为了让大家更了解浙商基金,了解浙商基金的投研理念,特开设《投资笔记》专栏,每一期分享一位投研人员的在投资过程中的感悟、经验,听听他们对于投资的心得,大家一起沉淀、积累,相信长期投资的价值,耐心等待时间的反馈,从浙里AI上基金。
本期分享人:柴明
智能权益投资部 基金经理
上海交通大学化工硕士,曾任宝钢、上汽新能源车电池开发资深工程师,国金证券电新研究员。2020年加入浙商基金,兼具实业和投资研究经验,投资理念为产业变化指引投资方向;选股逻辑为紧跟行业景气度、技术变化,选择景气度持续提升的产业环节。
择股和择时是投资者面临的首要问题之一,关于这个问题,市场上的技术流派很多,在当下市场整体波动较大,但又存在一定结构性行情的背景下,《笑傲股市》中推荐的CAN SLIM法则或者可以为大家提供一种新的思路。CAN SLIM法则既不固守长期投资的价值投资理念,从而避免投资者持股经受熊市的煎熬;又不拘泥于烦琐的技术分析手段,从而避免投资者在不同的技术流派面前不知所措,而是基于历史事实和股市数据推导出将技术面分析和基本面分析有机结合的操作准则。
作者威廉·欧奈尔认为股票没有什么好坏之分,只有在它的基本面情况(每股收益、销售额等)和技术面情况(形成良好的价格形态,成交量配合突破价格新高)都非常良好的时候,才是诞生超级牛股的最佳时机,对于这样的股票一旦买入就可以期待至少20%的盈利,倘若出错,就在亏损8%之前果断止损。因为投资者的判断都存在胜率问题,因而该法则带有止损策略,长期坚持并不断提升胜率,有望取得较好回报。
具体CAN SLIM法则是什么呢?即,专注于挑选基本面良好、技术面突出的领涨股,它帮助投资者从众多公司的股票中筛选出那些财务数据优秀,相对强度高,又有足够机构投资者支持的股票。其实CAN SLIM法则名字中每个字母分别代表1条法则。
C=当季每股收益。可选标的当季每股收益至少应该上涨18%-20%,能够上涨40%-100%,甚至200%就更好了,即要求越高越好(不同地区、行业经济发展阶段不同,收益增速可结合实际情况调整),而且最近几个季度每股收益最好是在某个水平上持续上涨。同时,季度销售额也应该有相匹配的涨幅。
A=年度收益增长率。近3年来,每年度的每股净收益都应该大幅上涨,上涨25%或以上(在国内市场或许业绩连续3年高增,股价低位的标的不多,如果碰到了一定要重视。如果没有合适的选择或许当季业绩拐点已经出现,预计未来业绩可以实现连续高增的底部标的也不错),同时股本投资回报率应大于等于17%,如果股本回报率低,那么税前净利率必须较高。
N=新公司、新产品、新管理层、股价阶段性新高。只有寻找那些开发出新商品或推出新服务、聘用新的管理人员或是行业环境发生重大变化的新公司,公司利润增速才可能出现变化(个人认为,该法则的重要性是最高的,是前两条公司当季和年度收益可以大幅增长的根本驱动)。更重要的是要购买那些从平稳走势中脱颖而出、价格底部已完全形成并且股价开始创出新高的股票。
S=供给与需求:兼顾考虑流通股份的供给数量加上大量需求情况。只要标的满足CAN SLIM法则的其他要求,不论流通规模大小,都可以被接受。不过,可以重点关注股价底部刚刚出现巨量向上突破的股票。
L=领军者。买进领军股,回避落后股,即买进在行业中质地最好、业绩最好的股票(质地最好的标的胜率最高,业绩最好或边际变化最大的股价弹性最大,一旦行情向资质、业绩平庸公司扩散,或许就是行情接近尾声的标志)。
I=机构认同度。买进近期内业绩持续上涨,并且至少有一两家近期投资业绩拔尖的机构认同的股票(可通过观察公司前十大股东确认),同时留意投资机构管理层的变化情况。
M=判断市场走势。通过精确地分析每日股指、成交量、个别领军股的股价来判断大盘走势,投资者要顺势而为,不要偏离市场趋势进行投资(判断市场走势或许比较困难,个人认为简单判断目前市场是处于熊市或牛市相对容易。在当前的市场背景下,除了判断大盘指数,还需要判断可选标的所在行业的发展状态,否则容易错过结构性行情,比如近几年的新能源、人工智能等)。
因为作者在书中多次强调要“新高买入”、“买入最强势的股票”,部分投资者可能会把CAN SLIM法则归类为动量投资法(即买入股价涨幅最大或买进相对价格最强势的股票)。个人认为,CAN SLIM中最重要的是CAN(当季业绩增幅、年度业绩增幅、公司变化),其中N(公司或环境变化)是最为重要的,也是公司业绩实现增长的根本驱动。比如说近2年表现较好的光模块板块,AI出现之前因为国际大厂资本开支放缓,光模块需求低迷导致板块业绩增速平平,相应估值也被打到历史低位,AI崛起后(行业环境出现重大变化)光模块需求大增,股价开始反应。而这一过程中,资质最好以及边际变化最大的企业成为领军股。
所以,CAN SLIM法则的本质是要把有变化的标的筛选出来,并挑选出最为优质和强势的,并辅以买点指导和止损策略,不失为当前市场环境下的一种参考。
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