【投教科普】投资中的过程管理智慧

投资收益只是结果的呈现，投资决策重要的还是过程管理。

如果刻意的去追求结果，会导致投资行为一定程度的变形，投资者可能会回避不确定性，随波逐流。专注于过程会带来更好的决策。

过程管控的三个层面

首先投前的深度基本面研究，尽量多维度的审视基本面的可靠性和稳定性，这也是规避投资陷阱的最重要环节；其次，投资过程中资产配置、行业比较、组合管理，动态调整和风险管理是缺一不可的；最后，定期反思总结，特别是在投资比较顺的时候更应该反思总结，不断弥补短板。

价值投资和成长投资本质上都是未来价值的折现比较，都需要解决三个层面的问题：一是如何相对有效的认知未来，二是克服现有的认知偏差，三是采取什么样的折现方法与比较体系。

成长投资的成功主要依赖于公司盈利的增长，而价值型投资依赖于估值向合理估值中枢收敛，因此成长投资和价值投资本身是可以融合的。

在投资决策过程中是要结合对宏观判断，市场风格的判断，在不同行业和商业模式间反复比较，以大的风险收益比特征来考量选择。

投资智慧就是对未来的判断能力

“唯一不变的是变化。”

正如这句耳熟能详的经典之言，对未来的认知首先在于理解其最大的确定就是不确定性。

未来是基于现有假设的逻辑推演，一方面现有假设的提出是不同投资者基于自身知识架构，价值观，性格等等因素的综合体现，这种个性化的差异会导致结果分布的非均一性。

另一方面，逻辑推演过程难点在于事物是充满变化的，逻辑的主次性也会经常变化，能否把握和跟踪核心变量是证券研究的重中之重。

其次，要尊重价值呈现方式的多样性。特别是A股市场，由于投资者结构的丰富性，价值投资、趋势投资、主题投资、量化投资等都有自己的拥趸，也都在不同阶段呈现出自己的优势。

最后，投资过程中的随机应变，要远远比预测重要的。因为投资决策是建立在非均一性基础上，投资结果的呈现只能是宽范围的呈现，而不是单点状呈现。

投资过程重要的不是预测未来，而是理解现在何处。

根据现有价格倒推出市场隐含的假设条件，用这些隐含假设条件和公司实际能力去对比，去感知实际与假设偏离的幅度。在出现极限偏离时，做适当应对。

未来发生的结果不可能是单一性的，我们对未来发生结果的预测可能产生两个错误的倾向性。

一是我们对于未来的预测和判断往往是建立在我们自身过去经验常识、知识架构，甚至世界观、价值观基础上，我们做出的每个选择其实是选择了一个有利于我们，且我们认为是大概率结果。

但是未来和现在最大的区别就是在于其不确定性，而不确定性大于确定性的特征也就是风险的本质。

二是，理论上认为未来结果的分布是符合正态分布的，但资本市场是由一大群拥有情感的投资者组成的。

因此索罗斯的“反身性”理论是非常重要的一个理论，会使得未来的结果可能出现“肥尾”效应，我们认为的小概率事件，在熊市或者牛市里就被明显放大，成为影响我们投资结果的非常重要的因素。

而往往，我们会发现A股市场“流星”很多，但最终折戟在小概率事件上的投资者还是很多的。

基本面研究最基础的是报表分析，接下来是清楚的了解行业竞争格局和公司各项业务，理解公司的核心壁垒，成长空间，持续跟踪能力，对行业周期性敏感度，持续调研和紧密沟通。

更为重要的是从公司理解上升到行业模式的理解，从行业研究上升到商业模式研究，大量的跨行业比较，提升洞察力。

此外，边际预期变化，“逆向思维”，第二层思维更是优秀投研人员投资禀赋的体现。

二元方法：自上而下和自下而上

自上而下的优势在于，对大周期波动有一定把握，而且对系统性风险有一定程度的天然规避。

但难以解决微观层面的结构性变化，忽视行业和公司层面的个性化差异，而往往这种差异又是自下而上投资体系超额收益的最大来源。

自下而上的不足在于，对不稳定环境下的确定性变化反应不足，对于周期性的忽略和周期性拐点反应不敏感。

因此宏观经济分析，中观行业比较和微观公司研究是投资过程中缺一不可的。

A股市场由于投资者结构的差异，有很多自己的特点：反馈机制敏感度高，阶段逻辑重要性大于实证，线性预测和趋势力量很强，因此把中观层面行业比较与微观个股层面相结合有效性会大幅提升。

“幸运的行业”+“卓越的公司”是非常有效的投资策略。

行业是否幸运，要看几个方面：一是看行业天花板是否足够高。“深水养大鱼”，天花板高的优势在于容错率相对较高。比如，中国和美国这样大体量的经济体容易出现大公司；

二要看需求层面的满足度是否仍有较大提升空间。特别是很多细分行业存在供给创造需求的能力，这种满足度也呈现出一定的阶段性特征，寻找渗透率的甜蜜点是很重要的，进入过早变成了风险投资，过晚则丧失了成长性；

