2023-11-20|閱讀時間 ‧ 約 5 分鐘

觀念:質性分析與量化分析-超越巴菲特的投資報酬率

股票投資其實方式不難, 講簡單也就選股與擇時。

分析也不難:技術分析, 基本分析,

高等的就質性分析與量化分析。

講簡單是很簡單,圍棋也是黑白兩色, 路數卻是千變萬化, 但道理是萬流同歸。

 

主動投資的新手大多從技術分析學起, 基本分析需要財報知識, 需要時間學習, 但技術分析未必足夠, 有基本分析會比較扎實。

投資的學習到進階階段, 會接觸到量化分析與質性分析, 所謂量化就是分析數據與標的物間的漲跌關係, 藉以找出相關係數, 建立領先指標,預判一段時間的未來, 比較傾向擇時技巧,這方面的大師級人物是詹姆斯·哈里斯·西蒙斯(James Harris Simons), 對衝基金文藝復興公司的創辦人, 他的大獎章基金1988年至2018年共31年,平均年化報酬率高達66.1%,扣除費用也高達39.1%。 這是我所知道,所有已公佈的投資人中最偉大的生涯投資積效。

 

質性分析的傑出頂尖人物我認為當數華倫·愛德華·巴菲特(英語:Warren Edward Buffett)這位應該不用多介紹, 鼎鼎大名的股神,根據許多人的研究,在過去4、50年,巴菲特的年報酬率約在25%~30%,但近年來有些下降,因此我們可以粗略地說,股神的年報酬率保守估計大約20%。

 

因此, 我們應該學習西蒙斯的量化策略,放棄巴菲特質化分析的價值投資策略?

不!不是這樣, 適用哪種投資策略是要看個人所處環境, 個人天賦, 不是每個人都有足夠能力學習量化分析,因為其需要大量數學基礎,數據分析能力, 甚至常需要編寫程式。

採用哪種策略要看哪種適合自己, 而不是看哪個年化報酬率高就採用哪一個。

 

採用質性分析就沒問題嗎?

質性分析,其實沒有想像中那麼簡單, 它是一種”看似容易”的投資方式。

巴菲特說你是在買公司、不是在買股票。

判斷一家公司有沒有買入的價值如同判斷一家公司有沒有購併的價值,這個判斷能力,除非是業內同業的高層主管、或是投資大神級的人物才擁有的判斷能力。

一個成功的企業應該是什麼樣子?這個問題看來很簡單、但其實很難,例如:台積電成功是別人告訴你的。不是你自己判斷出來的。

把一家公司財報給你看、把名字遮起來,你能否判斷出這是一家有成長性的好公司?甚至這是台積電你都看不出來。

這也就是說明主動選股長期來說經常不如指數的成績。選股要長期維持勝率真的不容易。因為大多數的法人選股能力也不夠。

我個人從一介投資小白學起, 我也不認為質性分析會是散戶的優勢能力, 除非很熟悉這家公司。相反的很多投資新手陷於投資泥潭中, 就是因為誤用質性分析, 質性分析是用來選股, 但大多數散戶用了質性分析選股,卻不用量化分析來判斷進場時機。

光用質性分析其實很難判斷一家公司的進出場時機,而且需要客觀的企業經營眼光, 但大多數散戶主觀且無法使用企業的經營眼光來看待企業,判斷不出真正的有潛力的公司, 大多是人云亦云, 別人說好跟著看好, 別人看壞跟著看壞, 因此在高估值買進,錯過低估值企業。更別提普通人無法克服沈沒成本的心理而無法停損。

假如你是公司董事,你相信如同如同你我的一般公司員工、可能還非同業、能夠判斷得出一家公司有沒有購併價值?還要真金白銀拿出來賭?我是不敢相信的。

一家公司的好壞、就算是公司內部人員都不見得很清楚,這是由於負責業務內容受侷限看不到經營全貌,雖說可以從關鍵崗位如銷售、採購人員判斷未來,但準度還是不如高階經營管理階層。絕大多數的散戶、水準不夠的法人投資者、層級不夠的公司內部人員,都無法判斷公司正確價值、是不是能成長的好公司?

曾經有本大為轟動的書名為:從A到A+, 書中舉出許多作者認為卓越的企業, 然而書的出版日期:2001年, 至今2023年, 那些所謂卓越企業怎麼了?

大部分都殞落了,

如下圖:

 

知道巴菲特為何建議不是專業的投資者買S&P500指數了嗎?因為選股真的不是件容易的事, 勝率很低, 巴菲特只差沒有明說:你們選股的眼光都輸我太多了。


既然如此, 質性,量化都難, 該怎麼辦?

主動投資是一條艱苦的路, 要有終身學習, 不斷研究挑戰突破的勇氣與堅持, 更要有隨時檢討反省的認知突破, 有心理準備與決心的話,我建議兩者都學, 隨時檢討,看自己用哪種方式更有成果,『絕招是練出來的,不是教出來的』by 漫畫第一神拳(はじめの一歩).鴨川教練。

不要像我表妹,聽說股票可以賺錢,跑來找我要我教她怎麼炒股票, 他想賺點買菜錢, 我說:你這種心態一定虧錢。

分享至
成為作者繼續創作的動力吧!
從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容

Fisher的沙龍 的其他內容

發表回應

成為會員 後即可發表留言
© 2024 vocus All rights reserved.