学习记录

登顶昆仑山,放眼于珠峰

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2019年1月1日   文/姚斌

2018年无疑是中国证券市场最黯淡的一年,贸易战叠加去杠杆诸因素,导致A股指数拾级而下,跌幅冠居全球。因此,今年我的投资收益为-6.51%,而上证综指下跌24.59%、深证成指下跌34.42%、创业板指下跌28.65%。

投资者通常极其关注自己的收益率和股票市值的变动,这无可非议。但我却想起了杨天南先生多年前的文章《秋凉中寻桂花香》。在那篇文章里,文章介绍说,巴菲特在1988年-1994年期间陆续购入约13亿美元的可口可乐股票,一直持有到2010年。可口可乐的股价在1998年达到约90美元/股高峰后,就再也没有创过新高,期间没有分股,近12年中股价累计下跌了22%,看起来是个悲催的投资故事。然而,在这个历时20余年投资案的另一面是,前十年可口可乐的股价增长了约十倍,巴菲特的投资从13亿增长到约130亿美元的市值,虽然第二个十年股价没有增长,但公司的派息增长却从未停止。在截止2010年的24年中,经历了各种危机,可口可乐的分红每年都在增长,巴菲特共收到现金红利31.7亿美元,早已收回了当年的投资。文章指出,“如果大家也有这样每年收取现金的机器,股价涨不涨恐怕也无所谓了。”什么是投资?这就是投资。

我只是一个普通的个人投资者,虽然在过去十年间也经历了三次负收益,但是整个净值还是不断增长。所以,即便遭遇了今年的负收益,我还是很知足了。只因为我是长期投资者,而不是短期投资者。拉尔夫·爱默生在《论经验》中指出,每天都有日出日落,世间也随时都有天才诞生,但只有在那宁静恬淡的极少数时刻,我们才能欣赏到自然美景、品评天才的诗作。对此,我的感触特别深。确实,我们对世界的体验影响着对世界的看法。“一个景观与另一个景观之间的差异也许很小,但它们在观者眼中的差异却很大。”这一点同样可以运用于如何看待投资收益的问题上。

在《多样性红利》一书里,斯科特·佩奇将爱默生的“景观”进行深入的演绎:一个景观可能有几个局部高峰,但与局部高峰相对的是全局高峰,也就是最高的山峰。例如,在地球上,昆仑山是局部高峰,那是一个多风的地方,但只有珠穆朗玛峰才是全局高峰。我认为,投资无疑地就是寻找并登上珠穆拉玛峰,也就是全局高峰。但是,要登上全局高峰,却要从无数个局部高峰开始。当然,最终能够登上珠穆拉玛峰的人毕竟寥若晨星。那么,降低一下目标吧,对于我,即便能够登顶昆仑山,也是一件极其荣耀的事。

假如要顺利登顶昆仑山这个局部高峰,那么必须事先完成大量的准备工作。这个工作对我来说就是不间断的学习。2018年中,我发表了58篇文章,字数超过20万字。其中有30篇文章集中于复杂性科学理论。学习复杂性科学理论无疑地是一项自我挑战。复杂性科学兴起于20世纪80年代,是系统科学发展的新阶段,也是当代科学发展的前沿领域之一。复杂性科学理论是对科学的大整合,这一整合将涵盖许许多多学科分支。达尔文生物进化论就是这样的一次大整合。复杂性科学的发展,不仅引发了自然科学界的变革,而且也日益渗透到哲学、人文社会科学,包括金融投资领域。史蒂芬·霍金称,“21世纪将是复杂性科学的世纪”。复杂性科学的概念众多。很多概念晦涩难懂,不易理解,那么就让我运用其中的一些简单的概念对投资进行思考。

1、不稳定性与不确定性

金融市场和上市公司都属于典型的复杂性系统。有些人总是认为只有具备了稳定性和确定性,才可以进行投资。而实际上,在金融市场中变化是永恒的,很少存在所谓的稳定性和确定性。即使确实存在稳定性和确定性也是暂时的,就算在一个确定性系统中也会永远有混沌的潮流在涌动。即使了解了这个系统内所有的确定性因素,仍然有可能无法预测这个系统的发展轨迹。这是因为不同的因素之间会发生相互的作用,即使确定性的系统也可能产生混沌状态的行为,即上一个行为会影响下一个行为的初始状态。尽管一个行为的后果很微小,但它有可能对下一个行为产生巨大的影响。

如果一个行为的后果很微小,就有可能对下一个行为产生巨大的影响。那么,像今年在贸易战叠加去杠杆诸因素的情景下,金融市场和上市公司产生巨大的波动就应该是情理和意料之中。在这种情景之下,金融市场和大部分上市公司都一同陷入了巨大的不稳定性和不确定性之中。许多公司,特别是之前所谓的一些“优秀”公司内部致命的问题会不断暴露出来,使得整个市场转瞬之间变得空前的脆弱,最终导致各种类型的投资者无比困惑和遍体鳞伤,正如巴菲特所比喻的,“仿佛闯入了羽毛球比赛现场的小鸟”,这样就彻底击溃了所谓的稳定性和确定性。在此情景下,对于市场和公司,我们只能预测其大概的轮廓和事件发展的大体方向,却无法预知其精确的细节,因为人类的行为从短期看来是无法预测的。

