Zap Zap Math 近月改變銷售定位,由B2B 轉為B2C,除了數學遊戲程式更個人化更貼心,亦有助父母和老師認清孩子的學習進度。而孩童由過往缺乏耐心,只花3-5分鐘,提升至每次花約20分鐘,部份學校更以Zap Zap Math 作為補充練習。向來學習效果和動機掛鈎,若是自發兼感興趣,就事半功倍。據知公司現正募資,以盡快佔據美國和中國市場。
與Julian 一席話,除了認識和了解多些區塊鏈和加密貨幣,另一有趣內容,是他對喜樂人生的洞察 – 想生活愉快,只有最重要的三個因素: (1) 能泰然面對面對不確定性(2) 付出愛並樂於助人 (3) 每天學習新知識。他更在Medium 有專文《Why Happiness is a Science, Not an Art 》呢。
本欄過往曾詳盡分析四環醫藥(460) 和中國安芯(1149)。當年四環醫藥一年間股價倍升,更送紅股兼獲機構投資者撐場,前景秀麗。一般而言,價值投資者都習慣buy and hold,但股價達到估值,代表期望回報是零,應考慮收割離場。及後機構在毫無預兆下停牌,投資者的資金被鎖,錯過市場上其它機會,不可謂損失不大。至於中國安芯則較負責任,預警有機會停牌,當然即時離場。彈藥和流動性對投資人非常重要,即便損手都應選擇離場重新部署。
其實外國已有具名氣的基金和投資者,參與區塊鏈和加密貨幣的投資,並且已收割。上週筆者參加Cryptomining & Money Conference, 席間請來美國上市公司US Global Investors (Nasdaq: GROW) 的主席 Frank Holmes 作嘉賓,分享他對比特幣的看法。Frank 在投資界名氣響亮,他以往專注投資天然能源,而近一年是因為旗下一個基金,投資區塊鏈技術公司,數月間錄得數倍回報,讓他更為矚目。
HIVE Blockchain Technology 去年在多倫多交易所上市,是全球首個上市的加密貨幣挖礦商,讓公眾透過資本市場(即是股市)參與加密貨幣的挖礦。它擁有兩個加密貨幣挖礦場,一個在冰島,另一個在瑞典,而且兩個礦場都錄得正現金流。US Global Investors 於去年9月宣布策略性投資HIVE,而HIVE 股價於上市後,數月間曾升超過6倍,帶挈US Global Investors 賬目變靚。
Frank 又分享當日他聽說比特幣後,上網看了數百個小時youtube 和文字,以了解比特幣和區塊鏈的潛力。比特幣的交易不需要中間人,接近零成本即時網上交易,而且因為去中心化,不涉及信任問題。有說比特幣是數碼黃金,Frank 也真的將類似概念套入比特幣,而加密貨幣去年12月的市值更超過500億美元。
US Global Investors 的個案值得投資者關注,不單單因為短期回報高,或加密貨幣挖礦場有正現金流。而是身為美國上市公司,旗下管理多個具規模的互惠基金,不怕SFC 亦不理會市場未搞清楚加密貨幣到底算不算資產,就已真金白銀投入加密貨幣挖礦公司。這代表Frank 和整個投資團隊十分看好加密貨幣前景(否則挖到幣都無用,電費都不夠比)。以上市公司身份投入前路未清晰的業務,而HIVE 又竟然能上市. 這投資個案真的值得研究。
