別再執念 Alpha,市場給你的 Beta 更重要
原文標題:祈求 Beta,而非 Alpha
原文作者:Nick Maggiulli,《Just Keep Buying》 作者
原文編譯:Felix,PANews
投資界普遍認為,超額收益(Alpha),也就是跑贏市場的能力,是投資者應該追求的目標。這完全合乎邏輯。在其他條件相同的情況下,Alpha 總是多多益善。
但是,擁有 Alpha 並不總是意味著更好的投資回報。因為你的 Alpha 始終取決於市場的表現。如果市場表現不佳,Alpha 也未必能讓你獲利。
舉個例子,想象一下有兩位投資者:Alex 和 Pat。Alex 非常擅長投資,每年都能跑贏市場 5%。而 Pat 則是一位糟糕的投資者,每年都會跑輸市場 5%。如果 Alex 和 Pat 在同一時間段投資,Alex 的年收益率總是比 Pat 高出 10%。
但是,如果 Pat 和 Alex 開始投資的時間不同呢?是否存在這樣一種情況:儘管 Alex 技高一籌,Pat 的收益率反而超過 Alex?
答案是肯定的。實際上,如果 Alex 在 1960 年至 1980 年間投資美國股票,而 Pat 在 1980 年至 2000 年間投資美股,那麼 20 年後,Pat 的投資收益將超過 Alex。下圖展示了這一點:

1960 年至 1980 年與 1980 年至 2000 年美國股票的 20 年實際年化總收益率對比
在這種情況下,Alex 在 1960 年至 1980 年的年收益率為 6.9%(1.9% + 5%),而 Pat 在 1980 年至 2000 年的年收益率為 8%(13% – 5%)。儘管 Pat 的投資能力不如 Alex,但在經通膨調整後的總收益方面,Pat 的表現更出色。
但如果 Alex 的對手是一個真正的投資者呢?目前假設 Alex 的競爭對手是 Pat,這個每年落後市場 5% 的人。但在現實中,Alex 真正的對手應該是每年收益率與市場持平的指數投資者。
在這種情景下,即使 Alex 在 1960-1980 年每年跑贏市場 10%,其仍然會落後於 1980-2000 年的指數投資者。
儘管這是一個極端例子(即,一個異常值),但你會驚訝地發現,擁有 Alpha 導致相對於歷史表現落後的頻率非常高。如下圖所示:
美國股票市場在 1871 年至 2005 年的所有 20 年周期內,alpha 大小與跑輸指數的概率對比
如你所見,當你沒有 Alpha(0%)時,跑贏大盤的概率本質上等同於擲硬幣(約 50%)。然而,隨著 Alpha 收益的增加,回報的複利效應固然會降低跑輸指數的頻率,但上升的幅度並沒有想象的那麼大。例如,即使在 20 年期間每年 alpha 收益為 3%,在美國市場歷史上的其他時期,仍有可能有 25% 的概率表現遜於指數基金。
當然,有些人可能會爭辯,相對收益才是最重要的,但個人並不認同這種觀點。試問,你是願意在正常時期獲得市場平均回報,還是願意在大蕭條期間僅僅比別人「少虧一點錢」(即獲得正 Alpha 收益)?我當然會選擇指數回報。
畢竟,大多數情況下,指數回報都會帶來相當不錯的收益。正如下圖所示,美股的實際年化收益率按十年劃分有所波動,但大多為正值(註:2020 年代的數據僅顯示截至 2025 年的回報):

所有這一切表明,雖然投資技巧很重要,但很多時候市場的表現更為關鍵。換句話說,祈禱 Beta,而不是 Alpha。
從技術層面來講,β(Beta)衡量的是某項資產的收益相對於市場波動的幅度。如果一隻股票的 Beta 為 2,那麼當市場上漲 1% 時,預計這隻股票會上漲 2%(反之亦然)。但為了簡便起見,通常將市場回報稱為 Beta(即貝塔系數為 1)。
好消息是,如果市場在一個時期沒有提供足夠的「Beta」,它可能在下一個周期中會補足收益。你可以從下圖中看到這一點,該圖顯示了 1871 年至 2025 年美國股票的 20 年滾動年化實際收益率:

