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第6章

神奇公式的改进方法研究

从本书前几章论述中,我们可以得出结论,神奇公式不仅在美股的表现如同乔尔·格林布拉特说的那样有效,而且在A股中的应用效果依然让人惊喜。读者们如果能坚持使用神奇公式的方法投资,就应该可以获得很理想的投资收益。但是,本书作为一本深入研究神奇公式的著作,依然需要继续探索一个问题:还能对神奇公式进一步改良从而让效果更好吗?

在本章,我们将通过不同的神奇公式改进思路,并使用数据回测的方式来验证各种方法的改进效果,供读者参考。

6.1 预判牛熊买入卖出策略

首先能想到的一个最简单地改进神奇公式的方式是:既然A股是一个牛短熊长的市场,那么能否减少持有的时间,选择在牛市来临的时候持有股票,在熊市来临的时候卖出股票?如果要达到预判牛熊来确定持有股票时长这个目标,我们肯定是需要通过一些参数来判断,到底现在A股处于什么一个市场状态。以下是4种判断牛熊的持股方式。

(1)通过神奇公式的平均市盈率来判断是牛市还是熊市;

(2)通过神奇公式的平均总资产收益率来判断是牛市还是熊市;

(3)通过市场平均市盈率来判断是牛市还是熊市;

(4)通过股市点位来判断是牛市还是熊市。

以上4种预判牛熊的方式只是预判牛熊方法的一部分,至于效果如何,我们将逐一研究。

6.1.1 通过神奇公式平均PE来判断牛熊

本书第3章和第4章对A股多个牛熊的周期进行了详细分析,从分析中可以看到,牛市来临的时候,神奇公式能选出的市盈率比较低的股票个数会明显减少。因此,通过神奇公式的PE来判断牛熊似乎是一条可行的办法。由于A股的特性就是牛短熊长,有时候整个股市的市盈率可以处于很低的位置很多年,有时候股市的牛市情绪让PE上涨成“地球顶”。A股25年的神奇公式平均市盈率如图6-1所示。

图6-1 神奇公式历年平均PE走势图

如图6-1所示,通过神奇公式选出的股票组合25年平均市盈率为13.16,选出了估值比较低的企业。但是,也有某几个年份PE非常高的情况,比如1998年、2001年,PE都超过了20。而我们所熟知的2008年蓝筹股牛市,当年神奇公式的PE为17.531;而2016年创业板牛市,神奇公式选出的股票平均市盈率为18.71。由于神奇公式选股时采用的是上一年的PE,因此大家会看到神奇公式选出的公司的平均PE较高。

下面我们就来当一次“马后炮”,因为大家已经知道1999年、2007年和2015年牛市结束之后股市都“一片狼藉”,理论上均不应该持股。假设我们的目的是要选择在这些时间点卖出股票,则可以把神奇公式的PE简单地设置一道门槛,比如当PE大于17的时候,我们就选择在下一年卖出所有的股票;而当PE小于某个阈值的时候,比如PE小于10的时候,我们再把股票按神奇公式的选股策略买回来。现在来看这种操作策略是否比原版的神奇公式更优。25年的神奇公式持仓情况和收益率如表6-1所示。

表6-1 神奇公式在PE大于17卖出,PE小于10买入策略下的持仓情况和收益率

我们原本预想的是,在牛市的时候离场,熊市的时候入场,通过这种取巧的方式可以获得较高的收益。但是表6-1中的测试结果显示,改进后的收益率实际上还不如我们原版的神奇公式收益率理想。神奇公式改进后效果不及预期,主要是因为在熊市周期空仓,实际上错过了持有优质公司的机会,在熊市和牛市转换的期间,我们的改进方案错过了优秀公司反弹的收益率。

考虑到收益不及预期的原因是因为改进方案持仓时间过短,我们再看采用PE大于17卖出,PE小于10买入这个参数阈值设置是否太过宽泛。为了增加持仓时间,尝试这样的持仓策略:当PE大于17的时候就卖出,当PE小于或等于17的时候就买入。改进后的神奇公式持仓和收益情况如表6-2所示。

