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第11章 投机大潮?(2)

整个1906年商品交易价格都在上涨,并且这种情况一直持续到1907年的7月份。银行票据交换显示的总贸易量在恐慌之年来临之前仍然表现得非常活跃,最高点出现在3月份,然后开始逐渐衰退。一直到1907年12月份,铁路公司每月的总收入都超过1906年的同期水平,在4月份增长达到了顶峰。货币状况一直都极度不能令人满意,并没有因为铁路大发展得以改观而满足其需求。在1月份和2月份中,仅仅纽约中心铁路公司和宾夕法尼亚州铁路公司就售出了三年期11000万美元的铁路债券,同时,其他铁路公司也尝试着大规模的财务运作。在后来显示,出于银根紧缩的原因和反铁路公司的情绪,企业兜售给证券发行银行财团的大部分这类证券,社会投资公众拒绝购买。在1907年,大多数南部各州和西部各州都在忙于通过修改铁路收费价位的法案或其他敌对法案。南部铁路公司总裁芬利就是因为违反了这样的法令而被逮捕。阿肯色州试图没收洛克群岛铁路公司的财产。明尼苏达州对大北方铁路公司和圣保罗铁路公司提起诉讼。密苏里州寻求终止被指控为非法的密苏里州太平洋铁路公司、瓦巴喜铁路公司和铁山铁路公司的合并。同时,州际商业委员会也在忙于调查哈里曼铁路公司。罗斯福总统称哈里曼为“不受欢迎的公民”。

货币市场银根不断紧缩,公众对铁路公司和其他投资对象价值的信心不断下降,预示着风暴即将到来。在6月份,由于大量证券卖不出去,一大批债券财团解散。同月,纽约市试图发行2900万美元的债券,但以失败告终。两个月之后,波士顿发行390万美元的债券,但只收到20万美元的出价。同时,政治局面并没有得到改善。对于铁路公司的攻击普遍存在,总统继续倡导激进的方法,美孚石油公司被施以2900万美元的罚款。出乎意料地,农作物的前景一点也不光明,黄金开始流向国外。在这个夏天快结束的时候,商品价格大幅度下降,这在铜市场尤其明显。

历史性的崩溃?

灾难从10月份开始降临。标志性事件是尼克博克信托公司的收购失败,这家纽约大银行不久前的股票价格还超过1000美元。其他许多银行也成了挤兑的受害者,纽约大量小银行倒闭。一度高达125%的利息报价都借不到现金和活期借款,少数信用度极高的商业借款人才可以申请到16%的票据利率。纽约和其他一些城市不得不通过票据交换所发行证券的方式来解决现金短缺的问题。紧随银行、纽约和内地证券交易所的失败之后,是一系列的商业破产。其中最重要的是西屋电气制造公司的倒闭,紧接着发生了贸易瘫痪。除了纽约之外的所有城市的银行票据交换总量———将纽约排除在外可以消除股票市场活动的影响,从而更真实地反映工商业情况———仍然高于1905年10月的水平。大恐慌的影响紧接着就来了。11月,该指标下降了17.6%,12月又下降了19.8%。

大恐慌的结果是严重的萧条,工厂关闭,贸易处于低潮,移民国外暂时代替了移民国内的风潮,破产数量非常之大。商品价格持续下降,一直到1908年,并于该年6月份达到了最低点。直到11月份,以外部银行票据交换总量计量的贸易总量才稍高于前一年同期水平。至于铁路公司的总收入,以上情况出现在12月。生铁的月产量于1907年10月达到最高点,但直到1908年6月,生铁的产量仍然不到最高产量的一半,但从那时开始稳步回升。货币利率缓慢降低,当闲置资本开始积累,经济仍处于萧条时降到了较低水平。之后随着1909年经济轻微复苏,利率又有所提高。大约在1909年年末,各种指标计算结果表明这次的经济复苏达到了顶点。相对于1906年和1907年早期的狂热躁动而言,1909年的繁荣景象是平静的。

股票市场和大恐慌?

追溯完过去50年经济周期的进程,相信所有的商人仍清楚地记得这段历史。

现在,我们再去探索与其相伴的股票市场的周期。在20只活跃的铁路公司股票的价格基础上计算出的道琼斯指数,在1906年1月达到了历史最高点。而在5月份,它又缓慢回落到了该年的低位,但仅仅低于最高点18个点。考虑到旧金山灾难带来的巨大损失,以及要求保险公司销售大部分有价证券以支付总额2亿美元以上的赔款,可以预计到将有更大的下落。但是,股市还是回升到了接近最高点的位置并保持稳定,直到12月份。当月,铁路股平均指数高达137.56点,接近第11月份,之后就急速跌至3月25日的98.27点。那时商业仍然快速发展。4月份股市微弱反弹之后,市场开始沉闷地在一个小范围内波动,这种情况持续到10月份。然后,市场终于垮掉了,11月份的铁路股平均数的最低点为81.41点。可以看到,在出现大的经济衰退之前,股市就发生了更大幅度的下落。工业股平均指数经历的过程几乎与铁路股平均指数一样。20年前,大量的股票投机活动都集中在铁路股上。

