宏观对冲方法论：《认知的错觉》的认知错觉 | 泷韬全球宏观

Howard Marks在新文章

中谈到了关于宏观预测的问题，

• 有些观点可圈可点，和我们之前的观点有类似之处，比如关于量化模型和计量经济学派，模型的精确性，刻舟求剑；

• 但是从整个逻辑链条上，我们认为还有不少值得商榷或定义混乱之处，比如卖方宏观和宏观对冲的区别，巴菲特到底用不用宏观？

为了方便比较，我们冒昧大量引用了原文，以小字体显示。建议读者先读Marks的原文，然后和我们的观点比较。

提要：

一、计量经济学派 VS 历史经济学派，量化 VS 宏观对冲 

大约在我任职于第一花旗银行（First National City Bank）的头十年，有一个在当时很热门但现在已经很久没听到过的词：计量经济学。具体是指在经济数据中寻找关联从而产生有效预测的一种做法。或者简言之，计量经济学研究如何建立经济的数学模型。在上世纪70年代，计量经济学者们炙手可热，但我觉得他们现已风光不再。我认为这意味着他们的模型不起作用。

...我想到要为经济建模时，我的第一反应是这会多么的复杂。

这一段，我基本同意: 我们一直强调，我很早就批评计量经济学派。计量经济学派过于依赖历史数据去展望未来，其实就是用后视镜开车，前方大量风险未知。

而历史学派解决了计量学派的短板。历史学派认为计量经济学有历史的局限性，没有普适性。他们反对基于抽象的个体的研究方法，主张从历史和地域的宗教，文化，制度等人的因素出发的研究。而且历史学派认为，研究经济一定要照顾特定国家的历史发展阶段。

比如丁仲礼先生在批评柴静盲目崇拜实验室里闭门造车的计算机统计，而且强调对气候的研究应该回到历史上地质周期分段研究。另外他也和我们之前的观点一样，主张发展中国家和发达国家区别对待。这些观点其实都符合历史经济学派的思维方式。

再例如之前我们讲，日本，欧洲和美国的人口出生率数据对中国没有参考意义。

纵观出生率低或老龄化问题最严重的欧洲和日本，它们和中国完全没有可比性。

• 欧洲本土人工作效率高，但比较安逸，所以大量引入移民，虽然可以缓解人口老龄化，但引入了宗教和文化冲突的风险，这是一次人类文明上的大实验，差的话，就是日耳曼野蛮人入侵，好的话就是你好我好大家好的各种肤色一家亲。实事求是地说，我比较悲观。

• 日本虽然人口老龄化，但早已居安思危，工业自动化/机器人化走在前面。另外日本贫富差距极小，比欧美都小，这可以保障他们不断放水，但不会导致大的金融危机，中国根本不具备这个优势。

• 美国和欧洲一样，不断引入移民，但美国在引进移民比欧洲严格，设置很多教育和财富门槛，并且在国内执法严格，文化上不强调多元文化，而是美国文化。美国可以比欧洲更好地兼顾人口和种族冲突的风险。
  

• 中国虽然出生率降低，但是中国人的勤劳全球第一，没有之二！
  

作为学者，你如果知道宏观变量的选取，或者宏观经济历史学派的话，应该知道如果引入人均工作时间/寿命，周末人均工作时间，退休工资、社保等福利/工资（或者生产价值）比例（由于时间关系，我们暂时不处理数据或展开论述），中国并没有真正的老龄化。

地产泡沫靠放水+生娃解决？警惕某些经济砖家卖拐 | 泷韬全球宏观

历史经济学派的思想，和我们做宏观对冲的投资理念有很多相似之处。我们一向认为，统计规律受制于特定的宏观场景限制，每个场景用不同的模型。比如国内量化之前严重依赖的小市值因子在2015年股灾之前有效，但在刘士余上台后，就大幅失灵。

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宏观对冲其实就是历史学派，而纯量化派类似计量学派。经济是社会学的一部分，人是最大的变量。计量无法处理人的变量，也就无法预测宏观。

比如今年的通胀， FED和ECB都根据统计经验，认为供给侧通胀没持续性，但都忽略了减碳大跃进和乌克兰战争会延长通胀时间。 

宏观和历史学派都认为统计规律受场景限制，使用模型前要先做风险归因，识别场景。计量派盲目崇拜模型，更容易犯错误。我不反对量化，但反对夸大量化。盲目崇拜纯统计和量化的人，基本都不懂风险归因和风险定性，其研究和策略也必然受到历史，地缘和宏观场景的限制。

