不确定市场中的确定性收益

不确定市场中的确定性收益

            ——上善若水投资总监侯安扬北大演讲稿

开场白

主持人：欢迎深圳市上善若水资产管理有限公司投资总监侯安扬先生，分享他的投资心得。这是我们北京大学经济政策协会的系列活动之一。侯安扬先生是北大03级城市与环境学院的本科生，后来赴美国麻省理工学院深造，2010年回国创业从事私募基金行业，投资业绩优异，年化收益率达30%，2013年被评为福布斯中国30位30岁以下的创业者之一，也是本年度唯一一位金融行业入选者。

侯安扬：对不起，由于不熟悉路，10公里的路程开车用了一个半小时，提前了一个小时出发还是迟到了10分钟，耽误了大家的时间。这非常符合今天我所讲的主题“不确定性”，因为我不熟悉这一带的路，更不知道因为建地铁改了行车路线，就导致我迟到了。我们在投资中经常碰到类似的情况，就是你面对各种未知情况，尽管你认为已经做了万全的准备，但还是出了意外，这就会让你预期的投资结果出现偏差。

第一部分  简要介绍

今天和大家分享的只是自己的见解，先申明我这些见解不一定是正确的，每个人理解的市场都不一样，并且这个见解也不是你们必须要认同的。

我个人的经历比较简单，属于非金融行业人士误打误撞进来，因为个人兴趣和际遇等一些原因，慢慢就从业余爱好发展成职业了。很早时我和北大的朋友们聚在一起炒股，大家都知道05-07年有一波大牛市，当时培养起不少学生股民，我也是其中之一。2010年毕业后回国创办上善若水基金。目前公司人数越来越多，北大的比较多，做的还算可以。和国内一些做对冲基金的发展历程大致差不多，先是自己炒，然后接管周围亲戚朋友的账号来炒，赚钱了而且自己也乐在其中，就开始想把这爱好发展成终身的职业，慢慢就入门道了。

我们公司一共发行了5只产品，比较老的产品是去年三月份成立，到现在（2013年10月23日）净值1.45，1年半赚了45%。从今年初到现在，盈利超过30%。跟我们认可的几家私募基金同行，比如展博、泽熙、源乐晟、景林、重阳等对比，单就回报率而言还可以，不过我们规模还比较小，没有可比性，我们不会因为数字漂亮就沾沾自喜。投资行业要有客观的评价需要很长的时间，甚至要盖棺才能定论。短期的业绩不重要，甚至有时候是毒药，很多人在某一个特定的阶段业绩特别好，但是在市场中却存活不下来。如果非要考察投资业绩，至少要有一个完整的牛熊周期，最近的一轮牛熊周期应该是从09年算起到当下，所以大家可以去看从09年初到现在有哪些基金取得了好的回报。为了准备这个讲座，我特地去统计了这个阶段我的回报。从09年初到现在，管理的资金增长了400%多，年化回报率超过30%。不过这个回报是因为我资金规模小才有的，将来资金规模大了回报率肯定要下来，希望在未来比较长的时间里能有15%-25%的年化回报。

接下来进入我演讲主题的重点，有两块：一是我对市场的认识，二是基于这个认识之上我对待它的方式，也就是我们公司的投资哲学。

第二部分  认识市场的不确定性

我对市场的总体认识就是：它是不确定的。这句话听起来是废话，但是也是我多年以来总结的经验。我一直认为，对市场本质认识的深刻程度，很大程度能决定投资业绩的前景和可持续性。对市场的认识有很多种，每一种都发展出了不同的投资哲学，甚至影响了产业链。比如，很多人都知道“有效市场假说”，ETF的设计其实就是基于这个假说出发的，确实大部分主动型管理基金就是跑不过市场，它的出现能让你跟得上市场，这足以打败70%以上的基金，慢慢的它就演变成一个庞大的产品类别。

我认为市场是不确定的，而这个认识的反面则是“市场是确定的”。如果市场是确定的，那意味着你知道它的走势，显而易见你就知道怎么从中100%的获利。先要声明，我这里指的是总体市场，一个宏观的、全局的市场，但并不是说不存在“确定的市场”，局部的、片刻的市场确实存在着确定性。我们都学过辩证法，理解这一点应该不会太困难。为什么我认为这个认识很重要？因为这意味着，不可能仅用一种方法能解释全局的市场，也不可能用一成不变的模式来解释发展变化的全局市场。进一步的，我们可以认为，任何一种认识只能解释部分市场特性，任何一种方法也只能抓住部分机会。比如说，“有效市场理论”就没法去解释为什么巴菲特为什么能长期有超额回报，它把巴菲特当成“outlier”（异常值，统计学上的概念）；而巴菲特的价值投资体系，则没办法去抓住癫狂的纳斯达克泡沫，他在纳斯达克泡沫时期严重跑输市场遭受了许多人的嘲笑。当然之后大家都知道潮水退了很多人被发现是在裸泳，而巴菲特确实穿着泳裤。

我们很容易就观察到，有很多人试图去发展一种理念去解释市场上的任何一切行为。我知道很多人不会承认这一点，但大家可以去观察任何一个电视、电台股评节目，观众打电话来问嘉宾说某某股票的看法，嘉宾基本都会答“这个股票走势如何如何”，似乎他每一个股票都知道个所以然。另一个能观察到的现象就是券商的策略分析师经常对每一段市场走势进行解释，或者是不停的预测未来一段时间的走势，预测了一段又一段，每一次都讲的特别有道理，事后来看一半对一半错。这两个例子，一个是股评嘉宾解答每个观众对不同股票的提问，一个是券商策略分析师分析预测市场每一段走势，这背后的理念就是“存在某种范式，它适用于每一种标的、每一段市场”，这就是我不认同的理念。

既然我认为市场是不确定性的，那它的不确定性体现在哪里呢？接下来我会列举一些的例子来说明，这些例子是我在市场中观察到的一些事情。

2.1市场的不确定性体现在：未来的路径难以预测

中学物理课本有一个例子，是讲复杂系统的。这个例子有一个很简单的系统，系统由两个圆球组成，弹珠从上方射向其中一个球，然后反弹到另一个球上，进而再从下方反弹出去。接着科学家用不同的球从不同的角度从上方射进来，试验发现，射入角度相差极其小的两个球在经过两个圆球反弹之后，它们射出去的路径大相径庭。

这个例子反映了一个道理，即是细微的条件决定了路径的巨大差异。这么简单的物理系统可以用公式去算出来它们的具体路径，但是到了复杂的系统里面就完全无法计算了。

这一点在金融市场上经常出现。我拿两个现实的故事来对比，这两个故事大家可能都听过，但是未必像这样对比思考过。这两个故事都是关于企业家和美女的，一个是土豆网的王微，一个是万科的王石。王微05年创办了土豆网，这是中国第一家视频网站，比优酷还早，优酷是06年创立的。但是今天大家都知道，优酷把土豆合并了。为什么土豆网先行，反而被优酷赶超了呢？事后去检验整个过程，你会发现一件小事情影响了整个中国视频网站的竞争格局。这件事情就是王微和他前妻离婚，之所以离婚业内的说法是王微在外面沾花惹草。他前妻提出股权要求，就耽误了土豆网的上市进程。结果因为这事，优酷抢先一步进行IPO。优酷的IPO是2010年12月，土豆的IPO是2011年8月。这个行业是烧钱的行业，谁有钱谁就能做更多事情，优酷拿到钱就拼命做扩张，最后两者差距越来越大，今年优酷就把土豆合并了。我们事后再研究整个过程，发现“企业家和美女”这事影响很大，即使不能说其他原因没产生影响，这件事确实是无法忽视的。这里我想问一下大家：假如你是土豆网的投资者，你在当时会调查细致到知道王微和其他女人的关系吗？假如你知道，那你能进一步知道王微和前妻的婚姻结局吗？假如你再知道，你能知道前妻对土豆股权的索求吗？假如你还是知道，你知道这件事对土豆IPO的影响吗？最后，以上的事情你通通都知道，但你知道土豆IPO对它和优酷竞争格局的影响吗？整一个过程一环扣一环，存在着无限种可能性，事前来看很难去想象和推测，事后去找原因却只有唯一的路径。

