有效市场假说
有效市场假说（Efficient Markets Hypothesis，EMH）是由美国著名经济学家尤金·法玛（Eugene Fama）于1970年提出并深化的。“有效市场假说”起源于20世纪初。有效市场假说认为，在法律健全、功能良好、透明度高、竞争充分的股票市场，一切有价值的信息已经及时、准确、充分地反映在股价走势当中，其中包括企业当前和未来的价值，除非存在市场操纵，否则投资者不可能通过分析以往价格获得高于市场平均水平的超额利润。
有效市场假说 理论概况
当前，有关金融资产定价和股票市场波动逻辑的代表性理论，主要有如下几种：凯恩斯选美论、随机漫步理论(Random Walk Theory)、现代资产组合理论(MPT)、有效市场假说（EMH）、行为金融学（BF）等。
选美论是由英国著名经济学家约翰·梅纳德·凯恩斯（John Maynard Keynes，1883－1946）创立的关于金融市场投资的理论。凯恩斯应用人们熟悉的选美活动的规则及现象，研究和解释股票市场波动的规律，认为金融投资如同选美，投资人买入自己认为最有价值的股票并非至关重要，只有正确地预测其他投资者的可能动向，才能在投机市场中稳操胜券，并以类似击鼓传花的游戏来形容股市投资中的风险。
1827年，苏格兰生物学家罗伯特·布朗（Robert Brown），发现水中的花粉及其它悬浮的微小颗粒不停地作不规则的曲线运动，继而把这种不可预测的自由运动，用自己的名字称之为“布朗运动”。1959年，奥斯本(M．F．M Osborne) 以布朗运动原理作为研究视角，提出了随机漫步理论，认为股票交易中买方与卖方同样聪明机智，股票价格形成是市场对随机到来的事件信息作出的反应，现今的股价已基本反映了供求关系；股票价格的变化类似于“布朗运动”，具有随机漫步的特点，其变动路径没有任何规律可循。因此，股价波动是不可预测的，根据技术图表来预知未来股价走势的说法，实际上是一派胡言。
1952年，美国经济学家马可维茨（Harry M．Markowit，1927－）在他的学术论文《资产选择：有效的多样化》中，首次应用资产组合报酬的均值和方差这两个数学概念，从数学上明确地定义了投资者偏好，并以数学化的方式解释投资分散化原理，系统地阐述了资产组合和选择问题，标志着现代资产组合理论（Modern Portfolio Theory，简称MPT）的开端。该理论认为，投资组合能降低非系统性风险，一个投资组合是由组成的各证券及其权重所确定，选择不相关的证券应是构建投资组合的目标。
1965年，美国芝加哥大学金融学教授尤金·法玛(Eugene Fama，1939－）发表了题为《股票市场价格行为》的博士毕业论文，于1970年对该理论进行了深化，并提出有效市场假说（Efficient Markets Hypothesis，简称EMH）。有效市场假说有一个颇受质疑的前提假设，即参与市场的投资者有足够的理性，并且能够迅速对所有市场信息作出合理反应。该理论认为，在法律健全、功能良好、透明度高、竞争充分的股票市场，一切有价值的信息已经及时、准确、充分地反映在股价走势当中，其中包括企业当前和未来的价值，除非存在市场操纵，否则投资者不可能通过分析以往价格获得高于市场平均水平的超额利润。
1979年，美国普林斯顿大学的心理学教授丹尼尔·卡纳曼（Daniel Kahneman）等人发表了题为《期望理论：风险状态下的决策分析》的文章，建立了人类风险决策过程的心理学理论，成为行为金融学发展史上的一个里程碑。
行为金融学（Behavioral Finance，简称BF）是金融学、心理学、人类学等有机结合的综合理论，力图揭示金融市场的非理性行为和决策规律。该理论认为，股票价格并非只由企业的内在价值所决定，还在很大程度上受到投资者主体行为的影响，即投资者心理与行为对证券市场的价格决定及其变动具有重大影响。它是和有效市场假说相对应的一种学说，主要内容可分为套利限制和心理学两部分。
有效市场假说 有效市场假说
1965年，尤金·法玛(Eugene Fama)在Financial Analysts Journal上发表文章The Behavior of Stock Market Prices。在这篇文章中第一次提到了Efficient Market 的概念：有效市场是这样一个市场，在这个市场中，存在着大量理性的、追求利益最大化的投资者，他们积极参与竞争，每一个人都试图预测单个股票未来的市场价格，每一个人都能轻易获得当前的重要信息。在一个有效市场上，众多精明投资者之间的竞争导致这样一种状况：在任何时候，单个股票的市场价格都反映了已经发生的和尚未发生、但市场预期会发生的事情。
