賴老師投資教室

                                            漫步華爾街書摘(二)

    專家與贏家                     ~~~ 賴老師投資教室

　　隨機漫步理論主張除了長期趨勢以外，未來股價極難預測。這套理論又可分成弱式、半強式及強式三種說法，弱式理論認為無法由過去的價格走勢預測未來的股價，主要在反駁技術分析的基礎。半強式理論則認為，用已公開的資訊無法推測未來股價；強式理論則堅持任何公開或未公開的資訊，都無法預測未來的股價，二者都質疑基本分析的效用。

　　分析股市的兩種工具

技術分析

　　技術分析的操作是在訊號有利時買進，不利時賣出，其基本論點有二：首先，企業一切資訊，包括財務、經營及未來潛力等，都會反映在股價走勢上。其次，價格會循著趨勢變動：上漲的繼續上漲，下跌的繼續下跌。梅奇在經典著作《股價趨勢技術分析》中表示，「價格循趨勢變動，而且趨勢將一直延續，直到發生某件事改變供需平衡為止。」

　　技術線型為什麼會有用呢？原因可能是群眾的心理反應，以及資訊取得的不公平現象。例如支撐區及壓力區的存在，就和人性心理有關。不過墨基爾認為技術分析並不靈光，首先，在漲勢確立後才買進，趨勢破壞後賣出的操作方式，可能因市場瞬間反轉而坐失良機。其次，若搶先反應技術信號的傾向，在突破前先買進，會變成靠預期來操作，而非靠信號。而且搶先反應的買盤可能導致突破發生，造成假突破現象。

基本分析

　　技術分析是信仰空中樓閣者用來預測買賣時機的方法；基本分析則是磐石論者用來選股的技巧。多數技術分析者認為市場只有10%的理性，加上90%的心理因素，投資是一場猜測其他參與者行為的遊戲。但基本分析專家的觀點則相反，他們相信市場是90%的理性，心理因素僅占10%。他們不重視過去價格的變動，只致力於計算股票的適當價格。

　　基本分析者努力判別股票真實價值和市價之間的差異，他們估計公司未來盈餘和股利的流量，折算出真實價值。不過這種分析方法有三個瑕疵。一、預測的盈餘資訊可能不正確。二、對價值的估計並不穩定。三、市場可能始終未反映真實價值。這些導致股票的本益比快速變動，市場願為成長付出的溢價也會大幅改變，所以基本分析並不全然可靠。

穩健投資三原則

　　明智的投資原則有三個要點：

一、只買未來五年或五年以上，盈餘成長高於平均值的公司

　　大部分股票之所以上漲，都是導因於優異的長期盈餘成長。買進快速成長的股票，可得到盈餘和本益比同步增加的雙重好處。

二、絕不付出高過真實價值的價格

　　墨基爾認為，市場平均本益比大致是個有用的基準，和這個基準相當或稍高的成長股，比較值得投資。如果買進高本益比的股票，萬一預測錯誤，就會受到盈餘和本益比皆降的雙重打擊。所以買入尚未被市場認同，本益比合理的成長股，可以增加勝算。

三、尋找有題材的成長股，讓投資人建造空中樓閣

　　尋找有故事題材，足以滿足大眾想像的股票，等市場築出空中樓閣時再賣出。

　　「技術分析」與隨機漫步理論

股價漲跌有動能嗎？

　　技術分析人士認為市場本身有動能，上漲的繼續上漲，下跌的持續下跌，因此應該買進上漲中的強勢股。但墨基爾認為雖然股市偶爾顯示出有動能的樣子，但並不可靠，價差不一定大於交易成本。根據他的研究，過去價格趨勢和未來的走勢間雖然呈現正相關，但相關程度幾近於零。學者的研究也顯示，股價的變動就像賭徒的運氣一樣，前後沒有什麼關聯性可言，數學家稱這種現象為「隨機漫步」。

　　股市並不完全如數學家所想的，前後的股價變動完全獨立，但關聯性實在太小，對投資人的幫助不大，收益可能連交易佣金都不夠。弱式隨機漫步理論認為，股價波動的歷史並不能提供有用的資訊，讓投資人在操作時能持續表現得比長期持有更好。

