集中精力

集中!

和您一样,我们读过无数次将当今对人工智能的热情与 2000 年 TMT 泡沫顶峰进行比较的文章,其含义是股市处于危险之中。从技术描述来看,相似之处是准确的——市场狭窄、横截面波动性升高以及资本集中在少数几只股票上,这些都与 2000 年的顶峰相似。

观察这一现象的一种方法是计算需要多少只股票才能解释标普 500 指数的回报。图 1 显示了随着六个月市场波动的规模在两个方向上都变大,股票数量如何增加。它还表明,我们最近经历的狭窄市场在规模和广度上与 2000 年初的市场非常相似:在截至 2024 年 6 月的六个月内,仅几只股票就占了标普 500 指数的全部回报。通常我们可能会预期这种规模的回报是由数百只股票推动的。

展览1

我们对以下形式的论据持谨慎态度:“上一次观察到技术事件 X 时,紧接着出现了 Y,而我们今天看到了 X,因此 Y 即将到来。”虽然这些 X-then-Y 论据可以作为提高警惕的有用提示(在这里,相当于投资中的“不要拿着剪刀跑”),但它们的范围太有限了。

投资回报最终来自三个来源:收益增长、股息和市盈率变化。我们的方法可以概括为通过关注质量来照顾基本面,同时通过避免市盈率过高来控制估值风险。如果我们将今天的市场与 2000 年的市场顶峰进行比较,我们会发现今天在基本面和市盈率方面都没有什么可担心的。1

2000 年,排名前十的股票包括五家电信公司、两家网络公司、一家软件公司、一家石油公司和一家控股公司。截至 2024 年 6 月季度末,我们有五家云技术公司、两家芯片公司、一家制药公司、一家石油公司和一家控股公司(图表 2)。

展览2

2000 年,十大公司的市盈率为 60 倍。市场参与者陶醉于正在进行的通信革命和过去五年该集团每年 22% 的惊人基本回报率。这个估值实在太高了。即使实现了 19% 的年基本回报率预期并且股价保持不变,到 2005 年,十大公司的市盈率仍将超过 25 倍。但事实却大不相同——该集团的基本回报率仅为 8% 左右,在 3G 频谱拍卖中资本配置惨不忍睹之后,电信公司的收益随之下降。总回报率出了名的低。也许并不令人意外的是,该集团中表现最出色的公司——也是唯一一家实现正回报率的公司——是距离 TMT 中心最远的公司——埃克森美孚。

2024 年排名前十的股票自 2019 年以来也实现了同样令人印象深刻的 19% 年均基本回报率,但其格局与 2000 年大不相同,市盈率中值为 27 倍。如果今天的排名前十的股票实现了 19% 的基本回报率预期,而这次股价保持不变,那么到 2029 年,市盈率将跌至 12 倍。从某种意义上说,投资者现在对超级大盘股的期望比 2000 年要低。从实际意义上讲,今天的风险更低。

最后一个“过去和现在”的观察与这两家前 10 名企业的质量有关。我们用于筛选创意的 GMO 长期系统性质量指标在 2000 年就已投入使用(本文作者也是如此)。根据对盈利水平和稳定性以及资产负债表实力的评估,2000 年的前 10 名企业仅比中位数企业好一点点。相比之下,今天的前 10 名企业完全属于高质量阵营,中间点略低于全球第 10 个百分位。这非常符合我们对质量的基本评估——目前大多数企业都有更高的进入壁垒、有趣的可选性(例如,在人工智能和数字化方面),以及更好的资本配置记录。

所有这些都不是决定性的,我们也不是在重复“X-then-Y”的案例。我们指出,这次的形势在一个重要方面有所不同,即使从技术角度来看市场表面上相似。短期内,谁也说不准。但从长远来看,今天的超级大盘股最终是优秀的投资还是不那么优秀的投资,将取决于它们基本面的演变及其对估值倍数的影响。与 2000 年我们在前 10 名中只持有非实质性权重时不同,今天我们对其中许多公司充满信心。2

