低风险，高回报

我想把这本书推荐给投资基金多年但仍深感迷茫的人（我也是）。 由于自认没有选股的能力和精力，于是选择了基金。 于是开始研究基金，什么主动基金、被动基金，买入费率、卖出费率、每年运作费率等等。 - 选择了个自身职业相关的基金，自以为了解和看好发展，结果被套多年。 - 选择了个热门板块的基金，乘上东风，喝了点汤，成功逃顶，却又在大幅下跌的半山腰自以为抄底进入，结果被套多年。 - 听某大V的介绍，买了某主动基金，结果被套多年。（其实就是他接的广告） 以上就是我的一些经历，相信很多人也有类似的。 事实上，有些人的结局比我更糟，比如有的人看到某基金在当年赚的多（然后卖基金的平台会大力推广），就买入，然后被套而且是深套多年。有的人看到某热门板块某热门基金经理的当年业绩超好，就买入，然后被套而且是深套多年。（想想之前的半导体，还有医药的葛大妈） 买基金的人很多就是既不想要股票的高风险，又不想要定期或存款的低收益，但没想到来到基金市场，却还是高风险低收益甚至负收益，那就迷茫了。 本书的作者，却发现了一种选股的方式，通过选择一篮子低波动（通常也意味着低风险）的股票，却能在最终实现高收益。他把这方法用美国股市的历史数据做回溯测试，也请了他的中国同事用中国股市的历史数据做回溯测试，结果都表明，通过买入低波动的一篮子股票，并定期根据最新情况调仓，最终的结果大幅领先买高风险的一堆股票。 作者看来是个爱好哲学的人，他在得出这低风险却能高收益的“悖论”后，不放过心头的疑问，自问了多个问题，并自己去找到了自己满意的答案： 1、这种低风险却能高收益的好方法以前没人发现吗？答：老早有人发现了。 2、为啥有些基金经理知道却不采用这方法？答：基金经理因为基金公司机制问题以及人性问题而不采用。 2.1 基金经理需要跑赢同行或大盘（比如我们的沪深300）才能赢得关注赢得基民赢得奖金。有收益但跑输大盘或同行的甚至可能被辞退。 2.2 基金经理需要主动选择股票来证明自己的眼光，赢得他人的赞赏，有合理理由收取高昂的每年运作费等等。 那我们个人适合用这样的方法吗？先看看作者的经验，如果采用这种方法在不同市场情况下的结果： 1、熊市：一样有亏损，只是相比高风险的投资组合的亏损较小。 2、一般：跟大家差不多。 3、牛市：有收益，但往往比高风险的投资组合的收益差一些甚至不少。 所以个人如果要采用这方法，需要克服一些人性弱点，一是要耐住性子，拉长时间才能看到复利的力量；二是不要好面子跟人对比，在牛市别人兴高采烈吹嘘时依旧看淡。 最后，作者继续自己追问，他提出的方法是否可能只是暂时有效。 他的回答是，且不说他用了多年的数据来回溯测试，最主要的是，前面提到的专业基金经理的根本性缺陷，以及个人投资者的人性弱点，使得这个方法会长期有效。 说点我自己的，最前面我说推荐给有多年基金经验但还迷茫的人，是因为这些人已经有基础的基金知识，且经历过基金投资的毒打，现在迫切需要一个战略高度的指引。 而且这类人，往往已岁数不小，不再有年轻时的轻狂和自视甚高，也能更注重里子而不是面子，追求的是比定期和债券更高些的收益但仍要稳稳的财产保值增值。 想想自己拿了4-5年的某基金，稳稳地在浮亏上让我经常地糟心，然后某天发现红利低波类型的，5年收益很好，小曲折地稳稳地斜向上，不禁唱出：我要稳稳的幸福，然后开始转投它。