技術分析的驗證

　　學者曾針對下列技術分析策略進行研究：

一、低點上漲5%買進，高點折回5%賣出。

二、依道氏理論在漲過前次高點時買進，跌破前次低點時賣出。

三、買進相對強勢的股票。

四、買進價漲量增的股票。

    結果這些操作策略的績效，都不如買進並持有的策略。一項研究利用電腦辨識技術圖形，在出現有利形態時買賣，結果也顯示績效不如買進並持有的策略。即然技術分析無用，為何還會出現那麼多技術預測大師呢？墨基爾認為預測市場的人那麼多，依機率而言總有人會正確，但沒有人能永遠正確。

對投資人的意義

　　其實學者的研究並不能證明，所有的技術分析方法全部無效，但股價型態中蘊含的少量有用訊息，不值得投資人採取行動，因為扣除佣金後已無利可圖。但墨基爾斷言，無論時間長短，沒有一種技術分析方法有效。因為「真正有用」的方法還未經充分測試，已經證實有用的方法會自我毁滅。

　　其實檢驗過去任何一段時間的股價走勢，一定能找出最適合那段時期的技術分析理論。不同的操作策略只要測試夠多次，也能找出最適用於那個時段，這是統計上的必然結果。問題是這些方法能在未來產生相同績效嗎？有經驗的人都知道，這不容易。

　　其次，如果一項有用的技術分析策略廣為人知，大眾的集體行為就會讓這個策略失效。例如台灣接連幾次總統大選選完都大漲大跌，於是聰明的投資人在2012年總統大選前，大量買進選擇權，導致選擇權的價格大漲，但這回選舉完股市竟然紋風不動，選擇權立刻大跌，讓這些「聰明人」全數慘賠。這個例子說明，任何成功的技術策略，遲早都會自我毁滅。

　　「基本分析」能幫助你多少？

基本分析無用論

　　就基本面分析師而言，對未來盈餘的預期是評估股價的重要基礎，分析師通常根據過去的盈餘紀錄預測未來。但學術界的研究卻發現，過去的盈餘紀錄對預測未來沒有幫助。墨基爾也作了相關研究，統計分析師一年及五年的盈餘預測，再拿實際結果來比較，結果令人十分失望。

　　即使是預測穩定的公共事業，分析師的預測也很離譜。墨基爾發現沒有一個產業容易預測，也沒有一位分析師的表現能持續優於同業。他建議投資人，不論對方多麼專業，都應抱持疑懷的態度。

基本分析失敗的原因

　　墨基爾認為分析師的預測之所以效果不佳有五個原因：

一、受隨機事件影響

許多隨機發生的重大事件會影響企業經營，七０年代油價上漲十倍、八０年代三哩島事件對電廠的影響，九０年代解除管制和競爭對電信及公用事業的影響等，都無法事先預知。

二、企業玩弄會計原則

　　公司的損益表就像比基尼泳裝，露出來的部分有趣，遮住的地方更重要。從公佈的財報中不一定能看出企業的真面目，因為經營者會用許多手法玩弄會計原則。例如將合約上未來的租金一筆記入當年的收入，或者關係企業間虛增交易等，都會誤導分析師。

三、分析師能力不足

　　一位整型醫生統計分析師對人工皮市場上五家公司的市占率預測，發現總和竟然超過100%，而且對潛在市場的預估，和實際燒傷病人的數目資料完全無關，雖然這些資料很容易取得，分析師依然錯得離譜。由於墨基爾也當過分析師，他的結論是分析師也是平凡的人類。

四、好的分析師會因晉升或轉任而離開

　　為了招攬生意，分析師要花很多時間在客戶身上，表現好的會晉升為投資經理，或者轉任基金經理。

五、利益衝突

　　研究部門和投資部門因利益關係，讓分析師淪為銀行投資部門的工具。具體的證據是分析師的報告中，缺乏建議賣出的結論。而誠實撰寫賣出報告的分析師，下場也不好。推薦賣出舞弊公司安隆股票的分析師、推薦賣出即將變成垃圾的川普泰姬瑪哈債券分析師，都被公司開除。當分析師說「買進」時，意思可能是「持有」，而當他說「持有」時，意思可能是「儘快丟掉這個破爛」。學者的研究也顯示，沒有投資銀行業務的公司，分析報告的品質比較好。

