[閱讀筆記] 漫步華爾街: 指數化投資的經典之作

導讀 - 政大財管教授 周行一


股價「漫步」是經由許多實證研究的結果,預測股價幾乎是不可能的。

基本分析(磐石理論, Firm Foundation Theory)認為股價的基礎是「盈餘」,但這種價格評定方式實用性有限,因為:

(1) 盈餘預測不易

(2) 盈餘常受公司操縱

自序


本書傳達了一個很簡單的訊息: 買進並持有 (buy and hold)指數 ETF的報酬,遠比買賣個股或是購買積極進出的共同基金為高。

「磐石」及「空中樓閣」


何謂隨機漫步?


「隨機漫步」(Random Walk):未來的發展、方向無法根據過去的情況加以推測。

投資與投機的區別


「投資」是購買資產,以獲得合理的可預期收入長期增值的一種方法。

「投資」與「投機」的區別:

(1) 獲得投資報酬的期間長短

(2) 報酬的可預測程度

磐石理論 (基本分析)


「磐石理論」(Firm Foundation Theory):每一種投資工具都有確定的「真實價值」(intrinsic value),可經由分析現況及未來展望而計算出來。

「磐石理論」依賴對未來成長幅度成長期間預測,因此它的基礎不如宣稱的可信。

空中樓閣理論


「空中樓閣理論」(Castle-in-the-Air Theory)強調的是心理因素

「空中樓閣理論」價格評定的邏輯:對買主而言,一項投資值得它的售價,是因為他預期能夠以更高的價格售出。

瘋狂的群眾


舉例:荷蘭的鬱金香狂熱、英國的南海泡沫、美國房地產和藍籌股。
儘管「空中樓閣」理論很能解釋投機喧鬧的心理,但猜測善變群眾的反應其實是非常危險
總是在股市裡吃敗仗的,是那些無法抗拒鬱金香狂熱的人。
抗拒誘惑,不要把錢砸在一夕致富的投機上。

60到90年代的股票價格


舉例:成長股、新上市股的狂熱、集團股熱潮、概念股泡沫、績優50的狂熱、生化科技泡沫、日本的土地和股票神話泡沫。

人們理所當然地認為,專家冷靜的頭腦和縝密的推理,應該可以確保過去瘋狂的錯誤不再出現。但60到90年代間,專業投資機構的確參與了幾次明顯的投機活動。

最大的泡沫:網際網路


當泡沫爆破時,超過7兆美元的市值從股市消逝。

席勒在《非理性繁榮》中描述,泡沫是positive feedback
當一群股票開始上漲時,泡沫就開始形成。股價上漲鼓勵更多的人來購買,也吸引媒體的報導,報導又吸引更多人來買。

決定股價的四種因素


股票的價值=「未來所有股利的現值」。

決定因素一:預期成長率


決定因素二:預期的股利發放


決定因素三:風險程度


決定因素四:市場利率水準


警告一:無法證實對未來的預期


警告二:無法由不確定的資料中計算出精確的數字


問題是:到底要為較高的成長多付多少

分析股市的兩種工具


「隨機漫步理論」或「效率市場理論」主張:除了長期趨勢之外,未來股價極難預測。

弱式」理論:無法由「過去的股價」預測未來的股價。

半強式」理論:甚至無法由「已公開的資訊」預測未來的股價。

強式」理論:無法由「任何事」,甚至是未公開的事件,來預測未來的股價。也就是說,任何一切已知或可知的消息,都已經反映在股價上了。

弱式理論攻擊「技術分析」的基礎;半強式強式理論則攻擊「基本分析」的信仰。

技術分析的理性基礎


趨勢持續的可能原因:當投資人看到熱門股節節上漲,就急著想加入抬轎,因此漲價本身就促成了漲價預言的實現。

技術分析的問題


1. 技術分析者在上升趨勢確立後才買進、在趨勢被打破後才賣出,但市場可能會瞬間反轉而坐失良機。

2. 技術分析使用者愈多,技術的價值愈會遞減。

3. 技術分析者有搶先反應技術信號的現象,預期的時間愈早,信號就愈不確定是否出現。

基本分析的問題


1. 「資訊」、「分析」可能不正確。

2. 對「價值」的估計可能不恰當。

3. 市場可能不會回頭「修正錯誤」,股價可能始終未能反映估計的價值。

穩健投資三原則


1. 只買未來五年或五年以上,盈餘成長高於平均值的公司。

2. 絕不付出高過真實價值的股價。
尋找低本益比的成長股。如果它真有成長,則利潤通常加倍--盈餘和本益比兩者皆上升。

注意高本益比的股票。因為它未來的成長已充分反映,若成長未實現,則損失慘重--盈餘和本益比都下跌。
3. 尋找有題材的成長股,讓投資人建造空中樓閣。

「技術分析」與隨機漫步理論


股價並無循環週期


即使股票看起來像是有漲勢,但這對目前漲勢是否持續持續多久,並無法提供有用的訊息。

股價歷史的確會重演,但方式千變萬化

股票線形和random walk沒有多大差別。唯一例外的是,大多數股票的長期上漲(下跌)趨勢都伴隨著盈餘和股利的長期成長(萎縮)

