做投資永遠不要相信預測

1、要做的不是預測，而是風險評估

對人類來說，世事難料，主要是因爲未來是不可預測的。

我們生活在一個複雜、相互關聯的世界裏，沒有人能夠明確知道接下來會發生什麼。

回顧近期市場上的重大事件，任何真實的評估都會認可，它們不可預測。

沒有人特意預測COVID-19疫情暴發，不知道它從何而起，實際上回顧過去，我們甚至還沒有完全明確它的起源。

隨之而來的驚人牛市似乎也是不可預測的，全球封鎖後股市出現了瘋狂的牛市，這是史無前例的。

其它市場驅動因素並不是非人爲的“黑天鵝”（像COVID-19這種），而是取決於一小群人的一個決定，這個決定可能會發揮任何的驅動作用。

雖然你不可能預測得到疫情，但當你認真評估風險，你會估計到這類情況出現的可能性，即使你不知道確切的出現時間或方式。

但是，這些都是對風險的評估，而不是預測。因爲你清楚股票價格會受到波及面廣和不可預測的事件影響，所以你要確保不增加槓桿，你也會知道可能會出現50%的跌幅。

如果你信任你對你的投資組合所做的預測（或者別人做的預測），那麼你就在拿自己的資金去冒險。

因此，我們在做2022年的專欄內容計劃的時候，我們轉爲做風險評估（而不是預測）來決定怎麼做一個配置充分、抵禦風險的投資組合。

我們會設法弄明白可能會發生的一切潛在事件，並在不必冒過大風險的情況下找到潛在的回報。

2、預測的解決方案：把複雜預測變成簡單展望

作爲投資者，我們更喜歡了解企業，並決定我們想長揸哪些企業股，這比宏觀派的操作容易多了。

如果你能以合理的價格買入，並適當持有一段時間，就能累積真正的財富。

我們還使用一種投資組合方法，讓你根據發展潛力而不是預測進行投資。

例如，我們曾在我們的模擬投資組合中押注回報率高的比特幣(BTC-USD)（漲幅達到331%），以及押注軟件服務類股票，如Asana (ASAN)和Sea Limited (SE)，漲幅分別爲183%和407%。

在過去幾個月，所有這些投資的收益都很差，我們必須承認，我們沒有預見到這一點。但長揸它們的回報是可觀的，我們願意經受住這種波動性來等待它們帶來的回報。

我們可以持有少量頭寸，隨着時間的推移來獲取大收益，即使我們不能準確預測每個月的走勢。

你需要有預期未來的基準，與複雜地預測相比，簡單地展望經濟是否會有建設性，以及估值是否會上升，對你更有幫助。如果沒有其它原因，簡單展望可以讓你不會過度自信。

考慮到這一點，現在我們可以看一個指標來形成本文的觀點。

3、一種形成基準的方法：看收益率曲線

我們是樂觀的，會繼續投資股市。但我們確實看到，隱藏在表面之下的收益率曲線，向我們揭示，對債券保持謹慎是有道理的。

收益率曲線是評估短期債券和長期債券的利率之差。

當利差“反轉”的時候，也就是短期債券利率高於長期債券的時候，就是衰退即將到來的強有力指標，這個消息也成爲金融媒體的頭條。

但在其它時間，收益率曲線只在債券市場受到關注，儘管它仍然可以揭示很多信息。

現在收益率曲線正在趨平，這不是一個好跡象。

如果你把每筆到期債券的利率彙集成線，這根曲線通常會有一個陡度。在正常情況下，考慮到資本的鎖定期和未來更大的不確定性，債券投資者會要求10年期債券的收益率要高於2年期債券的。

2021年初的情況的確如此，但現在這條曲線趨平了，如下圖所示，去年3月的曲線比現在的更陡。

或者你也可以從不同的角度來看，通過看2年期和10年期國債的利率之差，可以看到收益率曲線最近迅速下行。

總的來說，收益率曲線沒有逆轉，但它正在趨平。

上圖的下半部分分別是10年期和2年期國債的利率，我們可以看到收益率曲線已經趨平，但這僅僅是因爲短期利率上升(而不是因爲長期利率下降)。

這被稱爲“熊市趨平（bear flattener）”，表明通脹將持續下去，因此長期債券沒有關注度，這表明聯儲局將會提高利率，令短期利率上升。

這兩種結果對持有債券的投資者來說都不是好事。

但投資管理公司美林證券自1976年至2018年的研究數據顯示，這會利好股市。

在熊市趨平期間，股市的年回報率爲17.4%，相較之下，整個研究期間的平均年回報率僅爲12.4%，這反映了因爲沒有其它領域值得投資，而導致股票上漲的現象會持續存在。這也是我們在“完整、收益和防禦性”投資組合中較少持有固定收益頭寸的原因。

今年我們會持續關注我們預期經濟強勁的基準，但也要明白估值很高。後續我們會謹慎地基於數十個潛在的評估、風險和機會來平衡你的財富。

在我們努力跑贏市場的同時，充分配置的投資組合方式可以讓我們通過頭寸規模和多樣化來保護你的財富，而簡單的股票理念做不到這一點。

這裏關鍵是要明白，你不需要預測市場會如何運作，只需要避免失誤，用正確的組合押注不同的展望。

爲了你的健康、財富和退休生活，請正確投資吧。

分析師：Dr. David Eifrig

編譯：Samantha