在结束新疆之旅的返程航班上，笔者一气读完了《低风险，高回报》。“大美新疆”名不虚传！本书由荷兰荷宝资产管理公司“低波动率策略”基金经理平·范·弗利特博士与助手杨·德·科宁共同撰写，他们管理的该策略基金规模达10亿欧元左右。作者创作本书的初衷，是为广大投资者提供一套通俗易懂的低风险高收益股票组合策略，助力投资者可持续地稳健获利。 关于本书的可读性，书友们可以做个亲历测试，即通过美股交易软件中的选股功能将最低股价设置在1美元，最大贝塔值设定为1.0，最低市值设置在10亿美元，最低股息率设定为3%，过去52周股价变动率为正。看看您筛选出来的股票，它们即可能是低风险高回报率的“乌龟”标的。如果感兴趣此类股票，本书就是您的菜。 作者所在的基金因为有中国同事的原因，所以就相应的保守型股票投资策略做了A股测试，结果是中国的“乌龟”还是跑赢了“兔子”。“在2001年1月1日开始在100只保守型中国股票中投资1 000元人民币，17年后，你们的投资额将增加到7 149元。总回报率为636%，而年复合回报率为13.1%”。

53m 后部分粗略扫过 低波动收益高于高波动，再配合收益，动量，可以 80 年收益 15%+，以我很多回测拟合的经验，我感觉这个不大稳当 其中分析投资机构为何不用低波动因子那段比较有意思：忽视复利，相对收益，嫉妒

一开始看到书名，有被吸引到。作为金融学专业毕业生，高风险才会有高收益是教科书毋庸置疑的真理。书名低风险高回报，确实有被惊到。 以前在其他的书里，具体忘记了，有一种观点是买入低估值股票，低估值股票风险更低，但因为低估值，能提供较高的安全边际，能够获得更高的收益。在还没有阅读之前，我以为本书要讲的也大概是这个理论。读完之后，感觉大同小异，不完全相同，但有共通的东西。 金融学里的风险说的是面对不确定性或损失的可能性，所谓高风险高收益，投资者承担更大的不确定性必然会要求获得更高的风险溢价，这也是所学的资本资产定价模型。但是本书所说的风险，是说波动风险，感觉就类似方差，方差越小，偏离程度越小，风险也就越小。但金融学里也用方差来表示风险，从金融学的风险定义来说感觉不是特别恰当，但可能找不到其他更合适的度量方式了吧。 就观点来说，低波动率的股票，可能是“稳稳的幸福”，我能想到的就是红利类股票，相对契合作者“低波动率”“高股息”因子，“动量”理解不深，不好判断。2025年上半年我自己通过Excel简单测算了买工商银行能有多少收益，从数字来看个人觉得还是不错的，所以那段时间也是红利资产的推崇者，自己很大一部分仓位也是红利资产。但随着2025年股市的爆发，我的持仓已经明显跑不赢市场了，再加上资金量小，突然就感觉要投入很长的时间成本才能够实现传说中的复利，太吃亏了。于是我后面加大了成长类股票的比重，只将红利资产作为底仓配置。真的很赞同作者说的一段时期跑输市场跑输其他投资者内心会很痛苦，我已经经历过了。但我对红利的信心从不动摇，尽管到现在2026年1月，红利资产已经从2025年11月连续阴跌了两个月，我所持有的红利资产已经从浮盈变成了浮亏，但我依旧持有，依旧不慌。一方面有股息作为支撑，另一方面红利资产在牛市跑不赢市场，但也跌不了多少，在熊市抗跌甚至还能涨，是组合里的稳定器。 就方法而言，作者使用三因子策略选股构建组合，“因子”这个词高大上，但说白了就是选股标准，无非就是他们会赋予不同的权重选股。对于我们普通投资者来说，也有一定的启发，我们也可以通过筛选因子的方式，挑选股票，构建组合。不过由于我个人比较懒我买的都是ETF，懒得选个股。 不管是不是“老乌龟”股票的信徒，这本书也值得一读。本书提供了另一种投资方式，提供了可供普通投资者参考的投资思路。即使不认可低波动类股票，认为世界的发展依旧要靠科技股，但我依旧觉得可以回味一下作者说的“黄金法则”“过犹不及”，兴许会有别的领悟。