再来看看万科王石的故事。王石1999年2月辞去总经理职务，任万科董事长。他2011年赴美游学，期间被曝光一些花边新闻。2012年11月他被《南都娱乐周刊》曝出与田朴珺在美国的亲密挽手照。假如你是投资者，这次你吸取土豆的教训去做调研，你会深入到：王石等人的家庭私生活吗？假如你都有本事去把这些事情调研清楚了，你的调研成本会有多高？最后，这些人错综复杂的婚姻、恋爱以及其他事情，你能有多大的把握判断它们影响到万科的路径？至少从目前来看，王石这件事情对万科的经营没什么影响。你看，同样的事情，有细微的区别，却有截然不同的路径。这不就是上面那个简单的物理系统的现实版本吗？科学家给这种事情起了个名字，叫蝴蝶效应，大家都明白这个词的含义，就不多解释了。我认为这两件事情对比，能让我们对市场有进一步思考。

2.2市场的不确定性体现在：在不同的时间尺度上市场行为不一致

金融市场上，大家最耳熟能详的词就是“泡沫”。如果再进一步追问“泡沫是什么”，很多人就答不上来了。我查过各种说法，比较一致的说法是说泡沫就是市场非理性。但我发现，很多时候市场理性和非理性很难界定。市场的行为是很奇怪的，我总结它最奇怪的一点就是：它的长期理性是由所有短期非理性组成的，它的短期理性在长期来看却又非理性。理性和非理性穿插在不同的时间尺度上。

先来看亚马逊的故事。亚马逊1997年上市，股价从当时的2美元涨到2000年的100美元，然后再跌回去，到2001年就跌到了7块钱。这是个完整的泡沫产生和破灭的过程。在2000年泡沫巅峰时，它比美国两家实体书店Barnes &Noble、 Borders加起来的总市值还大，当时很多股评家和投资者认为这是很荒谬的。我转换一下表述，大家应该更容易明白：2000年的市场预言亚马逊比两家实体书店加起来都要值钱。但是，这个看着很非理性的预言最后却成为了理性的事实。亚马逊13年股价超过300块，市值超过1500亿美元。而那两家实体书店中的一家已经倒闭了，另外一家也转型经营网络书店，今天它们无论是业务量还是市值加起来都没有亚马逊的零头那么大。这个例子很有意思，它给我们提了这么些问题：2000年的纳斯达克泡沫为什么会这么非理性？这么非理性的泡沫，为什么到了今天很多都显得理性？毕竟亚马逊确确实实的成为彻底改变人们生活的世界顶尖的公司了。

除了以上这个例子，我们还经常看到公司的经营信息对股价产生波动。它每一小步走势，都显得那么理性，它经营状况好了，市场就往上走；它经营状况差了，市场就往下走。然而如果回头来看，这些市场反应属于过度行为，当时片刻的业绩好，在整个公司的发展过程中显得无足轻重，美国有许多学者做的实证研究都证明了这一点。

在市场里，很多事情当下觉得荒谬，但是事后去看这些事情，却又有道理。但也有很多事情当下觉得荒谬，事后去看呢，还是很荒谬。这就是市场一直存在着的不确定性。我们很多人没有经历过纳斯达克泡沫，很难想象当时人们为什么这么癫狂。当时大家都预期互联网会带来深刻的影响，今天确实成为了事实，我们的生活都离不开互联网，互联网巨头也产生了。但是这个预期当时确实是不确定的、非理性的，是你无法确认的。不仅是互联网的例子，美国上百年前新兴的、看起来非理性的事物，就像当时的美国铁路，也经历了泡沫的产生与破灭。但到了今天，铁路确实是很习以为常的东西、甚至是旧有的事物了。为什么市场的不确定性一直存在，其中一个原因就是这种非理性和理性经常互相转换，你用不同的时间尺度去思考市场行为，就非常的混乱，甚至完全无法鉴别。这里，我提个问题供大家思考：今天移动互联网相关的公司被爆炒，像手机游戏今年更是股价翻了好几倍，大家觉得市场这个行为是理性的还是非理性的？

2.3市场的不确定性体现在：在未来存在着永远都没法知道的事情，而它们对市场产生了影响

所谓“永远都没法知道”的事情，就是意外事件，谁都想不到。从常识出发，我们很容易理解它。但是，金融市场里却有各种各样的看法和我们的常识违逆，其中一个被许多人认可的就是“股价反映了一切”。如果这个看法成立，那意味着说股价把过去和未来的所有事情都贴现了，你之所以亏钱，是因为你不知道所有的事情。有效市场假说对这点非常的认同，当然后面因为有大量的实证研究证明它的不对，就发展出来强有效市场、半有效市场、弱有效市场等分类，试图去修补这个缺陷。

我对市场多年的观察告诉我，常识更靠谱，金融市场并没有知道所有的事情，即使是过去的事情也不是所有人都知道的，未来的事情更谈不上了。我接下来会给大家演示这三个案例来说明我对市场的观点。

首先看08年汶川地震下的东方电气。当时我还在学校读书，印象特别深刻。这里我们能看到意外事件是如何影响一个公司和它股价的。东方电气是一家四川的公司，它有个分厂在四川省绵竹市，就业务上来说，它占了东方电气营收的20%。汶川地震后，这个分厂被毁灭殆尽，之后东方电气的股价就接连大跌，一周就跌了差不多30%，很快就跌了超过50%。大家可以回去看它的股价走势图，在地震后的交易日东方电气就直接跌停。

第二个案例跟第一个类似，是2011年的温州动车事故。温州动车事故发生后，所有的高铁相关的股票都跌了很多，包括高铁硬件供应商、基建以及铁路运输类的股票，凡是和铁路有关系的股票都被波及到了。这里有一张是中国中铁港股走图，它家业务是铁路基建，可以看到，在事故发生后，股价一直往下跌，但是后面又涨回去了。

我上面所讲的两个例子，就是塔勒布所说的黑天鹅事件，你永远预想不到它们的出现，事件发生之后股价才开始反应。今天我们也知道，无论技术多先进，你也无法确切知道地震和交通事故在哪个时间发生。由此可以看到，市场并不是将所有的风险都贴现在股价里。所谓的市场有效的理论，强有效市场也好，弱有效市场也好，最多也只敢说“股价包含投资者知道的信息”，但显然投资者很多信息没法知道。

还有一种情况，看起来很像黑天鹅事件但实质上又和上面的两个例子不一样，可能会引起大家的混淆。我这里举最近一家美国公司的例子，这家公司英文缩写叫CLSN，宣称发明了一种叫ThermoDox的技术，据说能够通过一个特殊的运输载体，把药物输送进病人的肝脏里面，然后释放药物出来杀死癌细胞。就这么一个神奇的技术，让它的股价半年里上涨了4倍，但是在它的三期临床医疗试验失败的消息出来当天，股价就跳空下跌了85%。很多做投资的朋友都喜欢谈止损，我想请问这些朋友：在这种情况下，你们怎么去止损？直接跳空85%，没有任何手段止损，唯一避免亏损的就是之前没有买到它。其实这个案例我认为不是黑天鹅事件，当时我看到雪球上面有个学医的投资者讨论过这家公司，他根据这个公司的介绍，通过医学知识去判定这个事情不靠谱，还通过期权做空它，赚了很多钱。另外，我发现它在跳空下跌85%之前，已经出现股票大幅抛售的迹象，从经验来看应该是暴跌前已经有人在大举的卖出。这个案例与上面两个案例的不同之处是，它后面的暴跌其实是可以避免的，你得有足够的知识去判断；而且，它之前有走弱的迹象，确实有风险贴现在里面，但是依然不够充分，我打个比方：它的试验失败的消息足以让股价暴跌90%，但是之前一小部分知道这个内幕消息的人只让股价跌了5%，后面的85%是等公开消息出来后其他投资者来推动的。这不是严格意义上的黑天鹅事件。

