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全球回报最好的50个VC投资案例

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冯柳持仓研究(5)案列分析

举例来讲,比如业绩在1元、增长率在不同条件设定下可以有正负20%甚至极限到50%的股票,考虑到事实的显现有一个漫长的时间过程,在这期间决定增长预期的选择除了基本面还有就是市场的阶段性情绪。我过去曾经说过,对股票买卖区域的设定一定要考虑牛熊市的前提,比如20元是这个票在不考虑条件值变化下的合理估算的话,牛市应该在20之上买入,熊市应该在20之下卖出,因为牛市中大家会往好的方向想,总认为未来会更好,这样往往等不到合理估值区域就应该买入,而熊市中如果20是合理的话,这个价格反而是卖点,因为事情总是在不断变坏,这样合理估值点就容易成顶部。然后再考虑到条件值选择导致的增长预期变化,那么买卖范围就可以扩大到75到10元上下,也就是说75以上买乃至10以下卖都有其合理性的解释。

只是,这个世界是复杂多变的,先前确定的之后未必真会如此,所以我们在买入的时候要把不确定考虑进去,在理论估值和不确定率中间找到一个能接受的区域,这就是我对安全边际的理解。

冯写过一篇文章叫《关于卖出条件的讨论》,卖出条件应分两种,一个是梦想落空时的出逃;一个是达到预设后的收手。对于后者,老巴有句话,最好的投资是永远不用卖的,这个比较容易误导人,其实是指一直让你找不到卖出理由的才是最好的投资,因为有的企业可能在你整个投资生涯中都可以保持持续的成长,当然,这样最终的结果就是世界级的伟大企业,只是这一般都属于事后的总结而非预判,所以我们只能心里祈祷它是个永远不用卖的家伙,然后经常审视它现在是不是该卖了,在其发展的每一个关键时期都保持跟踪以修正自己的理解和阶段预期。

我们的世界是复杂多因素的,所以我们只能尽可能多地思考,在多元思维后简化、择选出易感知的方面,再做出不见得最正确但肯定更容易把握的决定。因为理论上只要你能确定会有下跌就可以算卖出条件成立,难点是你如何在多因素矛盾作用的情况下来确定,这取决于能力圈和赔率。我对自己的要求是,避免永久性资本损失,但对可逆的下跌不强求回避,也就是说会被中长期因素修复的波动可以不理会,除非是有绝对理由和充分信心。很多人看老巴说保本重要又说跌50%不怕的话太矛盾,我认为不冲突,他指的应该是永久不可逆的损失,我曾把它分解成三个层面,一是估值倍数的不可逆,也就是说基本面看对了,但现在的倍数以后不再会出现了。二是业绩的不可逆,就是和你预想完全不同,且不是短暂偶发因素导致的。三是时间的不可逆。这不是追求买入就挣,而是要求企业的内在价值必须有增长,允许延后进行集中体现,否则就算在倍数上和业绩上是可逆的,但时间已经损失了。我认为好的估值目标应该是有换位思想,从市场多生态多偏好的角度去解释对手双方和现在与未来,它必须是合理非偶发的,从结果上能达到需求平衡的区域,如果是寄托在失控和错误中,那么就算达到,也不能否认当初设想的侥幸。另外,到倍数的理解上,我在以前的贴中也有谈到,认为我们对成长股需要担心的是错判而不是高估,也就是把不能成长的当作成长来估,因为真正的成长给再离谱的价格都问题不大。只是,这个世界是复杂多变的,先前确定的之后未必真会如此,所以我们在买入的时候要把不确定考虑进去,在理论估值和不确定率中间找到一个能接受的区域,这就是我对安全边际的理解。并且,由于对事物的熟悉和认识程度因人而异、事物的可见性也随时间进展而呈现不同的特点,所以我非常赞成个性化和动态化的弹性价值评估,在一个微妙位置上的不同选择都可以理解为正确的,是不同的人针对自己能力圈和承受力做出的不同判断,只有抛开后验的思想才能够平心去想怎么做才是适合自己的,这本身也是市场多层次多流动的基础。总之认清估值倍数的高弹性大跨度可修正的变化特点,再结合业绩增减的双重乘数效应,我们就更能接受和理解市场的大幅起落并参与其中了。

1.学会看券商研报,券商研报基本看多为主,其看空的公司不会发研报覆盖,主要看其逻辑框架>指标>数据>结论

4.2 三七互娱

1) 买入点

2) 冯柳说研究

研究有三个着力点,产品研究(可以帮助理解生意模式和估值模式)、格局研究(可以帮助理解发展路径和可把握程度)、股价阶段分析(可以帮助解决视角力度以及预期的程度理解)

不同投资周期的研究要求也是不同的,长线落脚点是事实与可能性中线落脚点是预期与市场的匹配,短线落脚点是情绪及信息扰动,这三点经常会不统一,但有时会相通,只是呈现方式与周全性不同。

3) 冯柳说预期

对大部分股票来说,股市就是一场游戏,明白玩法往往比其他什么更重要。而趋势、预期还有参与者的交易行为无疑是其中最重要的几个趋势和预期决定中长线交易行为决定短线,它们互相影响并相互强化和改变,大部分时候你分不清楚谁更重要或更占据主导地位,但有的时候,一方演化的足够强大就可以改变另一方并最终影响自己,对这样的循环与反馈进行理解将会对我们的游戏参与带来莫大的帮助。为方便逻辑阐述,下面会用简单化的数据来表达,但这不代表该比方具备现实的适用性,因为不同股票的评价方法会有很大出入,所以声明下以免误导。

