陈李：我不看 AI 公司的估值 —— 一种不纠结、更清静的投资方式
陈李系东吴证券全球首席经济学家、东吴香港行政总裁，，，，，，中国首席经济学家论坛理事
一段时间以来，，，，，，一些朋侪们被一连上涨的AI相关公司的股价折磨。。。半导体股票还能上涨吗？ ？海力士的估值合理吗？ ？硅基生物的市值是不是见顶了？ ？
跌，，，，，，心累。。。涨，，，，，，心也累。。。
我想，，，，，，关于AI相关企业，，，，，，古板估值工具不但是不敷准确，，，，，，而是从基础上用错了地方。。。
展望现金流？ ？坦率说，，，，，，是个假话
DCF模子的逻辑无懈可击：一家公司今天的价值，，，，，，即是它未来所有现金流折现后的总和。。。
但它有一个隐藏的条件——你能展望未来的现金流。。。
我们来看两个真实案例：
英伟达 ，，，，，，2019-2023间的净利润不稳固，，，，，，且险些没有增添。。。2019财年净利润约42亿美元，，，，，，2020财年净利润骤降至28亿美元，，，，，，2022财年净利润上升至98亿美元，，，，，，2023财年又再次降至43亿美元。。。随后在AI浪潮攻击下，，，，，，2024财年净利润暴增至298亿美元，，，，，，2025财年进一步跃升至729亿美元。。。
四年间，，，，，，利润增添凌驾17倍。。。
有几多剖析师，，，，，，在2022年的熊市底部，，，，，，展望到了这个数字？ ？
其时绝大大都模子给出的展望，，，，，，与最终效果相差了一个数目级。。。
SK海力士，，，，，，是另一个例子。。。作为全球最大的HBM内存供应商之一，，，，，，它的盈利轨迹像过山车：2018年净利润凌驾15.5万亿韩元，，，，，，2019年暴跌至约2万亿韩元，，，，，，2023年因存储周期下行陷入巨额亏损（-9万亿韩元），，，，，，2025年随着AI对HBM的需求爆发再度创出历史新高，，，，，，剖析师展望2026-2027年将再创历史新高。。。
统一家公司，，，，，，相邻两年的盈利可以差出十倍。。。
AI工业链上的企业，，，，，，其盈利和现金流的波动幅度，，，，，，远远凌驾任何模子的展望界线。。。
经济学家弗兰克·奈特区分了两种不确定性：一种是概率已知的可量化风险，，，，，，包管公司靠这个定价；；；；；另一种是概率自己未知的奈特式不确定性，，，，，，无从定价。。。
AI工业今天面临的，，，，，，正是后者。。。在我们头脑框架里，，，，，，超速生长的未来，，，，，，不是“知道自己不知道”，，，，，，而是“不知道自己不知道”。。。
对奈特式不确定性做DCF折现，，，，，，是用风险定价工具处理基础无法定价的问题。。。输入端全是推测，，，，，，输出端包装成了科学结论。。。
这是一种勤劳的自我诱骗。。。
用历史做参照系？ ？怎么区分“重复”和“押韵”
PE估值法同样云云。。。准确的利润展望是个假话。。。
市盈率自己就是个相对估值要领。。。要么用PE做类似公司的估值较量，，，，，，可是这些公司真的是类似的吗？ ？AI工业生长充满种种手艺路径。。。 ？雌鹄淳傩型档墓，，，，，，选择了差别的手艺蹊径，，，，，，生长远景大不相同。。。怎么是可比公司呢？ ？
仅仅将从事统一个行业的企业就运用市盈率举行比照，，，，，，合适吗？ ？我跑步，，，，，，那么我应该跟博尔特或者乔爷较量效果吗？ ？
PE估值，，，，，，也将现在的市场体现跟历史相比，，，，，，由于我们相信历史押韵。。。 ？墒恰把涸稀笔歉鍪裁醋刺 ？这一次市盈率的头部，，，，，，是上涨到历史高点的120%照旧150%？ ？
“让我们用历史均值的标准差来权衡吧。。。市盈率已经在二十年平均值以上一个标准差了，，，，，，贵了。。。”
Come On，，，，，，各人都是剖析师，，，，，，知道这是冒充专业的故弄玄虚。。。
遵照熵增纪律的宇宙，，，，，，在一直实验从未泛起过的事物生长蹊径。。。拿旧天下的坐标来权衡新天下的公司，，，，，，自己就是一件希奇的事。。。2004年有人用古板媒体的PE权衡谷歌，，，，，，得出"严重高估"；；；；；2010年有人用零售业的PE权衡亚马逊，，，，，，得出"贵得离谱"。。。盘算在逻辑上没有过失，，，，，，但参照系错了。。。
用情绪做反向生意，，，，，，同样是个陷阱
既然估值没用，，，，，，有人会说：那就看市场情绪。。。AI看法人人都在谈，，，，，，投资拥挤，，，，，，这时间应该避开。。。所谓"不去人多的地方"。。。
这个逻辑，，，，，，听起来像是自力思索，，，，，，现实上是另一种随波逐流。。。
想清晰这件事：
完全追随人群买入，，，，，，是让别人的乐观情绪替你做决议。。。完全反向人群卖出，，，，，，是让别人的乐观情绪替你做决议——只不过偏向反了。。。
