加密货币投资的反脆弱补充配置策略：房产还是蓝筹股（币圈深度评七十九）

本文的思考很大程度上源于《西南证券：房价与房租关系分析》。文章源于薛森分享，网上搜索文章名字亦可找到。

反脆弱与配置

在分散中对抗下跌和捕获收益的反脆弱思路古已有之。犹太人祖先的资产配置原则是：三分之一土地，三分之一商业，三分之一现金。如今，桥水全天候对冲的大名更是响彻全球。但我最喜欢的还是塔勒布的办法：90%稳健资产+10%高收益资产。

两类资产的详细配比本文不纠结。我先把塔勒布的策略概括表述为足够应对生活所需和可持续投资的稳健配置+高增长配置。

喜欢塔勒布方案的原因无非三点：

1 加密货币的涨跌动不动就是涨十倍或者跌90%。在这种情况下，想挣够养老钱其实不需要太多本金。投入比重过大，反倒容易动作变形。理性的投资者也不应该为了生活用不到的钱去承受亏光的风险。

2 塔勒布的逻辑足够底层、又足够简洁。

3 长期来看，这个策略护城河会变宽，却没有天花板。

因此，我将花费心力去搭建自己的“加密货币（高收益资产）+配置（稳健资产）”。

加密货币+视角下的房产和高分红蓝筹股

对加密货币+来说，由于币市已经提供了高收益和高风险，所以一定是要找到一种稳定收益标的。要能够长期跑赢通胀，又能不断获得利息。让我在未来很长的时间里做到本金保值，同时，利息追逐加密货币市场里的高收益。本着这个目的，我想要拿购入北京房产和买进高分红蓝筹股作比较。这两个策略的共同特点是：长期看本金亏损的可能性较低，同时有分红收益。（或许还有别的更合适标的，依然保持开放心态去关注）

先说房产

持有房子的收益是房价的涨幅和房屋租赁收入，而机会成本是将买房的钱作为他用的收益。“他用”的具体情况因人而异。对有的人来说，房产是高风险资产，而另一部分人可能认为房产是储蓄。

虽然过去十多年房价房租持续上涨，但数据显示，居住在居民消费中的份额占比并未提升。回看历史数据，会发现包括我国在内的高租售比地区房价房租相关性都比较低，同时房租和可支配收入的相关性比较高。这一点，也在北京市人均工资和房租涨幅数据里得到了佐证。

从社会发展的角度来看，北京未来的租售比有降低趋势，原因：

1 近两年房价下跌，房租上涨。住房不炒大背景下，房价很难大幅上涨，但是房租却能随着收入提高而上涨。

2 现有发展逻辑下，北京城区能够增加的出租房房源有限，现在很多小区用于出租的房子在个位数。而常住人口的数量巨大，每有一个投资性房产变成自住房，就会少一个出租房。供需的平衡很容易被打破。

3 虽然北京公布了人口规划。规划要求北京把人口控制在2300万（2019是2100万）。但是北京历次人口目标都被快速突破。而且，规划同时要求2035及未来，北京的建筑用地不能再增加。我认为建筑用地是一定被限制死的。但北京作为首都、北方唯一超级城市、教育中心，新进人口要经历一个竞争生存空间的过程。过程中强者留下，弱者离开。竞争武器主要是房租的支付能力。在北京投资出租性房产，长期来看，是捕获中国最有活力的行业和人群的获薪能力。

我计算过上百个案例，得出的结论是北京2000年以后建的二手房，租金收益率在1.7%上下。考虑到要想获得这个收益，投入的资金巨大，且必须封锁流动性，目前看性价比较低。但是如果租金涨幅维持在5%，且房价再下行，配置机会会出现。

再说高分红蓝筹股

以中证银行股为例。平均下来年股息率3.9%。a股这些年走的是箱体震荡。如果在低位买进，本金应该风险可控。我的依据：

1 中国的银行都有国家背书，相比其他国家，更大而不倒是共识，更近水楼台是共识。

2 中国的gdp，大概率还要保持高增长一段时间。对国际资本入市的吸引力会加强。北上资金热衷银行股。

3过去200年，美国为例：债券升值1600倍、股票升值103万倍、房产与股票相当。全世界大类资产中，股票于房产的市值也相当。

2018年末我国居民总资产达465万亿元人民币，其中房地产为325.6万亿元，金融资产139.5万亿元。金融资产中，存款约72.4万亿元，保险、银行理财分别为19.3万亿元和18.2万亿元，股票、证券投资类资产约16.1万亿元，信托计划权益6.5万亿，债券0.8万亿元。上述结构表明，我国居民财产70%集中于房地产。

a股过去的年化收益为13%。假设兼顾“住房不炒”（假设房价不涨，忽略房租收益）和“增加居民财产性收入”，且复制美国情况。股市需要相对房市涨四倍。

因此，在此时此刻，我认为银行股相比房产更适合加入加密货币+的配置。在未来两三年，这种判断大概率不变。但是由于我的资金已经被房产和加密货币占用。对我来说，更实际的策略是，在本轮牛市高位卖币完成“足够应对生活和可持续投资的稳健配置+加密货币”的配置。

注意，本文的思考有几个基点：银行不做大规模私有化改革、坚持住房不炒、中国未来保持相对高增长、居民收入继续增长。这些基点大概率维持，也仅仅是大概率维持。

以上。

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编译者/作者：第二个区块

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