長線投資創始人領導的公司

今天才發現到，原來我的股票組合(2017 Q1)挺多創始人或創始人後代做領導的公司:

GOOG
XIN
NRZ
JD
BABA
FB
AMZN
CBL
HT
AHT
EBIX
SPG
SKT
BRK
UBNT

即是我25支股票裡有15支都是創始人或創始人後代做領導，而這些股票佔了我的淨值額100%以上(有用槓杆)。其實在選股票的時候，我並沒有刻意去找創始人領導的公司，今天可以說是小小驚喜，有種「應該沒有錯了」的感覺。在推崇長線投資，甚至建議拿着永遠不放的一書100 Baggers裡提到，一些適合長線投資的公司很多時都是創始人還在的公司。總結出來，創始人帶領的公司有以下好處：

1. 創始人喜歡這間公司多過股東，所以一定all-in去做好這份工。

Tesla的CEO Elon Musk就曾經因為趕工在車廠裡睡睡袋。創始人做工不是只為了薪金，而是像父母培育孩子般拼命為了公司的發展。他們當中有幾個甚至只有$1美元薪酬。

2. 理解公司透徹

做過一些大project的人都知道，通常是開始做的幾個會知道很多細節，知道新的建議會對整個project有甚麼影響。

3. 夠膽不理群眾眼光，做對的事，解決公司問題。

例如Facebook, 在2012年驚覺到mobile的重要性時做了一個重大決定，就是要全公司mobile first，即是在提出新features的時候，用的mocks要先設計好電話上的畫面才決定電腦的畫面，而且全公司差不多完全暫停新features的開發，把整個facebook mobile app由html改到用native languages，即在Android用java，在iOS用objective-C。

又例如Amazon和京東，可以長期沒有利潤，不惜代價大量投入物流和將來。

因為創始人夠膽做大決定，想法通常都比較長遠，對公司長期利好，而且可以為公司克服一些成長障礙("overcome the growth hurdle")。例如Google，因為AI的幕後發功，竟然可以在2016年令營收加速增長到20%以上，要知道Google上一次有20%增長的是在2013年，而2015年公司的規模比2012年大60%以上。

4. 包容性高，容許和敢於犯錯

因為創始人做的決定大膽，犯錯是少不免，對下屬犯錯的容忍度很高。尤其在一些科技公司，管理層會把犯錯作為學習的機會，對事不對人，令員工更加大膽去做新嘗試。

價值投資大師的學生成績

之前介紹過，New York University教授Aswath Damodaran所教的估值課程在五月八日完了最後一堂。今日，我終於才有時間去看(video downloadable, youtube, slides)。有些有趣的地方在這裡分享一下。

教授每個學期都會叫學生選一支股票做估值project，然後給出買入或賣出建議。教授記錄了他們的建議，看那些建議五年後的回報。以下看到，上幾屆的學生估值表現不錯，買入的建議都跑贏S&P：

教授說了一下關於那些跑嬴的股票，其中一個可取的地方是，用絕對估值和比較估值同時得出來都是低估的股票表現較為出息：

今年，用絕對估值方法，學生得出以下的股票是低估。其中一支是吉利汽車(Geely)，成績暫時來看非常好，升了40%:

以下是用比較估值得出是低估的股票：

以下是用絕對估值得出高估的股票：

最後是用比較估值得出高估的股票：

教授打趣的說如果覺得Twitter高估的同學去short twitter，給他票據証明，教授會去放掉手上的Twitter。

 

在closing remarks裡，教授認為，投資成績最大因素始終來自幸運，這點相信是不少價值投資人只歎奈何的地方：

做太多功課對投資成績有害

這篇的題目是一星期前我聽一個資深投資人演講的題目(原題目Intensive Stock Research Can Be Injurious to Your Financial Health, video)。演講一開始說了一個小故事：有一次，幾個基金經理人跟查理芒格(Charlie Munger)聚會。他們當中有某行業的專家，也有一些知名的價值投資人。芒格提議他們每人給一個股票建議，然後建立一個best ideas基金，買入這些建議。用這個方法投資的基金並沒有想像中好，跑輸大市。這個方法也被試驗了很多次，結果一樣差。

