大家好,欢迎收听见闻阅读。今天为大家分享的是《价值投资策略》。

上一期节目,我们通过6个问题重新梳理了“什么是价值投资”这一基本问题。本期节目,我们就从“价值投资策略分析的重要性”这一论题来入手。

巴菲特曾经说过:大多数分析师通常都会选择两种看起来对立的方法,“价值法”与“成长法”,基本上我们认为这两种方法本为一体。在计算一家公司的价值时,成长当然是一件很重要的因素,这个变量将会使得所计算出来的价值从很小到极大,所造成的影响有可能是正面的,也有可能是负面的。

许多听众已经对价值投资策略和它的多样性有了一个初步的认识,你可能会自问为什么价值投资策略要优于其他策略,尤其是与成长价值策略对比更甚。

对于价值投资策略,我们概述了一些格外重要的特征。你可能会预期我们将给你揭示出价值投资策略,相较于其他的投资策略,经常会给你带来更高的收益。虽然我们认为严守纪律、长期的投资决策是明智的,但是,投资收益与它的风险是成比例的。因此,我们将花一些时间来讨论有关这种投资策略的收益和风险可能性。

就像我们在上集节目提到的,价值投资是从旁观者的角度进行观测的,它没有单一的定义或者方法,虽然说有各种风格的价值投资定义,但仍无确切定论。有一些观点认为,价值投资就是购买受到打压或者失宠的公司股票,或购买在将来价值上升很快的那些公司的股票。

今天,我们将把注意力转移到一些更标准和更具共性的价值衡量上。同样,这本书重点为我们梳理了7个重要的价值投资概念。

1.价格反转

一个大量记录着各种市场无效率、发展完善的研究,孕育了一个新的金融分支即行为金融学。1985年,理查德·塞勒和维尔纳·德邦特发表于《金融学》期刊上的文章是市场无效论最重要的研究之一,在此之前,研究人员很难证明过去的价格走势能告知我们很多关于未来的价格走势。

德邦特和泰勒证明,如果一个投资者从1933年到1980年期间,购买了在过去三年纽约证券交易所全部股票当中下降最快的35只,他们将会在随后的三年获得优于市场约20%的收益;如果同样的投资者购买了在过去三年表现最好的35只股票,他们将会在随后三年逊于大盘5%的收益,即成功和失败的投资组合收益总计差别在25%左右。这一表现是迥然不同的,但他们同样证明了在不同的投资周期有相似的结果。

在现实世界中获得的收益往往与记录在册的假设研究是显著不同的。首先,研究忽略了买卖差价、佣金、市场影响和其他交易成本。其次,如果输家组合风险不同于赢家组合风险,我们是否公正而完全地做到了可比性就受到了质疑。

我们将之后讨论成功价值投资策略的障碍,其中一些涉及情绪上的不够坚定。成功的价值投资通常需要反向投资者或违背主流市场情绪的操作。

2.长期投资和短期投资

价值投资者也是耐心的投资者。正如我们前面提到的,德邦特和塞勒的研究结果适用于不同的投资组合和不同的持有期。

然而,值得注意的是,赢家和输家长期以来所选择的投资组合收益,在长达12个月的时间内几乎是没有区别的——要想取得积极的效果,需要长达3年的持有期。

事实上,你一旦辨别出一个市场效率低下并且以此为依据持仓,在你的智慧分析出现之前,市场会变得更加无效率。许多套利者已经熟知,有时候市场在你认清它的形势之前,会更长时间地维持无效率状态。这将产生限制套利的力量,从而使市场恢复均衡。如果你避免使用杠杆,你可能不需要面对这样的风险。

在较短的时间范围,股票往往表现出与反向趋势相反的势头,以此进一步考验价值投资者的决心。比如,加利福尼亚大学洛杉矶分校的杰加德什和蒂特曼在20世纪90年代证明,个股在前3到12个月表现最好的股票,在之后表现糟糕,这一普遍结论在之后的研究中得到进一步的验证。

这些类型的交易策略通常被称为相对强势策略。像任何对过去收益率的研究一样,我们不应该仅仅是因为它们以前取得了胜利就认为它们在未来一定会获胜。杰加德什和蒂特曼的研究效果不如德邦特和泰勒论证的长期价格逆转,但他们都认为市场可能是无效的。

虽然利用价格反转是各种各样价值投资策略之一,我们不能错误地认为价值投资必然是基于这种技术分析或反向情绪分析,我们在之前提到的在一个合理价格范围内的增长就是一个例子。