2.4市场的不确定性体现在：当下的确定性无法完全决定未来的确定性

在这部分，我给大家介绍大家都知道的腾讯公司的例子。这个例子我认为足够启发我们对所谓的内幕消息的思考。在座的各位应该都有用QQ和微信了，也都知道马化腾是腾讯的创始人了吧。通过马化腾的经历，我们看看是不是知道了所有内幕消息后就能赚大钱呢？这是腾讯04年上市以来的股价图，标注的部分就是马化腾几次比较大的减持，对应这股价图看大家能发现马化腾每次都能卖在最低点，我标注的是他比较重大的减持。第一次减持在05年7月份，6块钱减持很多，减持之后1年股价却涨了300%；第二次减持在08年10月底，之后09年是大牛市，涨了285% 。第三次减持在2011年156块的时候，因为马化腾和投行对赌失败被迫减持，60块钱卖了，当时股价是160块，一年后涨了15%到了190块。今天（2013年10月23日）腾讯是400多块。还有，腾讯在更早没上市的时候，马化腾想100万卖掉QQ，但是和对方价格没谈拢，对方觉得太贵，只愿意开价60万。最后马化腾没卖，只好把QQ继续经营下去，今天变成1000亿美元市值的公司。

我相信，在座的人没有任何人比马化腾更了解他创办出来的腾讯，即使马化腾了解腾讯过去的信息了解得那么多，都没法对未来股价有准确的判断，否则他就不会这么三番四次减持在低点了。这意味着，你即使做到极致了解全部的过去的信息，或者说在所有人中你知道的最多，也不一定能判断未来的走向。

2.5市场的不确定性体现在：它是动态的，进化的

究竟市场是动态的还是静态的？从我的实践来说，市场是动态的，是会进化的。如果它是动态的、进化的，那意味着你了解它的今天，但你很难了解他的明天，因为明天它却会变成另外的样子了，就跟“人不能两次踏入同一条河流”的道理一样。

我举三个例子。首先第一个是格雷厄姆，他写的证券分析，有提到算企业清算价值，如果总市值比净营运资本低，买的话就是没有风险的。我们可以借鉴这个思路建立很简单的财务模型去寻找公司。但是，你如果真严格按照他这个方法，是赚不到钱的，因为现在几乎找不到这种公司，即使你找得到，它的流动性也极其有限，你买啊买很快就没人卖给你了，你自己就把价格抬高了。第二个例子就是杨百万的故事。杨百万是倒卖国库券发家的，他利用不同地方的国库券差价，来回坐火车倒卖发家。我还见过与他类似的案例，就是当时有些人倒卖银行承兑汇票赚钱的。第三个故事是我经历过的。ETF刚上市的时候，交易价格与基金净值有大幅度折价，你可以利用价差套利赚钱，最高能一天赚4%，当时要是你勤快点几乎是一个月可以翻倍的，但很快这种机会就没了，市场很多人知道这种赚钱法，就都涌进来，套利空间自然而然就消失了。其实，以上三个故事，到今天都没有这种机会了。但这里提这三个例子，是想让大家看到，市场是在变化的，我们不能静态看待市场，以前有这样的投资机会不代表以后还会有这样的机会，以前的投资方法奏效不代表以后还继续奏效。

MIT有一位华裔教授叫罗闻全，是MIT的金融工程实验室的老大，他提出了“适应性市场假说”，认为市场就像是一个生态系统，里面充满着不同生物，它们就跟自然界一样会逐渐进化，会优胜劣汰。这是他的理论，在业界很震撼，据说他可能会拿诺贝尔奖。如果他的理论成立，意味着作为生态系统的一员要想生存就必须要进化自己。同时，它还隐含着更深一层次的意义，意味着过去的方法在未来可能会失效，上面几个例子就说明了有些过去有效的方法现在是失效的。

这五点是我对于市场的一些认识，是我长期观察和总结得出的结论，不是全部的认识，但是我认为足够说明“市场存在不确定性”这一点。在市场生存，首先是要认清市场是怎样的东西，再去探讨怎么应对它。接下来的第三部分，我就讲我们怎么面对这种不确定性。

第三部分  我们处理不确定性的方式

首先，我认为面对市场的不确定性，得有概率性思维。但是，要做到这点比较难。很多时候，明明是你看着确定无疑、言之灼灼的东西，后面就变得不一样。但是呢，人又有健忘性，之前说过的话是对还是错的，压根儿没有意识。更要命的是，人的心理上还排斥自己认知错误，会把自己以前看对的观点强化，不管这个对的观点是有理有据得出的还是瞎蒙的，久而久之就觉得自己特别无敌，所以我们在券商的报告里能看到类似“正如我们所料”这种算命大师的说法。

我认为，在市场里生存，得要客观认知自己，知道自己的认知不是百分之百正确的，事实往往不如你所料。我这里用了张图来描述认知和事实的关系，它的意思是：你可以非常接近这个事实，但是你很难100%完全掌握它，而且越接近后面，知道事实的成本越高。大家都学过极限，你可以趋近于它，但很难达到它，存在着永远无法达到的空间。为了更好的接近事实，又不承担过高的成本，是不是有更艺术化的处理方式？这就要用到概率性思维，把你认知层面的缺陷进行一些处理。

我再介绍下对认知和事实的分类，这样大家就明白我这样处理未知事情的缘由。首先，事实划分成“真理”和“谬误”，认知划分成“知道的”和“不知道的”，这样22就有4种情况。第一种是你所知道的事实，事实是真理，你也知道它，比如在座的各位都知道，中华人民共和国在1949年成立，这个是真理，也是你所知道的事实。第二种是你知道的谬误，比如说几百年前的地心说认为地球是宇宙的中心，现在我们都知道这是谬误，但是当时并不是，科学家确实是这么认为的。第三种就是你不知道的事实，这个事情你不知道，但却是真理，比如日本海洋面积比中国大，这个事情我相信在座的很多都不知道，它是个事实，但是很多人不知道。第四种是你不知道，而且事情本身是谬误，就像我刚刚提到的那个美国医药公司的事情，在我讲之前你不知道它的存在，但它本身是错的。

这些划分是很有意义的，一划分了就能明白总有事情是你没法知道的了。从对市场的认知来看，如果你想胜出，你需要做的是：事情是真理，你知道，但别人不知道，言下之意就是你有更多更出色的认知，那你就能赚钱。你要防止的情况是：市场知道这件事，但你不知道，言下之意就是你了解的不够，那你可能就要亏钱。

似乎这样划分起来很简单，你在市场上知道得多就行了，是吗？可惜事情没那么简单，因为市场的预期可能影响未来，这就是索罗斯所说的反身性。他的反身性理论认为，市场存在的事实和预期互相影响，互为因变量和自变量。从长期实践来看，索罗斯对市场预期和事实的看法可能是对的，有些人认为事实就是事实，预期就是预期，但是他认为有时候预期会让假想的事实变成真正的事实。

你要考虑认知、事实、以及认知和事实纠缠不清的关系，这非常复杂。以我目前的能力范围，很难去控制。至少我们没有到索罗那种影响市场预期能力的时候，我们所能处理的就是我们自己的认知层面，然而我们认知又不是100%正确的，就得留有余地，所以为什么说我们需要概率性思维。

应用在投资领域的概率性的思维，我们的做法是把人的一些定性化的东西转化为定量化的东西，去衡量你的能力。举例来说，最近金融圈子有一件大事，就是在评比《新财富》最佳分析师，买方去给卖方投票。这个其实就是把定性的东西给定量化的方式，分析师的能力是定性的东西，他得到的票数是量化的东西。至于它准不准确，那另当别论。

我们做过一个研究，把分析师对公司的看法和公司未来的股价作了的一个处理，发现有些分析师靠谱，有些不靠谱。而且，很多靠谱的分析师不在《新财富》获奖名单上，有些不怎么靠谱的却是金牌的分析师。这说明这套量化方法是有些缺陷的。那有没有一个可以改进的方法呢？我认为是有的，这里我介绍一下我们的方法，是一套把难以量化的投资能力去定量化的方法，更是让你培养概率性思维的方法。

