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枢纽导读：

• 估值并非一门严谨的科学，而更像一门艺术。
• 冯柳的弱者体系是贝叶斯估计的另一种诠释。
• 贝叶斯估计是一个动态演进，不断逼近的过程。
• 承认处于信息获取的弱势地位，承认很难接近真相，就是接受先验概率无法精准预测结果的现实。
• 努力在一定范围内建立能力圈，在诗外寻找优势，在心智上锻炼自己，就是不断的通过一次又一次的训练与实验，不断优化先验概率的过程。

《对操作策略和估值应用的一点思考》

2013·09

冯柳原文：

从接触投资以来，我思考最多的应该就是操作体系和估值方法的实际应用了，前者过去谈过些，今天再与后者结合起来理解下。

其实就个人而言，我是不赞成大家过分重视估值的，因为这首先是个博弈的市场，且具备明显的不对称属性，每个领域都存在更全信息、更深理解的内行人士，他们是影响市场的重要力量，我们虽可在一定范围内建立起能力圈从而达到半内行的标准，却很难成为最接近真相的人，所以我们必须在诗外寻找优势，在心智能力上锻炼自己，而成熟心智模式的基础就是敬畏市场承认自己的渺小，估值却从态度上就不符合这种精神，它更多是由内而外的划定而非由外及内的聆听。

但即便如此，我们仍旧需要一个起码的工具来对市场进行标示，关键是分清主次，不要刻舟求剑。

END

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01 估值，是一门艺

「巴菲特」曾在2002年伯克希尔·哈撒韦股东大会上对于他所理解的「企业估值」进行过较为详细的阐述：「要对某门生意进行估值，你只需要掌握它从现在开始直到玩完的自由现金流量动向然后把它们以一个合理的折扣率折现回来，现金面值多少就是多少」。

如果我们参考「埃斯瓦斯·达莫达兰」所著的经典教科书《估值》，其中对于估值的定义更是非常简单：企业估值是指对企业内生价值的估计，企业内生价值即为企业资产使用期限内所产生的预期现金流量的现值。企业内生价值的大小，取决于企业资产预期能够产生的现金流金额的大小、持续的时间小及其可预见性。

通过公式，我们可以看到，决定企业估值的大小的三个决定性参数（现金流、增长率、贴现率）中的两个，增长率g与贴现率r，皆是主观估计。

因此「塞斯·卡拉曼」在他的著作《安全边际》一书中，将企业估值直接定义为“艺术”，可见估值并非一门严谨的科学，更多的是取决于投资者个人的经验、知识甚至直觉。

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冯柳原文：

为了方便阐述我要通过一个简化的例子来描述，虽然不能模拟真实的市场，但可帮我们提炼出主要的逻辑。

比方说有这样一个盖碗下藏钱来交易的市场，碗下会放张面值20或100的钞票，这时候让你来投资该怎么做呢？

如果其它信息都不掌握，那就会估值混乱，从20到100都可以，你只能给出基本边界然后随机地参与波动，只有在市场跌到极限边界20以下时才能出现确定性的投资机会。而如果我们知道两钞票是对半出现的概率后，我们就可以给出60的理论估值，低于这个是机会反之则为风险。

在这个过程中可以有3种操作模式，首先是由情绪决定的短线波动交易；然后是由逻辑决定的中线估值交易；再就是由事实决定的长线翻牌交易。

然而现实市场和以上理论是完全不同甚至相反的，因为总会有一群能更大概率掌握碗下金额的内行人参与，你会发现实际操作中高于理论估值的才是机会，低的却是风险，当然这里还会有20和100的估值边界，在极限边界外我们依旧可以获得理论上的确定性，也就是说如果你有足够的耐心等到极限位操作你还是可以获得确定性机会。但现实往往更残酷，它还有可能会出现很值钱的纪念币或一文不值的假币，虽然这种几率很低，但偶尔也会出现或会被引导出这样的假想。

那么我们发现最大的波动往往是在突破绝对边界的时候，也就是说在你觉得极不合理的估值位置往往是隐含了最大的机遇或者风险。

除非你退出不玩，否则最好的办法就是追逐趋势，达到与内行人一致的行动效果，但这会使趋势导致趋势，从而产生假动作增加我们对市场揣测的难度，更被动的是这样的行为还可能会被利用而营造出完全虚假的猜测从而出现把低值假币当作纪念币来炒作的荒唐局面，当然这可以通过提高技术能力完成对趋势起蕴和延展的阶段认识来分辩，但这属于归纳逻辑的范畴，其背后需有一整套仓位及交易原则相支持，不在我们今天推演逻辑下的确定原则内。

END

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02 贝叶斯视角下的「弱者体系」

冯柳举了一个很有意思的例子来阐述他的「弱者体系」。

如果从「古典概率论」的视角看待这个问题，只要我们的出价在1元~60元范围内，我们的赚钱的赔率都是≥1的。因此，1元~60元就是这个问题的可行域。

但在现实世界中充斥着信息的不对称性，永远会有人比我们更多的了解「内幕消息」。当有人知道碗下是100元时，他的出价会超过先前60元的可行域上限，造成最终成交的价格高于理论上限60元。

在我看来，冯柳的弱者思维正是「贝叶斯估计」的另一种诠释。

 其中P(Θ)为「先验概率」，表示在观测到数据之前我们对待估计的Θ参数的了解和认识。

P(X|Θ)表示在确定了参数Θ的情况下，试验数据的概率分布，实际上这是对实际观测数据的一种描述。

P(Θ|X)为「后验分布」，表示在给定观测数据基础上，对于参数更新进化后的认知。

对于冯柳所举的这个例子，我们可以将贝叶斯估计简单理解为，在初始状态，我们对于碗底的情况一无所知，我们依据以往的经验赋予了参数Θ一个先验概率P(Θ)，在掀开盖碗观测到数据之后，我们就可以对先验概率进行更新，进而得到了后验分布P(Θ|X)。

