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姜诚:即便我买了啤酒股,理由一定不是世界杯;一些重仓股时间长最关键点是它

姜诚:即便我买了啤酒股,理由一定不是世界杯;一些重仓股时间长最关键点是它

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核心观点:


1、足球一个联赛踢了三四十场之后,基本上就能够看出你的水平了,一个赛季就够了,但基金投资或股票投资至少要经历一两轮以上的牛熊周期,才能检验出真正的水平。两个牛熊周期结束之后已经10年过去了,这是基金投资和股票投资不可逾越的先天障碍。


2、在一个随机性很强的事件中,一个行为、一个运动或者一笔投资的随机性越强,我们需要用越多的数据、越大的样本来提炼它的规律性或大概率上置信度的实力排名。


3、随机性因素你现在可能预料不到,这就要求我们在做投资的过程中,至少要在两种应对方式中选择其中之一。第一种应对方式是用安全边际的思维,它会让我们在坏情况发生时损失有限;第二种办法是要时刻警醒自己的判断可能是错的,要时刻留意负面的边际变化。


4、最终的保护来自于安全边际的方法论体系,控制风险或降低风险的核心抓手是价格,最好不要用一个理应给一家好公司的价格去买一家你认为是好公司的公司,因为你所认为的好公司有很大的概率不是好公司,但你给的价格却是一个好公司的价格。


5、巴菲特讲以合理的价格买一个好公司是很对的,前提在于你不要付出特别乐观的价格,如果你付出了特别乐观的价格,不是说一定就不行,在后面你要比别人都快的纠正,否则你的损失可能会比较大。


6、我自己的一些重仓股时间比较长,最关键点不是我拿它的时间有多长,而是在我买之前它的业绩记录有多长,不是我所有的股票都拿得很长,它取决于股票价格波动。


7、世界杯这种事件性的消费波动只是周期性的波动,对长期价值没有影响,即便我买了啤酒股,理由一定不是世界杯要来。


11月24日,中泰资管基金业务部总经理兼投资总监姜诚,在一场直播中结合世界杯对基金投资进行分析与展望。



以下是投资作业本(微信ID:touzizuoyeben)整理的精华内容,分享给大家:



基金股票投资随机性极强,比足球甚至更大

基金的业绩要把时间拉得足够长,才能更多呈现水平的因素,如果时间短、样本少,小样本偏差就会被放大。基金短期业绩的好与坏,跟真实水平之间的对照关系,没有那么严丝合缝,甚至会有很大的偏差。


比如新能源某一阶段排名特别靠前,但它只是某一个季度或者某半年的突出,甚至过去三年靠前也不够长,对于基金的话它的随机性更强,比足球甚至更大。


足球一个联赛踢了三四十场之后,基本上就能够看出你的水平了,一个赛季就够了,但
基金投资或股票投资至少要经历一两轮以上的牛熊周期,才能检验出真正的水平。


两个牛熊周期结束之后已经10年过去了,所以这是基金投资和股票投资不可逾越的先天障碍。我们想要克服、穿越这样随机性的迷雾,准确把握到一个基金经理的水准,难度是极高的,比通过一场足球赛来判断两支球队水平的难度更高。


它的时间周期太长、随机性更强,需要留足的时间就会更长,需要给我们呈现的可考察的数据的量就要更大。


运动当中我觉得有一些运动的随机性是很弱的,比如羽毛球。因为羽毛球的回合很多,每一局21分,你可能每一个球会有失误,但一局打下来,如果我的实力对你形成明显的领先优势,你这一局球想要赢我很难,除非我受伤或者我出了其他的身体状况,就爆冷是很难的。


在大家本身实力水平差距就不大的情况下互有胜负很正常,这不叫随机性。但如果我的水平比你显著的高,你想赢我就很难。足球不一样,一个世界排名第三的球队要想很有把握的赢一个世界排名第三十的球队,他都没那么简单。


从随机性引申出来的一个基本原理或推论,就是在一个随机性很强的事件中,一个行为、一个运动或者一笔投资的随机性越强,我们需要用越多的数据、越大的样本来提炼它的规律性或大概率上置信度的实力排名。


股票投资的随机性极强,它需要用极长的时间来验证;足球的随机性也比较强,所以他需要用一整个赛季双循环的联赛来呈现球队最终的实力排名,一场赛是不够的,它会放大随机性的影响;羽毛球这项运动由于它每一局、每一个球、每一分球的回合数都很多,我要一局比赛赢你,更多的是由实力决定,少数情况下由身体状态等其他因素决定。


通过几项运动,包括投资的对比,就可以发现背后的基本原理在于我们怎样克服随机性对我们的干扰,就是要用更大的样本进行估计。



随机性因素无法预料,投资过程中有两种应对方式

买股票的时候也会考虑随机性,基民配置基金的时候,考察一个基金的时间要尽量拉长,至少是一个牛熊周期,有条件的话能有两个牛熊周期,但实际上现在整个基金行业完整经历两个牛熊周期并且还在任的公募基金里,并不是特别多,有很多奔私了,连续管理同一支基金的就更少,所以还是难。


对持有人来讲,选基金经理很难,对于基金经理来说选股票也很难,有时我们会轻易的相信自己找到了一家好的公司,但如果它的检验时间不够长,那我们的判断也只是概率上的判断,可能在未来的发展过程中会呈现各种各样的意外。


