正名！

魏公子

编程浪子的双五规则还是蛮不错的
有兴趣的可以百度下
只是觉得固定在元旦的调仓节点和两年的调仓频率死板了些
甚至不一定需要双五
有时候双四又有何不可呢？
当然了
如果前面两条被固定了
那么第三条也必须被固定
否则就失去了必要的安全边际
牵一发而动全身啊

魏公子

有时候一子错满盘皆落索
其实这小半个月来
持仓股票中跌的最惨的并不单单是华夏
起码中信也就不逊色于它
但是正因为华夏在5号正好触发了减仓节点
所以昨天才能再次触发加仓节点
而中信则是两次都差了那么一点点
就只有干看着
正如社会上某人的成就
能力很重要
运气也很重要

自打把调仓的价差拉大以后
日均换手率那叫一个狂跌啊
最新值已经跌至8.8%
随之而来的则是年化超额收益预期也跌破了30%大关
而实际上的年超额收益更是已经跌破了20%
不过考虑到更大样本数据
目前这个价差不能缩小

魏公子

呵呵
友好一直在加仓备选名单上排第一名好久了
但是却偏偏被华夏抢了个头筹
都是被价格闹得
如果当初它分红大方些
也就不至于了吧

呵呵
股票才不在乎谁拥有它呢

魏公子

宁波也是把减仓备选第一名的位置快坐烂了
但是与其指望它上涨还不如指望建发下跌更靠谱些

这两天大伙都很懒啊
除了浪子拿出了篇还能看的剩饭
大伙都不勤于创作哦
雪秋之夜搞的也不咋地
一点儿看头都没有

呵呵
正如某人所说
我再也不参加伯克希尔的股东大会了
沃伦每年说来说去都是这些东西
一点儿新意都没有

魏公子

关于补充沪深300指数规则的公告

    为增强沪深 300 指数样本股稳定性，有效降低指数样本股的周转率， 经指数专家委员会审议通过，中证指数有限公司决定在沪深 300 指数定期审核规则中补充如下规则：
    老样本成交金额缓冲区规则：
    如果沪深 300 指数老样本日均成交金额在样本空间中排名前 60% ，则参与下一步日均总市值排名。
    该补充规则将于 2014 年上半年定期审核时开始生效

    附件：沪深 300 指数编制细则
中证指数有限公司
2013年12月17日


居然又是“成交金额”作为判断依据
证监会的相关人员也大多都是投机分子啊

魏公子

因果律必须死
因为物理要生

股票的价格也具备波粒二象性啊
当你用技术指标来分析的时候
什么黄金分割、斐波那契、三浪五浪的
看起来蛮是那么回事儿
而当你换成了PE、PB来分析的时候
规律性也同样的明显
无论什么资金流向还是东缠西绕
都能找出这样那样的规律

一个东西它究竟是什么并不重要
重要的是我们怎样观察它
哈哈

wadvd

分析历史什么都是规律
未来依然一片茫然

魏公子

高股息率者跑赢大盘

　　买股票一般有两种方法获取回报，一是上市公司分红，二是二级市场低买高卖。如果上市公司股价波动不大，那么稳定的分红便是很重要的投资收益，比如公用事业类公司；如果上市公司股价波动较大，那么在二级市场上买卖赚取差价，则是比分红更重要的获利手段，比如成长性良好、市场表现活跃的个股 .

　　那么10年平均股息率较高的公司，其市场表现又如何呢？

　　我们将股价涨跌幅统计区间设定为2002年5月1日至2012年4月30日，并对股价进行了复权处理。

　　根据数据统计，在2002年1月1日之前上市的1070只A股中，有578只个股股价跑赢了上证综指的涨幅43.69%，占比54%。而在844只10年中进行过分红的个股中，跑赢大盘的有515只，占比61.02%；在145只年年分红的个股中，跑赢大盘的有110只，比例高达75.86%。与此形成鲜明对比的是，在226家10年一毛不拔的“铁公鸡”公司中，跑赢大盘的只有63家，占比27.88%，远低于分红公司。

　　由此可见，能拿出真金白银回报投资者的公司，尤其是年年分红的公司，在企业经营、行业发展方面有其过人之处，受到投资者的青睐，股价表现自然不俗。

　　对平均股息率排名前100名的公司进行分析后发现，分红派现较多的上市公司，多集中在交通运输、钢铁、汽车制造等行业。这些行业资产雄厚、股本规模大、经营稳定、现金流充裕，同时投资增长已有所下降，所以有能力进行分红。而近年来行业景气度较高的家电、机械、煤炭采掘、食品饮料、化工等行业的公司，因为业绩增长快速、现金流充裕，分红情况也较好。

