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高ROE、低PE、涨幅榜……,这些选股指标到底谁更有效?

人神共奋 思想钢印 2023-07-26

选股指标的区分度




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标被偷换概念的“涨停指标”


某天,有人跟你说:“你想抓涨停板吗?我有一个独家指标,选涨停股的概率非常高。


你半信半疑地看了“老师”的指标,发现80%的涨停板个股都出现了,于是你满心欢喜地掏出真金白银,买了一套老师的系统,开始投资……


结果一个星期下来,亏损累累。


为什么“老师”的指标展示的时候很有效,你用起来却这么别扭呢?


所谓选股指标,就是具有某一特定条件概率的信号,让我们用本系列前两篇分析过的“贝叶斯方法”来看看这个指标对应的选股条件概率。


任意一天,涨停股票都是少数,约为4%。



按前面的描述,这些涨停的股票前一天出现该信号的条件概率为80%,则整体概率为:4%*80%=3.2%(左上角)


但问题在于,使用该指标时你才发现,没有涨停的股票(以右侧为样本空间),竟然也有一半出现了这个信号,条件概率为50%,计算“出现该指标但未涨停”股票的整体概率为:96%*50%=48%(右上角)


结果,在所有出现该信号的股票中(以上面两方块为样本空间),涨停的概率仅为:


3.2%/(3.2%+48%)=6.25%


实际上,这并不是什么“涨停指标”,而是一个常见的判断强弱势的指标,所以在涨停的股票中出现的概率异常之高,20年前,经常有骗子修改了参数拿来当成涨停指标卖。


投资方法总是要在过去成功的标的上复盘,很多分析技术指标的书,特别喜欢“概率偷换”,把“样本空间”和“事件”偷偷进行调换,用“上涨的股票中出现该指标”的概率,偷换成“出现该指标的股票中最终上涨”的概率。


涨停本身是一个小概率事件,导致这个指标虽然提高了抓涨停板的概率,但仍然很低,而涨停股有一个特点,不能继续涨停,就很容易连续下跌,最终反而更容易亏损。


举个类似的例子,某癌症的患病率为0.1%。有一种检查方法,患上这种癌症的人中有95%的概率被诊断为阳性,但另一方面,健康人群也有2%的可能性被误诊为阳性。


那么,如果在这个检查中被诊断为阳性的人,实际患上这种癌症的概率为多少呢?是98%吗?


用贝叶斯方法计算的结果——只有4.5%。虽然它已经把概率提高了45倍,但由于癌症在正常人群中的患病率是个很低的数,所以绝对数值仍然很低。


从这个特点,我们也可以反过来看一看,什么是有效的选股指标。



2/6

有区分度的指标


在“贝叶斯概率”系列的前两篇,有一个重要的观点:由于市场的有效性,股价的变化实际上是新的信息的条件概率带来的后验概率变化,概率变化水平越高,股价涨跌幅也越大。


这一类信息,就是有区分度的信息。 


类似综艺节目里“猜物品”的游戏,描述者提供的新信息,要能让猜测者缩小正确的范围,同时不能产新的误解。


可以多想一步,如果真有一个很好的抓涨停的指标,应该是如下图所示:



左侧出现信号的条件概率很高的同时,右侧没有涨停的股票中,出现信号的条件概率非常小——所以称之为“区分度”。


当然,因为涨停板本身的概率太低了,就算右侧的条件概率降低到20%,用单一条件,最终抓到涨停板的比例也非常小,所以抓涨停的策略通常都需要多个条件层层筛选。



技术指标都是短线,效果容易评估,很容易发现概率被偷换了,但对于长线价值投资中常用的选股方法中,也有很多区分度不够高的指标,造成的损害往往需要很长时间才能意识到。


比如价值投资者偏爱的ROE指标。



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ROE为什么区分度不足?


很多人都会告诉你,一些长期走牛的股票几乎都是高ROE的股票,这一点很容易验证,去年十年涨了十倍的股票,去年平均ROE为20%,其中80%的公司近几年平均ROE都在15%以上。


但我们的目标是找“能涨的公司”,需要的概率是反过来的——高ROE的股票(样本空间)是否有更高的上涨(事件)概率呢?


