2024 年 2 月, 有知有行和陳鵬博士、 Roger Ibbotson 教授一起推出了針對中國市場的資料年報。
我們試圖用中國股票和債券市場的歷史資料去回答以下幾個問題:
1) A股的歷史收益怎麼樣?
2) 這些歷史收益背後的底層規律是什麼樣的, 是否和美股等其它主要市場一致?
3) 這些底層規律, 未來還是否有效? 如何指導投資?
在向大家介紹這份年報的文章中, 我寫下了這樣一段文字:
過去 19 年的中國資本市場資料, 與過去 98 年的美股市場資料, 是否包含了足夠多的事件型別? 這些型別是否可以反映目前我們遇到的情況? 經濟發展是否依然是最重要的任務? 投資者對風險和收益的訴求, 是否依然能透過市場進行實現?
這次是否真的不一樣?
如果你認為這些邏輯依然成立, 那目前的股市低迷, 則是週期性的低估, 也是投資的好機會。
但如果你認為這些邏輯已經被破壞和改變, 那這些資料也不再有任何意義。 」
01
我不知道, 你現在讀這段文字是什麼感受?
我不知道, 你是否還記得一年前讀這段文字是什麼感受?
我不知道, 你是否能分辨兩者之間的差別?
2024 年 9 月的閃電牛, 2025 年初的港股和科技股暴漲, 以及最近一段時間美股大幅下跌帶來的反差, 讓我自己、 一個寫下這段文字的人, 也會對這段話背後的感受有了微妙的變化。
人很難客觀。
世界沒有真相。
因為我們都是用自己的認知, 帶著情緒的墨鏡, 去觀察這個世界、 形成結論、 做出決策。
從這個角度來說, 這是我認為這份資料年報最大的意義:
客觀、 真實、 長期、 記錄。
02
可是, 資料也是人做的。
資料的客觀, 依賴於人是否能儘可能客觀。
在去年釋出這份 SBBI China 資料年報時, 我們收到最多的疑問是:
站在去年那樣的市場環境, 這樣的質疑非常合理。
在今年的年報中, 我們也回答了這個問題。


上面的兩張圖, 分別是 2004 年底 – 2024 年底中國 A 股全市場加權市盈率( P/E) 和市淨率( P/B) 走勢圖。 可以看到, 在過去的 20 年中, 2004 年並非 A 股市場的估值歷史低點。
無論是市盈率還是市淨率, 2004 年底的估值都要比 2024 年底更高。 這也意味著, 在計算長期收益時, 由估值變化所貢獻的收益反而是負的。
這其實又印證了前面所提到的:
我們每個人都容易根據最近的情況和感受, 去對事情做出判斷, 對未來做出預測。 近期市場表現良好時, 我們可能會認為歷史資料被低估, 同時認為未來可能會繼續延續這種漲勢; 而近期市場表現糟糕時, 我們也傾向於認為歷史資料被高估, 同時對未來繼續保持悲觀。
03
在今年的資料年報中, 我們對所有資料進行了更新。

結論依然和去年我寫下的總結沒有任何變化:
各類資產的長期收益都可以戰勝通脹;
股票的長期收益最好;
股票的長期收益, 與經濟發展( 人均 GDP) 走勢相近;
小盤股的長期收益高於大盤股;
長期國債的長期收益高於短期國債;
…
在這些資料和統計規律的背後, 我們可以得到一些更底層的結論:
首先, 投資回報與經濟發展息息相關。
不管是哪個國家的股市、 債市回報都和人均 GDP( 代表了一個國家的平均生產率) 有密切的關係。
其次, 風險和收益相伴相生。
投資者承擔更高的不確定性和風險, 往往是因為他們希望尋求更高的收益和回報。 這種訴求可以透過市場來實現。 」
在去年文章的留言中, 有不少朋友問:
除了長期視角, 這些資料對我們短期的投資操作有什麼幫助呢?
舉個例子。
2024 年, A 股市場低迷的同時, 長期國債和黃金的收益很不錯, 我們應該配置這些資產嗎?
我們可以把 2024 年各個大類資產的收益率和歷史資料進行對比:

