作者作了一個模擬試驗(yàn)。在那17年(1988~2004)里,如果你把美國市場的3 500家上市公司按照有形凈資產(chǎn)回報(bào)率排列(排名最高的給1分,排名第55位的瑪麗亞公司得到55分,等等)。然后,把這3 500家公司再按照“企盈率”(相當(dāng)于市盈率)排列?!捌笥省痹礁叩牡梅衷降?,反過來越高。最后把每家公司的兩個得分加起來。比如,微軟公司的有形凈資產(chǎn)回報(bào)率排列第17位(得分17),有很高的回報(bào)率,而它的“企盈率”排列在第3 400位(全美國倒數(shù)第100位),因此得分100分。接著,把這兩個分?jǐn)?shù)加起來作比較。總分越低越好。比如,微軟的總分?jǐn)?shù)為117分(即,17加100)?,旣悂喒景凑铡捌笥省迸旁诘? 500位(全美國最便宜),得1 分,所以總分為56分,優(yōu)于微軟。
下表所反映的是這種投資方法的業(yè)績表現(xiàn)。看起來好像簡單得難以讓人相信。可是有兩個問題。一是,它的成功需要堅(jiān)持至少4年以上,多數(shù)人沒有這個耐心?;鸾?jīng)理當(dāng)然不能這樣做:連續(xù)兩年表現(xiàn)落后,可能他就失去了繼續(xù)工作的機(jī)會。絕大多數(shù)散戶可能也不想把買股票這樣激動人心的工作交給電腦?;蛘咚_始這樣做了,但是效果不能立竿見影,他就會拋棄這個策略,投到另一種信仰的懷抱。缺乏虔誠的投入,最后只能業(yè)績平平。
表8格林布拉特的神奇方法所帶來的投資回報(bào)大大優(yōu)于市場
神奇方法(%) | 市場平均(%) | S&P 500(%) | |
1988 | 27.1 | 24.8 | 16.6 |
1989 | 44.6 | 18 | 31.7 |
1990 | 1.7 | 16.1 | 3.1 |
1991 | 70.6 | 45.6 | 30.5 |
1992 | 32.4 | 11.4 | 7.6 |
1993 | 17.2 | 15.9 | 10.1 |
1994 | 22 | -4.5 | 1.3 |
1995 | 34 | 29.1 | 37.6 |
1996 | 17.3 | 14.9 | 23 |
1997 | 40.2 | 16.8 | 33.4 |
1998 | 25.5 | -2 | 28.6 |
1999 | 53 | 36.1 | 21 |
2000 | 7.9 | -16.8 | -9.1 |
2001 | 69.6 | 11.5 | -11.9 |
2002 | -4 | -24.2 | -22.1 |
2003 | 79.9 | 68.8 | 28.7 |
2004 | 19.3 | 17.8 | 10.9 |
平均回報(bào)率 | 30.8% | 12.3% | 12.4% |
資料來源:Joel Greenblatt,The Little Book That Beats The Market,John Wiley & Son
注意,上表中的市場平均表現(xiàn)代表的是那3 500家公司的簡單平均數(shù),而S&P500表現(xiàn)的是500家大公司按照市值加權(quán)平均計(jì)算的。
西單女孩作者給他的神奇理論作了另外一個測試。他把2 500家最大的公司按照“企盈率”和有形凈資產(chǎn)回報(bào)率進(jìn)行排序,然后分成10個組(每組有250家公司)。在那17 年里,它們的表現(xiàn)如下。
西單女孩投資界派系林立,學(xué)派如云。任何一個投資策略都面臨一些共同的問題。首先,他們往往拿過去的數(shù)據(jù)來進(jìn)行模擬,反復(fù)實(shí)驗(yàn)一直到結(jié)果符合他們的“理論”。如果17年的數(shù)字不符合他們所要的結(jié)果,那么取16年的數(shù)字,或者15年的數(shù)字、14年的數(shù)字,這叫“挖掘數(shù)字”(data mining)。作者格林布拉特聲稱他的方法可以在其他年份進(jìn)行歷史測試,而且同樣有效。
表9 10組公司的表現(xiàn)
第1組 | 17.9% |
第2組 | 15.6% |
第3組 | 14.8% |
第4組 | 14.2% |
第5組 | 14.1% |
第6組 | 12.7% |
第7組 | 11.3% |
第8組 | 10.1% |
第9組 | 5.2% |
第10組 | 2.5% |
資料來源:Joel Greenblatt,The Little Book That Beats The Market,John Wiley & Sons
其次,大多數(shù)小盤股被投資者忽略,所以估值一般偏低。而作者格林布拉特的方法在現(xiàn)實(shí)中可能難以運(yùn)作,因?yàn)樵谫I的過程中,它們的股價會被推得很高,從而降低最終回報(bào)率。但是,小盤股既有可能因?yàn)楸皇袌龊雎远乐颠^低,也有可能會因?yàn)橥瑯拥脑蚨乐颠^高(分析不夠)。另外,他說,他的方法也同樣適用于大公司。比如,他挑出美國最大的1 000只股票,在那17年里,他的神奇方法也會有22.9%的回報(bào)率,而同時間內(nèi),市場平均回報(bào)率只有11.7%,而S&P500的回報(bào)率只有12.4%。
我感覺,他的理論中有一點(diǎn)對我非常有用,可算是一個重要提醒:一家資金使用效率非常高的公司(比如,35%的資本回報(bào)率)將利潤進(jìn)行再投資的時候,它的回報(bào)率在中期和短期內(nèi)有可能下降,但不太可能下降得很快。也許會降到25%,甚至20%。但是20%~25%的資本回報(bào)率也是很高的!當(dāng)然這樣的企業(yè)即使不作新的投資,它原有的資本回報(bào)率也會下降,但是,多數(shù)事物的變化總是漸進(jìn)的(不是跳躍的)。從另外一個角度來看,一家企業(yè)的回報(bào)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過大多數(shù)企業(yè),必然有其原因,而這個原因不大會在近期消失。即使單家企業(yè)的競爭優(yōu)勢馬上消失,你的資產(chǎn)組合里的20~30家企業(yè)的競爭優(yōu)勢同時消失是不可能的。反過來,一家資本回報(bào)率很低的公司,不太可能在短期內(nèi)有巨大的改善。這是格林布拉特的理論可以成功的一大基石。畢竟,投資是一個概率游戲。