• LTCM危机，次债危机，就是两次计量经济学派因为盲目崇拜数据而导致人为的全球金融危机。
• 欧洲/德国2015年的难民危机也是因为计量经济学派因为盲目崇拜数据，认为：老龄化的欧洲人口 + 年轻的叙利亚难民 = 逆老龄化，而忽视了风险的分布在时间和地域上并不是平均的，而且忽视了文化和制度的冲突。
• QE, MMT也类似，央行盲目盯紧失业率指标去放水，破坏了全球金融体系的稳定性，为今年的高通胀埋下种子。

二、宏观研究的是或然性，并不是必然性

美国经济的真实模拟必须处理数十亿的互动或节点，包括与全球各地的供应商、客户和其他市场参与者的互动。是否有可能做到这一点？例如，是否能预测消费者在下列情况下做出的行为：（一）如果他们获得额外一美元的收入（"边际消费倾向"是多少？）；（二）如果能源价格上涨，挤压了家庭预算中的其他类别；（三）如果一种商品的价格相对于其他商品上涨（是否会产生"替代效应"？）；以及（四）如果地缘政治舞台被其他大洲的事件搅动？

显然，这种复杂程度需要频繁使用经简化的假设..

此外，模型必须预测经济中每组参与者在各种环境中的行为。但变幻莫测的因素是多方面的。例如，消费者可能在某一时刻是一种行为方式，而在另一类似时刻则是不同的行为方式。考虑到所涉及的大量变量，两个"相似"时刻似乎不可能以完全相同的方式发生，而我们也不太可能看到经济参与者表现出相同的行为。除此之外，参与者的行为将受到他们的心理（或者我应该说他们的情绪？）的影响，而且他们的心理可能会受到定性的、非经济发展的影响。这些如何建模？

一个经济模型如何能全面到足以处理以前从未遇到过的情况，或者在现代（即在可比情况下）未曾出现过的情况？这是又一个例证，说明模型无法简单复制像经济这样复杂的事物。

综上所述，我们能否认为经济模型是可靠的？模型可否复制现实？它能否描述数以百万计的参与者行为及他们之间的互动？试图建模的过程是否可靠？这些过程可否简化为数学？数学能否捕捉人及其行为的定性细微差别？模型能否预测消费者偏好的变化、企业行为的变化以及参与者对创新的反应？换言之，我们能否相信模型的输出结果？

显然，经济关系并非一成不变，经济也不受示意图（模型试图模拟的示意图）所支配。因此，对我来说，底线是，在不违反假设的情况下，模型的输出结果大部分时间指向正确方向。但它不可能总是准确的，尤其是在拐点等关键时刻……而这正是准确预测最有价值的时候。

这段话里，Marks对一些计量研究的质疑的底层逻辑我是认同的，与历史学派相符合。最近些外国极左分子批评中国的碳排放大于美国，当我说这个研究数据想做到公平的话，需要用人均终端碳消费来校正，因为中国牺牲了自己的环境以廉价劳动力供养发达国家的幸福的人们。有人说，“统计中应该删除中国穷人的样本，因为他们摊低了碳消费”。此君犯了几个严重的错误，

• 每个人的生命权是平等的，他不能删除一个人群
  
• 经济力变量是互动的，不是独立的。当我们把穷人拿掉的时候，中产和富人必将面临通胀飙升和房价下跌，导致经济崩溃，出口减少，继而向西方输出通胀。那么这个人均碳消费数据在这个场景下没有任何意义。
  

但是，Marks 对模型的要求过于精细，结论很粗暴。他显然希望一个模型可以模拟宏观里各个微观变量在各个经济场景下的互动，这个模型显然是不可能的，首先是海量的变量和计算，然后是文化的因素很难量化。

由此可知，他对宏观分析和建模有严重的误解，搞错了不少逻辑:

• 宏观投资处理的是或然（模糊），而不是必然（精确） 
• 即使你把宏观看对，市场的交易者并不是理智的，他们会在不同时段交易各种认知偏差。即使假设你的观点是对的，你无法准确预测其他参与者要犯什么错误。
• 所以，一个精确的宏观模型本身就不可能，也其实无用 。

投资，尤其宏观对冲，尤其Soros一派，强调负反馈，需要一个允许犯错的，但配备强大的自我检讨机制。某些《原则》的自检机制过于形式主义，很可能会因为检讨反而zhi'zao制造更多的错误。负反馈，需要深度的真诚的检讨。

以下是尼尔·弗格森7月17日在彭博观点 （Bloomberg Opinion） 撰写的内容：

考虑一下当我们提出"通胀是否已见顶？"这个问题时真正想问的。我们在问的不仅仅是94,000种不同商品、制成品和服务的供需情况。我们还在关心美联储设定的未来利率路径，撇开备受吹捧的"前瞻性指引"不谈，其去向何方仍远未明确。我们在问的是美元强势还会持续多久，因为它目前正在压低美国进口商品的价格。

但还有更多的问题有待解答。与此同时，以上问题也在间接地询问，俄乌冲突还会持续多久，因为自2月份以来，俄乌冲突造成的混乱已经显著加剧了能源和食品价格的通胀。我们是在问沙特阿拉伯等产油国是否会回应西方政府增加原油产量的请求......

