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基金经理微信群解密量化基金 怎么选牛股全在这里了
* 来源 :http://www.grandma70.com * 作者 : * 发表时间 : 2017-10-29 04:04

  每个人都在说精选个股,震荡市需要抓住结构性机会,可是,究竟如何能牛股赚到钱?量化选股听起来像是玄之又玄的东西,究竟靠谱吗?为了给大家提供另一种选股思,基金君邀请了光大保德信量化基金经理、光大产业新动力310328基金吧)拟任基金经理田大伟做客中国基金报微信粉丝群,对粉丝们对于量化选股的疑惑进行了详细解答,并擅长运用举例的方式将量化模型解释的通俗易懂。基金君对此次交流活动的内容进行了整理,现将文字实录和大家分享。

  田大伟:事实上技术分析和量化分析很多地方是重合的,量化分析无外乎是用过去的数据寻找大概率的投资逻辑,比如过去跌的比较多的股票未来会好,这是反转的策略,我们会用过去一个月的涨跌幅作为策略的替代指标,每个月月初计算一下所有股票过去一个月的涨跌幅,去买涨跌幅度比较多的股票,下个月看看收益如何,如果这个策略每个月都去用的话,过去十来年历史中会有不错的收益,但你说这个策略是量化策略还是技术分析

  量化能否一定会战胜技术和基本面分析,我觉得这个问题应该没有准确的答案。我可以从另外一个角度来回答你这个问题,量化模型的商业模式,有点像我们的迪士尼,你如果说用技术性手法或者说基本面方法去选股票的投资者,它有点像电影明星的莱昂纳多,就说非常厉害,演技很精湛,票房收入也很多。但是问题是他很难去复制。

  量化模型它也是电影明星,同样是挣钱,大家并不会区分这个钱是由模型来挣的,还是人来挣的。那么它就像迪士尼的唐老鸭、米老鼠一样,它也能挣钱,它也是电影明星,但是它就不会轻易地走掉,并且很容易去复制,唐老鸭、米老鼠、变形金刚一个一个就很容易复制。所以说量化投资如果说成功过后,它或将是一个低成本、高产出的一个投资方法。

  在盈利方面,量化投资和基本面投资、技术面投资事实上没有谁优谁坏之说,都是为了解决一个问题的工具。但是在控制最大回撤上,我觉得量化投资具有它天然的优势。比如我们经常做对冲,对冲要根据一个股票组合,做多一个股票组合,卖空一个股指期货,假设股指期货就是沪深300。如何来控制这个最大回撤,无外乎是多头股票组合在很多风险特征上跟沪深300是一致的。

  量化投资选的股票组合通常都会上百个,上百个这种情况下,就跟积木块一样,积木块的每个棱角就是每只股票的属性,一个积木块就是一个股票。那么你有上百个积木块,上百个股票,你很容易做成一个方的或圆的这么一个规则的形状。如果沪深300是一个方的,那么用上百个积木块、上百个股票做成个方的,那么这个时候做对冲,最大回撤就会控制的特别好。因为单个股票它出现问题,对整个组合的度就会很低。我觉得在控制最大回撤方面,特别在做对冲的时候,做绝对收益的时候,量化投资具有这么一个相对的优势。

  写文章的历史过程,就跟我们股票投资一样,我们国家的股票市场很年轻,基金公司这个成长历程更加年轻。所以这种情况下,在几年前我们的研究员推荐股票还是说一个逻辑,那么在今天他们推荐一个股票必须有一些数据,有一些模型来帮这个公司的估值、业绩情况说清楚。所以我觉得未来的趋势,当信息越来越多的时候,会用一些量化的方法来提高分析股票的效率,这是大势所趋。

