美股拐点将现，新一轮的暴跌即将开启？
疯狂的石头之美股
谁也未曾想到，川普当选之后美股会屡创新高。美股在2017年更是开了个好头，道指距离历史性的2万点也仅一步之遥。自08年金融危机之后，美股好像坐上了火箭，一跃冲天，成为全球最赚钱的资产类型，没有之一。见下图美股与其他资产类型回报对比，（白线：标普500，美股；绿线：标普GSCI指数，大宗商品；紫线：美国10年期国债指数，美债；红线：MSCI 全球发达市场股票指数，全球发达市场股票；橙色：恒生指数，香港股票；蓝线：上证综指，中国股票）
大家一方面享受着这场资本盛宴，一方面也开始担忧下一个危机何时到来，美股的一路向北让人心里发慌。算上刚过去的2016年，美股自09年开始连续8年，年年都是正回报。
这么疯狂的涨幅，在历史上出现过多少次？我们基于美国标普过去130年的年度回报，计算了所有的连涨期，然后根据连涨的长短排序。从下图可以看出，这次08年危机后的连涨长度，在过去130年以来排名第二，8年间的累计回报高达156.4%，年化收益率也达到了惊人的17.66%。第一长的连涨期有9年，历史上一共出现过两次，一次在上世纪90年代，另一次是在19世纪末，20世纪初的时候。
美股正处悬崖边缘
市场上有很多衡量股票价值的估值指标，我们在上一篇文章中，也选取了最常用的6个指标，在个股的基础上来测试估值指标的好坏。比如P/E高的就代标估值较高，相反P/E较低代表估值较低。
在市场指数估值方面，最著名的就是诺奖获得者Shiller教授发明的周期调整后市盈率（Cyclically Adjusted P/E，以下简称CAPE）。 CAPE的公式 = 通胀调整后的实际股价 ÷ 过去十年通胀调整后的实际盈利的平均值。通胀调整后的实际股价大家可以视为是市盈率中的股价也就是P，过去十年通胀调整后的实际盈利的平均值可以视为是市盈率中的每股盈利也就是E。
截止2016年12月31日，美国标普500指数的CAPE比率是28.26，这个值到底在历史上有多高？
从绝对值来说，美股历史上的所有暴跌前的CAPE比率除了29年大萧条和2000年的互联网泡沫以外，都在28.26以下。08年金融危机时的CAPE比率也只有22。
相对值来说，通过计算滚动15年期的百分位数，我们得到16年底的CAPE在过去15年的百分位数达到了99.83%！几乎是15年内的最高点。
那么问题来了，这么高的CAPE比率，我们还要不要投资美股？老样子，我们先来看看130多年的数据有没有给我们什么启示？
CAPE越高，未来平均年回报越低，且回撤幅度越大
首先我们来看第一个表格是什么意思？
它罗列了1881年至2016年这130多年间，标普500指数在当期CAPE率之后若干年的平均年回报。比如我们可以看到，当CAPE比率在10至15之间的时候，标普500接下来10年的平均年回报是8.08%。
图中的趋势很明显，随着CAPE比率 的升高，标普500接下来的平均年回报骤减，10年平均年回报从13.24%直接降到4.05%。
而与之伴随的是，短期内平均回撤及最大回撤幅度的增高。当CAPE比率 高于25时，历史上更是出现过83%的跌幅。
用一句话来概括就是，CAPE比率 与未来市场回报有明显的负相关性，并且较高的CAPE比率预示着较大的暴跌可能。
那肿么办？我们如何对冲风险？
很多朋友会说，当CAPE高于20时，卖出美股持有国债避险，当CAPE低于20的时候再买入。我们来看下用CAPE率作为择时依据的模型回测结果如何？
策略很简单:
1. 当标普500指数CAPE比率 高于20时，卖出美股并买入国债
2. 当标普500指数CAPE比率 低于20时，买入美股并卖出国债
我们简称之为CAPE20择时模型
不给力啊！从1881年到2016年，美国标普500的年化收益是8.83%，CAPE20择时少了0.3%，只有8.50%。而在回撤方面，CAPE20择时模型也并没有起到预期效果，只把83.70%的最大回撤减小到了72.90%。
这不科学啊，这个模型不就是为了规避糟糕的预期表现量身定做的么，怎么没有发挥效果呢。不仅如此，如果单纯地依赖CAPE率来做美股择时，你将错过美股史上最长牛市。如图中黑圈的地方，如果用CAPE比率 来择时，1992年12月31日，CAPE比率 是20.45，也就是告诉大家接下来可以远离股市了。
而且在那之前，美股已经经历了相当长时间的牛市，到底有多牛？美股自1975年至1992年，18年总回报1264%，折合年化收益16%，翻了12倍。18年中只有3年是负回报，跌幅都很小，都在10%以下。而且其中1982年至1989年连续8年正回报。
因此，根据CAPE20择时模型，我们应该卖出美股，买入美债，没毛病。
理想与骨感的现实
而这一切都是梦靥的开始，美股从1992年开始一路高歌猛进。从1993年至1999年底，标普录得290%总回报（年化21.48%），紧接着是2000年在CAPE比率高企在20以上长达8年之后，泡沫终于爆裂。标普暴跌37%。但这一轮暴跌并没有将CAPE比率降到20以下，因此根据模型美股还是不能买。随后又是连续5年83%的总回报（年化12.82%）
