2017年8月13日星期日

集中投資的代表: Mohnish Pabrai

查理芒格(Charlie Munger)可以說是最出名的投資者,他以前掌舵的基金,Wheeler, Munger & Co,曾經把61%旳資金都放入一間叫Blue Chip Stamps的公司(巴菲特也有份投資),然後用裡面的資金買廖廖幾間公司,其中最大的投資是See's Candies, Wesco Financial, Buffalo News同Freddie Mac,每隔大概五年買一間,每間用五至十年賺五倍、十倍、二十倍,就成了一個投資神話。雖然現在Munger的個人投資不再公開,但一個有機會和他接觸的基金經理, Mohnish Pabrai, 擁有同樣投資能力和風格,很多時都會大方談及他的投資理念。

Mohnish Pabrai的基金由1999開始到2016年每年回報14%, 而同期S&P 500只有5-6%。就在2017年, 他的幾支基金都已經有20%以上的回報。他沒有用槓桿,而且非常集中,以下是他其中一支基金的portfolio holdings:



在大家對Tesla前呼後擁的時候,他竟重點投資三間out了的汽車公司: Fiat Chrysler, 法拉利同GM,確實是藝高人膽大!

今年六月七號,Mohnish在加州大學Irvine給了一個演講,其中講到他的投資心法:Few bets. Big bets. Infrequent bets. 簡單來說,就是有耐性地不斷去找一間或數間嚴重低估的公司("five-bagger" or more),可能要用幾年時間,但不打緊,只要集中買入,幾年買一支,也可以得到很好的投資回報。怎樣去找?就是看大量公司,而只要你定的一個標準夠高,高到只接受可以在幾年內賺五倍或以上,你就會找到。

就我個人來說,確實沒有這個耐性,可能以後有機會的話也會「閉關幾年」去找這些十倍股,但現在都只是停留於合理價買好公司,或便宜價買中規中矩公司的階段。有興趣的朋友可以看看他的演講,或會有所得著:

2017年8月7日星期一

如果用DCF計「內在價值」,真的不用理NAV嗎?

之前我在分清估值方法一文中說對股票的估值可以用DCF或NAV,而在計算時要小心不要把兩種方法混淆,以致double-count了價值。最近,我發覺這種想法未必完全正確,在計未來現金流折現時把NAV完全排除在外,在思維上有漏洞。可惜我還沒想到修正的方法,這篇分享的是我想不通的地方。

事緣前幾日讀到連巴菲特也對他大嘉讚許的Howard Marks新出的memo "There they go again...again" (link)。面對現時市場估值在歷史的高位,Marks不改他審慎的作風,覺得現時資產價格所給予的預期回報太低,並以歷史上的一些教訓來做對比。對我有所觸動的,是他一開始列出對市場的四個觀察:
  1. The uncertainties are unusual in terms of number, scale and insolubility in areas including secular economic growth; the impact of central banks; interest rates and inflation; political dysfunction; geopolitical trouble spots; and the long-term impact of technology. (現時的經濟、中央銀行的貨幣政策、地緣政治和科技所帶來的不穩定因素都是前所未見的。)
  2. In the vast majority of asset classes, prospective returns are just about the lowest they’ve ever been.(大部份資產的預期回報差不多都是歷史新低。)
  3. Asset prices are high across the board. Almost nothing can be bought below its intrinsic value, and there are few bargains. In general the best we can do is look for things that are less over-priced than others. (所有資產的價格都很高,差不多沒有任何在內在價值以下買入的機會,我們最多只能找一些比其他沒那麼高估的資產。)
  4. Pro-risk behavior is commonplace, as the majority of investors embrace increased risk as the route to the returns they want or need. (投資者不介意接受更高的風險去換取想要的回報,而且這個情況是到處可見的。)
受到我注意的是第二和第三點,因為它們好像把同一件事用不同的角度說兩次。計算一件資產的內在價值可以把這件資產未來帶來所有的現金流折現,而這個折現率是投資人想要的回報;投資人要求的回報越低,可以接受的「內在價值」就越高,推高資產價格。所以當Howard Marks說現在資產價格過高,超過他認為的內在價值,不就等於是說其他投資人要求的回報過低,令到大部份資產的預期回報差不多都是歷史新低?Marks把兩點重複有兩個可能性:
  1. 重要的事要說三次,說兩次不過份。
  2. 第二和第三點並沒有重複,我理解錯。
我不可能知道真正的答案,但在想甚麼是真正的「內在價值」時,有點新啓發。

