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我们到底赚的是什么钱？2010年8月30日，星期一，上午九点三十分。
车公庙，三十平米的办公室。
墙上又多了几张新的图表——那是上周测试波动率极端值监控模块的结果。蓝色的新曲线，在2008年的数据上跑出了比之前更好的表现：最大回撤从38%降到了31%。
进步了7个百分点。
但周寻的脸上没有笑容。
他站在白板前，看着那条曲线，眉头微皱。
“周老师，”小林忍不住问，“这不是比之前好了吗？您怎么还不高兴？”
周寻摇了摇头。
“好是好了。但有个问题，我一直没想明白。”
他走到电脑前，调出一张新的图表——那是他们当前策略和沪深300指数的对比图。
两条曲线并排躺着。蓝色的策略线，红色的指数线。
从2005年到2010年，蓝色的线始终在红色的线上方。看起来，策略确实跑赢了指数。
但周寻指着这两条线：
“你们看，蓝色的线和红色的线，走势是不是很像？”
小林凑近看。
确实像。蓝色的涨的时候，红色的也在涨。蓝色的跌的时候，红色的也在跌。只是蓝色涨得多一点，跌得少一点。
“这说明什么？”周寻问。
没有人回答。
周寻自己说：
“说明我们的收益，大部分是跟着市场走的。市场涨，我们涨；市场跌，我们跌。我们只是比市场涨得多一点，跌得少一点。”
他顿了顿：
“换句话说，我们赚的钱，大部分是‘市场的钱’，不是‘自己的钱’。”
陈默走过来，看着那两条曲线。
“周寻，你说的这个，是什么意思？”
周寻走到白板前，拿起笔，写下两个希腊字母：
β
α
“这两个符号，在金融里代表两种完全不同的东西。”
他指着β：
“这是贝塔。代表策略跟随市场涨跌的部分。如果你的策略涨跌和市场高度相关，那你的收益里，就有一部分是贝塔。”
他指着α：
“这是阿尔法。代表超越市场的部分，是策略自己创造的价值。和市场的涨跌无关。”
他放下笔，看着所有人：
“我们之前跑的所有回测，都是在看‘总收益’。但总收益里，有多少是贝塔，有多少是阿尔法，我们从来没分清楚过。”
他指着那两条走势相似的曲线：
“现在看起来，我们的策略，可能大部分是贝塔。只是贝塔比市场强一点。”
陈默沉默了几秒。
然后他问：
“怎么分开？”
周寻走到电脑前，打开一个程序。
“用线性回归。”
他在屏幕上调出一个公式：
R_strategy = α + β × R_market + ε
“这个公式的意思是：策略的收益，可以分解成三部分。β乘以市场收益，是跟随市场的部分。α，是超越市场的部分。ε，是随机误差。”
他指着屏幕：
“只要我们有足够的历史数据，就可以算出这个公式里的β和α。”
他敲了几下键盘。
屏幕上跳出一组数字：
当前策略 vs 沪深300
· β：0.82
· α（年化）：4.3%
· R²：0.89
周寻指着这些数字：
“β=0.82，意味着市场涨1%，我们的策略平均涨0.82%。市场跌1%，我们平均跌0.82%。我们的波动，比市场小一点。”
他指着α：
“α=4.3%，意味着每年，我们比市场多赚4.3%。这个，才是我们真正的‘超额收益’。”
他看着陈默：
“陈总，您去年问周寻那个问题——‘这条曲线里，哪些是能力，哪些是运气？’”
他顿了顿：
“这个，就是答案。”
陈默盯着那行“4.3%”，看了很久。
年化收益17%的策略，去掉市场贡献的部分，真正属于自己的，只有4.3%。
剩下的12.7%，是市场的功劳。
“所以，”他缓缓开口，“我们之前以为自己很厉害的那些收益，大部分是市场给的？”
周寻点头。
“牛市里，大家都在赚钱。你赚得多一点，不一定是你厉害，可能只是你的贝塔比别人高。”
他看着陈默：
“熊市里，才能真正看出阿尔法。因为市场在跌，如果你还能赚钱，那才是真本事。”
陈默沉默了。
他想起2007年，自己站在深圳湾的豪华办公室里，看着那条一路向上的净值曲线，觉得自己无所不能。
现在他知道，那里面有多少是市场的功劳。
“那，”他问，“我们能不能做一个策略，只赚阿尔法的钱，不赚贝塔的钱？”
周寻眼睛亮了一下。
“能。而且这正是我要说的。”
他走到白板前，写下几个词：
中性化策略
“如果我们想只赚阿尔法的钱，就要把贝塔剥离掉。怎么剥离？用‘中性化’的手段。”
他指着第一个词：
行业中性
“比如，我们选了一批股票。如果这批股票主要集中在某个行业，那它们的表现就会受那个行业的影响。如果那个行业涨了，我们的策略就涨；行业跌了，我们的策略就跌。这是行业贝塔。”
他看着陈默：
“要剥离行业贝塔，就要让我们的持仓，在各行各业里均匀分布。每个行业的配置比例，和市场里那个行业的占比一样。”
他指着第二个词：
市值中性