1970年，法玛提出了有效市场假说(efficient markets hypothesis)，其对有效市场的定义是：如果在一个证券市场中，价格完全反映了所有可以获得的信息，那么就称这样的市场为有效市场。
有效市场假说 两种定义
内部有效市场(Internally Efficient Markets)又称交易有效市场(Operationally Efficient Markets)，它主要衡量投资者买卖证券时所支付交易费用的多少，如证券商索取的手续费、佣金与证券买卖的价差；
外部有效市场(Externally Efficient Markets)又称价格有效市场(Pricing Efficient Markets)，它探讨证券的价格是否迅速地反应出所有与价格有关的信息，这些“信息”包括有关公司、行业、国内及世界经济的所有公开可用的信息，也包括个人，群体所能得到的所有的私人的，内部非公开的信息。
有效市场假说 要点
有效市场假说 主要形式
有效市场假说 三种形态
有效市场假说 检验
有效市场假说 实施意义
有效市场假说 理论意义
有效市场假说 实践意义
⑴有效市场和技术分析。如果市场未达到弱式下的有效，则当前的价格未完全反映历史价格信息，那么未来的价格变化将进一步对过去的价格信息作出反应。在这种情况下，人们可以利用技术分析和图表从过去的价格信息中分析出未来价格的某种变化倾向，从而在交易中获利。如果市场是弱式有效的，则过去的历史价格信息已完全反映在当前的价格中，未来的价格变化将与当前及历史价格无关，这时使用技术分析和图表分析当前及历史价格对未来作出预测将是徒劳的。如果不运用进一步的价格序列以外的信息，明天价格最好的预测值将是今天的价格。因此在弱式有效市场中，技术分析将失效。
有效市场假说 对比市场理论
埃德加·E·彼得斯(Edgar E. Peters)(1991,1994)首次提出了分形市场假说(FMH)，它强调证券市场信息接受程度和投资时间尺度对投资者行为的影响，并认为所有稳定的市场都存在分形结构。
有效市场假说 启示
有效市场假说 面临的挑战
有效市场假说 理论
有效市场假说 实证
⑵过度反应异象：IPOs——Ritter(如何学习与应用基本面分析逻辑？ 1991)、Loughran & Ritter(1995)；SEOs——Loughran & Ritter(1995)、Spiess & Affeck-Graves(1995)；New exchanges listings 如何学习与应用基本面分析逻辑？ ——Dharan & Ikenberry (1995)。
⑶反应不足异象：Post-announcement Drift——Ball & Brown(1968)、Bernard & Thomas(1990)；Spinoffs——Cusatis et al. (1993)；Stock splits——Desai & Jain(1997)、 Ikenberry et al.(1996)；Share tenders——Vermaelen(1990)；Open-market share repurchases——Ikenberry et al. (1995)；Dividend omissions and initiations——Michaely et al.(1995)如何学习与应用基本面分析逻辑？ 。
⑷无法区分反应过度还是反应不足的异象：Mergers(acquring firm)——Asquith(1983)、 Agrawal 如何学习与应用基本面分析逻辑？ et al. (1992)如何学习与应用基本面分析逻辑？ ；Proxy contests——Ikenberry & Lakonishok (1993)。
基本面分析的地雷
展開
近來重溫經典書籍《漫步華爾街 (A Random Walk Down Wall Street) 如何学习与应用基本面分析逻辑？ 》，是給有一兩年經驗的入門投資者的聖經。事實是很多價值投資者還時不時捧看著它，重溫長勝大市的金科玉律。書本的核心思想很簡單：最適合大眾投資者的最好方法，是買入並持有低管理收費的指數基金。
