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如果我们跻身于飞艇、日照家具、汽车行业,无疑是欠考虑、轻率疏忽的。做决策的时候,建起先问问自己,建起这有商业价值吗?我这么做是不是为了情感上的满足?任何评估都应该建立在冷静、非情绪化的逻辑分析的基础上,要仔细、实际地研究那家公司的情况,以及与公司目前运营是否匹配。所以过去一年多在流量红利结束后,全国我们看到的是大平台互联网公司业绩增长越来越好,而许多VC投资的创业小公司一个比一个难以生存。

大意是,模式想都不要想,买入持有就行。腾讯,销售阿里,网易,微博,陌陌的市场份额提升,也给他们带来了合理的估值溢价。但是在目前的A股,平台“漂亮50”更多带有一种Beta属性。在2000年鼎盛时期,厉害美国市值最大的前20家公司占据了市场40%的份额。

而之后,在1982年开始的美国最大一波牛市中(指数从1000点上涨到了10000点以上),这些“漂亮50”公司依然是这波牛市中的生力军。此时大家都意识到依靠基建的方式无法持续推动美国经济,但新经济的苗头还没看到。

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漂亮50在这个6年的熊市中,整体下跌了23%,跑输市场15%。其次,就是以长周期维度去做投资,基于行业,公司的基本面,产业背景和逻辑。2007到2009年的周期轮动,2010到2012年的医药消费,2013到2015上半年的互联网TMT,2015年去杠杆之后到今天的价值成长。到了今天,市场又重新再说估值,说“漂亮50”,每次聚会如果手里没有茅台,没有白酒家电,就感觉低人一等。

而从1973到1979年的大熊市里,大部分“漂亮50”公司都大幅跑输市场。更有趣的是,中国历史上其实炒作过好几次“漂亮50”主体,其中的成分股经常有变化。这些公司更多被打上了某种标签,这种标签类的估值溢价,最终会在潮水退去后伤害投资人。从交易的行为金融学来看,这本身就是一种希望捕获Beta的动力。

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但最近和朋友交流,几乎所有人多多少少都持有其中的一些公司。当全世界都在讨论中国的“漂亮50”时,我们反而会去反思,“漂亮50”是否进入的泡沫阶段。

只有两大油服巨头Schlumberger和Haliburton取得了79%-239%的涨幅。所以我无法保证“漂亮50”模式在未来3-6个的表现,甚至从历史的每一次轮回看,大概率还会继续上涨。今天,在看了更多的史书,经历了更多的周期后,我更愿意相信这一切都是某种轮回。当时我们的逻辑基于几大经济基本面因素:1)经历了2015年去杠杆之后,整体的风险偏好下降,风险资产价格会回落;2)长期看,中国的好公司很稀缺,应该获得估值溢价;3)行业集中度会在经济增长稳定的阶段不断提高;4)整体市场缺少亮点,类熊市特征,市场关注度会聚焦。然而从2000年到2012年的十二年时间中,这些公司取得了-1%的收益。漂亮50的时代背景点拾曾发过一篇文章,深度分析了目前的整个经济环境,流动性都非常适合“漂亮50”的投资方法。

但是我相信,市场认为的“漂亮50”中,还是有一些伪龙头企业。中国的“漂亮50”基本上就是消费股,所以前几天看了广发证券策略陈杰的报告,他直接用消费和家电的估值来做历史对比。

甚至,从美国的教训中发现,高估值的代价就是长期消化。无论在任何时间点,人性都很难发生质的变化。

记得在2013和2014年,你和大家一谈基本面,就是输在了起跑线。到了1972年的时候,“漂亮50”的估值都到了所谓的市梦率。

2012年下半年到2015年上半年,创业板小股票的上涨让价值投资者无从应对。未来一旦通胀起来,将成为刺破“漂亮50”的宏观因素。造成他们下跌的最大原因还是过高的估值。关键还是看这个产品是2C还是2B的。

这也让这些公司通过很长时间的跑输来消化高估值。甚至在A股,完全没有美国当年完整的“漂亮50”名单,而是随着时间和经济周期不同,在发生变化。

这个还是好的,像零售龙头JCPenny下跌了71%,跑输市场68个点。如果一个公司真的能够不断获得市场份额,在一个市场化环境下获得集中度提高,那么他们应该获得估值溢价。

这些公司包括鼎鼎大名的沃尔玛,微软,辉瑞等。我们再来看看“漂亮50”源头美国当年的红大背景:高增长,低通胀。

如果2B,结合好的产品,也能提高集中度(类似于海康)。而另一个美国成长股的黄金期90年代网络股泡沫的宏观大背景也和那时候很像。长期看,只有两点是不变的。而事实上,除了茅台,老板这些企业,很多公司的护城河还没有那么深在A股,“漂亮50”更类似于一种标签,对应的是能够长期业绩增长的好公司。

不仅仅有消费,还有医药,机械,科技,化工,金融等等。一旦市场所有人都买满了,这些股票也就见顶了。

那时候企业最好不要赚钱,因为互联网的特征就是免费。我看到广发证券策略陈杰的研究中也提到,1973年6月开始美国通胀起来,经济增速再次下滑,进入了典型的滞胀周期。

我们A股的投资,在过去几年也在经历这种轮回。首先,中国的“漂亮50”和美国的“漂亮50”完全不同。

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