如果中國可以做空(4)

如何對23000家公司排名

記者：你剛才談到決策流程方面的問題，長期投資和賣空30%的投資決策流程各有什么區別？

Kevin：我們通過我們的選股的模式去選出來股票。我們把全球所有的股票，大約23000只，從最確定和最不確定的都有，有一個整個排名。

當我們做長期投資或者100/30策略時，我們就基于投資基準，在這個排名里選我們最喜歡的股票，然后再做管理風險的推導，因為每一個股票進來，都會有一個邊際利潤，同時也加進來風險。

至于投資的基準，可能會不同，如果是美國的話，就是標準普爾500，如果是歐洲的話，就是摩根斯坦利MSCI的標準，我們的客戶都是大的機構，它會很明白地告訴我們就是這個基準。舉個例子，如

一個客戶告訴我說，我讓你投資在美國，那這個時候我們就會把這23000家股票中美國股票拿出來，然后從中選我們認為是好的。

假如我是一個全球性客戶，那怎么辦呢？

其實我們的排序很多都是在同一個國家的、相對的排名，我們衡量股票是怎么衡量的？我們把每個公司所有的資產平衡表和收益表拿出來，把每個公司和他的同行業公司進行比較，如果這個是電信行業的，它就會跟所有電信行業在這個國家里的公司比較，包括和其他國家的電信行業比較?，F在你也發現，在全球范圍內，有些行業能夠有相似的對資金的需求量，它的利潤邊際都有很多相似的地方，就是所謂的蘋果和蘋果的比較吧。通過一個個很細的比較，我大概能知道這個市場上他們愿意付多少錢，去買這個公司的盈利情況、表現情況、資產情況。

但是，我去比較這個國家的電信公司和那個國家的電信公司，如果政策不一樣怎么辦？這時，我們會把可比性的東西拿出來比較后再做微調，這個國家內部的幾個電信公司，他們有共同的特點，他們是怎么需要做一個調整，這樣就給我們一個非?？陀^的看法，這就是我們怎么來排名一個公司的。

記者：你要比較23000多家公司的話，需要一個很龐大的研究團隊，你們有多少個平臺支持這個研究團隊？

Kevin：我們公司的創始人當時就考慮到這個問題了，當我們建立這個模型的時候，要盡量去理解每個行業、每個國家的情況，等把模型建立出來后，我們就會建立一個計算機的模式幫我們選股，所以你可以看到我們有研究機構，大概40人左右，他們目的就是分析數據，建立模型，把它變成一個計算機模式，然后高效地分析這些公司。

當然，我們分析出來的結果與一些實地調查比較，可能后者的準確率會高一點，后者可能有80%的準確率，我們的準確率大概是60%。

可以這么說，很多基金管理人的投資流程好像打撲克，每一手都非常重要，基本上保證80%的概率就能賺錢，但是我們走的是不一樣的路，只要我們做出來的東西60%的可能性是對的我們就可以賺錢，這就好像賭場，如果你的贏率有51%，但是賭場最好的是什么，每個人都去玩，你只要玩足夠多，一定賺錢。我們知道我們只要有60%的贏率，有一個風險分散的投資組合，我們會有更持續的盈利，不會波動性很大。同時，我們當然可以盡量去提高我們的贏率，但是我們投資的不同決定了我們會找市場。因為所有的主動基金的管理人都是在找市場，有些人是做得非常精、專得非常深。我們是進入一定的深度之后非常廣。

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