們從市場(chǎng)歷史中學(xué)到的東西是有限的。

　　 非穩(wěn)定性和小市值效應(yīng)

　　 描述股票收益隨機(jī)過程時(shí)最重要的參數(shù)是其平均值。均值的變化代表過程是非穩(wěn)定的。這表示歷史數(shù)據(jù)均值不能可靠地預(yù)測(cè)未來收益率。對(duì)小市值效應(yīng)的第三種解釋提出了均值在變化的觀點(diǎn)。早期，在班斯教授進(jìn)行研究時(shí)，均值是十分重要的。發(fā)現(xiàn)這種效應(yīng)后，利用該效應(yīng)進(jìn)行套利的企業(yè)（例如Dimensional基金顧問公司）以及中小企業(yè)整合并購(gòu)行為層出不窮，進(jìn)而導(dǎo)致均值的下降。因此，班斯教授報(bào)告的歷史結(jié)果不能作為小盤股未來平均收益的預(yù)測(cè)指標(biāo)。

　　 非穩(wěn)定性比小市值效應(yīng)更加普遍。它可能會(huì)影響金融市場(chǎng)的各個(gè)方面。以德國(guó)為例。20世紀(jì)初，德國(guó)是一個(gè)君主制國(guó)家，也是世界上最富有的國(guó)家之一。它在第一次世界大戰(zhàn)中慘敗。在戰(zhàn)爭(zhēng)結(jié)束后的幾年中，魏瑪共和國(guó)在高額戰(zhàn)爭(zhēng)賠款、經(jīng)濟(jì)蕭條和通貨膨脹的重壓下崩潰，希特勒和納粹隨之崛起，這導(dǎo)致了另一場(chǎng)災(zāi)難性戰(zhàn)爭(zhēng)。1990年后，德國(guó)成為歐洲經(jīng)濟(jì)最強(qiáng)大的國(guó)家。要說金融資產(chǎn)收益的變化是由隨機(jī)事件造成的，與重大社會(huì)變化無關(guān)，顯然是荒謬的。

　　 德國(guó)可能是一個(gè)極端的例子，但世界各國(guó)正不斷經(jīng)歷著幾乎肯定會(huì)影響金融市場(chǎng)行為的經(jīng)濟(jì)變革。這就是我們認(rèn)為證券價(jià)格本質(zhì)上是非穩(wěn)定的原因。如果我們是正確的，那么任何試圖以歷史市場(chǎng)價(jià)格來預(yù)測(cè)未來的行為都要謹(jǐn)慎思慮。

　　 國(guó)家層面上適用的，微觀層面上亦如此。例如，在公司的整個(gè)生命周期中，蘋果公司一直被稱為蘋果公司，但該公司已經(jīng)多次重塑自身。[2]在過去30年中，蘋果公司從一家個(gè)人電腦初創(chuàng)企業(yè)轉(zhuǎn)型為全球消費(fèi)產(chǎn)品和服務(wù)巨頭，盡管在此過程中曾數(shù)次面臨破產(chǎn)?？梢韵胂螅O果公司仍將處于不斷轉(zhuǎn)型的過程中，股價(jià)依然繼續(xù)保持原來的波動(dòng)狀態(tài)，但若投資者認(rèn)為蘋果公司的巨大演變對(duì)預(yù)期收益和預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)沒有影響，那是很傻的想法。

　　模型設(shè)定

　　 本書開篇曾提到過，“戰(zhàn)勝市場(chǎng)”的定義是獲得比市場(chǎng)投資組合更高的經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的收益率。因此，決定投資業(yè)績(jī)是否良好取決于用于衡量風(fēng)險(xiǎn)的模型。班斯教授研究結(jié)果的第二種解釋是，使用了不恰當(dāng)?shù)哪Ｐ停碈APM）來衡量風(fēng)險(xiǎn)。若采用更適當(dāng)?shù)哪Ｐ停绶R-弗倫奇三因素模型，小盤股票經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的收益率與市場(chǎng)一致，因?yàn)槠鋵?shí)際風(fēng)險(xiǎn)大于CAPM所暗含的風(fēng)險(xiǎn)。