  到最后到底机器能否战胜人脑,模型也是人来创造的,这个应该没有一个准确的答案。但是这个趋势越来越多会使用数据、使用模型,我觉得是个大的趋势。那么在国际上最新的方法就是说,比如高盛最新的趋势就是基本面和量化进行融合,这也是一个大势所趋。因为量化也无外乎是你投资经验的一个量化,就是你有一种比较好的选股,那么我看我能不能找一个量化的指标来代替你这个,用过去的数据做一个检测,看历史上它的胜率、效果是否好。其实说白了,在选股这个层面上,定量和定性只是一个度的区分,并没有严格的界线、网友“ZhuB”:请问您的量化模型主要考虑哪些因素?是以择时还是以择股为主?如果您的量化操作与指数走势不是很吻合,是否会对量化的策略进行修正?谢谢

  田大伟:量化选股的因素会很多,和做定性的选股基本上差异不是特别的大。如果去做股票投资,你选股票的时候会怎么考量。无外乎首先选一个好的行业,然后选这个公司它是国有的,还是私有的,业绩如何,市值是否合适。然后它过去一个月涨幅如何,换手率怎么样,市场关注度如何,无外乎也是综合考量这些层面,其实你看这些层面都可以作为一个量化策略。比如市值,那么可以去做一个历史的检测,看看过去十几年,那么每个月每个月看,哪个市值段的股票总是会有一定的超额收益。像业绩、换手率,包括所属行业都可以用这个方法来做历史的检测。

  所以通常你运用到的这些选股的,都可以用量化模型来做回测。包括商业模式,比如说这公司的治理结构是否好,公司的执行力怎么样,公司的研发能力怎么样,我们都可以做一个量化。量化指标比如说治理结构,会看看董事会里面的都是哪些,有没有亲属关系。比如研发能力,会看研发投入,员工的学历水平等。所以这些就是能够量化的一些投资经验,我们都会拿来去做历史回撤,形成比较有稳定胜率的东西,就是量化模型。

  我们有很多行业的配置的模型,也有择时的模型,但是以选股为主。事实上在发达国家已经有给出一个公式,左边是选股最终的效果,效果等于能力乘以次数,次数开一个根号。就是说最终的效果等于你的能力乘以次数开一个根号。比如说你选股和择时的能力都是一样的,就准确率都是90%。但是你选股的数量会很多,比如说选100个股票,90%的命中率,100个股票,100个股票它的根号是10,就是90%乘以10。但对于择时,你不可能择100次,择时基本上你一年择几次大的就已经了不得了。那么再开个根号,比如说你只择到9次,开个根号就是3。同样的命中率90%,90%乘以3,股票是90%乘以10,这个效果就完全不一样。所以说在做量化运用,还是择股它的效果更好。

  对量化策略如何进行修正,这显然量化也是要进行修正的,只是它的修正要有一定的原则。比如2013年白酒行情突然变坏,每一个定性的研究员都会知道这是因为反腐对白酒造成的影响,但是模型却逮不到的这一点,模型在各个方面,比如业绩、成长性、估值都挺好的情况下,白酒突然因为反腐导致不好,这时候模型就会有一定的失效。

  再比如2014年的12月份,中国所有的对冲基金都会出现回撤,为什么会出现回撤呢?因为那个时候银行股大涨,银行股在历史上就发生过一次,就是2012年12月份,那次的幅度远远小于2014年12月份,所以模型逮不住,解释不了银行股大涨逻辑。这个时候你在中国运用这些量化模型,就必须进行修正。但修正是有原则的,在我看来它不会对单一的策略做修正,因为没有一个量化策略可以通吃天下,在任何一个时间段都是好。策略本身也是有好有坏,这个时候如果对中国的市场结构比较了解,那么可以选择另外一个适合当前市场的策略。所以这种策略的选择,事实上是一种比较定性的判断,但是这个定性判断的基础是对模型和整个量化系统有很深刻的理解。

  田大伟:量化基金是用一种量化模型来选股票,最终本质也是寻找出一个指标或者是一个综合的指标来对股票进行打分,打分进行排序,选择打分最高的那些股票进行投资。那么本质上它是投资经验的一个定量化,比如说你认为估值低的股票就比较好,那么我们每个月月初帮估值低的股票都算一遍,那么我们去买估值最低的股票,看月底是否估值低的股票组合一定会战胜估值高的股票组合。这样你每个月可以做一次,每周、每天、每年也可以做一次,在全市场可以做一次,在各个行业、各个板块也可以做一次。做完过后你会发现单一估值这个策略它并不有效,那么这个时候你进行重合,把估值和成长、估值和动量、估值和市值等等结合起来,寻找出来一个大概率可以战胜市场的这么一个策略。那么这就是量化的一个最基本的描述。