我们可能还应该问问自己，最新的新冠病毒奥密克戎BA.5将对西方劳动力市场产生什么影响。英国数据表明，BA.5的传染性比其前身BA.2高35%，而BA.2的传染性又比原始奥密克戎高20%以上。

如果要将所有这些变量添加到你的模型中，那我祝你好运。事实上，通胀的未来路径，如同俄乌冲突的未来走向和新冠疫情的传播路径一样，都无法确定。

另外，Marks举例认为今年的通胀路径无法预测。但是，很“不幸”，我们在去年8月，11月和今年2月，6月，8月，都准确地预测到Omicron和俄乌战争对通胀的催化，以及对金融市场的影响。

我们列举我们的实战案例并不是认为我们可以一直做到准确，这绝对是不可能的事。只是为了反证，Marks对待宏观预测的精细的苛求和否认，过度的极端。

回到我们上文的观点，虽然今年我们宏观预测已经臻于完美，但交易中间一样要面临其他投资者的集体犯错对市场的干扰。比如3月中，美股在FT的俄乌停战谣言中反弹了20%，6、7月，我们预测到通胀交易将会反转，但还是想不到ARK为首的低质量垃圾科技股可以反弹50%，有些甚至80-100%以上。所以我说，

• 宏观投资处理的是或然（模糊），而不是必然（精确） 
• 即使你把宏观看对，市场的交易者并不是理智的，他们会在不同时段交易各种认知偏差。即使假设你的观点是对的，你无法准确预测其他参与者要犯什么错误。
• 所以，一个精确的宏观模型本身就不可能，也其实无用 。

三、不要神化或盲目崇拜人工智能对投资的作用

考虑宏观预测的以下方面：

• 所需假设／输入的数量，
• 须纳入的过程／关系的数量，
• 这些过程固有的不可靠性和不稳定性，以及
• 随机性的作用及发生意外的可能性。

对我来说，最重要的是，预测不可能经常正确以达到具备价值的程度。我已经提过很多次了，但为了完整起见，我还是要重申我对宏观预测效用（或者更确切地说，徒劳）的看法：

• 大多数预测由对过去表现的推断组成。
• 由于宏观发展通常不会偏离先前的趋势，因此推断通常是成功的。
• 在这个基础上，大多数预测都是正确的。但是，由于推断通常是由证券价格来预期的，那些基于推断预期的人在推断成立时并不会享受到超额利益。
• 偶尔，经济行为确实会在实质上偏离过去的模式。由于这种偏离出乎大多数投资者的意料，它的出现会影响市场，这意味着对偏离的准确预测将带来丰厚的利润。
• 然而，由于经济不会经常偏离过去的表现，因此能对偏离作出准确预测的很少，并且大多数偏离预测事后被证明是错误的。
• 因此，我们有（一）推断预测，其中大部分是正确的，但不会产生超额利益，以及（二）潜在的有利可图的偏差预测，这些预测很少会是正确的，因此通常也不会产生超额利益。
• 经论证：大多数预测不会增加回报。

Marks对于建模的变量的复杂性，其实我们过去也提出过，并因此质疑人工智能对投资的业绩贡献。无论在海外对冲基金，还是国内对冲基金，我们都看到人工智能的局限性 —— 无法对抗尾部风险场景，甚至熊市。

我们的观点：围棋/金融市场：变量数量、博弈维度AI虽然在棋牌类博弈游戏中进步神速，远超人类，但我认为围棋和金融市场之间区别显著：围棋博弈方有限：2变量有限：棋盘格数有限，虽然运算量巨大，但只要有限，有规则，就可以依靠科技进步来进行穷举法运算；历史可以模拟、完美重复：由于变量有限，AI可以通过穷举法来模拟历史，预判未来；博弈周期：短，小时级，日内；博弈维度有限：二维，围棋只相当于两国之间的地面战；金融市场博弈方无限：无数人，无数机器/算法，无数人机组合变量无限：宏观变量，微观变量，金融工具多（外汇、国债、大宗商品、股票、衍生品、他们之间的排列组合都是变量），参与者无论人或机器也是变量。

• 每个大妈是一个变量，
• n个大妈是一个变量，
• 每个机构是一个变量，
• n个机构是一个变量，
• 每个机器是一个变量，
• n个机器是一个变量，
• 大妈、机构和机器的行为互相影响又可以排列组合出新的变量...
  

