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2024年6月4日星期二

最常見的風險指標: Beta

常常聽說Beta越高,代表風險愈高。那Beta是什麼? Beta愈高,風險真的是愈高?

什麼是Beta? Beta = 0/>1/<1 是什麼意思?

什麼投資的Beta = 0? 所有無風險投資的Beta都是0,例如國庫債券、定期存款等。什麼投資的Beta > 1或 < 1? 大多數科投股投資的Beta都 > 1,而高息股Beta都 <1。

那Beta是什麼? Beta可以說成是敏感度,是在形容「我」跟市場的關係。「我」跟市場關係越密切,Beta越高

為什國庫債券、定期存款的投資Beta = 0? 因為無論市場如何上升/下跌,你銀行的定期存款利息都不會被影響,所以「我」(國庫債券、定期存款)跟市場關係是沒有關係,所以Beta = 0。相反,如果 「我」是Nvidia,市場上升,「我」跟市場關係超密切,上升幅度更大,反映Beta > 1。

(Beta學術一點去解釋就是衡量該公司的相對市場風險。Beta > 1 (i.e., 1.2) 指的是該公司股票的市場風險是市場平均股票的1.2倍。)


進一步探討: Beta vs 宏觀經濟

上面提及的「市場關係」是什麼? 「市場關係」其實是反映宏觀經濟變化。

以醫藥股為例,我們都知道醫藥股的公司風險一定不低。投入大量成本研發新藥,如果失敗必定對公司構成負面影響。

但為什麼醫藥股的Beta通常<1? 主要是因為醫藥公司的風險是來自特殊風險 (Idiosyncratic Risk,例如新藥研發成功率、政府售藥管制等),跟宏觀經濟變化關連較少,所以Beta <1

所以Beta高,其實代表公司受宏觀經濟影響的密切度更高。這亦解釋到為什麼Consumer Discretionary比Consumer Staple的Beta更高,因為Consumer Discretionary如電動車公司,表現明顯受經濟景氣影響更深。

進一步探討: Beta vs 公司槓桿

如果Beta只受宏觀經濟影響,那同行業公司的Beta豈不是一樣? 那Beta還有受那些因素影響? 公司的Beta,其實還受財務槓桿及營運槓桿影響。財務槓桿是受債務多少影響,而營運槓桿則是由固定成本決定。越高的財務槓桿及營運槓桿,Beta會越高,因為高槓桿會令公司承受更高的市場風險。

2024年6月3日星期一

風險

投資如何定義風險?

風險是否一定是負面,等於輸錢機會率? 例如我在香港買樓,經濟變差,樓價一直下跌,這就是風險,通常都是負面的。

但投資中的風險可以是負面(downside risk),也可以是正面 (upside risk)。因為學術來說風險代表未來報酬的不確定程度,即是實際回報不同於預期回報的可能性 (Risk = Actual Return - Expected Return)。代表實際回報可以講高於預期回報(= upside risk),亦可以低於預期回報(= downside risk)。

種類

而風險可以分為2大類,分別是市場風險/系統性風險 (Market Risk/Systemic Risk)及公司特定風險 (firm-specific Risk)。

市場風險影響範圍可以涵蓋多個行業,而且多數受宏觀經濟或地緣政治影響,包括經濟衰退、戰爭等,而且會影響多個資產類別 (asset classes)。

公司特定風險是因為企業本身的原因而導致的風險,包括錯誤投資決定、營運失誤、因市場競爭令產品銷售變差等因素造成。這類風險只影響個別公司,所以稱為firm-specific。只有公司特定風險可以透過分散投資(Diversification)消除,亦要留意分散投資不能消除市場風險

2024年5月31日星期五

投資組合建構流程

第一步: 了解對象目標

1. 資產規模: 10萬的倉位跟10億的倉位投資哲學可以一樣,例如都是以買入優質公司為理念,但不同的是10億倉位投資比較難參與小型股投資,因為你一買入便會成為公司其中一個大股東。

2. 目標回報

  • 機構最常用的回報指標通常是跟Benchmark做比較,如果你是投資美股,則會比較組合跟S&P500的回報分比,並用Alpha標示。
  • 如果只管理自己投資組合,重要的是自己的現金需求。如你投資組合需要應付每月交租,則需要設定一個現金流穩定的投資組合應付每月支出。

3. 風險偏好: 不同人對風險有不同理解及想法,例如

  • 有人會認為風險是一個數字,可以量化,如Beta高代表風險高。
  • 有人認為分散投資能降低風險。
  • 有人認為高頻交易捕捉大市升跌可控制風險。
  • 有人認為設立「止蝕」(Stop-Loss)可以限制風險等。