表6-2 神奇公式在PE大于17卖出,PE小于或等于17买入策略下的持仓情况和收益率

表6-2显示,即使我们放宽了PE的阈值,增加了持仓时间,但是改进后的神奇公式的收益率依然不如原版的神奇公式。我们再来测试几组PE作为牛熊判断的参数,看看改进后的神奇公式的表现,如表6-3所示。

表6-3 不同的PE持仓策略下,神奇公式的收益率

通过尝试不同的PE参数可以发现,如表6-3所示,采用PE大于20作为牛市卖出策略是最优策略,可以跑赢我们原版的神奇公式。原因是PE如果大于20,可以在1998年和2001年选择卖出股票,从而避免了这两年股票回调,但是PE大于20这个策略没有逃开2008年和2015年牛市之后的股票暴跌。但是如果把PE门槛设置得太低,又会减少股票的持仓时间,从而无法跑赢我们原版的神奇公式。

由于我们现在是知道了牛市和转换的时间点再去调整我们的神奇公式的市盈率阈值持仓策略,因此虽然改进方案有一定的效果,但是效果并不是非常明显和实用。

6.1.2 通过神奇公式平均ROA来判断牛熊

既然可以用神奇公式的PE来判断牛市或者熊市,我们很自然地会联想到另外一个方案:能否通过神奇公式的平均ROA来作为参数判断牛熊市呢?或许股市中的走势和公司的投资收益率存在某种正相关或者负相关的关系呢?

如表6-4所示,从25年神奇公式挑选出的企业平均ROA来看,挑选出的企业在1999年、2007年和2015年这几年牛市阶段的平均ROA分别为17.97、26.16和26.31,与全部企业25年平均ROA为26.13没有明显的差别,如图6-2所示。因此可以得出结论,ROA与A股市场牛熊没有明显的相关性,因此无法用来判断牛熊市。

表6-4 A股25年平均ROA

图6-2 神奇公式A股近25年平均ROA

如图6-2所示,从神奇公式选出的企业平均ROA看,从2007年开始,ROA明显有所改善,平均ROA为33.56,高于25年平均ROA的26.13。2007年开始,神奇公式选出的股票组合ROA增加,也从侧面证明了中国企业从2007年开启“黄金10年”的说法。在“黄金10年”内,企业的投资回报率有明显的改善,每年都会出现ROA超过30的优秀企业和行业龙头。

6.1.3 通过市场平均PE来判断牛熊

本章6.1.1中提到,通过神奇公式的平均PE来判断牛熊这种方法是有效的。但是从上文的数据回测中我们也发现,神奇公式的PE似乎不太能反映市场的整体牛熊情况。因此我们需要调整思路,如果通过整个市场的平均PE来判断牛熊市,从而指导神奇公式买入和卖出策略的效果将会如何呢?

如表6-5所示,A股25年来平均PE为32.77,整体上估值还是偏高的,主要原因是深证的平均PE一直高于上证。另外,A股整体市场容量并不大(50万亿元左右),上市公司数量并不多(3 000家左右),由于A股企业稀缺,因此一直处于高估值状态。如果按格雷厄姆等美国投资大师所认为的整体市场平均PE大于20的市场就是被高估的市场,那么似乎这种判断在A股这种长期高估的市场并不适用。

表6-5 A股25年平均PE(包含上证和深证)

我们已经知道1997年、2000年、2008年和2015年是几轮牛市的顶点,从“马后炮”的角度看我们应该卖出股票。而从表6-5中的数据看,1997年的平均PE为59.64,2000年为58.42,2008年为55.07,2015年为26.31。可以看出,几轮牛市顶点,除了2015年外,平均PE均大于50,因此我们可以把PE大于50作为判断牛市的参数,效果如表6-6所示。

