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2023-05-15 23:58
來源:思想鋼印
2020年的時候,白馬投資是正道,人人都要説幾句巴菲特;21-22年的時候,景氣度投資是王道,每天開盤前,不看看近期的高頻數據,你就不知道今天該買啥賣啥;到了今年,主題是霸道,跟主題沒關係的投資,起跑線就輸了……
風格的錢同樣也是憑本事賺,不丟人。怕就怕,很多人賺的其實都是風格的錢,卻以為是研究基本面的錢。
我此前曾認為:風格其實是認知偏差的一種,是一種穩定的偏差。賺風格的錢,就是你的偏差跟市場的偏差,偏差到一塊兒去了。
與偏差對應的一個概念是噪聲,就是水平時高時低,判斷時準時不準。
長期而言,風格偏差可以賺錢,但噪聲是一定虧錢的,所以投資決策需要消除噪聲。
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消除噪聲的一個好方法是「平均」,上一篇舉過一個真實的案例:
統計學家高爾頓來到一個集市,有人殺了一頭牛,圍觀的人可以每人花一點錢猜這頭牛的重量,最后離準確值最近的人,可以獲得全部牛肉。
高爾頓找到了全部787個人的答案,發現大家猜的重量差距雖然很大,但平均值1197磅與實際重量1198磅,相差不到0.1%。
原因在於,噪聲是往不同方向偏,有大有小,有正有負,如果數據足夠大,且數據間彼此獨立,沒有相互影響(猜測者之間沒有交流),平均值就足以消除這些噪聲,得到內在價值。
這個案例經常被用來證明「市場有效性」,也引申出一個消除噪聲的方法——
把你的分析過程跟幾個投資高手交流,聽取他們的意見,並對他們認同的價格取平均。
但是,有很多讀者對此提出了不同的意見,最典型的疑問是:
——風格不同的投資者投票的結果,就像把蘋果和桔子平均,意義何在呢?
這個問題涉及到系統與個人的不同,對於股票系統而言,平均法不但可以消除噪聲,還能消除個體偏差。
如下圖所示,對於系統而言,所有個體的偏差(包括風格)集合在一起,就變成了系統的噪聲。
而平均法,讓相反的噪音在相互抵消后,被強化的就是羣體最大公約數的股價認同。
本文將把偏差和噪聲的概念,從個體延伸到系統,討論以下幾個問題:
1、股票價格形成的三個機制
2、市場風格偏好的四個象限
3、導致股價波動的兩個偏差
4、參考意義最大的四個價格
5、歷史估值法
有一個很有趣的問題,最早的估值法市盈率法是上個世紀三十年代才被廣泛應用的,那之前的人是怎麼給公司估值的呢?
看過《股票大作手回憶錄》的朋友應該都有印象,那時投資者出價其實更多憑歷史價格和個人感覺,最多參考一下分紅,並沒有什麼科學的估值方法。
但有人回顧那個年代公司的估值,發現跟現在估值體系的結果大致相當,也是跟基本面匹配,只是波動更大一些。
所以説,股價不是估值方法估出來的,而是交易出來的,就像前面説的大家猜牛重量一樣,金融市場就是一個「猜重器」,每個人都帶着個體偏差,形成了系統噪聲,再通過交易消除噪音,形成成交價格。
這就是股票價格形成的第一個機制:猜重器。
其中,基本面投資者發揮了最主要的「猜重器」作用,使得股價大體基本反應了基本面。
這也是「有效市場理論」和「隨機漫步理論」的理論依據之一。
但是,只要你是活在這個市場中(而不是大學課堂上),你就應該感覺到,市場有效性並不存在,否則就不會有6124點的高點,也不會有港股去年十月底那種無底線的下跌,反轉之后又無節制地暴漲。
這是因為,股票投資與猜牛重量有兩個本質的差別,導致股價的形成還有兩個更復雜的機制。
牛重量與股價的第一個差別:牛的重量是現實的、客觀的,而股票的價格包含了兩個方面:
1、現實
2、從現實推測出的預期
淨資產50個億的公司,市值可以到500個億,這多出來的450個億都是未來現金流貼現,來自預期。
股價=現實+預期
這里的預期,不是現實的簡單線性外推,而是宏觀面的某種偏好函數,市場會在不同的時期發生不同的偏差,最后就形成了——「市場風格」。
現實和預期可以組合出四個風格象限:
回顧一下近幾年市場的風格:
強現實強預期-象限1,盈利升,投資猛,所有的股票一起提升估值(2020年下半年)
弱現實強預期-象限2,經濟增長一般,但市場預期復甦,市場會傾向於提高有空間的股票的估值(2019年上半年)
弱現實弱預期-象限3,盈利差,不敢投資,所有的股票一起壓估值(2018、2022年)
強現實弱預期-象限4,經濟增長強勁,市場看到了潛在的危險,市場會傾向於對業績確定性強的股票以估值(2017年、2021年下半年)
四個象限逆時針轉運,形成一個標準的宏觀經濟周期。
所以,市場作為一個系統,不但有噪聲,還有偏差。
上一篇中,我已經總結了,風格是一種穩定出現的認知偏差:
2019年中美貿易戰的背景下,所有的安全自主屬性的資金都被賦予估值溢價
2020年基金牛市,基本上所有的公募重倉股,都被市場賦予估值溢價
