導(dǎo)語(yǔ):
攻玉之道,嘗問(wèn)于賢。面對(duì)投資市場(chǎng)的風(fēng)云變幻,華商基金誠(chéng)意推出《華商好基會(huì)》專欄,以期通過(guò)華商基金資產(chǎn)配置部獨(dú)立、專業(yè)的研究視角,為各位投資者提供專業(yè)、審慎的觀點(diǎn),傳播長(zhǎng)期、理性的投資世界觀與方法論,分享合理、實(shí)用的資產(chǎn)管理智慧與經(jīng)驗(yàn)。華商基金立志超越一時(shí)的市場(chǎng)低谷或高峰,努力成為投資者駛向財(cái)富彼岸的忠實(shí)、長(zhǎng)期的伴侶。
正文:
上期講到,類比法的優(yōu)點(diǎn)在于語(yǔ)言表達(dá)形象生動(dòng),具備較高文學(xué)價(jià)值,但在投資方面,它更像是一種以偏概全的投資陷阱,或許應(yīng)當(dāng)果斷舍棄。
那么,可否改良傳統(tǒng)類比法,以使其比較科學(xué)地指導(dǎo)投資?我們不妨嘗試從兩個(gè)方面入手來(lái)思考這個(gè)問(wèn)題。
樣本是否獨(dú)立
第一個(gè)思考是,我們?cè)诎袮類比B之前,可以首先審視A、B兩者是否獨(dú)立存在。
舉例來(lái)說(shuō),在把中國(guó)類比日本20世紀(jì)90年代,再以此后推經(jīng)濟(jì)演進(jìn)趨勢(shì)前,或者在把AI新技術(shù)類比互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),并據(jù)此推演某個(gè)“新蘋果”將顛覆現(xiàn)有的科技巨頭前,必須意識(shí)到,這些樣本本身可能并非獨(dú)立存在,而非獨(dú)立可能就意味著“學(xué)習(xí)效應(yīng)”存在。即中國(guó)可以學(xué)習(xí)日本當(dāng)年的前車之鑒,而現(xiàn)有的科技巨頭們也必然十分重視昔日巨頭折戟沉沙的慘痛教訓(xùn),從而使事物的演進(jìn)方向有望出現(xiàn)與簡(jiǎn)單類比截然不同的走勢(shì)。就比如我們最近看到的,當(dāng)前世界各國(guó)的科技巨頭們都在競(jìng)賽式投入資本,以避免自己在這場(chǎng)潛在科技革命中落伍。
樣本是否夠多
第二個(gè)思考是,如果B包含的樣本很少,甚至很多類比僅有一個(gè)樣本,那么在討論A、B相同點(diǎn)的同時(shí)就不能忽視其他不同點(diǎn)。因?yàn)樵诤芏鄷r(shí)候,導(dǎo)致B最終演進(jìn)結(jié)果的主要因素,可能并非是投資者關(guān)注的A、B相同的那個(gè)因素,而可能是B所具備的、但其他A并不具備的某個(gè)因素。
相反,如果B包含的樣本數(shù)量越多,樣本之間同時(shí)具備某個(gè)其他因素的概率就可能越小,那么投資者所關(guān)注到的這個(gè)相同因素很可能就是導(dǎo)致B最終演進(jìn)結(jié)果的主要因素。
具體該怎么做
如何提升樣本數(shù)量?“經(jīng)驗(yàn)豐富”和“記憶力好”是兩大不可或缺的要素。
理解“經(jīng)驗(yàn)豐富”的重要性,試想一下你對(duì)不同科技領(lǐng)域都有較深入了解,那么你在思考“老牌手機(jī)巨頭被顛覆”案例的同時(shí),就不會(huì)忽略一些國(guó)際醫(yī)藥巨頭在創(chuàng)新藥研發(fā)領(lǐng)域百年屹立不倒的案例。但遺憾的是,人的壽命和精力都十分有限,難以在不同領(lǐng)域均有豐富的經(jīng)驗(yàn)。而好的消息是,得益于科技進(jìn)步,我們?cè)诤芏囝I(lǐng)域已經(jīng)建立起豐富的數(shù)據(jù)庫(kù)和歷史文獻(xiàn),即便無(wú)法親身經(jīng)歷,也可以通過(guò)調(diào)用歷史數(shù)據(jù),來(lái)獲取盡可能多的類比樣本。
理解“記憶力好”的重要性,試想一下你是一個(gè)健忘的人,那么即便你經(jīng)驗(yàn)豐富,也難以調(diào)用大腦存儲(chǔ)的久遠(yuǎn)記憶。但同樣遺憾的是,人腦可能最“擅長(zhǎng)”的就是健忘,即會(huì)逐漸弱化對(duì)久遠(yuǎn)記憶的印象,因此就限制了我們盡可能多地提取類比樣本的能力。不過(guò)同樣得益于科技進(jìn)步,我們可以用計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)特定程序,來(lái)不加遺漏地提取數(shù)據(jù)庫(kù)中所有相似歷史樣本。亦或是借助AI,讓不懂編程的人輕松變身程序員,設(shè)計(jì)自己想要的程序。甚至對(duì)于某些難以做數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的歷史樣本,也可以借助AI語(yǔ)言大模型來(lái)讀取所有歷史資料,進(jìn)而分析哪些樣本符合我們?cè)O(shè)定的特點(diǎn)條件。
本期總結(jié)
以上便是對(duì)如何科學(xué)利用類比法指導(dǎo)投資的一些思考,當(dāng)然在這個(gè)過(guò)程中,會(huì)遇到一些衍生難題,比如對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的購(gòu)買往往是昂貴的,對(duì)編程算法的設(shè)計(jì)往往是枯燥的,對(duì)AI能力的挖掘也是需要技巧的。但可以牢牢記住一個(gè)原則,那就是不要輕信任何基于類比法的外部觀點(diǎn)。作出理性判斷可能很難,但不作非理性判斷相對(duì)容易。
本文來(lái)自華商基金資產(chǎn)配置部研究員李健。
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