基金660005分析而不是价值投资

  • 2020-10-20 14:43:07
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    在前几天,我发了篇日记反思了价值投资的一些矛盾后,我在《投资的基本策略》一文中提到的那位民科朋友,居然也不约而同地说了一样的疑虑,对我们很多普通投资者来说,价值投资需要的条件,比如时间和钱,都是很大的约束条件。


    包括我自己,第一,仓位管理没做好,价值投资都需要长线持有,按年算的,结果往往发现另一个机会的时候就没子弹了,美其名曰我买的是“长线”,其实你说我被自己套牢了也不为过;第二,就是真没时间,对一家公司的基本面研究费神费力,我现在也不是全职投资者,日常还有自己的生意,民科朋友给我推荐了6家公司了,我相信他对趋势和热点的把握,他凭这些能力进行的“第一批筛选”比我一家家扫过去靠谱多了,但他毕竟不是经济学科班,所以我和他“配合”,他负责挑,我负责基本面研究,相当于最后这临门一脚,但一直到现在,我只给他看了1家,就是前几天我写的国金证券。我就像某些漫画家一样,今日休刊,明日休刊。


    直到今天,我在《陆蓉行为金融学讲义》上找到了答案。我认为,行为金融学的策略和价值投资互为补充,就像巴菲特也做套利一样。


    行为金融学的投资策略是什么?

    行为金融学通过人类心理学和行为上的错误来投资,因此通常不看公司基本面。


    它的原理就是寻找“异象因子”,那就是能带来高收益、低风险的因素。因为行为金融学主张市场无效性,这类因子到处存在,只是要去发现。有的人是从经验中总结的,比如“小盘股好像更赚”,然后再去验证,而有的是从期刊上看的。从70年代至今,已经发布了90多个异象因子了,什么存货周转率、ROE,都有。


    多就等于没有,而且老外在美股研究出来的结果能不能适用散户多的A股市场也不一定,幸运的是在2019年就有人针对中国市场进行了研究,声称9个因子最适合A股的表现。原论文是《Size and Value in China》,感兴趣的可以自己去搜:


    1.规模:先剔除掉市值排名最后的30%的公司,因为都是壳,然后按市值从小到大排名。

    2.价值:用PE,从低到高排名

    3.ROE:从高到低

    4.波动率:股票收益的标准差,没说怎么排

    5.总资产增长率:从高到底

    6.应计项目:该项目等于应收账款+存货-应付账款,越高当然越不好了,所以应该是从低到高排

    7.低流动性:书中说是用收益的绝对值和交易量的比值

    8.换手率:也没说怎么排

    9.收益反转性:按月累积收益率排序,并查看持有一个月后的收益,我理解应该是有“股价惯性”的股票


    你可以拿其中1个因子,或若干因子组合,对所有股票进行排序,然后进行N等分。最后,直接买入评分最高(综合排名最前)的组合,同时做空排名最后的组合。做空的目的是为了对冲风险,不过在A股市场上貌似做空比较难。


    比如,喜欢炒小盘股的,就按市值从小到大排序,接着挑前面30家买入,挑最后30家卖空就行了,根本不需要对基本面进行分析。所以我认为这套策略是对价值投资的补充,适用于中短期套利。


    雪球大V刘诚的投资系统

    我看过刘诚的《投资要义》,一言蔽之就是“便宜就是硬道理”。我当时以为是价值投资。朋友问我怎么看,我说里面居然没有基本面分析,没有挑“好公司”的环节,和巴菲特那套不一样,但“挑便宜货”是一样的。但我始终认为,每个人都有一套自洽的投资逻辑,没有谁对谁错的问题,巴菲特那套也行,刘诚那套也行,赚钱才是硬道理。


    但现在看来,刘诚的这一套其实是行为金融学的打法,他用“价值”这个异象因子构建了一套投资系统。趁这个机会,我简单复习一下:


    1,市场的系统性风险或机会

    系统性风险或机会就是整个大盘的情况,PE<10或PB<1是系统性机会,而PE>20或PB>2是系统性风险。


    眼下(2020年9月)的情况是,上证还有机会,但其他市场暂时难以找到低估的机会。这里的策略是以低估值为异象因子,所以我们基本上要排除类似创业板这类市场。从下图可以看出,创业板自从诞生以来,从来就没指望有什么低估值的机会。







    2,资产配置

    上面看市场总体PE和PB是为了排除系统性风险,第二步是排除非系统性风险。在陆蓉的书中,她认为通过对冲策略就可以排除非系统性风险了,但貌似A股做空不太容易,所以大多数散户还是看看刘诚的做法。


    为了排除系统性风险,陆蓉说可以通过卖空排名靠后的股票来实现,但实际上很难操作。刘诚是直接看大盘的估值,如果太高,干脆别进场了。


    为了排除非系统性风险,他们的做法都类似,就是足够分散化。“低估值,分散化,走遍天下都不怕”——《投资要义》原文。这和巴菲特的价值投资理念其实背离,这再一次证明刘诚的做法其实是行为金融学的做法,它并非价值投资,但和价值投资互补。他说研究行业和公司根本没用,我在和君的一个老师也有过类似的经验,他当时做分析师研究很多公司,最后发现涨了的原因跟他研究的原因不一样,跌了的原因他根本没发现,后来这个老师也不做长期了。


