优质股票策略,真正的长期投资策略

GMO,过去四十年我们一直采取长远的股权投资方法。随着时间的推移,我们的研究中出现了一批独特且可靠的杰出公司。经过市场周期和混乱,优质股票已被证明是一组稳定的特殊企业,非常适合资本复利。尽管股票风格时好时坏,优质公司仍继续作为核心控股为客户提供服务,抵御经济逆风和市场下跌。对于寻求持久股权解决方案的长期投资者来说,我们相信质量是“真正的麦考伊”。1


GMO 的优质投资历史

GMO 自 2004 年以来一直在管理优质股权策略,而 GMO 的优质研究和投资历史甚至可以追溯到公司成立之初。当杰里米·格兰瑟姆 (Jeremy Grantham) 和他的合伙人在 20 世纪 70 年代末创立 GMO 时,杰里米 (Jeremy Grantham) 正在努力解决这样一个难题:价值投资者很难拥有高质量的商业模式,因为它们的交易价格往往高于市场。他认识到,一个使投资者能够确定商业模式相对质量的框架将使投资者更真实地了解公司的内在价值。杰里米(Jeremy)的研究使他发现了公司财务历史中的三个关键标识符,它们是优质商业模式的可靠指标。具有高盈利能力、稳定盈利能力和低杠杆率记录的公司最容易能够在整个商业周期和各种经济环境中持续以高回报率增长。通过将这些质量因素项纳入 GMO 20 世纪 80 年代早期的量化价值模型中,GMO 能够拥有相对于其经过质量调整的内在价值而言廉价交易的优秀企业,并且还能够更好地判断经典价值公司何时因某种原因而变得便宜,以及因此应该避免。

随着 GMO 在 20 世纪 90 年代建立其资产配置能力,很明显,除了价值和增长之外,公司的质量集团是明显的第三个因素或风格,并且同样可以预测未来的回报预期。在互联网泡沫扩张和破裂的时期,优质股票的走势独立于成长型股票和价值型股票。到 2000 年代初,大盘成长型股票仍然昂贵,而价值型股票也迎头赶上。这给一组公司留下了有吸引力的回报预测:质量。

2004 年,GMO 推出了质量战略,其任务是在质量领域内拥有具有吸引力的价值股票。该战略的制定是数十年来转基因生物对优质商业模式研究的结晶。虽然该战略的起源可以追溯到 GMO 成立之初,但我们的流程仍在不断发展,以确保持续的相关性以及我们的投资优势。我们相信,过去十年对基本面分析的日益重视为我们提供了更好的获胜机会,并进一步将我们的方法与日益商品化的“因子”投资组合区分开来。

该策略的投资者始终包括战术投资者和将质量策略视为核心长期配置的投资者。值得一提的是,一些最早的“战术”投资者在近 20 年后仍然坚持我们的策略。

价值与增长争论中的第三种选择

历史悠久的价值与增长的令人咬牙切齿的现象源于全球金融危机(GFC)结束时增长超过价值的长期表现。关于价值的消亡、增长的令人流鼻血的估值,以及早就应该从增长转向价值的时机预测,已经有很多文章了。正如过去几年的大部分时间一样,这是当今许多投资者最关心的一个困境。事实上,最近几年的股票回报率一直在价值和增长之间来回摇摆。

除了一般股票风险外,价值投资者面临的风险与成长投资者面临的风险不同。成长型投资者可能会为未来的增长付出过高的代价,但无法满足崇高的期望。当增长成为稀缺商品或特定行业成为极端炒作的主题时,情况尤其如此。另一方面,价值投资者则冒着购买那些价格虚幻的股票的风险:它们实际上是面临长期逆风的价值陷阱,其基本面恶化,并且从未经历过倍数扩张,而倍数扩张是价值投资者回报的重要驱动力。


图表 1:优质投资是超越增长和价值的第三条道路

优质投资是超越增长和价值的第三条道路
截至 2023 年 9 月 30 日
这些行业属于 GMO 分组,而不是标准普尔的 GICS 行业分类。例如,Alphabet 属于 GMO 的技术类别,而 GICS 分类则将其归入通信服务类别。

通过提供选择股票的第三个维度,优质策略可以保护投资者免受这两种风格的极端影响,让他们拥有比整体市场增长更高的投资组合。

转基因生物质量战略偏爱长期、持久的增长,有助于保护投资者免受基于短期、陡峭增长轨迹的推断而为增长付出过高代价的风险。相反,我们的基本面分析寻找的是在具有长期顺风的市场中具有公认的市场领导地位的公司,这些公司可以通过网络效应和高转换成本等积极动态来加强市场地位。这些是导致商业模式长期相关的属性类型。此外,我们对基本实力的重视表明公司拥有干净的资产负债表和较低的资本密集度,从而为长期增长提供最佳的财务耐久性和选择性。最后,对估值的关注可以提供安全边际,以防止因不切实际或不可持续的增长预期而付出过高代价的风险。我们的估值重点确保我们购买市场预期温和而不是过度炒作的股票。估值重点是通过我们专有的、保守的贴现现金流模型以及当公司在影响短期价格但不影响长期基本面的暂时阴云下交易时我们倾向于建立新头寸来付诸实践的。


