晃眼 2019 已經到 2 月下旬了，全球股市好像也動力十足，許多國家的指數在這一兩個月都有接近 10% 的漲幅，更別說是個股了。回頭看 2018Q4 這波，真的有點像 2018/8 的大跌，殺很快也彈很快
這波彈起來，想回顧檢討一下當時自己做的交易。去年 11/7 我在 FB 發了 <台股跌夠了嗎？>，當時主觀是覺得還沒。下面主要回顧台股的買賣部位，IB 帳戶因為一直都是接近滿倉狀態，去年 Q4 只做了幾筆交易，主要的一筆是趁橙天嘉禾彈的那波減了一些，拿去把之前賣掉一半的波克夏買回來
統計台股 10 月整體交易，我竟然當月的持股水位還下降了大概 5%，主因是某隻重壓的持股那個月有不錯的漲幅，所以減了一些。整個 11 月持股水位又下降了 15%，原因是另一隻重壓股有不錯的漲幅，幾乎清光。當時我很沮喪，因為非但沒有趁這波大跌撿一些貨，反倒整體持股水位還大幅下降。當時也找了一些朋友出來，跟他們傾訴我的心情。其實會有那時的心情主要有兩個原因。一是看得還是太短期，很怕指數很快彈起來沒有撿到便宜貨，績效沒辦法和大盤拉開。二是沒有做好功課，一月底我在 FB 寫的這篇文，講到我研究的標的實在太少，也使我沒辦法在大跌的時候買進，就算真的買進了也因為研究得不夠深，彈個 5-10% 就趕忙賣出，實在不可取
所以去年底開始發願要多看一些公司。過程中聽到 Geoff Gannon 在某集 podcast 講到他研究的過程。他平常完全不看盤，但會去看他最想要研究的十家公司的股價變化。他的追蹤清單就只有這十家公司。每一家公司它都會去評五個項目：這支股票熱門嗎？我足夠了解公司嗎？這家公司安全嗎？這家公司夠好嗎？股價便宜嗎？（podcast 連結）
我原本也採用 Geoff 的架構，後來在研究過程中慢慢改良，現在的版本有 11 項
1.這是熱門股嗎？（5分）
越熱門的股票，被低估的可能性越低。我會從有沒有研究報告、是不是達人的推薦股、最近一次法說會的參與人數、成交量這些指標來判斷
2.我有多了解（15分）
照理說這一項太低的話應該直接捨棄，不能投資。給這項打分前應該要做的功課有：盡可能把過去的年報都看完、讀公開說明書、法說會、研究報告。這邊要特別提醒自己的是，不是你讀的資料越多就代表你越了解公司，多數時候更多的資料只是帶來更高的信心。了解是知道公司的價值在哪邊、用什麼方式做生意等等
3.老闆品格（5分）
在 <最大的挫敗-買便宜就夠了嗎？> 這篇文章我引用了巴菲特的話：我們喜歡具備這類特質的經理人，正值、聰明、勤奮，但如果沒有第一項，後兩項會害了你
查一下公司經營者過去有沒有負面的新聞、查一下經營者的訪談、看一下法說會經營者講話的方式
4.經營者持股（5分）
經營者持股跟他的身家比是不是太低了？如果只持有一點又拿太高的薪水，就要扣分。當然持股過高也要注意，持股過高也可以拿高薪、做關聯人交易，且就是不配股息給你
5.產業競爭狀況（15分）
我會給這項這麼高分有點出乎意料，原因是現在想多花點力氣在了解公司品質、產業競爭格局的發展。最近一些研究有一些新的發現，自己都覺得很有趣，例如看 A 產業的 B 公司，就會聯想到他們做生意的方式很像 C 產業的 D 公司。或是為了瞭解 A 公司做銷售的方式，就想去看一些零售做得不錯的公司是怎樣做的
6.負債比（10分）
我個人蠻重視這點的，資產負債表健不健康，有隱藏的負債嗎？
7.客戶風險（5分）
8.產品風險（5分）
這兩點比較像借鑑五力分析，評估公司的營收是不是太集中在某個產品、客戶是不是太單一
9.ROA（5分）
原本買菸屁股也不會特別注意這項，但要買營運就多少要看一下
10.公司資本配置能力（5分）
講 CEO 資本配置能力比較多人提的一本是巴菲特推薦過的 <非典型經營者的成功法則>。公司要做的資本配置有很多，像是製造業什麼時候要擴廠、擴在哪邊？擴廠後續的績效如何？營建業什麼時候買地、買在哪邊、價錢多少？擴廠買地的錢要用借的還是發 CB 或增資？公司有賺錢是保留起來還是配出去？股價低的時候要買庫藏股嗎？還是減資？...
這麼多項應該不只給它 5 分，但 ROA 其實算是這項的一部分體現，所以我這邊只給他 5 分的權重
11.便宜嗎？
在路上撿煙蒂撿久了，自然這項的比重是最重的XD
下面我想透過前幾天讀 <大數據的傲慢與偏見> 這本書的內容，講一下模型的運用。其實上面這個評分表就是一個模型，分數 85 分以上的可能就進入射程，90 分以上可能就能買了。模型能給一個架構，但模型也有盲點
模型的盲點反映在創造者的判斷力，即創造者重視哪些東西。我重視價格便不便宜，就會給便宜這個指標 20 分的權重，但這是我主觀的意見，每個人在意的點、給的權重不一樣
<大數據的傲慢與偏見> 裡舉了很多模型帶有偏見的例子，例如跟你交往的朋友多數住在貧困區，模型可能把你視為窮人。更別說種族、性別、年齡這些因子
要解決模型的偏見有個方式就是有一個好的回饋機制，舉例來說，如果上面我列出的這十一個指標以及權重，幫我挑出的股票，買進後大多數都賠錢，那可能代表這個模型有問題，績效就是一個好的回饋機制，我因而可以去修改我這個模型。但很多模型其實回饋機制有問題，例如書中舉了美國某個城市設計了一套模型來評量教師的能力，其實有一項是學生成績進步的幅度。這有幾個問題，一是如果這位老師今年教的這個班級大多數是原本成績就很好的學生以及就是不讀書的學生，這些學生成績進步的幅度相比排名中間的學生並不受老師教學好壞的太大影響。另一個是老師為了高分乾脆可以洩題給學生。再一個例子就是警方用模型指出 A 城市潛在較多的犯罪行為，所以加派警力到該城市，警察也實行更多次的搜身。這樣一弄下來，更多的搜身次數代表更可能搜出違規物，次數多回饋給這個模型，警方就覺得這模型真的有用，所以又再加配警力、增加搜身數
查理蒙格說過他很重視激勵機制，但他常常低估激勵機制的威力。好的回饋機制能讓我們修改模型，壞的回饋機制會使模型看起來越來越有道理
所以總結來說我上面的模型完全不是定型，我會時刻更改，不管是增減要評估的項目或是權重。另外有了這個個股評分表，可以幫助我在下次遇到大跌的時候能迅速行動，當然在下次大跌來臨前我要先做好功課，盡可能拓展這張表涵蓋的個股數量
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