    想必很多巴菲特的信徒会有类似的经验,包括我自己。对公司的研究更需要定性的判断,需要一点眼光,一点人生经验,什么叫好,什么叫不好,没有定论,需要一种艺术般的“拿捏”,所以很多投资家的都爱读哲学。所以并不是说公司研究“没用”,而是它需要更高段位的东西,从“术”到“道”,这不是学点会计,懂点估值模型就行的,当然能有这种境界的人,必是真股神,可惜许多人一辈子都达不到。


    言归正传,在刘诚的书里,分散化包括3类:


    1.单类资产内部:1只股票不超过资产的5%;1个行业不超过20%


    2.不同大类资产:主要是股债之间的配置,刘诚的方法是实行简单的半仓5:5,定期调整的时候,谁高了就减持换成另一类资产,维持在5:5。当然我们可以根据实际情况来做调整,比如现在上证平均PE是15,如果掉到10以下,股权的比例上升到6甚至8也可以。


    3.不同市场:如果A股PE>20怎么办?等吗?下一次机会可能要等10年。幸运的是,我们还可以看美股、港股。


    3,怎样选择低价股

    (1)先删除所有PB>1.5的公司。刘诚很看重PB是因为,一家公司的清算价值要比现金流贴现的价值来得重要,就像我在青岛投资了3家实体店,理论上可以一直续租并获得现金流,但疫情一来,第一轮租约还没到,就关了2家了……


    (2)买过低价股的朋友都知道,这个低价股要一直个好几年怎么办?所以,再删除“过去10年PB从来就没超过1倍”的公司。不过在A股,没有这样的公司。


    (3)删除所有股息率=0的公司。分派股息的公司,风险进一步降低,财务也稳健。我在进行到上一步的时候,发现很多亏损的,以及戴帽子的,大多数是壳,用股息率这个指标就把这些垃圾都排除掉了,高明。


    (4)删除所有审计机构不是“四大”的公司,进一步降低风险。


    这么一来,只剩下101家公司了。





    (5)对这些公司进行算分:PE从低到高排序,分数从1开始,负数(亏损)计为最高分;PB从低到高;股息率从高到低。分数都是从1开始,所以分数是越低越好。


    3项相加算出总分,最低的最便宜。


    (6)但是且慢,在前面的“资产配置”里,我们讲到分散化的问题。一个行业不能超过总资产的20%。





    我筛选出来的前面几家都是银行,这是可想而知的。虽然银行稳健且安全,但如果大多是银行股,就失去了分散化的意义。如果我要买30只股票,那么同一个行业的不能超过6只。


    这是最后的组合:




    因为现在上证的平均市盈率>10,是16倍,所以在仓位的管理上,我会拿20%-30%的资金尝试。欢迎大家关注我的专栏,我会如实记录各种投资方法的尝试。不过这一批投资组合的下一次调整,也是在3个月后了。


    后记

    参加新生资本的“奥马哈投资训练营”,读巴菲特给股东的信,已经到1989年了。这一年的信很有看头,因为他总结了过去25年的失败,其中让他痛定思痛的就是买下了纺织业,理由就是“便宜”。但是后来,他和查理芒格都有了新的观念,那就是宁可买好公司,也不要贪便宜买下没前途的公司。他的老师本杰明格雷厄姆是主张“捡便宜”的,他比喻为捡烟头,就像地上有很多烟头,有的还可以捡起来吸两口,但问题是吸两口后你就得扔掉,巴菲特的错误在于,他把注定没前途的纺织业,一直拿在了手里。


    在刘诚的《投资要义》里,他却明确指出:基本面分析对于大多数人来说没用。哪怕你分析能力再强,最后还是百密一疏。所以在上面的投资组合里,你会看到类似“煤炭”这类日薄西山的行业。


    谁对谁错?我认为没有对错。正如前面我说的,刘诚的做法其实是行为金融学的投资法,而不是价值投资,而两者互为补充。他挑了“低估值”作为异象因子,并通过买入排名靠前的30只股票作为投资组合。当然,如果可以,他肯定会卖空排名靠后的30只,实现风险对冲。这个投资组合是3个月一换,而价值投资要准备好拿住3年。


    最后,虽然低价+分散化是有足够的安全空间的,但一个策略如果广为人知,早就没有效果了。刘诚的这套“算法”是对“低估值”这个异象因子的深入应用,实际上还有其他异象因子,比如ROE、小市值之类,道理是一样的。


    最后,欢迎关注我的专栏,我会在3个月后向读者展示实际结果。


    公司2018年实现营业收入8,008,573,954.58元,同比增长34.31%;实现归属于上市公司股东的净利润1,008,937,348.30元,同比增长35.88%;拟10转3派2元g39

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