历史可以模拟，但无法完美重复：由于变量无限，AI无法用穷举法来完美模拟历史，未来永远是未知；博弈周期多维度：年、月、日、秒、微妙...多博弈维度：价格、时间、一级市场、二级市场、类似巴菲特的横跨一/二级市场、一级市场+衍生品、二级市场+衍生品...如果把围棋比作围棋只相当于两国之间的地面战，那么金融市场投资就好比海、陆、空、核威慑、太空大战、金融战争，职业选手、业余选手、智者、疯子... 多博弈方、多空间维度，多时间维度的博弈。对AI来说，金融市场不只计算量远大于围棋，而且有更多的非线性不确定性在里面。即使 AI 可以在某一个细分领域占到优势，它也很难在各个领域同时都占到优势。

简介人工智能在基金界的应用现状（四）基金管理 l 微明宏观

原创 袁玉玮 泷韬全球宏观 2018-04-30 19:45

四、卖方宏观和全球宏观的区别

正如我在最近的备忘录《关于宏观问题的思考》（Thinking About Macro） 中提到的，在1970年代，我们曾经将经济学家描述为"从不入市的投资总监。"换言之，经济学家做出众多预测；实际情况会证明他们是对还是错；然后他们继续做新的预测；但他们并不对预测正确的频率进行追踪（或者，他们并没有发布统计数据）。

几年前我过生日时，橡树的联合创始人理查德·马森 （Richard Masson） 给了我一件符合他风格的有趣礼物。那次的礼物是《纽约时报》的合订本。我一直希望有机会写一写我最喜欢的1929年10月30日那一期的小标题，道琼斯工业指数刚于两天内下跌了近23%。标题是这样写的，"银行家表示乐观 （Bankers Optimistic）"（然而之后的三年内，道琼斯指数大约下跌了85%）。大多数银行家和基金经理似乎先天就对未来持乐观态度。除此之外，这符合他们的最佳利益，因为这有助于他们做更多的生意。但他们的乐观态度肯定造就了他们的预测观点和由此产生的行为。

这里，Marks混淆了卖方宏观研究和买方全球宏观的区别，其实二者没有任何可比性。

最近媒体热议某宏观经济学家转行管理的基金表现不佳。这其实很正常。

经常很多人拿宏观经济学家与全球宏观基金对比——这其实是看客们搞错了范畴。全球宏观交易和卖方经济学家的宏观是两码事，二者完全在两个不同的范畴:

• 卖方宏观大多基于确定性，且从宏观经济指标出发，偏学术研究，找普适性答案；观点不一定可以转化成交易；且不须考虑“用兵”成本，不重视风险管理；

• 买方宏观大多基于不确定性，从宏观经济和微观经济中发现不稳定性，见微知著，从风险出发，防患于未然。

如果说卖方宏观是军师，经常自圆其说，忽略风险管理；

那么买方宏观则是统领全局的主帅，不但要把宏观谋略自上而下地落地于交易，而且要尽量保持客观，注重风险管理，权衡得失，所谓“兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也”。 

当然，卖方宏观并不一定不能转宏观。宏观交易大师 Soros, Julian Robertson， Druckenmiller 刚入行都曾是卖方分析师或销售。经过一定的训练，只要返璞归真，诚以待人，诚以待己，摆好自己的位子，还是可以角色转换的。我从不相信一日为贼，终生为贼的宿命论。事在人为。

全球宏观交易和卖方宏观研究有本质不同 | 泷韬全球宏观

原创 袁玉玮 泷韬全球宏观 2021-12-31 11:42

看如何识别并在资产配置中应用全球宏观 | 资产配置，全球宏观，黑天鹅

原创 袁玉玮 泷韬全球宏观 2020-03-30 19:08

另外，我一直认为，全球宏观不是一种可以简单复制的投资或计量方法。想做好宏观，最重要的是要树立正确的人生观，价值观，独立思考，不是人云亦云。宏观投资无招胜有招，没有什么框架，但最底层是做人的框架，决定了进入的门槛。

同样是做广义的宏观分析，我们

• 在2018年说要扳倒三座大山，但是无论买方还是卖方，同期都不乏强烈看好地产，教育，医疗之士。

• 去年和今年，我们都认为全球央行无力放水，不看好股市。但国内不乏强烈看好放水场景，高喊股债双牛之士。

归根结底，是人生观和价值观决定了你的观点是出于大众利益（宏观）博弈，还是基于个人私利（微观）—— 屁股决定脑袋，还是脑袋决定屁股？输出的结果当然天壤之别。

五、全球宏观，是一种升维博弈

...必须认识到，这些人正在运用单因素模型：说话者的预测基于单个变量。说到简化假设：这些预测者隐含地认为，除了美联储的政策之外，一切都是不变的。当需要下三维国际象棋时，他们却还在玩平面跳棋。撇开预测美联储行为的不可能性、通胀对这种行为的影响以及市场对通胀的反应，还有其他重要的考虑因素呢？如果有一千件事情在决定经济和市场的未来方向方面发挥了作用，那么其他999件事情是什么？工资谈判、中期选举、俄乌冲突和石油价格的影响又将如何？