1此处引用的所有数字均与前 10 名的中位数相关。基本回报以报告货币的股息收入和每股收益增长计算。我们使用股息收益率加上 IBES 估计的普遍收益增长来代理基本回报预期。市盈率是使用 12 个月的固定窗口期通过混合 FY1 和 FY2 估计值来计算的。

2微软、苹果、 Alphabet 和 Meta 目前是我们 GMO质量和质量谱策略中的持股最多的股票。

免责声明:

所表达的观点是 Focused Equity 团队截至 2024 年 8 月的观点,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邀请,不应被解释为此类要约或邀请。对特定证券和发行人的提及仅供说明之用,并非旨在且不应被解释为购买或出售此类证券的建议。

版权所有 © 2024 GMO LLC。保留所有权利。

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/85073.html

(0)
打赏
风生水起的头像风生水起普通用户
上一篇 2024年9月10日 00:13
下一篇 2024年9月10日 00:30

相关推荐

  • 机器学习:解释它或半身像

    “如果你不能简单地解释它,那么你就没有理解它。” 复杂的机器学习 (ML) 也是如此。 机器学习现在可以衡量环境、社会和治理 (ESG) 风险,执行交易,并可以推动股票选择和投资组合构建,但最强大的模型仍然是黑匣子。 机器学习在投资行业的加速扩张引发了人们对透明度降低以及如何解释投资决策的全新担忧。坦率地说,“无法解释的机器学习算法[。。。] 让公司面临不可…

    2023年9月1日
    26700
  • 人工智能的边界与投资判断的起点

    人工智能正在重塑投资专业人士产生想法和分析投资机会的方式。如今,人工智能不仅能够通过所有三个 CFA 考试级别,还能自主完成长期复杂的投资分析任务。然而,对最新学术研究的仔细阅读揭示了专业投资者面临的一个更细致的图景。尽管最近的进步令人瞩目,但当前研究的深入分析—— 正如雅恩·勒克莱恩最近向英国议会作证所强调的那样 ——表明这是一个更结构性的转变。 在学术论…

    2026年3月1日
    800
  • 华尔街在新兴市场寻找人工智能赢家

    一些全球最大的基金管理公司正在寻找美国以外的下一波人工智能赢家。 在全球对人工智能的狂热推动下,英伟达公司股价在不到一年的时间内上涨了三倍,美国半导体制造商关键指数上涨了 50% 之际,投资者正将目光转向新兴市场,以寻求更好的价值和更大的选择空间。 高盛集团旗下的资产管理部门表示,他们正在专门寻找人工智能供应链组件制造商的股份,例如冷却系统和电源。摩根大通资…

    2024年5月7日
    6500
  • 如何避免新电动汽车发生碰撞

    作者:克里斯·布莱恩特,24 年 3 月 7 日 Fisker Inc. 警告称,如果没有新股本或债务,该公司可能会在 12 个月内耗尽现金,这给车主们提出了一个令人担忧的新问题:如果您的电动汽车制造商破产了,会发生什么?现代汽车是高度复杂的轮子计算机,依赖昂贵的电池和定期软件更新才能正常运行。 消费者应该扩大购买前的功课,包括对制造商的财务状况进行评估,如…

    2024年3月19日
    9300
  • OpenAI 和 Google 的 AI 系统非常强大,它们将带我们去哪里?

    我们应该如何看待大型语言模型 (LLM)?这实际上是一个价值十亿美元的问题。 本周,OpenAI 前员工 Leopold Aschenbrenner 在一篇分析文章中谈到了这个问题。他在文章中指出,我们可能只需几年时间就能实现基于大型语言模型的通用智能,这种智能可以成为“临时远程工作者”,完成人类远程工作者所做的任何任务。(他认为,我们需要继续推进并建立这种…

    2024年7月27日
    13200
客服
客服
关注订阅号
关注订阅号
分享本页
返回顶部