不少人認為過去幾個月是加密貨幣泡沫爆破。假若細看過往的價格圖,上落三成是正常波幅,而大挫五成以上的波動亦曾數次出現。筆者並非鼓勵讀者炒賣加密貨幣,畢竟價格波動大,而且香港未立法監管(新加坡和日本都有監管,相對安全),匯款到外地始終麻煩。不過,面對新技術新科技,不宜用舊眼光舊知識去理解分析。股市三成波動已很大件事,對加密貨幣而言卻是常態。至於為何 Frank Holmes 大大看好加密貨幣前景? 這也許值得投資人思考。Frank 有一個投資blog,細讀過往文章,或能更理解他的思維。
Gear Best 很神秘 - 網站沒有公司地址和實體聯絡方法,只介紹是2014年成立。搜尋網域持有人亦未有資訊,而是內地網域服務公司代買代持有,只知道網域於2013年註冊。友人告知Gear Best app 的開發者是於香港成立的天竣購物網絡科技,追尋下去才發現屬跨境通的『 孫公司』。此外,集團還有五洲會海購,服裝網站Zaful,和跨境電商分銷平台China Brands。
何謂世界級?根據Alexa 和 Similar Web 的網站流量和排名數據,Gear Best 的全球排名屬首300 名流量最高的網站。全球頭三位的網購排名是Amazon, Ebay 和淘寶,而Gear Best 排第36位。其實,首36位中,各地Amazon 就佔了8席位,阿里巴巴旗下也佔了5席,Ebay 佔了3席位,所以三巨頭已經霸佔了接近一半的席位。其餘還有Craiglist, Walmart, Ikea 等國際知名品牌,可見Gear Best 躋身第36名,同屬世界級網購站。另外,Similar Web 估計Gear Best 過去半年的瀏覽量超過1.8億,而公司的Facebook 專頁粉絲超過330萬!
萬達2014年底在香港上市,2016年王健林認為香港市場大大低估了萬達的價值。由於A 股的市盈率和市賬率較港股高一截,所以決定私有化退市,並尋求2018年底前在 A 股上市。哪知道過去一年多便是內房股爆發點,股價一口氣衝高翻幾翻。原以為在港上市無著數,資產價值被低估,市場卻終於注意到內房股價值,並迅速於股價反映,實屬始料不及。
早前有長期讀者問及瑞聲科技(2018) 和海爾電器(1169). 瑞聲科技過去兩年的業績不俗,基礎因素佳,而且半年業績亦有顯著增長。可是近日有消息指蘋果iPhone X 的銷售量未及預期,所以減少代工廠的訂單。瑞聲科技製造智能手機的聲學組件,亦另有非聲學業務,現價市盈率約30倍,不便宜但亦不算貴。只要2017全年業績保持增長,現價屬合理。
管理投資組合,與醫生用藥的智慧如出一轍。要創新找方法去除所有風險(absolute return) 嗎? 又或單單押注某個上升股票贏開巷?有些對沖方法或晒冷式投資或曾經成功,但必定有副作用或有所犧牲。過往最有名氣的個案研究肯定是 Long Term Capital Management (LTCM) 。精算策略讓回報接近直線上升,但突如其來的破敗讓人措手不及,破產收場。投資智慧需要持續保持動態平衡,接受風險和價格波動、分散投資、以時間換價值等,任何一個範疇獲得100分(例如all in 閱文、易鑫、眾安等博短期大升),又或零風險只持有政府債券,都非長久生存之計。總要不斷試著尋找平衡點,再持續改善(提升平衡點)。
世事大多數是「講就容易做就難」,尤其是動態平衡。帶家父求診的經歷,讓筆者警覺臨床經驗的重要性,難以被科技一夕取代。筆者很敬重花時間研究創新的學者,窮畢生努力尋求突破。近來常看到人工智能未來會取代不少工作,這或許是事實,但經驗依舊有其價值和實際用途。價值投資人除了buy and hold,多思考如何從閱讀之外,由實質操作獲取更多交易經驗,會有助累積投資智慧。畢竟要持續在市場取得動態平衡,非幾個普通程式能搞定的事。
