六年Investing的心得

Uber 封锁期即将结束，贸易战第一轮谈判已经开始，冷藏仓库demand 增加，许多新机会也慢慢出现了，而我也差不多毕业了，即将开启我的码农生涯。业余的时候我也炒炒股玩玩，在地里看到大家都在聊各自的投资故事，那我也正好也抽时间聊聊我大学四年以及高中三年是如何炒股的，纪念一下我曾经的华尔街梦。
Step One: Idea Generation
这个第一步我认为是非常重要的，有个好的Idea 其实比后面的估值更加能起到实质性的效益。一般Ideas 从很多地方来，大多数都是一些趋势性的东西，以及一些现象，例如5G 的到来，中国底层市场的潜力，17年中国IT股的价值回归，硬纸壳的回收收益上升，Dell 收购EMC etc。。 这些很多时候都在Wall Street Journal，BCG 的什么白皮书，McKinsey 的Insight Reports 里冒出来。我时不时randomly 阅读几篇在里面寻找Idea。 一旦找到了一个Idea，就会探索一些问题开始solidify 这个Idea 的 “长相”。比如问自己中国底层市场究竟有多大？硬纸壳市场都有哪些players？收购有什么synergy 以及如何quantify？中国IT股相比成熟资本市场里的IT股同比市值相差多大？带着这些问题，就开始针对性的去Bloomberg Terminal 上查数据，去找consulting 的行业研究，就如同在学校写paper一样了解这个idea。

Step Two：Stock Pick
当一个Idea 了解得比较透彻后，大概就会知道受益的板块是什么。在这个时候完全可以投资这方面的指数来得到收益，具体得到多大的收益，则要建模来估算了。我一般在这时在板块里开始找股票，初略的看看这个板块里的股trading multiple 的分布，找出一些看似估价合理的股票。当然，碰到EV/EBITDA特别高的公司不一定就overvalue了，特别低的公司也说不定是个Value trap。所以可以看看到底是什么原因导致他们over 或者undervalue。下一步就看看这些股票和我们的idea有什么关系，比如WM很大部分的revenue 来自回收废纸壳，但好像没几个分析师cover 他，估计不sexy？PDD 在下沉市场是个dominant player而因假货事件暴跌；17 年的 BABA 和Amazon 有着很大的市值差，而资本市场对中国公司不信任；Dell 还在VMWare 的基础上增发了股票，导致市场恐慌抛售 etc。。。 在这些探究中，我一般就会筛选出我比较感兴趣的个股，然后formulate 一个大概的investment thesis。

Step Three: Valuation
这部分就是来quantify 和验证我们的investment thesis的。我会给我感兴趣的公司做个折现模型(DCF)，把我的assumptions都设定在里面。比如，UBS Evidence Lab 指出中国底层市场GMV将会在2021年扩张到16 trillion。这个和PDD的GMV有着直接的挂钩，并且影响到revenue，如果我把Selling General & Admin Expense 估为每个Quarter z% 的增速，毕竟这个季度Earnings Call 里management 还是打算继续砸钱的，将2021年Q2 的EV/EBITDA 算为现在的Y倍，那么这家公司的现有EV 是xxxxxxx, 那么再除以fully diluted shares outstanding 即可得出在2021年如果UBS 的预测准确的话，PDD 的现在每股股价值多少钱，和现在的价格相比是否undervalued？在做DCF 的时候，我感觉terminal year 的EV/EBITDA 和WACC (Weighted Average Cost of Capital) 是比较关键的，terminal year 的 EV/EBITDA 一般得结合你之前的research 根据目标公司的peers 的EV/EBITDA 进行比较，得出一个合理的参数代入你的模型。比较简单的栗子就是BABA 和AMZN，若这两家公司的体量，业务，profit margins，capital structure 都很相似，BABA 是15x 而 AMZN 是25x，那我觉得保守估计几年后BABA通过资本市场的认可也能够到达20x 左右。WACC 是一个公司得到资本的cost，所以拿来做你的discount factor， 这个rate 考虑的因素很多，比如除了cost of debt和cost of equity还有Geopolitical risk (一个委内瑞拉的公司和一个中国公司向你借款，委内瑞拉公司的利息必须更高因为政府不稳定，公司风险更大)，currency risk，credit risk 等等 都会factor进来。最简单粗暴的方法就是去Bloomberg Terminal 上查找，然后用一个Analyst quoted WACC。但这样你就不能够看一些微妙的变化，比如观察credit rating 的改变对于你估值的影响。其实建模更重要的意义我觉得不在于最终的估值，而是去看不同因素对于你的估值影响，这样你就可以尽情的测试你的assumptions。Valuation 其实有很多学问，也有很多种方式做不光光是DCF，有本书叫 “Investment Banking” by Joshua Pearl and Joshua Rosenbaum，有兴趣的可以看看。还有NYU 的 Prof. Aswath Damodaran 的 Valuation 公开网课可以看看，讲解的很深刻。当得出来你的valuation 之后，就对比一下现在的市场价格，看看你能赚多少margin。我一般觉得25%的margin 就可以接受了，再加上合理的catalyst以及investment thesis 就可以去买了。

