巴菲特核心投資法 — The Warren Buffett Portfolio

作者:Value Partners   |   2017 / 08 / 16

文章來源:Value Partners   |   圖片來源:股感知識庫


商學院教授的投資學通常會以效率市場假說、CAPM (資本資產定價模式)、APT (套利定價理論)、Fama-French 三因子模型等為基礎,但說實話,有點市場經驗的普通人也知道那些理論根本沒有用。雖然發明這些理論的學者中不少人得到諾貝爾獎,但不代表這些理論就是真理,想想看長期資本管理公司 (LTCM) 的例子,兩位發明選擇權定價公式的諾貝爾經濟學獎得主,也無法阻止公司因為操作衍生性金融商品失敗而邁向毀滅,聽起來真諷刺,不是嗎?

這本《巴菲特核心投資法 (The Warren Buffett Portfolio)講的 focus investment strategy,和商學院投資學中強調分散投資以分散風險的方法完全不同。至於哪個好?可以明確地說,學院派一開始對風險的定義就是錯的,從錯誤的定義和假設去推論當然得不到正確的答案。

把股票價格變動的標準差當作風險,無視股價變動背後最主要的力量 – 企業營運的好壞,無疑是天真 (或是愚蠢) 的做法。或者,直接看看世界數一數二富有的人是誰,就知道投資時應該要相信誰了吧。 以下節錄一些書中重點:

對風險的看法

“…風險通常被定義為股價的波動性。但巴菲特一向認為股價下跌是賺更多錢的好機會,因此股價愈跌反而降低了巴菲特的投資風險。他認為如果我們從投資人就是企業老闆的角度來看,取得股權成本當然愈低愈好,相對風險也會比較低。因此學術界對風險的定義不但失真,而且常導致觀念混淆。

巴菲特對風險下的定義是:投資行為導致輕微損失或重大損失的可能性。風險在於投資標的公司實質內部價值是否成長或衰退,與公司股價的漲跌無關,他認為真正的風險在於「因投資行為而產生的稅後淨利,是否能超過原始投資金額加上依據投資時利率水準計算的利息。」”

分散風險策略

“…我們相信,集中投資少數股票的投資組合實際上反而降低風險。由於持股種類較少,可以更深入研究被投資公司的內部價值,相對減少投資人擔心投資是否會虧損的次數,同時也降低投資人對被投資公司經營本質和未來發展的不確定性。簡單來說,愈透澈了解標的公司的所有狀況,你所承擔的投資風險就愈小。

…其實現代投資學理論主要是為那些不懂投資的投資人,提供一些保護自己避免資產縮水的方法,但是這種保護卻是要付出代價的。巴菲特認為如果現代投資學不過是教投資人如何運用數學的平均觀念,但是連國小五年級的學生都知道如何平均,這種教育其實並無多大意義。”

Valuepartners)巴菲特核心投資法 — The Warren Buffett Portfolio-01

巴菲特的核心投資理論主要邏輯可歸為下列四點:

  • 投資人是不理性的,他們常常受股票可能下跌的恐懼和期望股價上揚的貪婪影響。
  • 市場不是有效率的,願意學習研究的投資人有機會打敗市場。
  • 風險並非源自於價格波動,而是根據企業本身的內在價值。
  • 最好的投資策略是重壓在少數獲利前景高的核心投資組合,這種策略和那些平均分散在多數股票的投資組合相當不同。

如何評價標的公司

巴菲特說:如果我們能預估未來一段時間的現金流量,然後再將這個數字依合理的折現率折算回現在的淨現金流入,我們就可以找到企業的內部價值。

巴菲特喜歡比較公司的市值成長率和保留盈餘的成長率是否一致,因為他認為公司每保留一元在帳上,公司市值最起碼也要成長一元。

雖然巴菲特對於用 EVA (Economic value added) 方法計算資金成本的方法不太苟同,但巴菲特追求的目標是一致的,也就是要投資獲利率高於資金成本的公司,而出脫或不投資資金成本高於其獲利率的公司。

經營者:創造股東價值

巴菲特認為最好的經營者,就是把自己當成公司大股東,把公司看成是自己的,好好經營。如此一來經營者就不會忘記企業經營的最大目標就是創造股東價值,而且他們會想辦法盡量往此方向前進。巴菲特用三項原則來衡量企業的經營者:

  • 決策合理性
  • 經營者誠實度
  • 企業準則

機率的主觀詮釋

貝伊斯 (Tomas Bayes) 法則說的是,先前的可能看法結合新的訊息後,產生新的可能辦法,同時改變所有可能結果的發生機率。

舉例來說,你和朋友打賭,若擲骰子一次擲出六的話你就贏。擲一骰子得到六的機率是 1/6,但朋友擲完骰子後馬上蓋住它,並告訴你擲出的結果是個偶數。根據這個新資訊,你知道你贏的機率變為 1/3。正當你考慮是否收手不賭時,朋友又說這數字不是四。此時你贏的機率增加為 1/2。

貝伊斯推論後來發展成樹狀決策理論 (Decision tree theory),被各大院校採用來幫助學生學習如何下決定。當然在投資領域我們沒辦法精確的在事前得出獲利的機率,所以此時我們需要主觀的機率詮釋。巴菲特說:“先把可能損失的機率乘以可能損失的量,再把可能獲利的機率乘以可能獲利的量,然後兩相比較。雖然這方法並不完美,但我們盡力而為。”