  是长期持有还是相对频繁调仓,取决于这个策略在做历史回测的时候的频率。比如说我刚才讲的量化的基本本质,还是说你过去投资经验的量化,比如这个策略是每个月、每个月做出来效果比较好,那么每个月、每个月这个策略比较好,你在运用它的时候,就应该遵循做测试的时候的参数,每个月要进行调仓。如果说你对一个新的策略是每周每周来测试,效果很好的情况下,那么你就应该是每周每周,在正式操作的时候,每周来调仓。一句话总结就是说你的实盘,你的操作必须遵守你在对这个策略做历史回测的时候参数。

  田大伟:实际上量化投资和定性投资,在选的股票方面,本质上就是个度。就跟我们写文章一样,过去都是写一些文字性的文章,现在文章必须有数据、有模型,它是个发展的过程。也有点像中医和西医,中医就像传统选股票,是投资经验的一个总结,得出一个药方,通过很多年的案例得出一个药方不错。股票投资根据过去的经验总结,这种股票买它总是会好。

  量化投资也是建立在定性投资基础之上的,如果量化投资离开基本面分析,它就是无源之水、无本之木,因为量化策略就是你投资经验的一个定量化而已。比如说你选估值低的股票,那么估值低的股票就可以量化成一个策略。比如说你总是选小股票,小股票也可以量化成一个策略。所以它一定是建立在定性投资这个基本面分析之上的一个东西。从这个角度来讲,量化投资并不能说一定会优于定性投资,量化投资也很厉害的,定性投资也很厉害的。所以整体而言它就会解决问题,只是这个量化投资可能是越来越高效而已。定性投资里面的高手可能也会比量化投资里面差的人要好很多,量化里面好的模型可能会比定性里面一般的人要好很多。

  第二个更重要,需要定性的投资的经验,因为量化投资并不是一个黑箱,最终这个模型在某一个时间段失效,还是要打开这个箱子看看它的原因是在哪儿,到底是哪一只股票有问题,哪一些地方有问题,你才知道如何去改进,如何去应对。特别是在中国市场,中国市场不像美国,美国是个机构博弈的市场,任何一个消息对每个市场的影响力是不大。在中国市场一个消息迅速激起一个大的浪花,所以这种情况下,量化的模型一定要本土化,一定要适合中国的国情。所以这种情况下,定性与定量相结合,在中国市场就更加重要,事实上在美国市场也是在不断地融合的。

  一般散户是否可以学习的地方,事实上量化投资初级阶段,就有点像普通投资者,比如你去选一些股票,因为指标筛选,比如说筛一个ROE水平在10%以上,毛利率在30%以上,市值在100亿以下这些东西。其实这些东西就是量化投资的一个初级阶段,只是我们可能会有编程的方法更加系统、更加全面的、更加标准化的帮助这个过程实现。一般投资者可能没有这个技术或者没有这个时间去做这件事,它的本质上就是用一些方法进行股票进行打分、筛选。

  事实上在我投资过程中,我就会经常去运用这种策略。但这种策略和定性也要结合,比如说高管增持,你既要去定性做筛选,最终高管增持效果能够好,是因为增持的原因是看好自己公司未来的前景。如果是本着这个目标去增持,这种增持意愿的股价就会有比较好的反应,但是就很复杂。因为有些是高管增持,有些是高管本人增持,有些是兄弟姐妹增持,有些是大股东增持。有些时候增持的同时又有减持,所以说他增持的目的性你需要做一个判断,这是要定性的筛选。