共同基金的績效

　　研究顯示，共同基金的績效並沒有比指數好，基金過去的績效也不能預測未來的績效，顯見某段時期非常管用的策略，下一階段可能失靈。至於偶爾出現的基金金童，其實只是機率的產物，市場上這麼多基金，一定會有某些基金長期績效比別人好。

　　即然基金不可靠，用蒐集的訊息自行操作，績效會比較好嗎？墨基爾認為這些訊息早已反映在股價上，無法產生效益。那麼在空頭市場保留現金或轉進債市，等多頭市場再進場是否比較有利？答案是否定的。研究發現基金在市場谷底時反而保留最多現金，要捉住進出場時機並不容易，還是長期投資比較聰明。

隨機漫步

　　學術界早有定論，基本分析並不比技術分析高明。半強式的隨機漫步理論認為，沒有任何公開的資訊能幫助分析師選股，因為這些資訊早已反映在股價中。至於強式隨機漫步理論則認為不管已公開或未公開的資訊，都已反映在股價上，即使是內線消息也沒有幫助。

　　雖然受到統計證據的支持，但效率市場理論並不能全盤接受，因為它建立在幾項脆弱的假設上：首先，這個理論相信股價隨時都是完美的，所以何時買進都一樣。這個論點很危險，讓人以為在瘋狂的泡沫中搶進也無妨。其次，假設消息能在瞬間傳播，這似乎不太合理。最後，已知的訊息能立刻決定股票的真實價值，這也不合理，股票價值由公司的未來決定，過去的訊息如何決定未來？況且評價是如此困難，要得出正確的價格似乎不可能。

學習新投資技術

　　現代投資組合理論

　　投資最需要考慮的是風險，所謂風險是未來報酬可能變動的範圍，財務風險通常以報酬的變異數或標準差來定義。標準差愈大，變動的程度愈大，雖然意外的驚喜也多，但失望的可能性也愈大。財務學一致的看法是：「報酬愈高的投資人承擔的風險也愈大。」統計發現股票的長期報酬遠高於債券，但風險也相對較高。

　　由馬可維茲提出的現代投資組合理論，以嚴格的數學證明了古老的投資格言：分散投資是降低風險的良策。他發現把高風險的股票組合一番，可使風險降低但報酬不變，只要這些公司的相關性不要太高，若有負相關則效果更強。在投資組合中加入外國的股票，或者債券、房地產投資信託等資產，都能有效降低風險。

　　承擔風險以提高報酬

β係數

　　風險是有報酬的，夏普等學者提出的「資本資產定價模型」，是現代投資組合理論的改良版。這個理論認為風險分兩種，股票會隨著股市環境的變化而上下起伏，這是「系統風險」，又稱為「市場風險」。這種股價變動的風險和企業本身無關，但可以由過去的市場紀錄計算出的β值來代替。股票剩下來的變動則稱為「非系統風險」，指的是因個別公司因素所引起的股價變動。這類風險可以經由分散投資來降低。「投資組合理論」的重點就是某支股票的波動，可以由其他股票的相反波動來抵消。

　　計算個別股票或投資組合的β係數，其實就是在比較個股或組合的波動，相對整個股市波動的幅度。如果市場的β值為１，而股票或組合的變動幅度是市場的兩倍，則β值就是２。通常當組合中包含六十種分散良好的股票時，組合的非系統風險幾乎消除，它的起伏變動會和市場同步。

資本資產定價模型(CAPM)

　　即然非系統風險可藉適當的分散輕易消除，投資人便無法因為承擔這部分風險而得到補償，只有無法靠分散投資消除的系統風險，才能獲得補償。因此，資本資產定價模型主張，任何股票或投資組合的報酬，都和無法分散掉的系統風險β值有關。換言之，以前認為個別股票的報酬應和該股票的總風險有關，但CAPM卻認為個股的總風險沒意義，只有其中的系統風險和報酬有關。只要增加組合的β係數，即可增加長期平均報酬率，這個觀念在七0年代風行一時。

　　但1992年法瑪和法蘭奇將股票按β值分成十組，比較各別的投資報酬率，給果發現二者無關，這說明β係數只是學理上有用，實務上根本不是衡量風險與報酬的有用工具。

漫步華爾街書摘(二)

漫步華爾街書摘(四)

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