图表 2:缓慢而稳定的基本面赢得比赛

盈利增长稳健的优质股
截至 2023 年 10 月 31 日 |来源:GMO
美国质量基本宇宙占美国市场的最高质量 1/4。

管理良好的质量策略可以保护价值投资者免受所面临的风险。转基因生物质量战略寻求拥有那些具有可持续商业模式和强大基础的公司。我们的质量宇宙的形成始于量化筛选,寻找具有高、稳定盈利能力和低杠杆率的公司。构建我们的质量世界的一个重要组成部分是基本面分析,其重点是识别和理解支撑经济护城河的高回报资产,评估公司业务模式的长期耐久性,并确保管理层有意愿、技能和能力。长期持续以高回报率部署资本的手段。我们不会购买不符合我们严格质量标准的公司,无论它们的估值看起来多么诱人。

通过为投资者提供第三种选择,让他们在增长和价值的险滩上航行,同时拥有超越市场的企业,我们相信像 GMO 质量策略这样具有估值意识的优质投资组合代表了获得核心股权投资的审慎方式。

质量和竞争者

质量的稳定性、基本面实力和下行保护是一种有吸引力的特征组合,多年来我们观察到投资者出于类似原因而使用的竞争者 – 低波动性和智能贝塔系数投资组合/ETF 2 是最受欢迎的两个。在本文的这一部分中,我们将 GMO Quality 与质量因子投资组合和低波动性投资组合(均由领先的 smart beta ETF 代表)进行比较,强调投资组合管理和构建方面的差异,这有助于解释回报特征的差异。图表 3 列出了主动转基因生物质量策略与被动竞争者的绩效比较。


图表 3:转基因生物质量与转基因生物质量智能贝塔ETF

GMO 质量与 smart beta ETF 的比较
2015 年 9 月 30 日至 2023 年 9 月 30 日的数据 |资料来源:GMO
注:GMO 根据规模和重要性选择了这四只 ETF 进行比较。所选 ETF 与 GMO 质量策略之间存在重大差异,投资者在评估比较时应考虑到这一点。

让我们首先与低波动性投资组合进行比较。低波动性策略所持有的股票在某些跟踪时期单独或总体上产生了低波动性,目的是最大限度地减少未来的波动性,从而利用低贝塔异常的阿尔法潜力。低波动性投资组合的一个缺点是,它们往往表现出显着的随时间变化的风格和行业敞口,通常会在不合时宜的情况下突然换手。由于股票的选择纯粹是为了事后的低波动性特征,因此这篮子股票的风格和行业风险敞口可能而且确实存在很大差异,而且透明度很低。例如,许多杠杆金融服务公司在 2007 年的波动性似乎相对较低,但突然之间却并非如此。

虽然 GMO 质量策略的行业风险敞口状况随着时间的推移而变化,但其对基本特征的依赖来形成总体并在总体中选择股票,确保了高度的稳定性和透明度。对于低波动性的例子则不然。当低波动性投资组合大量买入昂贵且拥挤的行业中的股票时,这可能会出现问题。由于低波动性投资组合往往不了解估值,因此投资昂贵的公司和行业是一种非常现实的可能性。

优质 smart beta ETF 是近年来吸引资金流入的另一种选择。 smart beta ETF 的吸引力在于它们可以使用自动化方法提供因子敞口。他们通常通过使用定量模型通过历史财务分析来识别具有质量特征的公司来提供这种风险。因此,这些策略的选股从我们流程的开始和结束开始。虽然我们对自己的量化模型充满信心,但我们认识到,如果商业模式利用了随着时间的推移而被侵蚀的利基市场,或者如果感知到的盈利稳定性存在偏差,那么最好的量化模型也可能会产生误报。只是一个异常长周期的函数。

同样,仅仅依赖定量筛选可能会导致误报,并排除长期、持久的高质量商业模式,这些商业模式可能不符合筛选标准,或者可能还没有足够的财务历史供模型进行分类。

正是纯粹“后视镜”定量方法的这些局限性促使 GMO 的聚焦股权团队投入大量精力致力于我们流程中更具适应性、前瞻性的基本方面。因此,我们消除了公司和行业层面的误报,并将纯定量方法无法识别的股票纳入我们的投资组合中。误报的重要消除包括全球金融危机之前的 AIG 和住宅建筑商股票,以及最近包括 Bed Bath & 等许多零售商。超过。我们投资的走出量化屏幕的好处的例子包括美国运通公司,它安全地承载着比屏幕允许的更多的杠杆,以及最近上市的公司或具有一些周期性波动但不会损害其长期利益的公司业务前景。
与低波动性投资组合一样,Smart Beta ETF 也会因估值无知而受到损害。当我们将投资组合中的持股与 smart beta ETF 进行比较时,我们发现 ETF 中持有的符合我们质量标准的公司我们并不拥有(或已出售),因为所提供的市盈率不再符合我们的增长预期。