有一本经典的复盘数据书《投资策略实战分析》,通过对美股1964-2009年45年数据的回测,分析了大部分经典策略的有效性,其中就包括了ROE指标。


作者选择了每年最高ROE的前10%的公司作为组合,与所有股票的投资进行回报率的比较,结果是“最高ROE组合”的年复合收益率为12.29%,仅仅略高于所有股票组合的11.22%,夏普比率(单位回撤风险下的收益率)为0.35,仅略高于所有股票的0.33。


回测也显示了“高ROE策略”的很多问题,比如它的最大震幅为-63.88%,高于所有股票的-55%,这种持有体验,很容易让人在低位割肉。究其原因,我认为是高ROE公司都是比较知名的公司,很容易在牛市被过度高估。


很明显,“高ROE”指标的区分度不够,只是一个好公司的指标,对我们选牛股帮助不大,无法成为稳定有效的条件概率,问题出在哪儿呢?


进一步分析,作者把大盘股单拎出来,发现高ROE的大盘股的年复合收益率和夏普比率为9.52%和0.26,低于所有大盘股组合的10.2%和0.32——特别是夏普比率的差距有点大。


反过来说,小盘高ROE可能是一个有效的选股策略。


基于这个数据,不难猜测其中的原因,大公司总是小公司成长而来,ROE代表企业经营水平,高ROE的小公司更有可能发展成大公司,并保持高ROE,这就让我们产生高ROE出牛股的错觉。


这个判断有一个数据验证,进一步分析不同投资期限的收益率后,作者发现,滚动的1/3/5/10年的超额收益分别为1.61%/1.04%/0.74%/0.25%,持有时间越长,收益越平庸。


而散户熟悉的那些高ROE公司大多是高知名度大盘股,导致这个指标很难让散户赚到钱。



所以,在书中的ROE十分位涨跌幅统计结果中,唯一有区分度的条件概率是——回避最低20%ROE的那些标的。



A股的时间比较短,数据有效性有限,但我相信ROE的表现在A股会更糟,国内的竞争环境更差、企业家更缺乏长期战略,大市值企业更难长期保持高ROE。


还有人喜欢高利润率的企业,但本书对“净利润率”的十分位统计结果表明,这个财务指标也没有区分度——唯一有区分度的还是那些最低10%的公司,有明显的负收益。



在分析中,我们应该特别注意那些颠覆你的看法的概率,用作者的话来说,“摆脱一次幻觉比发现一个真理更能令人明智”。


再来看一看书中测试的其他常用指标的区分度。



4/6

趋势交易和逆市交易,哪一个选股成功概率高?


投资有趋势交易和逆市交易,前者相信集体智慧,认为前期涨得好的品种,有更高概率继续上涨,后者认为均值回归是股价最普通的运动,便宜才是硬道理。


哪一方的观点更好呢?看一看书中对几个常用选股条件的统计结果。


先看趋势交易,作者把1927-2009年的所有股票,按前6个月涨幅排列成十分位排成10档,滚动换股操作,结果发现,涨幅前10%的股票,其后6个月的平均收益为14.11%,远高于所有股票组合的10.46%,而且夏普比率0.37,也高于所有股票的0.25。


再看十分位图,就更明显了,在每一个十分位区间都是非常有区分度的指标。



但如果把6个月变成12个月,即前12个月涨幅最高的品种,在后12个月的表现,区分度就没那么明显了——除了最后10%明显较差。



这也是涨幅强度趋势指标通常用于中短线交易的原因。


而且,上述统计也指出,股价“超跌”实际上是一个反向做空指标。


不过,逆势投资也没有错,只不过不是“逆股价”,而是低估值。


本书验证了另一个很有区分度的常见指标——市盈率。


作者把1964-2009年所有股票的PE分为10个区间,滚动持有1年的收益,前10%最低PE组,平均收益为16.25%远高于所有股票的11.22%,夏普比率更强,0.66对0.33。


