【轉】六年Investing的心得

Uber 封鎖期即将結束，貿易戰第一輪談判已經開始，冷藏倉庫demand 增加，許多新機會也慢慢出現了，而我也差不多畢業了，即将開啟我的碼農生涯。業餘的時候我也炒炒股玩玩，在地裡看到大家都在聊各自的投資故事，那我也正好也抽時間聊聊我大學四年以及高中三年是如何炒股的，紀念一下我曾經的華爾街夢。

Step One: Idea Generation

這個第一步我認為是非常重要的，有個好的Idea 其實比後面的估值更加能起到實質性的效益。一般 Ideas 從很多地方來，大多數都是一些趨勢性的東西，以及一些現象，例如5G 的到來，中國底層市場的潛力，17年中國IT股的價值回歸，硬紙殼的回收收益上升，Dell 收購 EMC etc。。 這些很多時候都在Wall Street Journal，BCG 的什麼白皮書，McKinsey 的Insight Reports 裡冒出來。我時不時randomly 閱讀幾篇在裡面尋找Idea。 一旦找到了一個Idea，就會探索一些問題開始solidify 這個Idea 的 “長相”。比如問自己中國底層市場究竟有多大？硬紙殼市場都有哪些players？收購有什麼synergy 以及如何quantify？中國IT股相比成熟資本市場裡的IT股同比市值相差多大？帶着這些問題，就開始針對性的去Bloomberg Terminal 上查資料，去找consulting 的行業研究，就如同在學校寫paper一樣了解這個idea。

Step Two：Stock Pick

當一個Idea 了解得比較透徹後，大概就會知道受益的闆塊是什麼。在這個時候完全可以投資這方面的指數來得到收益，具體得到多大的收益，則要模組化來估算了。我一般在這時在闆塊裡開始找股票，初略的看看這個闆塊裡的股 trading multiple 的分布，找出一些看似估價合理的股票。當然，碰到EV/EBITDA特别高的公司不一定就overvalue了，特别低的公司也說不定是個Value trap。是以可以看看到底是什麼原因導緻他們over 或者undervalue。下一步就看看這些股票和我們的idea有什麼關系，比如WM很大部分的revenue 來自回收廢紙殼，但好像沒幾個分析師cover 他，估計不sexy？PDD 在下沉市場是個dominant player而因假貨事件暴跌；17 年的 BABA 和Amazon 有着很大的市值差，而資本市場對中國公司不信任；Dell 還在VMWare 的基礎上增發了股票，導緻市場恐慌抛售 etc。。。 在這些探究中，我一般就會篩選出我比較感興趣的個股，然後formulate 一個大概的investment thesis。

Step Three: Valuation

這部分就是來quantify 和驗證我們的investment thesis的。我會給我感興趣的公司做個折現模型(DCF)，把我的assumptions都設定在裡面。比如，UBS Evidence Lab 指出中國底層市場GMV将會在2021年擴張到16 trillion。這個和PDD的GMV有着直接的挂鈎，并且影響到revenue，如果我把Selling General & Admin Expense 估為每個Quarter z% 的增速，畢竟這個季度Earnings Call 裡management 還是打算繼續砸錢的，将2021年Q2 的EV/EBITDA 算為現在的Y倍，那麼這家公司的現有EV 是xxxxxxx, 那麼再除以fully diluted shares outstanding 即可得出在2021年如果UBS 的預測準确的話，PDD 的現在每股股價值多少錢，和現在的價格相比是否undervalued？在做DCF 的時候，我感覺terminal year 的EV/EBITDA 和WACC (Weighted Average Cost of Capital) 是比較關鍵的，terminal year 的 EV/EBITDA 一般得結合你之前的research 根據目标公司的peers 的EV/EBITDA 進行比較，得出一個合理的參數代入你的模型。比較簡單的栗子就是BABA 和AMZN，若這兩家公司的體量，業務，profit margins，capital structure 都很相似，BABA 是15x 而 AMZN 是25x，那我覺得保守估計幾年後BABA通過資本市場的認可也能夠到達20x 左右。WACC 是一個公司得到資本的cost，是以拿來做你的discount factor， 這個rate 考慮的因素很多，比如除了cost of debt和cost of equity還有Geopolitical risk (一個委内瑞拉的公司和一個中國公司向你借款，委内瑞拉公司的利息必須更高因為政府不穩定，公司風險更大)，currency risk，credit risk 等等 都會factor進來。最簡單粗暴的方法就是去Bloomberg Terminal 上查找，然後用一個Analyst quoted WACC。但這樣你就不能夠看一些微妙的變化，比如觀察credit rating 的改變對于你估值的影響。其實模組化更重要的意義我覺得不在于最終的估值，而是去看不同因素對于你的估值影響，這樣你就可以盡情的測試你的assumptions。Valuation 其實有很多學問，也有很多種方式做不光光是DCF，有本書叫 “Investment Banking” by Joshua Pearl and Joshua Rosenbaum，有興趣的可以看看。還有NYU 的 Prof. Aswath Damodaran 的 Valuation 公開網課可以看看，講解的很深刻。當得出來你的valuation 之後，就對比一下現在的市場價格，看看你能賺多少margin。我一般覺得25%的margin 就可以接受了，再加上合理的catalyst以及investment thesis 就可以去買了。

