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本文見報日是公眾假期，加上週一勞動節假期，三天只有一個交易日。既然沒甚麼貼市資訊，就清談一下「哲學問題」：Exit。 很簡單的一個字，實質需要大智慧。而投資之外，”Exit” 在人生中也佔據很重要的位置。 交易買賣有進有出，決定賺錢或蝕錢是離場一刻。至於人生，如果每每等到臨死才埋單計數，應該太複雜也太遲。人世間幾十年，滿滿都是入場離場的決定，不論人際關係、學術事業、生活嗜好、財富管理等，每次要Exit 得「靚」，都不容易。傳統教育只談選擇和入場，跟著是教堅持，很少提及如何離場。筆者唯一想到與exit 有關的中文諺語只有：「急流勇退」、「伴君如伴虎 」和「塞翁失馬，焉知非福」。 曾經從書中看過，人的情緒具備協助大腦做決定的積極作用。若果心如止水，面對各種選擇，大概無法下決定。而人的天性偏好安定，好端端未必想轉變。那麼 exit 都是狀況不佳、情況不穩才發生嗎？要是這樣，大部分的exit 應該很難做得「靚」 － 因為都是「無可奈何被逼離場」。據說初創企業的最佳融資時機是不等錢花的時候，也許最佳的exit 時機是可以留下的時候。重點是有選擇時主動為之，才不會心急亂做，可以理智行事。若果等到raise fund 或exit 變成唯一選擇，那麼融資條件一定辣、離場時機肯定差。 何謂 「靚 exit 」? 如果離場不會令人元氣大傷、又不會帶來深遠負面的影響、兼留有後路甚至帶來更多選擇，就算是good exit。套用在投資買賣，即是不會虧大本、又不會拖累組合長遠增長或破壞名聲、兼不阻礙未來再入場，甚至令資金流轉更快或引來更多資源，就稱作good exit。那麼如何才能做到good exit?  最大的難處又是甚麼？ 若果exit 不是情非得已，而是主動為之，那麼由情緒導致未能成為good exit 的機率會減少，EQ 並非大挑戰。「時機」倒是不容易掌握 － 既然不是非exit 不可，如何衡量去或留？ 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。 人無法預知未來。所以，大概也不必期望或追求exit 都處於好時機。反而該想辦法避免和彌補「非最佳時機離場」的缺憾：損失多於預期、錯過未來利潤、未能有效運用資本、不確性持續和提升等。應對這些「缺憾」，需要風險管理，例如設定較低的離場風險百分比、減少每宗交易投入的資本，又或縮短資金鎖在市場的時間。另外，需要有再入場機制或嘗試分段離場，以免錯過後來的利潤。至於如何有效運用資本，以及面對持續提升的不確定性，也許可以使用槓桿或對沖。篇幅所限，未來有機會再細談見過的策略。 補白：上週提及美國的AI Online Conference 有多個明星級講者。勞動節長週末，凌晨時分筆者不睡覺都參與。除了技術性講題，Sam Altman (Y Combinator President) 預測人工智能和機械學習的發展，將大幅降低生產成本(少了員工薪酬的部份)，最後剩下的主要成本是電力支出，而這會令生活指數下降（少些錢也能擁有同樣的生活質素）。據他觀察，這一代最醒目的年青人，進大學都選修機械學習(Machine Learning)。所以，他估計人工智能和機器全自動化世代，並非太遙遠的事。若AI 時代來臨，投資者也許要重新思考手上的資產會否仍像現在般保值或具備升值潛力。 此文同見於《信報》的《價值投資》專欄 Facebook 專頁：www.facebook.com/trendalysis