第8章 投资的理性思考(3)

又过了一年，依然是这些长老们和这个弟子，依然是这个仪式，依然是同样的问题，这个弟子的答案是：“圣牌代表着重新开始，意味着未来依然要不断地磨炼和奋斗，更是追求更高标准的里程的起点。”当然这个弟子得到了这个圣牌，但是对他来说，更重要的是得到了那个心中的圣牌。

数学启发

当思维在投资的征途中行走的时候，投资者也会逐渐认识到资金的充足并不代表能笑到最后，统计的缺陷常常让人陷入误区，时滞和失灵是市场指标统计中经常发生的现象。对投资价值的判断经常有很多方法会走向下一步趋近成功的道路，在这个道路上对投资的安全和有效以及风险管理来说常常是需要量化的，需要精密的逻辑性去归纳和演绎。在金融投资中，不确定性是其唯一的确定性，争论的焦点仅仅是计量的科学性和有效性的问题。

在投资过程中，我们会经常地发现不同于一般的思路和逻辑，人们通常同时购买保险与彩票。尽管赢得巨额彩金的概率只有数百万分之一，人们还是常常去买彩票。由于买彩票是吃亏的，原本不应该存在的彩票业却日益红火，于是现实中的彩票业并未因理论上的不合理性而消失。这个被称为“弗里德曼-萨维奇困惑”更加凸显了作为人类的理性也并未去遵循效用最大化，作为复杂的市场系统所能达到的有效性则更加有限。可是，斐波那契数列的一个特性也让我们对技术分析的神秘进行重新考量，在这个神秘的数列中每一个数字和随后的数字相比，会得到一系列越来越接近无理数0.618的数字。在技术分析的应用中，这个数字可以说是最常见的一个数字之一了。

当然数学的启发并不局限于此，在“阿莱悖论”中更加直接地体现了一个令人吃惊的发现，人们经常对区别于某种变化着的参照水平（如现状）的结果更为敏感，这直接对应于心理学认为人们对外部环境的相对变化比对其绝对水平的反应更大，比如温度或光照。圣·彼得堡悖论则从理论上解释了为了取得一次博弈的机会，个人愿意放弃的收入的数量在理论和现实中是矛盾的。一系列的悖论和困惑常常是因为现实与理论分析的严格冲突，但这也是在投资过程中不得不考虑的人类心理因素的作用。

此外，在运用概率的过程中，人们通过不费力地回想出的例子来进行概率推断，结果导致赋予那些易见的、容易记起的信息以过大的比重。尽管可能导致误判，但是，这种可利用性的偏差却随处可见。同样地，一位四次成功选股的金融分析师会被一些投资者认为具有天赋，因为四次成功不可能是一位糟糕的金融分析师的代表作。由此，大家认为其在近期的判断准确性是非常高且值得信赖的。当一位篮球运动员连续三次投篮命中时，球迷们由此就会相信他下一次还能投中。这种在人们心中存在的小样本也会反映人们对样本总体特征的信念，这被称为“小数法则”。可是当这种法则被利用的时候，由此又引出了赌徒谬论，也就是说，不是连着输几次之后就会使赢的机会在本金损失前增大。在这里，我们可以简单地通过一个算法来演示在一定假设条件下的赚钱结果，在任何涨跌概率、涨跌幅度和没有交易成本的情况下，投资是注定亏损的：假设涨跌幅度为a，则在一赚一赔的两次投资后，资金量变为原始资金的倍数为（1+a）（1–a）=1–a2，永远小于1。

最后用一个简单的例子结束，当一天一个企业家和一个金融投资家在华尔街上行走时，他们同时发现地上有100美元。企业家会说：我们快把那100美元捡起来；而投资家却会说：不用捡，那100美元肯定是假的。投资家对企业家的解释是：如果那100美元是真的，别人早就捡了。看似简单的小故事实际上包含了有效市场理论的核心：所有可以利用的信息都会在一项资产的现行价格中得到反映。