有一個哈佛商學院案例：教授給出一個題目，然後把學生分成兩組，一組要負責支持這個題目的主張，另一組負責反對，進行辨論。這個案例的給果是，完了辨論後，兩組的學生都比之前更加認為他們各自的一邊是對的。

講者認為，那個芒格小故事和哈佛商學院案例所帶出的意思都是一樣：人們會因為自己的行動產生偏見。他認為，當我們花越來越多時間去研究一支想要買入的股票，我們就會越來越深信這支股票是一支好股。我把他說的偏見歸類為以下三種(其他偏見或偏差看這裡)：

1. Doubt-Avoidance Tendency (避免怀疑倾向)
投資股票很多時要毛估估，有很多不確定性。例如在研究一間將遇到困難的公司時，我們可能會偏向採取管理層說的話當是事實，而管理層說的話通常都會過份樂觀，尤其在遇到困難面前。

2. Inconsistency-Avoidance Tendency (避免不一致性倾向)
一年前樓價升，兩年前樓價升...所以未來幾年樓價都升，這也是一種避免不一致性的傾向。

3. Availability-Misweighing Tendency (错误衡量易得性倾向)
因為手上有的資料，我們會以為這些資料特別有用。這種偏見較常出現於難得的資料，如小道消息，或自己用錢買回來的數據。我們很易將專注力過份集中在一、兩棵樹而忽略了整個森林。如果我們接觸過一間公司的產品或公司擁有的地方(如出租的商場)，也會容易產生不客觀的看法。

講者提出幾個解決或減輕做太多功課所引起的負作用：

一. 留意我們自己的偏見
看完這篇文章，知道我們有偏見的存在，是第一道防線。

二. 充份清楚反對的理據
例如研究的是Facebook，就要知道為甚麼Facebook可能不是一支好股票，例如增加的用戶開始放緩、用戶人數接近天花板、廣告收入佔所有渠道的廣告收入越來越大以致高增長不可持續、估值太高、政治因素等等。

三. Say "no" quickly
如果你用的是巴菲特和芒格的投資方法，那麼當發現管理層道德有問題，負債過高，或者行業的某種天生缺陷時，你就要盡早放棄這支股票。如果你深入研究，反而會找到理由說服自己去買這支股票，對投資成績有害。在自己能力圈以外的投資，也要盡快say "no"。

在聽完演講後，想了一想，我再加兩個解決偏見的方法：

四. 用客觀的行業數據
例如研究的是一間服裝公司，最好找一找服裝方面消費的數據去支持或不支持這間公司的成長或未來盈利。

五. 有跟自己想法出入的數據時，找出理由
曾經聽過關於統計的一個至理名言是，如果你能夠解釋統計數據中尾巴數字出現的原因，你所支持的theory就更加bullet-proof。同樣，如果我們認為一間公司的業務很穩定，當見到一兩年的財務數字過份浮動時，就要深入研究一下原因，而不是只說一句"outlier!"就把它忽視開去。

研究一支股票越久就越喜歡它乃人之常情，要清楚偏見對自己的影響才可以做出更加正確的投資決定。就我自己來說，對比較熟的股票如Google或Facebook，不會做太多深入的研究。對一些不熟悉的港股，所用的時間和做的功課反而較多，比較容易墮入一些偏見。如果讀者發現我有一些分析錯誤的地方，記得指出來 :)

🙏

一些投資理念分享

前兩個月準備了些關於投資理念的slide deck跟同事分享，不過因為一些時間上的問題，遲遲未能用到。為了不想心血浪費，我把它改了一下放在這裡。內容是英文，說的絕大部份是美股。(更新放了在blog的右邊: "價值投資隨談(英文)")