📖 ZKIZ Archives

未來賺錢的邏輯：像VC一樣去投資

逐鹿X 2017-03-08 11:58

本文由逐鹿X（微信ID: zhulux）授權i黑馬發布，作者那小川。

不久前，巴菲特發表了2017年度的致股東信。一如既往的，股東信的開篇介紹了伯克希爾哈撒韋52年來的投資收益率。在過去52年里，伯克希爾哈撒韋的平均年化收益率為19%，而同時期的標準普爾指數複合上漲率僅為9.7%，總投資回報為8843倍，毫無爭議地跑贏大市。

然而去年下半年，股神開始變化布局，一向抵制航空股與科技股的巴菲特，不僅在2016年第3季度大舉買入美國三大航空公司股票，還破天荒地盛贊了亞馬遜，稱亞馬遜CEO貝索斯可能是自己見過最好的經理人，沒買亞馬遜股票是個大失誤。巴菲特投資風格“突變”背後，是否昭示著一個新時代的到來？今日逐鹿分享，關於未來的股權投資的一些展望。

VCer的經驗是未來股權市場最寶貴的資產

有人稱，股神巴菲特並不炒股，原因在於：他成功的核心是選出優質公司並進行長期股權投資，長期持有，買進到賣出周期長達10年以上。如今，股神開始買入科技股，不少業內人士分析，股神看重的是科技公司的長期價值。從以下三個典型的科技公司發展中，我們似乎可以了解一些“內幕”。

2008年，Amazon市值180億美金，2017年，這一數字已經攀升至4000億美金，10年間翻了20倍，這樣似乎不難理解，為何股神巴菲特也要感慨一下，後悔沒買亞馬遜的股票了。

▲Facebook股票走向     來源：新浪財經

與Amazon相比，Facebook的攀升勢頭也毫不遜色。2012年IPO時，Facebook市值1100億美金，而如今，其市值已高達3900億美金，Facebook用4年時間市值翻了近4倍。

▲亞馬遜股票走向   來源：新浪財經

在國內，也同樣不乏這樣的案例。網宿科技在2009年年底上市時市值約40億，2017年初，市值已達400億。

▲網宿科技股票走向  來源：新浪財經

按照IRR計算，直接投資Amazon，綜合IRR達到47%，而投資Facebook，綜合IRR為27%，投資網宿科技，IRR高達39%。

如今，IPO對於很多科技企業來說都不再是終點，而更多的是一個開始。在二級市場上，無論人民幣還是美元市場，仍然保持著每年30-50%的高速成長，雖然不比VC領域的每年100-300%增速，但長年積累下來，利潤依然很可觀。

以Amazon為例，2008年就已開始布局雲計算，但當時的二級市場投資人，恐怕甚少有人能意識到這里面蘊含的巨大商機。而未來，Amazon會不會變成一個機器人+AI公司，又有多少人敢打賭呢？二級市場投資，已經越來越需要看長期的前沿趨勢來判斷了，財務報表以外的內容，將會越來越重要。

▲亞馬遜雲計算布局圖譜  來源：證券分析

站在時代前沿，研究新技術的VCer的能力和經驗，將會越來越受到二級市場的重視。未來的對沖基金，期限將會越來越長，而擁有TMT領域 PE/VC經驗的人才也許將會在二級市場上管理更大的基金。

對新技術長期趨勢的分析與把握能力

PE/VC

= 頂級創業公司Founder

> Consulting

> 二級市場行研

> TMT企業內專家

在TMT行業內，對於行業比較有研究的角色(不含二級市場股權投資基金本身)主要有以下幾類，我的基本看法是：PE/VC與頂級創業公司founder的能力要大於管理咨詢機構專業人員，而管理咨詢專業人員要強於二級市場行研人士，而這3個professional的職業積累一般而言要強於TMT企業從業人員。

如果了解PE和VC的工作方式，就會知道，在這個圈子內，一般會分為較為細分的行業組(一些PE機構會把泛TMT分為一組，而VC一般會在TMT內再做細分)。假設同等的智力水平，一個人的理解能力取決於3個參數：

1. input信息質量(越高越好)；

2. 花在深度研究上的時間(越多越好)；

3. 觀察和分析的time horizon(越長越好)。

從input信息質量來分析，VC的投資人每天會接觸無數的founder，以及業內專家，需要在特定的行業內擁有極為廣的人脈網絡(用來做背景調查，或source天使項目)。而相比之下，投行、咨詢、基金公司的主要信息來源是網絡信息和一些通過GLG等專業agent請來的1000美金/小時的“專家”。