评估体系如下。第一步，对某个事情做概率性判断，你认为它完全是对的就给100%判断；你认为肯定是错的就给0%的判断，你完全不知道的，就给50%；你认为它可能对的可能性比较大，就给50%到100%的概率，比如70%、80%；如果你认为它错的可能性比较大，你就给0%到50%的概率，比如20%、40%。第二步，你对很多事情都持续做这种概率判断。并把它们都记录下来。第三步，你上面做的判断很多事情之后就会水落石出，有一些是你判断对的，有一些是你判断错的，你需要按0%到100%的整数分数分别统计这些事情的正确性，总共有11档。统计到一定数量时，你就可以来评估下客观情况和主观判断的差距了。

比如你评估了1000件事情，其中100件陈述你给了80%概率认为它们是对的，结果这100件事情中有85件最终被证明是对的，那就是你预判的概率和实际的概率差距只有5%，说明你的概率性思维很强。如果这100件事情中只有30件最终被证明是对的，说明你估算能力很差，因为事实上只有30%而你却给了80%。这是处理“80%”这一档的做法，其他10档的做法全部以此类推。

我后来读了一本书，叫《风险思维》，比我们做的更好一点，但核心理念是一样的。它定义了个“风险商”的概念，可以用来评估你处理不确定事情的能力。这本书有个桥牌的案例评估。它发现，对于模棱两可的事情高手和新手的评估能力无明显差异；而对于非常肯定的事情，新手往往有所畏惧，不敢给出肯定的答复；而对于非常否定的事情，新手往往心存侥幸，否定得不够彻底，而高手和新手的区别在于这里，高手敢押注100%或0%，事后判断他们的押注是很正确的。对于极端确定的事情，高手有绝对信心，新手则要么过于保守，要么过于激进。

这个评估对投资有什么意义吗？我认为是有的。我们的做法是，如果评估一项投资——不管是评估模型还是评估个股，我们有极大的把握，我们就敢下注；而对一些介于中间模棱两可的机会，我们就放弃。

事后我们有一个评估问卷，大家可以填一下，并留下邮箱，我们会把您的风险商反馈给您。

有概率性思维之后，应该怎么应对不确定性呢？

3.1 直接面对不确定性

首先第一种方法是，我们直接去面对这个不确定性。道理很简单，就是不管未来出现什么情况，寻找能大赚小亏、期望收益为正的投资机会。换种说法就是：寻找不对称的风险收益的投资。比如说我和你扔硬币，正面我赢1块，反面我不输钱，不管硬币是正面和反面，反正都对我是绝对有利，那我还会在乎怎么扔吗？这种投资机会在市场上是有的，类似于一些价值投资者说的“安全边际”的概念。

可能有朋友在嘀咕，真有这么好的事情吗，风险和收益不是成正比吗？事实不是这样的。在市场中不是承担的风险越高越好，有些风险你承担了之后，反而是高风险低收益的，这种风险要去回避它。而我们要做的，尽量集中精力在低风险高收益的领域内。要强调的是，我们投资的一个基本要求就是即使押注失败，也不会伤筋动骨。之前我说了，要投在自己有极大把握甚至敢于给予100%有把握评价的机会里，但事实上你的100%确实不等同于未来的100%，那就得小心，别过度押注。总而言之，我认为“留有余地的不对称风险机会”是这个理念的核心。

那具体怎么做呢？肯定没法一言两语讲得完，不过我发现，这种投资机会经常在不同金融工具的组合应用中产生，这就要求你非常熟悉金融市场和金融工具。

这里我介绍一本书，叫《点球成金》，是迈克尔.刘易斯写的，他写过两本很有名的书——《大空头》和《说谎者的扑克牌》。《点球成金》不怎么有名，是改编自一个真实的故事。美国有个棒球队的总经理，在有限经费下，利用统计分析的方法，买很有缺陷但很有特点的球员，他把这些便宜的球员组合起来，队伍却变得很强大。这个就是辩证法论述的整体和个体的关系，把不强大的个体加起来反而变成强大的整体。这本书也改拍成了电影，大家可以去看看。你不需要跟皇马一样集中一堆明星，因为这样一来成本很高，二来可能做不到。

举个智能手机的例子，07年苹果推出了iphone，当然现在我们都知道iphone引领了一批智能手机的厂商，彻底颠覆手机这个行业，但是当时大家不知道智能手机未来会如何。当时有人针对“智能手机未来前途如何”做了非常聪明的下注。我想问一下大家，如果你处于07年这个时候，你怎么下注这个事情？

（观众回答：买智能手机的股票，同时买多空期权。）

好，你的方法可能也是很不错的选择。我讲下那个人是怎么做的，他同时做多诺基亚和苹果，苹果是智能手机的领导者，诺基亚是传统手机的领导者。同时两边下注，如果苹果赢了诺基亚，那么赚了苹果的钱，输了诺基亚的钱；如果诺基亚赢了，那么赚诺基亚的钱，输了苹果的钱。有可能总和还是输，但是如果你研究发现新产品替代旧产品时，经常会让整体市场变大。你不知道智能手机是否能打败诺基亚，但是你知道手机行业要扩大。这时，做“苹果+诺基亚”的组合就能极大概率赚钱。事实证明，07年的时候下注诺基亚20块钱，现在7块钱；07年苹果100块，目前苹果股价即使跌下来也有500块，如果当时同时做多苹果和诺基亚，你还是能赚大钱，虽然没有你全仓押注苹果赚的多，但是你实现了“不管硬币是正面还是反面，我都挣钱”的投资。

类似的还有两个例子。911之后，美国股市停市多天，9月17号才开市。大家都知道，911是恐怖分子用飞机撞大楼的，航空股首先被冲击。在停市的那几天各大媒体上都是铺天盖地的利空消息。当时，投资大师邓普顿做了一个很经典的下注，他在开市的时候同时押注多家航空公司，投资一个航空股组合。他赌的是“不可能美国所有航空公司都破产”，他当时选股方法就是哪家航空公司跌超过50%他就买哪家，最后他成功买了三支股票——美洲航空，大陆航空，全美航空，半年的收益分别是61%、72%和24%，这是半年的收益，相当可观。当时押注单个股票是不行的，但是押注一篮子股票胜算很大，即使失败也不会伤筋动骨。还有就是我们刚讲过的例子。

下面介绍的是我们这两年做的比较经典的例子。11年下半年温州动车事故后，高铁相关股票大幅下跌。其实只要股票出现剧烈波动都有机会，当时我们在博客上就提到了我们密切关注广深铁路，中国中铁，中国铁建，这三个公司股价跌得很厉害。高铁被停工，对他们有影响，但是其实没有被严重冲击。当时高铁项目被无限期停工了，市场反应剧烈。而我们下的赌注是，高铁股票值得买。我们的分析是这样的，既然市场因为高铁项目被停工而剧烈下跌，后面有两种情况：一是高铁项目复工，市场上涨；二是高铁项目继续停工，那市场因为之前已经大跌了，后面继续因为同样的信息股价被大幅冲击的可能性小。整体来看，这笔投资组合值得做，而且跟高铁复工不复工关系不大。事实证明，市场过度反应了，中铁、铁建后来很快涨了。直接面对市场的不确定性，就是利用里面一些不确定的东西，从不确定性中构建投资组合，会有很高的收益。

3.2  以确定性为起点，从极高概率的历史进程去推导投资策略

应对不确定性的第二种方法是以确定性为起点，从极高概率的历史进程去推导投资策略。很多宏观数据有一个特点，它的变化是长时期、缓慢的，有极高程度的确定性，它的变化其实是某种历史进程的演化。每个个体对历史进程的反应不一样，有些被直接冲击，有些不会受到冲击，同时所受冲击的大小也有差异。举个例子，中国的城市化率这个宏观数据，在很稳定地慢慢增长，现在已经超过50%。这个看起来不起眼的数据，却伴随着很深刻变迁，产生了无数的机会，比如房地产、政府投资。这个数据它反映的时间之长，影响范围之广，历史意义之大，是史无前例的，那是不是可以从这个确定性很强的数据去推导一些事情？这个其实就是我们对宏观经济数据的一个思考方式，我们用这些宏观数据去建模。

