这种策略的优点在于,它能够有效地管理投资组合的风险和回报,同时避免过度交易和过度配置的风险。
适用于消费、医疗等长期向上的优秀行业,或者是长期趋势向上的宽基指数,不适用于周期性行业,比如煤炭,也不适合个股。
看下国内外有哪些有这种特质的指数:
中证红利全收益:
全指医药:
全指消费:
如果没有波动一直都向上,那就没必要做目标市值了,买入后长期持有就好了。
可是,虽然大方向是斜向上,但实际上日常有大波动,特别是国内品种的早期波幅更大。
这里就用到第二个理论依据:均值回归理论。
正是有均值回归,因此涨多了会跌,跌多了回涨,我们就在这个过程中动态调节。涨多了,卖掉一些;跌多了,买进一些。
既保持了底仓长持,又能吃点波动的额外利润。
低估建仓:最理想情况下,是在估值底部区域完成建仓。
虽说建仓过程也是广义上的目标市值管理,但为了容易理解,这里还是讲基于已经有底仓的基础上的狭义目标市值。
设定年化目标:根据每期的估值情况,确定目标(预计)年化收益率。
依据该品种当前高度对应的N年过往年化收益率,从而确定未来的年化收益目标,进一步确定N年后的目标市值。
关于目标年化的设定,既包含了科学,又融合了艺术,属于模糊的正确而已。
大家如果没有相关数据,可以去有知有行app的温度计看看,既有当前温度(高度),也有预期收益率。
定期动态调整:定期(比如每季度)审视该品种市值,超过目标则卖出多余金额,低于目标则买入缺少金额。
定期选择哪个时间合适,没有特殊规定。需把握的原则是,通过拉开时间给空间留出距离,让市场飞一会儿。
回到目标市值的核心原理,其实通过市值偏离目标的幅度调整也行,但操作麻烦些。
既需更新评估时点的最新目标市值,又需更新当时的最新市值,从而评估是否触发阈值。
本来就是模糊的正确,简单方便就好。
对于消费这样的,预期将必然长牛的行业,个人认为比较适合目标市值管理法。这个方法简单来说,就是先设定一个目标收益率,计算出目标市值,然后定期纠正现实市值与计算市值的差异。
举例来说,买入10万消费etf。预期年化10%。这样,半年收益率简单计算应该是5%(不考虑复利)。那么半年后这10万元应该增值到105000。
当然,到时候市值绝不可能正好是105000。那么,如果到时候市值跌至90000,就买入15000元,补足105000的市值。相反,如果到时候市值到了110000,就卖出5000元,将市值拉低到105000。
包括且不限于:
① 适用场景有限制:不太适用二级及以下行业主题,以及周期性行业
② 极端下跌情形:会瞬间吸纳大量流动性
③ 快速拉升情形:卖出节奏偏快
④ 跟总仓位管理冲突:单独的目标市值会影响资产组合配置策略