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“戴維斯雙擊”——如何把握買入的價格

最新高手視頻! 七禾網 時間:2018-05-03 08:51:07 來源:七禾網

很多投資者都知道戴維斯雙擊?!按骶S斯雙擊”:在低市盈率(PE)買入股票,待成長潛力顯現后,以高市盈率賣出,這樣可以獲取每股收益(EPS)和市盈率(PE)同時增長的倍乘效益。


很多投資者都信誓旦旦的說在尋找戴維斯雙擊股票。也確實,如果能找到戴維斯雙擊,可以短期內賺很多利潤。


股市的本質:股市本來就是以利潤為基礎,以市盈率為標尺的杠桿游戲。


如果我們想把這個游戲玩好。首先要明白游戲的規(guī)則。根據公式:股價=利潤(EPS)*市盈率(PE)。我們只要關注利潤和市盈率這兩個變量就可以了。


這個游戲玩的最好的是巴菲特,它說游戲很“簡單”,只要學兩門課:


1、如何評估一家公司,也就是如何找到利潤增長的好公司(跟利潤有關)。


2、如何給企業(yè)估值,也就是買入的價格(跟市盈率有關)。


市盈率代表著一個公司的盈利能力收回成本需要的時間,說市盈率不好理解,如果用“杠桿”一詞來替代就很容易明白。簡單點說就是你想買這家公司,錢不夠了,需要用多少倍杠桿來買。


成長股中,不同的公司,不同的階段,市盈率也會有很大不同。比如現在人們買銀行股只給6倍市盈率、買家電股只給15倍市盈率、買醫(yī)藥股給40倍市盈率、為什么不同公司我們出的價錢不同,愿意動用的杠桿也不同?這就跟我們的預期、前景有關,跟利潤增長率也有很大關系。


根據公式:股價=利潤*市盈率(杠桿率)


只要是利潤增長速度高于市盈率,股價還是會上漲的,這樣我們就明白了為什么給的市盈率不同了,是我們相信,我們買的公司后面賺的利潤增長速度能夠超過我們動用杠杠(市盈率)倍數的錢。并起個名字叫PEG,也就是:利潤增長速度*杠杠(市盈率)倍數相比較的數值,用于評價一個公司盈利能力和投資者付出買入成本性價比關系的指標。


關于利潤增長速度,如果讓我們選肯定是越快越好,最好是幾何級的。但地球上的資源是有限的,據統(tǒng)計,A股上市以來,連續(xù)十年利潤增長20%的企業(yè)寥寥無幾。所以市盈率總是在一個區(qū)間波動。


關于市盈率,人們給的時高時低,如很樂觀時給的很高,悲觀是給的很低,市盈率的就是所有參與買賣的人共同協商,博弈后的結果。因為人的情緒是琢磨不定的,時好時壞。所以說市場是不可預測的,為了搞懂人的心理,現在有門熱門的學課就博弈學,也叫行為心理學,專門為搞懂這些。


根據公式,我們買的市盈率越低,回報越高,買的市盈率越高,回報越低,我們來股市都是想賺錢的,不是來虧錢的。因為利潤增長屬于未來的預測,有很大的不確定性,為了保護自己,并增加我們贏的概率。我們就要在市盈率低的時候買。


給自己留有足夠的安全邊際,因為市盈率本來就是個杠桿游戲。用杠桿的東西就會有不穩(wěn)定性的存在。雖然市場通常是有效的,并不會給我們低估買的機會,但因為杠桿因素的原因。股市偶爾會在瘋狂和絕望之間擺動。比如在極端情況下發(fā)生經濟危機,或者公司出現黑天鵝這種低估的機會。這種機會很少,需要我們耐心的等待。大師們就是靠這種耐心的等待而獲得了巨大的回報。


看一下芒格是怎么做的。


芒格說:有性格的人才能拿著現金坐在那里什么事也不做。我能有今天,靠的是不去追逐平庸的機會。


我們的經驗往往驗證一個長久以來的觀念:只要做好準備,在人生中抓住幾個機會。迅速地采取適當的行動,去做簡單而合乎邏輯的事情。這輩子的財富就會得到極大的增長。


上面提到的這種機會很少,它們通常會落在不斷地尋找和等待,充滿求知欲望而又熱衷于對各種不同的可能性作出分析的人頭上。這樣的機會來臨之后,如果獲勝的幾率極高,那么動用過去的謹慎和耐心得來的資源,重重地壓下賭注就可以了,賺大錢的秘訣并不在于頻繁的買進賣出,而在于耐心的等待。


巴菲特講,當機會來時,天上掉金子時要拿桶去接而不是湯勺,但如果你知道機會來了卻沒有資本去買,你就會錯失良機。所以巴菲特總是留有大把資金等待機會。雖然大把資金在牛市時會讓你減少收益,但在熊市時會讓你大放異彩,比如一只股票通常市盈率20倍,而熊市時變成了10倍,你就可以用5毛錢買1塊錢的東西,如果買到的是利潤一直增長好公司。因為復利的作用,你買的價格又低,你的增長將會是幾何級的,有時候慢即是快。


而我們要做的就是既要買好的,又要買的好。也就是戴維斯“雙擊”。實際上就是格雷厄姆的安全邊際理論、費雪的成長股理論、芒格的績優(yōu)股理論等三者的綜合,即等待“好的時機”以“好的價格”買入“好的股票”,實現完美一擊,然后耐心持有,坐收上市公司和“市場先生”的雙重饋贈。


當某個烏云密布,雷雨交加的夜晚。戴維斯先生來敲你家門,就算你當時的境況不好,心煩意亂,對未來感到恐懼,絕望時,也應該給它一個笑臉,因為陽光總在風雨后,絕望中孕育希望。


責任編輯:翁建平

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