這張圖表直觀展示了回報率是如何在低迷期後強力反彈的。以美股歷史為例,如果你在 1900 年投資美股,接下來的 20 年你的年化實際回報率將接近 0%。但是,如果你在 1910 年投資,接下來的 20 年你的年化實際回報率將約為 7%。同樣的,如果在 1929 年末投資,年化回報率約為 1%;而如果在 1932 年夏天投資,年化回報率則高達 10%。
這種巨大的回報差異再次印證了整體市場表現(Beta)相對於投資技能(Alpha)的重要性。你或許會問,「我無法控制市場會怎麼走,所以這有什麼重要的?」
這很重要,因為這是一種解脫。它讓你從「必須戰勝市場」的壓力中解放出來,能夠專注於真正可控的事情。與其覺得市場不受你指揮而焦慮,不如把它看作是少了一件需要操心的事。把它看作是你不需要去優化的一個變數,因為你根本無法優化它。
那你應該優化什麼來代替呢?優化你的事業、儲蓄率、健康、家庭等等。在漫長的人生維度裡,這些領域所創造的價值,遠比在投資組合中苦求幾個百分點的超額收益要更有意義。
算一筆簡單的賬,5% 的加薪或者一次戰略性職業轉型,就能讓你的終身收入增加六位數,甚至更多。同樣,保持良好的身體狀態也是高效的風險管理,能大幅對沖未來的醫療費用支出。而給予家人的陪伴,能為他們的未來樹立正確的榜樣。這些決定帶來的好處,遠遠超過大多數投資者試圖跑贏市場所能期望獲得的收益。
2026 年,請將精力專注於正確的事情,追逐 Beta,而非 Alpha。
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以下為原文內容:
知名市場評論員 Citrini7 最近發表了一篇引人入勝且廣為流傳的 AI 災難小說。雖然他承認其中的某些場景發生的概率極低,但我作為一個見證過多次經濟崩潰預言的人,想對他的觀點提出質疑,並展示一個更具確定性、也更樂觀的未來。
2007 年,人們認為在「石油見頂」的背景下,美國的地緣政治地位已宣告終結;2008 年,人們覺得美元體系幾乎崩潰;2014 年,大家認為 AMD 和 NVIDIA 氣數已盡。接著 ChatGPT 橫空出世,人們又覺得谷歌藥丸……然而每一次,擁有深厚惰性的既有機構都證明了,它們遠比旁觀者想像的要堅韌。
當 Citrini 談到機構更迭和勞動力被迅速取代的恐懼時,他寫道:「即使是那些我們認為靠人際關係維繫的領域也顯得弱不禁風。比如房地產行業,幾十年來買家之所以忍受 5%-6% 的佣金,是因為經紀人與消費者之間的資訊不對稱……」
看到這兒我不禁啞然失笑。人們喊「房地產經紀人消亡」已經喊了 20 年了!這根本不需要什麼超級智能,有 Zillow、Redfin 或 Opendoor 就夠了。但這個例子恰恰證明了與 Citrini 相反的觀點:儘管這種勞動力在大多數人眼中早已過時,但由於市場惰性和監管俘獲(Regulatory Capture),房地產經紀人的生命力比十年前任何人的預期都要頑強。
我幾個月前剛買了一套房。交易過程強制要求我們聘請經紀人,理由冠冕堂皇。我的買方經紀人在這筆交易中賺了大約 5 萬美元,而他實際做的工作——填表和多方協調——滿打滿算也就 10 小時,我完全可以自己搞定。這個市場最終會走向高效,給勞動力合理定價,但這需要漫長的過程。
我深諳慣性與變革管理之道:我曾創立並賣掉過一家公司,核心業務是推動保險經紀公司從「人工服務」轉型為「軟體驅動」。我學到的鐵律是:現實世界中的人類社會極其複雜,任何事情所需的時間總是比你想象的要長——即便你已經考慮到了這條鐵律。這並不意味著世界不會發生劇變,而是意味著變化會更溫和,給我們留出應對和調整的時間。
最近軟體板塊走勢低迷,因為投資者擔心 Monday、Salesforce、Asana 等公司的後端系統缺乏護城河,極易被複製。Citrini 等人認為 AI 程式設計預示著 SaaS 公司的終結:一是產品變得同質化、零利潤,二是工作崗位消失。
但大家都忽略了一點:現在的這些軟體產品簡直爛透了。
我有資格這麼說,因為我在 Salesforce 和 Monday 上花過幾十萬美元。誠然,AI 能讓競爭對手複製這些產品,但更重要的是,AI 能讓競爭對手做出更好的產品。股價下跌並不奇怪:一個靠長期捆綁、缺乏競爭力、充斥著劣質老牌企業的行業,終於要重新迎來競爭了。