　　在平均股息率排名前100名的公司中，有73家公司跑赢了同期大盘，其中大多数是行业景气度高、经营业绩逐年上升的企业，如格力电器(行情 消息 资金)(行情 股吧 买卖点) 、宇通客车(行情 消息 资金)(行情 股吧 买卖点) 、西山煤电(行情 消息 资金)(行情 股吧 买卖点)等。而那些经营稳定、已无多大成长性的“现金牛”公司，尤其是公用事业类公司，在股价表现上较为落后，比如宁沪高速(行情 消息 资金)(行情 股吧 买卖点) 、深高速(行情 消息 资金)(行情 股吧 买卖点) 、粤高速等。

可口可乐147258

:#DAXIAO:#DAXIAO投资者的未来

月魔ＺＺＺ

读楼主的帖子收益很多:WX:

魏公子

近日老巴又出来搞演讲了
提出格雷厄姆的捡烟蒂策略依然有效
只是不太适合大资金的运作
所以他才越来越倾向于费雪和芒格
用不太贵的价格购买优质的资产

老巴现在的资产如果还要捡烟蒂的确是有点儿困难
但是我觉得光是一个A股市场
十亿以下的资产捡烟头吸绝对是毫无压力
如果放眼到全球市场
千把亿的资金也不会感到有多么的艰难


今天利用集合竞价时间
对仓位做了个比较大的调整
持仓数量扩大到33只
对应的则是银行股的比例缩减至六成以下
目的是为了增加日均换手率

leo8li

有人能看懂，有人看不懂:#QIAOPI

魏公子

财务是很容易造假的
即便不是恶意造假
同一家企业
100个会计可能会有101个ROE
特别是民营企业
天生就有造假的冲动
不过国企企业则天生效率低下
同样也很让人头痛

两相比较
还是最爱大蓝筹啊
判断的依据则是连续的大额分红
不肯拿大把的现银出来的企业统统枪毙
管你是微软还是苹果
统统不是我的菜
天知道你不是个诺基亚呢？

魏公子

对分红的要求要逐步提高
譬如时间上逐年提高到要求连续十年分红
而数额上要从现在的千万级逐年提高到亿元级

之所以不一步到位
一方面是历史上分红政策要求不够
如果一步到位会造成可供选择的样本数量太少
而且另一方面也是为了避免调仓波动过于巨大
所以一步步的来吧
争取在2020年之前完善到位

魏公子

命运的人质？
标签： 概率  收益  策略  失败  杠杆
2013-12-22 16:30 阅读(119)评论(1)
投资中一件相当令人苦恼的事情是难以分辨自己的位置，熊市中收益表现淡净时，究竟是运气不好呢，还是理应如此？牛市里收益一飞冲天时，也有类似的问题。之所以投身于投资的迷宫里努力研究，不少人应该和我一样希望有个比较明确的答案，至少是自圆其说的解释。投资者也多半期望自己的研究并未白费，自己并非是汪洋大海里随波逐流的一叶扁舟，即使是，我们还是指望刻苦奋进能够正面影响自己的前景。概率思维，即芒格提到的费马帕斯卡模型，有时候可以提供不错的思路。当然也有必要提醒自己概率思维并非“宇宙的真理”，在我来看这只是观察“命运”在投资中的影响的一个相当好的，也许是相对易懂的角度。下面从一个简单的二项式分布及其推论来展开讨论：



关于二项式分布可以参见：http://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%8C%E9%A0%85%E5%88%86%E4%BD%88，



A（期望收益14%）

假设某策略，应用成功率为80%，成功则年收益达到20%，失败则年收益-10%，若进行10年此等游戏：

*连续10年成功             概率为10.7%           增值为619%（年化20%）

9年成功1年失败            概率为26.8%                 为464%

8年成功2年失败            概率为30%                    为348%

7年成功3年失败            概率为20%                    为261%

*6年成功4年失败           概率为8.8%                 为196%（年化6.9，实际收益有可能不如买企业债）

*5年成功5年失败           概率为2.6%                    为146%

4年成功6年失败            概率为0.6%                    为110%

3年成功7年失败........（因概率小于1%不再累述）




注意，以*标注的6年成功+5年成功和连续10年成功的概率非常接近，即，100个人做实验，按“运气”分类这两种人都是11人上下。然而，前者收益是后者的3倍！后者在更长的周期里，几乎很难有机会战胜前者了。同样的策略却单纯因为概率的因素而存在巨大不同的分布结果，什么叫做“命运的人质”？这就有点儿象是命运的人质。


