βѽȺ2


一本书改变命运,一个人引我入门——STAR*IN

       2014年秋,我交换至同济大学作交换生,由于两校学分不同的关系,我只能选到少量课程,课余时间一大把,于是我泡起了学校的图书馆。无意中,翻到一本《战胜赌场》,没想到这本书把我引入了投资的圣堂。

 

       《战胜赌场》从赛马赌局说起,提起了怎么样用不能完全确定的“消息”调整下注比例的故事,因为消息具有不确定性,下注比例小,获利小,下注比例大,输一次损失太大,因此怎么的下注比例才是使这种赌局长期利益最大化成为了一个令人头疼的问题。

   

       这个问题在信息论的发明者申农那里得到了答案,后被凯利在赌博上总结成凯利公式,即

 

f* = (bp - q) / b  
    其中,f* = 投注金额占总资金的比例
    p = 获胜的概率
    q = 失败的概率,q = 1-p
    b = 赔率

 

       当我看到这里时,我像是发现了宝藏一样兴奋,我的大脑飞快运转,这个公式不是可以运用在所有投资项目中吗?投资项目都是收益与风险的结合体,在这点上和赌博没有本质区别呀!找到了投资的最优解,我不就能在投资上战不无胜了吗?

 

       我马上先想到了股市,这个埋葬了无数人又成就了无数人的地方。废话少说,先了解基本知识,我在图书馆贪婪的看各类股票的书籍,技术类的书被我扫了一眼就摒弃了,我觉得那完全是迷信和自欺欺人,对着影子找出路,怎么可能呢?

 

       也许是价值观趋同,巴菲特、彼得林奇和格雷厄姆的书让我觉得找对了方向,特别是巴菲特,边读边思考,巴菲特讲的是如此有道理,我找不到理由反驳。

 

       2014年11月,我正好满20岁,我决定在这天开始我股票投资的路,开过户后,我试着用巴菲特和彼得林奇的选股标准在A股选择股票:低PE,低PB,高毛利率,高净利率,高净资产收益率,低负债率,高股息率。我想着不要把所有鸡蛋放进一个篮子了,就在选股的时候尽量多行业,选出了以下标的:白云机场、山东高速、兴业银行。特别是白云机场成为了我的第一重仓股,我当时对他特别满意,竟然开始玩股票没几天就向我爸这个炒股十几年的“老油条”推荐股票了:“白云机场是现在最好的股票了,你看白云机场,那么便宜,你看股价9块,市净率1.2倍,市盈率9倍,负债率又低,股息率有5%了,比定存高了。管理简单,傻子都能经营,还有广东自贸区概念,机场商铺租金肯定大涨,快买吧!”当然我爸没有听我的,哈哈。

 

       也许是运气好,我进场没几个星期,央妈降息,一轮轰轰烈烈的牛市开始了,

 

       券商保险带头疯涨,高铁中字头随后暴涨。我第一次见识牛市,原来是这么玩的。上证指数几乎以每天2%的速度涨着,成交量也大幅放大。我手上的股票也有不同程度的上涨,兴业银行涨的跟上了大盘,但是它仓位偏小。总体还是跑输了大盘的。

 

       股市一边进行,我一边继续读着书。这阶段领悟最深的就是对ROE的理解,知道了这个指标才是评判企业经营能力优劣的最好指标。我又一次在A股中寻找,发现,我去,格力电器和美的集团这两家白电企业的roe好高啊,而且PE也很低。格力电器复权10年涨了30倍,我探究其原因,发现是业绩驱动,而其不断走高的roe正是内在核心原因。我试着推了推高roe企业如果能保持roe的业绩变化,结果令我吃惊,roe高的企业简直是在坐火箭。同时,我也对白云机场有了新的认识:它最为一项投资确实是不错的,相当于一张稳定的高息债券,但是由于中国体制特殊,机场的收费受国家管制与调控,所以即使他是垄断型企业也不能谋取更高的利润。权衡一二,我决定把山东高速和白云机场换成了格力电器和美的集团。

 

       15年春节,股市休市,我也放假了,终于有个时间来整理过去的学习成果和着手构建自己的投资体系。

 

       在雪球上的一篇文章里,我惊喜的发现港股的历史市盈率分布基本遵循静态分布,我就想到了是不是可以利用正态分布的概率来确定凯利公式中的概率问题(哈哈当然现在认识到是错误的)。

 

以下是我在雪球发表的一篇文章:

 

       证券投资就关注两件事:一是找到几只你认为价值最被低估的股票,二是给这几只股票配置合理仓位及持仓过程中的仓位再平衡。
   

       关于如何选股,我想大家都有自己的一套认为最适合的估值体系,选出来的股票也都各不相同,在这里不多论述。我想说的是自己对第二件事:配仓及再平衡的思考。
   

       大多数人对仓位的配置都没有一套成熟的理论做依据,往往是脑一热想一个比例就配置了。很明显,这种配仓方法不能更接近地找到风险与收益的最佳结合点。
  

       我认为,可以利用凯利公式来帮助解决这个问题。
  

     凯利公式(对单一投资品种):占仓比= (实现目标的概率X赔率 — 失败的概率)/ 赔率
  

       举个简单的例子:一个无限伦次猜硬币正反的游戏,猜中奖励2倍下注额,猜错没收下注额。你每次投注时会选择多少下注呢?若每次全下注,输一次就结束游戏了。若一次只下注一点点,资产成长速度很慢。那么多少是最优下注比例呢?
  