從更廣義的角度看,幾乎所有現有的軟體都是垃圾,這已是不爭的事實。我付錢買的每一個工具都充滿了 Bug;有些軟體爛到我想付錢都付不了(過去三年我一直沒法用花旗銀行的網銀匯款);大多數 Web 應用連移動端和桌面的適配都搞不定;沒有一個產品能完全實現你想要的功能。像 Stripe 和 Linear 這樣的矽谷寵兒之所以能收穫大量擁泵,僅僅是因為它們做得不像競爭對手那樣令人髮指地難用。如果你問一個資深工程師:「給我看一個真正完美的軟體」,得到的只會是長久的沉默和茫然的對視。
這裡隱含著一個深刻的真相:即使我們迎來了「軟體奇點」,人類對軟體勞動力需求也近乎無限。眾所周知,最後幾個百分點的完善往往需要投入最多的工作。按這個標準,幾乎每個軟體產品在達到需求飽和前,其複雜度和功能至少還有 100 倍的提升空間。
我覺得那些斷言軟件行業即將消亡的評論員,大多缺乏開發軟件的直覺。軟件行業存在 50 年了,儘管進步巨大,但它永遠處於「不足」的狀態。作為 2020 年的程序員,我的生產力抵得上 1970 年的幾百人,這種槓桿極其驚人,但結果依然留有巨大的優化空間。人們低估了「傑文斯悖論」(Jevons Paradox):效率的提高往往會帶來總需求的爆炸式增長。
這並不意味著軟件工程是個永遠不倒的鐵飯碗,但這個行業吸收勞動力的能力和慣性遠超想像,飽和過程會非常緩慢,足以讓我們從容應對。
當然,勞動力轉移必然發生,比如駕駛領域。正如 Citrini 所言,許多白領工作會經歷震盪。對於像房地產經紀人這種早已失去實質價值、全靠慣性拿錢的崗位,AI 可能是壓死駱駝的最後一根稻草。
但我們的救命稻草在於:美國在再工業化方面有著近乎無限的潛力和需求。你可能聽說過「製造業回流」,但這遠不止於此。我們已經基本喪失了製造現代生活核心構建模塊的能力:電池、電機、小型半導體——整個電力產業鏈幾乎完全依賴海外。如果發生軍事衝突怎麼辦?甚至更糟,你知道中國生產了全球 90% 的合成氨嗎?一旦斷供,我們連化肥都造不出來,只能挨餓。
只要你把目光投向物理世界,你就會發現無窮無盡的工作機會,這些都是造福國家、創造就業的基礎設施建設,且在政治上能獲得跨黨派的支持。
我們已經看到經濟和政治風向在往這個方向轉——談論製造業回流、深科技、以及「美國活力」。我的預測是,當 AI 衝擊白領層時,政治阻力最小的路徑將是資助大規模再工業化,通過「就業巨型工程」來吸納勞力。幸好,物理世界不存在「奇點」,它受制於摩擦力。
我們會重新修橋鋪路。人們會發現,看到實實在在的勞動成果,比在數字抽象世界裡打轉更有成就感。那個失去 18 萬美元年薪的 Salesforce 高級產品經理,或許會在「加州海水淡化廠」找到新工作,去終結那場持續 25 年的乾旱。這些設施不僅要建成,還要追求極致,並且需要長期的維護。只要我們願意,「傑文斯悖論」同樣適用於物理世界。
大規模工業工程的終點是豐饒。美國將重新實現自給自足,實現大規模、低成本的生產。超越物質匱乏是關鍵:長遠來看,如果我們真的因為 AI 失去了大部分白領工作,我們必須有能力維持民眾高品質的生活。而由於 AI 將利潤率壓至零,消費品將變得極其廉價,這部分目標會自動實現。
我的觀點是,經濟的不同部門會以不同的速度「起飛」,而幾乎所有領域的轉型都會比 Citrini 預想的要慢。澄清一下,我極度看好 AI,也預見到有一天我的勞動也會過時。但這需要時間,而時間給了我們制定良策的機會。
在這一點上,防止 Citrini 想象中的市場崩盤其實並不難。美國政府在疫情期間的表現證明了其應對危機時的積極與果斷。一旦需要,大規模刺激政策會迅速介入。雖然承認其效率低下讓我有些不快,但這並非重點。重點是保障民眾生活中的物質繁榮——一種能賦予國家合法性、維繫社會契約的普遍福祉,而不是去死守過去的會計指標或經濟教條。
如果我們能在這場緩慢但確定的技術變革中保持敏銳和響應,我們終將安然無恙。
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