在 2024 年, 大盤股、 長期國債、 長期信用債、 黃金的收益顯著高於歷史平均水平。 小盤股、 短期國債和通貨膨脹, 則低於歷史均值。
股票和黃金的波動較高, 但對於歷史波動較小的債券來說, 獲得如此高的收益是很難的。
我們對 2024 年的債券收益進行了收益拆分:
未來還能如此嗎?
如果抱著同樣的收益預期去配置債券, 未來恐怕會獲得類似前幾年 A 股的投資體驗。
至於黃金, 今年的資料年報中我們也加入了對黃金的歷史資料分析。
相信讀完這些資料和解讀, 也會對你是否配置黃金有一定的幫助和啟發。
04
我還想分享一些關於個股投資的有趣資料。
先說統計方式:
從 2005 年到 2024 年, 每隔半年從滬深 300 指數的成分股中隨機選擇不同數量( 1、 2、 5、 10、 20、 50、 100) 的成分股組成一個等權組合, 計算每半年內的組合回報, 並將其連線計算 20 年的組合回報。 每種成分股數量的等權組合模擬隨機計算 300 次, 再統計這 300 次計算的年化收益率和年化波動率分佈。
1) 不同數量的滬深 300 成分股組合年化收益率分佈

2) 不同數量的滬深 300 成分股組合的年化波動率分佈

這兩張圖, 蘊藏著寶藏。
值得每一位做個股投資的投資人盯著多看幾遍。
1) 單壓一隻股票( 俗稱滿倉甚至滿融某股票) 的平均收益率只有 3.92%, 遠低於同期 A 股整體的 9.63%。 當然, 最高組( 90% 分位) 的平均收益高達 15%, 這應該是每一位單隻股票投資者的預期 —— 大幅戰勝指數。 但結果是平均的 3.92%, 以及最差組( 10% 分位) 的 -5.85%;
2) 當你持倉股票增加到 2、 5、 10 只, 平均收益就提升到 6.10%、 7.95%、 9.03%。 你什麼都沒做, 似乎只是隨機增加了持倉股票, 長期收益就提升了;
3) 單壓一隻股票的平均波動率高達 72.89%, 遠遠超過 A 股整體的 55.48%。 同樣, 隨機增加持倉股票, 就能大幅降低波動率;
…
我覺得, 這張圖給我的最大啟發是:
它讓我以自己為原點, 不斷地 Zoom Out( 縮小) , 看到了一個巨大的機率遊戲的全貌, 以及我可能在這個遊戲中的位置。
在這個巨大的機率遊戲裡, 每一個市場參與者都用自己的認知和金錢, 進行著交易。
我們都覺得自己很懂某個公司或者看好某隻股票, 都覺得自己長期一定可以大幅超越指數, 獲得年化 15% 甚至更好的結果, 但我們不知道的是:
我們能覆蓋的股票可能很有限 …
我們對公司的認知可能是錯的 …
股票價格可能已經透支了太多的未來 …
在這個機率遊戲裡, 長期捕捉到偉大公司的人是極少數。
更多人付出了大量的時間、 成本、 以及更重要的, 去應對如此巨大股價波動背後的情緒資源 …
獲得的, 卻是平均遠低於指數的結果。
前面我賣了個關子, 為什麼看似只是隨機增加了股票, 長期收益就能提升?
增加股票的本質, 是降低自己判斷的權重。
未來無人知曉。
大部分時候, 我們都沒有比市場知道得更多。
判斷越多、 越堅決、 越孤注一擲, 結果反而可能更差。
資產配置、 分散投資、 減少自己並不專業的判斷, 把投資委託給指數或者值得信任的人, 花更多時間去更好地生活, 可能才是這個巨大機率遊戲的秘密。
05
以上這些, 只是 SBBI China 2024 年報中的一小部分, 更多內容有待你去發現。
感謝陳博士, 感謝 Roger Ibbotson 教授, 感謝金棟、 港港、 仝仝, 感謝有知有行的每一位夥伴。
我為大家能又一次做出如此高質量的資料年報深感驕傲。
正如去年留言區的一位朋友所說:
時間就在這裡,
事情就在發生,
請你們記錄一切。
這份中國大類資產投資年報, 我們會一直做下去。
我相信, 幾十年後, 當我們回看這段歷史時, 更會看到她的意義。
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