近日全球最大公募基金Vanguard首席執行官、原首席投資官Tim Burkley重申了此前在報告《經濟與市場展望》中的觀點,認爲未來十年的市場相比以往,將有更溫和的回報和更高的波動率。

Burkley表示,假如果真如此,那麼如何幫助投資者遵循“最佳實踐”將對於投資成功至關重要。例如,將焦點集中於長期目標而非短期的市場波動;重新平衡倉位,即便某種資產目前的表現很糟糕;在多資產以及各資產類別內部保持多元化的投資。

Burkley指出,在過去的2018年,標普500指數下跌超4%,爲近十年來首次出現年度下跌。更糟糕的是,在股票幾度快速上漲後,截至年底時,股票指數仍比九月峯值時下跌了14%。

進入2019年,在經歷了2018年底暴跌後,投資者們自然變得緊張。持續不斷的關於英國脫歐、全球經貿局勢緊張、美聯儲貨幣政策的討論,都增加了不確定性。但截至2月末,標普500指數上漲了11%,Burkley認爲,這增加了預測短期市場走勢的難度。

Vanguard對未來十年的展望

對未來的短期預測,最好的情況也只是不夠準確的預測,而最壞的可能就是一場徒勞。Vanguard全球首席經濟學家Joe Davis常喜歡說的一句話就是“對未來要保持應有的謙遜態度”。這也是爲何他和他的團隊從不預測標普500指數在未來六個月將達到的具體點位。相反,他們用自己的統計模型及判斷,來估計指數在更長期限內位於某個區間的可能性。

以去年末的數據來看,股票估值仍然很高,而利率較低,Joe團隊對於未來十年平均回報率的預測如下:

美國股票回報率 4%-6%

非美國股票回報率 7%-9%

全球債券回報率 2%-4%

這意味着對於一個廣泛多元分佈的由60%股票和40%債券構成的投資組合來說,回報率將大約在4%-6%,這雖是一個不錯的回報水平,但仍低於1990年初以來相同投資組合7.3%的回報。

無論未來收益如何,投資都將面臨更高的市場波動率。(參見未來10年收益與波動預測的圖表)

(參見未來10年收益與波動預測的圖表,來源:Vanguard)

(注:該預測對應於截至2018年9月30日以美元計算的基於VCMM®模型的10,000次模擬中,10年年化名義回報率的分佈。波動率中位數是各資產類別每年收益標準差的中位數)

2017年,投資者被市場風平浪靜的表象所迷惑,沒有任何一個交易日股票漲跌超過2%。2018年,有20個交易日單日漲跌超過2%,以致於一些權威人士擔憂這樣的波動率將成爲“新常態”。但從長期來看,這樣的波動率或許才更接近於一個“標準常態”。而在過去十年裏,正式因爲極端的貨幣政策才導致出現意外。在任何一年中,股市有20天漲或跌達到2%是再正常不過的事。

所謂,不經一事 不長一智。

如今市場需要一隻“援助之手”

面對未來一段時間低收益而高波動的前景,針對近期一位客戶提問關於在市場中是否有避開這種高波動的方法,Burkley表示,有——答案就在這位客戶幾年前設立的低成本、多元化、均衡的投資組合當中。而持有一個均衡投資組合的優勢就在這種時候體現。

也正是這樣動盪的市場,往往令投資者拋棄了原本精心定製的投資計劃,而傾向於馬上採取行動。在這之中,行爲訓練和專屬顧問的價值就能得到很好的體現。他們的價值在總收益期望不高時還將進一步放大。

對於持有一個股票佔比60%、債券佔比40%的投資組合所能帶來的預期回報,投資者往往會期望更多的回報。但Burkley指出,他們的研究發現這些因期望更多回報而偏離了“最佳實踐”的投資者最終將會損失組合價值的3%。“一隻穩定之手”可以幫助緊張的投資者保持專注,避免作出追求收益表現的應激反應,因爲這將使得組合收益在當前的環境下會減少一半以上。

關於Vanguard資本市場模型(VCMM)

Vanguard資本市場模型(Vanguard Capital Markets Model)建立在對歷史數據的統計分析基礎上。未來收益可能與模型中的歷史表現有偏差,更重要的一點是,該模型有可能低估了模型所依據的歷史時期中所未觀測到的極端負面情景。

VCMM®是一款專利金融模擬工具,由Vanguard主要的投資研究和顧問團隊進行開發及維護。該模型預測了廣泛資產類別的未來收益分佈情況。這些資產包含美國和國際股票市場,部分期限美國國債和公司債的固定收益市場,國際固收市場,美國貨幣市場,商品市場,以及某些另類投資戰略。

該模型的理論和實證基礎是,基於不同類別資產的收益是對投資者所承擔的不同類型系統風險(β)的一個補償。該模型的核心是對風險因素與資產回報之間動態統計關係的估計,這是根據對可獲取的向前追溯至1960年的月度金融和經濟數據進行統計分析得出的。

該模型用了一個估計方程組,然後應用蒙特卡羅模擬方法預測風險因素和資產類別之間預計的相互關係,以及隨時間變化的不確定性和隨機性。該模型從幾個時間維度,對每個資產類別都進行了大量的結果模擬。通過在模擬中計算集中趨勢來產生預測結果。該工具所產生的預測結果將隨着每次使用和時間的變化而有所不同。

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