  量化投资是否有主题板块的选择。我们量化投资做的比较精细,可以帮策略做在每一个行业,每一个板块上。事实上一样,量化投资无外乎是用综合指标给股票进行打分。那么在全市场进行打分和我在每个行业进行打分,每个主题板块进行打分,本质上是没有差异的,只是说这个量化投资是寻找一个大概率的规律。但是量化模型对样本的容量有一定的要求。比如说你在银行股里用量化投资,效果就会比较差,因为就那么十几只股票,你做切分,买一半,效果就会打折扣。但是在化工、医药这种成分股很多行业的里面去做量化投资这种打分、分组,就会比较有效。

  同时我们有些模型来进行行业和板块的选择,基本上这种跟个股的择时也是一致的。因为对个股择时比如说量价指标,过去一个月跌得比较多,换手率比较低。这个指标在个股上应用,在主题行业、主题指数、行业指数也可以应用。在基础层面没有任何的差异。所以我们对一些个股的择时和板块选择也运用到很多量化投资的方法。

  量化投资寻找大概率规律跟你自己去做基本面分析和技术面分析本质上是一样的,你去买一个股票,去做基本面分析,这个公司很好,未来很有前景,在一个很好的行业,公司执行力比较好,公司治理结构比较好,业绩也比较好,去买它这不就是一个概率吗。你也是因为它的治理结构比较好,业绩比较好,你认为它大概率能够涨。即使说你说它有一点消息,比如有增发,有并购,其实这也是个概率。并购和增发一定会带来好的效果吗?会被市场认可吗?

  也是这个逻辑,量化选股的模型有哪些指标,事实上我可以介绍两个供大家参考。一个就是ROE的增速,ROE的增速事实上你去用指标去筛选股票,每个月去找REO增速比较高的股票,可能是有一定比较好的收益。当然这都是一个大概率的事件,并不是说一定成功,同时你需要买一个股票组合,而不是说只买那个ROE最好,成长最好那只股票。因为量化投资它更重要看中的是一个组合,而不是单独的个股,因为组合之间的风险可以对冲,收益可以进行。这一个股票的ROE成长性更好,如果它的业绩,有诉讼事件,当然就不会好。所以我刚才说这个指标,只是讲一个组合一个层面。类似的还有毛利率的增长速度,事实上这也是一个比较好的量化的策略,再次强调,它并不适合个别股票,而适合一个股票组合,并且你要每个月每个月去这样做,效果比较好。我们用历史数据测过去10年,每个月这种方法的最终效果,累积收益还是不错的。

  田大伟:我觉得量化投资和定性投资,在我看来就有点像中医和西医。中医就是经验的总结,西医就是在实验室里把你的经验不断地给你模拟出来。但是这个东西就是效率的高低,但是也要强调一点,有时候中医的经验对一个东西有非常好的,但是西医在实验室做一千次实验可能没有这种机会去触碰到这个中医的真谛,事实上它本质上没有好和坏,只是说更加的科学和高效。

  量化基金适宜长期持有或定投吗?这一点我倒是觉得量化相对来说适合长期持有和定投,因为量化模型一旦成熟过后,基本上不太去容易做大的变动。因为它的在历史上寻找一个大概率的胜算,所以说如果短期的市场波动,对它来说是不会太有影响。可以克服人的一些恐惧的心理,定性的产品往往在市场有出现大的波动的时候,可能会不了或者说有些,做一个变动。而量化模型的应用持续性相对来说会好,这样的话,它更加适合长期持有和定投。当然也要看,有一些定性的基金经理他就是比较,他有一个投资,会持续地。那么本质上这就跟模型的持续性是一样的了。

  田大伟:您讲的有没有一些潜在的股票没有被发现,这点可能就是一个缺点之一。但是要看自己怎么看,您是要选择一个最牛的股票,获取很高的收益吗?如果真是这样的话,我觉得恰是量化模型比较大的缺陷。因为量化模型主要还是要选择一个股票组合,股票组合可以获得一个可持续的收益,这样同时可以在最大回撤做比较好的风险的防范。因为股票一多,它的风险就可以进行对冲,当然这种情况下,收益的叠加效果也会稍微打个折扣。所以它可能在宽度上会相对占优,在深度上可能就会相对宽度可能就会次之。

