引言
在当今快速变化的金融环境中，寻找能够提供长期收益并经受市场波动的投资策略至关重要。重股票策略就是这样一种策略，它已成为寻求长期财富增长的人们的基石。
什么是重股票策略？
重股票策略是一种投资策略，其特点是股票在投资组合中占比较高，而债券和现金等其他资产类别所占比例较低。股票通常被视为比债券和现金风险更高、回报更高的资产类别。
重股票策略的优势
重股票策略有几个潜在优势，包括：
长期收益潜力
股票在历史上已提供比债券和现金更高的长期回报。这是因为股票代表对企业的实际所有权，这些企业的增长潜力可以随着时间的推移而增加股票价值。
多元化
重股票策略通过投资于广泛的股票来提供多元化。这有助于降低特定公司或行业的负面表现所带来的风险。
通货膨胀对冲
股票通常被视为通货膨胀的对冲工具。这是因为随着时间的推移，股票价格往往会随着通货膨胀而上涨。
重股票策略的缺点
重股票策略也有一些潜在缺点，包括：
市场波动
股票市场可能会波动剧烈，导致重股票投资组合的价值出现大幅波动。这种波动可能不适合那些无法承受风险或短期资金需求的人。
周期性
股票市场具有周期性，这意味着其表现往往会随着经济周期而波动。在经济低迷时期，股票的价值可能会下跌。
适合重股票策略的人
重股票策略最适合以下人群：
- 具有长期投资视野的人
- 愿意承担市场波动的风险的人
- 不依赖短期资金的人
- 寻求长期财富增长的人
如何实施重股票策略
有多种方法可以实施重股票策略。一些常见的选择包括：
- 购买股票共同基金或交易所交易基金 (ETF)
- 直接投资于单个股票
- 与金融顾问合作建立定制投资组合
结论
重股票策略可以为寻求长期收益的人提供强大的基础。重要的是要了解其优势和缺点，并确保它与个人的投资目标和风险承受能力相匹配。通过谨慎的规划和执行，重股票策略可以帮助投资者实现其长期财务目标。
什么是基石轮
基石轮是一种投资策略。
基石轮策略是投资者为实现长期收益而采用的一种投资方式。以下是关于基石轮的具体解释：
一、基石轮的核心概念
基石轮主要关注的是投资组合的稳固性和长期增长。 投资者通过选择具有稳定基本面、良好增长前景和潜力的投资标的，构建投资组合的基石。 在此基础上，投资者再根据市场变化，逐步调整和优化投资组合，以实现长期的投资收益目标。
二、基石轮投资策略的特点
1. 长期投资：基石轮策略注重长期投资，投资者需要有足够的耐心和长期视角。
2. 价值投资：该策略倾向于选择具有真实价值、基本面良好的投资标的。
3. 稳健为主：基石轮强调投资组合的稳健性，通过分散投资来降低风险。
三、基石轮的实践应用
在具体实践中，投资者首先需要分析和研究市场，挑选出符合自己投资理念和目标的优质股票、债券或其他投资品种。 然后，构建包含多种资产的投资组合，以实现资产的多元化配置。 随着市场变化，投资者需要定期评估和调整投资组合，以确保其符合自己的风险承受能力和收益目标。
四、风险管理与收益平衡
在采用基石轮策略时，投资者还需要注意风险管理和收益的平衡。 虽然该策略注重长期收益，但投资者仍需密切关注市场动态，及时调整投资策略，以应对潜在的市场风险。 同时，合理的资产配置和风险管理也有助于实现收益的最大化。
总之，基石轮是一种注重长期、稳健的投资策略，适合那些寻求稳定收益、注重资产安全并愿意长期持有投资的投资者。
分红到账，普及一下股票投资的两项收益渠道
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什么是行为金融理论