传统方式对宏观数据的解读，我认为主要有两方面的问题。第一，线性化的解读，尤其是一些经济学家，看着某个数据就必然有某个结论，比如说看到CPI提高就说通胀来了，但其实事情没那么简单；第二，静态的解读，他发现过去“因为A，所以B”，那未来还是“因为A、所以B”。

可我们观察发现事情也往往不是这样。比如之前我们举的土豆网的例子，一桩婚姻影响了中国网络视频竞争格局，简直就是“一个馒头引发的血案”一样，但你不能因为土豆网这样了，也推论万科会这样。再比如城市化进程，绝大部分直觉反应是房地产收益，农民受害。但是除此之外呢？很多人想不到了。我举个例子，方便面的生产商发现，自家的方便面跟中国的投资密切相关，为什么呢？经过层层研究他们发现，因为投资需要民工，民工往返城乡坐火车，路上要吃方便面，于是它们就受益了。这个案例具有典型的非线性特征，但很难找到。再举个例子，中国生产要素价格上涨也是一个重大历史进程，很多经济学家都认为这个是负面新闻，但我们会去建模寻找其中的有利部分，还真被我们找到了。在这个过程中，有些纺织厂被迫转移到东南亚等低价格的劳动力市场，比如港股里面有个天虹纺织，迁厂之后业绩大增，这个不起眼的股票从最低点算起股价都涨了10倍以上。

历史进程和公司发展之间的因果关系、相关关系都是动态的。比如06、07年炒股的时候，南方航空是航空股龙头，它有大量的美元债务，人民币升值，相当于债务就减少了，航空公司就从中受益了。其实，10年之后人民币还在升值，这个投资逻辑还是成立的，但是这个影响对航空公司的业绩影响已经很小了，有更核心的因素在主导航空公司股价，所以如果你再像几年前那样因为人民币升值去投资航空股，那就投资失败了。上面那个政府投资和方便面的例子，其实也存在着动态变化的可能。比如要是民工都留在城市了，下次再有投资，民工不坐火车往返，也不需要在途中吃方便面，那方便面可能就不会跟着政府投资水涨船高了。

接下来，我会论述这些年我们在这方面见到的经典投资和我们自己亲身经历的投资。

首先是一个从“人民币升值”的历史进程中获利的例子。大家都知道，人民币升值在过去很长一段时间内是确定无疑的事。今天人民币还会不会升值可能有些疑问，但是06、07、08年的时候人民币升值是极高的确定性过程。当时人民币即使看多，也没有工具做多获利，但是有人却很聪明利用了国内外的黄金期货去做多人民币。08年国内的黄金交易所刚刚开始交易，但黄金的定价权在国外，国内黄金的价格跟随着国外黄金的价格在变化。那个人做多国外黄金，然后再做空等量的国内黄金，把黄金价格的波动对冲掉，黄金的涨跌对他是没有任何影响的。因为人民币是升值的，他这样“做多国外黄金、做空国内黄金”的手段，相当于做多了人民币，最后净赚的是人民币升值的钱。期货都是带有杠杆的，通过合适的杠杆比例内，他最后比较稳定地赚取年化20%多的收益率，是很确定的一个收益。

第二个是关于桥水基金创始人达里奥的例子。桥水基金现在是全球最大的对冲基金，掌管了1200亿美元，这个交易是达里奥80年代初实现的。当时麦当劳找他，麦当劳要生产麦乐鸡，这个售价要稳定，但是麦当劳发现鸡肉价格波动大，想对冲鸡肉的价格，却发现直接对冲鸡肉价格是不行的，因为没有鸡肉的期货交易。怎样来实现鸡肉价格的对冲呢？达里奥发现鸡肉价格是由成本推动主导的，影响鸡肉价格的因素——小鸡、玉米和豆粕，这三者是鸡肉价格的主要构成部分。它们与鸡肉之间的价格关系相对比较稳定。小鸡价格波动大，也没有期货产品，但是它占鸡肉成本比重小，可以忽略。而占鸡肉成本较大的玉米和豆粕有很成熟的期货交易品种。麦当劳希望麦乐鸡零售价稳定，鸡肉价格不要波动。达里奥就把玉米和豆粕合成期货，帮麦当劳对冲鸡肉价格。这个就是在很高的确定性的情况下，通过适当的交易去实现对冲的做法。

第三个是我们这两年的一个投资案例，是从“利率市场化”的历史进程中推导找到的。在这套思路的指导下，我们开发了“小银行+大地产”投资策略，通过小银行和大地产组合去对利率市场化进程进行下注。利率市场化是当时可以看得见的，比较确定的进程，它对每个企业都是有影响的。我们发现，利率市场化意味着非市场因素起的作用在减弱，市场因素的作用在增强。我们当时就通过模型来测算哪些企业对这个利率市场化的敏感度比较强，利率对哪些企业的利润有影响。最后我们发现股份制银行和大地产这个进程中最受益。股份制银行比较灵活，像民生银行一样，它可以少做一些低息的房贷业务，然后高息放贷给小企业，但是四大行做不到，因为大银行是国家进行宏观调控的工具，起着稳定中国金融体系的作用，不是什么利润高就去做什么的，而股份制银行则不一样。那么大地产呢？大家知道对地产而言，资金成本很重要,利率市场化进程会促使地产公司之间的资金成本差异变大，大地产商拿资金的成本比小地产商有优势，因为在市场因素主导之下，资质好的公司拿钱的成本就是要比资质差的要低。今天回头来总结一下这个大小银行、大小地产的差距，我们用数据说话：从2011年开始到今天，小银行，比如民生、兴业、华夏、平安等平均涨幅有40%多，而四大行只有5%的涨幅。我们来看下大地产和小地产的差距，这里小地产我用地产指数代替，因为地产指数代表着整个地产行业的总体情况，相当于小地产和大地产的集合，这样更严苛。大地产股我们以万保金招为代表，它们从2011年开始到今天的平均涨幅到23%，但地产指数涨幅只有4%。更明显的是港股的大地产商——中海、华润两家大地产公司的平均涨幅有70%几，但恒生地产指数涨幅只有2%。为什么它们涨幅会更好呢，如果你去仔细研究它们，会惊讶的发现，它们的长期资金的成本非常低，只有3.5%左右，现在小地产公司的短期资金成本都到了10%以上了，甚至超20%，这怎么能和中海华润竞争啊？这就是我们通过巧妙的组合，赌利率市场化的进程会继续延续，我们在这个过程中通过金融工具实现了很确定的收益。

下面我和大家分享一下我们近期开始做的研究，三个宏观数据，分别代表着非常重要的历史进程。

1.服务业兴起。我认为这个是中国未来十年很重要的事情，你会看到服务业占GDP比重会逐步的提高。服务业有足够的广度和深度，能深入到各个企业里面去，会创造大量的就业机会。但是它影响的东西目前很难说，我们正在努力寻找。

2.房地产利润的正常化。原来决定地产价格上涨的因素今天差不多已经没有了，房地产泡沫破还是不破，大家都存疑。不管怎样至少有个结论：房地产的利润不可能再继续高涨了，它会趋向于正常化。可能这对很多人以及政府来说是负面的信息，但是我们是这样看的，凡是泡沫的兴起和消灭都会带来新的投资机会。每一个历史进程都会带来受益方和受害方，它们是硬币的两面。我们相信在这个过程中会有人受益于此。