  在于是否忽略人的主动性这一点,量化选股无外乎也是投资经验的一个量化。量化模型也不能通吃,所以它要适合市场。人的主动性就会体现,因为就像机器人一样,机器人能否战胜人,机器人本质上还是人来做的。所以在量化模型失效的时候,你也去选择另外一个模型来替代。最终它只是帮你一些判断的时间,举个例子来说,有一个吸尘器,你可能不用自己扫地,会提高你很多时间去做别的工作,提高你的效率。我觉得量化模型在这一点上有点类似于吸尘器。

  13、网友“凭栏听涛”:对于量化投资基金存在一种疑惑,基金宣传材料里会把量化模型说得神乎其神,能够有效控制回撤,实现年化10-20的收益,并且使用历史数据进行了验证,非常有效。但是问起模型实质性的东西,总是说有商业机密在里面,不能透露,在信息方面对客户或者对银行渠道来说,存在信息不对称。实践中,究竟如何识别一个好的量化基金,特别是新发的量化产品,在这方面有什么好的?

  田大伟:确实做投资不应该神秘,我觉得做投资很简单,业绩是最好的说明,不管是定量、定性,多么的高深,多么的神秘,最终就是以业绩来衡量。所以从这一点来讲,我也管量化基金,我也有量化系统,也有所谓的商业秘密,但是我还尽量把我的东西比较坦诚地向大家进行一种交流。因为它可以讲的东西很多,我并不需要告诉你我模型具体的一些指标、权重,但是大的方向、投资的逻辑、大的指标范围以及怎么运作这些东西都可谈的,它并不是一个完全的黑箱,其中也是半透明或者甚至是透明的。

  你并不需要知道我对这个模型选了哪些股票,但是这些模型基本上怎么来的,我是可以跟你说清楚。你可以做这么一种尝试,如果说它是一个量化的产品,它觉得我有商业机密不能跟你说,基本上这种东西就可以不通过了。如果说它可以把他的投资逻辑、给你说的清楚,让你听的很明白,这就是一个比较好的一个量化模型。

  我们怎么做呢?就是要分析一下,哪些因素会引起你要卖空的这个股票组合的波动。比如说1、2、3三个因素会引起波动,哪些因素会引起要卖空的300只股票的收益,比如说4、5、6会引起它有超额收益。那么你怎么做呢,就要使你买的股票组合在1、2、3三个方面要跟卖空的股票组合一样,在4、5、6这三个方面跟它不一样,那么你就会有个绝对收益。就是涨比它涨的比较多,跌比它跌的要少。那么哪些是1、2、3呢,例如行业配置就是1、2、3其中之一,那么你买的股票组的行业配置、行业比例和卖的300只股票就应该一致。那么哪些是4、5、6呢,比如业绩增长就是4、5、6之一,那么你买的股票组合的ROE水平,比如是10%,就应高于你卖的股票组合的ROE水平,比如说5%。

  那么量化基金只有一个模型吗?显然不是,量化模型是个量化系统,有很多模型。我刚才讲了一个汽车品牌的例子,就是说明这一点。像我们量化系统有600多个策略,它的策略是型分布的。套利策略只是量化的一种,量化涵盖的种类有很多。有基本面选股,有做相对排名,有指数增强,也有做对冲,也有做套利的。我们的量化核心360001基金吧)这个产品,就是做主动的量化选股,就是跟全市场股票进行打分,选取比较好的,得分比较高的股票进行购买。它不做对冲,也不做套利。

  田大伟:量化投资和大数据基金基本上都是用数据,通过数据寻找一个大概率的规律。从这点来看它和量化投资没有本质区别,只是说大数据到底有多大,这个数据能够打印出来,堆满一个屋子还是堆满一个仓库,怎么来衡量。数据本身有些是有效数据,有些是没有效数据。我们做股票投资无外乎要分析哪些数据会引起股价波动最密切,比如财务指标,基本面指标,事件指标可能最密切。比如宏观经济或者销量,甚至打电话的次数这些数据可能就会相对次要。所以在量化投资和大数据基金来看,本质上都是通过数据寻找一个大概率的规律。这是它的相同点和不同点。