表6-6 通过市场平均PE持仓的神奇公式收益率统计

如表6-6所示,从回测的效果来看,把市场平均PE作为判断牛市的参数效果还是比较明显的。如果在A股平均PE大于50的时候卖出股票,然后在PE小于50的时候选择使用神奇公式来持仓,那么25年总收益率在304倍左右,跑赢了原版的神奇公式。另外,我们还测试了其他几组参数,如表6-6所示。通过比对发现,使用A股平均PE作为牛熊的判断依据的话,跑赢神奇公式的机会还是比较高的。特别是如果“PE大于40卖出,PE小于30买入”的话,由于完美地躲开了2000年前后几年的大熊市,25年收益率达到了419倍,效果明显。

简而言之,通过A股平均市盈率作为判断牛熊的依据,再选择性地使用神奇公式来持仓,可以明显改善我们神奇公式的收益率。

6.1.4 通过股市点位来判断牛熊

相信部分读者会想到,还有一种更简单的预判牛熊的方法:通过上证指数的点位来判断牛熊。相信大部分的散户都觉得A股有这样的规律:如果在2 000点左右买入股票,在4 000点左右卖出,就一定能赚钱。下面我们就一起来看看通过点位来判断牛熊的方法,是否适用于我们的神奇公式改进方案。

由于神奇公式每年都要更换一次持仓,而上证指数的点位在一年中是波动的。这里我们假设,每年更换持仓在大部分公司年报公布后的6月1日,以6月1日的上证点位作为牛熊市的判断依据。A股25年6月1日的上证点位如表6-7所示。

表6-7 A股25年上证指数点位统计(每年6月1日)

表6-7统计了A股25年来6月1日的点位平均在2 225.68点。2007年和2015年上证指数突破了4 000点大关;在1996年、1999年这些牛市年份,上证指数的点位并不高,只在1 000点左右;而从2008年后,上证指数在2 000~3 000点左右徘徊。从A股25年的上证点位统计中,似乎无法找出2 000点是牛熊分界的依据,数据统计又一次证明了真理并不掌握在大多数散户手中。

即使2 000点不是牛熊的分界线,我们仍依然想尝试通过点位是否能预判牛熊,因此做了以下几组不同的上证点位持仓神奇公式收益率对比,如表6-8所示。

表6-8 不同的上证点位持仓神奇公式收益率对比

从表6-8的收益率对比结果来看,通过点位来判断神奇公式的持仓时间的方法效果并不理想。原因很简单,因为A股上证指数的点位是一个动态区间,每隔一段时间就会抬升一定的比例。本书在第2章也曾经分析过,上证指数从1995年到2019年上涨了4倍左右,因此想通过一个固定的上证点位来作为牛熊的分界线,似乎并不够合理。

虽然用上证指数点位这种方法来判断牛熊似乎在一个25年的长周期中显得不那么有效,但是我们仍然可以换一个思路,能不能通过时间动态地调整牛熊分界的窗口,从而实现我们预判牛熊的目的?

我们先来分析一下A股25年来上证指数的几个低点出现的年份以及它们的点位,如表6-9所示。

表6-9 上证指数25年来的指数低点及出现年份

表6-9所展示的上证指数几个年份底部点位证明了,A股每10年左右一个周期,且每个周期的底部抬升160%~190%。因此,2018年最低点2 440.91也大概率是A股上证指数近10年来的一个底部区域。

下面我们将动态地设置买入卖出的门槛值,选择两组数据进行对比。

动态上证指数买卖方式1:

(1)2000年之前,当上证指数大于1 400点时,卖出股票;

(2)2010年以前,上证大于2 000点,卖出股票;

(3)2020年以前,上证大于3 000点,卖出股票。

动态上证指数买卖方式2:

(1)2000年之前,当上证指数大于1 000点时,卖出股票;

(2)2005年之前,当上证指数大于1 500点时,卖出股票;

