提高投资“容错率”的三个思路

来源:思想钢印2022-05-27 09:25:00

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1、什么是容错率?

A股的投资体验虽然很差,但比起这一年多的中概股,股民还是很幸福的,代表中概股的金龙指数ETF一年多的时间从85.90元最多跌到20.47元,最大跌幅76%。

但我一个朋友,近一年投资中概股还小有盈利。简单说,他用了一套“容错率”比较高的方法,到底是怎么做到的呢?本文后面再介绍。

“容错率”是游戏中常出现的词,指的是你出错后不容易被干掉。现实中的一个例子是二维码,我们常常刚扫了一半,系统就识别出来了,因为二维码有容错率的要求,只要几个关键部位没有遮挡,就有可能被扫出来。

我们平时总想着怎么才能不犯错,但有一种决策思想认为,如果犯错难以避免,不如想一想,怎么降低犯错的后果?

2、提高容错率的方法一:安全边际

提高容错率最常见的方法是安全边际,通俗地说就是“买得便宜”——但“买得便宜”并不一定都能提高容错率。

有两种“买得便宜”:

一种是投资者认为向上的空间比向下的空间大,是一种“赔率思维”,通常都是那类长期下跌后博困境反转型的公司,胜率本身不高。

这种“买的便宜”并没有安全边际,不能提高容错率,因为基本面难言见底,很多高知名度的白马公司,博弈者又太多,股价也就难言底部,随时可以再跌一波。

另一种投资理念,更看重下跌空间小(而不是上涨空间),亏损的概率小,这是一种“胜率思维”。

这类公司最大的特点,都是身处一些增速很低的衰退型传统行业,要么是一些傻大黑粗的一般制造业,要么是看上去没有什么技术含量的原材料企业,还有一些连资料都看不懂的冷门行业,主要分布在机械设备、传统材料、基础化工,等等行业。

这些行业共同的特点是需求明显衰退,让投资者避之不及,导致估值绝对水平很低,但需求也不会消失,下滑到一定程度又很稳定。

它们不是平安万科恒瑞这种人人皆知的跌幅巨大的落难大白马,而是长期在底部随波逐流的“被遗忘的角落”,很多股票你从来没听说过,ROE长期在5~10%的水平。

但如果仔细分析基本面和财务数据,这些企业并不差,有些毛利率低但净利率高且没什么费用,有些利润一般但几乎没有有息负债,有些产品行业空间很小但需求非常稳定,它们就像我们身边那些永远做不了大事但也不会犯错的同事。

之所以财务很健康,因为这类企业还有一个共同的特点——竞争格局好、技术进步慢,毕竟没有企业会大笔投资于一个衰退的赛道,原有的尾部玩家也受不了这种“低毛利还不增长”的生意,结果必然是“不增不卷,利润稳定”,甚至好于那些需要大量投入研发的“高精尖”行业,而且几乎没有在技术迭代中淘汰的风险。

它们的共同“缺点”就是增速低,这在A股就成了“原罪”,导致大部分投资者都不怎么关注,估值低迷,又没有名气,也就少有博弈资金,导致任何一点行业基本面的变化,都有可能引发一轮涨幅还不错的行情——去年涨幅前5%的,很多都是这一类的公司。

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两种都是“买得便宜”,结果却不同,前一种低价,买错后最有可能的结果是继续下跌,而后一种低价,买错后最有可能的结果是不涨,所以后者才是容错率更高的投资方法。

前一种投资机会更像是价值套利,而后一种投资理念更接近深度价值投资,不少此类风格的基金经理手里几乎都是一些冷门企业,看上去个个都涨不动,但实际上每季都有一两个突然爆发,贡献了组合的全部利润后,就在下一季的组合中消失了。

这一类基金,也成了近半年大幅跑赢市场的明星。

所以“买得便宜”只是表面,这些公司大部分时候都很便宜,当你注意到它们的时候,反而是最贵的时候。

安全边际是一种选股的容错率,此外,还有交易容错率——比如止损。

3、提高容错率的方法二:反逻辑

散户最常见的提升容错率的手段,是“止损法”,出现固定幅度亏损后无条件卖出,以控制亏损。

但问题在于,固定幅度止损,只能限制每次出错后的亏损幅度,却增加了亏损交易的比例,所以,止损只能提升短期的容错率,但长期而言,没有效果。

更重要的是,作为价值投资者,股价下跌意味着性价比提升,应该买入而不是卖出,止损与价值投资的理念是背道而驰的。大部分几天内股价的涨跌都是随机波动或者受资金的买卖影响,并不隐藏基本面的信息。

当然,任何人都有判断错误的可能,判断正确也可能执行错误,执行正确也可能环境发生变化,而有了错就要改正。

所以止损本身并没有错,错误的是“根据跌幅止损”,真正的“止损”条件是基本面可能出现了变化。

我在《若不知道“何为错”,坚持则无意义》一文中认为:任何投资逻辑中,都必然隐藏着对应的“反逻辑”:

研发新产品,其“反逻辑”是研发失败;

重磅新产品上市,其“反逻辑”是销售不佳,或者销售虽好,却影响了老产品的销量;

扩大产能,其“反逻辑”是良品率迟迟无法达标;

傍上了大客户,其“反逻辑”是经营自主权丧失,应收款大增,甚至业绩大起大落。

成功的投资者可以在大脑中容纳两种完全相反的逻辑,以便随时中止或改变自己的投资策略:

这就是研究与实际投资的不同,做研究,只要你认为某个逻辑有道理,有获利空间就行了,但在实际投入真金白银之前,一定要找这个逻辑的“反逻辑”,并都要有相应的信号,这就是提升容错率的第一个方法:同时投资逻辑与反逻辑。

所以基本面止损是一种事先的止损,一旦出现某个“反逻辑”条件,就必须中止投资,而不是一开始想得很美好,出现了一点挫折,又把问题想得过于严重。

不过,很多投资者可能觉得,失败的原因很容易想到,但实际投资中想找到信号,很难。

除了能力圈、深度调研、持续跟踪这些常见的方法外,还有一个提高“容错率”的方法:减少投资中无法控制的“关键变量”。

4、提高容错率的方法三:减少无法控制变量

有一句投资谚语:不要在向下的贝塔中寻找向上的阿尔法。

阿尔法和贝塔是一组相对的概念,意义并不唯一,最常见的意思是“个股与行业”,一个个股涨了10%,板块涨了7%,那么,个股阿尔法是3%,行业贝塔是7%,意思是说,其中7%的收益是选对板块带来的收益,3%是你选对个股带来的收益。

“在向下的贝塔中寻找阿尔法”,就如同逆水行舟,如果本身可以赚10%,但板块下跌了10%,最终你一无所获。

但我个人并不认同这句话,原因在于,行业贝塔和个股阿尔法,是两种完全不同的研究能力:

不管是贝塔还是阿尔法,都需要研究行业的基本面和景气度,但它们的不同之处更多,且对能力的要求迥异:

贝塔是一种自上而下的投资方法,研究方法更偏重于逻辑推演,需要考虑宏观环境、市场风格、资金偏好,是一种偏策略的研究,比如光伏上半年的景气度很高,估值也不贵,但前四个月严重跑输指数,完全是宏观与风格的原因。

相比而言,阿尔法是一种自下而上的投资方法,研究方法更偏重于实证调研,要深度理解产品、企业的经营管理水平,就需要大量的实地调研,走访供应商、经销商,向行业专家请教,有些行业还需掌握高频数据。

人的能力是有偏向的,在分析账户的收益归因时,如果阿尔法不及账户整体收益,说明你更擅长自上而下的逻辑推演,如果阿尔法超过账户整体收益,说明你更擅长自下向上的实证思维。

“不要在向下的贝塔中寻找向上的阿尔法”这个方法要求同时具备判断与跟踪贝塔和阿尔法两种收益的能力,增加了分析中的不可知因素,反而更容易出错。

一个好的投资体系,要么专注阿尔法,要么专注贝塔。

巴菲特的投资基本上是基于个股长期阿尔法,很少考虑行业贝塔,也不怎么看宏观。

第一种方法中提及的“买得便宜”的方法,基金经理的持仓往往集中于没有什么贝塔的传统行业,因为只有这个行业才会有便宜的机会,也是一种放弃贝塔的体系。

相反,也有很多以资产配置见长的投资大师,完全放弃个股阿尔法,追求行业或大类资产的贝塔。资产配置大师大卫史文森认为:投资收益的三大来源“资产配置、择时和择股”中,长期而言,90%的收益属于资产配置,择时和择股只贡献了10%的收益。

开头说到的那位在中概股暴跌中盈利的朋友,他的方法就是对冲掉中概股的贝塔,一种方法是在投资中概股的同时,配置相应仓位的“3倍做空中概股ETF”,另一种方法是买一支中概股的同时,同等仓位做空另一支他不看好的中概股,比如说“看多京东的同时做空雾芯科技”。

这两种方法,前者纯粹是风险对冲,后者可以同时赚两支个股的阿尔法收益,都是放弃贝塔专注阿尔法。

对于他而言(其实也是绝大部分投资者而言),他投资的是具体某一家中概股公司的基本面,而中概股的板块贝塔完全是政治风险,是不可控的,只有在排除了之后,才敢全仓甚至加杠杆。

同理,如果你强烈看好中概股整体,那最好的方法是买中概股ETF,排除个股阿尔法的风险。

更重要的是,此类判断对投资非常重要,一旦某个你无法控制的风险有对冲仓位后,你的主策略就不会左右为难、畏首畏尾,你的其他判断就会更纯粹、更敢上仓位。

就像有了保险绳才能高空作业一样,很多配置型仓位的作用不一定是本身能赚钱,而是让其他仓位赚钱。

比如我今年从年初开始,就一直配置基建和地产的仓位,并不是看好这两个行业的贝塔,只是从宏观风险对冲的角度,如果经济下降,成长股受挫,国家就会加大基建放松地产,这两个板块就有机会,可以对冲一部分成长股的风险,反之亦然。

5、做一个“容错率”高的投资者

芒格说:“如果把我们最成功的10笔投资去掉,我们就是一个笑话”。

这段话反过来一样成立,一个亏损累累的散户,如果把这些年亏损最大的10笔投资去掉(实际上只去掉5笔就够了),他可能就成了顶尖高手。

真正的高手,不是不犯错,而是不犯致命的错误,一个“容错率”高的投资者往往有以下特点:

擅长计算利益得失,容忍小错,换取大成就;

习惯于变化的环境,擅长应对各种复杂的局面;

相信二八法则,更关注自己的长板,而不是克服短板。

如果有些危险是无法绝对避免的,那不如把精力放在你可以控制的东西上吧。容不下任何一个错误的人,会把生命浪费在纠正错误,而不是扩大战果上。

责任编辑:张浩

标签: 投资 容错率

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