假設有兩間公司A和B,派的股息一樣,而未來股息增長率也是一樣,那麼用DDM(DCF的變種)做估值的話,可以得出它們的內在價值是一樣。但是如果公司A有較多物業資產,NAV較高,那麼在市價相同的情況下,是不是應該買A,即暗示了A比B的內在價值較高呢?但清盤價值和未來現金流折現沒有任何關係(除非在估值中的現金流定一個時間為公司結束,要清盤),那麼我們又怎可以把這個NAV算入內在價值呢?

我對這個問題,衍生出幾個想法:
  1. 可能「預期回報」和「內在價值」是兩個不同的概念,內在價值其實是NAV,預期回報低是可以有高「內在價值」的。例如一間公司的資產都是銀行存款,沒有負債,那麼內在價值等如是這間公司的存款,而預期回報是非常低,因為銀行存款回報低。
  2. 因為A的資產較多,可能買A時所需要的安全邊際可以比B設低一點,不過設幾低,跟NAV的關係,很難去搞清楚。
  3. B的資產較低,即資產回報較高,即是較容易吸引外來競爭對手,所以在用DDM時不應該和A有相同的折現率;即使A和B有相同股息,相同的預期未來股息增長率,計出來的內在價值應該是A比B高,因為要用低較的折現率為A做估值。
  4. 問題假定的是一個不合邏輯的情況,就等如問全能的神能不能夠劃一個有角的圓形。想一想,NAV要在賣資產時去體現,那如果A和B賺錢的能力一樣,為甚麼買家會給予A資產更高的價格呢?如果說是因為A那些資產是物業,有較容易計出的現金流,所以市價較穩,那麼問題的假設中說A和B未來股息增長率一樣,不就是一件不可能的任務?
從這些胡思亂想裡得不到甚麼肯定的結論,不過以後在為資產低的公司做估值時,即使有寬闊的護城河,也會考慮定高一點的折現率。

2017年7月19日星期三

對Amazon求其估值一下

Whitney Tilson是一位出名的價值投資信徒,出過一本書叫The Art of Value Investing,而且很多時都會對巴郡作出詳盡的分析和估值。前幾日,看Tilson提出Google和Facebook是好投資的presentation,發現了一件有趣的事。

以Tilson的資歷,大家認為他的估值方法一定是很嚴謹,或者很複雜,最少也做個DCF吧。但是,在他的presentation中,指出在他2014年只對Google用簡單的預期P/E 20,再估估增長是20%(Google這幾年的revenue每年增長就是大概20%),就算出Google會在未來四年double。當時Google(NYSE:GOOGL)股價五百多六百,現在過了三年股價九百幾,即升了~60%,雖不中,亦不遠矣。不過他當時2014年好像沒有入貨,而是在兩個月之前,即2017年5月入貨。

當然,今次他的估值較為豐富,將Google一些"other bets"的估值計了一下,減去它們,再減去現金,之後把other bets的虧損在Google operating income中除掉,得出了現在Google大概是P/E 20,之後再說他2014年的那句"If revenues continue to grow at ~20% annually and margins and multiples remain steady, then the stock will also grow at ~20% annually",得出現在投資Google也不錯的結論。

我沒有他對Google那麼樂觀,也覺得他有屁股決定腦袋之嫌,但是當我投資一些有護城河的高增長股時,確實在估值上也有一點「求其」,甚至可以說是為了買入而給自己一個理由。這樣做的原因很簡單,就是我認為高增長而有強勁護城河的股票很少是高估。在六月尾時,我就在$995的高位追入Amazon(NYSE: AMZN)。當時,我的估值方法如下:

