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什么样的主题更容易形成市场共识?


2023年06月26日  浏览(4193)人
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作者:人神共奋
来源:思想钢印(ID:sxgy9999)


行为金融学系列:主题投资(1)模式识别




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信息和逻辑


市场每天交换着两样东西,看得见的是资金与筹码,看不见但更重要的是信息和逻辑,因为后者决定了前者,理解了后者,就能预测前者,从而预测股价。


信息和逻辑又不一样,信息是实实在在的现象,A公司将要提价,B公司新产能延后投产,C公司董事长准备与市场沟通,D公司本季财报大概率超预期……


逻辑就是投资观点,它是对现象的解释,A公司的提价代表供需失衡加剧,B公司投产慢说明技术不成熟,C公司的沟通代表行业开始复苏,D公司财报超预期只是周期顶点现象……


如果把信息比喻成子弹,逻辑就是枪。


由于流动性长期过剩,A股的主题行情常常跑在景气度行情之前,而主题行情都是逻辑驱动,一直处于“瞎炒”和“预见性”的模糊地带,伴随着种种貌似合理的逻辑,大量真真假假的消息,市场渐渐形成对某一类产业经济和社会趋势的共识,市场从分歧走向共识的阶段,常常引发一轮主题行情。


所有的投资者都关注信息,但大资金还要关注观点,因为有冲击成本,需要布局,需要提前预判行情,同一条消息,大资金需要听到各种不同的观点,以作出自己的判断。


所以预判主题行情其实是在预判一件事:什么样的逻辑能形成共识?这个共识又是如何形成的?


这已经不再是一个纯粹的金融问题,而带有一些社会心理学的成份,因此更适合用行为金融学的框架分析。


美国心理学家迈克尔·舍默(Michael Shermer)教授,《怀疑论者》杂志的创始发行人,写过一本名为《被信任控制的大脑》(The Believing Brain)的书,探讨了人类构建和巩固信念的机制,并解释了为什么人们对某些理论更容易相信。


作者认为,信念的形成和强化是人类大脑的一个特性,本着效率优先的原则,选择模式化思维,并需要不停地补充信仰,还要随时寻找有因果关系的信息。


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所以,共识的形成非常复杂,有一句话叫“傻X的共识也是共识”,看完这篇文章,你会发现这句话并不准确。


本文的内容包括:

1、投资者如何减化信息和模式化思考的?

2、什么样的主题更能产生大行情

3、如何做好主题投资?



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模式识别


人脸识别是人工智能最早期的一项应用,这项技能花了大量科学家十几年的时间,相比之下,人类似乎天生就有识别人脸的强大能力,能够在一瞬间辨认出上千个不同的面孔,并区分出微小的面部差异,这种能力对于社交与人际关系的建立至关重要——可谁也没有在小时候接受过这方面的培训。


人是如何做到的呢?如果把一个你熟悉的人的五官分开来给你看,你恐怕完全认不出来,这是因为人类大脑在识别人脸时,辨认的不是细节,而是分析各个部位的相对位置和关系,从而形成了对面孔识别的模式。这些模式被存储在大脑中,使我们能够快速辨认熟悉的面孔,如家人、朋友和名人。


这就是“模式识别”,而它正是人类大脑理解大部分陌生事件的特定工作方式。


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举一个例子,下面是券商报告中关于人形机器人投资机会分析的一段结论:


人形机器人控制模块、外部传感器与软件层、特斯拉汽车FSD关联度较大,更多依靠产品自研和海外供应商;动力模块中电池的容量远小于新能源汽车(机器人电池2.5kwh,对比Model Y标准版55kwh),产业链弹性不大;一体化关节为非核心部件,机器人公司倾向于外购,且中国制造业的崛起带动了本土工业自动化企业发展,全球竞争实力提升,因此产业化早期重点关注一体化关节领域的投资机会。


根据我们测算,人形机器人一体化关节中高价值环节有无框力矩电机、空心杯电机、谐波减速器和行星滚柱丝杠,此类产品侧重标准化,且部分产品在国内工业机器人等行业运用相对成熟;而轴承和传感器领域所涉及的产品种类较多、均价偏低,各供应商所侧重细分领域有所差异,对国内企业的采购集中度可能不大。


由于人形机器人的研究在A股并不多,大部分投资者对其中的技术完全陌生,但有投资经验丰富的投资者只要拎出其中两个最关键的信息:


1、一体化关节主要靠外采,且国内自动化企业实力强

2、关节产品有两类:第一类产品侧重标准化,且在国内相关行业运用相对成熟,第二类产品不同供应商参数差异大,很难集中采购


再加上投资者已有的对于特斯拉人形机器人进展的认知,我们的大脑就不再完全对这些信息进行逻辑分析,而是“调用”之前的“投资模式”,包括苹果产业链早期在中国发展、宁德时代及特斯拉产业链对国内供应链,等等,从而快速在大脑形成“不亚于苹果的人形机器人产业链”的新模式。


投资者的模式识别是这样的:面对一个完全陌生的信息,我们不是一个个信息点去分别理解,而是先进行模式识别,快速提取这些信息的关键特征,形成整体印象后,归类为已有的模式,从而加速认知敏感性和高效性。


