陷阱门旁滑冰 (Motherlode II)

作者:John Hussman,2024 年 5 月 29 日

简要观察

我们的投资原则是将我们的前景与当前可衡量、可观察的市场条件(尤其是估值和市场内部因素)保持一致,并随着条件的变化而改变这种前景。在历史上的以往市场周期中,人们也可以立即对“高估、超买、过度看涨”的市场极端情况做出反应,这在市场内部因素明显恶化之前就为投机提供了一种“限制”。在零利率政策推动的投机中,投机失去了“限制”,我们放弃了对过度扩张综合症的看跌反应,除非在市场内部因素不利的时期。正是这些不利条件的惊人一致性——极端估值、不利的市场内部因素和过度扩张综合症的盛行,促使我们发表临时评论。

从 2022 年 1 月的市场高峰开始计算,截至今年 4 月,标普 500 指数的总回报率落后于美国国库券的回报率。与此同时,我们自己的估值和市场内部因素指标仍然不利。由于市场似乎在极端估值和不利内部因素的陷阱门下滑行而没有产生任何后果,过去几周创下新高的势头给人留下了失控上涨的印象。

正如我在 2021 年末指出的那样,当错失机会的恐惧变得特别极端,投机的焦点变得特别狭窄时,估值、投资者心理和价格行为的某些特征往往会出现。上周五,我们遇到了这些条件的新“母矿”。自 1980 年代中期以来,我已经开发和收集了大量有趣的综合征和关系,有助于衡量两个方向上的过度扩张状况。我偶尔会添加、丢弃或调整一两个,但在大多数情况下,多年来我一直使用同一套。2021 年最重要的变化是要求我们对市场内部因素的衡量标准恶化,无论其他情况下的过度扩张程度如何。

我们对市场内部细节和许多技术指标保密,但对一般特征则持非常开放态度。危险信号通常是以下几种情况的组合:估值过高和价格/成交量行为;情绪不平衡或投机性定位;以及个股、行业、板块或债券或低级信贷等证券类型之间的分歧。下图显示了当前过度扩张综合征的统计数据(以周为单位)。蓝线是标准普尔 500 指数(右侧刻度)。细蓝线表示至少 30% 的这些综合征活跃的时期。

高风险时期被拒绝

最近几个月,我扩大了我们在日常数据中监测的可比综合征的范围,包括下行压缩综合征,多年来,我曾在特别更新中定期讨论过这种综合征。红色条形图显示了一系列技术因素,主要表现为过度扩张的市场行为加上内部分歧,这些因素通常出现在中期市场高峰期。绿色条形图显示了技术因素,主要是压缩综合征,这些因素通常出现在中期低点。蓝线是标准普尔 500 指数(左侧刻度)

技术因素统计

目前,值得在每日数据中监测的市场行为的“最后一根稻草”与“领导力”有关。在主要指数创下新高的同时,创下 52 周新低的股票数量增加(甚至占交易股票的 2.5-3%)往往是市场疲软的一个特征。原因与我在 2007 年市场高峰时注意到的相同:

市场内部因素转为负面 - 2007 年 7 月 30 日

我仍然认为,最近几个月的市场上涨是试图“抓住昨天泡沫的泡沫”,而不是新的、持久的牛市上涨。我还认为,标准普尔 500 指数在本轮周期结束时可能会下跌 50-70%,只是为了让长期预期回报达到投资者与股票相关的普通标准。然而,正如我在几乎每一条市场评论中都指出的那样,通常都带有“强调”一词,我们的投资原则中没有任何内容依赖于对短期市场行为的任何预测,也不依赖于估值回归其长期历史标准。

下图显示了我们最可靠的估值指标:非金融市值与企业总增加值(包括估计的海外收入)之比。目前的水平超过了 1929 年和 2000 年的极值,实际上超过了美国历史上除 2022 年初峰值附近的所有时间点。即使是更传统(但不太可靠)的标准普尔 500 指数市盈率/预期营业利润倍数也处于除了 2000 年和 2022 年峰值附近的水平之外无可匹敌的水平。简而言之,我的印象是,自 2022 年初以来的这段时间构成了美国历史上三大投机泡沫之一的延长峰值。

