超时空垃圾融合系统txt:选股要让数字说话

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。本人坦白，我没有做到，但是也许很多读者有这样的自制力。不管怎样, 文中介绍的概念很值得大家思考: 要把估值与企业的利润率综合起来考虑。

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，很刺激。但是，有很多严谨的投资者认为，我们这两个目标实际上是有矛盾的。你必须 放弃“寻欢”的念头，因为这种念头对股市来说是邪念。怎样才能做到这一点？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）。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，以减少市场风险。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。

格林布拉特所选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政策对利润的影响。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）。假定你分别全面收购这两家公司（当然是承债收购），公司的负债也是你的负债。 那么，你承债收购两家公司的代价当然是完全一样的。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。

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。

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工作的机会。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（按摩实验），反复实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、14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他年份进行历史测试，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作新的投资，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。

（注：本文仅代表作者本人观点，不代表FT中文网的观点，也不代表作者雇主的观点。）