如果将A策略分散应用于十个不同的标的之间，那么实际收益可能非常接近于期望值。但这并不影响本文将“已经做分散后的策略盈利概率”作为讨论对象。



B（期望收益率20%，波动相比A增大，安全边际减小，失败则-20%）

假设某策略，应用成功率为80%，成功则年收益达到30%，失败则年收益-20%，若进行10年此等游戏则；

连续10年成功              概率为10.7%           收益为1378%

9年成功1年失败            概率为26.8%           收益为848%

8年成功2年失败            概率为30%              收益为521.8%

7年成功3年失败            概率为20%              收益为321%

*6年成功4年失败           概率为8.8%             收益为197%

*5年成功5年失败           概率为2.6%             收益为121%

*4年成功6年失败           概率为0.6%             收益为75%

*3年成功7年失败........因概率小于1%不再累述


和A相比期望年收益=0.8*0.2-0.2*0.1=14%的策略相比，B的期望年收益为0.8*0.3-0.2*0.2=20%。尽管期望收益率高了6%，尽管策略有明显优势，但是，在大于12%的概率（*号标注）下，后一种策略的收益居然和前一种策略相差无几！这意味着，如果你运气不太好，属于9个里面有1个的倒霉的家伙，即使你发现了一种期望收益率甚高的策略，你却还是得到极其一般的结果，你的长期收益甚至比大多数运用期望收益率更低的策略的人还要低迷。这算是另一种“命运的人质”。特别注意，这还是在期望收益更高的情况下。


如果只是简单的在策略A的期望收益下运用1.5倍杠杆，杠杆成本4%，使得期望收益率变的更高，那么情况将更加糟糕。



A1(A策略+1.5倍杠杆，资金成本4%，期望收益率19%）

A策略如使用资金成本为4%的1.5倍杠杆，成功率依然为80%，成功则年收益达到28%，失败则年收益-17%，此策略期望收益率为19%，高于A策略；

连续10年成功               概率为10.7%           收益为1181%

9年成功1年失败            概率为26.8%           收益为766%

8年成功2年失败            概率为30%              收益为497%

7年成功3年失败            概率为20%              收益为322%

6年成功4年失败            概率为8.8%             收益为208.8%

5年成功5年失败            概率为2.6%             收益为135.4%

4年成功6年失败            概率为0.6%             收益为87.8%

使用杠杆后，总的来说负收益概率提高了。但是，近9成概率下还是会赢的。只是，连续10年成功和类似概率的6年成功4年失败相比，差距由3倍扩大到5倍。杠杆不但是放大了期望收益，同时也放大了命运的影响。倒霉的投资者看到成功的投资者，会更加迷惑。



类似的，比较：

C

假设某策略，应用成功率为80%，成功则年收益达到25%，失败则年收益-10%，期望收益18%，若进行10年此等游戏则；

连续10年成功               概率为10.7%           收益为931%

9年成功1年失败            概率为26.8%           收益为670%

8年成功2年失败            概率为30%              收益为482%

7年成功3年失败            概率为20%              收益为347.5%

6年成功4年失败            概率为8.8%             收益为250%

5年成功5年失败            概率为2.6%             收益为180%

4年成功6年失败            概率为0.6%             收益为130%

3年成功7年失败........因概率小于1%不再累述



D

如成功率80%，成功则年收益40%，失败则年收益-30%，期望收益26%，则：

连续10年成功               概率为10.7%           收益为2893%

9年成功1年失败            概率为26.8%           收益为1446%

8年成功2年失败            概率为30%              收益为723%

*7年成功3年失败            概率为20%              收益为361%

*6年成功4年失败            概率为8.8%             收益为180%

*5年成功5年失败            概率为2.6%             收益为90%

*4年成功6年失败            概率为0.6%             收益为负值



由于D策略较C策略波动放大，导致即使D策略的期望收益率高企，超过30%的投资者（带*加总）却取得和C策略类似或者更低的收益，不能忘记，这可是以10年计的长期收益率。有时候“期望收益率”不能代表什么东西，在这个例子里有了很好的体现。