所以,大部分投资者对人形机器人产业链的最初判断是:产业链处于技术突破前期,成熟后国内供应链规模不亚于苹果产业链和特斯拉产业链。


模式识别最大的优势在于对复杂性的简化。投资者学习专业知识,并不是为了成为专家,而是寻找与判断投资机会,那就不如“以目标为起点”,根据总结的过去成功的行情模式,我们可以快速的对新信息进行编码和处理,将其与已有的模式进行比较,快速评估投资机会。



3/4

行情识别


模式的储存与识别能力,正是股民投资能力的差距所在。


为什么有些做了二十年股票的老股民,成绩不如两三年的新手?原因在于,前者只留下一个个的个案,而没有建立有效的模式,无法对投资信息进行模式识别;而后者通过有限的案例建立了至少一个模式(通常是技术分析或趋势交易方法),从而更有效的识别适合自己的投资机会。


以今年以来的生成式AI产业趋势带动的这一波巨大的行情为例,在行情出现的早期,大部分人不具备理解产业趋势的能力,甚至连体验一下的那种能力都没有,此时只能靠“模式识别”,AI行情的几次暴涨都与模式升级有关。


1、春节后的第一波上涨,模式识别定义为“移动互联网浪潮在AI时代的重现”

2、英伟达发布会后,模式识别升级为“AI的Iphone时代”

3、微软开放API并降价后,模式识别升级为“AI的APP store”


市场对行情的理解,从2014-15年的移动互联网行情,到2012-13年的苹果产业链行情,并在其核心投资逻辑中获得共识的力量。


直到英伟达公布业绩,看到暴涨的订单,AI行情的主题色彩才开始降低,慢慢过度到景气度验证阶段。


再比如中特估行情,由于其中的逻辑没有先例可循,一开始,在易主席的讲话后,市场视为一个政策题材炒作,理解混乱,分歧巨大,行情很快中止。


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但之后不久,由于移动运营商的行情发动,市场由此“模式库”中“搜索”到“2016-2017年供给侧改革行情”,由于两者之间有一定的相似之处,结果都提升了估值,市场取得了一定程度的共识。


另一个模式是“日特估”,两者在逻辑上有一定的相似性,都是价值风格的行业,政府希望提升估值吸引投资关注,加上巴菲特大举增持日本股市,导致“日特估”关注度大幅提升,并与“中特估”产生结合,推动了第一波中特估行情。


但总体上说,中特估的逻辑过于复杂,模式识别的难度比较大,因此,行情的过度也是一波三折。


一旦模式识别成功,投资者就会从大量的感知信息中,筛选出关键信息,去验证和补充这个模型的具体内容,使之为一套逻辑自洽的新的主题投资框架。



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尊重市场,相信市场


A股几乎所有能发动一轮大行情的主题,都源于历史上曾经出现过的一个极度成功的、给市场留下了深刻印象的主题模式,其原因在于大部分投资者的两个习惯:


习惯一:在自己以前赚过大钱的行业中寻找机会——中特估行情之所以一波三折,正是因为过去几乎没有人在这些行业上赚过钱,与A股过去主流的成长股偏好相抵触


习惯二:意义越宏大、逻辑越简单,越容易产生行动,仓位上得也越快


因为这是大部分人的习惯,由于A股大部分的成交量都是散户创造的,业余投资者缺乏专业训练,注定无法跳出这种“模式认知”的缺陷,所以越符合这两个特征的主题,越可能生产市场共识,引发大行情。


有一句,傻X的共识也是共识,这句话并不准确,应该说,所有的共识都是傻X的共识,专业人士很难形成共识。


投资者想要做好主题行情,基本上就是三件事:


第一、模式总结,这是最基础的工作,你需要研究A股近20年历史上,让大部分人赚钱的行情的投资逻辑,将其总结成模式。


这些著名行情的核心逻辑、炒作阶段、行情特点、龙头个股,都要总结在脑子里:

2003-2004年:五朵金花+煤电油运

2005-2007年:股权分置改革

2006-2007年:总量经济牛市

2007、2009年:煤飞色舞、航运

2009年:家电下乡汽车下乡

2010年:苹果产业链

2010-2011年:喝酒吃药

2013、2015、2017年:三次炒地图行情

2013-2015年:互联网+

2014年:一带一路

2014年:券商牛

2015年:杠杆牛

2016-2017年:蓝筹股估值修复

2016-2018年:供给侧改革

2017-2020年:中国版漂亮50

2017-2020年:白酒与消费升级

2019-2020年:半导体国产替代

2020-2022年:新能源行情



第二、模式快速识别:把每天看到的新逻辑全部列出来,把自己放在一个普通投资者的角度,以大众的眼光分析这些逻辑的潜力:

1、是否立刻能想到过去的那些大行情?

2、是否足够简单?

3、后续是否有足够多的催化剂?


第三、反馈调整:当市场和你的预测不同,一定有你忽略的东西,你需要倾听市场反馈,调整你对主题的预期,包括时间、规模、节奏。


不过,在“反馈调整”这个环节,常常遇到自己对主题产生怀疑的情况,没有两次行情是一模一样的,模式认知难免有“画虎不成反类犬”的情况,比如前面对人形机器人产业链的判断,可能也会非常武断,从新能源汽车的发展上就可以看出,特斯拉和苹果的差别巨大,产业链更是如此。


但行情并不一定会因为一些人的怀疑而中止,为什么主题行情可以在一直无法证伪的情况下继续上涨直到泡沫化?如何面对自己内心的怀疑?如何面对卖出后一路暴涨的主题行情?这将是这个系列第二篇的内容。


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