Step Four: Asset Allocation (How Much to Buy)
这部分就是风险控制的一个开始，我整个资产配置是一个core plus 的形式。也就是说整个portfolio 核心资产是一个ETF组合，这些ETF 代表着我的宏观投资idea，例如若今年我比较看好comsumer sector 和中国大盘股，那么我的核心资产就是一定比例的XLK 和MCHI，我的对标也就是这个核心资产组合了。而我们之前研究的个股就组成了所谓的satellite assets，就是在这个核心资产所代表的sector 里通过之前的research and valuation 选出来的个股。那么买多少直接挂钩了整个portfolio的风险，那么我们得先定义风险。在此，我定义的风险就是投资组合对于对标指数的跟踪误差。想象一下，若你是一个US fund manager，你的客户会以S&P500 当做你业绩的对标，你只要没有outperform S&P，那么客户就没有义务再付给你佣金了，所以你的return 若游离了你的对标，你就有风险underperform。但这不准确，因为如果一个fund 很赚钱，他一直游离于benchmark return 之外，那么存粹用跟踪误差来衡量风险定会让这个fund不敢做高回报的好investment，所以我用跟踪误差的波动率来定义风险(TEV)。那么如何算出一个组合的风险呢？

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从而得到一个我满意的asset allocation。在此，代入的波动率我是用option implied volatility 这样才forward looking。当算完这些之后，我就会根据具体市场行情购买相应数量的股票。

Step Five: Risk Monitoring
这部分是风控很关键的一步，在调仓之后，我会用当前的portfolio 做一个未来30-90天的volatility cone。因为volatility 是非线性随时间扩散的，所以vol 会长成一个雪糕壳的样子。而接下来就得看各个板块在cone 里波动的状况。若我的return超出了这个volatility cone 一段时间，那么就表明之前的预期出现了变化，可能资产之间的correlation 发生了变化，或者一些政治事件让个股volatility 产生了变化。这些情况发生时，就得及时回顾以前的investment thesis 是否还成立，若已经违背了要减仓多少？若thesis 已经兑现，是否还有继续持有的价值？考虑这些问题，我就会对投资组合进行不定期调仓。

Step Six：Exit
一般在股票涨到investment thesis估值价位左右，或者公司有new development 不能兑现之前的assumption，或者之前的investment thesis playout了，我就会清仓。风险配平后再回到step one，寻找一下一个机会。

写完这些，都快天亮了，确实有些累。不过这六年来我一直对资本市场有着浓厚的兴趣，所以业余的时候，除了自己写代码外也会琢磨这些乱七八糟的东西。以上就是我的投研炒股心得了，虽然不能和专业的fund相比，而且估计concept 解释的也不好，但也希望大家能从中得到些什么，也算是我本科毕业的一个纪念了哈哈。祝大家2020财运满满，年年有余！
最后求一下大米 QAQ～







补充内容 (2019-11-16 00:23):
最近看到一句比较符合时宜的话：With success, comes complacency, and with complacency, comes fear of change.