  那么量化模型多久更新一次,还是要根据这个模型怎么产生的。模型是一个月一个月做回测,那么投资就应该一个月一个月进行更新。如果是每天每天做回测效果比较好,每天每天换仓效果比较好,做回撤的时候就这样做的,那么你在实盘当中就应该遵守你这个模型,一天一天来进行更新。我们量化核心产品基本上是每个月做一次大的更新,但是在平常也会逐日进行的。

  16、网友“晨”:会计是金融的语言,做为量化投资基金经理在选股的时候会勤恳地实地调研公司财务、未来前景吗?还是侧重于利用大数据分析股价变动规律来寻找时机高频交易?经理会在二级市场日常交易吗?如果有,买卖股票对股价造成较大波动,不像散户“船小好调头”你们怎么如何出货?最后特别诚恳地问一句,你对将来很想从事基金行业的金融学学生在技能,知识面上有没有什么呢?谢谢您!

  田大伟:量化这个投资我刚才说了也是寻找一个大概率的规律,大概率的投资逻辑,是投资经验的一个定量化。所以说这种情况下,量化投资经理也需要对财务指标各方面进行了解。就像一个厨师炒菜一样,你只要炒好一盘菜,你并不是说你有一个好的厨具,好的餐具你就可以做好了,一定要对食材的口味要有了解。这些食材就是我们每个股票,对这些股票了解过后,你才能做好一个菜。那么事实上在我看来我的时间分配基本上是60%的时间需要去上市公司调研,要熟悉这个菜最基本的食材的口味是多少,60%的时间是做这个事情。然后40%的时间去编程序,去优化我的策略和优化我的系统。

  您说想从事基金行业的金融学学习的技能方面是哪样的,我觉得这个问题挺好,因为我也是读书过来的。在学校的时候你还是应该学一些硬的东西,您看一下比如说发文章,现在我知道硕士生一般不要求你发文章。但是你看在卖方的分析师,研究所的分析师,包括你基金公司的分析师,你天天写的研报,你说研报和你写文章本质上有区别吗,不都是是要论述清楚一个问题吗,要有一些数据,逻辑要很清晰,文字要优美等等,本质上没有区别。

  我深有感触,有些人读书的时候特别不愿意写文章,来他到券商研究所每天写研报,这个时候反而没有怨言,本质上没有大的区别。所以说读书时候一定要学一些硬货。如果说你要从事量化投资,那么一些数学的知识、编程的知识一定要学扎实。因为在工作当中不会给你这么多时间,让你静下心来学习这些东西。金融学的知识实际上后续补起来还是比较快的,但一些数学、编程基本上后来补会非常的困难。

  田大伟:现在股指期货也不是完全被禁,只是说你一个投机账户对每一个品种每天开仓不能超过10手,中证500可以开10手,上证50可以开10手,沪深300也可以开10手。同时这是针对你的投机账户,你也可以用套保账户来做,套保账户不会受这个,但套保账户必须是它的成分股才可以做套保账户。因此我们对股指期货被禁这个要准确的一个描述,在我们看来现在我们的对冲产品,一个产品一个亿,对于规模一个亿的产品来说,基本上中金所10手就不是一个比较强的一个约束。现在倒是负基差影响会比较大一点。但是这个负基差的问题也比过去要好很多,你看当月合约减去次月合约这个基差的差值就是你每个月展期的成本。基本上现在每个月我们要固定的在基差上的损失大概是0.6%,也就是就60个BP左右,这比过去要好很多了。所以说现在我们的对冲产品做的效果还不错,我们现在已经启动新的发行,从渠道反馈来看,基本上一个亿的产品一天就卖完了,还是比较受欢迎的。

  产业新动力这个产品有一个大的,我们是追求绝对回报,同时控制最大回撤。为什么这样讲?我是2010年从美国回来,美国是一个利率市场化国家,没有什么行业是暴利行业,你年化收益7%,基本上所有的钱都给你了。但是中国还是有很多暴利行业,所以我们富一代还比较幸运,在富豪榜上很多地产的、工程机械都排名很靠前。但是富二代、富三代、富四代怎么办呢,他们不会这么幸运,因为没有什么暴利行业,所以他们要继承这么多的财产要保值增值,要保值增值必须要做绝对收益,所以我们产业新动力就是要做绝对收益。