3.中国贸易顺差再平衡。大家可以去看中国进出口数据的差额，中国已经开始在贸易政策上做调整了，这个在未来会带来很大的影响。我们知道，加入WTO之后，很多企业发生了翻天覆地的变化，尤其是做出口的企业。过去十来年，中国一直是重商主义的做法，之前国外经济没问题、出口的基数也小，大家没太多意见。但是今天情况完全不同了，国外经济不行了，中国出口的金额极其庞大，引起了国外尤其是美国的抵制，今后再扩大出口的可能也比较小。而且很多数据表明，中央现在是在持续地鼓励进口和对外投资。这会是个漫长的过程，具体影响要做研究。

3.3  直接寻找市场的确定性

上面我们讲了两种应对不确定性的方法，第三种方法是比较直观的：直接寻找市场的确定性。虽然市场是高度不确定的，但是我们在市场里面，能意识到市场存在着某种秩序，市场确实是有限度可预测的。金融市场演进上百年，很多东西物是人非，像道琼斯工业指数那样标的都换了几茬了。有人问JP.Morgan，市场会怎样？JP.Morgan说：市场会波动。这就是JP.Morgan对市场的看法，就是他认为市场一直会波动。但是除了这点外，还是有一些其他一直不变的东西，就是我们一直努力寻找的市场本身的某些秩序。我们一直在思考，但是也不可能完全弄清楚它的的本质，这个需要我们终生奋斗。

我这里跟大家分享一下我们对市场的一点认识，然后再分享我们基于这个认识之上做出来的低预期模型。我们认为，市场具有均值回归特性。均值回归特性长久存在于市场中，因为资本永远追逐高利润，哪里利润高资本就追捧哪里。追捧的人多了，大家分到的蛋糕越来越少，产生亏损，顶不住的人逃出来，剩下的人又有更大的蛋糕。周而复始，就让市场呈现了均值回归的状态。

举个例子，这个例子的主角是可口可乐和它的小伙伴们。巴菲特80年代投资了它，它是巴菲特一个非常经典的投资，投资之后，很快就涨了数十倍，从80年代到2000年时，可口可乐基本一直处于上涨的过程。而2000年之后就表现非常一般。我想说明的是，即使再强大的公司，也有不行的时候，也得服从均值回归的过程。看这里的几张图可以发现，从00年到现在的13年间，可口可乐只上涨了70%，它的对手百事可乐上涨了160%，星巴克上涨了1200%。大师投资是要学习，但是有些事情如果更加客观对待的话，会更明白一些。巴菲特虽然是股神，但他在00年后没有卖出可口可乐也是一个错误，其实他自己总结也会后悔没有及时卖掉可口可乐，因为他当时已经进了可口可乐的董事会，不好意思卖，或者是还有各种其他原因没有卖。再看星巴克，它可是重演了可口可乐在中国扩张的历程，是不折不扣的大牛股，这可是巴菲特最拿手的消费股，但巴菲特为什么没有买到星巴克呢？应该是他错过了。我认为，做投资不能一面倒看事情，即使他是大师，也有不好和不对的地方，我们要对此总结学习。下面介绍下我们做的低预期模型，这是我们在市场长期而言会均值回归的认识上做的一个模型，历经了很多考验，给我们带来了很多的超额收益。它的原理就是上面所说的那样，就是如果某段时间企业特别低迷，市场特别不待见——对它没抱指望、低预期，比如说今天的中国铝业，预期特别差，那么企业家或领导人会有很大压力，就采取措施改进。改进了之后，只要市场宏观环境稍微好一点，很多利润就又回来了。其实基本上所有的行业都有周期，但是周期的长短不一。但是市场往往不是这样想的，市场在低迷的时候会给低迷的价格，市场在高涨的时候也会给特别疯狂的价格，但我们要明白现在给低迷的价格不代表未来也是低迷的价格。

为什么低预期会有高收益？我们来看看，预期与未来事实的关系有四个分类。第一类是你预期很高，事实还高于你的预期；第二类你预期很高，事实低于你的预期；第三类是你预期很低，现实高于你的预期；第四类是你预期很低，事实还低于你的预期。有点拗口，但是应该比较容易理解，我们举案例来理解：

现实高于高预期的，比如说腾讯，腾讯的微信，大家对它的预期是比较高，而它做的很好，比大家想象的还要好。这种类型的公司往往产生超级牛股，但是概率极小。

现实低于高预期的，比如过去一年的贵州茅台，大家对它期望还不错的，结果它现实不行，远远低于大家的预期，股价就出现了很大的回落。这种类型的公司概率很高，尤其是在成长股上特别明显，你认为它是凤凰，结果最后发现是个乌鸦。

现实高于低预期的，比如今年的格力，大家对格力都不怎么看好，认为它太大了，而且行业不性感，就给它比较低的估值，但是其实它一直做的很不错，即使今年大盘不给力，截至到今天格力还是上涨超过10%。

现实低于低预期的，比如今年的中石油，大家已经对中石油的预期很差了，但是结果发现它比你想的还要差。

客观地说，大牛股经常出现在第一种类型公司里面，这里我们对概率做了统计得出的数字，但腾讯这类的公司基本是凤毛麟角、万里挑一，我们也很希望能选择到这类型的公司长期持有，但我自认为目前这个还不在我的能力边界内，以后希望能达到这种水平。

我们的低预期模型重点关注现实高于低预期的公司，我们发现，只要我们不停的去投注这类型的公司，就持续的有超额收益，把这些超额收益累积起来，我们的总体收益就很高。接下来我举一些我们在A股和港股中做的例子来说明。

A股我举长城汽车的例子。汽车股去年我们很认可，9月份有记者采访我时，我当时就明确说看好汽车股，但是当时汽车股普遍看起来不咋地，因为有很高的库存。但是事实却是，SUV一直在热卖，卖得很好，尤其是长城搞的低价SUV。你如果去买宝马会发现宝马一般很少断货的，但是你要是去买长城SUV，要等差不多两个月才能拿到货，因为货很紧俏。整个SUV汽车市场都在扩张，我们了解到很多家庭都希望有一辆SUV，因为SUV最适合家用，而长城在它那个价位是性价比最高的，所以它股价走势一直上涨。当时长城股价是15块，今天是50块。但是，当时的长城符合我们的要求，今天的长城就不符合了，我们早就卖光了。为什么？因为它不低预期了，现在大家很乐见长城继续走好，但其实它面临的不利因素比原来多了很多，特别是很多厂商都觊觎它这一块肥沃的市场纷纷冲了进来。

再举个美即控股的例子，这是我们在港股里面做的比较成功的。大家都知道美即面膜，大街小巷到处都有，女同学可能更注意到它，男同学估计是陪女朋友逛街时才知道它。我们去年发现它时，它的市场份额已经是全国第一，占了中国百分之十几的份额。可是，市场上普遍的认识是：面膜的制造门槛很低，就是一张纸加一点水，没什么门槛，所以美即尽管增长很快，但还是不认可。而这符合我们的低预期模型，我们对它做了深度的基本面研究发现，这个行业整体处于非常好的阶段，不管美即，还是相宜本草，还是我的美丽日记，都赚钱。当时我们买美即的时候是2块多，今年8月它被欧莱雅收购，现在已经6块多了。

第四部分  总结及其他

今天演讲的主体内容就是我们对市场不确定性的认识以及我们应对市场不确定性的方法，下面做一个简短总结：

1. 尊重市场的看法。市场它有很多非理性的东西，但是长期来说，市场是理性的，即使你认为它是非理性的，可能背后也有很多机制促成它非理性，应该更努力去了解。

2.  市场是动态发展的。市场需要长期的观察和跟踪，不是说你买了什么股票，你就可以不管不顾。对我们来说，我们要时刻保持对新东西的学习，免得被市场淘汰掉。

3.  市场不是一直有效的，也不是风险和收益一直成正比的。我举个例子，这个例子经常在说明市场有效性的时候被拿来用。路上有100块，认为市场是有效的人说：这100块肯定不会有。为什么？因为有也会有人捡走。但事实上这100块钱掉在地上，有人捡到它，有人捡不到。市场的运作其实也在重复这个过程。怎么去应对呢？我们对自己的要求是不断地去了解它，你越了解它，就能更深刻的去理解市场隐含的信息。用柯南的话说：真相只有一个。但这个过程很费事，很痛苦。

