又到熊市了,價值投資在加密貨幣上能複現嗎?

作者:傅卓蕊

還記得2021 年牛市起勢的那段日子,被提到最多的人名,除了木頭姐Cathie Wood,就是巴菲特。當然巴菲特在加密貨幣行業,因為他不看好的言論,更多是被罵的。在最瘋狂的時候,人們視ARK 的Cathie Wood 如神,對巴菲特不屑一顧,認為他已經跟不上時代,看不懂新事物,當時隨便一個小孩在美股特斯拉的收益,都能讓自己在心裡嘟囔一句巴菲特也不過如此,更不用說山寨幣誇張的波動了。

當時的市場情緒誇張到什麼程度?一個網紅自製的「巴菲特親筆辭職信」竟然能被各大主流科技媒體未經驗證直接發布,當時的人們太願意相信,股神已老,新世界有自己的邏輯了。

但當泡沫破滅,流動性緊縮,歷經劫難的我們再看木頭姐的收益已經回撤了超60%,而巴菲特老爺爺依然穩得嚇人。在二級市場摸爬滾打,回撤是玩家們最不願意發生的事情,那股神的穩定能給我們哪些思考呢?

自2020年1月至2022年5月,巴菲特和Cathie Wood 的資金回報率對比,圖源Twitter@CharlieBilello

價投的出現

如果1930 年代的本傑明·格雷厄姆在2022 末戴上最新流行的Apple Watch,打開加密貨幣交易的CeFi 或者DeFi 平台,他可能會皺眉一笑,大家不要慌,這題我會。

在1920 年代的美國,股票市場遠不如債券市場成熟,是一款新興的小眾市場。這個市場裡鮮有投資人,大多是交易者。交易者裡有專業人士也有平民百姓,「經濟學家」們大行其道,「韭菜」們也很追逐明星基金經理的言論。那時還沒有價值投資,大家的交易方法基本為「技術」式,看走勢、追漲勢。很早就進入金融市場的格雷厄姆在這個市場里通過分析公司財報如魚得水,很快就成為了大V 和明星經理,主理的基金曾一度盈利超100%,3 年基金的市值翻了6 倍。

在這咆哮的20 年代(Roaring Twenties),蓋茨比為黛西著迷,不少老百姓則是依賴股市的造福神話,期待鹹魚翻身一夜暴富。

格雷厄姆

1929 年,格雷厄姆已經是百萬富翁(相當於今天的億萬富翁),還準備大干一筆,畢竟當時最最著名的經濟學家歐文·費雪(貨幣主義大拿)在同年10 月股市泡沫破裂前還信誓旦旦說股票價值還未匹配到位。

1929 年10 月24 日開始,美股開始一瀉千里,開啟了惡名昭著的大蕭條,大V 韭菜都不能倖免。歐文·費雪和格雷厄姆身家極具縮水,雖然格雷厄姆的基金在大盤損失74% 的情況下僅損失70%,這也並不能挽救他幾日內蒸發的財富。格雷厄姆將紐約的豪宅里的佣人遣散,離婚再婚又離婚,度過了一段比較混沌的時期。之後格雷厄姆痛定思痛,在哥大教書時整理自己的價值投資理念,出版了《證券分析》,正式開啟了價值投資的時代。

此後大半個世紀,格雷厄姆的門生巴菲特等應用價值投資的理論進行投資,造就了一代投資大師。

當時的股市在某些意義上和今天的幣市有些相似,那麼用於股票分析的價值投資是否也可以用來看幣呢?