事实上,价值投资更注重基本面分析而非技术分析。技术分析通过关注过去的价格和成交量的变化来预测未来的价格变化;基本面分析,为了估计证券的内在价值,更专注于评估公司、部门和市场特征。我们认为,当首先基于基本面分析时,价值投资是最强有力的,而这将是本书的重点。这就是说,一个对证券过往表现的认识,以及将过往的表现如何潜在地关联未来,是一个增强基本面分析基石的极好路径。事实上,价值投资者有时会使用技术指标来判别公司的进入点,就像通过基本面分析(以及随后的退出点,即出售的时机)来判断价值机会一样。

3.价值战略与增长战略运行特征对比

我们相信价值投资,因为它历来表现良好。价值投资不仅仅需要一颗坚强的心,更需要严格的方法。了解价值投资的历史特点,有助于理解价值投资的风格。

之后的节目,我们会讲解更多关于价值投资的不同定义方式,但是眼下我们要讲述的是股票市净率(P/B)这一比率。

市净率是股票的市价除以净资产。账面价值是公司资产(可以是成本或假定被出售价值的估计价值)的会计记录“价值”减去公司账面上的负债“价值”;换句话说,市盈率是衡量市场股票的未来预期与会计意义上标的资产“价值”衡量的对比。P/B比率占最低30百分位的股票在某一起始年被认为是价值股,而同时P/B比率占最高的30百分位的股票被认为是成长型股票。

4.收益

我们一起看一看下面的图表,从1926年到2012年整个股票市场的平均收益率每年为11.8%。相比之下,3个月期国库券收益率平均为3.6%。年复一年,股票收益率显然不具备一贯的延续性。

表2-1 历年利润特征,1926-2012年

资料来源:基于肯尼斯·弗伦奇数据库

整个股票市场显然是一个多样化的股票投资组合,但就其本身而言,它仍然是一个受重大风险支配的股票投资组合。这一期间,在任何一个日历年度,市场有下降44%的可能,也有上涨56%的可能。

请注意,价值股往往超越整体市场的表现。大盘价值股平均收益率为14.7%,相比同期整个市场收益率为11.8%。这2.9%的差异是非常巨大的,在相当长的一段时间,这一差异就可以对资本积累产生令人难以置信的影响。相对于成长型股票价值股有更大的绩效优势,14.7%对比11.2%,具有3.5%的差异。

我们可以看到成长型股票与价值型股票在小盘股之间的绩效差异更大。从1926年到2012年,小盘价值股表现出18.8%的收益率,而小盘成长型股票的收益率为13.9%。这是一个4.9%的差别,我们不能掉以轻心。

5.风险

离开风险讨论收益是愚蠢的。就投资而言,风险往往被衡量为收益的变异性。

这本书告诉我们,衡量收益变异性的一个常见方法是标准差,这一统计量用以描述以往平均报酬的不确定性或变异性,它除了最高值和最低值,还包含了更多的信息。正态分布收益,我们可以在任何设定的一年内,有2/3的时间,期待收益率跌落范围在平均收益率与1倍标准差之内。

比如,整体市场的标准偏差为20.3%,而平均收益率是11.8%。我们可以预测在任何设定的一年内,整个股市的收益率保持-8.5%和32.1%的记录。我们通过平均收益率加上或者减去标准差得到这些数据。这个范围是相当大的,因为标准偏差值相对较高,它是风险和整体股票市场的迹象表现。

通过平均值加减1倍标准差的定义范围,将仅会捕获2/3的收益。如果在设定的年份,我们想要获得超过2/3收益的自信心,需要给定一个详细的范围,我们需要扩大范围以获取更多的收益。我们可以预测约95%的时间内,收益率在平均值的2倍标准差范围内。我们可以预测在任何设定的年份,整个股市的收益率在-28.8%和52.4%之间。因为这个范围太宽泛了,所以它并不具备太多的信息价值性。

正如我们可以看到的,价值股比整个市场或成长型股票表现出更高的收益,然而,它们也表现出更大的风险。

根据上图所示,大盘价值股的标准偏差是27.5%,而整体市场是20.3%,成长型股票为20.4%。这是一个7%以上的差别。小盘股比大盘股的标准差通常更高,不管它们是否被认为是价值型的或成长型的。然而有趣的是,小盘价值股的标准差略低于小盘成长股(两者分别为32.9%、32.4%)。

当我们看月度收益数据而不是年度收益数据时,这些态势更加明显。我们再来看下面这张图,价值股的每月收益率大于成长股,无论它们是大盘股还是小盘股。

表2-2 历月收益率特征,1926-2012年

资料来源:基于肯尼斯·弗伦奇数据库

6.收益与风险

上面,我们介绍了收益和风险,同时,我们也不应该试图将收益与风险隔离开来分别观察,我们需要想出一个把两者结合在一起的方法。

这本书为我们举例一个例子:

在行业中,一个常见的方法是观测夏普比率。夏普比率,是风险投资平均超额收益率与标准偏差的比值。超额收益率是风险投资(如股票市场)的平均收益率减去无风险投资(如3个月国库券)的收益率。因此,依据夏普比率,标准差高的投资组合受到惩罚,收益率高的投资组合得到奖赏。

