周末看了一篇清华大学金融学院的论文,对2015年股灾结果进行了分析,真把我给惊着了。
这篇文章的采样时间为2014年7月至2015年12月,也就是上一轮完整的牛熊周期,收集了4000万个非机构(个人)账户交易数据,按照资金量分为四组:
WG1:账户资金<50万元
WG2:账户资金在50万-300万之间
WG3:账户资金在300万-1000万之间
WG4:账户资金>1000万元
其中WG1组的人数最多,占据了总样本数的84.9%,WG2组占12.6%,WG3组占1.9%,WG4组占0.5%。也就是说, 小散的人数大约是大户人数的170倍 。
但从资金权重来看,小散组持有的股票只占总市值的5.9%,而大户组则占到7.8%,也就是说个人财富差距, 大户是小散的224.8倍 。假设你持有10万元股票,对应的大户就是2248万元股票。
以上为样本分析,下面是戏核部分。
在繁荣时期,收入最高的0.5%大户进入了股票市场,而收入最低的85%小散减少了他们的股票持有量。高峰期过后不久,富人迅速退出市场,将部分股票出售给较小的个体散户,另一部分则出售给企业。见图1,个人投资累积流动交易额。
以相同初始持有量的买入持有投资者作为基准,从2014年7月到2015年12月,收入最低的85%投资者 损失超过2500亿人民币 ,而在这18个月期间,收入最高的0.5%家庭却 获得高达2540亿的回报 。见图2,累积流动交易产生的投资收益。
与2014年6月的初始股权财富相比,在18个月内,流动产生的累积收益,使得最底层人群损失了28%的资金,最富裕人群却获得了31%的收益。
反观熊市,大家普遍装死,交易流动性很低,财富的重新分配比牛市要小一个数量级。在2014年6月之前,两年半中的任意18个月内,大户的收益最高为210亿人民币,这意味着他们的财富仅仅增加了3%,与之对应,小散也只亏了3%左右。
而在牛市,由于散户频繁交易,追涨杀跌,散户以仅25%的市值占比,却贡献了90%的交易量,从而导致近30%的亏损。
总结一句话:散户入场时机不对,追涨杀跌、频繁交易,是导致牛市亏损的根本原因。
文章还给出了更加令人扎心的结论:
家庭投资技能的差异,主导了样本中的财富再分配现象 。只不过在熊市,交易流动性低,这种差异并不明显,而在牛市,交易量成倍放大,从而导致这种差异显著放大。
最底层85%家庭所做的交易,使他们的股票收益严重萎缩,而最顶层0.5%的家庭却总能做出正确预测。在充满泡沫的金融市场中,如果贫困、财务紧张的群体盲目投资甚至梭哈,反而会导致本就微薄的资产再次缩水。
皮凯蒂在其畅销书《21世纪资本论》中,就曾给出过类似的结论:
这就是财富分配的马太效应,中国叫劫贫济富:让贫穷的人一无所有,让富有者得到更多。在自由资本主义理论中,这叫比较优势,每个人都去干自己擅长的事,从而形成利润分配的最优解,富人擅长赚钱,穷人擅长亏钱,各得其所。
听着很残酷,但现实就是如此, 你在股市里赚到的每一分钱,都是你认知能力的变现 。所以提高财商、增加财技,是我们每一个人长期要做的功课。
回到A股,很多人关心顶部在哪,从GDP证券化率(A股总市值/GDP)角度来看,2007年和2015年的大牛市都超过了120%;现在的GDP证券化率只有70%多,理论还有50-70%的涨幅,对应为4850 - 5800点。取个中间值, 5300点是报警位置,可以考虑离场 。
下一阶段的投资机会,我认为有两条主线: 一是净利润断层,二是 科技 >消费=医药 。
在权重股打开估值空间后, 科技 股的弹性会变得非常大,因为 科技 股的估值并没有统一标准,不像消费、医药那样适合用市盈率来参考。例如折旧费用高的IDC机房、重资产制造类 科技 股,适用市值/息税前收入(EV/EBITDA);研发费用前置的软件股、云计算等,适用市销率(EV/Sales)来估值。
但 科技 股的估值中枢,还取决于所处行业的景气度,当趋势向上时,完全看资金的风险偏好,估值弹性会非常大。例如5G应用赛道,前景广阔,很多空间现在无法想象,那云计算的市销率给10倍合适还是20倍合适?这无法精确计算,但股价却能差出一倍去。
所以选股方案也有了: 在 科技 、消费、医药板块中,选择净利润断层,或者未来2-3年具有高景气度的细分赛道 ,例如云计算、云 游戏 、果链消费电子、新能源 汽车 ;再选1-2家有故事的龙头企业,买入后躺倒不动,捂股丰登。
毕竟在牛市里,造成亏损的唯一原因,就是追涨杀跌、频繁操作。如果还能凭实力精准躲过每一波上涨,吃到每一波下跌,有个职位叫“反指交易员”,牛市里工资很高,可以考虑去应聘,也能弥补点股市里的亏损。
千言万语一句话: 早进场早得益 。