價值投資很簡單,只是世人太複雜

格雷厄姆的價值投資非常簡單,而巴菲特在操作時也沿用了理論的簡單,常常在餐巾紙背後進行計算演練(napkin valuation)。巴菲特本人沒有做過投行動輒數頁的建模和各類sensitivity analysis,在asset pricing 和股價論證來說,股神的操作一向簡如白水。

《證券分析》給出的價投計算是:V = EPS * [8.5 +(2*g)]。

當時格雷厄姆的PE 用的是8.5 適用於成書的年代是沒有增長率的公司的PE 值,後來演變下來,PE 一般沿用公司價值。針對新興公司沒有多少參考公司指標的,紐約大學知名教授Aswath Damodaran 有一張列表列出了大致新興行業PE。這個價投計算也稍微有些變遷。

Damodaran給出的PE參考,來源NYU

到了今天,價投稍有演變,但是本質依舊,還是堅持尋找股市裡價未抵值(undervalued)的證券。建模/計算裡常用的指標有PE、PB、EPS 等。最重要的,是留足安全邊際(Margin of Safety),即公司價格大於內在價值,巴菲特建議至少25%。

價投的理念與實踐隨著一代代價投大師穿越時間,以十年為基礎,成為了跨越牛熊的一根鐵桿。但是,在2020 年美股跌沒底褲之前,價投投資人在一段時間內被崇尚投資新興科技企業的基金按著摩擦,回報率遠低於成長基金。當時最受人矚目的基金之一,木頭姐的ARK,還有當時回報率最高的股票之一特斯拉的崛起使用的底層邏輯與價投大相徑庭。我們這個時代的科技股有許多在上市前後並不盈利,PE 幾十倍甚至幾百倍,但是這並不妨礙這些公司和股票爆發式增長。 ARK 的核心邏輯即是重倉有爆發性增長的科技股。在技術爆發的時代,這樣的基金的確在短期內獲得了超凡的成就。指數增長的公司對於價投基金來說不在安全邊際之內,所以價值投資人也許根本不會看這樣的公司。

即便在中國,崇尚價值投資的高瓴張磊,師從耶魯大衛史文森,也沒有完全沿用經典的價投操作,反而重新發表了對「價值」的見解,認為只要「值」,不管價格貴,也可以買,所以高瓴之前也重倉了不在安全邊際內,年年盈利為負的高成長股Bilibili、拼多多等。同時,張磊強調,前期調研非常重要,這和另一位堅持創投海峽另一邊的李錄思想上有些許類似。

這種感覺與二十年前投資亞馬遜的邏輯相似,亞馬遜在dot.com 崩潰前股票年年攀高,所以也並不算是一個差的投資,雖然它直到創立7 年後才第一次扭虧為盈,而且盈利非常薄弱。

相比之下,巴菲特的倉位公司數十年來如一。巴菲特跑贏大盤的幾支股票:80 年代的可口可樂,2016 年的蘋果,2022 年的台積電,都有如下特點:相較之下的低PE,行業龍頭,盈利頗豐,安全邊際,有不錯的分紅。

對於股神而言,買賣股票並無出彩,最重要的是能擁有長期盈利的優質生意。股神一般手握現金,秉持危機即是轉機,如果在恰當的時機沒有現金去購入優質資產,這也無異於投資失敗。

巴菲特並不是排斥技術,只是技術是否能對上他的指標。股神操刀的蘋果公司即為投資經典之一。 2021 年,伯克希爾海瑟薇投資了巴西的FinTech disrupter 銀行Nu Bank,而Nu Bank 在2023 年打算出台自己的加密貨幣。

巴菲特和搭檔芒格對加密貨幣是公開的嗤之以鼻,認為該資產背後並沒有實際價值,雖然股神對區塊鏈的技術和邏輯並不排斥。

既然我們這個時代最頂尖的價投實踐者都不認可加密市場,那麼價投的理念和操作是否還可能被應用於加密貨幣的項目分析呢?

定義加密貨幣很難,價投也很難

首先,投資前對投資物的定義也許頗為重要,因為只有這樣才能知道該投資物具有什麼樣的性質和規律。

加密貨幣到底應該歸於哪一個asset class 是監管者、投資人、用戶還沒有摸清楚的事,或者也許它應該擁有自己的asset class。在以國際清算銀行、各大央行為首的監管者眼裡,加密貨幣被稱為「加密資產」(cryptoasset),所以央媽與財爸們並不認可加密貨幣作為一種流通貨幣的存在。加密貨幣的到賬風險等也的確讓它不滿足一些貨幣最基本的要求。這不僅體現在央媽發布的文件裡,也體現在政府對加密貨幣的定義裡。譬如,美國SEC 控告FTX 的文件裡顯示,SEC 認為FTT 通過早前的buy and burn 活動,實際應該作為證券。如果FTT 被定義為證券,那麼BNB 也有可能具有類似屬性。證券會受SEC 監管,而大宗商品合約不會。目前,美國通過法律Commodity Exchange Act 定性虛擬貨幣例如比特幣和以太坊定義為大宗商品。