当我们形成一个研究结论的时候,要意识到它只是概率意义上的判断。它有可能是一家不错的公司,这有可能是一只隐含着不错潜在回报率的股票,但它仍然很可能走出其他的样子。


比如对于企业的经营人员,未来经营过程中的主观决策失误,或者外部环境发生的政策性的变化,或者行业需求端消费者偏好的变化,这些
随机性因素你现在可能预料不到,这就要求我们在做投资的过程中,至少要在两种应对方式中选择其中之一。


第一种应对方式是用安全边际的思维。历史不会重演,我们通过大量的历史案例分析,设想历史上发生了哪些意外,用历史上的这些意外补充对未来负面情况发生的负面想象力。


在多种想象力的支持下,我们做一些多情景假设的预测,然后给比较坏的情况付出对价,这样就构造出有安全边际的状态,它会让我们在坏情况发生时损失有限,相当于把随机性中惊吓的一面尽可能压缩,把惊喜的一面尽可能放大,这是第一种应对之道。


第二种办法是要时刻警醒自己的判断可能是错的,要时刻留意负面的边际变化。当边际的变化出现之后要及时纠错,一种是靠把丑话说在前面,另外一种是及时纠错。心里要有一种敬畏,就是我们当下的判断很可能出错,这是对复杂的商业世界的基本认知,属于世界观层面的问题。


围绕这个基本认知,我们可以开发两种不同的方法,一种是致力于及时纠错,另外一种是致力于事先构造安全边际,但背后都不能忽略当下觉得不错的研究结论或者做的投资决策,都是概率意义上的认知,它可能出现很多变化。


问:你的很多股票持有的时间都比较长了,当这些股票出现意外,或者随机性事件,或者利空出现的时候,对你并没有特别大的影响,因为你前面已经考虑到利空发生,是不是?


姜诚:你很难准确考虑到什么时间会发生什么样的坏事,但在买的时候我可以想它可能发生什么样的坏事,不要精确于去执着什么、在什么样的时间会发生,然后在估值的时候给坏的情况估值。


最终的保护来自于安全边际的方法论体系,它控制风险或降低风险的核心抓手是价格,最好不要用一个理应给一家好公司的价格去买一家你认为是好公司的公司,因为你所认为的好公司有很大的概率不是好公司,但你给的价格却是一个好公司的价格。


巴菲特讲以合理的价格买一个好公司是很对的,前提在于你不要付出特别乐观的价格,如果你付出了特别乐观的价格,不是说一定就不行,在后面你要比别人都快的纠正,否则你的损失可能会比较大。


给足球下注也是一样的,很多人会做细致的基本面分析,但有时候基本面分析做得再细致,在一个随机性事件的面前它都不堪一击。



一些重仓股时间比较长最关键点是它

问:很多人买彩票跟买基金一样带着感情买的彩票,比如我喜欢这个球队,我完全没有考察球队最新的基本面是怎样,有些人买基金也是这样,比如我对某个基金经理特别喜欢,你怎么看?


姜诚:第一种情况你因为喜欢一个人买他的基金就纯属情感消费,不宜买太多。


第二种情况是基于历史业绩记录买它,就是基本面研究的问题了,可能你研究还不到位,盲目相信、信错了一个人了,这种也是不可取的,最好的方式是多观察一些时间


我自己的一些重仓股时间比较长,最关键点不是我拿它的时间有多长,而是在我买之前它的业绩记录有多长,不是我所有的股票都拿得很长,它取决于股票价格波动。


比如买的时候物超所值,然后它用很短的时间涨了很多,我可能就不会拿它很长,因为它当前价格下隐含的长期风险报酬比已经不够了,但这些公司有一个更加一致的特点是他们过往的业绩经营记录很长,这对我来讲是很重要的。


他要用长期的经营记录来证明他的能力,比如你要买一个造纸行业的公司,你起码要看两轮以上的产能周期。宏观经济也有周期性的波动,4~5年一轮,你要买一个顺周期的行业肯定也要回顾,经历周期性之后,他每一轮周期中表现如何?穿越了周期之后,他跟过去5年、10年前,甚至更早期之前有什么变化?


这比我们执着于当下,尤其是一个季度财报的表现,更有效的评估企业制定的指标,季报从来都不是衡量企业治理的有效指标。



即便我买了啤酒股,理由一定不是世界杯

问:每一次有大型比赛,包括世界杯、欧洲杯的时候,大家都要看球,看球的时候大家会说利好啤酒行业,每一次这时候是不是相关的行业都会有一波行情。


姜诚:这我没有太多的发言权,可能有券商分析师会做这样的统计,包括啤酒的表现。


在我的投资框架,如果你是一个短线交易者或许有这样的线索,大家可以整理一下,也不要想当然,现在我们讲的只是提出一个假说,假说成不成立还要检验,可以用回测的历史数据做,应该有券商分析师已经做过了。


但这前提是你做的是一个短期的事件驱动,我不做短期时间驱动,所以也不知道假说是真是假,我觉得这种事件性的消费波动只是周期性的波动,对长期价值没有影响,不会有任何驱动性因素,在短期市场的因素或短期的供需变化时投入这个股,或者即便我买了啤酒股,理由一定不是世界杯要来。



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