今年以來,納斯達克100指數(shù)下跌-32%,創(chuàng)下08年以來最大跌幅記錄。
目前納斯達克100指數(shù)估值22.46倍,估值處于合理偏低估水平。
數(shù)據(jù)來源:Wind,數(shù)據(jù)截至于2022.6.16,數(shù)據(jù)區(qū)間:近10年
納斯達克100匯聚了蘋果、微軟、谷歌、亞馬遜、特斯拉、英偉達等全球科技龍頭,堪稱全球版的核心資產(chǎn)。
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過去10年,跟蹤的國泰納斯達克100年化16%,最大回撤-29%,以較低的波動獲得了較高的收益,持有體驗較佳。
那么,靈魂之問來了:
面對全球核心資產(chǎn)和合理的估值水平,能否抄底?
好買君僅僅談下個人的看法:可以抄底,但不可重倉。
注意,結論僅供參考,并不值錢,值錢的是邏輯。
我此前說過,指數(shù)基金的買入賣出主要看估值,對于納斯達克100同樣適用。
下方五條軌道線的含義為:
(1)25=納斯達克100近10年的PE平均值
(2)20.08=25-1倍標準差
(3)15.16=25-2倍標準差
(4)29.91=25+1倍標準差
(5)34.81=25+2倍標準差
數(shù)據(jù)來源:Wind,數(shù)據(jù)截至于2022.6.16
在基本的高等數(shù)學中,最為重要的3個概念就是均值、方差和標準差。
當樣本足夠多的時候,我們可以認定數(shù)據(jù)會滿足正太分布。
既然符合正太分布,那么我們就可以根據(jù)公式來預測落入某個范圍的概率。
假設股票(指數(shù))價格是隨機的,滿足正太分布,根據(jù)公式,落入±1倍標準差區(qū)域內(nèi)的概率是68.26%,落入±2倍標準差區(qū)域內(nèi)的概率是95.46%。
也就是說,如果當價格落在±2倍標準差外,離2倍標準差越遠,其概率越小,說明越有可能會反轉。
我常說的均值回歸也來源于此,數(shù)據(jù)脫離歷史均值標準差越遠,則均值回歸的概率越高。
而依據(jù)納斯達克近10年的市盈率分布,我制定了如下的買入策略,供參考:
如20年3月,納斯達克100指數(shù)最低估值約20.5倍,18年12月最低估值約22倍,都是當年大底。
當前納斯達克100估值為22.46倍,從概率分布上來看,已處于偏低估區(qū)間。
不過在定投時,我想提醒3個潛在風險:
1.當前美國面臨衰退危機,不少企業(yè)盈利能力下滑,當前便宜,不代表未來便宜。
如亞馬遜一季度凈利潤同比下滑-147%,根據(jù)股價=估值*盈利,盈利下滑,若股價不變,則亞馬遜的估值會被動抬高。
2.納斯達克100上次估值跌到20倍是在14年,跌到15倍是在12年,若通脹只是暫時,納斯達克100很難跌到20倍甚至15倍。
3.納斯達克100指數(shù)估值雖相對低估,但第一大權重股蘋果估值處于近10年相對高位,而20年3月蘋果估值最低17倍,18年年末約12倍,風險可能未完全釋放。
數(shù)據(jù)來源:Wind,數(shù)據(jù)截至于2022.6.16
無論是想一次性買在最低點,還是判斷美國會不會出現(xiàn)衰退,都非常難。
買指數(shù)的最大好處在于,不用擔心個股暴雷的風險,只要國運猶在,指數(shù)必然會再創(chuàng)新高。
可指數(shù)是由股票構成的,指數(shù)再創(chuàng)新高,本質(zhì)在于里面的成分股公司能再創(chuàng)新高。
我對2萬億美元市值的蘋果和微軟,未來市值再翻倍所需時間,給不出結論。
雖然納斯達克100過去10年年化收益16%,如果在牛市賣出可能是年化20%+,但過去并不代表未來。
相比較而言,我對國內(nèi)部分基金經(jīng)理的置信度更高。
如果以合理乃至便宜的價格買進,取得15%-20%的年化收益并不難。
很多人覺得,美股易漲難跌,但這只發(fā)生在近10年,08年也跌得非常慘。
而且10年長牛很大的原因在于美聯(lián)儲持續(xù)放水,現(xiàn)金變得更不值錢,變相推高了不少資產(chǎn)的價格。
另外,不少公司主要通過借款來股票回購來提升股價,導致資產(chǎn)負債表很不健康。
不少千億美金市值的企業(yè),資產(chǎn)負債率超過100%,即所謂的資不抵債。
如家得寶102%、麥當勞112%、菲利普斯莫里斯120%、星巴克130%等。
所以,我會以5%的倉位參與納斯達克100,而且以每跌15%-20%的價格逐步買進。
畢竟,我對美股了解程度有限,所以需要更大的安全邊際,盡量確保賺錢。
另外,我對納斯達克100長期年化15%-20%并不感冒,國內(nèi)不少優(yōu)秀的主動基金也能做到。
而配置納斯達克100的核心理由在于:美股和A股有一定的負相關性,從而降低組合的波動。
如果你對美股非常有信心,那么完全可以自己獨立操作。
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