眾所周知，散戶投資者如果決定自己做股票分析，又或更多時候其實靠道聽途說地買入股票，過去九十年來都是輸錢的，因為他們的情緒任由一切消息擺佈，以致沒有一個交易能得到邏輯的合理支持，這好比上年的我，差點因為盲目樂觀即槓桿自焚。幸好當時看了 Robert Shiller 的《非理性繁榮 (Irrational Exuberance) 》，我趕緊趁有盈利就大幅減持，最終在股災中不致被斬倉，還保留現金再作部著。
《漫步華爾街》還說，技術派自從百多年前出現以來，不論現實還是學術方面，都沒有一名成員能夠成功。最出名的投機之王傑西·李佛摩 (Jesse Livemore) ，傳說中在 1929 年大崩盤前沽空而賺了幾百萬美金的人，最後還因自己擅長的技術分析而破了產，患上抑鬱症，吞槍自殺。
技術分析與價值投資
透過企業預期利潤和利率預計成長率，投資者會給預期每股利潤乘上一個數值，叫本益比 (PE)，然後得出一個合理的估值。PE 在不同市況和各行各業都有不同水平，大市 PE 歷史值由 10-50 不等，行業 PE 由低成長的 5-10 去到高成長的 15-100 都有。
彼得·林區 (Peter Lynch) 如何学习与应用基本面分析逻辑？ 在著作中給世人留下最重要的訊息，是高成長就值得給高的 PE，這道理無人不懂。而預期每股利潤，華爾街所有分析師都會以過往的年報或季報作基礎，而作出未來一季，一年，甚至五年的預測。「股價＝ PE x 預期每股利潤」這條很簡單的公式，我多次提過一個重點：乘數效應是極強的雙刃劍。
如果一間高成長的公司預期利潤是 10 美元，市場參與者願意給它 50 的本益比，那麼它的股價就是 500 美元。如果這間公司業績突然不及預期，只有 8 美元，大家發現它並不是那麼高成長，本益比只值 30 (其實仍然極高) ，那股價就要跌到 240 美元。這就是為什麼先前 Linkedin 能一晚暴跌 50% 的原因，也是我為什麼堅持騰訊市值只值現時的三分一。
- 過去業績不能作未來業績的指標；
- 過去業績的真確性可以因會計操作而存疑；
- 預計的成長年期可以隨心所慾，由投資者個人意願修改；
- 分析師其實自己並不作分析，以上的數字都是左抄右改。
2014 年初我曾經為某一高成長公司製作現金流貼現模型，我假設 2013 年 35% 的成長率能持續多五年，股價應該翻 4 倍。很值得買入是吧？我看了更多的新聞、官方計劃、市場報告、發展方針等資料，發現這成長或許能持續可能是十年，那股價理應翻 11 倍！那時發現自己可能複製巴菲特買入可口可樂（Coca-Cola, KO-US）的神話，安全邊際十分高！
當然，最後是另一本書救了我，那本書叫《快思慢想 (Thinking Fast and Slow) 》。那間公司 2015 年業績只有個位數成長，而市場的消息更指未來會有倒退現象，股價由 2013 年底的高位持續跌到現在，估值跌了六成。
有時候股票分析就這麼難，心理學家早已證明人類會在隨機的事物中找規律，就像分析師假設企業利潤會有規律地維持在某個區間或趨勢。這種思維並不合符邏輯，也是價值投資者要成功的最大難關。所以安全邊際很重要，而我不會將注意力都放在本益比身上。
如何学习与应用基本面分析逻辑？
行业研究的基本流程是：资料搜集→ 结构化分析→ 内容呈现→ 盘点。
- 一手信息/数据搜集，采用数据爬虫对前端网页中结构化数据的抓取、编写定量问卷对用户进行调研分析、组织对行业专家的访谈等；
- 二手信息/数据搜集，整理和分析第三方机构披露的数据，对所在行业/市场进行分析。由于二手信息/数据渠道过多，我们会在后面的章节详细陈述这些查找互联网行业信息的渠道。
其次，在有了基本的材料后，我们会对这些材料进行结构化分析。所谓结构化分析，指的是通过系统化和标准化的框架/模型，或采用结构化的逻辑思维对我们前面搜集到的信息进行分析，通过结构化分析最终能够帮助我们全面深刻地理解所研究的行业。
行业研究的基本逻辑
在进行行业研究前，我们首先会判断研究的目标行业位于整个产业发展阶段的初期还是后期。对于初期行业来说，由于整体行业的市场格局未定，未浮现出行业龙头，同时产业初期的公司数量相对较少，所以采用的逻辑是“由下至上 (Bottom-Up) ”的：首先对市场中的公司进行研究，然后再对整体行业进行归纳总结。对于中后期的行业来说，市场格局逐渐形成，行业标杆已经确定，我们研究中后期行业采用的逻辑是“由上至下 (Top-Down) ”：先对行业基本面进行研究，然后再对标杆企业进行研究。
行业研究中的基本方法
信息搜集渠道
标准化框架和模型
1.PEST类分析