首先,我認為Amazon的revenue可以每年有20%增長,今年之後可以持續多10年。2016年Revenue 135,987 million USD, 估2017年135987 * 1.2 = $163,184 million USD. 十年後是1,010,392 million USD。這個十年後revenue的數字是這個估值最大的風險。2017年160 billion, Walmart接近500 billion, Amazon Web Service (AWS) 2017年16 billion以上,每年25%增長十年後~150 billion,總共800 billion,只要再加多一兩個categories,或者在中國殺出一條血路,就不難做到1 trillion。當然,我假設了Amazon在十年後除了自身外,還會有今天Walmart的revenue。這樣看來要revenue在未來十年每年達到20%增長難度不低,但也算是可行。

由於十年後我估Amazon增長放緩,但因為有寬的護城河,P/E會跌到20左右。跟着,難就難在怎樣去估這個E, earnings。我的想法是,先以operating income為基礎。Amazon大部份的"earnings"其實都投放在未來,而這些投入在低增長後是可以減到很低,所以我會把depreciation同amortization加回去,然後把marketing支出的一半也加回去,得出2016年的operating "earnings"是: 4186 + 8116 + 7233/ 2 = $15918,減35%稅後是$10346 million USD。那些利息支出太少,略過不計。這樣可以得出Amazon的net profit margin是10346/135987 ~ 7.6%。這個數字每年也會加一點點,估計可以去到8%。




那就得出十年後Amazon的"earnings"大概是1,010,392 million USD * 8% = $80,831 million USD. 2016年有484 million diluted shares outstanding, 過往每年增加1-2%,所以估計十年後有600 million shares,即十年後每股值$80,831/600 * 20 (P/E) ~ $2694.

我用的discount rate是10~15%, 所以得出今天對Amazon每股的估值是$645 - $1038。基本上在價錢上毫無margin of safety, 靠的是管理層(之前分享過的投資理念說過這一點,文件中search "Margin of safety")。

屁股決定腦袋,這個對Amazon的估值有點太樂觀,不過為了給自己一個理由在Amazon宣佈買入Whole Foods後買少少貨,只好求其一下。

2017年7月1日星期六

2017年第二季總結

I. 組合回報


跟2017年第一季比:
我的組合回報: +10.80% (用simple Dietz method計,因為懶得用modified Dietz method)
SPY回報: +3.07%

槓杆:2.09x
用了RWM(ProShares Short Russell 2000)做對沖, 佔淨資産19%,所以:
Net Long = 2.09 - 0.19 * 2 = 1.90x

由於XIN不能上槓杆,所以我會看多幾個數字,例如不計XIN的話槓杆是2.59x,net long 2.01x,算是偏高,主要因為今季有一些資金流出。


II. 2017年第二季市場回顧



在第二季初,特朗普的移民政䇿受到州政府的法院反對,推行不到,而外界對他與俄羅斯的關係也開始懷疑,影響了他的政治籌碼。特朗普說好了的醫改和稅改也沒有甚麼進展,令到市場除科技股以外開始牛皮。
 
同時令市場憂慮的是電商巨人Amazon所向披糜,實體零售向下的頹勢甚至令美國整體的零售在五月向下0.3% vs 預期上升0.1%,不但百貨公司股如Macy's(NYSE:M)和JC Penney(NYSE:JCP)跌20%以上,一些零售店如Footlocker也沒有運行。早前在Mall REITs大賺的熊軍也開始進攻其他地方如retail REITs。
 
在6月19號,Amazon宣佈收購Whole Foods後,一些之前以為可以不受電商影響的grocery stores股如Costco, Walmart, Kroger大瀉,和實體零售有關的公司人心惶惶。剛IPO的Blue Apron因為在food delivery行業也因而受到波及,招股價由$17-$19調到$10,在IPO後第二日更跌穿招股價。
 