       运用凯利公式就可以很快的计算出,最优下注比例=(0.5*2—0.5)/ 2=0.25即每次下注额为现有资金的百分之25可以达到风险与收益的最佳平衡。
  

       我的想法就是建立在凯利公式的基础之上的,想利用凯利公式找到最优的仓位配置比例。
  

       由于股票市场不是抛硬币,赔率和概率都没有一个确切的数。OK,我先建立一个假设:所有股票的股票价格都围绕着其内在价值上下波动。买了一只,很久很久之 后的某一天股价在其1/1.414价值——1.414价值范围内是大概率(90%)事件,超出此范围为小概率(5%、5%)事件,股价偏离度越大概率越 小。(基于大学学的正态分布与概率区间的知识)即假设这几只股票在买入的一段很长时间里时间里股价存在超过了我预估的股票价值的41.4%的时刻的概率是 90%。股票在这段长时间里一只处在低于1/1.414价值的概率是5%,即造成了我成本损失,认为失败。
   

       那么下面以我实盘购买的5只股票(格力电器、美的集团、兴业银行、万华化学、TCL)来举个例子我是如何配置仓位的。(关于我例子中的估值,不是本文讨论的重点)
   

       举例 格力:预估合理PE=20,预估长期价值不回归、损失本金的概率为5%。则其最优占仓比={0.9*(20*1.414/9—1)—0.05}/(20*1.414/9—1)=0.877
      ....
      ....
   

       TCL:预估合理PE=18,预估长期价值不回归、损失本金的概率为5%。则其最优占仓比={0.9*(18*1.414/14—1)—0.05}/(18*1.414/14—1)=0.839


 

       那么我的整个组合中的股票的占仓比为5个单品种最佳占仓比的平均值=85.6%。
    

       各只股票的占仓比我觉得用各只的单品种最优占仓比的四次方为权重比较合理(考虑收益空间、上涨概率两个正相关系数及损失金额、损失概率两个负相关系数)
则举例:
格力占仓比=
0.856*0.877*0.877*0.877*0.877/(0.877*0.877*0.877*0.877+3*8.55*0.855*0.855*0.855+0.839*0.839*0.839*0.839)=0.188
其他同理。。。

关于一段时间后股价/价值变化后的动态平衡:
动态平衡的比例也是用上述公式可以计算,然后调整现金占比,调整组合中各个股票占比。
如假设 TCL的PE涨到了18(假设此时基本面没变,估值不变),则其单品种最佳配仓比则降到(0.9*0.414-0.05)/0.414=0.779。
    

       假设其他不变,则现金占比达到15.6%。TCL占此套组合比例降到12.1%。其他股票占比略升。

       由我在股票上对凯利公式的运用公式上可以算出。当一个股票的股价超过其价值的34%时,最好的选择是将其完全清仓。(注意不是41.4%时)

       关于再平衡时间的选择,我觉得不宜过于频繁(理想情况下越频繁越好,但效果不明显,而且有摩擦成本及耗时耗力)。建议每次出季报/半年报/年报时,对股票价值重估,并结合当时股价做一次再平衡。模型中的股价和估值同时调整,最有效率,时间也比较合理。

 

       写完之后,我就对自己的这篇文章心存疑点:如果企业价值在这里,价格迟早会实现价值,也就是长期看价格上不存在损失的概率。后来深思明白了,这里投资的成功概率和失败的概率不在股价上,而在实体经营上。换句巴菲特的话说,是在公司的重量上,不在公司的得票数上。

 

       新学期开始了,我的股票主要仓位也慢慢随着股价变化调整为银行股和格力美的各占半边天。15年的牛市垃圾股疯涨,权重却很平静,我百般无聊的在雪球上刷刷帖子。一个球友在看了我的那篇凯利公式的帖子后向我推荐了一节同题材的课程,也是就财乎网课程的凯利公式那一课。我看了这篇帖子发现,这个人比我思考的深刻呀,我以前没想过损失只是损失了一部分的问题。我决定好好地看看他的文章,一篇一篇看下来,我的乖乖,这是个研究特别深入,看问题特别深刻的人。他的投资已然成为体系,对各个问题的解读也很到位,有些是我以前想过的,有些让我醍醐灌顶。我如饥似渴般的看完了他的所有视频,回忆起之前巴菲特的话还有我之前的一部分自我思考。我发现我已然摸到了投资的圣殿大门!

 

       而凯利公式正是打开投资大门的钥匙!