从1926年到2012年,整体股票市场的夏普比率约为0.404。尽管大盘价值股在这一时期表现得更加不稳定,但它们更高的平均收益率弥补了额外风险。大盘价值股的夏普比率为0.405,相比之下,大盘增长股的夏普比率仅仅为0.372。在此基础上,看似价值投资的报酬超过了额外风险的补偿。

小盘股价值投资的调整风险表现得更加明显。在小盘股票中,价值股的夏普比率为0.471,而与之对比,成长股的夏普比率为0.314。这是一个显著的差异。

这是一个重要的问题,也许要我们特别注意,在我们成为“战略”的价值投资之前,这是一个有吸引力的结果。依据“战略”投资,我们的用意是深思一个特定证券的特点,而不是盲目地运用某种交易或分类规则。如果我们对自身的投资成功添加一个战略元素,那么我们就能进一步提高预期风险的合理性。

7.变异性危害资本积累

空头强调这一点,因为这种“平均”收益率不是始终如一的,而是围绕平均值有一个相当大的波动。在其他条件保持不变的情况下,我们大多数人宁愿得到一个始终如一的收益率,而不是一个变异量。

你可能会回应说,“没关系呀,我是一个长期投资者,在市场上可以看到过去的短期波动,它们干扰不到我,只要我确信,在相当长一段时期内,我能获得我所要求的平均收益率”。如果那是你的观点,你认为自己具备坚强的内心,波动对你并不重要,请再认真考虑考虑。

迄今为止,“平均”的测量,我们一直使用的是大家都熟悉的简单算术平均数。这种方法的问题在于,它高估了我们随着时间的推移而积累的资本数量。具体地说,虽然整体股票市场的年收益率为11.8%,我们不能简单地让这个收益率与规定的年份数相乘,来估计在未来我们有可能会得到的钱数。

书中举例说:如果我们持续10年每年可以赚取11.8%的收益率,10年后我们的钱将成为原来的3倍;也就是说,1000美元将增长到超过3000美元。如果这个平均收益率不能始终如一,那么,我们的积累也将会变少。在这整个时期内,如果收益率越不稳定,我们的积累将会越少。这种现象被称为波动阻力,这在很大程度上取决于标准差的大小。如果你一年内损失了50%的财富,而下一年获得了50%,尽管我们的“平均”收益率是0%,你仍然有25%的损失。其原因是波动性将拖延资本积累。

这不是一些数字欺骗。标准偏差越大,波动阻力越高。在我们的示例中,平均收益率是11.8%,如果标准差是20.3%的话,我们更有可能使我们的钱翻倍而不是变为3倍。这就是说,一半的时间,我们的1000美元将增长超过2000美元,另一半的时间增长不到2000美元。

所以,我们需要像关注平均收益率本身一样关注其变异性。也就是说,几何平均数让我们把这两个因素结合起来。几何平均数是指,如果一年到头持续获得了收益率,会产生与结合变异性的算术平均收益率相同的结果。在表2-1中,您可以看到大盘价值股的年度几何平均数比大盘成长股高出两个百分点。在小盘股领域,这个差值几乎是五个百分点。几何平均数越大,意味着即使在有害影响的较高波动情形之下,价值股比成长股会使我们积累更多的资本。我们可以在月度收益率表2-2中,看到同样类似的现象。

为什么我们关心“常态”

当收益率处于非“常态”时,这种表现的差异可以变得更大。传统的钟形曲线的观察结果,往往是围绕一个中心值呈对称分布,这被认为是常态。此外,钟形曲线的观察结果远离平均数的现象并不太常见。收益率不正常的一种可能情况,观察结果不是围绕平均水平两侧对称分布的,换句话说,它们的分布是偏态的。

比如,一个负偏态分布是指分布更偏向低于平均收益率的范围,而高于平均收益率的分布较少。正偏态分布是指分布更偏向于高于平均收益率的范围,而低于平均收益率的分布较少。就投资收益率而言,我们更喜欢正偏态分布。负偏态会给我们带来危害,因为极端负收益率降低我们的资本数量,而这些是我们未来能获得的报酬收益,同时它也危害了我们的长期投资组合回报效应。

根据表2-1所示,股市表现出负偏态分布,这是一些消极结果。随着时间的推移,当一些非常糟糕的年份稀释资本基数时,资本积累变得更加困难,因为这些资本是我们用来获得未来收益的基础。偏态分布可以给我们的资本积累能力造成很大的危害(或者帮助),即使平均回报率和标准差都是相同的。有趣的是,相对于整体市场或成长型股票,价值股表现出与之不相同的负偏态分布态势。下跌风险管理和限制巨额亏损的风险,是价值投资风险控制原则的核心之一。