  绝对收益怎么做,产业新动力做绝对收益要依赖于择时进行仓位控制,但是也有更精细化的管理方法,特别是在前期,我会用风险评价策略来做到产品最大回撤低于债券,收益高于债券。如果在先期我们实现这个目标那么就算成功了,通过这种策略累积安全垫过后,就可以更加有信心,更加大胆地去做择时,来帮助将收益进一步的扩大。

  怎么才能做到风险比债券小,收益比债券要高,这就风险评价策略。比如一个股票组合50%仓位是债券,50%仓位是股票。那么这个组合的风险肯定是不平衡的,因为股票的风险它远远高于债券,这个股票组合一定偏向于股票的一个风险情况。这种情况下,我可以计算债券仓位,债券仓位对整个组合的风险贡献是50%,股票仓位对风险贡献也是50%。股票和债券通常具有翘翘板效应,风险是负相关的,因为经济不好,债券就会比较好,经济不好,股市会比较差。所以债券和股票在风险方面具有负相关关系,所以这个组合如果债券的风险贡献率50%,股票的风险贡献也是50%,那么风险就可以进行对冲,收益也可以进行叠加。那么就会起到我的整个产品回撤比债券要小,收益比债券要高这么一个效果。

  现在股票指数向下其实也是有底的,经历股灾过后,没有人愿意再来一次股灾,另外目前筹码也比较集中。所以向下也是有底的。现在市场上钱也比较多,通胀也比较低,所以这种情况下,整个一个下半年的市场还是像前期上有顶下有底的区间振荡为主。这么多的钱会去追逐一些比较透明的一些行业,所谓透明的行业你看一眼看穿的那些,比如说像医药这个行业一眼能够看穿吗,像计算机这个行业你一眼能够看穿吗?但是像白酒,黄金,这个东西一眼基本上可以看穿。高股息的这些东西,所以说我觉得像这些比较白的一些行业,并不是说白酒、黄金,比较白的行业可能会机会会更多一点。

  对于一般的投资者来看,我你还是从自身出发,比如说你是从事比如说煤炭的,那么你对煤炭行业了解度不会比基金经理差,你就专门买这种公司的股票。另外如果你去上超市买东西,看看哪些产品销量很高作为你的投资依据之一,这样去投资,我觉得可能会有一个比较好的结果。并且他最重要的是可以累积,这个经验可以一点点的累积起来。

  事件本身来讲是怎么样,我以前在美国生活过,如果你去美国就会看得很清晰,美国基本上东西两岸发展都很好,那么他是怎么做的呢,我们过去提到很多年的西部大开发等等之类的,事实上我们都没有做到很好的效果。美国能够成功就是因为他东部和西部都很好,然后两边向中间挤压效果比较好。如果我们“一一带”产生过后,基本上像新疆那一块基本上就是可以做一个商业贸易的中转中心,两边向中间挤效果就会比较好。

  还有就是咱们中国现在的优势是什么?现在咱们的优势还是比较有钱,有几万亿的外汇储备,这是我们相对过去的优势。过去很多年很贫穷的时候,劳动力成本比较低。现在我们有钱,这些钱去买美国的债券,买美国的国债不如用这些钱去放贷款。事实上这个是我们的优势,我们可以利用好我们这个优势,为我们产品和技术做一个输出。

  其实每个国家经济发展的过程基本上还是比较类似的,就是说像美国现在已经是消费性的国家,它将制造业给了我们亚洲四小龙,像日本新加坡。亚洲四小龙把它的制造业又转给我们中国,现在我们可以把我们制造业转移给一些相对低成本的国家。那么比如像东南亚,像非洲这些布局。那么这就是一个经历产业的转型,转型成功过后我们就步入像美国一样的消费性的国家。