全国非金融企业 GVA

自 2000 年以来,标准普尔 500 指数的平均年名义总回报率接近 7.3%。这一结果是通过推动标准普尔 500 指数的市盈率从 2000 年的极端 2.2 升至更为极端的 2.8 来实现的,其中名义收入增长 4.3%,平均股息收益率 1.9%,再加上每年额外的 1.1%。

简要观察 - 2

这就是数学原理。价格 = 价格/收入 x 收入。将这两种成分混合在一起。添加股息。冷却后即可食用。自 2000 年以来,投资者通过将价格/收入倍数推至创纪录的极端水平,就能从 4.3% 的收入增长和 1.9% 的股息中获得更多回报。现在将估值转向另一个方向,估值的回落将对长期回报产生减法作用。对于您喜欢的任何其他估值倍数,数学原理都是一样的。只是对于收益等基本面来说,噪音更大,其中大部分噪音是由利润率的变化驱动的——反映了利息成本的无常变化和实际单位劳动力成本的周期性波动。

显然,投资者无需要求历史正常的长期回报。假设名义收入每年继续增长 4.3%,加上目前标普 500 指数的股息收益率为 1.4%,估值“长期处于高位”意味着标普 500 指数的长期预期名义总回报率约为每年 5.7%。不用说,我认为这个估计过于乐观,尤其是考虑到历史已经推翻了“长期处于高位”的概念。

我们最可靠的估值指标是历史标准的 2.8 到 3.2 倍,即使十年后短暂触及这些标准,每年也会从 5.7% 的基线中减去 9.8-11.0%,这意味着每年的总回报率在 -4.1% 到 -5.3% 之间。同样,这只是算术。即使从“永久高位”略有回落,也足以将 10 年预计总回报率拉低到个位数。在目前的估值极端情况下,被动投资的流行和对令人满意的长期股市回报的预期在多大程度上依赖于永久高位和不断增加的估值假设,这几乎是不可思议的。

与此同时,如果人们预期名义增长将因不受控制的通货膨胀而带来更高的回报,那么研究美国和其他地方通胀时期的估值行为是有用的。一般来说,只有在估值被压低到较低水平,股价才能从高通胀中持续受益。目前,消费者价格指数必须增长三倍,通胀对名义基本面的积极影响才能超过快速持续通胀​​对估值可能产生的负面影响。

有关将估值、现金流和长期投资回报联系起来的算法的更多信息,请参阅《投资回报的结构性驱动因素》。要深入了解利润率和超级市值魅力股的动态,请参阅《普遍投降和没有安全边际》。

最后,关于“创新”的故事,它鼓励投资者相信“这一次不同”,就像历史上的每一次投机事件一样。正如《商业周刊》在 1929 年所写的那样,“这种幻想可以用‘新时代’这个词来概括。这个词本身并不新鲜。每一次投机都会重新发现它。”在来自各个角落的疯狂推断中,一些观察可能会提供有用的现实检验:

1) 近几十年来利润率扩张的最大驱动力不是技术创新,而是利率成本下降,2020 年和 2021 年的大规模再融资暂时锁定了这一因素;
2) 超大市值魅力股的增长率和营业利润率不是固定数字,而是轨迹。

3) 长期的经济增长一直是创新和生产力驱动的,处于前沿的公司最初享有高利润和增长率,随着新行业的扩张,这些公司会经历反复出现的创造性破坏周期。

4) 如果标准普尔 500 指数的总收入和美国 GDP 在过去 30 年里平均实际年增长率不到 2.5%,即使得益于所有这些创新(它们确实如此),而且人们可以证明,在此期间企业利润率的提高在很大程度上与较低的利息成本有关(人们可以),那么仅仅因为一些公司享有网络效应,从而能够囤积市场份额,就以创纪录的倍数对整个市场进行估值是一个错误。现金流只是集中在少数人手中。
5)网络效应和近乎垄断可以减缓和延缓利润率的下降,但它们不会消除长期竞争(历史上每一家倒闭的超级上市公司都表明了这一点)。

