只有那些愿意花時間進行盡職調查，并接受這些策略所附帶風險的人才可能會受益。而五花八門的投資選擇也會為許多人（包括我自己）帶來額外的負擔 —— 即我們現(xiàn)在必須清楚理解那些毫不簡單的策略所附帶的問題。某種程度上看，大多數(shù)投資者更可能會對于這種“百家爭鳴百花齊放”的狀況感到更加無措。

為爭取理想回報，一個復雜的投資策略往往包含了很多個牽一發(fā)而動全身的的組成部分。一個系統(tǒng)有愈多的組件構成，就有愈多可能出現(xiàn)故障的地方，這就增加了系統(tǒng)崩潰的可能性。Daniel Kahneman和Amos Tversky在他們的論文《不確定性下的判斷：啟發(fā)式和偏見》（Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases）中提出了一個概念：「以核反應堆或人體為例，一個復雜的系統(tǒng)內，任何基本組件失效都會引致整個系統(tǒng)故障，即使每個組件發(fā)生故障的可能性很低，但是如果系統(tǒng)涉及很多組件，發(fā)生故障的概率便會很高?！?/p>

在數(shù)學上，系統(tǒng)（或投資策略）故障的機率遠高于其任何單一部分故障的機率。這是源于單一組件故障的機率結合的復合效應。任何單一部件故障都可能導致整個系統(tǒng)崩潰。投資策略亦一樣，活動部分愈多，表現(xiàn)不佳的可能性亦愈高。事實上，我們已目睹過無數(shù)復雜投資策略并無法帶來理想回報，甚至是以災難性的方式爆破（投資組合保險、抵押債務產品等等）。

簡單往往勝過復雜。根據這些原則，彭博曾就威斯康星州基諾沙迦太基學院（Carthage College）捐贈基金經理Bill Abt發(fā)表了一篇富有洞察力的文章。根據這篇文章：「他并沒有涉足那些具話題性的硅谷風險投資基金、對沖基金或由常春藤物理學家和數(shù)學家最新研發(fā)的計算機智能基金……在迦太基，Abt采取的投資方法非常普通：他主要持有領航集團的低成本市場追蹤指數(shù)基金，與一眾沒有投資專才協(xié)助的個人投資者無異。」

Abt的投資成績單令人信服。在截至2017年6月的10年期間，他每年以1.8％回報差距領先于哈佛大學的捐贈基金，其6.2％的年化回報率更是跑贏了超過90％同行。這不是近年來登上新聞的唯一同類故事。眾所周知，巴菲特與Ted Seides對賭領航500指數(shù)（VFIAX，在美國上市）能夠擊敗對沖基金，結果同樣是簡單擊敗復雜。

除此之外，Abt的故事也帶給我們一個關于管理復雜投資策略的啟示。他的競爭對手，也就是其他基金的管理人無一不是明星級的投資經理團隊。他們受過高等教育且擁有很好的關系網絡，按理應該比任何人都更能理解和善用復雜投資策略。但如果連他們也無法打敗簡單的指數(shù)基金投資組合，我們又有機會嗎？

復雜投資策略失敗的另一個原因，是他們往往收取較高的費用。費用直接蠶食投資回報。削減開支是在任何情況下都不會出錯的策略。無論你選擇哪種投資策略或大市表現(xiàn)如何，低費用的好處必然存在。在這個充滿不確定性的行業(yè)中，這是非常罕見的確定性。

費用比率是查看成本的直接方式。 隱性成本，比如那些與交易相關的費用，盡管并不明顯，但對投資者同樣重要?；鸬闹苻D率是透視投資策略相關隱性成本的優(yōu)良指標。較低的周轉率意味某個基金的交易活動較少，直接降低基金自己的交易成本。市值加權指數(shù)追蹤基金的周轉率往往非常低。在我們的理論當中，加權指數(shù)能夠跑贏其Morningstar組別同儕的其中一個主要原因就是其收費和周轉率水平較低。你的花費越少，才會有越多資本留下來復合增值。這不是理論，而是數(shù)學上的必然性。

奧卡姆剃刀法則大概最適合用來總結我的觀點：當有兩種或更多選擇時，較簡單的方案通常會帶來更好的效果。堅持簡單的投資方式意味著它較少機會失敗，令它比復雜的投資方式更強大。將成本最小化，無論是隱性的還是非隱性的，都會帶來直接的優(yōu)勢。投資指數(shù)追蹤基金能夠最直接捕捉這兩個特征，而這亦是我會押注的地方。

本文作者

Daniel Sotiroff

晨星被動式策略分析員

本文源自晨星

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