事实是，人们在任何时候只能在脑海中记住非常有限的事物。很难将大量的因素纳入考虑，就更难理解大量事物将如何相互作用（相关性始终是真正的思考难题）。

这段话我们深感认同。我们以前也屡次谈过，宏观对冲是一种超越大众认知偏差，发现新变量和提炼新的相关性，从而构建一种不受经济周期或市场扰动的alpha。

比如今年我们针对乌克兰战争的策略之一，做多美国石油股/做空德国股指，既赚到美国割欧洲韭菜（基金经理价值观决定这个场景）的钱，又和指数保持了极低的相关性。

去年四季度的量化回撤，归根结底，也和宏观维度有关。我们正是基于宏观，在量化回撤前预测到了他们的回撤。

量化去年四季度亏在被高维打击

量化基金去年2、3季度价量齐升，成了神话，人人趋之若鹜，但一片祥和之中，很少有人警醒，此时的量化大潮，只不过是天时（打压地产，反垄断），地利（减碳风口），人和（套利资金从地产流向量化）多重beta偶然重合导致的流动性驱动的smart beta行情 —— 说难听一些，和木头姐的ARK基金得益于央行放水带来的风险偏好上涨+减碳+散户抱团逼空形态 —— 一模一样，一模一样，一模一样!

识别到这个反射理论模型形态，判断量化的smart beta反转，只要判断减碳的宏观趋势即可。

我们在去年四季度连续发文警告，减碳大跃进已经导致社会拉闸限电，通胀高涨，从消费需求和供给两端同时对经济双杀，构成滞涨形态。而且新能源股票大量存在泡沫，此时，无论上层是否进行政策干预，周期股和新能源股票都会大概率进入物极必反的熊市状态。所以，我们在2021年9月，量化（尤其指数增强）业绩最盛之时，已经提前预警，周期股和新能源大概率已经见顶，趋势将会反转 —— 当时甚嚣尘上的量化，大部分将会无处可逃，逃不过去的就证明他们之前盈利来源是beta。

进入去年12月，通胀预期日盛，对成长股形成打击，并且向A股联动。由于A股成长股泡沫远远高于美股，美股的下跌等于一脚踢塌了A股的沙丘城堡，加速A股调整。

而A股之前由于抱团，坐庄普遍，失去流动性，从美股传入的波动率被放大，形成踩踏，基金赎回的死循环。而去年流入量化的资金大多数是原来的类“高利贷”，风险偏好低的寻找“类固收”标的型资金，一旦发现量化基金下行波动超出预期，没有任何忠诚度可言，挥一挥衣袖，拂袖而去——加剧了量化基金和成长股公募，低碳主题基金的踩踏。

但是，在我们与同行的交流中，一直严守市场中性原则，控制各个因子风格暴露的量化基金从2021年一季度部分量化策略失灵开始，到目前业绩一直稳定，而且波动在可控范围内，没有形成风格漂移。

量化近期为什么回撤超预期？附宏观视角的量化发展简史 | 泷韬全球宏观

原创 袁玉玮 泷韬全球宏观 2022-02-20 14:19

当然，我们并不是完全美化宏观，每一种策略，每个人都会被高维打击，包括宏观对冲自己。

每一种策略都可能堕入坐井观天，刻舟求剑的困局。当宏观的天象仪转动的时候，以自己为中心，看不到更高维度的人就会变成井底之蛙:

• 古代的星象家一度认为地球是平的。

• “滇王与汉使言：“汉孰与我大？”及夜郎侯亦然。各自以一州王，不知汉广大。” —— 《史记》

• 中国中心主义行效了近3000年，确实也帮助中国不断开疆拓土，文化输出，但过度的自我中心化导致明清皇帝的认知偏差，思维局限，从而错过了大航海时代，并置身于近代世界工业和技术革命之外，被后发而起的新兴列强挑战。

• Apple重新定义了手机，使得傲慢的曾经手机霸主Nokia错过了智能手机浪潮，就好像数千年一直落后中国的欧洲突然弯道超车。
  

• 同理，宏观表面叫宏观，但过度地自信擅长宏观，一旦看不到更高阶的宏观变量，就会被宏观大潮淘汰。理解到这一点，也许能帮助理解为什么Soros习惯于假设自己会犯错——他和Rogers分道扬镳，因为后者认为市场上都是傻子，除了自己和Soros。