PEST类分析方法 (包括PEST、PESTLIE等衍生分析法) 主要用于宏观环境分析阶段，从政策法规、经济环境、社会文化、技术革新等维度分析宏观趋势和环境因素对于行业或者互联网产品规划的影响，核心关注点是与行业相关的某一因素变化带来的机会或者威胁，需要甄别对于产品目标市场/行业的宏观趋势以及导致趋势变化背后的相关因素。针对不同的市场/行业，影响因素可以进行相应的添加或者删除。最常用的影响因素有：
政策法规：对潜在目标市场/行业的规模、增长、盈利和竞争等具有影响作用的政策、法律和政治状况，例如产业政策、行业法规、法律风险、国家差异等
经济环境：对潜在目标市场/行业的规模、增长、盈利和竞争等具有影响作用的经济环境趋势，例如宏观经济增长、货币环境、资本市场热度等
社会文化：对用户数量、用户习惯等产生影响的人口统计学特征、生活方式、价值观念、道德风险等因素，例如性别、年龄、用户习惯、宗教信仰等
技术革新：对潜在目标市场/行业的可利用技术产生影响的新技术研发、技术迭代、基础设施等因素，例如新技术研发、技术迭代、基础设施等
2.市场机会分析
市场总量分析，即分析市场整体规模及增长情况，互联网行业中通常用营收、用户数量等来衡量市场规模。数据的来源通常以外部数据为起点，辅以自身的估算推演进行佐证，例如市场营收数据一般来自于上述提到的各种信息获取渠道。对于难以获得市场营收的细分市场，我们也可以通过其他途径进行预估，例如选择该细分市场的主导/领先公司，通过调用内部数据、访谈等方式得到其市场份额，使用营业收入除以其市场份额间接估算细分市场规模。
除了了解整体市场规模外，还可以通过分段标注增长率的方式分析市场规模变化趋势，初步判断市场所处的发展阶段。如图5市场总量分析示例所示，除了了解整体市场容量外，我们可以直观地看出2012年后市场趋于稳定或者成熟，据此选择应对的市场策略：市场细分或者差异化竞争策略。
市场细分是指通过市场调研，依据用户需求，把某一产品的市场整体划分为若干子市场的分类过程，其核心在于细分维度的选取。细分方案没有正确答案，但需要满足三个核心前提条件。首先，需服务于明确的目的，通常在产品定位/调研层面，有针对性的细分市场将服务于评估细分市场吸引力、洞察用户需求、协助设计具体产品形态和模式等几个主要需求；其次，需可行且有效，即细分市场间存在明显的差异化，且细分市场可以达到一定体量；最后，还需要考虑操作性选择最优方案，根据目的、时长、数据资源决定细分方法和深度。基于这三个前提条件，选出最适合的市场细分方案。
3竞争生态分析
波特五力法主要分析现有竞争者、买/卖方议价能力、替代品、潜在竞争者对行业造成的竞争压力，每种力量的影响程度取决于不同的因素。潜在竞争者的威胁取决于市场壁垒的高低，市场壁垒越高，潜在进入者的威胁越小；买方议价能力取决于购买端的集中度、购买者收入水平、产品差异性等因素；卖方议价能力取决于供应端的集中度、购买者对于供应商的重要程度等因素；替代品引起的风险主要取决于技术的变动、替代品的性价比等因素；行业内竞争压力主要取决于自身与竞争对手的市场地位、市场占用率等因素。波特五力分析模型可以帮助我们判断行业中的竞争强度，为新市场/产品的未来定位提供参考依据。
衡量行业竞争状况的常用分析指标为行业/市场集中度 (CR) 。市场集中度反映一个行业的竞争程度，具体的计算方式根据不同行业/项目需求而定，比较常用的计算方式为前3/5/10名市场参与者的市场销售额占比。一般情况下，前三名竞争对手的市场份额占比超过75%则说明行业集中度较高，低于30%则说明行业集中度较低，行业集中度越高的市场通常竞争越激烈。市场集中度也是我们后续进行市场吸引力评估的一个重要依据。
锐叔论市 反抽而已还是拐点已来？
北上资金是5、6月份上涨过程中的主要增量资金来源，上涨期间北上资金净流入规模达到1009亿元，日均净流入规模为24.如何学习与应用基本面分析逻辑？ 0亿元。但7月5日调整至今外资净流出255亿元，日均净流出12.9亿元，可见这部分资金趋势开始出现逆转。而且根据中信证券周末研报，7月中旬海外资金的申购力度明显下滑，过去三周转为一定的净赎回，对应的净申赎率分别为-0.21%、+0.如何学习与应用基本面分析逻辑？ 04%和-0.20%，反映境外资金对于中国资产的配置力度再次减弱。杠杆资金也是5、6月份上涨过程中的主要增量资金来源。4月27日至7月5日期间日均融资净买入额为11.6亿元。随着市场进入调整阶段，7月杠杆资金的流入也在放缓，7月日均融资净买入额为8.6 亿元，较6月的31.1亿元明显下降。