(3)2010年以前,当上证指数大于2 000点时,卖出股票;

(4)2015年以前,当上证指数大于2 500点时,卖出股票;

(5)2020年以前,当上证指数大于3 000点时,卖出股票。

以上两组动态买卖方式的测试结果见表6-10。

表6-10 动态上证指数买卖方式与原神奇公式收益率对比

表6-10的收益率对比展示了动态买卖方式的收益率效果并不理想。究其原因,只能归结于A股点位的随机性和无法预测性,哪怕是一个5~10年的长周期。当然,以上两种动态买卖方式的参数仍有优化空间,但通过上证指数点位来预判牛熊的方式应该很难改善神奇公式的收益率。

6.1.5 总结预判牛熊神奇公式效果

经过以上4种预判牛熊的神奇公式改进方式的研究,我们得出结论,通过股市平均PE来预判牛熊,并选择买入或卖出神奇公式持仓的方式,效果最优。4种神奇公式的改进方案收益率如表6-11所示。

表6-11 四种预判牛熊的神奇公式改进方式收益率对比

最后,我们得出结论,通过预判牛熊的方式来改进我们的神奇公式,是可以达到提高收益率的效果的。但是,我们也不得不承认,我们是预先知道了牛市和熊市再去定义牛熊分界参数的,至于这样的参数未来是否有效,我们也无法证明,只能当作一个参考改进方案。

6.2 动态持仓的改进方式

本书在第1章南瓜西餐厅的例子中提到过,是否买入一家公司的股票,除了要看这家公司股票的投资回报率之外,还需要比较当时的整个金融市场的无风险回报率。假如某公司股票的投资回报率为4%,而市场无风险回报率为5%,即使我们预期这家公司未来能赚钱,我们也不会考虑投资这家公司的股票。因为作为理性投资者,与其把钱投入这家公司,还不如直接把钱用来买余额宝或者大额定存、国债等。

考虑市场无风险利率的例子给出了改进神奇公式持仓比例的一种选择:可以动态地根据市场无风险利率、股市风险状况甚至资金利用情况来决定自己的持仓策略,并定期地进行动态调整神奇公式的持仓比例。

在本小节中,我们将研究以下几种动态持仓方法对神奇公式的改进。

6.2.1 动态投资持仓法简介

为更好地说明动态持仓方法的效果,我们先来介绍一种比较有名的华尔街“傻瓜投资法”。本书在第2章中曾经有过结论:过去5年,美国90%以上的股票基金都落后于相应的指数,并且90%的散户也亏钱。可以这么说,如果你在美国投资股票,还不如直接买美国的指数基金,而且要长期持有才有战胜市场的可能性。“傻瓜投资法”听起来并不十分高级,但是,这是许多华尔街投资人都在长期使用的方法,它的基本原理就是:按一定的比例动态地调整股票和债券的比例,也就是在无风险收益和股票风险收益中选择一个平衡的持仓方法。比如可以通过寿命来作为动态持仓的参数:假定自己的寿命为100岁,假设你今年30岁,100减30等于70,那么就将70%的钱放在股市上,按每月收入的结余投入指数基金里,其他30%的投资放在债券上;如果你今年40岁,股市投资减少到60%,债券增加到40%,以此类推。

千万别小看这个“傻瓜投资法”,美国主要指数前30年平均增长率为10%到12%,而美国90%以上的共同基金都达不到这样的回报。傻瓜投资法所持有的股票,其实就是指数基金,比如在美国,就是“S&P500 Index”,指的是被标准普尔选出来的美国500家大公司股价所算出来的指数,是衡量美国大市的标杆。

同样,在中国使用“傻瓜投资法”,我们购买股票的对象当然就是A股指数基金,如上证50、沪深300等。本书第2章曾指出中国指数基金的长期收益率在7%左右;而中国的长期无风险利率,我们可以用一年期的国债或者一年期的基准利率作为基准,如表6-12所示,我们统一采用一年期的定期存款利率,平均收益率在3.27%左右。