先谈趋势和预期,一般来说,趋势是由预期决定但预期可以由趋势强化并反过来再影响到趋势上,形成正反馈直至极限。在形成期,预期是最重要的因素,在演变强化期,趋势是最关键的方面,而转折期,则往往是双方极限值共振的结果,考虑到趋势的多样性和变化性特征,预期极限值的作用会更大也更容易判断一点。在我看来,技术分析主要是找出趋势和预期同向运动并强化的机会,价值分析则可以在反向运动但最终会被预期改变的机会上下注(自注:逆向投资)。另外,不管是预期还是趋势,它都应包含自身和环境两方面的衡量,这也就是很多人说的,大盘不好不做个股的道理,因为大制小、小印大,个体一般都会受整体的压制和影响,并在大部分时候会最终服从于整体,当然有些先于整体走好的个体则说明其静态预期就已足以抵消整体的压制,若环境压制不进一步加强则比较容易先走出行情来。(自注:这一段索大爷的反身性原理味道很浓)

在阶段性投机中,有两种机会,一是涨出来的、一是跌出来的,就我个人的偏好来说,我不太喜欢后者,因为空间是由跌出来的幅度决定,相对有限。而前者呢,就是我们经常说的那种越涨越低估的股票,因为在20进入的时候,我们的预期是不到20%的增长,这样的目标价一般在30元,也就是50个点不到的空间,而一旦涨到30以上的时候,由于趋势加强导致对预期的更乐观推动,市场开始憧憬50%的增长速度,估值定价往往可以到75乃至100以上,这样就变成了原先50个点的利润目标在涨了以后反而扩大到2到3倍以上,而且由于趋势与预期的加强和明朗,后期目标的实现往往比前期更迅速快捷(自注:上升斜率加快,即区间涨幅加大)。当然,任何事物的发展都会有个极限值,在75目标实现后,理智的人会发现,如果说20%到50%增长率在理论上有实现可能的话,超过50%的增长则是很难预期的,这样在没有新增预期来推动趋势继续加强的情况下,趋势就会变的相对平缓,从而在技术上呈现顶部特征(自注:什么特征?加速之后的减缓、平原化还是下跌模式),继而引发重新思考和趋势与预期的反向共振,负反馈就开始发生。所以说,能否产生新增的更高预期来维持趋势进一步强化是我们参与游戏的关键。就像前段时间有朋友对我说,通货膨胀这么厉害,他也想入市保值,我回复说,你过去已经犯了不入市的错误,现在就别再犯入市的错误了,因为当全世界都想通过股市来对抗通货膨胀的时候,也许拿着现金让其自然贬值会是更好的选择,除非你能找到明确的新增预期,否则凭什么指望别人以更高的价钱来购买已经给他人提供过保值机会的资产呢。当然,如果你选择的企业足够好,能够用时间换来更高的预期则另当别论,但这和之前信奉的理由又是两回事了。

再谈下参与者的交易行为,这是比较容易影响人持仓或空仓心态的方面,很多朋友对我说,自己是真的看多或看空,但有的时候看见无数坚决的买单或卖盘的时候就总受影响以至无法坚持,否则为什么那么多资金在坚决地做和自己判断相反的事情呢。我觉得不断审视并随时准备修正自己是非常好的习惯,但为了让自己不过于敏感就必须把短期行为放到大情景下去理解,牛市里的卖出是为了更好的买入,熊市中的买入是为了更好的卖出,牛市的阻力位与熊市的支撑位都是最容易坑害人的陷阱,同样行为后面的动机和后续补救是完全不同的,你只看到了他买的时候坚决,也许之后卖的会更坚决呢,所谓看大势挣大钱、辨别牛熊再投资是非常正确的经验之谈,这样可以不为细节所遮蔽。当然,有人会说牛熊的判断才是最难的方面,其实只要看这个市场大部分股票是否已透支其极限预期就好了(自注:指数市盈率可作为参考指标,标注历史估值区间,大致可以明白现在的位置),不过这样需要对整个市场都有良好的认识,如果不具备这样能力的话,那么我的建议就是只关注确定性高成长的票(自注:比公用事业,公路、铁路运输、必须消费等行业),它们在牛熊中都不会有太坏的预期,主要取决于其自身的成长率和时间,与市场估值关系不大,这样比较省心但要考虑错判后的风险承受问题。我认为,资产就是金钱在不同时间下的不同属性,本质就是现在的钱和未来的钱之间进行交换,买入是用现在换未来,卖出则是把未来换现在,关键要想明白未来和现在谁更值钱就好了,牛熊市就是这样的一个判断依据,当然,对极少数的优异公司来说,未来总是会强过现在的,这就是比牛熊大势更大的大势(自注:典型的如茅台、长江电力等)

4) 三七互娱的趋势和预期

招商证券:5G 时代传媒行业将 迎来再次重构的机遇;版号重启带来曙光,

总结一下各个券商2020年的行业策略:5G应用推广,传媒应用端迎来机会;行业监管政策逐步落实,政策风险降低;电影行业去产能到位,目前处于历史底部

5大Python可视化库到底选哪个好?一篇文章搞定从选库到教学

Plotly是一个开源,交互式和基于浏览器的Python图形库,可以创建能在仪表板或网站中使用的交互式图表(可以将它们保存为html文件或静态图像)。Plotly基于plotly.js,而plotly.js又基于D3.js,因此它是一个高级图表库,与Bokeh一样,Plotly的强项是制作交互式图 ,有超过30种图表类型, 提供了一些在大多数库中没有的图表 ,如等高线图、树状图、科学图表、统计图表、3D图表、金融图表等。plotly绘制的图能直接在jupyter中查看,也能保存为离线网页,或者保存在 http:// plot.ly 云端服务器内,以便在线查看。

Pyecharts是基于 Echarts 开发的,是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。更重要的是,该库的文档全部由中文撰写,对英文不是很好的开发者尤其友好。而Pyecharts,实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。

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