现代金融理论是建立在资本资产定价模型(CAPM)和有效市场假说(EMH)两大基石上的。 这些经典理论承袭经济学的分析方法与技术，其模型与范式局限在“理性”的分析框架中，忽视了对投资者实际决策行为的分析。 随着金融市场上各种异常现象的累积，模型和实际的背离使得现代金融理论的理性分析范式陷入了尴尬境地。 在此基础上，20世纪80年代行为金融理论悄然兴起，并开始动摇了CAPM和 EMH的权威地位。 行为金融理论在博弈论和实验经济学被主流经济学接纳之际，对人类个体和群体行为研究的日益重视，促成了传统的力学研究方式向以生命为中心的非线性复杂范式的转换，使得我们看到了金融理论与实际的沟壑有了弥合的可能。 行为金融理论将人类心理与行为纳入金融的研究框架，但是由于涉及人类心理与行为研究的难度，加上行为金融刚刚起步，因而其本身也存在很多缺陷。 行为金融理论产生背景和发展历史 (一)产生背景 行为金融理论是在对现代金融理论(尤其是在对EMH和CAPM)的挑战和质疑的背景下形成的。 在EMH理论形成的过程中，奥斯本(Osberne)和法玛(Fama)的贡献最大。 奥斯本提出了关于股票价格遵循随机游走的主张，认为投资者是根据他们的期望价值或收益率来估计股票的，而期望价值是可能的收益率的概率加权平均值，所以投资者在奥斯本定义上的理性是以无偏的方式设定其主观概率。 在此基础上，法玛建构并形成了有效市场假说(EMH)，EMH是由三个不断弱化的假说组成的：当投资者是理性时，投资者可以理性评估资产价值，市场是有效的；即使有些投资者不是理性的，但由于交易随机产生，也不会形成系统的价格偏差；即使投资者的非理性行为不是随机的，他们也将遇到理性的套期保值者，从而保证资产价格回归基本价值；最后，即使非理性交易者在非基本价值的价格交易时，他的财富也将逐渐减少，以致不能在市场上生存。 法玛(1970)还进一步细分了三种有效市场，从而说明价格反映所有的公开信息，基本分析者的共识形成公平价格。 所以EMH已经隐含了已知信息不能用来在市场上获利的命题。 我们也可以说，到了法玛那里，EMH依赖于理性投资者。 在EMH 产生与发展的同时，马科维茨(Markowitz)结合奥斯本的期望收益率分布，以其方差为度量，用以度量资产组合，得出投资者选择有效边界的风险和标准差给定水平上期望收益率最高的资产组合这个合意的结论。 所以投资者在马科维茨定义上的理性是指他们是风险回避型的；在此基础上，夏普(Sharpe， 1964)、林特纳(Lintner，1965)和莫辛(Mossin，1966)将EMH和马科维茨的资产组合结合起来，以资本资产模型命名，建立了一个以一般均衡框架中的理性预期为基础的投资者行为模型CAPM。 CAPM中的投资者有着同质的收益率预期，以相同的方式解读信息。 在此假定下，CAPM得出：高风险的资产应为高收益率的补偿，投资者的最优投资决策应沿资本市场线进行的结论。 如果说EMH回答了已知的信息对获利没有价值的结论，那么CAPM则说明市场上的超额回报率是由于承担更大的风险才形成的结论，因而在一定程度上CAPM补充了EMH的理论空白和可能的漏洞。 自CAPM诞生后，20世纪七八十年代的研究一般集中在应用该模型进行经验研究和求证EMH的有效性上。 但是随着后来研究的深入，逐渐发现了现代金融理论模型与投资者在证券市场上的实际投资决策行为是不相符合的。 主要表现如下：第一、现代金融理论认为人们的决策是建立在理性预期、风险回避、效用函数最大化等假设上。 实际投资决策并非如此。 特韦尔斯基(1990)针对投资者准确无偏的奥斯本定义上的理性，指出投资者具有倾向于过分自信的心理特征；针对投资者如果接受更大的风险，他们就必须得到更高的收益率的补偿，即对马科维茨的投资者是风险回避型的修正，特氏研究表明，当牵涉到亏损时，投资者会倾向于追求风险，尤其是在追求风险有可能把他们的亏损减少到最低限度的时候；针对法玛和夏普意义上的投资者理性，研究发现投资者在决策中的预测是非贝叶斯预测，而且投资者会有回避损失和心理会计的偏差，还有减少后悔、推卸责任的心理。 尤其值得提出的是研究表明，这种对理性决策的偏差是系统性的，并不能因为统计平均而消除 (Kahneman and Riepe，1998)。 第二，现代金融理论和EMH是建立在有效市场竞争的基础上。 能够在市场竞争中幸存下来的只有理性投资者。 