表6-12 中国25年无风险利率走势

续表

“傻瓜投资法”的核心理念就是在无风险利率和股票指数之间切换。本书提供了一个除了股票指数之外的选择,就是我们的神奇公式,核心改进思路是在无风险利率和神奇公式之间切换。

当然,“傻瓜投资法”也有很多种动态持仓方式,比如上面我们提到的使用寿命来调整债券和股票持仓比例的方式是其中的一种。本小节将采用择时动态调整股票和债券/存款的比例的傻瓜投资法:比如初始股票和债券比例为50︰50,当预期股市表现较好的时候,适当增加股票的持仓比例,比如到70%,同时降低债券/存款的比例到30%;而当预期股市会转差的时候,我们就适当降低股票持仓比例,而增加债券/存款的比例,比如股票和债券/存款保持20︰80这种比例,甚至直接把股票持仓比例降为0。

以上就是我们所采用的傻瓜动态投资持仓方法的基本思路,下面我们将一起来研究这种方法改进神奇公式的收益率表现。

6.2.2 动态持仓指数基金表现

对于股市什么时候算好还是不好是有不同的判断方式的,由于篇幅关系,我们只选取一种被本书证明过有效的调整股市持仓比例的参数:就是在本章6.1节中曾经证明过有效的市场平均PE。简单说,当A股整体的市盈率比较低的时候,就适当地增加股票的持仓比例,降低债券/存款的比例;而当A股整体的PE比较高的时候,就适当增加债券/存款的比例,降低股票持仓。

我们来测试几种不同的参数调整持仓方法:

(1)动态持仓方案一:一直持有50%的股票持仓、50%的无风险债券/存款持仓。

(2)动态持仓方案二:正常情况下,50%的股票持仓、50%的无风险债券/存款持仓;当市场PE大于40时,降低股票持仓到20%,提升无风险持仓到80%;当市场PE小于30时,降低无风险持仓到20%,提升股票持仓到80%。

(3)动态持仓方案三:正常情况下,50%的股票持仓、50%的无风险债券/存款持仓;当市场PE大于40时,降低股票持仓到0,提升无风险持仓到100%;当市场PE小于30时,降低无风险持仓到0,提升股票持仓到100%。

(4)动态持仓方案四:正常情况下,50%的股票持仓、50%的无风险债券/存款持仓;当市场PE大于50时,降低股票持仓到20%,提升无风险持仓到80%;当市场PE小于30时,降低无风险持仓到20%,提升股票持仓到80%。

(5)动态持仓方案五:正常情况下,50%的股票持仓、50%的无风险债券/存款持仓;当市场PE大于50时,降低股票持仓到0,提升无风险持仓到100%;当市场PE小于30时,降低无风险持仓到0,提升股票持仓到100%。

(6)动态持仓方案六:当市场PE大于40时,降低股票持仓到0,提升无风险持仓到100%;当市场PE小于或等于40时,降低无风险持仓到0,提升股票持仓到100%。

(7)动态持仓方案七:当市场PE大于50时,降低股票持仓到0,提升无风险持仓到100%;当市场PE小于或等于50时,降低无风险持仓到0,提升股票持仓到100%。

我们分别来看看这7种动态持仓方案的效果,如表6-13所示。

表6-13 七种动态持仓方案的收益率对比

如表6-13所示,我们通过测试了7组参数,得出了动态持仓方案六和方案七最终可以跑赢原版的神奇公式。其他方案表现不佳,很大程度上是由于长期半仓持有无风险的债券或者存款。半仓持有债券/存款的策略虽然在股市不理想的情况下可以起到保底的稳定收益作用,但是在股市比较理想的情况下也丧失了一些激进的投资机会。比如我们如果使用动态持仓方案一,实际上就相当于永远把50%的资金放置在无风险的债券/存款中,而把另外50%的资金放置在股市,通过神奇公式的方式进行投资,然后每年再动态调整比例,让其维持在50︰50,这样的策略肯定无法跑赢我们原版的神奇公式。当然,半仓持有债券/存款的策略,长期收益率还是比上证指数的表现优越了不少。

