[9蚊添呀頂]Take profit?Take 乜profit.當然,「到跌一半你又唔係咁講啦」。所以講到尾,股票係升多,定跌多?
TLDR:一隻股票只能跌100%,但可以升100萬倍。我以為呢個係常識。或者去學下log normal distribution先?雖然我唔識tech,但識數學。
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1. 真係升到你唔信。但再講一次,我係從來冇買嘅。有推,都有唔少Patreon讀者買咗,但之前已經叫佢地沽咁啲。唔知有冇人唔開心了
2. 但,你話我賴皮都好,真係我自己買我反而應該坐得定。真的,正如在Patreon公開咗啲紀錄,你見我其實好少trade:應該話,只買不沽。Take profit?唔明喎,點解要take profit?隻嘢升咗10倍唔係profit?你3倍時沽咗先係profit?你驚唔鎖定之後跌返落嚟?咁點解你唔驚之後一路升唔跌返落嚟?
3. 呢啲都係我成日講嘅嘢。正如「止蝕」一樣,應該係我最contrarian 嘅講法:我係唔「止蝕」的。當然你去做我會理解(「但take profit真係笨」,你睇呢篇文個圖咪知)。但你見我啲持倉,跌七八成我都唔止蝕的。咁當然一般有個過程,唔會一晚跌七八成,咁點解跌兩三成嗰時要「止蝕」?哦,你驚越跌越多。但點解你又唔驚佢升返幾倍?你可以睇下,蘋果2018年一樣一季跌三份一,然後之後升幾倍。騰訊2018年一樣跌一半,然後升幾倍。
4. 咁講到尾,都係三個問題,互相有關:你買嘅係乜公司?隻股票升幾倍嘅機會大,定爆煲嘅機會大?你贏嘅嘢可以贏幾多?
5. 總之,我真係覺得,如果我有買埋一份呢,我就應該唔會沽,亦都因此而叫人唔使沽(*)。「最衰我冇買」
6. 結論:可能我應該都係自己買埋一份?不過一路都講,咁少成交嘅東西,我買唔係一個問題(你估買好多咩),但會有人覺得我唱高然後散畀佢嘛。
7. 你睇,呢兩日就 千幾萬股成交,億幾錢。但之前一路都係幾十萬股咋,幾百萬錢成交。幾百萬都OK?都應該係。但我想講,四五月,「即係我開始寫之前」,幾萬股成交咋!一日幾十萬錢咋喎,就真係難搞。
8. 所以,結論可能係:唔好寫細價股。
9. 事實上我做分析員嘅年代,都幾多人玩啲中細價股。即使係基金,都有啲專做small mid cap,亦有專做small mid cap既分析員(我都客串過),因為當時似乎呢啲東西比較under-researched,有機會尋到寶。
10. 加上雷曼爆煲,港股直通車收皮後,你見都冇乜人再講咩五行三保 六行四保甚麼—因為唔升。然後中石油857亦都爆煲,由當時畢菲特入股,市值玩到10000億美金(但free float好低),玩到「問君能有幾多愁 恰似滿倉中石油」,或者係「願女網友似中石油,越活越年輕,去年48,今年18」。
11. 但然後,忘掉那一天,記不起是那年,就開始大cap先係王道。應該就係Big Tech開始冒起嗰時。可能係10年前Facebook IPO 開始。
12. 因為後來啲科企,畀你見到有好勁嘅network effect, winner take all。加上長期低息,大公司(不限於科企),融資成本低,回購又得收購又得,你見結果反而係大公司增長仲快過細公司,越拉越遠