4. 具备熟练运用各种金融工具的能力。股票和债券是最基础的资产，但是我们和很多投资人交流的过程中发现，做股票的人只谈论股票，做债券的人只谈论债券，井水不犯河水。我们从学校里学到很多基础课程，相比目前大部分投资人会有个好处：我们懂得很多基础知识，知道什么是可转债、股指期货等，有新工具掌握起来也不那么难，像这些年出现的分级基金、ABS等，对很多投资者就很陌生了，但是如果你具备扎实的基础知识，就有优势了。客观的说，中国的投资者总体水平相比美国而言不高，所以导致中国的市场有个显著特点，就是但凡出现新工具的时候几乎都会带来重大的、无风险的投资机会。

5. 对不同市场有充分的认识和经验。跨市场的机会其实很多，在深圳可能好一点，大家基本都有Ａ股和港股的投资经验，甚至还有海外市场的一些投资经历。不同的市场，不同投资工具之间的组合会带来意想不到的收益。甚至有些东西，你关注到很久了，老外可能还意识不到，你能轻易的在老外身上赚到跟中国密切相关的钱。

6. 寻求风险收益不对称的投资机会。要做低风险高收益的投资，不要做高风险低收益的投资。以当下的创业板为例，像今天创业板跌了两三个点，我个人不太愿意承担创业板的风险，因为我们认为当下投资创业板风险收益是不对等的，属于高风险低收益的类型，所以我没有投资，即使它可能后面还继续涨，那也跟我无关。所以每个人的做法不一样，我的能力没有达到这个水平，所以我不愿意做。我的主张是：不要试图认为所有上涨的股票都跟你有关，你需要做到的是力求出手的股票能上涨。

7. 在最有把握的地方下注，严格要求自己。很多人买股票很随意，我一直认为这点特别荒谬，因为这些人买台电视都货比三家，上很多网站做很多研究再下手，女生逛街看一百件衣服可能还不会买一件。但是，买股票却没有这样的态度，即使他们买股票的钱是买台电视机的钱成百上千倍，经常是听什么消息了头脑一热，很快就决定投资了。你买一台两千块钱的电视机都花那么长时间，为什么几百万的投资，花的时间比买电视还少？今天在座的北大清华的学生很多，要知道每年高考能考上北大清华的考生只有几千人，而全国考生几百万人，从概率上来说千分之一还不到。如果说，你挑选股票的严苛程度有高考选拔的严苛程度，你应该很难亏钱。对大部分人来说，从2000多个股票里买几个股票，概率已经是极低了，应该严格要求自己的选股才是。

我讲的内容就差不多了，最后花点时间对我自己的投资经历做个小的总结与大家分享。因为这个讲座是北大邀请我过来的，虽然今天教室坐满了人，看上去校外人士比学生还多，但这还是为我的师弟师妹们准备的。我希望能跟师弟师妹说说我的一些认识和教训，希望这点东西能对大家有用，少走一些弯路。我这里先总结一下资产管理行业的特性：

1. 它是一个弱肉强食的行业。温州动车是一场悲剧，但是市场不是这样看的，市场会赚事故的钱，市场不和你讲社会的道德。在这里，少数的强者攫取大部分利润，这是很残酷的事情，大家要有一个预期。股票领域基本上是“七亏二平一赚”。到了期货行业就更残酷，95%以上客户是亏损的，剩下的5%的人可以赚钱，少数处在金字塔顶尖的人吃掉大部分利润。在香港有近千家对冲基金，但只有七、八家基金公司是做的非常大的，前50家对冲基金占了近75%的份额，是非常残酷的行业，赢家通吃。

2. 这是一个高风险、不能犯致命错误的行业。只要你清零了，不管你是1个亿亏光了，还是1000万亏光了，还是100万亏光了，你都是零。这个行业允许你犯错误，但是绝对不允许你犯致命的错误。我读书的时候，有个老师就嘱咐过我们，“在华尔街如果你失败三次，You are out”，失败了几次之后，这个市场就不再包容你了，很残酷。

3. 这个行业进入低门槛、存活高门槛。创立一家对冲基金，做资产管理公司，不过就几台电脑、几个人，而且你管1个亿和管10个亿，你的成本都差不多。当然做大了就不一样了，你需要在IT系统、人员培训等方面投入很多，这是非常高门槛的。事实上，存活三年以上的基金很少，做到行业常青树就更少，低进入门槛行业的背后是极高的知识门槛，很少人能活得很久。

4. 在市场里面你付出大量心血可能仍然一无所得。我们见过一个比较极端的例子，有一个老股民，90年代开始炒股了，直到今天还是亏钱。我还见过一个股民，90年代就上千万身家，当时在深圳可是不得了了，但现在还是上千万，把一生都贡献给股市却一无所获。当然，我们也见过很风光的例子，花几年的时间，身家就能翻好多倍，财务自由了，现在基本不谈物质，而是专注精神层面，有更高追求了。

5. 进来这个行业只为了钱，往往捞不到钱。我看了很多成功的投资人，他们谈起股票来，津津乐道，能完全感觉到这事的乐趣不在于能赚钱，而是他们发自内心喜欢做这件事，他们是在享受这个投资的过程。真正有出色成就的人大多是凭着自己的个人兴趣和艰苦卓绝的努力，而非仅仅为了钱。

6. 上面说了这个行业的很多坏话，现在说它一点好话。投资如果做得好，往往能得到物质自由和精神自由。我们发现很多成功的投资人士都有很高的精神境界。在这个行业，有很多是考验人性和反人性的东西，久而久之你会对人性有很多的思考。做投资成功的人，一般品味还是比较高的。有些做实业的，尤其是我们广东人做实业的，他们的形象可能就是土豪的样子，抽着洋烟带着金项链；但做投资的人群里面，我们发现他们的生活还是比较健康的，爱生活、爱运动、心态很阳光。其实他们很多人都自认为让他们去做实业不靠谱，因为和人打交道很累，要斗智斗勇；和市场打交道，反而觉得简单。我总结这个行业比较适合饱读诗书、对社会发展有深刻洞见但是执行能力不强的人。

上面讲了我对资产管理行业的一点认识，接下来我总结一下我们上善若水基金在投资方面的不足，和师弟师妹们分享一下：

1. 首先是社会人文学科的相关知识不足：我们是理工科为主的团队，在从事这个行业的过程中，我们慢慢意识到是资产管理行业其实是一门社会学科，它可以用严谨的数学模型去搞定，也可以用极端经验主义的、感性的思维去实践。现阶段我们采用一种比较折中的方式，即是我们掌握了学术研究的方法、尤其是数理统计的工具，然后观察市场，从市场的某些现象中寻找思路，用数学工具表达它。像我上面提及的长城汽车和美即面膜，它们背后的社会现象其实很有深刻的意义，这就是中国收入结构二元化，有钱的特别有钱，没钱的特别没钱，后者就是网上所说的“屌丝化”。长城和美即卖得非常好，因为它们符合大多数人的需求和收入水平。这些社会现象其实是对公司发展有深刻影响，但我们作为理工科的学生，在这方面就没有法律、政治、社会学出身的人有优势。今年创业板涨得很猛，我在网上看到有一个人，也是我们师兄，网名叫简直，很有名。他在11年的时候就写文章说会出现很多并购，而且还介绍了SPAC(SpecialPurpose Acquisition Corporation)。到今天，我们能看到蓝色光标、乐视网等公司就是做了很多并购，这或许能解释创业板今年的大涨。为什么他能发现这个东西，因为他是法律背景的，能关注到我们关注不到的事情。而我们是今年年中才发现这个现象。当然，我们也从中挣了一些钱，不过不是买创业板的股票。大家可以从这里比较一下，文科、社科出身确实具有某些优点。我认为做投资同样是“工夫在诗外”，不是说懂了一点估值模型、投资工具就能做得好，需要在社会科学方面有深刻见解。

