Value investing tradisional seperti sedang hibernasi sekarang.
Dulu, Anda akan mencari saham dengan valuasi P/E 10x–12x yang solid seperti $UPWK atau $PYPL, Domino's, Pepsi—atau menyelami saham Jepang yang murah yang diperdagangkan di bawah nilai buku. Permainannya sederhana: pertumbuhan yang lambat, buyback yang stabil, dan apresiasi dividen dari arus kas. Kompounding yang bisa diprediksi.
Sekarang? Anda bisa menemukan perusahaan seperti $ESMT yang diperdagangkan pada 1,8x run-rate P/E—setelah tumbuh pendapatan 605% Y/Y. Satu-satunya perdebatan yang benar adalah durasinya. Berapa lama ini bisa bertahan?
Atau ambil Sumitomo pada 16,2x trailing P/E, dengan tumpukan kontrak AI hyperscaler—mulai dari serat, laser, hingga permainan infrastruktur. Itu bukan sesuatu yang seharusnya disebut "value."
AI telah menciptakan anomali jangka menengah yang aneh. "Value investing" sekarang berarti berburu perusahaan berpertumbuhan tinggi yang sangat salah harga, di mana pasar belum mengejar lintasan laba yang didorong AI.
Buku panduan lama masih bekerja secara teori—tapi setup terbaik saat ini terlihat sama sekali berbeda dari contoh-contoh dalam buku teks dari 5 tahun lalu.
Dulu, Anda akan mencari saham dengan valuasi P/E 10x–12x yang solid seperti $UPWK atau $PYPL, Domino's, Pepsi—atau menyelami saham Jepang yang murah yang diperdagangkan di bawah nilai buku. Permainannya sederhana: pertumbuhan yang lambat, buyback yang stabil, dan apresiasi dividen dari arus kas. Kompounding yang bisa diprediksi.
Sekarang? Anda bisa menemukan perusahaan seperti $ESMT yang diperdagangkan pada 1,8x run-rate P/E—setelah tumbuh pendapatan 605% Y/Y. Satu-satunya perdebatan yang benar adalah durasinya. Berapa lama ini bisa bertahan?
Atau ambil Sumitomo pada 16,2x trailing P/E, dengan tumpukan kontrak AI hyperscaler—mulai dari serat, laser, hingga permainan infrastruktur. Itu bukan sesuatu yang seharusnya disebut "value."
AI telah menciptakan anomali jangka menengah yang aneh. "Value investing" sekarang berarti berburu perusahaan berpertumbuhan tinggi yang sangat salah harga, di mana pasar belum mengejar lintasan laba yang didorong AI.
Buku panduan lama masih bekerja secara teori—tapi setup terbaik saat ini terlihat sama sekali berbeda dari contoh-contoh dalam buku teks dari 5 tahun lalu.
