在股票市场里，如何界定什么是好的风险？什么是不好的？在当下全球史诗级别的技术反弹里，“巴韭特”们赚了“巴菲特”们的钱。孰是孰非？在这篇量化研究里，我们论证了市场风险并无好坏之分，投资时取决于投资者的风险偏好，只求合适与否。对于市场参与者来说，能经受得住风险，才能拿得住仓位，才能最终赚到与风险相匹配的回报。
我们的量化分析以价值、市值和市场回报的三因子方式分解风险，并把个股按照风险高低的顺序依次排列在风险、回报的回归线上。我们发现，风险越低的股票，离回归线越近。也就是说，它们的风险在很大程度上可以被上述的三个因子解释，它们的个股维度上因为自身因素产生的风险偏小。这些是“中规中矩”的股票。然而，随着风险沿着回归线上升，个股回报的分布离回归线越来越远，呈发散状。也就是说，这部分股票的风险很大程度上由上述三个因子之外的其它因素产生，比如公司管理、政府关系，等等。这些个股在回归线周围的分布形状，犹如一只在海里下潜的伞型海蜇。
对于投资者来说，回归线上哪一个部分的股票更合适，哪一类风险可以给予更好的回报？或者说，应该选择海蜇头，还是海蜇尾？我们的回测计算证明，如果一篮子等权重买入最低风险的那一部分股票，尤其是在计入所需要承担的风险之后，回报最佳。由于这些股票有一部分是小盘股，但是组合方式却采取等权重的方式，这个低风险组合产生的超额回报部分来自于小盘股的小市值效应。然而，对于普通投资者来说，这个要求同时等权重地买入几百个股票的投资组合策略，很难在现实中实施。因此，这个“海蜇头”策略产生的回报，也很难实现或观察到。
那么，那些高风险的、同时回报远离风险回归线所预期的、位于“海蜇尾”的股票是否不可取？我们的回测证明，这部分股票作为一个整体的确跑输了上述低风险的股票组合。而且风险越高，跑输的程度则越严重。然而，回报之不同于预期，可以高于、也可以低于预期。但传统风险计算统计上，只要回报不同于预期，没有最终实现，却都视为风险。或者说，统计上衡量的风险，是回报不同于预期的情况，而非风险低于预期的情况。比如，在现在的市场反弹中，做多特斯拉股票的投机者斩获颇丰，尽管这个股票风险高企。
传统的风险定义，对于投资者来说，在实际操作中并没有太大的意义。相反，这些远离风险回归线的预期的股票，反而是像巴菲特那样的选股者的天堂。因为虽然这些股票有低于预期的风险，也有大幅超预期的可能，如果投资者能够通过基本面分析找出决定这类股票回报的原因。换句话说，承担三个传统因子可以解释的风险，就只能获取传统的低风险回报。而要大幅跑赢市场，我们必须要做一些与众不同的事情，比如，在“海蜇尾”中选择买入那些拥有传统因子不能解释的回报的股票。这个高风险的选股策略也应验了中国的那句古话：“富贵险中求”。上述两种投资选择，都没有错，只是各有千秋，适合不同的人群。
图表1: 随着风险沿着回归线上升，个股回报的分布离回归线越来越远，呈发散状