研究发现，因为人们通常同时购买保险与彩票，尽管赢得巨额彩金的概率只有数百万分之一，但全球数亿人还是常常去买彩票。因为买彩票是吃亏的，所以理论上应该所有人都不会去买彩票，彩票业应该根本不存在。但现实中的彩票业却并不会因理论上的不合理性而消失，反倒在世界各国持续地存在着。人们在购买保险时表现出风险厌恶，但在彩票投资上却表现出一种风险寻求。这种现象被称之为“弗里德曼–萨维奇困惑”。

假设你有机会玩一次这个游戏：不断掷一枚银币，直到掷出字的一面；如果只用一次就完成了，那你就得1个银币；如果两次，你得2个；如果3次，你得4个；依次类推，到第n次，你得到的是2的n次方个银币。也就是说，在数学的意义上讲，将可能达到无穷大。在这个游戏中可能得到的期望收益和直接获得一个确定性的1万个银币之间，没有一个人去选择进行这个实验，都选择了确定性的1万个银币。因此，玩此游戏可能支付的代价与无穷期望收益之间的矛盾就构成了所谓的圣·彼得堡悖论。这表明，用最大期望收益原则不可能解决一切非确定性（风险）投资决策问题。

工具与现实

作为一个相对的概念，工具的本义是由明确的主体支配的附属物，主体所支配工具的应用目的的不同也会因此对使用者或支配者产生巨大的反作用。投资思维在充满了机会与风险的道路上一直前行，有时候难免在这个过程中需要一些工具用以保护自己或者开拓道路。在投资这个范畴内，工具毫无疑问包括了所有专业知识，无论是基本面的还是技术面的。毫无疑问，每个投资者尽管个个不同，但工具却不可缺少。在投资者应用工具中，有可能带来的反作用就是产生赢利和亏损。不同工具的可靠性和安全性的保证也不尽相同，尽管都存在完善的机会，但是为投资者带来的机会选择的质量却有着天壤之别。工具并不是一个简单的褒贬就能概括的，能够运用工具对每一个在市场上生存和发展的投资者来说在某种程度上已经足够了，当赢利和增长这一投资目的实现能与工具直接相关时，也算是在投资中有了一个称手的武器了。

但是，我们所看到的情况也许并不简单是工具与结果的问题，常常在不同的市场、不同的预期以及不同的使用者的情况下，工具的应用也不尽相同。工具生来并没有错误，因为每个工具的诞生都有着本身现实的意义。太多的投资者在使用工具上的困惑成了一种难以言状的通病，难免我们都需要沉思工具究竟带来的是一种束缚还是一种放松。投资过程的艰辛使得投资者习惯了一种工具带来的轻松，也束缚了开拓的决心和勇气，在不同的境况下，也使得投资者对市场的判断因工具的延展性甚至对工具的理解而显得那么束手无策。那么，是不是在此刻也需要思考我们究竟是在理解市场还是理解工具呢？

工具不是万能钥匙，那么与工具相比，投资者在投资过程中更应该看重的，也是我们投资思维需要思考的，是什么呢？问题的答案就是工具背后隐藏的投资思想。在投资者理解了工具背后的思想以后，对工具的应用是加以个性化的理解与人性的思考，工具在特定的阶段会使使用者思想意图贯彻得更加完美。工具与现实和市场的结合是通过使用者或支配者来实现的，但是结合的基础却是思想的相同，这包括工具中已经凝结的对市场的理解与当时当地主观的基本的现实判断和思考。

齐国有一个喜欢打猎的人，花费许多时间去打猎，结果却是一无所获。回家之后觉得愧对家人，出门又觉得对不起邻里好友。他仔细琢磨为何自己老是打不到猎物，最后才明白是因为猎犬不好。可是因为家里穷，没办法得到好的猎犬，于是他回到自己的田里努力耕种，希望有收获之后便可买一只好的猎犬，等到有一只好的猎犬时，便容易捕获猎物，达成自己成为一个好猎人的心愿。“工欲善其事，必先利其器”，但是应该具备哪些器具，才能善其事呢？这可能是更重要的课题。投资中的工具包括了思想、经验、教训、人脉以及计算机等。

智能化延伸

在投资的初期，投资者过多地参与了基础性的工作，比如统计，其结果的意义远远大于统计的过程给投资者的启发，而同时由此产生的时间成本问题也显得非常突出。常常许多人在繁重的脑力劳动之外还要对一些单调的近似于体力劳动的画图、统计、计算等工作投入大量的精力和时间，后果就是投资者在面对市场的同时不能把工具直接应用于市场。20世纪最大的革命——计算机的出现切实地首先解决了一个工具的应用问题，使人脑在市场中得以解放，思维获得了一种延伸。

