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我所描述的第一只基金（没有提到它的名字）是冯·凡谷纳（Van Wagoner），一只新兴成长型基金。我们假想的投资者将它清盘是对的。在接下来的10年中，这只基金的业绩让其成为了这一领域中业绩最差的基金。2008年，整个冯·凡谷纳基金集团被并入另一家公司，但这可是投资者在其共同基金上遭受了30亿美元损失之后的事情，对那些不明智地将赌注押在这位“明星”经理身上的人来说，代价惨重。像许多其他基金一样，他管理的基金只是个彗星，在天空中昙花一现后，便无影无踪了。
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悖谬的是，这位过分活跃的投资者是由于错误的原因购入了标准普尔500指数基金。没错，10年前，指数本身很“热门”，跑赢了90%的股票型基金。但这90%的优势（正如我在本书旧版中所写的）只是个随机和不大可能出现的结果。指数基金通常在任一指定年份里只能跑赢60%的基金，尽管在更长的期限里可以跑赢80%或更多。令人欣慰的是：自1997年3月起到2009年年中，虽然标准普尔500指数只有3.3%的年回报率，但还是跑赢了超过60%的大盘股共同基金。
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我刚才描述的，是共同基金业在计算机技术新兴时代的缩影。这个简短例子里的基金都是真实存在的，但投资者是虚构出来的吗？我举这个例子只是要向你介绍科技进步带给共同基金业的影响：
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一个金融体系，使专业的基金经理能提供全新的投资产品，为交易提供充足的流动性，并以光速在全球范围内展开交易。 一个随时更新的信息网络，可提供关于共同基金投资组合和业绩的数据，信息量之大，超出了人类心智所能把握的范围。 一个极有效率的通信网络，任何基金投资者都能即时下达交易指令（虽然迄今交易还是以每小时执行一次的频率进行），无需离开他的台式电脑寸步。 可是，即使投资者可以利用如此非凡的技术手段，我要问：又有何益？
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我完全承认计算机技术在共同基金业的增长中所起的重要作用。基金业成功和被广泛接受的首要原因是过去16年从未间断的不可思议的大牛市。但计算机让这一行业的增长多了一个数量级。而且在某种程度上，正是计算机让基金业成为一个与其之前古板保守，明显不同的全新产业：在品种、概念、投资者参与程度、服务质量以及定价方面，都是全新的。
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最明显的是，共同基金的数量呈现了爆炸式增长，这给投资者在基金目标、投资策略和基金经理等方面带来了无比多样的选择。原先的基金业，在仅仅20年前只有300只股票型基金，它们是1973—1974年大熊市后舔舐着伤口并严阵以待的幸存者。如今的新基金业，包括3 300只股票型基金，其中一半都是在过去5年成立的。当下股票型基金的数目，已超过在纽约证券交易所上市的全部的2 900只美国公司普通股的数量。
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如今，平心而论，在很大程度上，股票是“过时”的，而共同基金正当“时髦”。我想，就现实来说，这个说法还没错。但只讲到这还不够。事实是，共同基金像股票一样被估值、被申购、被交易，在商业圈里和鸡尾酒会上被广泛讨论。对数百万投资者来说，基金就是股票。
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想想最近的这个例子。《晨星投资者》（Morning Investor）上的一篇文章不带感情色彩地展示了一位投资顾问向一对距退休仅有5年，打算进行35万美元投资的夫妇的建议。他推荐了一个几乎全部由17只股票型基金构成的投资组合，包括小盘股基金和国际基金。我们可以预计到，这17只基金组合中的总共2 000只股票很可能在扣除费用之前，至多能获得市场平均回报率。扣除平均多达资产1.6%的基金费率，因每年平均92%的投资组合换手率而产生的基金交易成本，以及1%的顾问费用后，将总的成本算作3.5%，或者每年12 250美元。这样看来，要让这对夫妇对他们退休时的投资结果满意，几无可能。这对夫妇将所得回报的一大部分付给了投资顾问和共同基金管理公司等公认的投资专家。而他们自己顶多只能获得与市场回报率相当的回报率，而且是在扣除成本之前。一个包括2 000只股票的投资组合，真有机会能跑赢市场吗？
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十年以后
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作为股票的基金
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随着从互联网上可获得价格信息的股票和基金（以及所有其他金融数据）的数量呈指数级增长，《纽约时报》如今只公布了数量极其有限的股票的价格，以及更少量（时断时续的）基金的价格。但把基金作为股票来看待的观念却迅速流行开了，交易型开放式指数基金现在以远高于个股的换手率进行交易。在纽约证券交易所上市的股票在2009年上半年的年平均换手率为155%，而ETF换手率竟达到了令人难以置信的3 000%。我为此很难过，对基金份额更类似于股票的积极交易和过分投机感到担忧，事实证明，我的担心不无道理。实际上，基金交易已然压倒了股票交易。荒谬的是，大多数基金交易产生于指数基金（通过ETF），可指数基金本来是为长期投资者设计的。
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那对夫妇的顾问在1997年建议他们的投资应更进取一些，并要他们投资于含有17只（大部分高成本）股票型基金的投资组合，放弃他们持有的30%的债券型基金和现金，以达到至少10%的年回报率目标，现在他们怎么样了？我当时说：“要让这对夫妇对他们退休时的投资结果满意，几无可能。”事实证明，我的警告很有预见性。在受推荐的投资组合中的17只基金中，足有8只（近一半！）在接下来几年中倒闭，仅有9只幸存。的确有些幸存者在后续时期跑赢了标准普尔500指数，但我们永远无法知道，那8只倒闭的基金如果继续经营下去会有何表现（虽然我们可以设想他们的业绩会很差）。一个含有17只股票型基金的投资组合与“选股者的投资组合”很难说有什么不同。我相信，这个例子不是此类策略损害投资者财富的孤证。
