
陈敏勇
本书借助于独创的两大特色,能帮助价值投资者快速上手并取得效益:① 基于大数据和人工智能提高投资效率;② 通过系统性的方法策略提高投资收益。通过本书,投资者可以学到:① 价值投资的思想框架=好行业+好企业+好价格+好时机+好配置;② 价值投资的实操方法=行业分析+企业分析+财务分析+估值分析;③ 价值投资的选股策略=财务选股+龙头选股+产业选股;④ 价值投资的思维窍门=风险控制+投资心态+投资窍门。本书还提供多种方法,让新手可以快速从几千只股票中选出高品质的投资对象,对股票进行多维度的质量评估、价值评估,通过长周期波动规律来发现技术买点。
读完这本书,如果你不觉得价值投资很难,那你就不是实事求是。学会价值投资,需要掌握的知识点这么多,对于普通参与者,如何可能? 这本书对于科学交易者来说,没有任何价值。为什么呢?因为这本书有一个前提假设:只有“买入并持有”的“价值投资”才能在股市生存。我认为这就是扯淡,不管你们信不信,反正我不信。如果一个价值投资者愿意以开放的视角,去适当读点其他门派的著作,就会发现,量化交易与科学交易也是很好的方法论,如果我们知道詹姆斯.西蒙斯和大奖章基金,就会知道巴菲特的业绩也并非最好的,就不会过度神话沃伦.巴菲特。 如果我们有一点科学素养,知道科学基于演绎逻辑,而演绎逻辑必有基石假设。我们就可以一起去研究一下“价值投资理论”到底是怎么一回事。 价值投资的理论基石是建立在企业有“价值”这个基石假设之上的,没有“价值”这个假设,价值投资理论就无法展开。但一个企业凭什么就必须有“价值”呢?凭什么一个投资者有能力给一个企业估值?价值为什么决定价格?……做为一个科学交易者,我们认为,引入“价值”这个假设实在是画蛇添足,即没必要更没必须,最重要的是距离市场现实很远。事实是,马化腾不知道腾讯的具体价值,腾讯的财务总监也不知道;马明哲也不知道平安的具体价值,平安的总会计师也未必知道。……“价值”只不过是价值投资者意淫出来的一个“假设”罢了。 为了捕捉“价格”的变化并从价格变化中获利,价值投资者虚拟了一个概念,那就是上市公司的“价值”,或者叫“内在价值”。有了“价值”的概念,并基于这个概念,结合物理学的机械论思维,运用因果逻辑,价值投资者们确立了三对重要的“关系”,分别是“价值与上市公司”的关系、“价值与价格”关系和“价值与投资者”的关系。这三对“关系”假设,奠定了价值投资理论。 ①价值投资者假设任何“上市公司”都有“内在价值”,“价值”与“上市公司”是其中的第一对重要关系,而且这些企业价值可以通过研究公司的各种“基本面要素”而被价值投资者量化评估。 ②为了让价值投资理论成立,价值投资者强行规定“价格”与“价值”要产生“遛狗效应”,也就是无论“价格”这只狗怎么变化,始终都会被“价值”这个“遛狗人”牢牢牵引,也就是“价值是价格的锚”这是该理论中的第二对重要关系:“价值与价格”关系。这对关系建立在还原论与均衡论的基础上。 ③价值投资者的第三个假设是“聪明的投资者”有能力给一些上市公司正确“估值”,还引入了“折现现金流法DCF”这样的数学方法论。这是价值投资的第三对重要关系,即“投资者”与“价值”的关系。这个假设底气十足,把人类的能力拔高的不可思议的高度。 有了这三对“关系”假设,“买股票就是买公司的一部分”、“市场先生”、“安全边际”、“企业护城河”、“科学估值”、“能力圈”、“长期持有”、“时间的玫瑰”、“把鸡蛋放在一个篮子里”……都顺理成章。这里边没有半点“科学”的影子。一代代的价值投资者就是念叨着这样的“教条”开始了投资生涯,而且价值投资者把自己标榜为这个世界的投资的正宗,除价值投资之外其他都是“投机”或者“赌博”,充满了罪恶的意味。但价值投资者似乎忘了问一问,这三对“关系”真的存在吗?它们可靠吗?……算了,再说多了又被价值投资者“喷”了😂。 相反,科学交易者真的不需要做出这样的假设。我们只研究价格变化的统计学规律,从不超越统计学去假设自己有能力预测市场,或者为任何价格变化归因,因为科学交易者知道我们没有那个能力。科学交易者知道自己的大脑在决策时存在局限和误区,需要用最新的“心理学”和“脑科学加以改善,一切就这么简单。对“市场足够谦卑”和“有自知之明”是任何科学交易者的成功的基础。
千万别幻想自己和巴菲特、索罗斯一样,学点就会了投资,也不是偶发成功几次就能指点江山,善于投资的人大多会谦逊低调,因为风险始终陪伴,失败就在眼前!
可以很好了解投资,大概了解雏形
电子书拜读了一遍,书中把价投理念,原理,方法,技巧总结归纳得非常好,也有较好的可操作性,读后受益匪浅,非常感谢!
价值投资的方法论比较全面,但没什么新的东西,最后用代码的方式量化公司财务指标值得借鉴,但是没有进行回测检验,而且有些权重参数对于不同行业应该有差异化设置,总体评价一般
实操性强、系统性高是本书的特点,让大家能在7天内看懂价值投资并快速上手。
内容很详细,就是那些算法把我看晕了[呲牙]
写的还是挺不错的,有细节也有宏观
介绍的比较浅,没有什么深度见解,但介绍的挺全面的,也值得读一读。
不大行,太浮于表面,有些错别字,建议不要浪费时间了。