看完了。 1）基金经理为啥喜欢风险？需要业绩需要明星案例，赔了的他不说[破涕为笑]暴涨那种是好案例，尤其是大家都赔成狗的时候他赌赢了。 2）美国金融学教授泰伦斯·奥迪恩（Terrance Odean）分析了10 000名投资者的经纪账户数据，发现这些账户中都进行了过度交易。他将交易量与过度自信、性别联系起来。有趣的是，他表明，女性投资者的表现比男性投资者更好。事实上，女性似乎的确略高一筹。 几乎所有的睾丸酮水平较高的男性都过度自信，而那些水平较低的男性则较少有这种骄傲。鉴于这些信息，你们可能需要注意你们选择的基金经理是否有大力水手的特征！ 3）你们会明白投资期限很重要。你们的投资期限越长，风险通过复合回报率侵蚀你们长期回报的程度也就越深。对一个高风险的投资组合来说，简单回报率和复合回报率的差别每年超过6%。 4）斯诺伯格（Snowberg）和沃尔弗斯（Wolfers）研究了20多万场赛马的数据，并发现这些赛马赌注的平均回报率为-23%，而风险最高的赌注的平均回报率仅为-61%。 结论：作者用统计论证了保守型投资从长期来说对复利最有利。

只有向后看，我们才能理解生活，但只有向前走，我们才能过好日子。 有效的策略在于用的人比较少，一旦大家都开始用了，这种策略回报率开始飙升，未来一段时间可能用无效了。 目前的A股市场可能就已经表现出这种策略的有效性了，未来大概率可能开始回归正常，然后开始出现无效。低波动、收益、动量三个因子建立低风险高收益投资组合，但任何一种策略不会长期有效，总有一段时间无效，我们需要的就是在无限的时候买入静待花开。

最近一年了解到红利低波、攒股息、吃分红的理财方式。在这领域比较知名的博主富贵推荐了这本书，于是来学习理论知识。 这本书的书名就是中心思想——低风险，高回报。但是这和大多数人（包括我）的常识是背道而驰的，大多数人的认知都是高风险才会带来高回报，低风险只能带来低回报。于是作者展开论述了这一投资悖论。 作者是荷兰人，但由于美国股市是最大的股票市场，作者主要利用了美股的历史数据来论证这一投资悖论，但也简略说明了这一投资悖论也适用于很多国家的股票市场，包括中国市场（最后一章也是专门为了中国的读者新添的）。 这种低风险高回报的投资途径，比较省心的方式是投资红利低波基金。而有的的低波动率指数基金可能没有考虑到收益和动量，只考虑了低波动率（收益会少一些），所以作者会比较建议个人自己选股、自己组合一篮子股票。 作者分享了选股时需要考虑的三个因子：低波动率、收益、动量。 常见的风险度量指标：贝塔，可以简单地理解为贝塔小于1的股票风险较低，贝塔大于1的股票风险较高。 收益的度量指标：股息率，越高越好。 动量的度量指标：52周股价变动率，即股票的趋势，上涨或下跌。 我们要关注的是贝塔低于1，股息率大于3%（但目前国内大部分投资者基本只考虑股息率5%以上的）、52周股价变动率大于0的股票。在实际筛选时，还需要考虑到市值，剔除掉小盘股。 选股时可以用股票筛选器来进行筛选，作者推荐的是谷歌股票筛选器，但我没找到，试了一下雪球的股票筛功能，也能满足基本需求。 另外 ，还在这本书里面了解到了基金经理受工作性质、考核要求约束，他们管理的基金会存在一定的局限性。——基金经理关注的都是相对风险，而非绝对风险，目的主要是为了跑赢大盘。 我们个人投资更应该看的是绝对回报，而不是相对回报。