在季末的時候,除了高盛在六月初唱淡科技股外,Google受到歐盟對Google Shopping的裁決影響,被罰款27.3億美元,股價因而下跌,也帶動了科技版塊的向下調整,不過整季來說科技股的表現也挺不錯的,VGT升了3.84%。
 
另一方面,聯儲"stress test"結果出爐,差不多所有銀行都通過(有人認為會出現別的結果嗎?),可以加派息和回購,金融股受惠。
 
在六月中,聯儲加息25個百分點,也給了縮表的時間表,不過市場不太受到影響。
 
樓價方面,美國全國case-shiller index一直向上,今季估計比上季升了2-3%。
 
油價在這季跌了超過10%,對能源股構成壓力。我對中東那方面的新聞沒有太留意,只知沒有甚麼減產措施,相信油價短期內仍然沒有運行。

III. 2017年第二季投資回顧概述和未來展望



在第二季,組合裡的科技股雖然在季尾回了一點,但仍然是帶動組合回報的主要動力,其中JD和BABA分別升了26%和30%比較出色。XIN今季的反彈也令組合上升不少,我認為它跟組合一些Mall REITs和retail REITs會通過價值回歸在未來一兩年成為組合的主要上升動力。
 
當然,在價值回歸之前,仍然要捱價,在Mall REITs方面尤其明顯,CBL在上一季跌了17%後今季再跌11%,証明了我在撈底方面毫無天分。CBL在第一季財報中調低了今年的FFO outlook,我對它的內在價值估計跌了大概2-3%,大約是$12,希望今季中在$7-$8見了底。
 
今季比較大的動作是清空CXW和HSBC。之前也一直想清空它們,因為CXW的政治風險令我不舒服,而我覺得HSBC的前景也是麻麻,在今季因為CBL的大瀉和STOR受到零售業方面的波及下,我決定換碼。所幸的是STOR在買入後不久後就受到巴菲特入股的消息帶動上升大概10%。
 
由於加碼時貪心,令到這季的槓杆大幅上升,net long由1.74x升到1.90x。在季中槓杆其實更要高一點,在不想減倉的情況下我用之前說過的RWM做對沖。這個方法其實不太理想,所以未來的計劃是減少購入新股份,用股息慢慢減槓杆,只有在股市再大升的情況下才會再加RWM做對沖。除了BAC外,在未來應該不會賣出任何股份。
 
組合配置的想法沒變,持有1)寬護城河的成長科技股和2)地產股如XIN和REITs。

IV. 2017年第二季的個股持倉變化和短評


以下的個股佔比是對總資產淨值的比率,因為我用了槓杆,所以佔比總和是209%。佔比後面括弧裡面的加減符號代表今個季度加了或是減了倉。
 
goog 33.61% -> 36.83% (+)
強大護城河:economies of scale, patents, brand, network effect, high switching cost
執行能力有點差,所以失敗的products不少,但那些可以算是研發的一部分,沒損及整體盈利能力。
 
nrz 31.59% -> 30.51% (+)
專門投資mortgage servicing rights同servicer advance的mortgage REIT. 聰明的管理層,加息週期,和穩定的房價令NRZ風山水起,相信未來兩年會繼續是好股,每年11+%以上股息。由於是external management,管理層和股東會有少少conflict of interest,但暫時看不到大問題。NRZ算是頗新的公司,未經過房產下跌週期,對管理層的判斷力要求頗高,所以未必會長期持有。詳細分析
 
$16.20附近加了一點倉。
 
xin 27.17% -> 30.47% (+)
中國房產股,沒甚麼護城河。看中的是它中規中矩的表現,行業本身比較簡單,P/B不到0.4,我的保守估計是可以去到P/B 0.8,所以現價算超值。股價比較波動,不過有股息,有低價時回購的䇿略,算是一支可以慢慢等它價值回歸的好股。2017/06/26時有機構出詳細分析報告(english)
 
