论文解读：为什么巴菲特至今依然很难被量化基金模仿

研究者发现，巴菲特至今依然很难被量化基金完全模仿。

1. 量化研究已经进行了系统模仿

Hou、Mo、Xue、Zhang 的论文指出，只挑低估值股票的量化策略，不能完整代表巴菲特的投资方法。

研究者从巴菲特及其老师格雷厄姆、多德所使用的证券分析框架出发，尝试把这套方法表达为更正式的资产定价理论。

他们背后的理论叫 investment CAPM，也就是 investment-based asset pricing。

这个名字听起来复杂，直觉却很简单：股票价格最终要和公司的投资决策、投资回报以及市场要求的回报率联系起来。

也就是巴菲特那句很有名的话：买股票，买的是它背后的那家企业。

他们总结出三个核心定价维度，熟悉巴菲特的人应该不会陌生：

第三点正是论文试图形式化的命题。在横截面上，高预期收益的股票往往是质量较好、估值不高的股票。这套逻辑也不要求先假设市场无效，研究者认为，它可以和有效市场框架并存。

便宜的好公司为什么能在接近有效的市场中存在？因为市场会给认真分析财务基本面的投资者留下有限但不轻松的回报空间。

他们分析了半个多世纪的美国股票数据和几千只主动基金的历史业绩，发现自己做出来的模型，依然没有办法完全解释巴菲特的超额收益。

具体来看，从 1968 年 2 月到 2020 年 12 月，伯克希尔的月度超额收益平均是 1.41%，比他们做出来的 q-factor 模型还高 0.59%。

另一个出人意料的结果是，研究者原本认为巴菲特会重视、并纳入 q-factor 模型的 expected growth，在伯克希尔样本中的载荷方向却相反。

研究者认为，模型难以充分拟合巴菲特，是因为财务报表中的许多科目还包含复杂的经济含义，量化模型难以达到巴菲特式的判断深度。例如，研发、广告和品牌效应、员工培训、管理层质量、长期资本配置能力与组织能力都会影响未来盈利能力，却很难被标准化因子完整捕捉。

研究者的复刻工作取得了部分成功。q / q5 模型统计上显著地捕捉了巴菲特投资逻辑中可以数据化的部分，但像巴菲特这样的投资经理，仍有一部分判断力难以被标准因子模型吸收和模仿。

Hou, Mo, Xue, Zhang, The Economics of Security Analysis (Management Science, 2024)，以及其前身 The Economics of Value Investing (NBER, 2017)