文章课题 -数据分析(Quantitative Analysis)和非数据分析(Qualitative Analysis)

谈谈到财务报告的分析如何帮助你,同时它又有潜在陷阱或许也会害到你。

让我们仔细看看它们者两种分析的优点缺点。

先来谈谈数据分析(Quantitative Analysis)

普遍上说初学者该牢牢掌握好基本的解读财务报告技巧。我们活在的这个时代信息是以爆炸式的方式传达的。现在信息的累积每隔几年就是全人类历史的总合。作为投资者我们该如何处理这些信息是很有挑战性的。一会儿听说油价有大波动,一会儿听说特朗普有新政策,一会儿又说马币大起大落,一会儿季度报告出来利润也波动,一会儿又说行业出现产能过剩,一会儿CEO和媒体分享雄伟大计大派定心丸,更别说你去读论坛。你怎么看待这些因素,怎么判断它们对你的投资是正面还是负面的影响?基础不稳固的话别说你投资未来如何,你甚至可以迷失到自己在哪里也不知道。你无法判断现有的状况是好还是坏。所以说你该掌握好这些基本分析,了解公司业务,试图预料它们的盈利能力,了解公司的财务是否健康,情况再糟糕的话它能扛得住吗。心里有着这些你才不会迷失,才能带着平静的心灵去投资,理性的看待各式各样的信息。

这时让我来个插曲。以上谈到现在是信息爆炸时代,作为投资人我们很难处理那么多信息。以下有两个巴菲特的忠告,看你会否喜欢。

他是这么说的:你去看人家打篮球,眼睛既不是看着篮球也不是看着球员。而是一直看着分数牌,哪有什么意义呢?他是要你多花时间精力思考公司业务,了解它的经营概状,竞争等。而不是死死盯着股票价钱。

他的第二个故事是这么说的。两个人各买了一片田地正打算耕种。第一人每天思考关于土地质量,肥料结构,秧苗品种,水源种种根种问题。第二人则天天去打听附近的农民用什么价钱在买卖农田(像我们看人家交易),一会儿听人家说会有大旱,一会儿人家又说会有大水(市场噪音太多,导致你容易迷惑迷失)。结果第一人丰收时,第二人就得俄肚子咯。因为当第一人默默耕耘时,第二人天天在想怎么投机取巧。其实市场上那么多信息,也不是全部都不相关的。只是说,很多因素你必须在买下之前都考量了,而不是听到市场谈论才觉得很愕然。不然你肯定不知所措了。

该切入非数据分析了(Qualitative Analysis)

先来讨论为何有它存在的必要性。其实这两种分析如同左右手你不能说不要哪一个。数据分析的好处多多如以上所讨论的。但是大家别忘了,数据源于发生了并被记载下来的事物发展。换句话说它们都是过去,是历史。你今天看任何一家财务公司的数据很赚钱,任何财务分析都指明它是很好的。这就能证明它们一直都会很赚钱吗,其实未必。全球最具备竞争能力的公司都在Fortune 500里面,但每隔50年它们都会有大洗牌大更新的情况,80%-90%的它们都会被市场淘汰。在被市场淘汰之前,它们的财务指标都是最好的。

其实很多重要因素都无法体现在财务数据里。比如说,A公司为了节省成本,把所有研发费用和任何机械/技术提升费用都取消了。3-5年里面盈利都提升了,从财务数据角度分析这当然是好的发展。这时我们有B公司,做法和A公司完全相反,它大量投入研发费用提升技术更新机械。这样它很可能会牺牲前3年利润。但长远来说往往会是B公司打败A公司因为每个企业都必须不断提升自己的竞争能力,不断提升质量不断降低成本。用巴菲特的话,一直扩大公司的护城河。另外,产品的价值也不会体现在财务数据里。比如说如果A公司营销团队很好卖呼啦圈的盈利比B公司卖果汁的还要高。财务数据当然显示A公司更优秀。但是我们都知道20年都我们都还会和果汁的概率比我们都还在玩呼拉圈的概率高很多。结论,二者选一往往财务数据较差的B公司更佳。巴菲特之所以在2,30年前大量投资可口可乐就因为他那时断定我们二三十年后还会何可乐。

你看当投资大师们讨论喜爱的公司时。往往他们讨论的不会是什么财务数据还是财务分析的东西。他们可能会说这家公司的研发能力很强,这公司应对市场变化反应很敏锐,这公司对未来的市场判断很清晰战略模式很好,这公司的产品用户粘性很高(人家问巴菲特为何投资Apple)。这些大师一看下一个十年,短期1-3财务很可能会很糟糕。当CEO在布局一个长远有竞争能力的商业模式时,往往要牺牲的是短暂的利润。

全球谁有最完善更新最快的财务数据

Bloomberg,它有完全世界任何一家上市公司最新的数据。它人才济济,什么分析一个按键立刻就能知道结果。它有用这些数据做为投资决策吗?没有,它有来卖给投资者。为何?因为它知道投资不只是科学,还是一门艺术。不是说符合某某财务指标甚至同时几个指标就是好公司。如果是这样的话电脑就能投资,哪还需要人呢。Profit Margin 高,ROE&ROI高,growth>20%,debt少就是好公司?未必。看人家季度报告不好就一味唱衰,季度报告很好就一味唱好就叫懂投资?未必。一般来说非数据能看见公司更长远的发展,数据分析较为短视。

总结来啦

知道不表示能办到,中间的鸿沟叫做经验。要很好的平衡数据与非数据(Quantitative&Qualitative)是需要很长很长的努力才能办到的,而且也只是非常少部分的人。本人也还在努力的路上,发现了这些就和你们分享了。相信多一些独立思考多吸收一些正确的投资理念或许能慢慢的进步,慢慢的接近目标。别小看独立思考的难度,这游戏绝大部分人都亏钱,很可能真的超过90%。可是我们学习投资的时候往往会从看别人怎么投资开始。结果很容易导致我们学着别人亏钱。其实人家常讨论的未必重要,重要的人家未必常讨论。大家心里要有一个指南针,在对的道路上学习才能走远。带着好奇心去学习,大胆假设小心求证再到去实践。慢慢的你可以区别对你而言那些是值得关注的哪些只是迷惑人的信息即可淡然处之。愿我们一点一滴的累积,一步一步的接近目标吧。

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