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就怕坑裏呆著太舒服,菲總統最後不願意出來了。
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通過這些數據來綜合判定廣告位的效果,菲總統並有針對性的調整頁麵位置。2、運走垃圾灘和使館可以將AD-3的位置調整至頁麵醒目的區域,與AD-2的廣告位進行互換。那麽麵對網站中N多的廣告位,丟到加拿大海如何分析合理運用,實現其最大價值呢?本期內容我們從站內廣告分析為大家說說。菲總統合理的廣告位往往能使運營的效果達到事半工倍。3、運走垃圾灘和使館AD-3雖然點擊量很低,但依然帶來了轉化,說明這個位置隱蔽,但是商品是用戶所需要的。
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從交易的行為金融學來看,丟到加拿大海這本身就是一種希望捕獲Beta的動力。document.writeln('關注創業、菲總統電商、站長,掃描A5創業網微信二維碼,定期抽大獎。目前看,運走垃圾灘和使館可能機構的持倉還不是最多的。但最近和朋友交流,丟到加拿大海幾乎所有人多多少少都持有其中的一些公司。
當全世界都在討論中國的“漂亮50”時,我們反而會去反思,“漂亮50”是否進入的泡沫階段。隻有兩大油服巨頭Schlumberger和Haliburton取得了79%-239%的漲幅。
所以我無法保證“漂亮50”模式在未來3-6個的表現,甚至從曆史的每一次輪回看,大概率還會繼續上漲。今天,在看了更多的史書,經曆了更多的周期後,我更願意相信這一切都是某種輪回。當時我們的邏輯基於幾大經濟基本麵因素:1)經曆了2015年去杠杆之後,整體的風險偏好下降,風險資產價格會回落;2)長期看,中國的好公司很稀缺,應該獲得估值溢價;3)行業集中度會在經濟增長穩定的階段不斷提高;4)整體市場缺少亮點,類熊市特征,市場關注度會聚焦。然而從2000年到2012年的十二年時間中,這些公司取得了-1%的收益。
漂亮50的時代背景點拾曾發過一篇文章,深度分析了目前的整個經濟環境,流動性都非常適合“漂亮50”的投資方法。但是我相信,市場認為的“漂亮50”中,還是有一些偽龍頭企業。中國的“漂亮50”基本上就是消費股,所以前幾天看了廣發證券策略陳傑的報告,他直接用消費和家電的估值來做曆史對比。甚至,從美國的教訓中發現,高估值的代價就是長期消化。
無論在任何時間點,人性都很難發生質的變化。記得在2013和2014年,你和大家一談基本麵,就是輸在了起跑線。
到了1972年的時候,“漂亮50”的估值都到了所謂的市夢率。2012年下半年到2015年上半年,創業板小股票的上漲讓價值投資者無從應對。
未來一旦通脹起來,將成為刺破“漂亮50”的宏觀因素。造成他們下跌的最大原因還是過高的估值。關鍵還是看這個產品是2C還是2B的。這也讓這些公司通過很長時間的跑輸來消化高估值。甚至在A股,完全沒有美國當年完整的“漂亮50”名單,而是隨著時間和經濟周期不同,在發生變化。這個還是好的,像零售龍頭JCPenny下跌了71%,跑輸市場68個點。
如果一個公司真的能夠不斷獲得市場份額,在一個市場化環境下獲得集中度提高,那麽他們應該獲得估值溢價。這些公司包括鼎鼎大名的沃爾瑪,微軟,輝瑞等。
我們再來看看“漂亮50”源頭美國當年的紅大背景:高增長,低通脹。如果2B,結合好的產品,也能提高集中度(類似於海康)。
而另一個美國成長股的黃金期90年代網絡股泡沫的宏觀大背景也和那時候很像。長期看,隻有兩點是不變的。
而事實上,除了茅台,老板這些企業,很多公司的護城河還沒有那麽深在A股,“漂亮50”更類似於一種標簽,對應的是能夠長期業績增長的好公司。不僅僅有消費,還有醫藥,機械,科技,化工,金融等等。一旦市場所有人都買滿了,這些股票也就見頂了。那時候企業最好不要賺錢,因為互聯網的特征就是免費。
我看到廣發證券策略陳傑的研究中也提到,1973年6月開始美國通脹起來,經濟增速再次下滑,進入了典型的滯脹周期。我們A股的投資,在過去幾年也在經曆這種輪回。
首先,中國的“漂亮50”和美國的“漂亮50”完全不同。但是之後的上漲可能更多來自於泡沫中的遊泳了。
而當初標普500平均的市盈率為33倍。中國“漂亮50”未來的分化和泡沫演變我認為中國的“漂亮50”模式已經進入了泡沫階段,未來的發展將延續任何一次泡沫的演變和發展,也就是索羅斯說的BoomtoBurst。
比如“漂亮50”中的龍頭股IBM(當初的代號是IBuyMoney)股價在那段時間下跌了21%,跑輸市場13個點。在A股的“漂亮50”基本上是白酒+家電,再疊加海康,歌兒股份這類電子股。中國的“漂亮50”更集中在消費屬性的領域。美國在90年也有過一次新“漂亮50”炒作。
但是沒有人計算過到多少估值是合理的,甚至這些企業的市值天花板在哪裏。比如一些醫藥,比如地域性強的白酒。
在美國的60年代,正好從之前的戰後重建過度到80年代的嬰兒潮消費,經濟增長模式在發生比較大的變化。市場從相信故事轉向相信業績,但是這種業績並不對應估值。
但是在許多行業,其實不完全市場化這其中所需要的行政環境、商業環境,是最大的問題。
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