花了两三天时间读完《低风险，高回报》，书中推荐使用的量化投资模型是：低波动+高股息+动量=收益。 为什么这个模式长期有效？ 1.在数学上，低回撤更容易实现长期复利效应。高回撤是复利天生的敌人，而那些波动越低股票，意味着回撤越小。 2.高股息率因子，说白了，就是公司盈利了会分红，有稳定现金流。这个因子有很多论文可以证明是长期有效的因子，随便找一下资料就有了。 这个模型在A股的复现是红利低波策略，排除了动量因子，收益会更好，回撤更低；原因可能是，A股偏向于政策市、周期性更强所导致的。 但是作者在最后一章也统计过A股的相关数据，结果也很好。但是排除掉动量因子，投资效果会更好。 红利低波策略的长期收益堪比美股标普500指数，这个在公众号《坚持可持续性》写过一篇名为《一文读懂红利低波ETF的投资逻辑》有介绍过。 关于动量因子的学习资料，可以看看美国趋势投资大师欧奈尔的书及相关投资体系。 最后，如果把书丢进ai大模型，会得出更好的总结，但是我懒就算了，你们可以试试。

书中的保守型股票组合建立流程 1.筛选市场里市值最大的1000只股票，目的是为了保证所选标的有足够的流动性，并避免小盘股，后者容易被资金操控(此处为何不筛选自由流通市值最大的？数量如果改成成立3年的股票数量的一半，又会如何？目前1000只的数量，在2001年，会把当时A股市场上所有的股票都包括在内。不知道美股有没有类似的问题) 2.统计过去3年的月度涨跌的波动率(月度数据的话，3年只有36个数据，有点少，不知道按周度涨跌的话，效果如何，大概能有156个数据) 3.去除波动率最高的一半股票 4.剩下的按收益和动量排序 4.1收益可以用股息率，越大排名越靠前，或者用市盈率，越小排名越靠前(股息或者盈利，越稳定越好，所以股息和盈利，是否应该用3年平均值) 4.2动量用52周涨跌幅，越大排名越靠前(既然是动量，是否应该也考虑短期涨幅，比如增加12周涨跌幅排名？) 5.选择收益+动量排名最靠前的100只股票(即挑选近1年低估+有上升趋势的股票。数量如果改成初选池的1/10的话，会怎样) 6.每季度或每半年调仓(因为加了动量因子，可能半年更好？) 结果 1.美国市场1929～2017年，共88年，年化15.2％ 2.中国市场2001～2016年，共16年，年化13.1％ 原理 1.波动率有延续性， 2.波动率的算法是用涨跌幅的数值来进行算数计算的，但±50％的波动后的收益是-25％，±10％的波动后的收益是-1％，明显低波动的收益更高(如果改成对数波动率，该策略仍然有效吗？或者改成下跌波动率(上涨的按0计算)呢？) 3.人们喜欢通过高波动来博彩 4.从效果上看，该策略主要是避免了大跌，从而取得了长期的高收益

其实一篇公众号文章就可以了，不用写书。 比较精彩的是数据，1920-2017年间美国市值最大的1000家公司，观察三年波动率，挑出波动率低的100家，每季度调仓，最后发现这个策略翻了4000倍。进阶版，根据三年波动率、收益率（股息率、回购）、动量（一年涨幅）三个因子排名，选择前100家，每季度调仓，比刚刚的策略还高3%年化回报。 里面说了一个我以前不了的事实以及问题，就是学术研究通常用月度回报来跑回归，而罔顾复利（比如一只股票第一个月赚50%，第二个月亏50%，最后是亏25%，月度数据简单加和的话，就是不赚不亏），这样导致一些关于风险和回报的结论可能是偏颇的。当然资产大类来说，确实有风险加大，收益加大，比如股票的收益总体好过债券，但是股票内部风险加大，收益率并没有显著加大。 “三数法则也可以指导个人投资者的投资。第一，你们要有连续几年投资保守型股票的经历，让克尔恺郭尔指引你们获得最大的胜利。第二，你们要运用黄金伦理守则，停止与其他人的表现进行比较。你们要拥有一些儒家的智慧，因为这可能会使你们更快乐和更富有。第三，你们要记住黄金分割，让亚里士多德指导你们承受最合适的风险，不多也不少。极端地厌恶风险的行为也不好，必须要有一部分投资者做好购买高风险股票的准备。但是，我建议任何人远离失败的荷兰飞机制造商的股票。”