虽然CAPE20择时模型后来居上，但是从93年开始到08年，一直都没有跑赢美股。就算你再有恒心、毅力和胆识，估计也信仰崩塌了。
总结来说，简单用CAPE比率来作为美股买卖的择时点长期来看效果并不理想，并且伴随着错过暴涨之后内心极度懊悔自责的成本。但是，我们不否认现在CAPE率这么高的情况下，美股预期收益率下降和暴跌是大概率事件。
那大家肯定要问，你说了半天，美股现在那么贵，到底是该继续持有还是撤离？
下面我们分享一些想法，供参考。
趋势择时
趋势是我们的好朋友，它帮助我们规避我们人身上的很多行为学上的缺陷。宗旨是在牛市的时候不错过，在熊市的时候躲得过。我们在之前的文章“40年量化研究告诉你如何全球资产配置”有详细介绍。这里我们用应用最广泛的12月均线模型来做回测，策略规则很简单：
1. 当标普500指数现价高于过去12月的移动平均价，买入美股
2. 当标普500指数现价低于过去12月的移动平均价，卖出美股，买入3个月短期国债
可以看到使用均线择时之后的策略比美股在收益和风险上都有大幅的提高，而且最大回撤从83.65%降到了48%。而且我们对标普500 12月均线择时策略（以下简称SP500均线策略)也做了同样的测试，看它在不同CAPE率下的表现如何。
虽然和标普500一样，随着CAPE率的升高，SP500均线策略的未来平均年回报也呈现递减的趋势。但我们发现在CAPE率高于25的时候，SP500均线模型的历史表现要明显优于标普500指数。
这是我们这次分析的重点：均线择时模型对于买入并持有的被动型投资的贡献或者说价值几乎都体现在了当指数估值较高的时候（市场极端情况）。
也就是说如果你想体验均值模型的好处（更高的收益和更低的回撤），现在是加码的好时候。
因此，如果你舍不得离开美股，没关系，记得加上均线择时就好。如果一路涨涨涨，就皆大欢喜，如果遇到暴跌，根据模型指示及时离场就好。
多元化资产配置
我们一直都强调，不要把所有的钱只放在一种资产类型上。不然当你遇上像美股历史上80%多的回撤时，分分钟教你做人。
这里我们对一个多元化的资产组合（我们称之为CORE6，平均配比到包括标普500，发达市场股票，美国10年期国债，新兴市场股票，大宗商品和房地产6大资产类别）以及加了择时之后的资产组合（以下简称CORE6 12月均线择时）分别做了类似的分析，发现过去40年内它们在CAPE率较高的时候相对于标普500而言都有不小程度的提升。
全球市场轮动
虽然美国依然是全球经济的核心，但我们也不能只盯着美股市场。价值投资的理念不仅适用于个股投资，对于更宏观的选国家这件事情上，应该也是有实际意义的。
从上图我们可以看到截止至2016年12月30日的全球各地区的股票指数的估值情况，图中的估值指标是CAPE比率，颜色越红说明估值越高。可以看到美国、加拿大及日本的股市从CAPE比率的角度来看都已经超买了，而俄罗斯、中国和巴西则处在估值的底端，有很多潜在的机会。
而且研究发现，我们在美股上发现的估值和未来年平均回报之间的这种负相关的关系在全球几乎所有的国家都适用（低估值伴随着高的未来收益，高估值伴随着低的未来收益），如下图
那一个基于价值投资理念的国家轮动投资策略就有了，我们可以以指数的CAPE率或者P/B率等某种价值指标将全球股市以国家为单位进行筛选，选取估值最便宜的那10%或者20%的国家来进行指数投资。我们正在做相关的回测，并且对于其持续性和有效性也在检验中。我们会在接下来的文章中和大家分享。
写在最后
美股肯定是贵了，美股截止去年年底的CAPE率是28.26，比历史上除了29股灾和2000年互联网泡沫以外的所有大跌前的估值都要高。如果将CAPE取倒数，就是收益除以股价，基本就代表了今后长期的预期收益率。那标普28.26的CAPE率就说明今后的预期收益率在3.5%左右（1/28.26）。美股今后收益下降或者有一轮20%以上的回撤是大概率事件
但是，历史上曾经有过以CAPE率来择时的黑天鹅，发生在上世纪90年代到08年结束。踏空两轮牛市，代价惨重，我们现在以上帝视角可以对这些东西一笑而过，但是如果真是置身其中，看着别人天天财富稳步增值，自己却原地踏步的滋味很难想象。最终很可能导致自我怀疑，频繁地更替模型等等不利于长期财富积累的行为学缺陷。
资产配置是永恒的解决方案。投资者可以采用趋势投资择时，以期达到在牛市中少踏空，在熊市中早抽身的效果，加上多元化多市场投资，分散系统性风险。而且历史数据显示，在CAPE比率较高的时候，这两种方式不管是在收益和风险上，都优于单纯的持有美股。
此外，转战全球范围内其他被低估的国家也应该是一个不错的选择，理论上和数据上都有一定的支持，有待进一步的验证
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Michael8808001的解读：
