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专家预测是真还是假?你其实并不很清楚

专家预测是真还是假?你其实并不很清楚

作者: 猴得住 | 来源:发表于2021-07-09 08:39 被阅读0次

    某位基金经理,非常善于忽悠。

    第一周他寄10000封信,预言甲股票的涨跌。其中5000封说涨,5000封说跌。

    第二周,这位基金经理向其中说对的5000人再寄一封信,其中2500封说乙股票涨,2500封说乙股票跌。

    第三周他再向说对的2500人发短信,其中1250封说丙股票会涨,1250封说丙股票会跌。

    最后有1250人,发现这位基金经理连续3次说对了,简直太了不起了。其中有500人真的把钱交给他投资了。当然,如果赚钱是要分成的。

    基金经理拿到钱后会做什么呢?他会给这500个不同的账户各买一只股票,尽量让这些股票各不相同。一段时间过后,股票有的涨,有的跌。

    如果一个人的账户买了一只涨的股票,他对基金经理就会更加信赖,甚至还会追加投资。

    假如碰到一个大牛市,大部分时间里大部分股票上涨概率大大超过下跌。因此,基金经理的这种模式是非常有“钱”途的。

    假如来了个大熊市,大部分股票在大部分时间下跌超过上涨,基金经理也不用负责。

    这可能就是你所相信的专家预测。

    在现实中,我们从网络上、从新闻媒体中可以看到很多专家在做各种金融投资预测,对于牛熊市、个股股价、房价走势、经济增长等各种金融和经济问题做出判断和预测,并且有理有据,看起来很高深的样子。那么,这些专家的预测靠谱么?

    虽然专家的预测不会像故事中“基金经理”那么荒唐,但是也不是很可靠。留心一下就会发现,专家们在不同时间会做出不同的预测,而在市场明晰的时候,他们又会挑选自己之前做出过的正确的判断,而有意或者无意忽略那些错误的预测,以此来证明自己高于常人的预判力。更多的时候,专家会给出一些模棱两可的建议,比如“按照目前的趋势,股市将维持上涨,但是也不排除一些意外因素带来干扰。”这种谨慎的乐观,其实是一种两边下注。当然,有时候专家的预测确实很准确,甚至连续几次给你带来帮助,但是从长期来看,专家的预测常常是失灵的,道理很简单,如果真的持续有效,市场上大多数人就是赚钱的了。

    “股神”巴菲特,他所做的各种成功投资也为人们津津乐道。那么,巴菲特对市场预测的态度是什么呢?一般来说市场预测的目的,是预测出市场的波动,进而控制风险战胜市场。而巴菲特认为,预测市场不但愚蠢而且危险。

    巴菲特在1957年至今的致股东信中,多次谈到了他对市场预测的态度。

    “我无意于预测股票市场,我主要的精力是寻找被低估的证券。”(1958年)

    “我们认为去测量大盘的波动情况并试图预测其未来走势的做法,在长期而言是很愚蠢的做法。”(1963年)

    “我们深信对股票或债券价格所做的短期预测根本是没有用的。预测这件事或许能够让你更了解预测者本身,但对于了解未来却是一点帮助也没有。”(1980年)

    专家的预测精度确实要高于普通人,但是我们也应该注意这样一句话——“一旦有了一定的基本知识,那么更深的行业知识对于提高预测的准确率没有任何帮助”。反而很多时候,通过寻找统计学特征,我们可以更好地做投资。

    诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼曾经指出:“人类在处理复杂信息时呈现出不可救药的不一致。当人们被要求就同一问题做出多次判断时,他们经常会给出不同的答案。”越来越多的研究表明,在面对复杂问题时,一个简单的公式或者系统往往比人类,甚至是专家的判断要可靠的多。

    普林斯顿大学计量经济学家奥利·阿什菲尔特教授通过天气的三个特征:夏季生长期的平均温度、丰收期的降水量以及上一个冬季的降水量——来预测葡萄酒的价格。他研究了1952至1980年期间波尔多地区的气象资料,对照拍卖行的波尔多葡萄酒价格曲线,利用计量经济学上的横截面数据回归分析法,推导出一条葡萄酒品质公式:

    葡萄酒品质=12.145+0.00117×冬季降水量+0.0614×生长期平均气温-0.00386×采收期降水量

    这是一个非常奇妙的公式,投资者把任何产区、任何年份的气象数据代入这个公式,都能推算出该产区该年份的葡萄酒品质,品尝期酒不再是一种必要行为。这个公式有多灵验呢?阿什菲尔特曾在1989年的波尔多葡萄酒刚转入橡木桶不久,就成功地推算出1989年的品质超过1961年;1990年的葡萄采收不久,阿什菲尔特又算出1990年的波尔多超过1989年。

    1952年马克威兹发表了一篇题为《投资组合选择》的论文,该理论框架主要思想是将方差用于量化风险,并以此为基础建立风险—收益分析框架,成为现代投资组合理论的开山之作。

    近年来,传统的MBA不再是华尔街的宠儿,有统计背景、数理能力强的人才反而变得十分抢手。华尔街取才原则的转向,也从侧面反映了金融投资的未来潮流。随着大数据时代的到来,数字已成为传递信息最直接的载体,大量的数学与统计工具将在分析研究中发挥不可或缺的重要影响。

    统计学的基础,就是根据以往发生的情况,来推断下一波事件发生的规律。而这些适用于任何领域并逐渐成为发展的基石,股票市场也不例外。我们知道A股市场经过26年的“新陈代谢”,到2016年12月一共有3000余只股票参与交易,从样本数量及时间长度上来看,都出现了统计学意义。而对于个股来说,不管从短线还是中长线角度出发,只要交易都会有概率的问题。

    投资者应该努力掌握一点统计学知识,逐步建立自己的交易系统,最终符合统计学的要求,形成统计学的优势。当你做到了这一点,你就会发现自己已经具有了独特的投资优势:你的心理状态将会非常稳定,因为在配置一个股票的时候,你就已经知道,你要面对统计学上的结果,不论是有4个股半年内下跌超过20%的冲击,还是一个股一日内涨过20%的喜悦,都能坦然面对。更重要的是,你将学会用统计学的视角来思考和尝试更多的胜率,比如在同样的条件下,低估值的市场,长期收益率更高;稳定分红回购+业绩增长的股票,业务真实性高,胜率高等。

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