　　 解釋小市值效應(yīng)的模型設(shè)定并非特例，投資者和學(xué)術(shù)研究人員一直在尋找可以用來戰(zhàn)勝市場(chǎng)的資產(chǎn)價(jià)格的“異象”，其包括低方差效應(yīng)、價(jià)值效應(yīng)、預(yù)估Beta、一月效應(yīng)等。對(duì)這些異象進(jìn)行解釋時(shí)，模型設(shè)定引發(fā)了爭(zhēng)議。記住，學(xué)術(shù)研究人員聲稱已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了316種不同的風(fēng)險(xiǎn)因素。根據(jù)模型中選擇的風(fēng)險(xiǎn)因素，某個(gè)效應(yīng)（如低方差效應(yīng)）可以被解釋為一種戰(zhàn)勝市場(chǎng)的異象，也可以解釋為一種風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。目前，許多異象仍未解決。

　　交互作用

　　 在小市值效應(yīng)的例子中，我們把數(shù)據(jù)挖掘、非穩(wěn)定性和模型設(shè)定錯(cuò)誤這三個(gè)問題當(dāng)作獨(dú)立的問題來處理。實(shí)際上，它們通常會(huì)相互影響。數(shù)據(jù)挖掘可能是班斯教授最初研究時(shí)發(fā)現(xiàn)顯著存在小市值效應(yīng)的原因之一。隨著套利行為的出現(xiàn)，非穩(wěn)定性也產(chǎn)生了影響。最后，由于CAPM未能提供合適的衡量風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)準(zhǔn)，小市值效應(yīng)可能被夸大。正是這三個(gè)問題的相互作用，使得歷史金融數(shù)據(jù)難以解釋。

　　Smart Beta和因素溢價(jià)

　　 我們注意到，若規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)，那么規(guī)模效應(yīng)可能是一種風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。即便如此，也可能有投資者愿意承擔(dān)投資小公司股票的風(fēng)險(xiǎn)，以獲取風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。在這方面，企業(yè)規(guī)模并不是特例。每一個(gè)潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素都有其對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。試圖獲取這些溢價(jià)的策略被稱為“Smart Beta”，因?yàn)槊總€(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素都有一個(gè)Beta值，越來越多的試圖通過獲取風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)來提高投資業(yè)績(jī)的機(jī)構(gòu)投資者采用了Smart Beta策略。投資者通過計(jì)算歷史平均水平來決定利用哪些風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，這就產(chǎn)生了一個(gè)問題，即歷史溢價(jià)數(shù)據(jù)是否能夠合理地預(yù)測(cè)未來溢價(jià)。永遠(yuǎn)記住，研究人員對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行了長(zhǎng)達(dá)數(shù)十年的研究，這表明數(shù)據(jù)挖掘可能是一個(gè)嚴(yán)重的問題。同樣未知的是，這些被發(fā)現(xiàn)的因素是持續(xù)存在的，還是過去某個(gè)時(shí)期的短暫特征。換句話說，非穩(wěn)定性也是一個(gè)問題。例如，阿諾特（Arnott）、貝克（Beck）、卡列斯尼克（Kalesnick）和韋斯特（West）的研究表明，因素溢價(jià)并不是真正的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，而是與具有這些因素的股票價(jià)格上漲的產(chǎn)物。在本書撰寫時(shí)，這些問題還未解決，這進(jìn)一步說明了歷史金融數(shù)據(jù)是多么難以解釋。

　　評(píng)估投資管理者的業(yè)績(jī)

　　 或許歷史數(shù)據(jù)最常見的用途是評(píng)估活躍基金經(jīng)理的業(yè)績(jī)。投資者經(jīng)常忽略的是，由于資產(chǎn)價(jià)格的隨機(jī)波動(dòng)，即使存在出色的業(yè)績(jī)，也可能難以識(shí)別。以簡(jiǎn)單的思維實(shí)驗(yàn)為例：有兩枚硬幣，一個(gè)50%的概率出現(xiàn)正面，另一個(gè)60%的概率出現(xiàn)正面。給投資者其中一枚硬幣，請(qǐng)問拋擲多少次，才能有95%的概率出現(xiàn)正面？對(duì)此，傳統(tǒng)答案是10～50次拋擲，而實(shí)際答案是143次拋擲。