克里斯·朗顿是“人工生命”理论的创立者,他通过“相变之镜”看待世界,然后得出重要结论。他认为,前苏联和东欧国家的崩溃,其实就是在混沌边缘上稳定与动乱的幂律分布。当时美苏之间举枪瞄准世界之颅貌似极具危险性,但那段时间却非常稳定。那段时间即冷战时期,其实就是事物长期停滞不变的一种情况。而在稳定期结束之后,巴尔干和其他地区动乱就此起彼伏。一旦超越了稳定期,就进入了大幅度变化动荡的混沌期,反而是有些战争可能引发世界大战。这正如生物进化史上的间断式均衡。所谓的间断式均衡是指一个长时间的停滞后总会爆发一场疾风骤雨式的巨变。如果没有大规模的灭绝,就不会出现间断式均衡,而且也不一定向更好的方向进一步迈进。在动乱之后的稳定期内占优势物种也许并不比动乱前占优势的物种更好。这也意味着,不管是市场还是公司,沉浸在稳定性和确定性中并非就是一件好事。事实上,投资就是面对不稳定性和不确定性的未来做决策,最好的投资往往就隐藏在巨大的不稳定性和不确定性之中。

2、并不存在的“大统一理论”

在物理学中,有一个“大统一理论”。这个理论是关于强相互作用和电弱相互作用统一的理论,它希望借由单一个理论来解释强相互作用、弱相互作用和电磁相互作用导致的物理现象。这样一种尚未找到的理论也称为万物之理。由于麦克斯韦证明了电磁现象的同一种基本相互作用的两个方面,可以用同一组方程式加以描述;20世纪中叶前,这一描述又改进到包括了量子力学效应,并以量子电动力学形式成为最成功的理论之一。于是,科学家们看到了“大统一理论”的希望。但实际上,许多现象太过复杂,无法通过简单的方程来描述和预测宇宙中的每一件事情。量子理论中的“测不准原理”就体现了不确定性。因此,“大统一理论”很可能并不存在。

如果物理学中并不存在大统一理论,那么在涉及人类行为的人文科学包括投资领域中,就更难存在了。举例说,要让所有的股市参与者都采用“价值投资”的方法显然上不大可能的。同样的,要让所有的股市参与者都采用趋势投机的方法显然也是不可能的。在这个市场中,必须呈现出“多样性”。即使在价值投资的领域里,也不大可能只呈现出一种投资战略。巴菲特在《格雷厄姆和多德村的超级投资者》的演说中,就描述了价值投资者不同的投资战略。有的持有令人费解的“粉单股票”;有的专注于大市值股票;有的集中精力于某一市场比如房地产或能源。有些人运用计算机筛选程序去发掘从统计学角度来说便宜的公司;有些人是激进的股东维权者,积极活动要改变公司;有些人寻找具备价格催化因素并能部分或全部实现的低价股票。

继续举例,大部分投资者都喜欢采用单一维度给股票估值,比如使用市盈率或市净率。而实际上,对于某个给定的预测任务,单一维度很可能是不存在的。假设要预测一家上市公司的股票价格是上涨还是下跌,如果仅根据该公司的市盈率、销售增长率、过去一年来股票价格变化的趋势等维度中的某个维度,我们对它的股票价格将会上涨还是下跌的预测准确度,将与随机抛硬币没什么区别。任何单一维度都没有很高的预测价值。有人也许会觉得按低市盈率购买一家企业的股票就是好事。而事实上,很多投资公司都是依据属性来决定自己的对策的。真正能站得住脚的理论,只能服从于环境的要求。因此,低市盈率好不好,也只能依据具体环境而论。既然价值的基本原动力是变化的,那么市盈率是否合适的判断自然也要随之而动。如果认为一个市盈率就可以解决所有股票的估值问题,那就与试图构建“大统一理论”一样没有任何区别。

3、不连续性假设与S曲线

将复杂性科学概念引入公司研究,将会获得与众不同的洞见。彼得·德鲁克最早提出“永久连续性”假设。他发现,1920-1930年,标普90指数公司的淘汰率平均为每年1.5%。当时只要是新进入标准普尔90指数的企业,平均都能保持榜上有名的记录至少达65年以上。那个时代的企业,几乎很难受到任何的破坏,因此它们的成功是构建在连续性假设的基础之上的。然而到了20世纪90年代,标普500指数公司的淘汰率已逼近10%,同时企业在榜上有名的平均寿命也降为10年,而不再是65年。由于变革进一步加速,“连续性”的时代结束了,终于迎来了“不连续性”的时代。那些加入新经济活动的公司比如英特尔、安进和思科等,业绩相当出色。由于资本市场的结构与机制,使得这些新经济企业的绩效甚至超过那些最杰出的留存企业。