Step Four: Asset Allocation (How Much to Buy)

這部分就是風險控制的一個開始，我整個資産配置是一個core plus 的形式。也就是說整個portfolio 核心資産是一個ETF組合，這些ETF 代表着我的宏觀投資idea，例如若今年我比較看好comsumer sector 和中國大盤股，那麼我的核心資産就是一定比例的XLK 和MCHI，我的對标也就是這個核心資産組合了。而我們之前研究的個股就組成了所謂的satellite assets，就是在這個核心資産所代表的sector 裡通過之前的research and valuation 選出來的個股。那麼買多少直接挂鈎了整個portfolio的風險，那麼我們得先定義風險。在此，我定義的風險就是投資組合對于對标指數的跟蹤誤差。想象一下，若你是一個US fund manager，你的客戶會以S&P500 當做你業績的對标，你隻要沒有outperform S&P，那麼客戶就沒有義務再付給你傭金了，是以你的return 若遊離了你的對标，你就有風險underperform。但這不準确，因為如果一個fund 很賺錢，他一直遊離于benchmark return 之外，那麼存粹用跟蹤誤差來衡量風險定會讓這個fund不敢做高回報的好investment，是以我用跟蹤誤差的波動率來定義風險(TEV)。那麼如何算出一個組合的風險呢？

記得大一stats 學到的weighted variance of multiple random variables 麼？就是這個簡單的 V2=w1*v12 + w2v2^2 + pw1w1v1*v2 公式，運用到股票上，w 就是個股在投資組合的權重，v是每個股票的volatility，p是每兩隻股票之間的correlation。那麼tracking error volatility (TEV) 如何算呢？其實就是把對标投資組合用上-100%的權重加入這個公式，即可算出TEV。那麼有了TEV怎麼辦呢？我剛開始用了excel 的求解器想來算出一個以最大化information ratio (expected return/TEV)為目标的完美投資組合，結果發現歸納求解有非常多的corner solutions，有的股票隻會分的0.0001% 的權重，有的則98%。後來看了幾篇paper我用另一種trial and error 的方式對于不同闆塊進行TEV budgeting，通過限制每個闆塊的TEV以及我對每隻股票兌現inventment thesis 的信心來調整他的權重，進而得到一個我滿意的asset allocation。在此，代入的波動率我是用option implied volatility 這樣才forward looking。當算完這些之後，我就會根據具體市場行情購買相應數量的股票。

Step Five: Risk Monitoring

這部分是風控很關鍵的一步，在調倉之後，我會用目前的 portfolio 做一個未來30-90天的volatility cone。因為volatility 是非線性随時間擴散的，是以vol 會長成一個雪糕殼的樣子。而接下來就得看各個闆塊在cone 裡波動的狀況。若我的return超出了這個volatility cone 一段時間，那麼就表明之前的預期出現了變化，可能資産之間的correlation 發生了變化，或者一些政治事件讓個股volatility 産生了變化。這些情況發生時，就得及時回顧以前的investment thesis 是否還成立，若已經違背了要減倉多少？若thesis 已經兌現，是否還有繼續持有的價值？考慮這些問題，我就會對投資組合進行不定期調倉。

Step Six：Exit

一般在股票漲到investment thesis估值價位左右，或者公司有new development 不能兌現之前的assumption，或者之前的investment thesis playout了，我就會清倉。風險配平後再回到step one，尋找一下一個機會。

寫完這些，都快天亮了，确實有些累。不過這六年來我一直對資本市場有着濃厚的興趣，是以業餘的時候，除了自己寫代碼外也會琢磨這些亂七八糟的東西。以上就是我的投研炒股心得了，雖然不能和專業的fund相比，而且估計 concept 解釋的也不好，但也希望大家能從中得到些什麼，也算是我大學畢業的一個紀念了哈哈。祝大家2020财運滿滿，年年有餘！