在低過$5的時候輕輕加了一點倉。
 
cbl 16.64% -> 19.28% (+)
跟WPG同樣是B Mall REIT,即次一等購物商場的業主。市場對美國零售市場很悲觀,但我覺得因為供應少,而實體商店會是轉形而不是消失,公司在派息後有大概40% owner earnings用來再投資公司。CEO在公司超過十年,老爸是founder,公司有高派息,是低風險但不穩定性較高的股票,可以慢慢收息等價值回歸。詳細分析
 
P/AFFO 4的它太便宜,在$8附近加了倉。今季股價跌了11%,但在我的組合中佔比上升,主要是因為加了四成倉。
 
rwm 7.30% -> 19.23% (+)
對美國市場的對沖,令我在不減持其他股票下減低大市向下的風險。
 
stor 0.57% -> 17.49% (+)
獨立商戶的triple-net lease REIT。它的其中一個特色是很著重租戶的財務,有絕大部份商戶的財務資料來減低風險。管理層有多年經驗,作風保守,對各行業的商戶分散,對公司的業績披露和業績算是相當透明,有少少護城河。Howard Marks的Oaktree Capital是這股的其中一間founding institution,現在因為股價不是特別吸引,所以賣出所有股票。
 
今季用了部份賣出CXW和HSBC的錢在$20附近加倉,主要是因為它給美國的實體零售冷風波及,而它在基本面上的影響其實很低。它業務的穩定性令它收入可以每季都上升,所以夠膽加大量倉。
 
wpg 12.12% -> 10.94%
B Mall REIT,即次一等購物商場的業主。市場對美國零售市場很悲觀,但我覺得因為供應少,而實體商店會是轉形而不是消失,公司在派息後有大概10-20% owner earnings用來再投資公司,比CBL差一點,但相對來說債務比CBL低 。公司有高派息,是低風險但不穩定性較高的股票,可以慢慢收息等價值回歸。。
 
ht 12.56% -> 10.08%
Hotel REIT. 管理層做得非常好,成本效益在同行來說不錯,也積極賣掉高價的酒店去投資其他地方和低價時回購股票。沒甚麼護城河,但因為管理層好,我會長期持有。詳細分析
 
jd 5.97% -> 7.05%
抄了Amazon的生意模式,用更強的執行力令阿里爸爸也受壓,高風險高回報。
 
baba 3.76% -> 4.60%
強勁護城河,而護城河因為不斷投資其他公司而加強。隨著中國online shopping的繼續增長,可以長期持有,股票屬於一般風險,高回報。
 
aht 4.94% -> 4.41%
債務較高的hotel REIT,不過CEO是founder,在公司多年,經驗夠,應該可以應付。最大的缺點是雖然insiders有16%公司,但關聯公司太多,公司的管理更像家族生意,公司的營運利益沒有平均的分給全部股東,有點輸送了去關聯公司,對其他股東有些不公平。
 
我覺得槓桿高不是太大的問題,因為那些按揭是non-recourse,而且現在低息環境,酒店還是可以賣到好價錢的。管理層的道德有問題,但公司現價很便宜,P/AFFO 5以下,看物業市價計NAV應該是現價的兩倍有多,這公司算是高風險高回報股。
 
aer 2.67% -> 3.69% (+)
行業有增長空間,公司運營得妥當,有少許護城河,管理層靠譜,capital allocation做得好。詳細分析
 
teva 2.38% -> 3.51% (+)
Generics的王者。copaxone的收入佔公司一半,有一部份patent expire了,所以這部份的收入會一直向下,但經過多番收購,generics的部份已經有差不多公司的一半收入,估計以後generics的增長應該可以抵銷大部份copaxone的收入下跌。Teva收購太多,債務不輕,財報也亂糟糟,所以很多人望之卻步,我買它主要是靠gut feeling。
 