“同理，如果我们的持仓集中在市值大的股票，那就会受大盘股走势的影响。要剥离市值贝塔，就要让持仓的市值分布，和市场整体的市值分布一致。”
他放下笔：
“这样，我们的收益里，就只剩下选股本身带来的阿尔法。和市场涨跌无关，和行业轮动无关，和大小盘风格无关。”
陈默听着，脑子里慢慢形成一个画面。
一个纯粹的、干净的策略。
赚的每一分钱，都是因为选对了公司。
不是因为市场涨了，不是因为行业热了，不是因为盘子小了。
就是公司本身好。
“周寻，”他问，“这个能做到吗？”
周寻想了想：
“能。但要牺牲一部分收益。”
他指着刚才那个β=0.82的策略：
“如果我们做中性化，β会降到0附近。同时，α可能会降低一点，因为能选的股票变少了。”
他看着陈默：
“但换来的，是一个真正独立的策略。市场涨跌，和它没关系。”
陈默沉默了几秒。
然后他问：
“你觉得值吗？”
周寻没有直接回答。
他走到窗边，看着外面车公庙的街道。
“陈总，”他说，“2008年的时候，您最痛苦的是什么？”
陈默愣了一下。
“是……看着净值跌，却不知道什么时候是个头。”
周寻转过身：
“如果您有一个β=0的策略，2008年会怎么样？”
陈默想了想。
β=0，意味着和市场不相关。市场跌70%，它可能跌，也可能不跌。但如果它真的做到了α，能创造每年4%的超额收益……
“它可能不会跌那么多。”他说。
周寻点头：
“对。它可能只是小幅波动，甚至可能赚钱。因为在最黑暗的时候，它还在做自己该做的事——选好公司。”
他看着陈默：
“这不就是您想要的吗？”
陈默没有说话。
他看着周寻，看了很久。
然后他点了点头。
“做。”
---
中午十二点，陆方还在研究“中性化”的技术实现。
他调出全市场的股票数据，开始按行业分类。
银行、地产、医药、消费、制造、科技……密密麻麻的标签，贴满了屏幕。
“周老师，”他问，“行业中性，具体怎么操作？”
周寻走过来，指着屏幕：
“第一步，算出每个行业在指数里的权重。比如，银行占20%，医药占5%。”
他顿了顿：
“第二步，在我们选股的时候，要保证每个行业的配置比例，和指数的比例差不多。不能银行超配太多，也不能医药低配太多。”
陆方想了想：
“那如果某个行业的股票都不好呢？比如银行股，按因子筛选都排后面。我们也要配20%？”
周寻摇头：
“不。中性化不是强制配满。如果你觉得某个行业没机会，可以低配。但低配本身，就是一种主动判断。”
他看着陆方：
“我们要的，不是机械地复制指数。是在保证不产生‘无意识’的行业偏离的前提下，做主动选择。”
陆方似懂非懂地点了点头。
小林在旁边举手：
“周老师，那如果我们的选股能力，真的集中在某个行业呢？比如我们特别懂消费，选的消费股都很好。强行中性化，会不会反而损害收益？”
周寻看着他：
“问得好。”
他走回白板前，又画了一个图：
```
总收益
/ \
行业阿尔法 个股阿尔法
(主动) (主动)
```
“如果你真的懂某个行业，那你的行业配置本身，就是一种阿尔法。这种情况下，你可以选择不中性化，主动承担行业风险。”
他看着小林：
“但前提是，你‘知道’你在这么做。不是稀里糊涂地因为因子筛选结果集中在某个行业，而是你主动决定超配这个行业。”
他顿了顿：
“我们现在要做的，是先把‘无意识’的偏离去掉，得到一个干净的、纯粹的个股阿尔法。然后，在这个基础上，再决定要不要加行业判断。”
小林点头，在本子上飞快地记着。
---
傍晚六点，陈默和沈清如一起走出办公室。
夕阳把车公庙的街道染成金红色。楼下的小餐馆开始摆出桌椅，准备迎接晚上的食客。
沈清如忽然问：
“你今天听周寻讲那些，有什么感觉？”
陈默想了想：
“像在做减法。”
“减法？”
“嗯。”陈默说，“以前我们做投资，总想加东西。加仓位，加杠杆，加行业轮动。总觉得做得越多，赚得越多。”
他看着远处：
“但周寻今天讲的，是减。把市场的部分减掉，把行业的波动减掉，把市值的影响减掉。最后剩下一个干干净净的东西。”
他顿了顿：
“那个东西，才是我们自己能控制的。”
沈清如没有说话。
她只是轻轻挽住他的手臂。
两人慢慢走向地铁站。
“清如，”陈默忽然说，“你说，我们最后能做出来吗？”
沈清如想了想：
“不知道。但我知道一件事——”
她看着他：
“如果做出来了，那会是一个比现在所有策略都‘真’的东西。”
陈默点了点头。
夕阳把两个人的影子拉得很长。
他们走进地铁站，消失在人群中。
身后，车公庙的喧嚣还在继续。
但那间三十平米的办公室里，还有三盏灯亮着。
周寻、陆方、小林，还在研究那些公式和代码。
他们正在做的，是一件很难的事。
但难，才有意思。
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