除非「技術分析」產生的報酬能高於市場報酬的水準,它才算是有效。目前為止,它們還無法長期持續通過考驗。

技術市場的大師們


預測市場的人這麼多,總有人能夠猜中多次的轉折,但沒有人能夠永遠猜對。
Murphy: 依照機率,只要有32個分析師,就有1個可以連續猜對5次市場轉折,如果每個人對於這5次的猜測分布都不相同。

對投資人的意義


「過去的股價」不能用來預測「未來股價」。
這是「弱式隨機漫步理論」的主張,也是Chicago, Yale, Princeton, Stanford等大學研究後一致的結論。
不必採用任何技術分析規則來「擇時」
簡單的buy and hold,並不亞於任何技術分析策略。

「基本分析」能幫助你多少?


研究發現:
沒有一個產業是容易預測的

沒有一位分析師的表現會持續優於同業。

基本分析無法準確預測的原因


1. 隨機事件的影響
許多影響公司盈餘的重大事件是隨機發生的,也就是說,它們是無法預測的。
2. 「有創意」的會計程序,創造出令人存疑的盈餘

共同基金 v.s. 股票指數


多項研究一致顯示:長期而言,投資人購買共同基金的獲利,並不比buy and hold股票指數好。

機會法則


平均值的本質是,一定會有人比平均值好。

因為金錢遊戲參與者眾,機會法則可以用來解釋不少優異的績效紀錄。

基本分析系統能選出贏家嗎?


利用媒體公布的基本面新資訊(如盈餘大增)來進行交易,能否得到高於平均值的報酬?
答案是否定的。
以股利增加與否作為選股指標,是否有效?
股利增加通常的確是未來盈餘增加的正確指標。但通常股價會迅速反應完畢。

擇時能力的評估


先鋒投資集團創辦人John Bogle:擇時操作不會增加投資價值,而且可能適得其反。

University of Calgary的Richard Woodward及Jess Chua教授研究指出:持有股票作為長期投資標的比擇時操作更好,因為在股票多頭時的獲利會大過空頭時的損失。

半強式及強式的隨機漫步理論


效率市場並不是認為股價對基本面消息不敏感。

相反地,股價變動之所以像隨機漫步,正是因為股市極有效率,當新消息出現時,股價反應非常迅速。而新事件的發生是隨機的,也就是無法預測的。

因此研究過去的「技術資料」或是「基本面資料」,都是沒有幫助的。

現代投資組合理論(Modern Portfolio Theory)


磐石理論空中樓閣理論有助於我們了解股票的價值如何評定(解釋已發生的事實),但是投資人無法依據這些理論擊敗指數(預測未來)。

取勝股市的方法在於承擔較高的風險

風險才是唯一決定報酬市場平均值乖離程度的因素,也因此決定了個股相對於市場的價值。

風險的定義: 報酬的 variance 或 standard deviation。代表著未來報酬的可能變動範圍或散佈的可能程度。

在實際情況中,只要報酬散佈的情形兩邊對稱,散佈程度或 variance 就足以衡量風險。

雖然從個股報酬的歷史軌跡來看,這種圖形並不常是對稱的;但由充分分散風險的「股票組合」來看,它們的報酬卻大致對稱。

風險 v.s. 報酬:長期的研究


財政學的領域中,考證得最完備的假說是: 平均而言,報酬愈高的投資人承擔的風險也愈大。

降低風險的方式:現代投資組合理論


「現代投資組合理論」告訴投資人,如何挑選「投資組合」,使得既能得到想要的報酬風險又能降到最低。

要消除風險並不需要兩種投資之間是負相關的,Harry Markowitz(1990年諾貝爾經濟學獎得主)證明兩種投資之間只要不是完全正相關,就可以降低風險。

分散風險的應用


黃金數字是50種規模相當、廣泛分散的國內外股票。

繼續增加股票種類並不能產生降低風險的效果。

在投資組合中加入開發中市場的股票,好處更大。儘管這些市場的變動性極大,加入這些市場的股票,卻可以減低投資組合整體的變動性

房地產投資組合中另一種分散風險的優異選擇,房地產報酬通常不與其他類投資同步移動。

債券是大多數投資組合都會包含的資產。

承擔風險以提高報酬


貝他與系統風險


系統風險(Systematic Risk)個股整體市場波動的反應。又稱為「市場風險」(Market Risk)。

非系統風險(Unsystematic Risk):因為個別公司特殊因素所導致的股價變動,如罷工、發明新產品等。

β: 個股股市波動的相對敏感或變動性。
β係數為2,表示當市場上漲10%時,該股會上漲20%。
系統風險無法經由分散投資的方式加以消除。

承受較高風險的投資者,應該獲得較高的期望報酬作為補償。

非系統風險,可藉由適當的分散加以消除,投資人不應該因為承擔這部份的風險而獲得補償。

因此資本資產定價模型理論主張,任何股票或投資組合的報酬(風險溢價),都和無法分散掉的系統風險(β係數)有關。

根據作者的研究,最佳的單一風險指標: 分析師之間對某特定公司預測的差異程度。

僅靠CAPM模型中的β係數,無法充分反映風險。

延伸閱讀


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