牧師捐獻九成收入,還勉強可以理解。生意人捐獻九成,不多留現金增長業務,難以想像吧?又,既然R.G. LeTourneau 那麼虔誠,怎地不去當傳道人,反而滿身銅臭做生意人?當年他尋求指引,有牧師對他說:God needs businessman as well as preachers (神就如需要傳道人般需要生意人)。而他對捐獻九成收入的解釋 - 神是他的生意拍檔,所以並非捐獻,而是留下多少給自己的問題。
看集團歷史,加上股價很細(即輕微股價跳動,都會有大幅波動),難免讓人有戒心。筆者繼續翻查公告,發現集團過去有不少收購交易──包括去年11月以2.8億元收購於本地從事輔助生育技術服務公司的部分股權;去年12月收購分子診斷業務,即從事RNA和DNA分析的各種產品和服務。今年9月初則以1.16億元收購晉裕集團,該集團擁有保險銷售業務,並持有證監會發出的1、4、9號牌照,可以從事證券交易、證券顧問和資產管理服務。同月以8000萬澳元收購澳洲Blend and Pack Pty Ltd的75%股權,該公司是CNCA認證的八家嬰幼兒配方奶粉製造商之一,可以生產出口至中國市場的嬰幼兒配方奶粉。
另外,是要問對問題。很多人以為美好的戀情關鍵是”find the right person”。教授說這確實重要,但焦點錯了。這種錯覺也許來自電影,故事往往聚焦尋找對的人,當二人走在一起happily ever after 就落幕。電影的結局,在現實中卻是愛情的開始。坊間不少財經媒體,注意力都集中在選股,就似選對了便能一勞永逸。未知長線價值投資者會否也有這種錯覺?細心想想,世上有多少間騰訊?又有多少人只持有一隻股票?即便是騰訊,金融海嘯時仍難逃股價暴挫的情況。其實,選股只是第一步,「努力經營關係」等同入場後的風險和資金管理。
Ray 也許是第一代的程式交易人。數十年前,他就嘗試收集數據,總結個人決策的原則並分門別類,再嘗試回測。雖然數據有限,但他認為隨著時間,電腦學習得越來越好。即便如此,橋水的運作是電腦和人手分析同步進行,兼且互相對比結果,若出現不一致的情況,就細心觀察發掘原因。他更在書中透露投資的「聖杯」- 既然預測總有出錯時,重點是風險管理。如何在有限的資訊中,作出合適和及時的反應非常重要。極力推介此一好書!
本欄曾多次提到若坊間媒體一致看好後市,就是該小心翼翼的時候,因為「時差」問題,往往大眾都知道便是尾聲。昨日畢老林兄的《投資者日記》提到GMO 創辦人 Jeremy Grantham 說現時的牛市缺乏確認泡沫的「行為指標」,即「美股牛還牛,但搭的士不會聽見司機大佬起勢咁吹,講股講到連路都行錯;去飛髮舖搞吓個頭,洗髮員隨時忍唔住口告訴你炒股賺咗幾多…」
Antoine Blondeau 的演說深入淺出,說明人工智能並非只有大數據,也不單純為了進行預測,而是有效決策的工具。他又談到 evolving AI - 由AI 生成新的演算法(algorithms),就像生物學的進化論般,演算法會自行學習和成長,並建構新的演算法。人工智能研究向來需要極多科研人才,人力和時間成本不菲,evolving AI 可以不受此限持續發展。根據研究部副總裁Risto Miikkulainen 早前的訪問,演算法部門的研究團隊只有12人!
