2017 （鸡年）和2018（狗年）的股市让散户心碎。 

2017年，股市见证了小牛市般的上涨，但是许多散户过早出售股票，因此没有在股价顶峰赚到更多的钱。

而在2018年，许多散户认为他们可以在市场调整几次后捞底，而以比2017年低得多的价格买入股票，希望能赚大钱。

但他们的期望被市场证明是错误的，因为市场在他们买入所谓的低价股后进一步下跌。

过去两年，这两组散户的投资情绪真的有点被股市弄得鸡犬不宁。

本益比高=贵？

他们都成了购买高估的股票和出售低估了的股票的受害者。

个中原因，很多时候是因为散户喜欢用本益比作为价值基准来评估他们打算购买的股票的“价值”。当他们看到本益比高于同行或市场时，他们会认为那只股票是昂贵的，反之亦然。

简而言之，本益比是股票的最新收盘价除以过去四个季度的每股净利。（请参考我12月13日的专栏：反璞归真，回到基本）有关本益比的更多信息。

计算风险调整后回报

例如，假设2018年底马银行的收盘价为每股10令吉，而每股净利80仙，但马银行2018年的本益比是10令吉/80仙 = 12.5倍

如果我们在2018年投资10令吉，购买1股马银行，而过后我们每年收取80仙作为股息，意味着我们将在12.5年后收回我们投入的资本或盈亏平衡

用相同的数据从另一个角度来看，投资者的每年资本收益率为8%（80仙/10令吉）。

如果这是风险调整后的回报（Risk Adjusted Return），这可是一个很好的回报率。

我将在以后的专栏中讨论这个主题。

看似便宜或是价值陷阱

另一方面，仅仅根据公司的本益比来买股票可能会陷入价值陷阱。

价值陷阱是一种看似便宜的股票，因为股票一直以较低的估值指标进行交易。

这样的股票吸引许多初级的投资者，因为它的股价相对于股票的历史估值倍数而言似乎便宜。

可是，当投资者以低价购买该股后，该股的价格继续疲软或进一步下跌时，价值陷阱涌现。

尽管如此，如果你还想用本益比作为买卖股票的指标，你可以采用以下的策略来提高本益比的有效性或可用性：

4评估策略

1. 比较它与同一家公司的历史本益比

2. 比较它与国内外同行的本益比

3. 比较它与同行的本益比均值

4. 比较整体市场的本益比

相对于仅看公司当前的本益比，上述本益比的相对水平肯定会给你一个更有意义的数字来评估股票。

投资未来而非过去

问题是，低本益比代表股票价值被低估了，而高本益比是意味着股票价格昂贵吗？

这理所当然的误解，可能是导致许多散户在购买“低”本益比股票后不能赚钱甚至赔钱，或过早卖被认为是高本益比的股票而不能赚到大钱的原因了。

实际上本益比不是一个很好的评估股票方法，原因如下：

1. 本益比反映一只股票的当前价格相对于过去四个季度的每股净利。换句话说，如果你用本益比作为购买股票的基础，你是根据公司过去的财务业绩而不是未来的盈利潜力来做出估价的。

2. 当你买入某只股票时，你认为低本益比是代表该股价值被低估了。而且你假设这公司将来会重复同样好或更好的财务业绩（实际上，你甚至没有基础来做出这个假设，因为你只看本益比而没有真正的了解这间公司的财务业绩和状况）。

3. 相反的，当你看到另外一只股票的本益比较高时，你认为该股价格太昂贵了，因此无意购买。

上面的例子显示，如果你只考虑当前的本益比来决定你是否要买入某只股票时，意味着你不会仔细分析公司过去的表现和忽视公司未来收益的重要性。

如果你总是使用上述方法来决定你是否想投资某些股票，你肯定会错过很多好前景的股票，包括面子书。

在2012年5月，面子书上市的价格是38美元（158.84令吉）。当时的每股净利估计在40美分（1.67令吉）左右，因此本益比达到100倍左右。

对任何用本益比来评估股票的人来说，该股价格太昂贵了。当然，现在你知道你是错过了一个可令你赚钱的机会。

心态要灵活

一般来说，如果公司或行业的本益比低于其他公司或行业，大部分时间都是由于该公司或行业的前景或市场疲软而不是被低估了，反之亦然。

不同的行业有不同的本益比，基本上是由于各自的行业前景和预期的增长率使然。

根据账面理论，我们应该购买相对较低的本益比股票作为投资。

但是，如果你是一个投机者或短线交易者，你需要拥有街头智慧而购买积极交易的股票（尽管本益比较高），因为高本益比表明该股是有更高的人气的。

短期交易只关注交易量和股价的波动性，而不是股票的基本价值。

所以说，能不能在鸡和狗年赚不赚钱不是本益比灵不灵的问题，而是在于你的心态灵不灵活的问题。

除此之外，与其使用本益比，我们应该使用本益比除以预期年均每股净利增长率（PEG Ratio）。通过计算盈利增长，投资者可以更好地衡量他们今天为未来收益支付的股价。 

PEG越低，公司的价值就越高，反之亦然。对于价值基准，PEG提供比传统本益比更好的洞察力。

当然，PEG也有其弱点，特别是对增长率的预测。以后的专栏将会讨论这个主题。