两者的实质是一样的：你的决议变量，，，，，，是别人的意见，，，，，，而不是你自己对资产和组合的判断。。。
一个顺着别人的意见走，，，，，，一个逆着别人的意见走。。。都是损失了自我决议的能力。。。
更深的问题在于：情绪指标自己极难怀抱。。。什么叫"人人都在谈论"？ ？2021年的比特币，，，，，，2000年的互联网，，，，，，每一次泡沫之前，，，，，，市场情绪都在高位，，，，，，但真正的顶部，，，，，，事后才知道在那里。。。
用拥挤度做反向生意，，，，，，与用估值做择时一样，，，，，，都是在用无法准确怀抱的变量，，，，，，来驱动一个高度敏感的决议。。。
拿情绪指标做反向生意，，，，，，保存根天性的逻辑缺陷。。。
换一个坐标系思索
既然估值工具失效，，，，，，情绪指标也不可靠，，，，，，我们该怎么办？ ？谜底不是放弃，，，，，，而是换一个坐标系。。。
不再问"这只股票值几多钱"，，，，，，而是问：
这类资产在我的整体组合里，，，，，，应该饰演什么角色，，，，，，占多大比例？ ？
这是一个实质上的问题转换：
从展望价钱→转向治理组合，，，，，，从判断贵贱→转向匹配自己的风险遭受能力。。。
这个转换，，，，，，让涨跌不再是决议的主要输入。。。
从关注单只股票的涨跌，，，，，，到关注自己的投资组合。。。我希望自己的投资组合追求多大的收益率，，，，，，遭受多大的波动率，，，，，，我愿意遭受多大的风险，，，，，，我希望自己的组合设置怎么袒露在更大的时机，，，，，，而不是更大的风险。。。
从投资组合角度出发，，，，，，有几个维度值得认真思索：
第一，，，，，，看波动率孝顺，，，，，，而不是看收益率。。。
一只AI股票涨了50%，，，，，，但若是它让整个组合的波动率大幅上升、夏普比率下降，，，，，，从组合治理的角度，，，，，，它反而是在拖累你。。。同时，，，，，，AI相关股票之间高度相关，，，，，，集中持有多只，，，，，，并没有你以为的那么疏散。。。
第二，，，，，，用最大回撤容忍度校准仓位。。。
英伟达在2022年最大回撤凌驾65%。。。这不是异常，，，，，，这是超等生长股的正常生命周期。。。
问自己一个问题：若是持有的AI仓位跌去60%，，，，，，你的整体生涯妄想和心理状态，，，，，，会受到多大影响？ ？
若是谜底是"难以遭受"，，，，，，那现在的仓位就已经凌驾了你的真实风险遭受能力——无论这些股票看起来何等"值得持有"。。。
第三，，，，，，用资金的时间属性匹配仓位。。。
五年以上不动用的资金，，，，，，可以遭受更大的波动；；；；；三年内可能动用的资金，，，，，，应该极低设置甚至不设置。。。没有什么比在低点被迫变现更糟糕的事。。。
第四，，，，，，用规则化再平衡取代主观择时。。。
设定AI相关资产在组合中的目的区间，，，，，，凌驾上限时机械减仓，，，，，，低于下限时补仓
好比，，，，，，你设定目的是15%。。。某一天组合里AI仓位涨到了22%，，，，，，不需要判断它还会不会涨，，，，，，直接减回15%。。。半年后若是跌到了9%，，，，，，补回15%。。。这个行动，，，，，，与股价涨跌无关。。。
这个框架让"要不要减仓"酿成一个执行规则的问题，，，，，，而不是展望市场的问题。。。你不需要知道它还会不会涨，，，，，，你只需要知道它占比超了。。。
第五，，，，，，把AI股票放在"杠铃"的高弹性端。。。
塔勒布的杠铃战略：一端是极端守旧的资产（现金、短债），，，，，，另一端是小仓位的高弹性资产（超等生长股）。。。中心的"中等风险"资产，，，，，，反而是最危险的——它既无法提供；；；；；，，，，，，又无法提供真正的弹性。。。
AI超等生长股自然属于高弹性端。。。焦点问题不是它贵不贵，，，，，，而是这一端的总规模，，，，，，在你的整体组合里是否合适。。。
让投资更清静
用这个框架思索，，，，，，你会变得更清静。。。
当AI股票继续上涨时，，，，，，你不会由于"卖早了"而怨恨，，，，，，由于你的决议原来就不基于价钱展望。。。
当AI股票大幅调解时，，，，，，你也不会焦虑，，，，，，由于你在建仓时就已经想清晰了这个仓位对应的最大回撤，，，，，，它在你的遭受规模之内。。。
真正让投资者痛苦的，，，，，，往往不是亏损自己，，，，，，而是在过失的框架下做出决议，，，，，，然后被迫用过失的方式响应市场。。。
我不看AI公司的估值。。。
不是由于对这个行业没有判断，，，，，，而是由于：在准确的坐标系里做出理性的组合决议，，，，，，比在过失的坐标系里追求准确的价钱判断，，，，，，更靠近投资的实质。。。
涨跌，，，，，，交给市场。。。
组合，，，，，，交给自己。。。
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