投资研究门槛
日期: 2020.11
确定性是投资的唯一标准，而不是潜在回报的大小。
过去八年，我们利润的70%来源于科技硬件和医疗企业。从人力配置上也可以略见一斑，投研团队一共15 人，我们在科技和医疗团队就配置了7人。而过去八年在股市里风起云涌的互联网和消费品企业在风和的组合里屈指可数。
这两类企业的区别在研究门槛以及盈利、股价的确定性。
科技和医疗企业的研究门槛高，如果不静下心来花个一年半载，你基本找不到北。很多名词你都没有听说过，需要的专业知识一大摞。所以我们科技研究团队有三名台湾同事。台湾的证券分析员在科技方面的深度远胜于香港和大陆的分析员，这和台湾市场的构成有关，其 70%的市值是科技企业。
同样的，覆盖医疗企业如果没有科班医疗背景，你就只能被上市公司忽悠。我们在研究贝达药业时，负责的分析员把它管线里的新药一个一个地去查文献、找数据，没有10年的科班医学背景这基本不可能。所以我们成为市场上第一个投资贝达的外资机构。而且这种公司一旦我们搞透了它的基本面，确定性很强，没有任何机构可以和我们争论，大家都是跟随买进。
再比如我们科技团队覆盖的欣兴电子，它的核心产品ABF只是一种半导体载板，很多中国的科技分析员都没听说过这个产品。这个产品从2007年到2019年都是一个供过于求的下行周期，很多十年以下资历的科技分析师都没有关注过这个企业。但是我们看半导体的台湾分析师覆盖半导体二十年，而且对它的上下游和竞争对手都了然于胸。从去年开始我们就是这个公司的主要机构投资者。
但消费和互联网企业不同，研究门槛低，市场上的专家很多，从分析师到散户，每个人讲起来都头头是道。因为这些公司的产品都是他们耳熟能详的，每天都在使用，媒体上消息也很多。
其实有些互联网公司即使你是真专家，即使你花了 N年时间在这些企业，你还是会看见很多不确定性。因为这些公司多数是toC的商业模式，消费者的心理是多变的，决策是感性的，竞争是残酷的，而且数据总是滞后的。这和科技公司toB的商业模式不同，科技公司下游买家的决策基于成本与性能，是理性的，稳定性强，而且是订单生意，能见度强。相应地，科技公司的盈利确定性也比互联网公司强。
能见度强的优点是盈利反映到股价的确定性高，所以从盈利到股价都有规律可循。我们过去八年亏钱的科技股都是我们盈利的预测搞错了。台湾科技公司的股价涨涨跌跌，而这些涨跌的背后都有盈利的起起落落，都是可以分析、可以解释的。互联网公司则不同，盈利的可预测性弱，有些甚至没有盈利。股价对盈利的反映也不够确定，导致许多时候其涨跌不可理喻、不可分析。当然，由于确定性差、可预测性差，导致其股价波动也大，一旦猜对，回报很高。研究容易入门，一旦猜对回报又高，难怪投资者趋之若鹜。但是风和追求的是确定性，而不是高回报，所以对这些公司敬而远之。现在猜对谁会在社区团购胜出的投资者是可以赚大钱的，但风和不会去猜。
消费和互联网公司由于信息很多—我比喻为地上掉的树叶很多，每个投资者都拿着一片叶子解读，有的读出春天，有的读出秋天。每个人都以为自己是一叶知秋（虽然可能是一叶障目），得出结论就开始交易。当然总有人的结论是正确的，虽然他的分析不一定正确。这背后一个很重要的原因并不是这些互联网分析师不够聪明，而是因为这些互联网公司自身的不确定：商业模式不确定，市场份额不确定，监管环境不确定。马云一篇讲话就可以带来香港交易所史上最大IPO的夭折。台积电张忠谋的任何演讲都改变不了台积电的业绩。
所以风和的研究取向是研究门槛高的企业，而且是研究深入后确定性比较强的，而不是研究门槛低，无论你多么深入还是找不到确定性的企业，因为这些企业客观上的不确定。
简言之，我们倾向于研究客观确定，但于多数不够专业的投资者而言主观上不确定的企业，而不是客观不确定，但许多投资者主观上都很确定的企业。我对一个覆盖爱奇艺的分析师讲：‘龚宇还不一定确定爱奇艺的未来在哪里，你为什么对爱奇艺的未来这么确定？’
当然，消费和互联网企业中也有不少客观确定的企业。风和也覆盖部分消费和互联网企业，但原则就是客观要确定，而不能是我们自己主观认为谁大概率会胜出等等。分析师们口中的大概率不一定靠谱，当有分析师告诉我大概率时我的第一反应就是不确定。
确定性是投资的唯一标准，而不是潜在回报的大小。
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