凱利最佳化模型

又稱最佳化成長策略 (Optimal growth strategy),也就是如果你知道各種可能成功的機率,可以將大部分的資金壓在成功機率最大的可能性上,使成長率大幅擴大。用數學式表示如下:

2 p – 1=x

P 是成功的機率,x 是資金百分比。舉例來說,假如有 60% 的勝率,則根據公式下注 20% 的資金。

當然主觀詮釋的機率不一定準確,要減少這種風險的方法就是指投入凱利模型所建議投入資金的一半或一部分,這樣可以增加安全性,並提供心理層面的安慰。最佳的進場時機就是當你有比較大的安全空間時,在股市中,當股票被超賣的時候它所提供的安全空間就愈大。換句話說,當標的公司股價低於其實際內部價值時,就是準備採取進場行動的訊號。

巴菲特的夥伴查理‧蒙格 (Charlie Munger) 說:“當機會來臨時,聰明的人就賭大一點。他們賭大是因為他們有機會。沒有機會的時候就收手不做,就這麼簡單。”

投資心理學

巴菲特的老師葛拉漢 (Benjamin Graham) 很早就講述過心理因素對投資的影響,巴菲特本人也很明瞭情緒會影響投資,但學術界一直到近期才慢慢重視,並發展出行為財務學 (Behavioral finance)。相關的心理偏誤可參考投資心理學這本書。

複合調節系統 (Complex Adaptive System)

巴菲特認為,唯一可預估的是人性的貪婪、對未知的恐懼和愚蠢。而股市未來的發展卻往往無法預測得到。巴菲特說,“請面對兩個不順你意的事實:未來永遠不明,想要在市場上取得預測的共識終將付出慘痛代價。市場不確定性是做長期價值導向投資人的好朋友。”

有許多事物並不是像牛頓力學的理論架構中那樣機械化地運作,但很遺憾地,商學院中教導學生的投資學仍是類似的直線式思考。牛頓自己在投資南海公司慘賠後也曾說過,他能精確算出天體的運行,卻算不出人性的瘋狂。

在我們的生活周遭有各種不同的複合系統,例如細胞、發芽中的胚芽、大腦、免疫系統、神經中樞系統、生態系統等都是具體而微的複合系統。同樣地,經濟體、社會結構和政治系統也都是複合系統。

複合系統中包含許多同時運作的媒介 (agent),以成長中的胚芽為例,它的媒介就是細胞,而就經濟體而言,它的媒介就是人們。要完全掌控經濟體的變化是非常困難的,在胚芽中沒有任何一個細胞有主宰的地位,同樣地在一個經濟體中,也沒有一個人可以完全左右經濟的動向。一個經濟系統的共同行為,大部分是由組成媒介分子彼此間的競爭或合作造成的。

複合系統中最重要的特徵,就是媒介會累積過去經驗,自行調節以適應變動的外在環境。各種有機體在數代繁衍進化過程中,會重新調整其纖維組織,同樣地人們也會從他們的經驗中學習並且調整自己以適應生活的變化。媒介的行為常常改變、互動,甚至互相學習,使得整個經濟體隨時處於變動的狀態。

股票市場反映出許多投資人、交易員和投機客,經過各種不同投資決定後的累積行為表現。雖然每個人的決定都是獨立的,而且每個人對市場的了解就像瞎子摸象一般,都只知道一小部分,但當所有的媒介一起運作,完整的市場環境於焉成形。

有時候一群媒介的行為常常可以造成一種趨勢,但是每個人所知有限,雖然有人可以感受到這個趨勢,但都說不出個所以然來。所有市場媒介的互動結果產生出價格的變動趨勢,而這個趨勢使人們開始用來作為預測的基礎。

舉例來說,某檔股票的股價可能進入上下狹幅盤整的區間,許多人開始認為可以從中區間操作賺錢。米勒認為會有些微的變化開始慢慢滲透進去影響股價,等到關鍵時點,股價就會有意料不到的表現。這在台股中是很常見的現象。

我認為,複合調節系統跟索羅斯的反射理論、量子力學的測不準原理其實都在講述同樣的道理。商學院的投資學就像古典物理一樣已經過時了,但就像伽利略那個時代的人們無法接受地球非宇宙中心的概念,有許多所謂的學者專家還是認為自己無效的理論是金融世界的真理。

Valuepartners)巴菲特核心投資法 — The Warren Buffett Portfolio-05

成為投資強棒的要件

  • 視股票投資為正規事業
  • 增加投資規模
  • 減少投資組合周轉率
  • 運用另類績效評估指標
  • 學習思考機率
  • 認知誤判的心理分析
  • 不理會市場預測
  • 等待有利投資機會

如果你具備分析與評估企業的能力,就沒有必要分散持有太多的股票,那些廣泛分散投資的人通常都不知道自己在做什麼。操作投資組合股票正如同經營企業,投資者必須耐心持有績優公司的股票,就像企業對其投資事業展現出的執著一樣。

價值合夥人 Value Partners 》授權轉載

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