证券市场投资行为是由理性的投资者主宰的。 而Delong、Shleifer、Summers和Maldmann(1990、 1991)的研究表明，某些情况下，非理性投资者实际上可以获得比理性交易者更高的收益，非理性投资者仍然可以影响资产价格。 (二)发展历史 行为金融理论的发展历史可以简单概括为以下几个阶段：1.早期阶段。 19世纪Gustave Lebon的“The Crowd”和Mackey的“Extraordinary Poplular Delusion and the Madness Of Crowds”是两本研究投资市场群体行为的经典之作；凯恩斯是最早强调心理预期在投资决策中作用的经济学家，他基于心理预期最早提出股市“选美竞赛”理论和基于投资者“动物精神”而产生的股市“乐车队效应”；Purrell是现代意义上金融理论的最早研究者，在其《以实验方法进行投资研究的可能性》 (1951)论文中，开拓了应用实验将投资模型与人的心理行为特征相结合的金融新领域。 后来的Paul、Slovic等人继续进行了一些人类决策过程的心理学研究。 2.心理学行为金融阶段(从1960年至80年代中期)。 这一阶段的行为金融研究以 Tversky和Kahneman为代表。 Tversky研究了人类行为与投资决策模型基本假设相冲突的三个方面：风险态度、心理会计和过度自信，并将观察到的现象称为“认知偏差”。 Kahneman和Tverskv(1979)共同提出了“期望理论”，使之成为行为金融研究中的代表学说。 但是当时的行为金融的研究还没有引起足够重视，一方面是因为此时EMH风行一时，另一方面是因为人们普遍认为研究人的心理、情绪对金融研究是不科学的。 3.金融学行为金融阶段(从20世纪80年代中期至今)。 市场不断发现的异常现象引起金融学界的注意，大量的证据表明许多金融理论还不完善；再加上期望理论得到广泛认可和经验求证，所以这个时期的行为金融取得了突破性的进展。 这个时期行为金融理论以芝加哥大学的Thaler和耶鲁大学的Shiller为代表。 Thaler(1987，1999)研究了股票回报率的时间序列、投资者心理会计等问题。 Shiller(1981，1990a，1990b)主要研究了股票价格的异常波动、股市中的“羊群效应”(Herd Behavior)、投机价格和流行心态的关系等。 此外，Orden(1998)对于趋向性效应(disposition effect)的研究，Ritter(1999)对于IPO的异常现象的研究，Kahneman等(1998)对反应过度和反应不足切换机制的研究都受到了广泛的关注。 与上个时期相比，这个时期的行为金融理论研究是从投资策略上加以完善，注重把心理学研究和投资决策结合起来。 行为金融理论的理论内容 (一)理论基础 1.期望理论。 期望理论是行为金融学的重要理论基础。 Kahneman和 Tversky(1979)通过实验对比发现，大多数投资者并非是标准金融投资者而是行为投资者，他们的行为不总是理性的，也并不总是风险回避的。 期望理论认为投资者对收益的效用函数是凹函数，而对损失的效用函数是凸函数，表现为投资者在投资帐面值损失时更加厌恶风险，而在投资帐面值盈利时，随着收益的增加，其满足程度速度减缓。 期望理论成为行为金融研究中的代表学说，利用期望理论解释了不少金融市场中的异常现象：如阿莱悖论、股价溢价之迷(equity premium puzzle)以及期权微笑(option smile)等，然而由于Kahneman和Tversky在期望理论中并没有给出如何确定价值函数的关键——参考点以及价值函数的具体形式，在理论上存在很大缺陷，从而极大阻碍了期望理论的进一步发展。 2.行为组合理论(Behavioral Portfolio Theory，BPT)和行为资产定价模型(Behavioral Asset Pricing Model，BAPM)。 