  “一一带”事实上跟我们经济的发展的本质是相关的,也跟我们优势,我们现在比较有钱相关的,跟我们国家整个西部、东西部这种大开发、大联动整个也是相关的,因为我们国家经济比较好,它集中在沿海。所以这是一个大的战略布局,是一个从全球考量的布局。所以国家提出这个战略,一定会非常的重视,并且会大力地推进。像这种东西并不是一日而成的,所以你要明白我刚才讲的这一点,就是它战略地位是多么重要,你就比较好理解这个主题。因为作为投资,因为市场还是讲预期,你今天好,他就要更好,对你更好过后,要你更更更更好。预期增长常迅速的,但是这个事是要一天一天一点一滴做的,所以有时候高于预期、低于预期这个股票会有差异等等之类的,就是符合这个主题股票本身,也还有自己独有的特征会影响估计,等等之类。但是我觉得“一一带”它是长期的,你必须从中精挑细选,我觉得是这么一种逻辑。

  田大伟:我对这个问题还是蛮想回答的,因为我觉得中国股市还是有大机会在后面。大家问我一个问题,美国有危机,但美国股市还创新高为什么?因为美国股市创新高是美国上市公司业绩在创新高,中国的经济增速还不错,但中国股票表现不太好的原因是什么。因为上市公司业绩由两部分组成,一部分是销售收入,一部分是毛利率。销售收入跟你的经济增长相关,但毛利率不是这样的,美国经济增速不好,美国有危机,但美国企业很挣钱,100块钱可以挣14块钱。中国经济增速还不错,但中国企业的毛利率不高,产品不挣钱,100块钱才挣4块钱。所以就这问题,这样讲分下去即使中国的经济增速未来下个台阶,也不。为什么?因为我们毛利率能够提高,上市公司业绩仍然会很好。就像美国十年代整个经济是波动的,但美国股市在创新高。

  那么我们怎么提高我们毛利率水平,这就是关键,就是我们要从大到强。您看现在以苹果手机为例,确实苹果手机很挣钱,但是我们华为手机已经赶超,市场占有率已经超过了苹果,并且我们的版权也向三星提出诉讼。这就是一个由大到强的过程,毛利率在提升,我们要看到这一点。如果是我们可以由大到强,毛利率提升、业绩增长,中国股市一定会迎来一波非常好的牛市,就不是过去的牛短熊长,可能会倒过来。这是一个比较美好的前景,实现需要时间。可以从它往前推,往现在推,那么如果说你经济不好,各方面还不好情况下,你毛利率能否提升呢,也是有可能的,就是成本端会改善。哪些成本端,比如说减税,现在企业的负担很重,我们五险一金交了很多,比如说国家对五险一金进行调整,在减税。这就很好去帮企业的成本降低,毛利率就可以得到提升。

  再比如现在你看我们的能源价格比较低,油价比较低,我们都是资源消耗性的国家,这种油价长期比较低,是有利于我们企业的毛利率的提升的。再比如融资成本,这是个大头,现在我们企业融资成本还是比较高的,你去民间借款基本上百分之十几。但是如果说大家为什么有百分之十几,因为你彼此不信任,我借钱给你要有一个风险补偿。如果以后经济预期能够稳住,这种风险补偿会下降,那么企业融资成本下降空间是巨大的。这样毛利率仍然会有改善,所以这个是更加提前的一个阶段。在之前市场是怎么样,之前就是因为经济不好,就需要改变,这就有了改观的预期,另外经济不好就需要流动性的宽裕。只有了才能实现由大到强,只有在流动性比较宽裕的情况下,你才能够为由大到强创造一个比较好的。

  中国的股市像去年就是由预期和流动性宽裕促成的,但是毛利率提升、业绩增长这一块还没有看到。现在股市处在什么阶段,就处在预期、流动性宽裕与业绩增长之间这个阶段,在两个阶段之间容易青黄不接,出现一个比较大的振荡。所以说整个市场需要时间去消化,目前我们就处在这么一个阶段。但是我觉得离我们的比较好的市场并不是太远,我们还是要给中国的由大到强投一个赞成票。