我们自己的投资原则是随着市场条件的变化而做出反应。我们在 2021 年引入的调整措施鼓励了激进的前景(例如,我在 1990 年代初经常使用杠杆)或建设性的前景(可能带有头寸限制或安全网),这种情况在约三分之二的历史时期中出现,在 2009 年市场低点以来的一半以上时期中也出现。建设性的市场条件很快就会出现,即使最初只是局部和零星的。我们在这里根本没有观察到这些条件。

约翰·P·哈斯曼博士,
哈斯曼投资信托公司总裁

韭菜热线原创版权所有,发布者:风生水起,转载请注明出处:https://www.9crx.com/84096.html

(0)
打赏
风生水起的头像风生水起普通用户
上一篇 2024年6月27日 23:12
下一篇 2024年6月27日 23:33

相关推荐

  • 当短期债券收益率更高时,为什么要同时投资一些中长期债券?

    作者:嘉信理财的库珀·霍华德 (Cooper Howard) 随着美联储准备改变方向,一直投资超短期证券的投资者可能很快就会面临“再投资风险”。 考虑到当今收益率曲线的形状,我们收到的最常见问题之一是:“当我可以通过短期债券获得更高或相似的收益率时,为什么我应该购买长期债券?” 这似乎有悖常理,但购买到期时间较长但与到期时间较短的债券或存款证 (CD) 的收…

    2023年11月9日
    25400
  • 股票波动率会在2023年走到台前大显身手吗?

    December 2022, Chicago / Hong Kong 写作此文时,世界杯正如火如荼地进行着。最大的冷门可以说是世界排名第51位的沙特阿拉伯队,击败了排名第三由Lionel Messi领衔的阿根廷队。对球迷来说,意想不到的结果是足球运动最大的快乐(或悲伤!)之一。但从赔率的角度想象一下。在比赛开始时,投注赔率显示阿根廷队获胜的预期概率超过90%…

    2023年7月9日
    13300
  • 北京大学金融时间序列分析讲义第10章: 带时间序列误差的回归模型

    10.1 方法示例 在统计学的数据分析中,线性回归分析是最常用的分析工具之一。线性回归以一元线性回归为例,模型如下 Yt=β0+β1Xt+et, t=1,2,…,T(10.1) 其中自变量{Xt}为常数列,β0,β1为未知的系数,{et}为零均值独立同分布随机误差序列,方差为σ2e,因变量{Yt}为随机变量列。参数β0,β1,σ2e可以用最小二乘法估计,估计…

    2023年7月20日
    22100
  • 对于某些投资者来说,流动性不足是因祸得福吗?

    散户投资者是否应该有权获得各种另类资产?这个问题在投资专业人士和监管机构中引发了激烈的争论。流动性不足常常被用作限制获得私人信贷、私募股权、风险投资、房地产和对冲基金的理由。但认为流动性更强的资产本质上更安全的假设是错误的。 散户投资者(尤其是刚刚开始投资的 Z 世代)正在公共平台上交易二元期权和加密货币等投机性投资。这些资产虽然流动性强,但复杂且风险高,而…

    2024年9月2日
    1000
  • 北京大学金融时间序列分析讲义第22章: 波动率模型的应用

    下面研究GARCH模型导致的波动率期限结构,比如,日对数收益率的波动率与月对数收益率的波动率的关系。以时间t为基础,距离t时刻h期(比如h个交易日)的对数收益率为 rt,h=∑i=1hrt+i 于是 E(rt,h|Ft)=∑i=1hE(rt+i|Ft) h期的条件方差,即波动率平方为 Var(rt,h|Ft)=∑i=1hVar(rt+i|Ft)+∑1≤i&l…

    2023年8月4日
    36000

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