最后,Smart Beta ETF 往往不愿意与基准指数有太大差异。许多都是以行业中立的方式构建的,这意味着它们将持有每个行业中最高质量的股票,其行业权重相当于基准——无论每个行业的质量如何。

另一方面,GMO 质量战略的构建与基准无关,在我们找不到优质商业模式的行业中不持有任何股票,但可能会大量集中在优质公司激增的行业,例如信息技术、医疗保健和必需消费品。为什么我们想要拥有一家不符合我们质量标准的材料公司或公用事业公司,仅仅因为这些行业包含在指数中?对于因子组合来说,关注部门指定可能会导致无意义的结果。一只著名的 ETF 在 Alphabet 中的权重为零,直到它从信息技术重新分类为通信服务,此时它成为了一大持股。与此同时,Alphabet 的商业模式却没有丝毫改变。为了击败指数并提供最高质量的投资组合,您必须关注公司本身,而不是他们的行业名称。

我们相信 GMO 质量策略是理想的核心股权持有,近 20 年来一直为投资者带来强劲的回报、稳定性和下行保护。通过选择具有耐用质量特征的股票,它可以摆脱增长与价值的困境,并避免这些风格的陷阱。与采用更系统的商品化流程但未考虑估值的类似方法相比,转基因质量战略取得了卓越的成果,并赢得了被称为真正的麦考伊的权利。

1本文最初发表于 2020 年 11 月 9 日。

2当本文最初于 2020 年发表时,我们广泛地将这些标记为“优质 ETF”。然而,值得指出的是,我们指的是跟踪指数的基于因子或 smart-beta 质量的 ETF(而不是主动质量 ETF)。


免责声明:所表达的观点是 Kim Mayer 截至 2023 年 11 月 13 日期间的观点,可能会根据市场和其他条件随时发生变化。这不是购买或出售任何证券的要约或招揽,也不应被解释为此类。对特定证券和发行人的引用仅用于说明目的,无意且不应被解释为购买或出售此类证券的建议。
版权所有 © 2023 GMO LLC。版权所有。

韭菜热线原创版权所有,发布者:弗里曼,转载请注明出处:https://www.9crx.com/80224.html

(0)
打赏
弗里曼的头像弗里曼管理团队
上一篇 2024年1月9日 00:00
下一篇 2024年1月10日 02:07

相关推荐

  • 北京大学R语言教程第48章: R语言的文本处理

    48.1 介绍 在信息爆炸性增长的今天, 大量的信息是文本型的, 如互联网上的大多数资源。 R具有基本的文本数据处理能力, 而且因为R的向量语言特点和强大的统计计算和图形功能, 用R处理文本数据是可行的。 48.2 字符型常量与字符型向量 字符串常量写在两个双撇号或者两个单撇号中间, 建议仅使用双撇号, 因为这是大多数常见程序语言的做法。…

    2023年12月9日
    7000
  • 公平转型和新兴市场:权衡风险

    理解气候转型带来的社会风险需要纪律、细致入微和系统性的方法。 负责任的投资者对各国从化石燃料转向替代能源所面临的社会风险的经济后果感到担忧,他们越来越认同“公平转型”的概念。这些风险在新兴市场 (EM) 中尤其高。投资者如何系统地衡量这些风险? 简而言之,公平转型意味着从化石燃料转型时要考虑到经济影响,而不是破坏经济的社会结构。 转型管理不善的后果可能对煤炭…

    2024年5月16日
    3400
  • 北京大学R语言教程(李东风)第16章: 程序控制结构

    表达式 R是一个表达式语言,其任何一个语句都可以看成是一个表达式。表达式之间以分号分隔或用换行分隔。表达式可以续行,只要前一行不是完整表达式(比如末尾是加减乘除等运算符,或有未配对的括号)则下一行为上一行的继续。若干个表达式可以放在一起组成一个复合表达式,作为一个表达式使用,复合表达式的值为最后一个表达式的值,组合用大括号表示, 如: 分支结构 分支结构包括…

    2023年11月4日
    14300
  • 北京大学金融时间序列分析讲义第9章: 季节模型

    经济和金融中的月度、季度数据一般有明显的周期,日数据也会有按照周、月、年周期的变化。这样的性质称为季节性,含有周期变化的时间序列称为季节时间序列。 如:可口可乐公司1983第1季度到2009第3季度公布的季度盈利数据。每个季度的盈利数据在季度结束后约一个月以后公布。共107个观测。考虑季度盈利的对数值。 da <- read_table( “q-ko-…

    2023年7月20日
    21400
  • 北京大学Julia语言入门讲义第17章: 离散事件模拟SimJulia

    对于离散事件系统模拟,比如排队系统的模拟,SimJulia包可以很容易地建模进行模拟。 一般的独立样本抽样、重要性抽样等可以直接利用Julia的随机数发生器模拟。 贝叶斯推断问题一般使用MCMC,Julia的Stan包调用Stan程序库进行MCMC计算,Stan程序会将模型转换为C++然后编译成本地二进制代码运行。 Julia的Mamba包是纯Julia语言…

    2023年8月29日
    15200

发表回复

登录后才能评论
客服
客服
关注订阅号
关注订阅号
分享本页
返回顶部