个人认为，宏观不是绝对的，而是一种相对的思维模式——Apple是微观变量，但Apple提升了手机的博弈维度，微观Apple对微观的Nokia就是宏观；反之亦然，自称宏观基金经理一旦思维陷入定式，看不到外部局势变化，失去“大局观”，即使交易大类资产，也会变成瞎子摸象的微观。

全球宏观策略的进化和演变趋势 | 泷韬全球宏观

原创 袁玉玮 泷韬全球宏观 2021-12-11 09:54

六、基金一个时间段内跑赢市场，并不代表其具有稳定的alpha，反之亦然

尽管缺乏证明其价值的证据，但宏观预测却仍在继续。许多预测者是股票基金管理团队中的一员，或者在为这些团队提供建议和预测。我们可以肯定的一点是，由于主动管理的业绩不佳，主动管理型股票基金几十年来一直在失去市场份额，被指数型基金和其他被动投资型工具所取代，主动管理型基金现在在美国股票共同基金市场中所占份额少于一半。宏观预测在本质上对投资并无帮助，是否是其中的原因？

据我所知，有关这个问题，唯一可以找到量化信息的是所谓的宏观对冲基金的表现。对冲基金研究组织 （HFR） 发布了对冲基金加权综合指数以及一些子策略指数。以下是对冲基金加权综合指数、宏观对冲子策略指数和标普500指数的长期表现。

	HFRI对冲基金指数	HFRI宏观对冲子策略指数 （汇总）	标普500指数
5年年化回报率*	5.2%	5.0%	12.8%
10年年化回报率*	5.1%	2.8%	13.8%

*业绩表现截至2022年7月31日。所显示的对冲基金指数为各基金的加权综合指数。

上表中，根据HFR的数据，在研究期间，对冲基金的平均表现远低于标准普尔500指数，而宏观对冲子策略基金的平均表现更是差得多（尤其是在2012年至2017年期间）。鉴于投资者继续将大约4.5万亿美元的资金委托给对冲基金管理人，这些基金必须提供回报以外的一些利益，但目前尚不清楚这会是什么。对于宏观对冲基金来说，似乎尤其如此。

Marks在这里引用这个数据，显得过于业余。

一来，基金一个时间段内跑赢市场，并不代表其具有稳定的alpha，反之亦然。这个观点我们说了很多遍。不再赘述。

二来，每一种投资策略都受制于特定的宏观周期或场景。它即使在某一个时间段内低效或无效，但在其他周期里可能会有效。包括Marks自己拿来反证被动投资比主动投资厉害的指数基金，其实也只在央行放水周期有效，在其他场景里反而不如主动投资。

三来，Marks既然承认研究方法受制于周期或特殊场景，却抽出一组特殊场景的数据——2008年，央行放水之后的宏观基金去和指数基金比较，而忽略了宏观基金在2007-2008年时表现最好的对冲基金，帮助投资者盈利并对冲投资组合风险的事实。这种以偏盖全，自相矛盾的双标法则，让我怀疑这段话的专业度和公正度，实在不是一个基金经理或分析员该犯的错误。

由于观察者局限于微观的时间和空间，经常有人过度高估企业家或基金经理的alpha —— 当然，在社会的变迁和历史的长河里，甚至金融市场里，所谓的微观的时间可能会持续数年，甚至数十年。

比如格力，我一直认为，它虽然是一家优秀的企业，有自己的alpha，但很大程度上也得益于 —— 中国之前的投资驱动经济模式 x 地产刺激 x 央行放水 x 百姓买房的刚需 —— 宏观大bet叠加。

但是从风险归因的角度，（抱着学习的态度）我认为把ARK封神，还为时过早，因为今年他们的业绩除了确实选股alpha之外，有很多偶然的beta。

如果你打开，ARKK的曲线就会发现，它从2014年10月设立，到2020年3月，大部分时间跑输新经济代表Nasdaq100指数，最终也没有跑赢，甚至略微跑输，尤其在今年1季度大幅跑输。

那么其6年多的alpha全部集中在今年2-4季度释放，这里面有很多的偶然性和宏观因素。

勿把beta当alpha

原创 袁玉玮 泷韬全球宏观 2020-12-27 10:17

宏观对冲在2008年后，老派的衰落和新派进化，我们专文谈过，此处不再赘述。

个人以为，全球宏观的衰落，并不是因为全球宏观策略自身的哲学和技不如人，而是因为：

1. 该派曾经的开宗立派的大师们大多数都是天分极高，以至于不注重人才培养，所以年事已高后，后继无人。Soros, Druckenmiller皆是如此。

2. 而全球宏观的逻辑和招数包罗万象，像个百科全书，要把宏观对冲的投资哲学和招数融通，没有前人系统化的训练，没有踩着巨人肩膀的机会的话，新手独立靠自身从零开始，白手起家去积累、去悟，直立行走的其难度之艰辛，成功概率之低，可想而知 —— 尤其在2009年后，全球货币流动性长期泛滥的宏观场景下，孵化宏观对冲基金经理，比石头里蹦出来石猴都难。这很像传统中医和传统武术，因为人才管理（家传）和宏观环境（禁武）变化，逐渐失传，甚至被丑化，妖魔化。