加密貨幣的確擁有大宗商品屬性,也具有外匯市場屬性。大宗商品和外匯市場的交易價格由對資產的供需決定。和大宗商品類似,大宗商品的價格是某原材料(金、石油等)的單位體現,具有一對一的關係,加密貨幣的每枚代幣也是獨一的某種價值的體現。大宗商品和代幣的交易都需要成對進行,且目前來也有周期性。且,在高通脹的情況下,大宗與加密貨幣被投資人認為在某種意義上抗通脹。目前作為大宗商品存在的加密貨幣在被監管上也相對寬鬆。如果加密貨幣被定義為了證券,加密貨幣需要提供更透明的財報,這樣它的價格漲跌才會真正成為投資人期待的價值體現。

即便如此,加密貨幣也不能被嚴格地稱為「電子黃金」,儘管加密貨幣漲跌和大宗商品時不時走勢類似並不完全一致,有學者(Lawuobahsumo et al.,2022)稱這種相關性很有可能是市場其他環境因素的溢出效應。

那麼作為貨幣呢,加密「貨幣」是否可以使用FOREX 邏輯?

畢竟加密貨幣的核心邏輯從其一開始創立始在理論上來說即是解決中心化貨幣的滯後性,讓交易更快、更便捷、抗通脹等。後來各種沿伸的加密「貨幣」出現,儘管許多不太具有流通貨幣的屬性,更多地像是一個公司或者項目的「股票」,猶如法幣本身在某些程度上說也是國家主權價值的體現,雖然國債會是更好的類比物。

但是有學者(Liang et al., 2019)經過比對,發現目前的加密市場與股市更相似,與FOREX 市場並不太相似,除了二者都是24 小時交易之外。這也比較好理解,畢竟FOREX 裡的交易物均為國家法幣和法幣衍生品,每一款法幣本質差不多都是某個國家和地區還有貿易的流動工具。相反,加密貨幣每款幣背後其實實際用處並不相同。

基於此,是否可以說加密貨幣更適用於用於分析證券的邏輯來分析,因為我們可以肉眼看到加密貨幣與美股非常高的相關性。但是但是但是,Isah and Raheem (2019) 指出,此相關性的底層邏輯是美央行的放水(QE),所以股市與加密市場榮枯的水,均來自於美元的鬆緊。

比特幣與美股相關性,來源Seeking Alpha

至此,筆者認為,加密貨幣雖然具有一些大宗、外匯、美股(注意是美股不是其他股)的特點,並不能被簡單歸於一個群體。如果一定要歸屬,它和美股市場相關性最大,受宏觀政策影響頗深。在沒有辦法量化加密項目財報的時候,它並不一定能使用微觀的價值投資,而更適用於跟進宏觀的操作。所以價投並不太能被運用在加密市場。

Asset Pricing in Crypto:不能做價投做什麼?

在加密貨幣做價投研究非常難,一是沒有成熟的量化體系,目前還沒有大拿給出一個計算的工具能建模。二是加密貨幣數據也讓人堪憂,不像美股裡的財報一般情況下是不可以作假的,人們可以相信公司提供的財務數據,剩下的不在報表上的東西也有跡可循,但是在加密貨幣,600 萬用戶可能只是吹噓,而每用戶實際ARPU 也只有公司自己知道。

如果連具體衡量項目的硬數據都沒有可靠的,如何能進行計算和價值投資?