8月开始杠杆资金则已经明显流出，8月（截至8月）日均融资净买入额为-25 亿元。总体来看，7月6日至8月4日期间日均融资净买入额为-0.5亿元，这部分资金也出现逆转苗头；7 月以来公募基金发行相较 5、6 月有所放量，但仓位没有太大变化。04/27-07/05 的市场第一波修复中，公募基金发行规模处于较低水平：随着5、6 月的上涨，7月公募基金发行有所回暖，新发规模达到763 亿元，环比6月提高约 256%，为年初至今最高水平，不过仍低于去年年三季度月均千亿的水平，而且新发基金以带有主题性的被动产品为主，主动产品偏少，不同于以往发行偏热阶段时的主动管理产品发行为主的特征。另外，从公募基金仓位变化来看，在5、6月的上涨过程中，普通股票型基金的股票仓位回升至历史高点、偏股混合型基金的股票仓位回升至近五年来高点、灵活配置型基金的股票仓位环比增幅明显。而在7月以来也开始有所下降，尤其在上周，根据天风证券的测算：普通股票型基金仓位中位数为87.6%，相比前一周估计值下降2.5%，偏股混合型基金仓位中位数为85.3%，相比前一周估计值下降1.9%。上述数据一方面显示公募基金的较高仓位水平使得其后续加仓能力有限，另一方面显示近期公募基金的调仓倾向是趋于减仓；私募方面，4月份时仓位较低，但在5、6月行情中，仓位也出现明显回升，根据中信证券渠道调研了解，中小型私募仓位目前在77%左右的中高水平波动，这也同时意味着后期继续加仓的空间也已有限。总体来看，微观资金面当前的格局正在转弱，在此背景下，后市应该是跌易涨难。
半导体芯片方向掀起涨停潮，其中半导体板块指数涨超7%，板块内个股平均涨幅高达9%，板块内涨停及涨超10%个股数量高达30只！半导体芯片之所以突然爆红，其实更多的驱动不是来自于行业基本面和景气度，而是消息面引发的自主可控、国产替代逻辑。在7月29日的早评中，锐叔就曾分析过半导体行业的当前景气度状况：全球半导体产业总体上处于下行周期，过去一两年“缺芯涨价”的红利时期已经过去，加上手机及 PC 等下游需求疲软，以销售额为依据看，自 2022年1月起，全球半导体销售额同比增速持续下滑。以衡量全球半导体产业景气度的指标——费城半导体指数来看，今年以来从4000点以上的高位回落到目前不足3000点。体现在上市公司层面，SW半导体板块今年一季度营收和利润都出现了环比下降。但在这样一种基本面和景气度趋势下，半导体板块为何能成为上周市场“最靓的崽”？驱动主要来自于消息面因素：7月30日，据彭博社报道，美国正在收紧对中国获得先进芯片制造设备的限制，将向中国禁售技术的限制提升至14nm。8月3日，据有关外媒报道，美国准备对用于设计半导体的特定类型EDA软件实施新的出口限制。此外，未来美国或将继续推动“四方芯片联盟”构想落地，寻求进一步遏制中国在芯片行业的快速发展，将中国排除在芯片产业链之外。以上消息反映近期中美在科技领域的博弈再度升温，科技领域的自主可控已迫在眉睫，一些相关产业链国产替代逻辑得到强化。短线上来看，由于美国总统拜登周二将签署所谓的《芯片与科学法案》，市场情绪还有进一步发酵的可能，半导体芯片的热度仍有望延续。不过，从中线来看，还是得看行业基本面和景气度趋势。因此，锐叔仍然认为半导体芯片板块的行情属于短线行情，而不是中期趋势性行情，相对来说比较适于短线投资者参与，并注意快进快出。而在标的选择方面，也主要是基于国产替代逻辑而不是景气度逻辑。而基于国产替代逻辑，看重的则是该领域未来潜在的国产替代空间，衡量标准一是看该领域国内市场空间，二是看该领域的国产化率，也就是说国内市场空间越大、国产化率越低，就意味着未来国产替代空间越大。在半导体和软件各领域的国内市场空间和国产化率来看：1）半导体材料/半导体设备/EDA/服务器芯片/服务器/数据库/管理软件/办公软件/CAD+CAE的国内市场空间分别为700 亿/1300亿/70+亿/400 亿/1600亿/250亿/400亿/200亿/200亿元；2）半导体材料/半导体设备/EDA/服务器芯片/服务器/数据库/管理软件/办公软件/CAD+CAE的国产化率分别约为 10%/10%/10%-15%/10%/90%/10%/50%/50%/10%-15%。综合来看，锐叔认为其中的半导体材料、半导体设备、服务器芯片等的国产替代空间最大，大家也可以按照这个思路去挖掘一下。
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