一些行为金融理论研究者认为将行为金融理论与现代金融理论完全对立起来并不恰当。 将二者结合起来，对现代金融理论进行完善，正成为这些研究者的研究方向。 在这方面，Statman和Shefrin提出的BPT和BAPM引起金融界的注意。 BPT是在现代资产组合理论(MPT)的基础上发展起来的。 MAPT认为投资者应该把注意力集中在整个组合，最优的组合配置处在均值方差有效前沿上。 BPT认为现实中的投资者无法作到这一点，他们实际构建的资产组合是基于对不同资产的风险程度的认识以及投资目的所形成的一种金字塔式的行为资产组合，位于金字塔各层的资产都与特定的目标和风险态度相联系，而各层之间的相关性被忽略了。 BAPM是对资本资产定价模型(CAPM)的扩展。 与CAPM不同，BAPM中的投资者被分为两类：信息交易者和噪声交易者。 信息交易者是严格按CAPM行事的理性交易者，不会出现系统偏差；噪声交易者则不按CAPM行事，会犯各种认知偏差错误。 两类交易者互相影响共同决定资产价格。 事实上，在BAPM中，资本市场组合的问题仍然存在，因为均值方差有效组合会随时间而改变。 (二)投资行为模型 模型(Barberis，Shleffer，and Vishny，1998)。 BSV模型认为，人们进行投资决策时存在两种错误范式：其一是选择性偏差(representative bias)，即投资者过分重视近期数据的变化模式，而对产生这些数据的总体特征重视不够，这种偏差导致股价对收益变化的反映不足(under- reaction)。 另一种是保守性偏差(conservation)，投资者不能及时根据变化了的情况修正自己的预测模型，导致股价过度反应(over -reaction)。 BSV模型是从这两种偏差出发，解释投资者决策模型如何导致证券的市场价格变化偏离效率市场假说的。 模型(Daniel，Hirsheifer and Subramanyam，1998)。 该模型将投资者分为有信息和无信息两类。 无信息的投资者不存在判断偏差，有信息的投资者存在着过度自信和有偏的自我归因(serf-contribution)。 过度自信导致投资者夸大自己对股票价值判断的准确性；有偏的自我归因则使他们低估关于股票价值的公开信号。 随着公共信息最终战胜行为偏差，对个人信息的过度反应和对公共信息的反应不足，就会导致股票回报的短期连续性和长期反转。 所以Fama(1998)认为 DHS模型和BSV模型虽然建立在不同的行为前提基础上，但二者的结论是相似的。 模型(Hong and Stein，1999)，又称统一理论模型(unified theory model)。 统一理论模型区别于BSV和DHS模型之处在于：它把研究重点放在不同作用者的作用机制上，而不是作用者的认知偏差方面。 该模型把作用者分为“观察消息者”和“动量交易者”两类。 观察消息者根据获得的关于未来价值的信息进行预测，其局限是完全不依赖于当前或过去的价格；“动量交易者”则完全依赖于过去的价格变化，其局限是他们的预测必须是过去价格历史的简单函数，在上述假设下，该模型将反应不足和过度反应统一归结为关于基本价值信息的逐渐扩散，而不包括其他的对投资者情感刺激和流动性交易的需要。 模型认为最初由于“观察消息者”对私人信息反应不足的倾向，使得“动量交易者”力图通过套期策略来利用这一点，而这样做的结果恰好走向了另一个极端——过度反应。 4.羊群效应模型(herd behavioral model)。 该模型认为投资者羊群行为是符合最大效用准则的，是“群体压力”等情绪下贯彻的非理性行为，有序列型和非序列型两种模型。 序列型由 Banerjee(1992)提出，在该模型中，投资者通过典型的贝叶斯过程从市场噪声以及其它个体的决策中依次获取决策信息，这类决策的最大特征是其决策的序列性。 但是现实中要区分投资者顺序是不现实的。 因而这一假设在实际金融市场中缺乏支持。 