投资不是请客吃饭, 更不是寻欢

    本文摘自我的小书《一个证券分析师的醒悟》。它介绍了一个严谨的数量化的选股方法，逼着你避免主观意志和投机取巧。我本人并没有采取这种选股方法，不过，它教给我一个很重要的概念：公司的基本面（从而股价的表现）通常是有惯性的。好公司不太可能在短期内变成坏公司，反过来，坏公司也不太可能在短期内变成好公司。如果你认为这种选股方法太复杂和枯燥，沒关系。記住并領悟它的理念就行了。

    我和很多人一样，喜欢股市不仅因为试图赚钱，而且因为它变幻无穷，很有刺激 (典型的刺激包括追新股,玩概念,道听途说,公司重组,等等)。但是，严谨的投资者认为，我们这两个目标实际上是有矛盾的。我们必须放弃“寻欢”的念头，因为寻欢对股市来说是邪念。怎样才能避开邪念？有的基金公司用数学模型来确定买什么卖什么，以及何时买，何时卖。有些个体投资者完全放弃选股的乐趣（或者说是麻烦），而把钱投资在基金上，长期不理它。

    去年，我读了一本有趣的书 《股市稳赚》 （The Little Book That Beats The Market），书的作者乔尔•格林布拉特（Joel Greenblatt）倡导大家走一条容易走，但又似乎很严谨的道路。他的方法很简单：把美国所有的3500家公司按照有形净资产回报率（returns on tangible capital employed）从高到低排序，再把他们按照“企盈率” 排序（企业价值除以运营利润，即EV/EBIT）。EV 等于公司股票的市值加上负债减掉手持现金; 然后挑选出那些在两项指标中加起来最好的公司，分4～5个月陆续建仓，以减少大市的风险。总共投资20～30家公司以分散个股风险。每过12个月重复此项工作。坚持这种投资方法至少4年。

    格林布拉特的有形净资产回报率的定义是，支付税收和利息之前的运营利润（EBIT）除以公司的有形净资产（即，净的固定资产与净的流动资产的总和）。他选择运营利润，而不是净利润，主要是因为这样在对不同行业和公司进行比较时，便于排除不同的税收条件和不同的固定资产折旧方法对利润的影响。有形净资产的好处是它已经把企业在并购时的额外支付的、高于账面价值的溢价（即商誉，goodwill）减掉了。

    为什么要用“企盈率”（EV/EBIT）而不用通常的市盈率（PE）？这主要是考虑到不同公司的不同负债水平。假定你分别全面收购 EV 价值相同的两家公司，公司的负债也就是你的负债。那么，你承债收购两家公司的代价当然是完全一样的（承債收购）。它们在付税和利息之前的运营利润（EBIT）都是10亿元。它们的企业价值（即enterprise value，股票市值跟净负债的总和）都是60亿元。也就是说，它们的估值是一样的：企业价值除以运营利润（EV/EBIT）相同, 虽然表面上它们的市盈率相差甚远，市值相差很远。

    作者作了一个模拟试验。在17年（1988～2004）里，如果你把美国市场的3500家上市公司按照有形净资产回报率排列（排名最高的给1分，排名第55位的玛丽亚公司得到55分，等等）。然后，把这3500家公司再按照“企盈率”（类似于市盈率）排列。“企盈率”越高的得分越低，反过来越高。最后再把每家公司的两个得分加起来。比如，微软公司的有形净资产回报率排列第17位（得分17），有很高的回报率，而它的“企盈率”排列在第3400位（即, 全美国倒数第100位），因此得100分。接着，把这两个分数加起来作比较。总分越低越好。比如，微软的总分数为117分（即，17加100）。玛丽亚公司按照“企盈率”排在第3500位（全美国最便宜），得1 分，所以总分为56分，优于微软。

    模拟的结果显示, 投资那些总分最低的公司的回报最好, 大大好过S&P 500指数的表現。这个结果看起来好像简单得难以让人相信。可是有两个问题。一是，它的成功需要坚持至少4年以上，多数人没有这个耐心。基金经理当然不能这样做：连续两年表现落后，可能他就失去了继续表現的机会。绝大多数散户可能也不想把买股票这样激动人心的工作交给电脑。或者他开始这样做了，但是效果不能立竿见影，他就会中途抛弃这个策略，投到另一种信仰的怀抱。

    作者给他的神奇理论作了另外一个测试。他把2500家最大的公司按照“企盈率”和有形净资产回报率进行排序，然后分成10个组（每组有250家公司）。在那17 年里，瞄准两项指标的总分进行投资所获得的表现也是同样大大好过S&P 500指数。

    投资界派系林立，学派如云。任何一个投资策略都面临一些共同的问题。首先，他们往往拿过去的数据来进行模拟（按摩試验），反复試验一直到结果符合他们的“理论”。如果17年的数字不符合他们所要的结果，那么取16年的数字，或者15年的数字、19年的数字，这叫“修理数字”（data mining）。作者格林布拉特声称他的方法可以在其它年份进行历史测试，而且同样有效。其次，大多数小盘股被投资者忽略，所以估值一般偏低。而且作者格林布拉特的方法在现实中可能难以运作，因为在买的过程中，它们的股价会被推得很高，从而降低最终回报率。但是，小盘股既有可能因为被市场忽略而估值过低，也有可能会因为同样的原因而估值过高（分析不够）。另外，他说，他的方法也同样适用于大公司。比如，他挑出美国最大的1000只股票，在那17年里，他的神奇方法也会有22.9% 的回报率，而同时期内，市场平均回报率只有11.7%，而S&P 500的回报率只有12.4%。

    我感觉，他的理论中有一点对我非常有用，可算是一个重要提醒：一家资金使用效率非常高的公司（比如，35% 的资本回报率）将利润进行再投资的时候，它的回报率在中期和短期内有可能下降，但不太可能下降得太快。也许会降到25%，甚至20%。但是20%～25%的资本回报率依然是很高的！当然这样的企业即使不做新的投资，它原有的资本回报率也会下降，但是，多数事物的变化总是渐进的（不是跳跃的）。从另外一个角度来看，一家企业的回报率如果远远超过大多数企业，必然有其原因，而这个原因不大会在短期内消失。即使单家企业的竞争优势马上消失了，你的资产组合里的20～30家企业的竞争优势同时消失是不可能的。反过来，一家资本回报率很低的公司，不太可能在短期内有巨大的改善。这是格林布拉特的理论可以成功的一大基石。毕竟，投资是一个概率游戏。  （本文不代表作者雇主的观点。）