昨天談 CAPM 與 β,結論是市場只替系統風險付錢,個別公司的雜訊風險分散掉就不再有補償。這裡藏著一個更根本的前提:市場的價格是「對的」,已經把該反映的資訊都反映進去了。今天要處理的正是這個前提本身——效率市場假說(Efficient Market Hypothesis, EMH)。如果市場真的有效率,那麼靠選股或抓時機持續打敗它就近乎不可能;而這正是被動指數投資最核心的理論靠山。
📖 學
隨機漫步與 EMH 的三種形式
效率市場的直覺,是「價格已經反映所有可得資訊」。既然資訊已經進到價格裡,下一步的走勢就只由「還沒出現的新資訊」決定,而新資訊按定義是無法預測的。這導致股價在統計上近似隨機漫步(random walk):明天的漲跌與今天、昨天的漲跌沒有可利用的關聯,方向大致是丟硬幣。Burton Malkiel 在 1973 年的《漫步華爾街》就是用這個比喻讓大眾理解,一隻蒙眼射飛鏢選股的猴子,績效未必輸給專業經理人。
Eugene Fama 在 1970 年的經典綜述〈Efficient Capital Markets〉裡,把「所有可得資訊」拆成三個層次,對應三種強度的效率:
弱式效率(weak form)主張價格已反映所有「歷史價量資訊」。若成立,單看過去的走勢圖、均線、成交量去預測未來就沒有意義,技術分析賺不到超額報酬。
半強式效率(semi-strong form)進一步主張價格已反映「所有公開資訊」,包括財報、盈餘公告、法說會、總體數據與新聞。若成立,等你讀到財報再進場,價格早在消息公布的瞬間跳到位,基本面分析同樣難以持續獲利。半強式是實證研究最常檢驗的版本,做法是看重大消息公布後,股價是「瞬間跳到新價位」還是「慢慢漂移」——前者支持效率,後者暗示反應不足。
強式效率(strong form)最極端,主張連「內線等私有資訊」都已反映在價格裡。這幾乎沒人真的相信:若強式成立,內線交易就不會有利可圖,而現實中內線交易之所以被立法禁止並頻頻抓到牟利案例,本身就是強式不成立的證據。
能不能持續打敗市場
EMH 不是說「股價永遠正確」,而是說「錯得沒有規律、你無法系統性地佔便宜」。價格當然常常估錯,只是沒人事先知道是估太高還是太低。這個區別很關鍵:它允許事後看有人賺大錢,但主張那多半是運氣或承擔了額外風險,而非可複製的技巧。
最有力的間接證據來自主動與被動的長期對帳。S&P Dow Jones Indices 的 SPIVA 記分卡追蹤了二十多年,結論相當一致:拉長到二十年,約九成的美國股票型主動基金輸給對應指數;即使短如 2024 年,也有約六成五的大型股主動基金落後 S&P 500。贏家還會換人——今年的前段班,明年很難續留前段班,顯示持續性接近隨機。扣掉管理費與交易成本後,主動這門生意在整體上是負和的:大家彼此交易,平均只能拿到市場報酬減成本。
異常現象與行為財務學的挑戰
EMH 的漂亮之處在於它可被證偽,而過去半世紀確實累積了一批「異常現象」(anomalies),看起來像是可預測的超額報酬:
規模效應——市值小的公司長期報酬偏高,即使控制了風險後仍存在。價值效應——低本益比、低股價淨值比的「便宜股」,長期打敗昂貴的成長股。動能效應——過去 6 到 12 個月漲得好的股票,未來一段時間傾向繼續贏,這直接牴觸弱式效率。元月效應——小型股在一月的報酬異常偏高,常被歸因於年底節稅賣壓後的回補。
行為財務學為這些現象提供了心理學解釋:投資人會過度自信、損失趨避、追高殺低的羊群行為、對好消息反應不足又對趨勢過度延伸。動能就常被解讀成資訊擴散太慢加上追漲情緒。這一派認為市場並非時時理性,情緒與偏誤會讓價格系統性地偏離基本面。