非序列型则论证无论仿效倾向强或弱，都不会得到现代金融理论中关于股票的零点对称、单一模态的厚尾特征。 三、实证检验 进入20世纪80年代以来，与现代金融理论相矛盾的实证研究不断涌现，主要体现在投资策略的改变上。 下面介绍几种典型的行为金融策略：1.小公司效应。 小公司效应是指小盘股比大盘股的收益率高。 Banz(1981)发现股票市值随着公司规模的增大而减少的趋势。 同一年，Reimganum(1981)也发现了公司规模最小的普通股票的平均收益率要比根据CAPM模型预测的理论收益率高出18%。 最近Siegl(1998)研究发现，平均而言小盘股比大盘股的年收益率高出4.7%，而且小公司效应大部分集中在1月份。 由于公司的规模和1月份的到来都是市场已知信息，这一现象明显地违反了半强式有效市场假设。 Lakonishok等(1994)的研究发现，高市净盈率的股票风险更大，在大盘下跌和经济衰退时，业绩特别差。 市盈率与收益率的反向关系对EMH形成严峻的挑战，因为这时已知的信息对于收益率有明显的预测作用。 2.反向投资策略(contrary investment strategy)。 就是买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票来进行套利的投资方法。 一些研究显示，如选择低市盈率(PE)的股票；选择股票市值与帐面价值比值低、历史收益率低的股票，往往可以得到比预期收益率高很多的收益，而且这种收益是一种“长期异常收益”(1ong-term anomalies)。 Desia、Jain(1997)，Ikenberry、Rankine Stice(1996)也发现公司股票分割前后都存在着正的长期异常收益。 行为金融理论认为反向投资策略是对股市过度反应的一种纠正，是一种简单外推的方法。 3.动量交易策略(momentum trading strategy)。 即首先对股票收益和交易量设定过滤准则，当股市收益和交易量满足过滤准则就买入或卖出股票的投资策略。 行为金融定义的动量交易策略源于对股市中间收益延续性的研究。 Jegadeeshkg与Titman(1993)在对资产股票组合的中间收益进行研究时发现，以3至12个月为间隔所构造的股票组合的中间收益呈连续性，即中间价格具有向某一方向连续的动量效应。 事实上，美国价值线排名(value line rankings)就是动量交易策略利用的例证。 动量交易策略的应用其实就是对EMH的再次否定。 4.成本平均策略和时间分散化策略。 成本平均策略指投资者根据不同的价格分批购买股票，以防不测时摊低成本的策略，而时间分散化指根据股票的风险将随着投资期限的延长而降低的信念，随着投资者年龄的增长而将股票的比例逐步减少的策略。 这两个策略被认为与现代金融理论的预期效用最大化则明显相悖。 Statman(1995)，Fisher、Statman(1999)利用行为金融中的期望理论、认知错误倾向、厌恶悔恨等观点对两个策略进行了解释，指出了加强自我控制的改进建议。 行为金融理论已经开始成为金融研究中一个十分引人注目的领域，它对于原有理性框架中的现代金融理论进行了深刻的反思，从人的角度来解释市场行为，充分考虑市场参与者的心理因素的作用，为人们理解金融市场提供了一个新的视角。 行为金融理论是第一个较为系统地对效率市场假说和现代金融理论提出挑战并能够有效地解释市场异常行为的理论。 行为金融理论以心理学对人类的研究成果为依据，以人们的实际决策心理为出发点讨论投资者的投资决策对市场价格的影响。 它注重投资者决策心理的多样性，突破了现代金融理论只注重最优决策模型，简单地认为理性投资决策模型就是决定证券市场价格变化的实际投资决策模型的假设，使人们对金融市场投资者行为的研究由“应该怎么做决策”转变到“实际是怎样做决策”，研究更接近实际。 因而，尽管现代金融理论依然是对市场价格的最好描述，但行为金融的研究无疑是很有意义的。