3. 全球宏观的理念近于哲学，一旦系统过于哲学化后，可能会脱离实践，进入空想状态，失去进化的机会。

4. 全球宏观派基金经理大多数比较接近奥地利学派，主张自由市场主义，反对政府干预。但2009年之后，全球央行积极执行凯恩斯主义，频繁干预市场。

5. 另外宏观基金经理大多数内心是“社会主义者”，有劫富济贫的英雄情结。Soros, Tudor, Druckenmiller都是著名的慈善家。如果宏观基金经理因为央行放水导致贫富差距极度分化，社会不公平而做空，以一己之力对抗不公，很可能导致对市场失去敬畏，逆势交易。而且与市场里最大的宏观变量——央行对抗。

6. 2009年后，伴随着货币流动性泛滥，ETF和算法交易兴起，导致日内和日间均值回归逻辑增多，波动率衰减，金融资产的价格形态受到干扰，对宏观交易不利。Druckenmiller 在2018年的采访里提到过这点。

到目前，我们发现目前活跃在市场前沿的宏观主要是多策略和系统化宏观两类，像 Druckenmiller 和 Paul Tudor 那种大师级领袖很少 —— 我猜主要由于：

• 他们年事已高，即使想拓展新的领域，精力已经跟不上；我看Druckenmiller在2018年的采访，对量化悟性极高，直接穿透本质。Tudor是 TwoSigma 最早的投资者之一；

• 原来或许不注重人才培养，公司文化或交易体系后继无人；

• 对这2位大师，我们妄加猜测，没有太多证据。但 Soros 从2000年后转型，风格不断漂离原来的体系，CIO 全部从外面雇佣，是确凿的。

Julian Robertson孵化的Tiger cubs虽然擅长选股，尤其成长股，但涉嫌抱团，尤其Archegos已经涉嫌做庄，操纵市场。窃以为也已经背离了宏观对冲的路径。

关于宏观对冲，我们目前观测规模和业绩比较稳定的主要是两派：

1. 全球宏观/多策略（multi-strategy, MoM）：Brevan, SAC, Paul Tudor。

2. 全球宏观：系统化(systematic)：DE Shaw, Two sigma, Tudor。

Tudor是 TwoSigma 最早的投资者之一，后者的Co-founder David Siegel 曾在 Tudor 任 CTO。

DE Shaw的宏观基金Oculus在2020年一季度盈利2.5%，全年盈利25.4%。成立16年来年化12.5%，没有一年亏损。从新闻里看，这只基金大概是系统化，并混合了人工决策因素。

全球宏观策略的进化和演变趋势 | 泷韬全球宏观

原创 袁玉玮 泷韬全球宏观 2021-12-11 09:54

七、巴菲特在投资中真不用宏观吗？

关于这个问题我想最后再提一点，即那些通过宏观观点获利而成名（和致富）的人究竟在哪里？我当然不可能认识投资界的每个人，但在我了解或知道的人里面，我认为只有很少几位堪称非常成功的"宏观投资者"。当某件事的实例很少时，正如我母亲曾经说过的那样，"例外恰恰印证了规律"。这个例子中的规律就是，宏观预测很少能带来出色的业绩表现。对我来说，成功案例的非比寻常，恰好证明了这一说法是普遍真理。

有多少人能够作出大多数时候都有价值的宏观预测？我认为并不多。又有多少投资管理人、经济学家和预测者尝试过？少说也数以千计。这就产生了一个有趣的问题：为什么要预测？如果宏观预测不会随着时间的推移助力投资成功，为什么投资管理行业有这么多从业者信奉预测并对预测结果趋之若鹜？

...

