X 阅读

2025-01-12

1 条已保存原文 · 时间显示为 Toronto 当地时间

保存说明:除条目另有标注外,正文尚未人工核对 · 图片未保存 · 引用或对话上下文可能不完整。

Tigris | 会讲课教授是好老师 @tig88411109
原帖 ↗
霍华德·马克斯(Howard Marks)无疑是一位非常伟大的投资者,但是这次他错了,犯JP摩根一样的错误。他的投资哲学和他所写的memo(备忘录)在投资界堪称经典,每次阅读都让我受益匪浅。他的一些观点深刻且充满智慧,比如那句让我印象最深的话:‘You cannot predict, you can prepare.’(你不能预测,但你可以准备)。这句话不仅道出了投资的核心本质,也提醒我们在不确定性中寻找理性与秩序的重要性。 然而,即使是霍华德这样伟大的专家,也不是永远正确的。作为投资者,我们需要保持独立思考,不能盲目信任任何专家,哪怕他们的名声显赫。正如他在最近的一篇memo中引用了一个广为流传的图表——S&P 500的PE值(市盈率)与未来10年年化回报之间的负相关关系。这张图试图证明当前高企的PE值预示着未来10年的回报可能偏低。看似合理,甚至被大量引用,但如果仔细分析,这其实是一个极具误导性的结论。 从统计学的角度,这种分析存在以下几个显而易见的问题: 1️⃣ 重叠观察(Overlapping Observations) 这类分析中的“未来10年回报”往往使用滚动数据计算(例如从2000年到2010年、2001年到2011年),这就导致了数据点之间的高度相关性。简单来说,许多时间段的起点和终点重叠,增加了样本量的表面可靠性,但却大大降低了数据的独立性。这种方法违反了统计分析中最基本的“独立性假设”,人为地增加了相关性,使得看似权威的数据结果变得不可靠。 2️⃣ 高PE值样本量稀少 历史上,高PE值的时期相对较少,这导致这部分数据样本量不足,难以得出具有统计意义的结论。例如,在少数极端年份(如2000年互联网泡沫或2008年金融危机)中,PE值出现异常波动,而这些极端事件往往对整体回归分析造成严重扭曲。这种小样本的高PE值不能被简单地用来预测长期市场规律。 3️⃣ 极端年份的扭曲效应 极端年份(如2008年)的特殊事件会显著影响整体数据的回归结果。例如,在这些年份,市场的非理性行为或外部宏观冲击大幅拉低回报率,使得PE值与回报率的关系看起来更“负相关”。但实际上,这些年份是特殊情况,不能代表长期的市场规律。 这些问题共同导致了一个重要结论:PE值与未来长期回报的负相关关系并不是市场规律,而是统计方法上的偏差与误导。简单来说,重叠性降低了数据的独立性,高PE值样本量稀少导致结果随机性增强,而极端年份的扭曲进一步加大了偏差风险。这种分析可能误导投资者,尤其是将PE值作为判断未来回报的主要依据时。 作为投资者,我们需要学会冷静、客观地思考,永远保持独立判断的能力。哪怕是像霍华德·马克斯这样的投资大师,也有可能因为引用类似的图表而犯下疏忽。伟大的专家可以提供洞察,但真正的智慧来自于我们对数据的科学分析,以及在复杂信息中的理性决策。 所以,投资是一场个人智慧与理性思考的旅程。不要盲信任何人,保持开放心态,理性分析每一个所谓的“规律”。正如马克斯所说:‘You cannot predict, you can prepare.’ 而我们唯一能做的,就是用更高的标准去准备好迎接市场的不确定性。
保存的原文 · 长文

上下文状态:PARTIAL, UNKNOWN

来源与保存记录

Post ID: 1878629411194593755
保存时间:2026-09-27T12:30:38.116Z
正文状态:UNVERIFIED
媒体状态:NOT_ARCHIVED
上下文状态:PARTIAL, UNKNOWN
已知缺失:Media references were not archived with this snapshot. Reply and quoted-post context may be partial; only the returned post record was saved.