价值平均策略（VA）与美元成本平均策略（DCA）及随机投资的基本逻辑与定义 [page::0][page::1]

• DCA通过定期定额买入投资标的，降低投资成本，但无卖出机制。

- VA设定期望组合市值增长目标，通过买卖调整实际组合匹配目标，实现低买高卖。

• 随机投资在每期以一定概率进行不同金额的买入，模拟一般投资随机行为。

不同市场价格环境下各投资策略的表现对比 [page::2][page::3]

• 上涨市： VA平均买入成本最低；VA动态卖出避免高价持仓。

- 下跌市： VA增加买入力度买入更多低价标的，平均成本最低。

• 震荡市： VA通过买卖调整保持目标价值增长，IRR表现优于DCA和随机投资。

标普500等多市场实证结果统计[page::4][page::5]

| 投资周期 | 策略 | 排名第一次数 | 排名第二次数 | 排名第三次数 |
|---------|------|--------------|-------------|-------------|
| 5年 | VA | 54% | 31% | 15% |
| 10年 | VA | 92% | 8% | 0% |
| 20年 | VA | 100% | 0% | 0% |
| 5年 | DCA | 10次 | 9次 | 11次 |
| 10年 | DCA | 1次 | 0次 | 5次 |

• VA投资收益排名居首比例随投资期限增长而增加，长期表现尤佳。

- DCA整体表现优于随机投资，但远不及VA。

多市场ROI表现与IRR均值比较 [page::5][page::6]

• VA在美国、海外、黄金及大宗商品市场中全年及分段期回报均优于DCA与随机投资。

- VA优势在上涨市和长期投资中更为明显，收益率领先1%-4%区间。

• DCA与随机投资策略收益差距近似，随机投资偶有超越DCA现象。

实证结论与投资意义 [page::6]

• VA策略在实际历史数据中显示出一致的投资回报优势。

- 利用VA策略的动态调整机制，投资者可实现更优的低买高卖效果。

• 投资者尤其在低无风险利率环境下，1%-2%的年化收益提升具有重要实际意义。

- 本文验证了此前基于模拟数据的研究结论，增强了VA策略的现实说服力。

深度解析报告：价值平均策略（VA）、美元成本平均策略（DCA）及随机投资策略收益比较实证检验

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一、元数据与概览

• 报告标题：价值平均策略、美元成本平均策略以及随机投资方式的收益对比基于多市场历史数据的实证检验

- 作者：吴先兴

• 发布机构：天风证券研究所

- 发布日期：2020年06月17日

• 主题：对比讨论价值平均策略（Value Averaging，VA）、美元成本平均（Dollar Cost Averaging，DCA）及随机投资方式在多市场历史数据下的表现优劣，验证VA策略的优越性

- 核心论点：本文基于真实历史市场数据，实证检验并对比了三种投资方法的收益表现。结果显示VA策略在绝大多数市场和周期内均表现优于DCA和随机投资，且与先前基于模拟数据的理论研究结论高度吻合。

• 主要结论：VA策略能带来更高的期望收益，尤其在较长的投资周期和波动市况中表现更为突出，而DCA策略并未显示明显优越于随机投资。[page::0,1,3,4,5,6]

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二、逐节详解

1. 引言

• 关键论点：

- 先前Marshall & Baldwin（1994）在模拟行情下研究DCA与随机投资时，两者收益及风险差别并不显著，引发对于DCA本质价值的质疑。
- 与此形成对比的是，价值平均策略（VA）从理论上被认为更具优势，但学术界对此策略的关注极少。仅少数如华尔街日报有简短评价支持VA。

• 支撑逻辑：

- DCA策略是定期定额投资，市场下跌时买入更多份额，而上涨时买入较少，但操作上缺乏卖出原则。
- VA策略基于预设的逐期资产价值增长目标，灵活调整买卖数量，通过卖出实现“逢高止盈”，买入实现“低买”，更符合“低买高卖”投资智慧。

• 假设：

- 资产价值的目标增长速度是策略执行的核心参数，且历史股市长期收益率假设与市场实际变动相关。

2. 实验方法

• 关键论点：

- 采用实际历史市场数据（涵盖标准普尔500、道琼斯工业指数、富时100、金银指数、商品指数等）代替模拟数据，检验VA、DCA和随机投资的投资回报情况。
- 计算三种策略的内部收益率(IRR)作为业绩衡量指标，实践中VA允许周期性的买卖调仓，DCA和随机投资则无中途赎回。

• 数据来源与范围：

- 多市场历史数据，跨度从19世纪后期至21世纪初，涵盖不同资产类别和多国家市场，确保结果的普适性和代表性。

• 方法特点：

- 随机投资定义为特定周期内以50%概率进行投资，否则保留现金，平均投资额与DCA匹配，避免偏差。
- IRR计算基于现金流折现，是衡量真实投资收益的经典金融指标。
- 预期年化回报从Edleson提出的16%调整为更现实的Schiller数据的6.9%。