股票价格从1907年11月的低点开始,在整个1908年和1909的大半年内稳步并且相当快速地回调。中间没有任何大的间断。铁路股平均数又回到了与最高记录只差几个点的范围内。1908~1909年的牛市顶峰出现在了1909年的4月份,铁路股平均指数达到了134.46点的高位。8月份的工业股平均指数的高位是99.26点,11月份又达到了100.53点。因为11月份铁路股平均数低于8月最高位4.5个点,我们可以合理地认为,牛市的顶点出现在8月。我们已经看到,经济活动的顶峰出现在年末,所以股市的变化再一次比经济活动的变化提前了几个月。

通过对经济周期和股票市场周期的比较,显而易见,可以得出的结论是,两者之间存在着紧密的关系。对于一个希望寻求何时买入、何时卖出的指导的股票投机者来说,很不幸的是,股市的变化要么比经济变化提前几个月,比如在1906年,要么紧随经济变化,比如在1929年,甚至专业观察家也会被骗过。经济的总体状态不会预报股价的进程,除非以明显荒谬的方式,比如大繁荣提供了卖出股票的有利时机,而极度的经济低迷则提供了购入股票的机会。过去的20年中,出现了大量基于特定经济状况指数来预测股票市场趋势的方法,这个题目很大,单独讨论它就需要一章的篇幅。

对长期市场大势的研究将清楚地显示:有能力比较准确地预测总体市场走向的商人将会获得高额的利润,预测的精准度越高,利润就越高。我们可以这样假设,一位投资者于1904年以足够的资金一次性买入铁路股票平均指数中的每种股票各10股;再进一步假设,从那天起,这位投资者每次都正确地预测到股票指数每超过25点的波动,但是动作总是有点慢,以至于他每次的预测都与顶点和最低点相差10点;继续假设,这位投资者在熊市期间将其资本存在银行里;最后,我们假设从1912年开始,他转而投资工业股而不是铁路股。

1903年的熊市的底出现在9月,当时铁路股平均指数为88.80点。1月份,这位投资者认为牛市开始,于是他用19760美元买进铁路股票平均指数中的每种股票各10股。1906年4月,股票市场当时从其最高点跌下来10点,他以总价25672美元售出全部股票。接下来,他退出了股票市场直到1908年1月才又重新进入。当时,铁路股平均指数为91.41点。他的资金可以买进铁路股票平均指数中的每种股票14股,现金结余为77美元。这些股票最终在1910年1月份以均价124.46美元卖出,总价36848美元,最后总的现金余额为36925美元,他将现金全部存入银行直到1915年。在此期间,股票市场波动幅度相对较小。

假想的交易?

1914年股票市场重新开放之后的低位,工业股平均指数为53.17点。根据我们的假设,这位假想的交易商将购买工业股平均指数中的20种股票,每种29股。这将会花去他36639美元,剩余209美元存在其银行账户中。这时,有必要做一点有违于事实的假设,事实上,当时仍然是12种工业股的平均指数,接下来的一年才改成20种。但是,如果考虑这种改变,就会不必要地使得数学计算复杂化,其实对最终结果并没有什么大的影响。第一次世界大战中,牛市最高点出现在1916年11月,工业股平均指数为110.15点。如果这个投资者的股票在接下来的月份里在低10点的价位售出,他将会获得58087美元,存入银行后,银行存款余额变为58296美元,存期为接下来的13个月。

熊市在1917年12月触底,工业股平均指数65.95点。接下来那个月,这位假想的交易商将买入工业股平均指数中的每种股票,各38股,银行存款余额为574美元。他会持续拥有这些股票历经股市迟缓回升的1918年以及大步前进的1919年。在1919年11月,股市波动达到最高点,指数为119.62点。根据我们的假设,这个假想的交易商在几天之内,以低于最高点10个点的价位抛出所持股份,他的银行存款余额升至83885美元。现在,我们也许方便地假设这个假想的对象去世了,把他小笔的财富留给了他的继承人,他们应该对他才干的结果感到满意吧?

投资者与交易商?

如果将那19760美元在1904年1月投资,年利率6%,每季度复利计息,并且利息不断地加入本金,这笔投资截至1919年11月累计总额应为50905美元。

在这期间的大部分时间里,有个实际问题,就是不可能获得6%的投资回报率。

对比16年投资的结果和长线投机的结果,投资的优势往往蒙蔽了人们的双眼。

这个优势由于不需要像计算每股股利和银行存款利息那样计算投机结果而被放大了。构成道琼斯平均指数的股票之所以被选中,主要是因为它们是活跃的投机对象,它们中的大部分都是支付股利的。如果这个假想的交易商在他的资本中加上股利和2%的银行账户存款利息,那将比单纯的市场增值83885美元多得多。

我们的假设需要这个交易商有多大的才干呢?这并不需要他判断选择股票投资对象,只要求他能辨认出大的股市波动。进一步地,需要他在16年中把辨认的结果转变成决策,共8次。比起每几天就要做新决策且要想赚钱就必须达到75%的正确率的短线操作的投机商,很明显,在16年中正确判断8次要容易得多。而且,像那个假想的交易商那样做长线投机,不需要像一般投机人那样日常付出大量的时间和精力。

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