Fama 的回應很巧妙:許多異常不是「市場沒效率」,而是「我們的風險模型不夠好」。任何檢驗效率的實驗,都必須同時假設一個定價模型,這叫「聯合假設問題」(joint hypothesis problem)——當你發現超額報酬,無法斷定是市場失靈,還是你漏算了某種風險補償。於是規模與價值被 Fama 與 French 在 1993 年收編進三因子模型,當成新的系統風險來源,而非市場的漏洞。這場爭論至今沒有定論,但雙方都承認:靠公開資訊持續、穩定、扣成本後還打敗市場,非常困難。
為什麼 EMH 撐得起被動投資
把上面串起來,被動指數投資的邏輯就清楚了。既然選股與擇時在扣除成本後大概率是負貢獻,理性的做法就是不猜、直接買下整個市場,把成本壓到最低。這正是 John Bogle 推廣指數基金的核心主張,也是 Malkiel 一路呼應的結論。
這裡有個常被誤會的地方:市場之所以有效率,恰恰是因為有一大群人努力做研究、彼此競爭套利,才把資訊即時打進價格。這是 Grossman 與 Stiglitz 提出的悖論——如果人人都被動、沒人去發掘資訊,市場反而會失去效率。所以被動投資其實是「搭了主動投資者的便車」:讓別人去維持價格的正確性,自己用最低成本收下整體市場報酬。對絕大多數沒有資訊優勢的一般投資人來說,承認自己打不贏、然後低成本地跟上,已經是勝率最高的選擇。
🧠 記
- EMH 的核心是「價格已反映可得資訊」,新資訊不可預測,故股價近似隨機漫步;它不保證價格正確,只主張你無法系統性佔便宜。
- 三種形式對應三類資訊:弱式=歷史價量(技術分析無效)、半強式=所有公開資訊(基本面分析難持續獲利)、強式=連內線私有資訊也反映(幾乎無人相信)。
- 內線交易能牟利且需立法禁止,本身就是強式效率不成立的證據。
- SPIVA 二十多年的資料顯示,拉長到二十年約九成主動基金輸指數,且贏家難以持續,扣成本後主動整體是負和遊戲。
- 四大異常——規模、價值、動能、元月效應——是 EMH 可被證偽的證據,行為財務學用過度自信、損失趨避、羊群等偏誤解釋它們。
- 聯合假設問題讓「異常」難以定罪:超額報酬可能是市場失靈,也可能只是風險模型漏算;Fama-French 把規模與價值改當風險因子就是這種收編。
✍️ 實踐
打開一檔你目前持有或關注的主動型基金(或你自己的選股組合),做一次「對帳」:找出它過去 1 年、3 年、5 年的累積報酬,再找同期間對應的大盤指數(例如台股用發行量加權股價報酬指數、美股用 S&P 500 含息報酬)。把兩組數字並排,算出每個期間主動端減指數端的差額,並記得把管理費、內扣費用一起考慮進去。誠實面對這張表:如果扣完成本後長期跑輸,那正是 SPIVA 在大樣本上看到的常態,也是把核心部位轉向低成本指數的具體理由。整件事十五分鐘內做得完,重點是用自己的錢驗證今天的理論。
🔗 延伸學習
- Efficient Capital Markets(Econlib,Burton Malkiel 撰)
- SPIVA 記分卡官方頁(S&P Dow Jones Indices)
- Anomalies and Market Efficiency(NBER Working Paper, G. William Schwert)
- A Random Walk Down Wall Street(Wikipedia)
💬 問 AI
我正在學效率市場假說(EMH)。請用一個具體情境幫我測試理解:
假設某公司今天盤後公布獲利遠優於預期。
1. 在半強式效率下,股價「應該」何時、如何反應?若隔天還持續緩漲數日,這對半強式是支持還是反駁?
2. 請解釋「聯合假設問題」如何讓我無法單憑這個緩漲就斷定市場沒效率。
3. 動能、價值、規模、元月效應這四個異常中,哪些直接牴觸弱式效率、哪些牴觸半強式?各給一句理由。
4. 最後用兩三句話,說明以上內容為什麼會導向「低成本被動指數投資」這個結論。
請用繁體中文、台灣用語回答,並在關鍵處給我一個數字或實例。