• 推理：

- 如果VA“奏效”，其优势应在所有类型市场中成立；且优于DCA和随机投资的统计优势应随投资期限延长而逐渐显现。[page::1,3,5]

3. 投资分析结果对比

• 回报排名分析：

- 在标普500的5年、10年、20年周期的滚动投资中，VA策略收益排名第一的次数最高，达73%且在周期延长时上升至100%。
- DCA表现居中，优于随机投资，但优势不大。
- 随机投资表现相对偏弱，尤其在更长投资周期下表现较差。

• 不同市场的IRR对比：

- VA在美股，海外股市，黄金和商品等多市场均表现最好，DCA次之，随机投资一般最差。
- 例外是在黄金的5年周期内，随机投资偶尔表现优于DCA，这反映出市场特性和策略表现的复杂互动。

• 涨跌市表现：

- VA策略在上涨市和下跌市中的表现优于DCA和随机投资，特别是随着投资期限延长，VA优势逐步明朗。

• 数据背后逻辑：

- VA策略通过动态调整买卖，捕捉到市场低价买入和高价卖出的机会，从而改善投资成本和收益。
- DCA虽降低买入成本波动，但缺乏卖出机制导致策略在熊市和震荡市表现不如VA。
- 随机投资因投资时机不确定，波动较大，表现相对弱势。[page::3,4,5,6]

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三、图表深度解读

图1、图2、图3：不同市场环境下三策略的投资细节对比

• 图1（上涨市）：

- VA策略通过设定逐期资产目标，买入80、20、20、40股后在市场价格上涨至16美元时，VA卖出35股，实现盈余锁定。
- DCA策略保持定期定额买入，始终购买固定资金量，最终股票持有量高于VA。
- 结果显示两者平均成本相近（均为9.80美元），但VA通过卖出操作获得IRR约33.83%，优于DCA的32.01%。

• 图2（下跌市）：

- VA策略在价格降低过程中买入更多份额，最终投资总额远高于DCA（2910美元 vs. 2000美元），反映出VA策略对市场跌幅加大投入以维持目标资产值。
- VA最终平均成本低于市场均价（7.28美元对比9.40美元），DCA稍高于VA。
- 尽管VA更重仓于跌市，IRR约为24.08%，略逊于DCA的24.80%，反映跌市中卖出少的特性导致整体收益略有不同。

• 图3（震荡市）：

- VA买入较多份额于低价，卖出部分高价时的资产，投资金额较DCA大，但IRR表现也优于DCA（15.22% vs. 13.15%）。

• 图表解析总结：

- VA策略通过灵活买卖调整持仓，使投资成本更有效控制，表现出较DCA更优的收益率。
- DCA的投资节奏机械、稳定，但缺乏市场波段操作带来的潜在收益。
- 三种环境均验证了VA策略的资产价值增长目标驱动对投资行为的积极影响。

• 数据限制：

- 投资金额不同可能导致实际资金占用差异，尤其跌市VA在资金占用上更高，投资者现金流需求更大。
- IRR计算考虑了赎回时机，VA允许中途赎回，DCA不允许，可能导致两者收益计算差异。[page::2,3]

图4：标普500指数下不同时间长度投资周期中收益排名统计

• 显示VA策略在5、10、20年投资周期内分别以最高的频率排名第一，尤其在10年及20年周期表现尤为突出。

- DCA策略虽表现稳定，但领先频率明显低于VA。

• 随机投资策略基本维持垫底位置。

- 说明VA策略随投资时间增长展现更强优势。

图5：不同市场不同周期IRR平均值对比

• VA策略在几乎所有市场和周期中取得最高IRR，优势主要体现在长期持有期间。

- 黄金市场5年期随机投资偶尔领先，提示投资策略需结合市场特性灵活选择。

• 总体而言，VA年均收益率优于DCA和随机投资约1%左右，虽然幅度不大，但复利效应长期累积带来较大收益差距。

图6：加权与未加权上涨和下跌市场中各策略收益比较

• VA在上涨和下跌市场以及加权和未加权计算下均表现最佳，且优势随投资年份增加趋于显著。

- DCA和随机投资表现相近，且在下跌市场的亏损幅度大于VA。

• 表明VA策略较好地适应不同市场环境，降低下跌风险，提升整体抗风险能力。

综上，各图表充分支持VA策略在理论和实战中的收益优势，且通过资金投入节奏和买卖规则的创新体现了独特的投资价值。[page::2,3,4,5,6]

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四、估值分析

本文未涉及传统企业估值范畴中的DCF、P/E、EV/EBITDA等具体估值方法，而是侧重于三种程序化投资策略的收益率(IRR)比较。IRR作为衡量现金流回报率的指标，适用于定额投入投资情形。