我们再来看看跑赢神奇公式原版的方案六和方案七。最后两组参数,实际上就是等于要求我们长期全仓股市;当股市PE过高的时候,就全部把钱放入无风险投资中,这样的动态持仓调整方法实际上和本章第一节中提到的通过市场平均PE来判断牛熊买入卖出股票方法是一致的,所不同的仅仅是当股市PE太高的时候,我们卖出股票并不是选择现金,而是选择把现金存入银行或者买入无风险的债券。

本小节只是通过一种动态持仓的方法证明通过该思路改进神奇公式是可行的,但是由于篇幅问题,并未继续展开其他动态持仓方案并进行验证,也希望读者可以提出自己的改进方案并验证讨论。

6.3 定投持仓法

6.3.1 定投方法的收益评估简介

基金定投,有懒人理财之说,价值缘于华尔街流传的一句话:“要在市场中准确地踩点入市,比在空中接住一把飞刀更难。”如果采取分批买入法,就克服了只选择一个时点进行买进和沽出的缺陷,可以均衡成本,使自己在投资中立于不败之地。定投的定义为定期定额,长期定投可抹平基金净值的高峰和低谷,消除市场的波动性。只要选择的基金有整体增长,投资人就会获得一个相对平均的收益,不必再为入市的择时问题而苦恼。

采用基金定投的方式比较适合一般的上班族,因为上班族每月有固定的工资,并且没有太多的时间去研究各种投资方式,每月如果将工资的一部分除去生活必须支出之外,剩余的用来定额投入基金,也是一种不错的选择。对于定投来说,最重要的一个条件就是坚持。我们以2014—2018年5年基金定投沪深300和中证500指数为例,如表6-14所示。采用基金定投的方式并不能穿越牛熊,不仅收益率为负,而且最大回撤也达到了50%和60%以上。

表6-14 2014—2018年基金定投沪深300和中证500指数收益率

影响基金定投最终效果,选择什么基金也是比较重要的因素之一。在美国股市中,指数基金的表现要好于90%以上的主动管理基金;而在中国,虽然从统计上来说,主动管理基金表现整体要好于被动指数基金,但是,正如本书第2章所分析的,选择主动管理基金也是一件非常困难并且有门槛的工作,因此建议一般的投资者还是选择被动指数基金进行投资。本小节也将采用定投指数基金和定投神奇公式的方式进行分析比较。

我们还需要稍微解释一下定投的收益统计方式,假设你每月拿1000元定投图6-3中的基金B的话(竖轴代表基金B的净值):

第一次,1 000/1=1 000(份);

第二次,1 000/0.7=1 429(份);

第三次,1 000/0.5=2 000(份);

第四次,1 000/0.6=1 667(份);

第五次,1 000/1=1 000(份)。

共获得总份额=6 096(份)。

图6-3 不同净值走势的基金将对定投效果有决定性影响

假如某人定投基金B五笔1 000元,共5 000元,那定投的单位成本就是5 000/6 096=0.820(元/份)。基金B在5个周期内从开始到最后净值都是1,看上去没有涨也没有跌,但是由于定投分摊了成本,因此我们投入的5 000元变成了6 096元,总收益率为21.92%,可见基金定投对于成本分担的作用。

但如果我们将5000元分5笔定额投资于图6-3中的基金A的话,虽然基金A净值从1涨到了1.4,但是由于定投成本越来越高,因此最终只获得了4 207份,总收益率仅为17.81%。

可见定投可以以平滑基金的净值走势进行,即使基金长期不涨,定投也可能获取较为理想的收益率。

6.3.2 神奇公式定投效果比较

通过定投图6-3中基金的例子,我们一方面讲清楚了基金定投收益率的计算方式,另外也通过这个例子知道,即使是一个多年不涨的股市,通过基金定投的方式同样能盈利。那如果通过定投神奇公式的方式,是否可以获得不错的收益率呢?