三是看行业在发展过程中能否形成定价权，建立长期的护城河。特别是中游制造业，面临上下游产业的挤压，能够形成定价权的行业是非常稀缺的。

公司是否卓越，审视的维度也是多角度的：一是看是不是好生意，特别是公司所承载的商业模式赚钱难易度，“低投入，高产出”的商业模式更值得研究。

长期稳定，高水平的ROE、ROIC这些指标背后反映的是企业在产业链中定价能力和竞争壁垒。当投资资本回报率低于资本成本时，增长越快，价值损失越大。

商业模式的稳定性和可复制性同样重要，线性外推会存在风险。更为重要的商业模式的持续进化能力，那些穿越牛熊的卓越公司是在不断进化的。

二是，要注重企业历史的追溯，特别要重视发展战略的前瞻性和执行度，能否做到知行合一。

跟踪的公司要回溯历年年报和券商调研报告。特别是行业和公司发展困难时期的战略选择。

三是，重视治理结构和企业家精神。尤其是A股市场，良好的治理结构和优秀的企业家重要性不言而喻，市场也会给优秀的企业家和管理团队充分的估值溢价。

认知偏差是决定性因素

难点在于我们往往用后视镜来审视最终的投资的结果，而忽视之前投资决策所获取信息的局限性。

投资本身是对不确定性的处理，时间维度错配的话，看似正确的逻辑在阶段中也会产生极大的偏差，特别是在A股这样的市场，市场波动的幅度远远会超过基本面波动的幅度。

如何在投资过程的展开过程中，更多准备科学、合理、复合多数场景的假设可能比投资结果更为重要。因此我们需要定期做记录，在过程中不断总结投资决策所面临的约束条件。

我们习惯于“证实偏差”，屁股决定脑袋，难以公平客观的对待所有影响因素，甚至倾向于选择性无视那些负面因素以支持自己的观点。

而检验假设的正确的方法却是证伪，要努力寻找那些与假设矛盾的信息。我们更喜欢别人认同我们观点，但更有效的却是找到自己错误的证据。

在投资过程中，很多时候会沉迷于收集尽可能多的信息来增强自己自信，会沉迷于细枝末节。然而增加的信息并没有帮助我们做出更准确的预测，我们需要提炼真正影响投资决策的因素是什么，理解核心变量，而不是在非核心变量上纠结。

避免沉没成本的干扰：要改变已形成的投资观念是一个非常困难的过程，因为之前已经投入了大量的研究精力和资金成本，这会导致投资者抓住自己亏损的股票不放。

因此我们需要不断重新审视自己的投资组合，敢于否定自己。

学会节点校验

折现和估值比较体系的构建是一件相对主观的事情。所谓合理估值也只是针对特定约束条件，特定时间维度的，是仁者见仁智者见智。

反而是盈利层面的研究更容易把握。除了PE,PB，PS,PEG，DCF，DDM等估值方法，稳态市值也同样重要，稳态市值代表了公司的核心能力。

稳态市值的构成一是中枢利润，二是稳态估值水平。

特别对于具有周期性属性，一个可预期的中枢利润是非常重要的，这个中枢利润需要对3-5年内的各项业务可视化利润有具体计算。

至于稳态估值水平，这个和企业商业模式，盈利能力，对上下游的定价权，成长性，甚至治理结构，资本市场形象等多种因素相关，需要与同类业务国内外公司或者同类商业模式公司的多重比较，更多依赖于经验。

投资逻辑的时间维度可以很长，但必要的节点校验是必须要建立在一个有限时间维度上的。

这一方面是因为投资决策需要一个相对有效反馈的机制，这个反馈的时间长度要适度，过长可能会使得投资者面对诸如业绩考核、客户期望等不必要压力的扰动，太短则投资回报呈现可能会低于预期。

另一方面，检验时点的建立在于防范对核心驱动因素变化的钝化，在于纠正片面化认知带来的投资错误。因此，年报，中报以及定期的调研都是必不可少的检验时点。

自知之明更胜先见之明

投资一定程度上就是以盈利为目的风险管控活动。

风险是很难被量化研究的，对于每个具体投资者来说大家对风险的理解的是完全不同的，绝对受益者和相对收益者考量的因素也是完全不同的。无论是时间维度，还是偏离幅度也都是不同的。

风险之所以称为风险在于其偶发性和不确定性，这种偶发性也就是“黑天鹅”往往是我们难以通过归纳总结，通过预测判断得出的。

黑天鹅本身在投资过程中是难以避免的，而真正需要做的是在组合的构建过程中，通过对不同品种风险和收益特征的识别，做到组合的可控性，使得最终的结果在自身风险承受范围内。

因此黑天鹅并不可怕，可怕的是对自身可承受风险范围缺乏认知。适合自己的才是最好的。

这也就是基本面研究的意义。总之，二级市场投资是一条没有捷径的辛苦活，我们能做就是专注于过程。

行不由径，惟精惟一。

以上内容仅代表作者的个人观点，不构成投资建议，投资者应基于审慎的态度做出自主决策，风险自担。

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