也许开始计算机使使用者们仅仅局限于其优秀的计算能力和统计功能，并没有意识到作为一种机械作用的计算机功能竟然成为一种人工衍生智能并在市场中发挥着不可忽视的作用。今天的投资者离开了另一种智能的辅助，面对市场瞬息万变的决策问题就变得目不暇接。投资决策过程与博弈决策以及战争决策具有极高的相似性，对阵双方的胜负不仅取决于双方的综合判断能力，还取决于双方的决断能力，即贯彻已形成决策的决心和能力。计算机作为个体智慧的综合和人类集体智慧的静态复制品，则可利用机器的无理性去面对对手的生理弱点和心理弱点并实现自身的理性。人工智能技术、模糊逻辑决策以及神经网络技术等方面的发展丰富和拓展了投资领域中计算机决策模型的设计方法和手段。

计算机在市场操作中最广泛地应用于交易系统的设计中，一套良好的计算机交易系统必须对投资决策的各个相关环节做出明确的规定，且应符合投资者或使用者的心理特征、投资对象的统计特征以及投资资金的风险特征，即应该具有完整性和客观性。所谓完整性，即对一个完整的交易周期中的各个投资决策点（如进退点、再进退点等）有明确的规定。客观性则是投资决策标准体现的唯一性。通过如此系统就具有了可重复性，而方法论和科学性也在于此。

对交易系统的优化与否则是一个两可的事实，即使优化后的交易系统也存在着一些缺陷，而不优化又容易导致交易系统的落后，于是市场中的变因起了主导作用。我们通常有两类问题需要解决：一类是解决问题的结果和过程完全是合乎逻辑的、可预见的，因此我们只需要对某种条件的刺激自动做出反应，这种情况被称之为精确。另一类问题是我们不能预见的，我们通常不知道是否有适用的规则或不知道选择哪个现成规则来解决该问题，这种情况被称之为模糊。显然，第二类过程是需要智能的。让我们看一看第一类过程是否需要智能。第一类情况可以编程，因为我们知道在预期的情况下对某种刺激该如何反应，或者我们确信通过逻辑可以得出准确的结果。这就是人工智能的工作方式，也是优化后可以达到的效果。可是，在市场中我们发现模糊的情况占了多数。其关键在于交易系统所产生的噪声水平是否达到了预期控制的标准。

常常优化后的交易系统或计算机越来越庞大的功能会让我们产生错觉，并认为人工智能是真正的智能优化配置。我们忽视了智能系统如果没有外部提示或引导则不具备选择规则的能力。当遇到新的、意想不到的和不断变化的情况时，只有高级进化的生命才有这种能力。面对规则的选择是这些生命很普通的经历。于是我们即刻想到了自身，也从而会知道真正的主宰和工具在市场中的地位是不会改变的，即使改变了，也是一种托词。

现代科技与数字化相结合只能解决理性化的问题，并在这个范畴内大大超过了人的能力。但是，人工智能系统或计算机交易系统是用来解决市场决策中感性问题的，其最大的特点是其完全程序化而且不能选择规则。当投资者处于市场当中时，预测不到在某种情况下一项工作开始执行某个程序以实现系统自身的某个目标并不是任何程序的运行条件已经完全满足，因为它有选择规则的内驱力。当然，关键是要避免感性太过而战胜理性。我们人类制定了大量的规则供我们选择，但是非生命人工智能只有一个规则可以运行，尽管这个规则要复杂得多，而且可能要比我们大脑中任何现成的规则都好。

假定一个人工智能系统有不止一个规则，这些规则就应该是相互独立的。该系统就应该具有从中选择规则的能力。关键问题是它如何通过学习来选择、改变这些规则或建立新规则。用程序、灰色理论或相关分析法，还是量子计算机？系统能否建立类似价值观的内在动态平衡机制？我们永远都无法用精确的方法实现模糊的方式。这正是我们世界的深奥之处，这也需要我们的智能和思维得到不断的延伸。