13. (又留意:唔止公司係咁,人都係咁,亦同上面呢種效應有關。有錢或有名氣嘅人,搵錢更加易,例如本人不才,而家都多咗人搵上門。你係PR或大公司,總唔會因為慳少少錢,搵個冇人識或者分分鐘爆鑊嘅人幫你寫嘢或賣廣告。同樣地,金本位50年加上QE十幾年,明顯係資產價格飛升,但低收入嘅人何來有錢剩,何來有錢買股票買樓?資產價格飛升又再拉開貧富差距。所以你見好多地方社會不穩左翼抬頭,唔係偶然,同民唔民主冇乜必然關係。)
(*)呢度總有啲人可以提出一個合理嘅問題,蔡東豪都恥笑過啲財演。你可以問:「你追渣沽嘅決定,隻嘢值幾錢,同你有冇渣住點會有關?」「我計DCF計Gordan Growth計Dividend discount,冇一個parameter係「買咗未」喎」。蔡東豪當年都係恥笑啲財演上電視,有師奶問股,必定係問佢「買咗未」。表面聽,呢個講法好似好smart,但,你買過股票就知,你自己渣住,同紙上談兵,對隻嘢嘅判斷當然完全唔同!其實好多Behavioral finance嘅實驗都做過,你有嗰樣嘢,自然對佢嘅價值判斷都唔同。呢個你可以話荒謬,但係人性嚟的。
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同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過40萬的網紅我要做富翁,也在其Youtube影片中提到,本文內容﹕甚麼是沽空比率 / 沽空比率判斷市場方向? —甚麼是沽空比率 在股票市場中,大多投資者主要的部署都是在低位購入資產,再於高位沽出而獲利。可是,市場有人看漲,自然亦有人看淡。如果在技術上發現趨勢轉淡的跡象,普遍的投資者會選擇沽出資產,避開跌幅。但其實亦可以作出左沽空的行動,從跌市中賺取...
float股票 在 綠角財經筆記 Facebook 的精選貼文
Vanguard Total Bond Market ETF,美股代號BND。中文名稱是Vanguard整體債券市場 ETF。成立於2007年四月3日。
BND追蹤Bloomberg Barclays Aggregate Float-Adjusted Index。這個指數衡量美國政府、機構(Agency)與公司所發行的到期年限一年以上的投資級債券。這是最常用來衡量美國整體債券市場表現的指數。
BND以採樣法追蹤指數,持有9658支成份股。
BND每年收取0.025%的經理費,加上0.01%的其它支出,形成0.035%的內扣總開銷。
全債券市場ETF的管理其實比全股市ETF還要複雜。因為債券會到期,股票要下市才會離開全市場指數。債券ETF需要不斷的更新成份債券。
在這樣的交易要求與持有高達近一萬支的債券的狀況下,BND可以只收取0.035%的每年內扣費用。這是相當可觀的資產管理成就。
根據美國晨星資料(2020七月),BND資產總值581億美金,平均每天成交量410萬股。BND是美國規模第二大的債券ETF
BND的作用在於提供投資人一個方便的標的,投入同時囊括政府債與公司債的美國投資級債券市場。
BND歷年績效與指數追蹤成果,可見今天文章:
https://greenhornfinancefootnote.blogspot.com/2020/07/vanguard-total-bond-market-etfbnd2020.html
float股票 在 中環十一少 Facebook 的最讚貼文
mREITS 恐觸發金融市場新危機?
