谈谈证券分析、价值投资、AI统治世界
1. 格雷厄姆的《证券分析》和《聪明的投资者》讲的都是观于债券和股票的质量,那么优质质量的股票真的是分析对比财报就能发现么? 这两本书其实讲的不仅仅是债券和股票的质量,而更多的是讲的分析债券和股票的框架。我们在分析的时候,要明确一个问题,质量不是股票分析的全部,质量只是一个维度。比如巴菲特说,股票好坏要看质量和估值,既要估值低,又要质量好的股票,才是好股票。 由于财务报表是一个公司最基本的、投资者最能直接获取的信息,所以从财报来分析,是基础。分析方式有2种,一种是传统的财报分析:公司尽调、财务深挖等,进行个股精选;另外一种是通过量化的手段来做分析,比如使用估值指标、质量指标、财务模型来快速筛选股票。不管是哪种方式,在历史和现实中都有成功的案例。 所以,财务分析是肯定有价值的,特别是在这个信息爆炸的年代,信息越多,投资人越是需要冷静和系统性的框架,来分析公司的基本面。永远要基于【事实】和【数据】,不要盲目的跟随新闻,而忽略了公司估值最基本的数据。 2. 斯蒂芬彭曼写的《投资中最重要的事》关于财报的分析与格雷的不同,但同样都属价值分析,那么现实中用什么样分析方法靠谱? 没有最靠谱的方法,只有相对不错的。在我之前的文章里也有写过,从历史上来看,多种估值指标都都可以跑赢大盘,有没有最好的? 这个很难讲,因为估值指标都有自己的周期性。但是比寻找最好的估值指标更重要的是,坚持。价值投资是建立在你年复一年的遵循系统性的方式之上的。 最后也要看你最做绝对价值投资和相对价值投资了,这个真的很难讲。如果真要说一个靠谱方法的话,就是只买价值被低估的股票(们),因为估值低就代表着安全边际。 投资逻辑是这样: 1. 为什么寻找价值被低估的股票?因为价值被低估的股票,比如低市盈率(P/E),其安全边际高。因为同样价格的股票,每股盈余越高,通过股利可能收回投资的时间越短,也就意味着就算是股价未来不涨,你持有低市盈率股票的风险也比高市盈率股票的风险要低。 2. 市净率(P/B)、市价现金流比(P/FCF)、企业倍数(EBIT/TEV)、毛利润比(GP/TEV)也是同样道理。 3. 那么在做价值投资时,如何利用估值指标?通过量化的手段,我《用量化的手段来做美股价值投资》一文中,使用美国40年的数据,回测了6种估值指标。 4. 通过这些指标,我们了解到低估值:企业收益倍数、收入比、现金流比、毛利润比或者市净率较高的公司,能够在历史上跑赢大盘。 5. 接下来我在《寻找高质量的价值股 才是真正的价值投资》一文中,基于【企业收益倍数】这一估值指标,在低估值(企业收益倍数高)的股票中,测试了5种不同质量指标。 6. 这些质量指标在总体上,能够在进一步区分【相对好的】价值股和【相对差的】价值股。 对于我来说,借助量化手段的辅助,通过估值、质量和市场预期进行证券分析,然后利用市场中投资人的不理性行为,进行投资的方式,才是靠谱的价值投资方式。 3. 价值投资真的不用关注宏观经济或不去预测行业,预测末来经济走势? 每个人都有不同的价值投资理念,也对【价值】这个概念有不同的看法。如果你做个股精选,比如一定要找到市场上有相对价值的股票,那么你肯定要做宏观分析,甚至要去预测行业的整体走势,去看这个股票在同行业中的地位,去看这个行业是否处在某个趋势中。 如果你只是要看绝对价值,比如看这个公司的每股净资产和市值之比,你就不一定要去看宏观经济和行业,因为你知道你买市净率低的股票,在大概率下其本身的绝对价值就高,你只需要等待市场来发现这个股票的内在价值即可。 然而价值投资也有没绝对的【绝对】和【相对】之说,只要你能通过理论、数据、洞见、甚至是小道消息,发现某种价值投资机会,不管是往前看(预测)、还是往后看(实证),坚定的执行下去,都能算是价值投资的一种手段。 对于我自己而言,我在做资产管理时,从来不看宏观经济和去预测行业,因为不管宏观经济如何,行业发展如何,这些变动都会体现在股价上,而通过量化手段的大前提,来分析股价和财务质量,就能找到错误定价的机会,从而进行价值投资。 4. 现在或将来人工智能在证券领域都能替代什类型的工作?什么类型的分析师要被革命? 未来如何挺难回答的,因为我不知道AI在未来能发展到什么程度,如果AI真的像是钢铁侠的智能助手一样的话,那95%金融工作都能被替代,除了吃饭陪酒打豆豆以外。 不过我可以说说现在正在被替代的。比如以前的场内交易员、大宗商品专员、一部分的财富管理顾问和投资顾问,都在逐渐的被替代了。 分析师其实按道理来说,这个工作不是那么好被替代。因为各种证券分析的工作,还是很复杂的。只不过,很多分析师的工作,因为投资这件事就不是一个能立马见效的行业,所以没有办法【即刻】就为客户带来价值,导致这些分析师工作的价值被【低估】。 真要说谁【应该】被革命的话,也就是那些跟风、只讲故事不讲证据的分析师吧。但事实上,由于这些人会讲故事,反而他们的工作很难被自动化、智能化革命或者被替代。 而反观一些分析师职位,如果他们做的事情比较线性、工作流程比较能够被量化、输出的结果能够马上带来可视的价值,那么他们被革命和替代风险,就很大了。 金融分析师这个职位处于最不容易被替代的象限中(左边),有23%的概率会被自动化替代;另外还有个人投资顾问(中间),有58%的概率会被替代;而反观比较容易被替代的职业中,比如像信贷分析师(右边),有98%的被替代概率。 其实现实中,大家肯定也有亲身体验。比如像我那些在美国第一资本银行(Capital One)工作过的同事们,很多都在国内通过基于数据、自动化、智能的方式,来增加信贷市场的效率,这就是现实中的分析师革命:很多跟零售信贷、消费信贷相关的分析师甚至是中间商,都被替代了。另外大家熟悉的还有智能投顾了,也是通过数据、自动化、智能的方式,来替代一些个人投资顾问所做的事。
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