　　 幾乎所

　　 搜索引擎優(yōu)化（SEO）是中國(guó)近兩年才發(fā)展起來的 ，在這幾年中 ，中國(guó)的搜索引擎優(yōu)化公司也漸漸地發(fā)展起來了 ，個(gè)人站長(zhǎng)沒必要請(qǐng)專業(yè)的搜索引擎優(yōu)化公司來幫自己做優(yōu)化  ，網(wǎng)站做好內(nèi)容才是生存之道  。搜索引擎優(yōu)化是一門很深的學(xué)問  ，簡(jiǎn)單的了解很好掌握  ，想要深入就比較困難了  ，下面我就說下如何入門吧 ，步驟雖然不多 ，但想要掌握并不太容易  ，以下幾個(gè)環(huán)節(jié)只是最基本的入門步驟 ，在此基礎(chǔ)上還要系統(tǒng)的學(xué)習(xí)一下相關(guān)知識(shí)才能做好網(wǎng)站的優(yōu)化  。

搜索引擎優(yōu)化的基本操作步驟

　　 1.關(guān)鍵詞分析

　　 搜索引擎優(yōu)化的起點(diǎn)  ，但是許多人跳過了這個(gè)程序  ，或者就隨意去做了 。

　　 2.網(wǎng)站架構(gòu)分析

　　 刪除網(wǎng)站結(jié)構(gòu)上對(duì)搜索引擎的不良設(shè)計(jì) ，清楚影響SEO成功的障礙 。

　　 3.網(wǎng)站各個(gè)頁(yè)優(yōu)化

　　 落實(shí)關(guān)鍵詞在網(wǎng)站中的體現(xiàn)  ，將每一頁(yè)都變成引來流量的窗口 。

　　 4.鏈接戰(zhàn)役

　　 編織與網(wǎng)站內(nèi)容相連的關(guān)系網(wǎng)  ，向搜索引擎展示網(wǎng)站的影響力.

　　 5.排名報(bào)告和分析

　　 檢察SEO的成效  ，追蹤問題和不足  ，得出改進(jìn)網(wǎng)站和最新認(rèn)識(shí)  。

　　 6.網(wǎng)站流量分析

　　 最終了解SEO有無真正吸引目標(biāo)客戶  ，帶來實(shí)際性的銷售  。

　　 這幾個(gè)環(huán)節(jié)是個(gè)循環(huán) 。這是因?yàn)樗阉饕鎯?yōu)化從來就不是一蹴而就的  ，而且是一個(gè)逐漸認(rèn)識(shí)、逐步提升的過程  。這個(gè)循環(huán)沒有終止的時(shí)候  ，因?yàn)槟銓?duì)它的期待是沒有滿足的  。

　　 搜索引擎優(yōu)化是個(gè)堅(jiān)持不懈的工作 ，需要長(zhǎng)期進(jìn)行  ，沒有終止的時(shí)候  ，請(qǐng)大家注意 ，不要做了一次SEO ，下次就不管了  ，這是個(gè)錯(cuò)誤的想法 ，就像網(wǎng)站更新一樣  ，每天做點(diǎn) ，（SEO并不是說每天都要更新  ，它是以關(guān)鍵字作為基礎(chǔ)  ，當(dāng)有的新的關(guān)鍵字后  ，就要對(duì)這個(gè)關(guān)鍵字做適當(dāng)?shù)貎?yōu)化  ，這樣才能保證自己的網(wǎng)站永遠(yuǎn)領(lǐng)先與他人）SEO的效果是很不錯(cuò)的 ，經(jīng)過優(yōu)化  ，你的站很容易就可以排到前20名  ，要要做到第一頁(yè) ，或者說前兩頁(yè)就要困難多了 ，因?yàn)橐恍┏Ｓ玫年P(guān)鍵詞不少都讓權(quán)威網(wǎng)站或者竟價(jià)廣告給壟斷了  ，所以我們只好優(yōu)化一些常用但又不是出現(xiàn)很多次數(shù)的關(guān)鍵詞進(jìn)行優(yōu)化我們才有可能排在第一個(gè)頁(yè)面  ，才能帶來更多的流量  ，我們才可以獲得比較高的收入  。

　　     

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