我的估值图表信息量很大，比较复杂，很多朋友表示看不懂。同时，基于历史数据计算出的结果有很多局限性，需要注意风险。此外，时过境迁，有些关键信息也需要基友注意。所以，我打算分几篇文章简单聊几句估值表中的关键指标和指数。
等权PE
PE非常重要，比 PE百分位（下面会介绍）更重要，请牢记这一点。PE必须和利润增长预期相匹配，利润增长又快又稳，才可以给予较高的PE，否则就是泡沫。
指数PE计算有很多细节需要处理。大家平常看到的指数PE，绝大部分来自金融数据服务商Wind。Wind指数PE的具体计算细节并不公开，大致基于流通市值加权计算。我也有Wind数据，但我还是比较喜欢自己算，这样指数PE发生变化时，我能寻根溯源，而不是一头雾水，只能乱猜。
分析10年历史估值时，我用的等权PE。等权重的意思是，假设指数有100只成分股，我有100元钱，那么每只股票买1元，权重相等。将1元股票能分到的利润加在一起就是指数的利润E，100元除以E，得到等权PE。
等权PE的优点是计算简单，不容易受几只大市值股票影响，给了中小市值成分股更高的权重。等权PE的缺点是，和加权处理的指数不一致。我个人觉得这点细微差距不影响分析结果的大方向。
顺便说一下PB，很多朋友找我要基于PB分析的结果。算PB很简单，但我坚持不提供，首先是因为指标越多越迷糊，越容易让读者选择自己内心认同的那个指标。对于指数来说，等权PE、加权PE、PB的分析结果大方向是一致的，如无必要、勿增实体。另外，随着轻资产新经济占比越来越高，PB的有效性也越来越低。所以，我只提供基于等权PE的长期历史数据分析。
PE百分位（分位）
如果不清楚“百分位”这个统计学基本概念，请先自行Google。
我计算的PE百分位和下面几个指标紧密相关：
计算区间
百分位计算和样本紧密相关，不同取值区间，计算出的PE分位差别很大。我的表格最后一列标注了取值起始日期。一般情况下我取10年历史数据，如果指数成立时间太晚，历史数据太少，则无法收录入表格。10年是一个比较平衡的区间，一方面可以收录更多的指数，时间越早，指数越少；另一方面，市场风格在变化，10年前还没有股改，早期历史数据意义可能也不大。
国债收益
市场无风险利率对投资估值影响极大，我用10年期国债收益率来度量市场无风险利益水平。当10年期国债利率高时，大家买国债就可以安稳赚钱，这时只有股票估值足够低，才能吸引大家买股票。反之，当10年期国债利率低时，以前不怎么吸引人的股票可能也会变成香饽饽。我在计算PE分位时，根据不同时期的国债收益，调整了过去10年的历史PE。
当前10年期国债利率处于历史最低水平附近，比2018年1月时低了约20%，所以我计算出的PE百分位比其他估值表都要低。
表格中的“分位”，当前PE百分位；“上周”，上周的PE百分位，便于大家对比过去一周的PE百分位变化趋势。
PE vs. PE百分位
PE和PE百分位的判断非常复杂，需要结合利润增长趋势一起分析，后续我会结合具体指数举几个例子。这里先给一个非常简单粗暴的框架：
低PE：PE<15; 高PE：PE>30。
低PE百分位：<20%；高PE百分位：>80%。
低PE+低PE百分位：如果利润稳定，是非常好的投资机会。
低PE+高PE百分位：说明历史上还有更低的PE，需要分析一下PE长期较低的原因。但一般来说，除非企业持续衰退，低PE天然更安全一些。
高PE+低PE百分位：陷阱！除非因为技术进步（例如手机普及、移动互联网出现）或者外部条件巨变（例如加入世贸），否则企业利润高速增长难以持续，也就无法支撑高PE。
高PE+高PE百分位：逃命，躲得远远的。
PE趋势图
理解PE和PE百分位后，就比较容易看懂下面这张PE趋势图。
（访问 www.dzkuanke.com，可以在网页最下方看到各个指数的详细趋势图）
从图中很容易发现，上证50在2010年时的PE非常高，导致计算出的高估指引线（红色的80%分位线）偏高。随着GDP增速降至6%，上证50很难再回到那么高的估值，所以我们阅读PE百分位数据时，需要纠正这个历史数据带来的误差。上证50PE在接近红线时，可能就已经接近估值顶峰了。
另外从图中也可以看出，排除2010年的超高峰后，基于10年期国债收益调整后的上证50PE，能较好地标识出在2015年和2018年初的牛市山顶。
图中的浅蓝色利润线，会在后面的文章中解释。
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