基於我個人在咨詢公司工作的經驗，以及後來在創投行業內與founder們溝通的體會，哪怕是一個平均水平的founder，其見識也要遠高於1000美金/小時、通過GLG請來的行業專家。這些專家，一般是在TMT企業內擔任中高級技術或管理職務的人，但他們的經驗大多數時候僅限於自己的領域，也缺乏對行業整體趨勢的思考。

而反之，從TMT行業內出來創業的founder，往往對行業已經進行了深度的思考和推演，找到了行業的問題、潛在的機會和未來的趨勢。比較之下，普通意義上的TMT行業內專家和創業公司founder，孰優孰劣已見分曉。

另一方面，VC投了業內的公司之後，可以在cutting edge的公司董事會中實際學習到很多外面看不見的東西，這一點在我參與DeNA China董事會的1年多時間里體會頗深。遊戲行業內存在的很多“坑”，是行業外、甚至公司內非核心管理崗位的人永遠接觸不到的，這種通過投後管理進行的學習，其input質量極高，這也是VC相比於FA在信息獲取質量上的一個巨大的優勢。

第二個維度，從花在深度研究上的時間來看：VC大部分時間用於和founder聊項目，或者深入到行業內去做訪談，偶爾會涉及制作內部匯報材料，這種時候，對於格式的要求往往很低，而對於內容幹貨程度的要求極高，即使是做投後支持，也有助於提升對行業的認知。

可以說，對於VC來說，即使是初級崗位，也仍有超過50%的quality time，是用來深度思考和總結行業規律的。相比之下，所有“乙方”性質的professional，比如管理咨詢和二級市場行研，用於總結歸納的時間和用於制作“美觀”的PPT/Excel上的時間分布接近2:8，所以同樣花費2年時間，VC可能已經成為了行業內的insider，而且要強於很多特定領域的專家，而咨詢公司和行研的人可能更多地是後知後覺地看到一些大趨勢，以及學會了做得一手好材料。

▲圖片源自：數據冰山 逐鹿修改

從第三個維度，從觀察和分析的時間軸來看：VC>consulting>二級市場行研，這是由業務性質所決定的。典型的VC投資，需要5-10年才可以實現退出。對於早期基金來說，適當超前布局是必備技能，比如2011年開始出現的移動互聯網浪潮，在2014年達到頂峰，VC領域一般的做法是：在2009年已經看到趨勢並開始布局，2014年擇機退出。

而對於管理咨詢師而言，他們做研究的目的更多地是服務於客戶對某個具體問題的探索，這個具體的管理問題(比如”我們是否要將雲計算列為主要業務？”)，一般有效的時間軸在1-3年之內。所以咨詢師們不需要考慮超長期的市場動向。而二級市場行研，由於業績壓力，必須不斷的給買方提供“精確”的市場預測，例如：“網宿科技如果60塊錢價格剛剛好，40塊就值得買，80塊就該賣。”他們需要不斷推陳出新，找到新的話題，來討好買方，給買方新刺激。

▲來源： HFRI (as of December 2016) and Cambridge Associates (as of Q3 2016)

正確的觀點是值得堅持10年甚至幾十年的，而絕非每年尋找新觀點。

強行地去為二級市場的短期隨機波動尋找解釋和試圖做”精確“的定價，看起來著實浪費時間。二級市場“主動型基金”之所以跑輸指數，很大程度上來自於錯誤的自信。如果以當下的信息為依據不斷調整倉位，忽略的是這些信息的信噪比，而信噪比到底是多少，是否真的有人認真思考過？假如一支股票的收入/利潤年增長率可以在10年內達到50%，那今天他到底是賣40塊還是80塊，對於回報的影響真的大嗎？

綜上所述，我認為從以上3個維度看來，VC的能力積累都會遠大於管理咨詢和二級市場行研。VC應該是除了創業公司的founder以外，最能夠深刻理解TMT新經濟的人群。