收益率可能不是“常态”的另一种情况:如果收益率远离分布的中心,或者平均数,或多或少时常发生相对于钟形曲线所能显示的。我们可以用峰度来测量极端事件的频率。当极端的正收益率或负收益率极端值比钟形曲线所显示的分布发生的更多时,这个收益率呈现出峰度。如果仅仅依据标准差给我们的启示,那么收益率风险相较于限定的检测会更高。换句话说,这里存在一些我们传统衡量波动性的方法所不能捕获的隐藏风险。

这些收益率的分布表现出“厚尾”,它们的存在与著称的“黑天鹅事件”有关,塔勒布同时描述了不可预测的市场表现情形、甚或灾难性事件,这些事件的发生能够彻底颠覆人们之前对事物认识的参照系。货币几乎变得一文不值,郁金香的崩盘、预料不到的国债违约,这些事件都可以被称为“黑天鹅”。“厚尾”和“黑天鹅”的区别在于,“黑天鹅事件”更稀少、更极端。

为了有助于正确把握这一概念,作者为我们举例了以 “黑色星期一”著称的1987年10月19日。

在这一天,道琼斯工业平均指数(DJIA)单日下跌了22.6%,它是一个完全出乎意料和前所未有的事件。事实上,直到今天,那日的下跌仍然保持着道琼斯工业平均指数(DJIA)单日下跌百分比的最高纪录。

如果你从基期(1928年10月1日)开始,一直到2011年9月23日为止(总计20839天),检测每日股票道琼斯工业指数的收益率,你会发现日平均收益率为0.025%,标准差为1.16%。积极或消极的极端事件发生日,即收益率偏离平均数超过三个标准差,应该只有0.27%的时间发生或者说在这一时期大约有56天的时间发生,不幸的是,这一时期为364天,约为预期正态分布的6倍。真正发生了什么和应该发生什么往往大相径庭。

从表2-1所示的年度收益率数据,我们看到,相比正常的钟形曲线,大盘价值股往往稳健地超出峰度值,大盘成长型股票略为低于峰度值。然而小盘价值股和成长股峰度值之间的差异更显著,小盘成长股的峰度值几乎10倍于小盘价值股。

一个需要注意的现象是,年投资收益率往往比间隔时期短的收益率更正常。比如,表2-2所示,相比年收益率,月收益率的超偏分布更甚。道琼斯工业指数(DJIA)单日下降百分比进一步证明上述情况。短期投资比长期投资内极端事件更加频繁于钟形曲线所显示的常态,价值股尤其如此。这过多的差异会被较长的时间间隔所驱散。

综合分析

收益率、标准差、偏度和峰度相互作用的结果是什么?底线是什么?

你可以看到与价值投资相关的额外收益往往弥补额外的变异性,在很多情况下,是超峰度值。如图2-1所示,小盘股价值投资策略使得每1美元的投资从1926年增长到2012年的89000美元,而与之对比的是小盘成长股投资策略仅仅达到2100美元。对于大盘股而言,这个差异是1926年的1美元投资,到2012年价值投资策略增长到9200美元,相对应的成长型投资策略达到1900美元。这些都是非常巨大的差异。当然,我们谈论的也是一个相当长的时期。

图2-1 自1926年到2012年1美元的收益

资料来源:肯尼斯·弗兰奇数据库

因此,价值投资更高的收益率和更有利的偏态分布,往往能更多地弥补其变异性和极端事件的影响(如“厚尾”)。在图2-1中,y轴是对数,这意味着垂直增量与百分比变化有关,而非绝对数变化。例如,每1单位横轴的增加,使得y轴增加10倍。我们这样做是因为数字相比初始值增长得非常大,传统的刻度将使得阅读较小的数据变得困难。

图2-2 自2000年到2012年1美元的收益

资料来源:肯尼斯·弗兰奇数据库

我们也可以检验在最近动荡的12年,价值投资是如何表现的,在这一期间我们经历了至少两个严峻的熊市。在此期间,价值股表现同样优于成长股。在这个非常糟糕的时期,大盘价值股获得了32.9%的累计收益率,而成长股获得了34.4%的累计收益率。在这一时期,这不是一个巨大的累计收益率,但小盘价值股表现得更好。在小盘股领域,1美元的投资价值股增长到4.1美元,而成长股仅为1.66美元。

关键点是战略价值投资往往是有效的,但未必是每一年,虽然它可以具有变异性,并且有一点点像过山车(请注意如前图所示的2008年),但这是值得的。再次重申我们之前指出的一点,价值投资需要一些毅力和纪律以及长线的心态。很容易受市场情绪左右的投资者难以实施真正的价值投资。事实上,许多价值投资是基于对市场情绪的反向操作。

编撰:刘志伟