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低风险，高回报：一个引人注目的投资悖论
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作为《低风险，高回报》一书的译者，我和书里描述的股市“低波动率之谜”的缘分又深了一层。
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作为《低风险，高回报》一书的译者，我和书里描述的股市“低波动率之谜”的缘分又深了一层。利用这个机会，我来说说这段缘分是如何开始的，相信可以让读者加深对本书的兴趣。2003年我在明尼苏达大学(University of Minnesota) 攻读经济学博士学位的时候，我发现两位大学时的同班同学邢宇航和张晓燕成了金融博士就业市场的明星，她们与两位导师合著的文章描述了一个被重新发现的股市异常现象:最低波动率/风险的股票的回报其实比最高波动率/风险的股票要高。在学术市场成为明星的难度丝毫不亚于在娱乐界，为什么这个发现如此重要，为什么说是“被重新发现”呢?早在20世纪60年代，金融学就建立起一个叫资本资产定价模型(CAPM)的重要理论:股票的回报主要由其风险来决定，要想获得高回报，就必须承担高风险，而股票的风险在当时有几个测量指标，其中一个就是波动率。这样的结论显然非常符合直觉，不过这个理论是建立在一些简单至极甚至不合理的基础之上，而金融市场无比复杂，理论是否真能解释现实的数据?在20世纪70年代初期，学者第一次利用金融大数据对理论进行检验时发现，这个理论基本是对的，但有一点点儿例外，就是低(高)风险股票的回报要比理论预测的高(低) -点儿。为了让理论更加完美，当时的学者想的是如何去修改原来理论的个别不合理假定，从而发展出新的理论，或者是采取新的统计方法去衡量风险和波动率。
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