未來的股權投資方式

像VC一樣去投資 量化對沖基金變比特幣礦機

當我們翻開格雷厄姆的經典著作《聰明的投資家》與《證券分析》時，會發現雖然其關於如何判斷”成長性“的內容是相對缺乏和過時的，但更多的是教會讀者通過謹慎的財務分析，找到被低估的股票。在過去，甚至時不時會有很多公司的市值要低於賬上現金減去負債，所謂bargain。

股票市場並非一個能精確衡量價值的“稱重計”，相反它是一個“投票機”，不計其數的人所做出的決定是一種理性和感性的摻雜物，有很多時候這些抉擇和理性的價值評判相去甚遠。投資的秘訣就是在價格遠遠低於內在價值時投資,並且相信市場趨勢會回升;

股票市場上的絕大多數理論收益並不是那些處於連續繁榮的公司所創造的，而是那些經歷大起大落的公司創造的，是通過在股票低價時買進、高價時賣出創造出來的。

——格雷厄姆經典投資名言

在缺乏新經濟企業(高增速企業)的情況下，做價值投資著重於”價值“——也就是財務報表上能夠體現的價值，是很合理的選擇。而在今天這個新經濟企業不斷湧現的時代，財務分析本身的意義在不斷下降(不然，誰能解釋snapchat的估值？)。

▲snap股票走向

報表上的”資產“的重要性在不斷降低，甚至現金流分析也不那麽重要，在投資回報中，”成長“所占的比例在不斷提高，而非”價值“。未來，報表以外的內容將會決定一家公司絕大部分的投資回報：靠投資現金流好的業務，如鐵路等獲得長期高額回報，可能會比不過抓住the next google的人。巴菲特的優勢，甚至也會受到新經濟的巨大挑戰。

另一方面，我們需要考慮人工智能對投資的影響。今天人工智能已經可以打敗最頂尖的人類圍棋和德州撲克玩家。我相信在5-10年這樣相對短的周期內，人工智能會在高頻交易，或者day trading的領域內打敗人類。簡而言之，任何和”pattern recognition”相關的業務，都會較快的被弱AI所替代。在強AI出現之前，人類還是可以保住“抽象概念理解”和“自然語言理解”這幾個護城河。畢竟，誰能期待AI通過解讀財報和收集互聯網信息，做出巴菲特級別的長期投資判斷呢？

▲ 2016年3月的圍棋人機大戰中，AlphaGo最終以總比分4:1戰勝世界冠軍李世石 

但這還沒有結束，讓我們把通過AI來做投資的思想實驗繼續下去。很多人都知道美國有一家量化對沖基金叫Renaissance Technology，長期給LP提供著極高的回報。RT和巴菲特，可能分別代表著迄今為止人類投資界皇冠上的明珠，也是兩種極為迥異的投資方式。雖然我們不知道RT具體采用了何種算法，但顯然，他們沒法一直保守住這個秘密。弱AI的深度學習，在有足夠多的數據和計算能力支持下，終有一天會超過他。現在擁有AI的算法能力，擁有計算資源的人，也許可以立刻行動起來，利用弱AI來產生超額回報。

但如果我們把目光放的更長遠一點，或許會發現deep learning的算法本身不是秘密，也不可能成為秘密。那麽終有一天，通過AI做投資的競爭會從算法設計，轉為計算資源的比拼。也就是說，就像今天的比特幣礦機通過建設在西藏，降低成本來競爭一樣，未來(當然可能要稍長一點，也許是10-30年)的量化對沖基金的回報率會不斷降低，直到略高於其消耗的計算資源成本的水平。所以未來的量化對沖基金，就是今天的比特幣礦機。

由此看來，在強AI誕生之前(誕生之後，可能所有的工作都失去了意義)，人類唯一可以持續不斷的產生價值的投資方式，就是VC今天所使用的方法論。如果要為了未來5-10年儲備最有價值的技能，可能當個VC是最好的選擇。

作者：那小川 CFA  華興逐鹿科技組融資總監

東京大學計算機系碩士畢業，主要研究方向為數據挖掘，畢業後，那小川先後在東京羅蘭貝格從事管理咨詢，以及在日本上市遊戲公司DeNA China擔任總裁辦負責人。擁有計算機背景，管理咨詢，互聯網企業高管以及股權投資相關經驗，領導完成了10余個A-C輪的科技領域項目融資。如有任何問題歡迎在文末留言或者私信與作者交流：[email protected]。

文章評論

匿名用戶

發布

全部評論：10

發布