• 关键点：

- IRR反映投资方案的年化实效收益率。
- VA策略通过预设资产价值增长目标，动态调节现金流投入/赎回，优化现金流结构以提升IRR。

• 预期收益率设定：

- 采用不同市场平均收益（Edleson的16% vs. Schiller的6.9%）校准VA目标，体现现实约束条件下的收益预期。

• 结论：

- VA策略的“资金投入-赎回”动态调整机制是其使IRR优于固定投入DCA和随机投资的核心原因。

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五、风险因素评估

报告未专门列出风险因素条目，但结合全文分析可归纳如下风险及潜在影响：

• 策略执行风险：

- VA策略要求动态买卖，增加交易频率，可能导致更高的交易成本及税务负担，降低净收益。

• 资金流动性风险：

- VA策略投资金额随价格变动而变，可能导致资金需求波动大，投资者需持续准备灵活资金。

• 估值假设风险：

- 设置资产价值增长目标需基于合理收益预期，若市场收益低于假设，策略效果打折扣。

• 市场极端波动风险：

- 极端市场行情可能导致VA策略频繁买入卖出，实际操作难度增加，潜在执行风险增大。

• 统计显著性风险：

- 本文指出虽然VA表现优越，但统计显著性不足，投资者需谨慎解读历史表现与未来应用的关联性。

• 缓解措施：

- 报告建议未来可基于更多历史数据扩展检验，结合风险管理工具细化投资操作策略。

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六、批判性视角与细节观察

• 方法论限制：

- 尽管使用了丰富历史数据，收益率差异多在1%-4%之间，统计意义不足。投资者不应单凭过去表现盲目追随。
- VA策略资金需求波动性大，对投资者资金调配能力要求高，实际操作难度被低估。

• 策略适应性偏差：

- 报告基于指数类资产，实际股票个股和其他资产类别的复杂度可能影响VA的执行和效果。

• 承诺收益预设问题：

- VA策略核心需预设增长率，不同投资者选择不同预期收益率，可能导致策略偏差、体验差异。

• 交易成本忽视：

- 频繁买卖带来的佣金、滑点、税费等成本未详细纳入，可能削弱VA的优势。

• 对比中的随机投资定义：

- 随机投资定义较为理想化，现实投资者行为更为复杂多样，结果未必完全通用。

• 结论表达趋保守：

- 尽管肯定VA优势，报告同时指出未能达到显著统计意义，体现了作者的审慎态度和结论的客观性。

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七、结论性综合

本文采用历史市场数据，对比了价值平均策略（VA）、美元成本平均策略（DCA）以及随机投资的投资回报表现，得出以下核心发现：

• VA策略因其独特的基于资产价值增长的动态买卖规则，无论在牛市、熊市还是震荡市场环境下，均能实现较低的平均投资成本，显著优于DCA和随机投资策略。

- VA策略实现了买低卖高的动态调仓，使得其内部收益率（IRR）在大部分市场和投资周期中均排名第一，其优势在长期持有（10年及以上）中更加明显，表现出较强的稳定性和收益提升潜力。

• DCA虽受市场和投资者普遍接受，但其固定定额买入、缺乏卖出机制的限制使其在收益和风险管理上劣于VA，也未能显著胜过随机投资。

- 随机投资作为基准策略表现最差，强化了程序化定期投资的必要性。

• 不过，报告同时指出，虽然VA策略的收益优势清晰但幅度较小，且缺乏统计意义的充分证明，投资者在实际应用中需考虑资金流动性、交易成本与市场波动性的具体内涵。

- 本研究为已有基于模拟市场的理论研究提供了基于实际历史数据的有力实证支持，验证了VA策略的稳健性和实用价值。

基于以上，报告明确支持VA策略作为一种优越的程序化投资方法，尤其适合追求长期稳定增值的投资者，建议投资人及金融行业高度关注并进一步推广。同时作者也呼吁未来研究引入更深层次的统计分析与多样化市场条件下的验证以增强结论的普适性和实用性。[page::0-6]

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综述

这份报告通过严谨的历史数据实证检验，清晰展现了价值平均策略在不同市场环境和投资期限中优于传统的美元成本平均及随机投资的优势。丰富的图表和多市场、多周期对比充分佐证了这一点，彰显VA策略作为程序化投资的卓越潜力。报告亦坦诚保留了统计显著性不足、交易成本及操作复杂度等现实约束，体现了高度的专业严谨与客观性。

作为投资者或量化研究者，可以从中学习和借鉴VA策略的机制设计理念，结合自身资金状况、市场理解和风险承受能力，合理应用该策略实现长线资产稳健增长。

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附：关键图表链接（markdown格式）

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以上分析遵循报告内容，确保结论来源于报告原文并严谨标注页码。

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