“Many shall be restored that are now fallen, and many shall fall that now are in honor.” — Horace, Ars Poetica

补充内容 (2020-2-17 02:23):
最近看到KKR 的一个outlook， 可以说深得我心， It’s clear as a bell to those who pay attention: https://www.kkr.com/global-persp...ions/play-your-game

一顿分析猛如虎，涨跌全看特朗普

如果不是像楼主这样有较多时间与经验，建议各位投资小白可以直接买指数基金产品（ETF）。

高频换手买股票要看技术，玩不好就是给券商打工（交手续费）或者自己血亏。但是有一个很惊人的事实，投资10年银行存款可以获得x倍的回报，10年买一篮子股票（A股指数），可以300x回报；10年买房平均好像是1400x回报。。。。

所以，各位，还要存钱嘛？不建议散户炒股，建议散户买ETF，但是更建议的是大家关注中古楼市，这个TM的太逆天了，哪个国家的金融产品比这个牛？？？？


说的在理，请加个米

kinkin13 发表于 2019-11-6 12:57
楼主写的好专业，但bonds 最近perform不好，yields been flat. 不建议

這要看是什麼 duration 的債券喔! Bond investment 的總收益 (total return) 包含了 yield 和價格上漲的 capital gain (當然要是價格下跌就是 capital loss 了). 當央行降息的時候, yield 減少, 相對 price 就會上漲, 所以今年美國公債 ETF 都走高.

給你舉些例:
1. SHY - 1~3 年美國公債 ETF
2. IEI - 3~7 年美國公債 ETF
3. IEF - 7~10 年美國公債 ETF
4. TLH - 10~20 年美國公債 ETF
5. TLT - 20+ 年美國公債 ETF

以上這五支不同 duration 的 iShares US Treasury ETF 雖然在今年的利率都變低了, 但是價格上都漲了很多, 都是今年蠻賺錢的投資.

不過要提醒一點是 duration 越長的債券在價格上會對 interest rate 波動越 sensitive. 如果沒有仔細研究好的話, 一旦未來央行升息, 債券價格就會跌, 年份越長的會跌越慘. 所以雖然美國公債比起股票或其他債券產品安全很多, 但是還是要做足功課, 了解不同債券的特性跟風險, 還有世界經濟趨勢跟央行調整利率的方向, 再做投資會比較好!

研究的这么投入，没去华尔街可惜了。。。

闲钱比较多，没有什么欲望去钱滚钱创造更多的财富，但是又不想钱放在那里贬值，有啥风险不高收益比较低但是稳定的投资方法选择🐴？

太空牛仔 发表于 2019/11/06 08:13:38
闲钱比较多，没有什么欲望去钱滚钱创造更多的财富，但是又不想钱放在那里贬值，有啥风险不高收益比较低但是稳定的投资方法选择????？

bonds 哈哈

到底挣了多少？

Bloomberg Terminal service不是很贵吗，查了下一年得20000刀

LALA3513 发表于 2019/11/06 08:45:10
Bloomberg Terminal service不是很贵吗，查了下一年得20000刀

学校免费，图书馆有一台

楼主牛逼~~~~小白只知道S&P500 哈哈哈哈 还要多多学习

这投入堪比做了一个大project啊。。。佩服

太空牛仔 发表于 2019-11-6 08:13
闲钱比较多，没有什么欲望去钱滚钱创造更多的财富，但是又不想钱放在那里贬值，有啥风险不高收益比较低但是 ...

美国国债