在A股市场,大多数投资者也喜欢对上市公司进行连续性假设,认为公司过去增长非常好,那么未来也一定非常好。他们没有想到,永远超越市场表现的黄金企业,根本就是海市蜃楼和神话故事。对于那些表现最好、最受尊重的企业来说,即便能够劫后余生,也不保证就可以为其股东带来长期强势的绩效。企业长期运营其绩效增长是有局限的。目前一些主要企业能够以某种经济上的重要方式安然度过未来25年者,将只有1/3不到。无法留存下来的企业将以转型死亡方式来结束企业的生命。公司阵亡的主因是缺乏适应竞争能力,大部分敏锐不够的企业都逃不过阵亡、被收购或被兼并的命运,这是因为它们过于迟缓的步伐无法赶上市场的变化。

S曲线是表示增长的曲线。对于一家企业的长期销售和利润,最初的预测都会是偏低、偏保守的。等到新资源不断累积之后,才开始持续向上修正预测。然后,当预测向上修正时,股价上涨,股东收益也同步增加。接着,就像分析家的预言一样,根据前几个季度的成长,下一阶段的预测果然出现偏高的情况。当成长曲线开始趋于平缓之时,企业的实际绩效已不如预期的那么高。最后,分析家忙着不断向下调整对该企业的预测,股东收益也不断降低。这其实就意味着公司的增长并非是线性运动的,在大多数情景下,几乎都会呈现出非线性运动的特征。连续性假设即使存在,也只是暂时的;非连续性假设才是常态。投资者对此必须有一个充分的认识。

“戴维斯效应”是有关市场预期与上市公司价格波动之间的双倍数效应。当一个公司利润持续增长使得每股收益提高,同时市场给予的估值也提高,股价得到了相乘倍数的上涨,这就是戴维斯双击;相反,当一个公司业绩下滑时,每股收益减少或下降,市场给予的估值也下降,股价得到相乘倍数的下跌,这就是戴维斯双杀。但是我认为,单独使用一个维度比如市盈率并不能解决问题。因为投资者预测未来的推算方法,不是根据产业的其他状况来勾勒出产业的发展模式,而是基于该产业或企业短期的历史。戴维斯效应只是表象,S曲线才是本质。如果在戴维斯效应中引入S曲线进行判断和决策,那么将清晰许多。

4、收益递增与收益递减

在S曲线的背后,就是收益递增或收益递减。收益递增理论认为,如果公司的生产成本会随着市场份额的增加而下降,那么一家因运气好而在早期赢得大块市场份额的公司将能够战胜竞争对手,任何一家首先取得良好开端的公司将会垄断市场。这样的公司就是我们所要积极关注的。在高科技环境中有几项条件决定着收益递减向收益递增的转换:成本优势、网络效应和养成习惯这三种特性都可能导致锁定。当锁定市场之后,就会出现一段稳定期。在下一波技术浪潮打破平静之前,暂时会风平浪静。

在高科技领域,很多公司富得流油,现金充沛,四处收购兼并别的公司。但在钢铁、木材、水泥、狗粮和玉米片等许多行业,却看不到这种情况。这些行业虽有知名的大公司,但与高科技公司截然不同,锁定往往只维持10年左右。这说明并不是所有的技术,都能够实现收益递增。收益递增不会导致均衡而是导致不稳定:如果一种产品、一家公司或者一项技术,意外地或者依靠聪明的策略取得了领先,收益递增能够放大这种优势。接着,产品、公司或技术便能够锁定市场,从而将其他技术“关在门外”。这是在收益递增“无界”的情况下,但如果收益递增是“有界”的话,那么通常不足以保证单个技术的最终垄断。

收益递减和收益递增是并肩运行的。有许多公司适用收益递减的那部分经济学,倾向与分享市场,随着一家公司逐渐壮大,会陷入越来越多的困难之中。在收益递减的市场,越是增加市场份额或扩大市场,就会越快地陷入成本增加而利润降低的困境。例如一家石油公司的规模越大,它就必须走得更远,去寻找油田,开采和运输成本也就越高。这同样适用于采矿业。

收益递增的情形能够和某些产业中收益递减的旧经济共存。当发生这种情况时很混乱,因为旧经济和新经济具有不同的特征、行为模式、风格以及文化。这两种不同的情景往往需要不同的管理技术、战略和对待政府管制的态度。这些旧经济公司和新经济公司的运营方式并不相同。在旧经济中,因为成批加工是可以重复的,因此它允许不断改进,不断优化,这样就导致了一个允许过程优化的高度结构化的世界。服务业特许经营权的巨大成功是因为收益递增,尽管它们在某种程度上受到收益递减的影响。例如,麦当劳开的分店越多,它就越广为人知,而连锁店吸引的顾客就越多。这个领域最值得关注。由于高科技手段引进服务业,收益递增的显著特点在增加。收益递增理论可以解释某些公司成功的共性,并指引投资者回避收益递减型的公司、寻找收益递增型的公司。

不稳定性与不确定性、并不存在的“大统一理论”、不连续性假设与S曲线、收益递增与收益递减,这只是引入复杂性科学对投资思考的初步。学习复杂性科学理论,是构建格栅思维的一个组成部分,它并不会让我马上赚钱,但有可能让我获得一个深远的洞见。

 

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