這季我仍然一路跌一路買,P/Adjusted EPS只有7上下,雖然藥廠有一定不穩定性,但我覺得teva夠大,夠多drugs去分散風險,現價是低風險、有高不確定因素。
 
fb 2.48% -> 3.04% (+)
超級社交護城河,公司culture強勁,現價是高風險高回報。
 
今季高追了一點。
 
spg 1.71% -> 1.51%
Simon Property Group (SPG)是全球最大的REIT。在眾多Mall REIT之中擁有較高質素物業的一支,擁有的都是Class A malls和outlet,還持有一些美國之外的REIT股份。公司的NOI增長在同行差不多算最高,公司的體量大,有多年經驗,所以有少少護城河。管理層的家族是founders,有遠見,令公司的每股FFO增長每年超過5%,接近10%,加上債務低,身為REIT所以有相當派息,是可以長期持有的好股。
 
amzn 0.53% -> 1.05% (+)
超級護城河,CEO執行力強。估值拿不准,在沒去到不合理價格的情況下會繼續持有。
 
今季在它宣佈了收購Whole Foods後覺得在groceries方面可以大有作為,雖然估值仍然是拿不准,但我終於忍不住高追了一點。
 
skt 0% -> 0.99% (+)
一支經營美國outlets的REIT,為美國outlet的始祖,巴菲特在多年前曾經用自己戶口買過它。Outlet會受到實體零售的影響,但不受百貨公司如Sears, JCPenney, Macy's等的影響。因為經營在outlet這個niche market,有少少護城河。
 
bac 0.82% -> 0.79% (-)
少少護城河,加息有機會令收入增加,不過現價不吸引。
 
我覺得它的增長麻麻,只能靠派股息和回購令股東開心,所以繼續減持。
 
ozrk 0.85% -> 0.71%
偏重投資construction loans和靠大量M&A來壯大的銀行,執行能力非常好,不過沒有甚麼護城河。高風險高回報的股票。
 
ally 0% -> 0.60% (+)
最大的純網上銀行,省掉分店的費用,給予存款數一數二高的利息,不收費的服務也比較多,如ATM的fee reimbursement等等。缺點是沒有門市,比較難以用合理價格得到優質的貸款,現在主要是靠汽車貸款,算是在貸款中風險比較高一點。
 
ebix 0% -> 0.53% (+)
主要為保險行業提供CRM, data和admin方面的軟件。我對它的業務理解不算很深,只知道它屬於掌握客戶的business process,客戶忠誠度高99%,有點護城河。
 
resi 0.62% -> 0.49%
本來是買distress residential mortgage的公司,這兩年轉型買低價單幢房子收租,現價比合理價低一點點,但不算吸引,屬於低風險一般回報。
 
brk.b 0.39% -> 0.37%
沒甚麼好介紹的巴郡,超低風險,不過預計回報只是一般,因為巴菲特近來做的投資都不是執便宜貨的例子,保險業的競爭也有點大。
 
ladr 0.34% -> 0.29%
mREITs之中屬於管理層跟股東利益沖突較少。公司很注重風險,槓桿不太高,加息的話賺錢更多,低風險一般回報。
 
ubnt 0.28% -> 0.27%
朋友介紹,看了看財務靠譜,成長高,觀察倉。
 
hsbc 14.48% -> 0% (-)
環球業務造就了一點護城河,不過增長低,屬於低風險、一般回報的股票。現價大概是在合理價,不吸引。之前寫了一篇對它未來不樂觀的分析
 
cxw 8.04% -> 0% (-)
Prison REIT. Hillary在選舉的演講對私人監獄的唾棄引致股價下跌,Donald Trump當選後爆升。公司有政府的關係,造就了一點high barriers to entry的護城河,不過政治風險不少。之前寫了一篇簡短分析
 