台灣之行與大學同學聚舊,AC是經濟學博士,AK是進取美股交易人。天南地北聊到去年內地人為了「走資」出盡法寶,狂刷信用卡買香港的分紅保單,AK 認為這類十年期以上,平均每年回報達 5-6%的長線投資,適合當孩子的教育基金。AC 卻指研究顯示過去數十年股票的長線buy and hold 回報平均每年7-8%,勝過分紅保單,不如自行買股票或ETF放保險箱。而且現時全球經濟面對下行的風險相對高,因為金融海嘯後,貨幣政策由獨沽一味調控央行利率,加入量化寬鬆。當年美國政府為救市吸納很多垃圾債券,資產負債表增長十倍,但GDP增長率低,經濟至今未見大起色。未來若出現週期性的經濟下滑,將大大打擊經濟,所以分紅保單的未來幾十年回報,不會像過往般平均每年有5-6%,很可能只有3-4%。筆者認為AC 提及的全球性經濟風險,值得投資者部署長線投資時考量。
聊到近期市況,AK 數週前short sell Tesla 大賺一筆 (由此可見其進取個性)。這類賭博和運氣成份高的操作,不適合價值投資人,但AK 對Tesla 的估值其實屬於基礎分析,並早於Tesla $60 左右時觀察並買入,直至約$200 離場。其後股價越升越有,AK認為估值過高忍手不買。直至早前股價格超過$380,未能再創新高才開始沽空。向來價值投資者都只是buy and hold,離場後股價若飆升,或會揼心口和忍手不買,但見到估值過高卻未必會反手沽空。筆者欣賞的並非風險高的naked short,而是理智認清估值繼而行動的心理質素。
處於科技世代,數據量與日俱增,甚至垂手可得。誰懂得營運數據和解讀數據,就獲得優勢。被動型基金和量化基金大行其道,再加上新近的人工智能和機器學習,傳統基礎分析的主動型基金若再固步自封,日子大概會越來越難過。現下仍有時間追趕,據友人智兄所述,純AI技術公司走入金融市場,業績都普普通通,倒是傳統量化基金加入少量 AI 或機器學習元素後成效顯著。他認為AI 基金不能單靠高新科技,需要有具備領域知識的專才參與,兼且各方面配合,包括人脈、策略優勢 、風險管理、實際交易執行力等,才能成功。
David Webb 的文章附上一張五十間公司的「千絲萬縷關係圖」,清楚列出各間上市公司的相互持股狀況。他說部份公司的股價顯然有泡沫,而證監會又曾發出「股權過度集中」的警告(筆者認得幾間公司,正正因為股權太集中),但持股的上市公司漠視風險,堅持不放售泡沫股票。David Webb 認為這些上司公司並非以股東的利益為先,而是有其它算盤(other plans)。
David Webb 的文值得細看。他除了點出來龍去脈,更提出潛在漏洞 - 未來上市公司可能透過SPC (segregated portfolio companies) 持股而不必再披露實質投資。但相互持股的披露很重要 - 例如今次點名的50間公司,他估計是「一致行動」人士。儘管表面是上市公司獨立的投資決定,但多間上市公司同時「相中」並投資名單中的股票(香港大概有2000 間上市公司),按David Webb 的說法:如果不是「一致行動」人士,那就是非比尋常的巧合。(”If the corporate are not acting in concert then it is an extraordinary coincidence that they have picked many of the same stocks in which to invest.”) 他更建議證監會細看這網絡。
常見的方式,是比較潛在回報和風險。但兩者都存在不確定性,尤其市場行為並非十足理性,行為受雜音、傳聞、期望、恐慌等影響,所以都不好算。其實估值可推算出一個範圍,但何時到價未可知。風險則可按個人最大承受能力作底線。所以簡單的離場準則,是先為最壞情況封底,總之一碰即走。至於估值到價是否離場,則難以有統一答案。大家都知道要「Let the profit runs」。而 good exit 並非以賺蝕衡量,例如2008年金融海嘯,蝕錢但離場夠早,不深陷泥沼,肯定是good exit。情景轉換為常態,則早離場未必好。如果莊稼未成熟就收割,錯過未來大豐收,即便獲利離場,都不是good exit。所以「時機」很重要,卻難以捉摸。
近日看Edward Thorp 的新書《A Man for All Markets》,作者本是數學教授,論文研究賭場的二十一點賭局,可以憑計算勝率調整注碼獲得優勢。往後實地在賭場測試,贏走不少錢更成為不受賭場歡迎人物。後來Edward 離開學術界,踏入全世界最大的『賭場』- 金融市場。這次他比較股票和選擇權的價格,找出被高估和低估的產品,然後進行長短倉對沖,成績斐然。截至1998年的28年時光,他的投資平均年回報率約20%。