2021年全球經濟一枝獨秀,所有的高景氣度資產,都被市場賦予估值溢價
2022年經濟不斷下沉,市場極度追求現金流,大部分資產(包括高成長)都被殺估值,除了少數高股息方向
今年前幾個月,市場上「弱復甦也是復甦」和「從復甦走向通縮」兩種情緒交替出現,導致市場有兩條截然不同的主線:
AI板塊代表前者,弱現實強預期下,放棄業績炒空間;「中特估」代表后者,在弱現實弱預期下,唯有已經收縮過很多年的高股息行業才值得擁有。
這就是股票價格形成的第二個機制:風格偏好函數,它決定了市場會給哪一些股票更高的估值溢價和折價。
當然,風格偏差的形成機制,仍然在傳統的經濟理論的框架內,可解釋,可利用,可預測,股價的不可預測性,主要在第二個差別。
牛重量與股價還有第二個差別:投資者之間的相互影響
我們可以把市場的投資者分為兩類,第一類投資者就像在猜牛重量的人,不關心別人的想法,只要報出自己內心認可的那個重量就可以了。
傳統的價值投資者,關心公司的內在價值,遠甚於關心股價是漲是跌,他們的出價,不受市場影響,如果市場上只有這一類投資者,那就只有風格偏差,沒有那麼多極端的價格演繹。
但市場上還有第二類投資者,他們使用的不是巴菲特總結的「稱重器」,而是凱恩斯總結的「選美投票」,即,不是選出自己認為最美的,而是猜測大多數人認為最美的。
正是這類投資者,在上漲時不斷買入,使得市場最后極度高估,在下跌時,不斷賣出,到最后極度低估。
這類投資者對趨勢的判斷,可以定義為「趨勢係數」,這就是股票價格形成的第三個機制,導致了每一類股票的估值溢折價的放大與迴歸。
如果説,風格偏差是對現實的預期,那麼,趨勢偏差就是對風格偏差的預期,就是我們常説的預期的預期。
先小結一下,基於噪聲與偏差的股票定價的三重機制:
1、首先基本面定價:投資者消除個體噪聲,形成基本股價
2、疊加風格偏差,市場風格偏好函數決定了哪些股票有估值溢價、哪些股票有估值折價
3、再疊加趨勢偏差:趨勢係數決定了估值溢價折價的放大和迴歸
由此總結:
股價=內在價值(現實基本面消除噪聲定價)+風格偏好(基本面的風格偏好函數)+趨勢偏好(風格偏好的趨勢係數)
(這其實可以變成一個數學公式,但數學公式會打斷閲讀體驗,嚇跑很多讀者,就不寫了,留給數學好的同學寫吧)
你看看,公司基本面本身就在不斷變化,再疊加風格偏好的變化和趨勢交易者的推波助瀾,使股價呈現複雜的無規律趨勢,形成高高低低的頂和底。
但在這些波動中,有兩組股價是最重要的:
第一組是每一波估值上升與下降趨勢中的估值(不是股價)最高點與最低點。
不同趨勢投資者在某一個時刻創造的偏差無法用平均法消除,因為投資者總是同時偏向同一個方向。
但如果拉長時間看,他們在時間長河里又形成了各種偏差,變成了整個時間體系中的噪音,可以用平均法相互抵消。
我此前曾提出了賠率的計算方法,正是用極值的平均。很多人認為這些極值對於這些股票而言,都是無意義的噪音,但正因為是噪音,它們才更有意義。
當然對極度樂觀和極度悲觀取平均值的方法,還是比較粗糙的,更精確一些,可以再找一組——
第二組是每一波估值上升與下降趨勢的次高點與次低點。
基本面投資者仍然會受風格偏差的影響。而風格和基本面又同時受宏觀環境影響,比如2020年,消費白馬普遍漲到100多倍,雖然大部分是泡沫,但確實當時消費行業的基本面也是最好的,業績預測未來兩年普遍是30%+的增長。
風格偏好的波動性雖然小於趨勢偏差的波動性,但因為有基本面的支持,卻更穩定,往往長達一年以上,不但平均值有意義,它們也包含了更多的信息。
總結一下這兩組價格的意義:
其中的估值最高點和最低點,代表風格偏差疊加了趨勢偏差;
其中的估值次高點和次低點,以風格偏差為主。
基於這個原理,我在知識星球上寫過一套歷史估值法,就是利用市場在不同偏差階段給出的估值極限,去判斷公司的內在合理價值,具體方法,這里就不詳細說了。
和「歷史估值百分位」方法一樣,它同樣存在長期合理估值與近期合理估值,即:
過去兩三年的小級別周期,估值極限對應近期合理估值
過去三年以上的大級別周期,估值極限對應長期合理估值
它跟常用的「歷史估值百分位」比較相似,但也有兩個不同之處:
第一,它主要考慮有意義的估值極限,它往往代表某一類因素的最大影響力
第二,充分考慮「現實基本面」對應的基本估值的變化:
很多公司歷史上基本面都發生過巨大變化,不能壓縮成「歷史估值百分位」,而是要去理解每一個極限估值點位對應的當時的現實基本面、當時的市場風格。
一般估值方法的參考數值,都是主觀經驗——包括最科學的自由現金流貼現法的貼現率,而歷史估值法的所有數值,都是純粹客觀的歷史數值,消除噪聲后的結果。
人有噪聲,但規則沒有,所以在大多數的判斷當中,一個算法模型,甚至是一個簡單的規則,效果也往往要好於人類自以為是的判斷。
投資者更應該專注於企業基本面分析與未來的發展趨勢,把與市場相關的估值高低判斷的權力,還給市場。
歷史不一定會重演,但歷史的平均值會不斷重演。
編輯/lambor