如何節省時間,從數千隻股票選擇出一些好股票?

逆投知
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任何將要尋找高增長股票的人,都會碰到這樣的一個問題:在幾十種行業中,有數千隻股票都有可能值得透徹地研究。在完成相當多的工作之前,你無法確定其中很多股票的價值。不過即使只研究其中一部分,也沒有人有那麼多的時間。你如何節省時間,從數千隻股票中選擇出一隻或者一些好股票呢?

沃倫·巴菲特曾說過“我絕對是菲利普的熱心讀者,現在我把他推薦給你。”的確我們帶著這個問題,可以從(美)菲利普·A·費雪《怎樣選擇成長股》一書有得到很好的詮釋。菲利普一書中介紹了“閒聊”和“十五點原則”,我們可以學習參考,節省很多的選股時間。

第一:尋找優良普通股的十五點原則

原則1:至少在幾年內,公司是否具有足夠市場潛能的產品或者服務,使得銷售額有可能實現相當大的增長?

原則2:對於當前引人注目的生產線來說,如果其中大部分潛在的增長已經開發完畢,管理層是否有決心繼續發展能夠進一步增加銷售額的產品或者生產方法?

原則3:考慮到規模的大小,公司在研究和發展上付出的努力是否有效?

原則4:公司是否擁有高於平均水平的銷售團隊?

原則5:公司是否具備有價值的利潤率?

原則6:公司正在為維持或者增加利潤率而做些什麼?

原則7:公司是否具備出色的勞動和人事關係?

原則8:公司是否具有很好的行政關係?

原則9:公司的管理是否有層次?

原則10:公司的成本分析和財務控制方面做得有多好?

原則11:關於競爭力的強弱,公司是否在商業的其他方面,尤其在行業內的領域為投資者提供重要的線索?

原則12:公司是否擁有短期或者長期的利潤前景?

原則13:在可預見的未來,公司的增長是否需要足夠的股權融資,以保證更多發行在外的股份能夠在很大程度上通過預期的增長來抵消現有股東的利益?

原則14:管理層是否在一切順利時才能坦率地與投資者談論公司的事務,而在出現麻煩和失望情緒時就保持沉默?

原則15:公司是否具有一個毋庸置疑的誠實管理層?

總之,所選擇的公司越符合這15點原則,越有投資的價值。

第二:“閒聊”方法,聊什麼對我們有意

對於訓練有素的投資專家,菲利普最感興趣的事情,是快速地聽到他們的觀點,以幫助我確定考慮中的公司是否值得研究。這些觀點是什麼呢?基本上,它們涵蓋了第一觀點中“一家公司符合前面討論過十五點原則的程度,並在初始階段特別強調兩個具體的問題。這家公司所處行業的銷售額是否有較大的增長機會,或者正像這樣的行業前進?隨著整個行業的成長,新公司是不是相對比較容易進入該行業,並且取代原來領先的公司?如果這些商業的特徵很難阻止新公司進入該行業,那麼這種增長的投資價值就是微不足道的。

對於投資能力差或者成就低的投資者的建議,菲利普會找時間傾聽至少任何一個投資者的意見,只要能留意到那些剛剛出道並且充滿熱情的年輕人,同時確信自己沒有忽視任何人。當事實顯示後就會降低某個金融人士同樣的投資判斷的可靠性,我花在這個公司上時間就會大大減少。

對於從書面材料上觀點,菲利普認為典型的證券經紀公司的報告是公開發行的,所有人都可以看到的,並不是一個豐富的信息來源,其中由於不准確性而帶來了很多危險。更重要的是,大部分報告只是重複金融界眾所周知的信息。同樣,菲利普很少從金融期刊上得到很有價值的觀點,它們在報告我最感興趣的許多事情上天生具有特定的局限性。

只有在以上的”閒聊“之後,你才可能得到需要的大部分數據,在充分獲得這些資料之後,就可以開始對投資標的進行公司管理層等深入研究。

除了以上成長股選擇上進行一個快速篩選的標準,讓你獲得公司成長帶來的發展的收益。而(美)喬爾·格林布拉特在《股市穩賺》一書中,給那些對於公司發展戰略、公司管理層、公司財務等等研究因素不是很擅長的普通投資者,帶來一個福利,這個福利就是一個神奇的公式。

這個公式考慮到市場的整體水平,而且不僅在今天的市場上,也能在未來的市場上發揮作用的公式。掌握學習它,讓你更加快速地科學系統地篩選出優質的公司。這個公式是什麼呢?

它就是要找出高收益率的股票(相對於買入價來說回報較高的股票)和投資回報率高的公司(即相對於該公司的店鋪或者工廠的投入成本來說,收益較高公司)。將股市所有股票的收益率和投資回報率分別進行排序,給他們編號,收益率從高到低進行排序,分別是1號、2號、·······;投資回報率也從高到低進行排序,分別是1號、2號、·······;1號最高收益率和1號最高投資回報率的股票,這個為第一組是最優的組合,優先具備了投資的價值。以此類推。

這個神奇公式無論大小公司都適用,而且已經得到廣泛驗證,其豐厚回報靠的不是運氣。

不管是菲利普的成長股篩選,還是喬爾·格林布拉特的神奇公式,他們的目的都是為了找出質優價低的好公司,而他們提供得成功的參考標準,對我們這些普通投資者來說,提供了一個便利渠道,能夠節省時間,篩選出好股票,這樣做是進行價值投資成功了一半。



CC BY-NC-ND 2.0 授權

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