从表6-15的回测分析可以看出,如果我们长期定投沪深300指数基金,收益率可以达到14%左右,回报要优于一直持有沪深300指数(年化收益率仅6%);如果我们定投神奇公式,由于神奇公式后10年收益率不如前10年高,因此通过定投的方式使用神奇公式收益率并不如我们的原版收益率高,但是年化收益也超过了20%。对于一般的上班族,每月或每年定期划出一笔闲置资金进行储蓄投资,定投神奇公式的方式是非常适合的。

表6-15 定投神奇公式和其他投资方式收益率对比

建议大家长期采用定投的方式进行储蓄投资,按月按年定额都可以,投资标的建议选择指数基金或者采用我们的神奇公式。

6.4 神奇公式参数优化

除了对神奇公式的投资策略进行改进之外,我们还可以对神奇公式持有股票组合的数量、周期长度、换仓起始日期等参数进行优化,力求通过数据回测找到神奇公式的最优参数。

6.4.1 股票组合数量优化

乔尔在《股市稳赚》一书中给出的神奇公式要求的是每年选出20只“质优价低”的股票,但是乔尔在书中没有提到为什么我们要选择20只股票,而不是50只或100只。股票组合的数量是否能优化?

我们重新对神奇公式做了不同股票组合的回测,分别用神奇公式股票组合有1只、5只、10只一直到300只股票来进行长时间的数据验证,想看看到底神奇公式组合数是多少才会在A股发挥最优的效果。具体的测试结果如表6-16所示。

表6-16 不同的股票组合数量下的神奇公式收益率对比

神奇公式的股票组合数越少风险就越高,如果遇到公司退市、业绩踩雷等“黑天鹅”事件,就会严重影响组合的整体收益;而组合数量越高的时候,收益率反而会下降,甚至逐渐接近被动指数的收益率。道理很简单,因为组合越多,就相当于把越多的股票选入了组合中,因此也会越接近指数基金的收益率。

从表6-16回测的数据结果来看,当神奇公式组合中的股票数为80只的时候,最终的收益率最高,年化收益率达到25.98%。虽然25.98%的收益率要高于我们原版的神奇公式组合25.08%的收益率,但是考虑到交易费用等因素(因为A股投资最小的单位是每手,组合越多资金总量就需要越大),对于一般的投资者而言,还是建议采用组合中股票数为20只的神奇公式。

6.4.2 神奇公式周期长度和起始点优化

可能会有读者有疑问,如果每年都要对神奇公式的持股进行调整,那么在一年中的什么时间点进行调整比较合适呢?还有周期一定得是一年吗?半年、三个月会不会更好呢?一般上市公司的年度财报一般会在4—6月公布,如果我们的神奇公式在上市公司年报公布之前就进行选股,会不会造成PE、ROA等数据不准确,从而影响最终的收益率呢?

针对以上疑问,我们对神奇公式进行了回测,比较不同的年度组合调整日期。需要说明的是,一旦确定了每年年度组合调整的时间点,每年就一定在这个时间进行调整。测试的结果如表6-17所示。

表6-17 神奇公式组合调整日期变化对收益率的影响

从表6-17的测试结果看,神奇公式每年在什么日期进行组合调整并没有太大的区别。因为上市公司每个季度都会公布财报,对于优秀公司来说,一年时间并不会对业绩有太大的影响。因此只要使用动态PE作为神奇公式的选股参数,就能在一年中的任何时间开始调整我们的神奇公式组合。

另外如何我们调整神奇公式的周期,比如变为3个月或半年,收益率会如何变化呢?