金融危機,往往是結構性金融衍生產品而形成,上星期有兩隻美股因margin call而大跌,一隻是大跌85% 的MFA Financials (MFA),另一隻是腰斬式跌52%的Invesco Mortgage Capital (IVR),它們歸類為Mortgage REITs (mREITs)。
慚愧地近日才得知,一般來說,REITs 有分二種,大家熟知的籌資組成基金投資房地產,再把房地產收益拿來分給股東的叫Equity REITs (eREITs),像領展(823)和置富(778),而另一種就是今次要寫的Mortgage REITs(mREITs)。而MFA和IVR 的市值,比不少香港房地產信託市價更高。
而幸運地,mREITs迎來大跌之後,美股大市轉跌為升,這兩隻股票的Margin call 危機得以解除,MFA和IVR 也谷底翻身,其中MFA 一天漲超過200%,第二天漲超過100%,撈底勇士暫且先勝一仗。
想知道整個產業的危機是否就此解除,就要了解mREITs的運作方式。顧名思義,mREITs是向大眾募資後,將集資所得,投資在房地產相關的證券,主要是MBS (Mortgage-Backed Securities)或是直接購買房地產相關債券。
照道理說,只要MBS不出現違約,或市場出現罕見的長短期利率倒掛,這個生意風險不算高,舉個例子,一間mREITs向大集資100億元,最後將這100億投資MBS或債券,再把收到的利息扣除管理費用後發放給基金單位持有人。這個商業模式,就和商業銀行差不多(借短期資金投資長期),收入理應穩定。因為這種集資100億去投資100億的做法當然安全。
但誰都孖展過,哪個沒有?因為回報率實在太低,要賺大錢,自然要用桿杆。除了透過金融市場籌資,如發行特別股或債券,mREITs的管理公司還會抵押資產,把手上買到的MBS再拿出去質押借更多的錢,再去買更多的MBS,不斷loop loop loop。
要計算mREITs的風險,就要比較其槓杆比率(Leverage Ratio = Total Liabilities / Equities ),這個數字在該行業平均約5倍,以2019年12月底而言,MFA是3.01,IVR 是6.62。而近日mREITs的暴瀉,就是因為大量資產大跌而觸發margin call,令高桿杆投資產品恐未能「補倉」而頻臨爆煲。
或許聯儲局不願見到mREITs爆煲,之後就緊急減息,兼且推出無限QE,為市場輸入流動性,以免整個市場攬炒,重蹈覆徹2008年金融海嘯。絕非不單是如坊間所形容,聯儲局主席鮑威爾屈服於特朗普,一口氣把手上子彈打光般簡單。
但在聯儲局放水下MBS 或mREITS也不一定安全。因為mREITs所投資的MBS產品分為二種:Agency 和 Non-Agency。Agency指的就是美國三家GSE (Government Sponsored Enterprise):房利美、吉利美、福利美。這些公司所發行的產品理論上很安全,全球不少政府的外滙儲備也持有,但當然其利率不高,僅略高於美國國債息率,當中「住宅貸款」多數是Agency的,通常利率是固定(Fixed),比較低,至於「投資物業貸款」則多數是non-agency。
所以要在投資MBS上賺高利息,有些人就會揀利率較高的Non-Agency,因為息率多數是浮動(Float),所以正常情況下,作「投資物業貸款」的報酬率高,特別是在利率上升時。
本來,專門做Agency的mREITs,比較安全。不過,在現實世界下,卻有槓桿,且一般做「住宅貸款」的桿杆率,會較「投資物業貸款」高,而一旦發生金融危機,桿杆越高死得愈快。所以在今次股市大跌,二家最大、主要做Agency的mREITs:NLY和AGNC,就率先暴跌,惟當聯儲局宣佈無限,不只買國債,也買MBS時,這兩間公司馬上股價大漲。
QE來到,不代表mREITs危機解除,因為現時市場上仍存在不少債務違約危機,只要源頭的貸款出現違約(default),就像2008年金融海嘯般骨牌式下跌,而主力做「投資物業貸款」的MBS,值得擔心。
考慮到不少商場已經被要求減租,在香港,飲食業近日發起 #SaveHKFnB 也在蘊釀罷交租,在美國,如是,當大量商家不付或減付租金,很快地作商場的eREITs財務會受到沖擊,並進而影響貸款的支付,最後引發一波「投資物業貸款」MBS的跌價,此忐需特別要小心Non-Agency性質的mREITs。
以為「然後,就沒有然後」? 一旦mREITs出現破產潮,接下來持有mREITs的基金、銀行就會像骨牌般倒下,隨時會形成新一輪金融風暴,誰人也不能置身事外。
https://bit.ly/2yawkLw
float股票 在 我要做富翁 Youtube 的精選貼文
本文內容﹕甚麼是沽空比率 / 沽空比率判斷市場方向?