最近股價的大升令到現價不吸引,今季在CBL跌時忍不住賣了CXW來換馬。
 
itub 0.80% -> 0% (-)
巴西最大私營銀行,有點護城河。我對它的了解不深,只在它的估值便宜時買入,因為對巴西不太理解,今季決定清空。
 
uhal 0.31% -> 0%
有不錯的economies of scale護城河,平均每年10+%以上增長,管理層是大股東,在earning call上很坦白直接。在估值上不貴不便宜,之前開了個觀察倉,今季覺得我看不透它的前景,認為搬屋DIY未必是趨勢,迷你倉的業務我也不太確定,所以清空。

2017年6月24日星期六

長線投資創始人領導的公司

今天才發現到,原來我的股票組合(2017 Q1)挺多創始人或創始人後代做領導的公司:

GOOG
XIN
NRZ
JD
BABA
FB
AMZN
CBL
HT
AHT
EBIX
SPG
SKT
BRK
UBNT

即是我25支股票裡有15支都是創始人或創始人後代做領導,而這些股票佔了我的淨值額100%以上(有用槓杆)。其實在選股票的時候,我並沒有刻意去找創始人領導的公司,今天可以說是小小驚喜,有種「應該沒有錯了」的感覺。在推崇長線投資,甚至建議拿着永遠不放的一書100 Baggers裡提到,一些適合長線投資的公司很多時都是創始人還在的公司。總結出來,創始人帶領的公司有以下好處:

1. 創始人喜歡這間公司多過股東,所以一定all-in去做好這份工。

Tesla的CEO Elon Musk就曾經因為趕工在車廠裡睡睡袋。創始人做工不是只為了薪金,而是像父母培育孩子般拼命為了公司的發展。他們當中有幾個甚至只有$1美元薪酬。

2. 理解公司透徹

做過一些大project的人都知道,通常是開始做的幾個會知道很多細節,知道新的建議會對整個project有甚麼影響。

3. 夠膽不理群眾眼光,做對的事,解決公司問題。

例如Facebook, 在2012年驚覺到mobile的重要性時做了一個重大決定,就是要全公司mobile first,即是在提出新features的時候,用的mocks要先設計好電話上的畫面才決定電腦的畫面,而且全公司差不多完全暫停新features的開發,把整個facebook mobile app由html改到用native languages,即在Android用java,在iOS用objective-C。

又例如Amazon和京東,可以長期沒有利潤,不惜代價大量投入物流和將來。

因為創始人夠膽做大決定,想法通常都比較長遠,對公司長期利好,而且可以為公司克服一些成長障礙("overcome the growth hurdle")。例如Google,因為AI的幕後發功,竟然可以在2016年令營收加速增長到20%以上,要知道Google上一次有20%增長的是在2013年,而2015年公司的規模比2012年大60%以上。

4. 包容性高,容許和敢於犯錯

因為創始人做的決定大膽,犯錯是少不免,對下屬犯錯的容忍度很高。尤其在一些科技公司,管理層會把犯錯作為學習的機會,對事不對人,令員工更加大膽去做新嘗試。

2017年6月20日星期二

價值投資大師的學生成績

之前介紹過,New York University教授Aswath Damodaran所教的估值課程在五月八日完了最後一堂。今日,我終於才有時間去看(video downloadable, youtube, slides)。有些有趣的地方在這裡分享一下。

教授每個學期都會叫學生選一支股票做估值project,然後給出買入或賣出建議。教授記錄了他們的建議,看那些建議五年後的回報。以下看到,上幾屆的學生估值表現不錯,買入的建議都跑贏S&P:


教授說了一下關於那些跑嬴的股票,其中一個可取的地方是,用絕對估值和比較估值同時得出來都是低估的股票表現較為出息:


今年,用絕對估值方法,學生得出以下的股票是低估。其中一支是吉利汽車(Geely),成績暫時來看非常好,升了40%:


以下是用比較估值得出是低估的股票:


以下是用絕對估值得出高估的股票:


最後是用比較估值得出高估的股票:



教授打趣的說如果覺得Twitter高估的同學去short twitter,給他票據証明,教授會去放掉手上的Twitter。
 
在closing remarks裡,教授認為,投資成績最大因素始終來自幸運,這點相信是不少價值投資人只歎奈何的地方:

2017年6月19日星期一

做太多功課對投資成績有害

這篇的題目是一星期前我聽一個資深投資人演講的題目(原題目Intensive Stock Research Can Be Injurious to Your Financial Health, video)。演講一開始說了一個小故事:有一次,幾個基金經理人跟查理芒格(Charlie Munger)聚會。他們當中有某行業的專家,也有一些知名的價值投資人。芒格提議他們每人給一個股票建議,然後建立一個best ideas基金,買入這些建議。用這個方法投資的基金並沒有想像中好,跑輸大市。這個方法也被試驗了很多次,結果一樣差。

有一個哈佛商學院案例:教授給出一個題目,然後把學生分成兩組,一組要負責支持這個題目的主張,另一組負責反對,進行辨論。這個案例的給果是,完了辨論後,兩組的學生都比之前更加認為他們各自的一邊是對的。

講者認為,那個芒格小故事和哈佛商學院案例所帶出的意思都是一樣:人們會因為自己的行動產生偏見。他認為,當我們花越來越多時間去研究一支想要買入的股票,我們就會越來越深信這支股票是一支好股。我把他說的偏見歸類為以下三種(其他偏見或偏差看這裡):

1. Doubt-Avoidance Tendency (避免怀疑倾向)
投資股票很多時要毛估估,有很多不確定性。例如在研究一間將遇到困難的公司時,我們可能會偏向採取管理層說的話當是事實,而管理層說的話通常都會過份樂觀,尤其在遇到困難面前。

2. Inconsistency-Avoidance Tendency (避免不一致性倾向)
一年前樓價升,兩年前樓價升...所以未來幾年樓價都升,這也是一種避免不一致性的傾向。

3. Availability-Misweighing Tendency (错误衡量易得性倾向)
因為手上有的資料,我們會以為這些資料特別有用。這種偏見較常出現於難得的資料,如小道消息,或自己用錢買回來的數據。我們很易將專注力過份集中在一、兩棵樹而忽略了整個森林。如果我們接觸過一間公司的產品或公司擁有的地方(如出租的商場),也會容易產生不客觀的看法。

講者提出幾個解決或減輕做太多功課所引起的負作用:

一. 留意我們自己的偏見
看完這篇文章,知道我們有偏見的存在,是第一道防線。

二. 充份清楚反對的理據
例如研究的是Facebook,就要知道為甚麼Facebook可能不是一支好股票,例如增加的用戶開始放緩、用戶人數接近天花板、廣告收入佔所有渠道的廣告收入越來越大以致高增長不可持續、估值太高、政治因素等等。

三. Say "no" quickly
如果你用的是巴菲特和芒格的投資方法,那麼當發現管理層道德有問題,負債過高,或者行業的某種天生缺陷時,你就要盡早放棄這支股票。如果你深入研究,反而會找到理由說服自己去買這支股票,對投資成績有害。在自己能力圈以外的投資,也要盡快say "no"。

在聽完演講後,想了一想,我再加兩個解決偏見的方法:

四. 用客觀的行業數據
例如研究的是一間服裝公司,最好找一找服裝方面消費的數據去支持或不支持這間公司的成長或未來盈利。

五. 有跟自己想法出入的數據時,找出理由
曾經聽過關於統計的一個至理名言是,如果你能夠解釋統計數據中尾巴數字出現的原因,你所支持的theory就更加bullet-proof。同樣,如果我們認為一間公司的業務很穩定,當見到一兩年的財務數字過份浮動時,就要深入研究一下原因,而不是只說一句"outlier!"就把它忽視開去。

研究一支股票越久就越喜歡它乃人之常情,要清楚偏見對自己的影響才可以做出更加正確的投資決定。就我自己來說,對比較熟的股票如Google或Facebook,不會做太多深入的研究。對一些不熟悉的港股,所用的時間和做的功課反而較多,比較容易墮入一些偏見。如果讀者發現我有一些分析錯誤的地方,記得指出來 :)

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