根據不同的風險偏好,投資策略也有不同。如果對象不習慣集中持倉,那持倉數提升至約30支股票則為最合適範圍。

4. 投資期限: 你是機構投資人,為了年結績效評估,有機會提早在第4季平倉鎖定利潤。你是散戶,只關心短線利潤,則可能需要每周檢定投資組合表現。

5. 資產要求及限制

單是股票,有人要求組合內大部分只投高股息股、有人只要投資科技股。要達到不同回報,資產的要求也要配合。

另外,投資機構也會對投資設不同限制,例如會對資產類別設限 (i.e., 不允許投資衍生工具)、投資額設限 (i.e., 投資債券的比例不得高於60%)、地域設限 (i.e., 中國地區投資需少於30%)等。

第二步: 建構組合

1. 建立觀點

  • 無論你是Bottom-up (基本面驅動)投資風格還是Top-Down (宏觀驅動),也要先建立自己的投資哲學,再在上面構健策略。
  • 策略完成後,需要了解現在市場的情況跟現在的策略有沒有衝突,例如可以問問自己: 現在是加息還是降息期? 經濟處在通漲還是通縮?  現在最流行的投資主題是什麼? 

2. 資產配置 (Asset Allocation)

  • 戰略資產配置(Strategic Asset Allocation, SAA)指的是根據投資組合的目標、風險承受能力等情況,決定投資組合中各類資產(如股票、債券、現金等)的長期目標配置比例。
  • 戰術資產配置(Tactical Asset Allocation, TAA)是根據短期市場狀況去調整投資組合中不同資產類別的配置比例。跟SAA最大的分別是TAA可以短期執行投資組合rebalancing。

3. 投資選擇 (Security Selection): 根據投資策略,在挑選投資時也會用不同的工具。如果你是技術分析(Technical Analysis)派,你便會集中找尋處在Cup & Handle圖形(pattern)的股票上。如果你是基本分析(Fundamental Analysis)派,你便會集中找尋高自由現金流的股票(Free Cash Flow)。

4. 執行: 交易成本及時間(Market Timing)

  • 如果你是資本規模較大的機構投資者(i.e., 1億美元以上),即是交易成本是0.1%,高頻交易會大大損害你投資組合回報。
  • 如果你是技術分析派,市場時機是最重要的買入/賣出指標,交易頻率也必然會遠高於基本分析派。

第三步: 監察及評估

1. 風險管理: 風險控制範圍很廣,由組合現金水平、資產配置比例等(i.e., 60:40 股票:債券)、衍生工具(i.e., 期權)、投資哲學(i.e., MOS、分散投資)等都可以視為風險管理的一種。

2. 「評估」這個步驟最重要目的是檢視自己投資策略在實際市場下的表現,並作出修訂。最常見的評估方法有IRR、Sharpe Ratio、Total Return、Alpha等。

2022年11月6日星期日

宏觀經濟 → 行業Outlook → 組合策略 + 個股研究 (基本面/Moat/Valuation)

1. 宏觀經濟: 有一位價投Blogger叫KANO,最近出左本新書。其中一個概念講ge,就係價投唔係只研究個股就搞店,仲要宏觀咁睇地方經濟再做資產配置/倉位調整,換取動態現金流。大家get唔get到佢up緊乜?

簡單D咁去講,就係價投,唔係咁簡單好似以前Ben Gran咁,搵到一隻優質基本面股票,在合適價格持有就收工。其實配合宏觀考慮,價投表現會更好。例如,美國加息,咁做DCF咪做多幾個scenario去考慮唔同加息程度對股價ge影響再決定Buy or Hold or Sell。又例如,如果宜家同你講,歐洲Recession玩到2024年,你咪睇餸食飯玩少D歐洲names lor。

2. 行業Outlook: 假設歐美宜家都宏觀差 (Inflation/Recession),咁即係迫我留意番多D亞洲野啦。揀左地方,宜家就睇咩行業可以做下配置。

有人可能會將呢個行業配置睇成sector momentum trade。即係,2020/2021年講電動車、Metaverse、NFT就實無死,訓身先。但我個人認為,momentum trade其實係fashion investing,搵當時最hot ge投資主題,投落去跟住個主題一齊炒。呢個方向會出現一種現象,就係主題會不時改變,而且趨勢較短,通常1年內就玩完。

而我定義ge行業配置,其實係想avoid industry downturn, such as Freight & Logistic downturn under recession。又或者係Hardware需求變弱等情況。呢類行業走下坡現象,往往係因為宏觀經濟改變造成,所以比fashion investing影響更持久。

3. 組合策略: 市場氣氛好壞,有唔同策略,下遍文再講

4. 個股研究 (基本面/Moat/Valuation): 不解釋,之後用個股做研究再示範