—甚麼是沽空比率
在股票市場中,大多投資者主要的部署都是在低位購入資產,再於高位沽出而獲利。可是,市場有人看漲,自然亦有人看淡。如果在技術上發現趨勢轉淡的跡象,普遍的投資者會選擇沽出資產,避開跌幅。但其實亦可以作出左沽空的行動,從跌市中賺取利潤。詳細沽空的程序可回顧﹕https://www.youtube.com/watch?v=yBSX8E-9G14 。
沽空比率就是每個交易日投資者沽空的金額佔當日總成交額的百分比,這個數據可以每天在各財經網站中找到,不過大多只有提供約30天的數字,更多的歷史數據當然可以從Bloomberg機發掘出來(笑)。
—沽空比率判斷市場方向?
由於市場上參與沽空的人士並不多,往往被解讀為大戶的行動,因為進行這類較高成本的操作是為大戶的手影,掌控市場未來的走勢。故市場中,不少人以這個沽空比率留意手握雄厚資本的大戶。到底這個概念是否正確? 我們嘗試以相關系數找出真相。
香港恆生指數 VS 沽空比率
2年: -0.197
5年: -0.186
10年: -0.316
以常理推斷,沽空比率愈高,代表沽壓愈大,價格下行機會愈大。所以沽空比率跟資產應有相反的走勢,相關系數理應為負數關係。從上方的數字顯示,過去10年的反向性最為明顯,但仍然未達中度相關性的0.4門檻,而近年的相關性亦有下降趨勢。試試從圖表中找證據,發現香港的沽空比率於近10年間有上升的現象,由10%水平輕微推升至近14%。這個可能反映香港市場正不斷地進步,由只作買入操作走向更多參與沽空的行動。在更多市場參與者下,沽空比率失卻了追蹤大戶手影的指標性。
既然香港有沽空比率可作參考,那麼美國又如何呢?
美股方面則可以參考一個名為放空與流通量比率 (Short Interest vs Float Ratio) ,概念跟本港的沽空比率十分相近。這個比率是市場上的放空量佔過去30個交易日平均成交量中的百分比,其用意是了解市場在沽空行為的動向。
美國標普500指數 VS 放空與流通量比率
2年: -0.211
5年: -0.249
10年: 0.145
跟標普500指數相比,沽空的情況依然顯示對大市的反向性,但只有-0.2的相關系數未能反映出較強的影響力。這個或因美國股市規模龐大,參與沽空的專業投資者在市場佔比不足,令沽空比率在美股方面的參考性較低。特別的是10年的數據中竟出現正數的相關性,筆者回看圖表發現在2008-2009年金融海嘯期間,沽空比率並沒有明顯的增加,相反在市況極淡及金融機構自身難保的時候,沽空的成本大大提高,令該段時間的相關性轉為正數,拉高了整體的數字。
—總結
雖然沽空背後的原理較為複雜,但主要的理念為看淡資產,視為賣盤的一方。當沽壓增加時,價格亦隨之下行。從以上的測試可見,沽空比率對大市有一定的指標性,唯較難從而觀察到大戶的手影,得出大市的方向。歸根究柢,沽空行動如能影響價格的升跌,在技術分析上必然出現明顯的訊號,沽空比率需要透過圖表中證實方才有效。
撰文﹕施宏毅
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float股票 在 另一個重大差別,在於BND追蹤的指數中有”Float-adjusted ... 的美食出口停車場
... 追蹤的指數中有”Float-adjusted”這個字。Float-adjusted指的是流動性調整。 沒有Float-adjusted的指數,某支證券發行量的總市值,就是用來計算其比重的數值。... ... <看更多>