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将基金转变成股票的趋势是逐渐形成的，但对我而言，有个特别的日子清楚地标志着这一转变的发生：1995年3月19日。这一天，即使不会被钉在历史的耻辱柱上，也是我眼中的里程碑。在那个星期天，《纽约时报》的编辑们将共同基金的价格和业绩列在了纽约证券交易所的股价行情表之前。很久以来（肯定超过一个世纪），纽约证券交易所股价表一直是《纽约时报》读者第一眼看到的内容，但自那天起，纽交所的股票行情表只能在共同基金这位巨大的暴发户面前，退居次席了。
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投资技术：更大、更快、更复杂
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这种转变是如何发生的？让我们从投资技术和金融市场体系开始。想想我们今天拥有的那些投资工具，如果没有计算机，它们的存在几乎难以想象，也肯定不会得到如此广泛的应用，更不会有如此高的流动性：
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未偿付的名义价值高达20万亿美元的金融衍生产品。 世界外汇市场上估计有1.5万亿美元的日交易量。 活跃的金融期货市场，包括名义价值近2 000亿美元且实时更新的标准普尔500指数期货。 多种市场指数（据我们最近统计已超过3 000种！），以及由此而来的指数基金。 巨大的市场交易量，在较繁忙的交易日，大约10亿股股票在纽约证券交易所里交易，另有10亿股股票在纳斯达克市场（NASDAQ）上交易。每天总共有价值300亿美元的股票换手。 在这种狂热的交易氛围中，共同基金业已经开发出了我们在15年前无从想象的激进而复杂的投资技术。我们有了微型股票型基金、数量管理型基金，基于价格动量理论、盈利预期理论、市场技术判断和基于多元回归的基金，还有可调整利率抵押贷款基金、备兑看涨期权基金和外汇基金，另有投资于越南、印度尼西亚和捷克共和国股票的基金，这些国家迄今尚未作为资本主义的堡垒而为人所知。许多作风传统的基金改弦更张，仅仅采用过去都会被认为是耸人听闻的策略。一般说来，在20世纪五六十年代，共同基金经理以15%的换手率来调整他们的投资组合。即使在1965～1968年的活跃期，换手率也只升至40%。但在1997年，平均换手率竟高达85%，这表明，一只股票的平均持有期只有一年多一点。专业投资者的长期投资怎么了？
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随着专业投资者和个人投资者的趋同，两者都变了成积极交易者，大肆利用今天受计算机驱动的金融体系及其创造的流动性，曾被认为是长期投资的共同基金，在很大程度上，已变成了短期投机工具。许多以前的牧羊人自己成了绵羊：游移、反复无常、狂乱，放任、冲动地做出决策（这种冲动有时可以量化），完全破坏了以公司价值为基础的传统投资标准。投资技术使我们能够参与到所有这些狂躁的行动中。技术只给了我们工具，却没有给我们如何有效使用它们的智慧。
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十年以后
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投资技术
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我先前关于衍生工具的担忧已变成现实。衍生品的名义价值从1998年的20万亿美元飙升至2008年的600万亿美元，当衍生品的巨大风险累积起来后，沉重打击了世界各大金融市场和经济体。没错，虽然衍生品变得更大、更快、更复杂了，但它们也变成了金融市场的阿喀琉斯之踵(67)。机构投资者们不仅缺乏驾驭这些复杂衍生品建设性的智慧，也过于享受已被证明是极具缺陷的风险测度方法。
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信息技术：信息还是智慧
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计算机与互联网让我们可以不停地获取数据，使我们能够对共同基金随心所欲地分析和估值，并根据触手可及的海量信息做出选择。共同基金投资者再也不会因缺乏充分的信息而无法做出投资决策了。共同基金投资者应该是计算机革命最大的受益者之一。
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或许如此，但他们也可能是最大的受害者之一。正像本章开头的例子中所描述的投资行为一样，每一天共同基金投资者的行为都表明（如我们一直以来知道的），在投资活动中，信息经常被误认为是知识，而知识极少转化为智慧。可是，智慧远胜于堆积如山的数据，并且常识远胜于机会主义，二者注定是长期投资成功的首要因素。
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当我们考虑基金的投资决策，在购买、持有、加仓或减仓和完全退出时，通信技术让我们能随时获得大量信息。多少信息？即使是今天最寻常的电脑和通信技术，也能在几秒钟内将你带进晨星的网站，或将其“普林西皮亚”（Principia）数据库下载到你的电脑上。打开“普林西皮亚”程序，比如说，点击某个特别大的平衡型基金的名字，然后点击“打印”，会打印出来37页（数数吧）的数据和图表，内容有：
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股票投资组合：市盈率和市净率、盈利增长率、市值和行业分散度。 债券投资组合：到期日、信用等级和息票。 全部投资组合：换手率、持有最多的25只证券和总发行量。 风险：R2、β、α、标准差、夏普比率。 回报率：以往25年的业绩，月度和滚动3个月的业绩，与指数和目标组比较的排名，税后调整回报率。 每年的投资风格：股票的9个风格箱(68)，债券的9个风格箱。 成本：销售费用、12b-1费用、费率比较。（不要忽略成本！） 结果：获得的星数。（很高兴，我们的平衡型基金获得了“四星级”。） 毫不夸张地说，晨星的一流服务给投资者评估基金特征、理解基金风格，做出有根据的决策所需的一切信息。实际上，公平地讲，如果投资者有“普林西皮亚”的输出结果，使其在做出投资决策时具有一定优势，那么，许多基金经理在测试中可能顶多也就拿到个C。
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