目前有一些學者還是給出了一些asset pricing 建模硬指標,供大家參考。

Hubrich (2017) 將French-Fama 模型運用到了加密貨幣,只用了3 個歸因。學者使用了幣的市值、交易量、市值/交易量作為衡量大盤的指標,用每幣通脹「溢出」效應來衡量歸因之間的關係(即每幣被挖出來的轉換率,carry),等,最後的結論是項目的performance 最大的原因是大盤,有一點幣之前的關係(carry),而alpha 奇小。

EY 也曾發布報告表示CAPM 等可以被加密貨幣估portfolio 來用,但是具體怎麼用也沒有給出詳細指導。

筆者對這個話題很感興趣,也歡迎愛好建模或者在做相關的讀者和筆者聯繫,如果我們能dev 出加密貨幣的一些asset pricing 體係無論是價投風還是French-Fama 風,功德無量。

為什麼要(在加密貨幣)秉持價值投資?

格雷厄姆提出了價值投資,但是他本人並不算是價值投資的集大成者。雖然回報也並不差,只是他實在有太多其他興趣愛好,他本人甚至參與了布雷頓森林體系的草寫,並將他在貨幣理論的建樹認為是他最牛逼的貢獻。此後幾十年,隨著美股市場的逐漸成熟,愛好比較單一隻喜歡投資搞錢的巴菲特將此理論用臻化境。

格雷厄姆的體系裡,net 是核心,即是值得的股票一定要便宜買,而且是成團地買,如果漲了,漲大發了,如果跌了,也沒跌很多。然後,我們可以抓住價投的兩點:安全邊際+高價值低估值。基於此,雖然有很多優秀的資產,巴菲特也不一定會投,因為它們貴。在2020 年的巴菲特屢次表明不打算進行投資,因為當時市場上的項目都太貴。等到大家都跌沒底褲的時候,手握強大現金流的股神就開始掃貨了。

但是大家可能會覺得這是一個bug,「便宜」是一個相對的詞,600 美元相對100 美元很貴但是相對估值上漲的60,000 美元很便宜。價投相信絕對便宜。不是相對便宜。當巴菲特入股蘋果時,其平均成本約為$37,而今天的蘋果早已是$100 以上。

將這些道理挪移到加密貨幣「投資」,筆者認為我們可以學到一些感覺。即,平常不要沒事跟大盤追漲跌。不要在大盤高的時候追漲。在項目相對小的時候分散性地買一些已經能正入現金流的股票,不要加槓桿。技術不一定管用,因為你並不是買爆發性技術的邏輯。一定要看是否有正向資金,而這個是難點,具體也許可以看看gas/arpu+用戶是否是一個賺錢的生意。跌了也跌不了多少。大盤起來了自然可以拉起手上的幣值。熊市多買幾個幣,但也要留夠現金。 Meme 幣不碰。不要做空。

我們不知道加密貨幣是會像股市一樣日益成熟,還是有朝一日不會存在。且如上總結只支持想在加密貨幣秉持價投信仰的朋友,不是口頭說,而是實際遵守價投的核心邏輯。

至少巴菲特用它的投資生涯證明了價投還是長青的樹。雖然ARK 在2020 年達到了152% 回報,特斯拉也在巔峰達到了695% 回報。到了2022 年,ARK 回撤達到65%。伯克希爾海瑟薇在2020 年因股票下跌的回撤僅為19%,後來兩年繼續輝煌,在2020 年手握約480 億美元現金全球掃貨,到了2022 年,伯克希爾海瑟薇的股價又創新高。這是股神離我們最近的一次操作,其實每個十年巴菲特的操作都一樣。股神一次次和大家說,買便宜點,買好的公司,買了你就hold,不要做亂七八糟的操作,只是大家覺得這個法子太簡單,簡單到不trade 一下體現不出金融的複雜和對市場的理解。

Reference

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Cryptocurrency? A Commodity or a Security – and why that makes all the difference!

https://virtuse.medium.com/8-surprising-similarities-between-commodities-and-cryptocurrencies-ba5c4a665b17

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https://cointelegraph.com/trading-for-beginners/the-most-common-crypto-metrics-a-beginners-guide

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來源:傅卓蕊

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