从表6-18的测试结果看,调整神奇公式周期长度并没有让收益率更高。但如果考虑交易手续费问题,3个月调整一次神奇公式的股票持仓组合,就相当于一年要交易4次,则交易成本将是原版神奇公式一年交易一次的4倍,从长期来看,对收益率的影响将相当大。因此,建议还是维持一年调整一次的神奇公式原版组合。

表6-18 神奇公式周期长度变化对收益率的影响

总结来说,神奇公式每年的组合调整日期并没有太大的影响,一年调整一次的周期比较合适,不建议优化。

6.5 GPA(毛利率占总资产的比例)优化方案

我们从其他资料中还看到过对神奇公式的优化改进方案,比如有人提出要把神奇公式中使用的总资产收益率改成GPA,实际上就是把公司的毛利率作为评价一个公司是否质优的改进方案。

GPA=毛利(Gross Profit)/资产总额(Total Assets)

这种方案的基本逻辑是:

(1)毛利是公司经营的基础,毛利高的公司才有机会进行再投资,回报股东,并且该公司销售产品的销售额和成本是确定的,毛利造假的可能性也比较低。

(2)使用资产总额作为分母的好处是该数值和公司的资产结构无关,可以用来和不同的公司进行比较,因此造假的可能性也比较低。

总而言之,一家公司毛利率高的确说明这家公司有比较高的行业护城河,或者产品有比较大的竞争优势,可以用来作为评价一家公司是否“质优”的参数,但是使用在神奇公式中效果如何呢?我们来看看结果比较,如表6-19所示。

表6-19 神奇公式原版和改进收益率对比

从表6-19回测数据的结果来看,通过GPA代替原版的神奇公式ROA参数效果并没有他们声称的那么理想,实际效果远不如原版神奇公式收益率高。使用GPA效果不佳背后的原因本书暂时不去深究,一个可能的原因是我国国企和周期股比较多有关,让毛利率高的公司的股票价格表现得不那么理想。

因此,从我们的验证结论来看,不建议采用GPA代替神奇公式中的ROA参数。

6.6 混合优化方案

综合多种神奇公式改进方案,部分的优化是有效的,也有不少优化方案效果不明显或者无效。在有效的优化方案中,也有部分的方案实际上难以实施或者实施的成本比较高,导致难以改进。

我们综合了上述的优化方案,总结出一种适合一般工薪阶层的投资方案:通过“定投+动态持仓”的方式来使用神奇公式,具体的方案如下。

混合优化方案:每年定期从工资中拿出一部分资金(比如1万元)投入到神奇公式选出的股票中,当股市PE大于40的时候,就卖出所有股票,投入无风险的债券/存款中;而当股市市盈率小于或等于40的时候,又重新通过神奇公式买入股票。

按照这种优化方案进行投资,收益率回测结果如表6-20所示。

表6-20 混合优化神奇公式方案与其他定投方案收益率对比

对于一般工薪阶层,如果使用这种混合优化方案,每年坚持拿出一部分钱来进行定投的话,年化收益率可以达到24.15%。混合优化方案比较适合比较忙、没有时间进行投资研究的投资者,强烈把这种改进方案推介给大家。

本章小结

本章提出了多种对神奇公式改进的方案,并对这些方案进行了逐一的数据回测、收益率对比等工作。总体上来说,部分改进优化方案是有效的,但是也有不少方案无效或者使用成本较高而不实用。众多优化方案中,通过市场平均PE来判断买入卖出的时机是有效的,同时增加动态持仓,并结合定投的方式,对于一般的投资者来说,是一种非常简单、实用的投资方案。

对于一般的工薪阶层,我们强烈建议使用本章提出的最后一种混合优化方案来规划投资。当然,我们也建议干脆就不改变原有的乔尔提出的神奇公式方法进行投资,最终的投资收益率预计也是相当理想的。 lE2vTLLnMD2vB+nepvcl/ynL6NET3JqTY6DoVIiGFa4q+sG6xT71RKo7pKkFKlFm

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