作为价值投资者，投资行为是建立在一个基本的信念基础上的，那就是股票投资的回报最终来自于企业的价值创造。对于企业合理价值或者公允价值的评估分为三个阶段：首先，对宏观和行业运行规律进行分析，发现投资的长期跑道。其次，对企业经营状况分析，发现企业未来有质量的盈利。最后，对长期利率和历史估值水平进行比较分析，发现股票合理的估值水平，这个估值往往是PE和PB。每一家公司的研究都需要经过这三个阶段的分析，并且需要不时的重新审视，一般是每个季度财务报告公布后进行。
在完成价值评估后，我们就需要确定投资策略和交易规则来实现投资收益。在确定投资策略时，控制回撤风险是重要考虑因素，这时需要构建适当的交易规则，控制风险和实现收益。通过对股票价格交易数据的分析，获得对市场更深入的理解，这是构建交易规则的基础。
投资风险
在进行风险资产投资时，特别是以A股为主要投资标的的股票投资时，控制回撤风险是更为重要的。组合的回撤风险主要来自两方面：一是，股市系统性风险导致组合整体的波动。根据数据分析，在股市出现系统性下跌时，75%以上的股票都会随之下跌。二是，个股波动风险。个股的波动风险并不总是受到公司基本面变化的影响，相反，股价的波动大多来自市场交易本身。
市场研究
根据美国经济学家诺贝尔经济学奖得主Robert Shiller的研究，Shiller收集了19世纪以来美国股票市场的价格和分红数据，并根据随后50年实际的分红支出计算出市场的公允价值。结果发现，1881年以来的股票价格每年波动略超17%，而代表基本面的市场公允价值波动仅有1%。90%的波动都无法用基本面变化来解释。股价大部分的波动主要来自情绪的影响，但是最终波动幅度仍受到基本面决定的合理价值决定。
无法用基本面解释的波动是不是由其他外部因素，如利率波动驱动基本面波动造成的？如果利率波动（债券利率代表市场利率）可以驱动股票基本面波动的话，那历史数据应该显示两种波动之间有正相关关系，但事实上没有。数据显示，名义债券收益率的波动与股票市场回报率的波动相关关系仅为0.02（0为完全不相关，1为完全相关）；而实际债券收益率的波动于股票市场回报率的波动相关关系仅为0.01。
单一数据是噪音
即便新闻结果可以被准确预测，如非农就业数据，历史数据证明，平均而言，单一数据仅对当天的资产价格产生微小影响，对长期走势只不过是噪音。GMO分析了过去20年的非农数据，发现正确猜对数据可以为当天的交易带来0.02%（猜对低于预期）至0.24%（猜对高于预期）的收益。但如果把时间拉长大到1个月、6个月、1年和3年的区间来看，单一数据的影响会被淹没，甚至出现相反的结果。所以对于长期投资者而言，单一数据若对持有头寸不利，并不值得大惊小怪甚至出脱手上头寸，不管单一数据多有分量。
价值和时间的力量
如果不是通过猜数据，赌方向的方式来决定投资，而是根据价格偏离度来投资的话，情况就大不一样。GMO收集了1964年2016年的标普数据，并将买入时机分为便宜时买入，即与基本面估值和历史均值偏离度大时买入（cheap market）和贵时买入，即与基面本和历史均值偏离度小时买入（expensive market）。结果显示，在一天的时间段内，两种买入方式差距很小，仅有0.03%，但随着时间的推移，便宜时买入的优势越来越大。
我们观察到一天的差距仅有微不足道的0.03%，如果将更长时间段按天来分解，每天的影响也仅有2.9到3.6个基点。但随着时间的累计，这些微小的优势会积累成巨大的利润。所以结论是，如果能每次都能预测对数据，每天赚钱，那能一直坚持下来也会成为亿万富翁。但问题是几乎没有人能做到这点。
交易规则
交易规则的核心：股票的买卖基础是公司合理价值。在低于合理价值时逐步买入，在高于合理价值或价值上限时卖出。这样通过控制买卖价格的区间，来控制个股回撤的幅度，同时获得公司合理增长回报。
自平衡策略
投资策略的核心：分散化投资。通过将个股最高持仓比例控制在5%左右，可以有效减少流动性风险和个股集中度风险。同时，结合个股最高仓位控制和个股以合理价值为基准的买卖规则，可以控制整个组合的持仓比例，在整体市场估值较高时，组合的仓位将逐步下降；在整体市场估值较低时，组合的仓位逐步上升。通过分散化投资和个股买卖规则，实现组合仓位的动态调整，最终控制整体组合的回撤。
过去几年市场的大幅波动说明目前的市场远非完全有效。真正的有效市场波动应该很小，充分反映基本面的波动程度。其他投资者在决定是投资风险资产还是安全资产间左右摇摆之时，也为长期价值投资者创造了击败市场的机会。无效市场波动很大正是自平衡策略有效的原因。
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