十分位图也表明,这个指标在所有区间的区分度都很高——甚至比前面的涨跌强度指标更有效。



同样有区分度的还有另一个常用的估值指标——EBITDA/EV,比PE指标还要更好一些。



这里补充一点,低估值策略在A股也有大量的研究,结果同样是有效的指标,但它的起效时间比美股更长,需要达到三年时间才能产生明显的区分度,这大概是因为A股的非专业投资者太多,股价被高估和低估的时间更长,但并不能改变最后的大趋势。


市现率指标同样有效,不过,它的区分度更体现在最高20%和最低30%的五个组。



在主要的估值指标中,最差的是PB市净率指标,基本没有区分度。



但这并不代表这个指标无效。PB倒数第二低的组,收益率反而最好,这实际上是因为PB最低10%的公司,基本上失去了成长性。


所以很多价值选股指标都需要跟其他指标配合起来用,PB和ROE单独看,区分度都不够,但“PB-ROE”却是一个经典的选股框架。



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指标的叠加


还有一个粗看起来区分度比较差的估值指标——股息率指标。



但这个指标是否就没用呢?


作者认为,企业越来越喜欢用回购并注销股份的方式代替发放股息,可以避税,又能维护股价,所以作者又统计了另一个指标——股东收益率,这个指标等于“股息率+回购收益率”。


结果最高的一组和最低的两组,区分度立刻就出来了:



这个数据也证明了,同样是股东回报,回购注销对股价的影响强于分红,所以美股有实力、有维护股价意愿的公司,都更愿意选择回购。


很少有单一因子能够把超额收益的概率提高很多,因此,需要叠加各种指标,相当于多次利用条件概率以测试出更高先验概率的“选股因子组合”。


本书中回测了各种经典指标的叠加组合,有兴趣的可以自己去看一看。



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贝叶斯主义者没有信条


前面最有区分度的、也是最常见的指标PE,很多人可能觉得,我怎么不觉得PE指标有效呢?


概率是对所有时间的统计,但盈亏从来不是均匀分布,就会出现有时灵有时不灵,再加上其他因素的叠加,如果没有科学的数据统计,你很难判断到底有没有效,什么有效。


本书中还统计了低PE策略的五年滚动年复合超额收益率在1964-2009年的分布:



期间虽然大部分时间都是正收益,但在1990-1994年和1999-2000年期间,出现了两次时间较长的负超额收益,而且低PE策略在1990年代整整10年,表现总体上都不好,而这足以改变整整一代投资者的认知。


我们可以想一想,如果你是1985年入行的投资者,在经历了五年PE有效期后,你可能觉得炒股很简单,就是找低PE的股票,其后十年里,你经历了两大段亏损,每次2-5年,你可能早就把低PE策略扔到垃圾箱里了,以至于错过了之后2002-2008年低PE策略大获全胜的阶段——23年的投资生涯基本以平庸告终。



这就是大部分有效的选股策略无法让你赚钱的原因。


我们再来看一看前面的另一个有区分度的涨幅强度趋势交易指标的收益分布。



虽然这个指标比低PE策略更容易获得负超额收益,但除了1936-1942年二战期间,每次失效的时间都只有一两年。


所以这个策略的使用体验比较友好,既不会长期亏损,又能够吓退那些跟风者,让策略不至于“太卷”。


还有一点,它在低PE策略长期失效的1990-1994年和1999-2000年期间,表现得都比较好;而它的几次亏损比较大的年份,都是低PE策略表现比较好的年份。


这当然非常好理解,这两个策略本身是对立的——趋势交易对逆向投资。


我在这个系列的第一篇《贝叶斯主义投资高手的方法,我总结为三类》文章中介绍了贝叶斯主义的第二类高手:


更厉害的是观察市场风格变化的高手。同一类信息在不同时期,区分度也是不同的,此类高手,擅长洞察常见的指标在不同时期区分度的变化,以及背后的宏观因素,及时加大最有效的因子,改变自己的选股风格,以适应不同的市场。


贝叶斯主义者没有信条,不相信有一种长期正确的选股方法,各种选股指标总是以变化的条件概率的形式存在,他们思考的永远只有两个问题——目前最有效的选股策略在下一阶段是否仍然有效?如果无效,那会变成什么?


投资体系系列


2023-4-2 从宏观政策的视角,看人工智能“四两拨千金”的投资机会

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