2.  需要补充足够的产业经验。我们在研究的过程中发现，很多行业在公司经营层面都有非常深刻值得研究的现象，但是我们没有在这些产业里工作过，很多时候就忽略掉了，只能事后总结积累经验。在产业经营层面如果有深刻理解，那对建模是非常有利的。现在我们的做法是投入大量时间和精力去和不同行业的朋友交流，了解行业的运作、生产流程。

3. 我们缺乏更长时间的积累。我接触股票的时间不是太晚，从04年开始开始了解它。经历了：04到05年的熊市，05到07年的牛市，08年熊市，接着到09年的牛市，然后又是这几年的熊市，总计三轮的熊市和两轮的牛市。对比国内的同行，尤其是一些比较年轻的基金经理，算是有经验的了。但是，对比国外的资产管理行业，那就很不够了。许多国外的基金经理40岁了，事业才算开始起步。但是，国内特殊的国情给了很多人非同一般的机会。国内很多基金经理，30几岁就达到了一个很高的水平，王亚伟就是其中之一，他在华夏大盘业绩腾飞的时候也就是30多岁。我们其实被市场认可也就最近这两年，因为业绩不错，加上微博上的言论很多人也耳目一新，所以今天来了这么多人。我2011年也在北大也做过讲座，当时可没有今天那么多人来。客观的说，资产管理是一个比谁活得久的行业，我们需要更长时间去积累，争取在市场上活得很久。

第五部分  问答环节

1. 你们的基金有没有用杠杆，如果没有的话将来会不会用？

没有，我曾经在期货市场上吃过亏，对杠杆的认识比较粗浅，也比较谨慎。如果我们将来使用杠杆，纯股票投资的杠杆不超过0.5倍。杠杆的使用不当风险是很大的。我们曾经推导过，杠杆倍数会导致爆仓概率呈现指数上升，过了某个点几乎就是100%爆仓——假如你一直用这种杠杆倍数在市场里搏杀的话。

2. 公司是怎么发现新的股票的？研究报表还是实地调研？调研么？

我们做各种各样的模型去找股票。传统的公募和私募是这样做的：分行业安排不同的人研究不同的行业，如钢铁、汽车行业等，每个行业研究员负责一块。我们认为这样有局限性，而且我们也没这个条件去做这么大的人力投资。举个例子，我们会通过模型从2500股票中选50只，然后再做基本面分析选出10-15只。但是建模思路最主要还是对市场的理解，就是我今天在前面列举的那些看法。

3. 怎么把握行业的机会？

其实之前的讲座内容涉及这个部分了。我们会在不确定的风险里面寻找不对称风险收益的投资机会，或者直接从很确定的东西里面推导构建金融模型。我们并没有用自上而下的体系推导哪个行业有机会，我们挑选股票的模型很多是自下而上的。但经常发现如果用模型选了很多同行业的公司，那往往都是行业性的机会，像今年的汽车股，和最近的零售股，都是如此。

4. 怎么看待PE直接投上市公司？

做PE即使看到好公司，也不一定买得到，但是二级市场基本想买就买得到。PE一投就是好几年，流动性管理和二级市场完全不一样，5到7年才退出，但在二级市场你认为不妥可以很快就卖掉。本质上，PE对管理人有更高要求。我一直认为，做好二级市场不一定能做好PE，但是如果做好PE应该能做好二级市场。如果做不好二级市场，那即使他在之前再怎么挣钱，都可能是运气好。

5. 会不会以后加强对创业板的关注？具体的做法、思路是怎样的？

我认为，今天的创业板跟10多年前的纳斯达克差不多，市场给的预期过高，很可能让很多人亏大钱。之前我给大家的图里显示，亚马逊股价从100块跌到7块，之后又涨到300块，创业板里面可能也存在这样巨幅波动的机会。其实我们一直有研究创业板的公司，有些公司确实不错，但是因为价格太高的关系我们就一直没有下手。在当下，我们倾向于等待，对它关注但不碰它。

6. 从一开始炒股，到现在成功，总结下每个阶段投资手法、理念？

我先声明，现在不能用成功来说自己，这个行业是需要很多年才能盖棺论定的。我介绍下我大致的经历。我在07年之前基本是乱炒的，当时经常和北大未名BBS谈股论金版的同学朋友一起吃饭聊股票，基本都是学生股民的做法。但那个阶段挣钱比较容易，因为市场实在太好了。所幸的是，市场好的时候边炒边学，花了很多心思学基础的东西，我不是金融专业的学生，但是看了很多相关教材。后来股市到了估值很高的阶段时，我自己也懂得些东西了，就发现市场涨得太离谱了。那段时间恰好又碰上自己申请去国外留学，就清光了股票，所以08年熊市就没有伤到我。

09年开始真正赚钱，当时A股遍地是金子，当时我在MIT斯隆管理学院，学了金融的课程。总的历程可以说是：先是瞎炒，然后学理论，然后再回到学校学课程，不断学习新的东西。对比现实和理论，教科书的东西要看，但要有思考。

7. 基本面分析和技术分析哪个更好？

理工科学生对技术分析或多或少有涉及，我曾经花了很多时间在这方面。我确实见到做技术分析能做到极高成就的人，说明这条路有人走通过。技术分析存在有它的必然性，巴菲特的价值投资不一定是唯一的道路。我认为没有哪个更好哪个更坏的说法，只有哪个更适合你。

8. 投资生涯中，有没有挫折？

当然有，在市场上吃了很多亏，有不少血的教训。有一次是在美国留学时，在外汇市场一夜亏损了非常非常多的钱，当时觉得天都蹋了，还抱着女朋友哭，很难过。后来逐渐意识到这个行业真是比谁活得久的行业，自己要以谦卑的态度对待市场。

9. 中国A股和宏观分析如何，对仓位分析和判断的大致框架？

之前的部分已经涉及了，就是我们对宏观数据的利用那一部分。仓位管理是一门比较高深的学问，在之前介绍概率性思维的部分也有涉及，我们总的原则就是确定性越大仓位越重，但即使错了也不能伤到元气。而且，管理大资金和管理小资金做法完全不一样，需要考虑流动性问题。

10. 上海和深圳二级市场投资氛围的区别，深圳有啥优势？

我在深圳只是因为我是广东人，我想把炒股这个事情拿来创业，深圳适合创业。但客观来说，做金融不能离开上海，那边金融机构多，有非常多的业务来往。未来真正的金融中心还是上海，我认为上海恢复到民国时期仅次于纽约和伦敦的地位都是有可能的。个人觉得在上海可能更有优势，当然这事情因人而异。

11. 关于投资何时退出能阐述的更仔细么？

在买入的时候，就应该做好计划要什么时候卖出，否则就不要买。我举我们今年一个失败的例子。我们在郑煤机之上亏了8%，最初是我们模型算出来要买它，买了后很快就亏钱了。出了一季报后，我们发现它资产是恶化的，用模型一算又跑到模型之外去了，于是我们就卖掉了。我认为，如果你发现自己买错了，不要妄想公司短期内会变好，除非你有坚实的数据和理由去支持。自己要以一个旁观者的态度客观看待公司的兴衰，这样的态度才比较适合做投资。我们在卖出股票这方面，并不是用所谓的“止损”，这种方式往往是设定一个亏损上限，亏了几个点就退出。我认为，如果你真的有一些股票拿了相当长一段时间没赚钱，或者是有些股票亏损比例比较大，首先要问自己是自己错了还是市场错了。如果是自己错了，那赶紧退出；如果你认为是市场错了，再另行处理。不要浮亏加仓，这样很可能会造成你越亏越厉害，这是最容易死的一种方式。我们发现，大部分人投资的逻辑就是赚钱了赶紧卖，亏钱了还接着买。买啊买，最后发现手上都是一堆烂公司，都亏损惨重。而好公司全给自己卖掉了，而且很多卖了后全都涨上天了，只好哀叹自己曾经骑过哪匹哪匹黑马。我认为，如果你发现自己的投资不对劲，绝大部分的时候是你错了，而不是市场错了。