不同市场的股票数据要如何比较

不同市场的股票数据要怎么比较

金投股票讯，记得上大学的时候，老师在第一堂课里对我们说：“经济学是一门奇怪的学科，它所使用的数据如此之多，但却得不到什么确定的结论。”多年以后，笔者发现，投资这门学科也如出一辙。

数字不能推导出未来，这其中有很多的原因，有些是我们不可控制的，这无可厚非，毕竟谁也没有水晶石。不过其中有些偏差，是由于我们没有仔细分析数据造成的。这其中的一类偏差，就是由我们没有能够进行正确的数据比较造成的。举个简单的例子，就好比有人发现美国的牛奶、汽车比中国的便宜，就攻击中国的物价体系，却忘记比较两者的白菜价格、保姆薪酬一样。在这里，笔者就想指出几个在投资中经常碰到、或者曾经碰到的、极易被忽视的数据比较误区。

一般来说，主要的股票指数均不包含派息，这包括了标普500指数、沪深300指数等。在美国，按照证券交易委员会的规定，共同基金在将他们的业绩和某种指数的回报率进行比较时，必须将指数的派息收益包含在内。而在A股，目前尚没有这一硬性要求。那么，包含和不包含股息收益，到底会对业绩的比较产生多大影响呢？

曾经有个朋友推荐一只股票，说是一家高成长公司，过去4年净利润增长了250%，CAGR达到37%，远远高于行业平均水平，现在PE只有40倍，可以看好。我说光凭这个原因，我不会看好这家公司。她问为什么？我说你看看工行同期的净利润CAGR是多少？一查，是35.6%。那么工行只有不到10倍的PE，因而仅凭增速就去看好一家增速一样、估值却要贵4倍的公司，似乎也不可取。和什么股票比？这还是个问题。

另外，在看主动投资分析的时候，会发现大部分作者喜欢先说一段国外的情况（通常是美国），然后再说国内的。有意思的是，如果看一下金融工程、量化投资的分析，则会发现极少有人借用国外的数据进行比较。为什么呢？笔者的工作正好跨主动策略投资和量化投资两个领域，因此对此提出一个简单的猜想：是不是因为金工、量化想要在成熟市场找到一种足够有效、能够经得住跨市场、跨周期回测的算法，实在是比较困难？而对主动投资来说，成熟市场历史悠久、数据丰富，几乎可以找到任何情况下股市的表现，因此在调素材的时候多用一些，也就顺理成章了？你看，比还是不比？这更是个问题。

有了数据还不行，数据怎么分析、和什么对比，是更大的问题，值得更细致地研究。而有些时候，我们甚至连数据收集都难以保证精确，那么又怎么保证我们的研究质量呢？如果数据和结果之间有这么多的误差，我们又应该对我们得到的结论保留多少坚持呢？举个小反例，在以上股息率的分析中，笔者采用的是Bloomberg的平均值数据，而这个数据和Wind、Datastream的数据都有出入。你看，这还不光是和谁比、怎么比的问题呢。