安全边际的作用，显然不止是价格更加安全和提高了期望收益率那么简单。安全边际使投资者的期望收益更可能成为实际收益，安全边际使得投资者坐在自己知道目的地的巴士里。



考察：

D1（提高成功概率）

如果成功概率为90%，则期望收益率=0.9*0.4-0.1*0.3=33%：

10年成功       概率为34.9%                       收益为2893%

9年成功         概率为38.7%                           1446%

8年成功         概率为19.37%                          723%

7年成功         概率为5.74%                           361%

....略


与通常理解接近，胜率提高后，很大程度上，命运的人质消失了，赌徒把握住了自己的命运。尽管在投资中是否能经常发现胜率如此之高的机会是存疑的。


E

重复博弈10年，如果成功概率为90%，成功则年收益为16%，失败则年收益-10%，则期望收益率为=0.9*0.16-0.1*0.1=13.4%：

10年成功       概率为34.9%                       收益为441%

9年成功         概率为38.7%                                  342%

8年成功         概率为19.37%                                266%

7年成功         概率为5.74%                                  206%

...


E1（对E加100%成本为5%的杠杆）

成功概率为90%，成功则年收益为16%*2-4%=28%，失败则年收益-10%*2-4%=-24%，则期望收益率为=0.9*0.28-0.1*0.24=22.8%：
*10年成功       概率为34.9%                       收益为1180%

*9年成功         概率为38.7%                                  700%

*8年成功         概率为19.37%                                416%

*7年成功         概率为5.74%                                  247%

...



就E1与E的对比来说，在98.71%的概率下（所有带*分布加总），杠杆后的策略都取得了明显的优势。这似乎表明，当成功概率特别大而且安全边际相当高的情况下，低成本杠杆确实既提高了期望收益率，又极大概率提高了收益实现的可能。再回头看E策略和C策略的对比：



C

假设某策略，应用成功率为80%，成功则年收益达到25%，失败则年收益-10%，期望收益18%，若进行10年此等游戏则；

连续10年成功               概率为10.7%           收益为931%

9年成功1年失败            概率为26.8%           收益为670%

8年成功2年失败            概率为30%              收益为482%

7年成功3年失败            概率为20%              收益为347.5%

6年成功4年失败            概率为8.8%             收益为250%

5年成功5年失败            概率为2.6%             收益为180%

4年成功6年失败            概率为0.6%             收益为130%

3年成功7年失败........因概率小于1%不再累述



与C策略相比，绝大多数情况下杠杆后的E策略即E1策略取得了明显的优势，这对于期望收益率原本明显低于C策略的E策略投资者来说，不选择施加杠杆似乎是不太合理的。

现实中往往投资者难以确定某一策略的成功率、正收益和负收益的值。但是，如果确实出现了一些特定的情况，在一定的期限内几乎可以99%的肯定：

1）该策略的成功概率几乎确定大于90%；

2）该策略最大损失绝对不可能超过10%；

3）该策略期望收益率毫无疑问覆盖了杠杆成本；

则施加杠杆看起来是相当合理的。



以上讨论并未覆盖概率约1%以下的各类特例，这无疑和个人的风险偏好有关，同时也是为了让问题简单一点。如果一定要覆盖所有风险，就很难说清楚问题了。更广泛的说，如果将投资风险就和人生风险混为一谈，专业的投机/投资分析也就无从落脚了。



总结：

1）尽量做胜率>90%的事情，至少应当大于80%，否则很难判断自己身处什么位置；

2）控制最大损失，最好不超过10%。最好断绝亏损机会，至少“看起来”在可控时段内，投资不应该有大幅亏损的可能。

3）对于确定要赢，不会出现负收益，且还有很高的大幅上涨希望的标的，可考虑使用杠杆。且，可以用类似问题来考虑使用杠杆的企业：是否主业稳定一定会赢？是否确定不会输？加了多大规模的杠杆？杠杆的成本是多少？

4）从以往业绩来看，即使有10年业绩证明，估计投资人都难以判断自己的胜率赔率到底是多少---尤其是，当随机性象策略A里面那样愚弄我们的时候。不过也可以有简单的判断，比如说“够安全”或者是“成功率不够高”之类凭感觉定性的判断。譬如我对自己有限的投资时间内的评价是：安全性不够，准确率也不够。。



重复一下，概率思维也许并不能解释世界运作的方式。

估计本文读者大多数是命运的人质之类的同好们，祝大家好运。

魏公子

桃花岛主是我比较欣赏的一位博主
在他那里我受益良多
上面这个帖子
看了之后我是感慨很多

对于对抗不确定性
除了一些狂妄之辈
我想绝大多数人都应该没啥好的办法
要不然塔勒布也不会写出《黑天鹅》一书

我选择的是尽可能地分散
虽然这会让自己的业绩在大多数情况下
无可避免的很平庸
但也许会让自己死的稍微慢一些