 

       以下是我现在对投资投机的本质、对凯利公式的理解:

 

       投资的本质是不断寻找高成功概率、高赔率、低损失率、低失败概率的投资项目,并投资于他们一个保守的仓位。

 

分开来理解:

概率部分:

       概率体现在公司经营本身,而不体现在股价,决定于公司自身的未来状况而不是过去(我们对过去的统计只是过去的事件发生几率,与未来事件的发展概率有本质区别)。因为未来是未知的,不可准确计算的,所以概率也是个无法精确计算的值,我们只能跟据公司的基本面,行业的发展趋势进行合理保守推测。

 

       巴菲特所言的投资准则中的“企业是否简单易懂?”、“企业是否有持续稳定的经营历史?”、“企业是否有良好的长期前景”、“管理层是否理性”、“管理层对股东是否坦诚?”都是高成功概率和低失败概率的保证。

 

       财乎网课程则用了可靠度来尝试具体量化概率的问题。在我的理解中,可靠度的决定指标大概有:(历史分红融资情况、企业规模、企业行业地位、企业信用记录、上市年数、负债情况、企业与上下游的关系、产品毛利率净利率及变化情况、产品是否具有特殊不可替代性、商业模式、企业是否有回购股份行为、管理层买卖股票情况、管理层声誉、企业经营稳定性等等)

 

       对概率的把握在投资中的运用除了买股票,其实还体现在套利上。有些套利虽然单次收益率不高,但是概率把握大,时间短,所以也是一种很好的投资。

 

赔率、损失率部分:

       我之前习惯于PE估值法,即用我认定的合理PE和股价对应PE比较。后来发现,PE估值法无论是在赔率计算还是在损失率计算上都有很大不足。

  

       接触过财乎网的课程后,我对他的用PB.ROE.分红率来给企业静态估值评价的方法深表认同。

 

       首先,PE估值法没有考虑到分红的影响,分红其实对投资回报率有很大影响,用PB、roe、分红率就能完美计算出静态的预期回报率。这是PE办不到的。而且,回报率的计算才是投资赔率大小计算的本质与核心。

 

       赔率的计算我认为是投资后,股价上涨使那时价位对应的预期收益率与合理股票风险加权预期收益率相等。那时的股价我认为就是合理的股价了,用那时的股价与分红(或考虑分红再投因素)带来的总回报与买入价的比值即为赔率。

 

       当然实际投资的赔率肯定不是我所计算的静态赔率,因为企业是动态变化的,没有人能保证ROE分红率能保持。所以,赔率和损失率也是个模糊的量。

 

       这里提提我理解中的合理股票风险加权预期收益率的概念,这应该是个与社会低风险收益率投资品高度正相关的数。我个人认为取 10年期AA级企业债收益率的1.3倍比较合适。

 

       关于低损失率,是应该是格雷厄姆和早年巴菲特的投资核心所在。捡烟蒂无意保证了损失率不会特别高。

 

       我在投资中犯过最明显的一个错误就是买了高PB的长安汽车,虽然这笔投资不一定最后会亏损,但是现在想想潜在的损失率是个很高的。若AB拥有同样的潜在收益率回报,那么低PB的是首选,高ROE高PB的投资项目虽然静态的投资回报率不错,但是高roe本身就比低roe难以保持,且企业不能保持高roe后市场对其估值PB的杀伤会很大,造成潜在的损失率更大。

 

仓位部分:

     

       上文我们分析了无论是概率还是赔率损失率都是估不准的,所以我们在运用凯利公式计算最优仓位时的计算结果只能参考,而我们知道,仓位过重所造成的本金损失给我们带来的影响远远比仓位轻带给我们收益率损失带来的影响大得多。所以理性的投资仓位是较为保守的投资仓位。适度分散策略是解决这个问题的最优手段,我们寻找相关性不大的几个(不要太多)优秀的投资品种,由于其不具有强相关性,降低了损失的概率,从而使投资组合保持一个总体的较高仓位,达到总的投资预期收益率最大化的目的。

 

       关于股价波动和投机,从凯利公式上也能找到比较合理的本质解答。长期而言,股价围绕价值波动,这点无需质疑。短期而言,股价变动和价值变动的联系不大,确实存在某些因素(如资金面、政策面,索罗斯所言的反身性等)会对股价造成影响。股价不呈现锯齿状布朗运动也是对这些因素存在的肯定。
   

(投机者)靠这种搏短线在长期是大概率失败破产的原因是:

 

1、这些因素对股价的影响程度很难量化,在涨跌的概率上的倾向也不明显(许哲曾用电脑做过历史回溯,表现最好的技术指标对上涨概率的影响仅仅4%)

 

2、短期内并不只有一个因素对股价产生影响,可能有多个因素共同影响,这些多因素的影响使问题复杂很多,“艺术”很多。

 

3、最重要的是投机者没办法量化这种短期内概率不平等的程度,又盲目乐观相信自己的主观判断(虽然确实有一些道理和逻辑),所以结果用凯利公式的角度看就是仓位过重,导致长期预期看是亏损。