正如我之前所述，2016年巴菲特与我分享了他对宏观预测的看法。"要使一条信息有效用，它必须满足两个标准：首先必须重要，其次必须可知。"  

• 当然，宏观前景很重要。如今，投资者似乎把握住了每位预测者的言论、宏观事件以及美联储间歇性紧缩行动的信号。与我从事这个行业的早期不同，现今似乎宏观因素就是一切，而企业发展没那么受关注。
• 但我强烈同意巴菲特的观点，即宏观未来是不可知的，或者至少几乎没人能始终如一地比广大投资者了解更多，而这才是试图获得认知优势并作出卓越投资决策的关键。

显然，巴菲特的名字在成功投资者名单中名列前茅，他回避宏观预测，比其他人更注重"微观"领域：公司、行业和证券，从而获得成功。

巴菲特到底用不用宏观，我们之前发表过意见，不再赘述。

另外，

• Soros前CIO，Stanley Druckenmiller连续30年年化业绩30%。
• Soros, 
• Bridge Water,  
• 收编前美联储主席Bernanke, 有一个宏观梦的Ken Griffin的Citadel, 
• Julian Robertson的老虎基金当年比Soros规模还大, 
• 他的门徒Tiger cubs, 
• 量化+宏观的DE Shaw等
  常年在Rothschild的LCH全球盈利Top20榜上。
• —— 注意，这个榜按USD盈利排名，虽然不一定完全科学，但回避了ARK那种规模小时暴利，规模大时巨亏的，实际总体投资人是亏大损的统计偏差。

不知道Marks为什么认为靠宏观成功的人很少... "关于这个问题我想最后再提一点，即那些通过宏观观点获利而成名（和致富）的人究竟在哪里？我当然不可能认识投资界的每个人，但在我了解或知道的人里面，我认为只有很少几位堪称非常成功的"宏观投资者"。"

Howard Marks在最新的Memo里讲，不要因为通胀而去调仓。那么我们看看Buffett在2020年12月怎么调仓的？

1. 卖Apple（科技）, 买Verizon（电信）= 买低beta（防守型）资产/空高beta（进攻型）资产 = 负Beta = 看空股市 （类似宏观交易）

2. 回购Berkshire股票/回避债券（太贵）= 买低估值的周期股/空债券，看空债券 = 看涨通胀 → 看空股市，尤其科技股泡沫 → 所以减持 Apple

这2个动作，其实是经典的宏观对冲交易，至少从公开新闻上，我没有看到其他宏观基金经理有如此绝妙的调仓。我们对这2个交易模拟成配对交易，VZ/AAPL, BRK.B/10年国债的比值在一季度都大幅跑赢S&P500，而且Apple和10年国债都发生大跌。

Buffett说他从不用宏观观点决策 —— 那么看他如何评价2008年入股高盛：

“如果我不认为政府会救市，我这星期不会有任何动作。如果政府不采取Paulson建议，买任何东西都将会是个错误。如果他们不行动，上周将会变成涅磐。”（"If I didn'tthink the government was going to act, I would not be doing anything thisweek," Buffett told CNBC Wednesday morning. "It would be a mistake tobe buying anything now if the government was going to walk away from the Paulson proposal. Last week will look like Nirvana if they don't do something."）很明显，他从宏观判断2008年的次债危机将会导致世界崩溃，如果他不是知道美国政府将要救市，他根本不会出手买入高盛股权。

Buffett一贯告诫人们不要碰衍生品，‘financial weapons of mass destruction’, comparing derivates to ‘hell...easy to enter and almost impossible to exit.’  但他自己因为做空DJIA指数看跌期权在2008年产生巨亏，差点导致Berkshire债券被打成垃圾级。

原创 袁玉玮 泷韬全球宏观 2021-08-07 09:43

八、独立精神

综上，我们发现Marks的《认知的错觉》里有不少人认知错觉，甚至自相矛盾。

大师和我们每个普通人一样，都会犯错，都会坐井观天。

我们不要盲目崇拜大师。全球宏观，首先最重要的是要树立正确的人生观，价值观，独立思考，不是人云亦云。所有的大师都是可以被批判，质疑甚至颠覆的，否则也就没有投资理念和技巧的进化。

《肖申克的救赎》之所以伟大，是它深层次探讨心灵的自由。一旦我们盲目崇拜大师，就会变成思想的奴隶，失去自由 —— 当然也就无法再分析市场。

海报：肖申克的救赎

以上看法，只是我们基于个人经验的想法，肯定也有不少疏漏和错误。但是，投资，尤其宏观对冲，尤其Soros一派，强调负反馈 —— 一个允许犯错的，但配备强大的自我检讨机制。

1000个人心中有1000个不同的哈姆雷特。

无论对大师、常人或历史事件，评判观点永远不可能有标准答案。以上评论仅是个人根据个人交易经验和成长历程的妄评。每个人无论观点如何，重点是从自己观察到的镜像中取长补短，完善自身。

来源：老树画画（微信号ID:laoshuhh）

借老树先生的一幅画来说：

我看着这世界，

我看着你。

照片里的一切，

却是我自己

反射理论无处不在...

再次向大师们致敬！

理念 l 无冕之王 Julian Robertson （修订版）

原创 袁玉玮 泷韬全球宏观 2017-11-15 19:39