贝叶斯估计是一个动态演进，不断逼近的过程，在初始先验分布确定后，先验分布与后验分布便不断的处于动态优化之中，每一次模拟得到的后验分布，又进化为后续统计推断中的先验分布。

因此，虽然在初始状态，我们对于盖碗下面的真实情况一无所知，但是我们可以通过不断的观察，不断的更新我们的先验概率，进而提升我们的胜率。

在贝叶斯视角下重新审视冯柳的弱者体系：

承认处于信息获取的弱势地位，承认很难接近真相，就是接受「先验概率」无法精准预测结果的现实；

努力在一定范围内建立能力圈，在诗外寻找优势，在心智上锻炼自己，就是不断的通过一次又一次的训练与实验，不断优化「先验概率」的过程。

所以在我看来，冯柳的弱者体系就是对于贝叶斯估计的践行。

03 欧菲光 · 信息黑盒下弱者体系的应用之术

作为普通投资者该如何弥补与缩短信息获取劣势的短板呢？

我就拿本周被推到风口浪尖上的「欧菲光」来举一个例子。

去年9月1日就有媒体报道说苹果已将欧菲光从供应商名单中剔除。在9月1日当天，欧菲光就立即出来辟谣，发布了《关于媒体不实报道的澄清公告》，表示被“踢群”是不实传闻。

图：欧菲光《关于媒体不实报道的澄清公告》

苹果是欧菲光第二大客户，2019年与苹果相关业务的营收为116.98亿，占欧菲光当年总营收的22.51%。如果被苹果踢出供应链，对于欧菲光业绩的长期影响之重不言而喻。

我们将时间拨回到2020年9月1日，如果我们在当时持有欧菲光的仓位，作为没有任何内幕消息的投资者，我们该如何判定信息的真伪？

今天我就与大家分享一个我经常用到的「粉碎谣言」的方法。

我的这套方法的核心思想正是借鉴了冯柳的「弱者体系」，在不具备信息优势的情况下，努力在「可能获得内幕消息的强者」身上洞察到「蛛丝马迹」。

能够掌握上市公司第一手信息的「强者」，除了公司内部高层之外，就是跟踪上市公司最为紧密的「卖方分析师」与已经重仓的「基金公司」。

基金公司的内部资料普通投资者很难获取，卖方分析师的研究报告我们却可以在网上轻易获得。

我们要知道，卖方分析师收入很大一部分是来自买方的佣金，所以卖方的研报中，一般都不会出现上市公司负面信息的表达，以推荐为主；同时，卖方分析师如果想要获取任何第一手的内幕信息，主要还是依靠公司内部通风报信，所以为了今后能够和上市公司更好的合「gōu」作「duì」，卖方分析师也不会在研究报告中对公司做出任何的负面评价。

因此，如果卖方分析师得知上市公司出现了任何「未公开的重大利空」，他们的唯一选择就是「不出研报」装作不知道。

因此，当9月1日欧菲光出现重大利空「谣言」时，我采用的办法就是马上拉一下卖方分析师的「历史报告清单」，锁定平时与上市公司跟踪最紧密的卖方分析师。在今后的一段日子中，密切关注这些卖方分析师报告发布的频次与时间。

如果一旦出现长期断更，尤其是财报、预报发布月份出现断更，那就要引起高度的重视，利空的谣言极大概率为真。

图：欧菲光卖方分析师报告清单

从上图中我们可以发现，跟踪欧菲光最为紧密的两个券商分别是「天风证券」与「瑞银证券」。

但「瑞银证券」的报告对欧菲光给出的全部都是「卖出」与「中性」的评级，从未对欧菲光打出过「买入」或「推荐」的评级。

与瑞银证券正好相反，「天风证券」的对欧菲光的研报清一色全部都是「买入」评级，无一例外。通过进一步对天风证券研报刊发频次的月度统计，我们发现除了在2020年3月与5月两个非财报发布月份，天风证券没有关于欧菲光的研报刊发外，在其余月份天风证券每个月都会不间断地对欧菲光进行跟踪报道，在所有券商中属天风证券对欧菲光跟踪的最为紧密。

但是，在欧菲光被苹果退群谣言曝光后，「天风证券」就再也没有对欧菲光刊发过任何一份研究报告，即便是在欧菲光三季报发布的10月份，天风证券也没有进行财报分析解读。

除了天风证券外，其余券商也纷纷三缄其口。在欧菲光2020年三季报发表的10月份，只有「中信证券」与「国信证券」两家券商对研报进行了点评分析，由此也可见得，这两家券商的政治觉悟一点都不高，和企业关系走的也不近。

事出反常必有妖，天风证券已经在用行动告诉了我们欧菲光被苹果退群一事并非子虚乌有，所以在2020年10月26日欧菲光三季报发布后的两周内择机清仓是最好的选择。

图：欧菲光K线图

在三季报发布后才选择清仓是不是太晚了？

我觉得并不会。因为，任何谣言的证实与证伪都需要时间。欧菲光在2020年9月1日~2020年11月10日之间的股价也间接证明了这一点，期间涨跌幅仅为-1.95%。

写在最后

今天就先从贝叶斯统计的视角与大家简单地聊一聊冯柳的「弱者体系」，更多「弱者体系」的感悟，会在后续的文章中慢慢与大家分享。

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