投資人有三種風格,其中一種根本稱不上是投資

投資人有三種風格,其中一種根本稱不上是投資
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我們想讓你知道的是

演繹的結果一定正確,但這有一個前提。那就是我們掌握的事實與演繹的過程都必須是正確的。

文:曾晧原

重點

  • 在我們掌握的事實與推理過程都正確的情況下,演繹是必然正確的;但是歸納則不必然正確。
  • 在平庸世界可以放心地用歸納來做出結論;在極端世界則不行。
  • 演繹式投資最好;歸納式投資稍差;至於盲從的,根本稱不上是投資。
  • 我們應該要從客觀、全面的角度去看事情,以降低這些偏誤對我們的影響。
  • 應該用統計學去計算是否有相關。但是,有相關不代表就有因果關係。甚至在投資中,過去有因果關係也不保證未來還會有因果關係。

邏輯是非常重要的。不論是在投資、生活、還是其他各個方面,不管是有意識或無意識,我們都不斷地在做邏輯推理(logical reasoning)。這篇文章整理了我對於邏輯推理的想法,以及介紹我如何在投資中運用邏輯推理。內容包含邏輯推理的簡介、常見的錯誤及應對方式,可能會稍微複雜一點。我會盡量避開數學的部分,只從邏輯上分析,讓大家比較容易理解。

邏輯推理

歸納(Inductive reasoning)與演繹(deductive reasoning)是邏輯上常用的推理方式。歸納是從觀察到的現象去做出猜測,而演繹則是由邏輯及因果關係上去做出結論。舉例來說:

歸納:我們觀察到一隻本來不是紅色的蝦子,煮了之後變紅了。於是做出「蝦子被煮後會變紅」的結論。

演繹:我們已知飲料加糖會變甜,現在往一杯不甜的黑咖啡裡加糖。我們可以推理出「這杯黑咖啡加糖後會變甜」。

在我們掌握的事實與推理過程完全正確的情況下,演繹是必然正確的。但是歸納則不必然正確。這是非常重要的基本觀念。用以上的例子來看,我們根據觀察而歸納出「蝦子拿來煮會變紅」的結論,並不一定是對的。因為在邏輯上(不是常識上),有可能只有我們觀察到的那一隻蝦子煮後會變紅,其他蝦子不一定會。相反的,只要「飲料加糖會變甜」這個規則是對的,且黑咖啡屬於飲料的一種,那我們就可以保證這杯黑咖啡加糖後會一定會變甜。

塔雷伯(Nassim Nicholas Taleb)《黑天鵝效應》中提過一個關於歸納的例子:

「有一隻火雞,每天都有人餵給牠食物。隨著人類餵食給牠的次數越多,牠越來越有把握地做出『這是個友善的人類,他每天都會來餵我』的結論。直到牠被宰來吃的那一天。」

上面說過,演繹的結果一定正確,但這有一個前提。那就是我們掌握的事實與演繹的過程都必須是正確的。以上面演繹的例子來看,我們也必須思考「飲料加糖會變甜」的這個規則,本身是經由歸納還是演繹得出的。不過,我對於演繹而來的知識的信心,還是遠遠高於歸納而來的知識。

平庸世界與極端世界

塔雷伯在《黑天鵝效應》中把各種領域,依照其隨機性分為兩類:平庸世界與極端世界。所謂平庸世界是指當你的樣本很大時,沒有任何單一個案可以顯著改變整體或全部。而在極端世界,單一觀察點就能不成比例地影響整體或全部。舉例來說,如果我們隨機找來一百個人,測量他們的身高,然後計算平均值。接著我們把全世界最高的人的身高加進去,會發現平均值並沒有很大的改變。接著再想像把身高換成財富。全世界最有錢的人的財富可能比那一百人的財富總和還要多非常多倍。所以說,身高是屬於平庸世界;而財富則屬於極端世界。

區分這兩種隨機性的重要性是在於:在平庸世界可以放心地用歸納來做出結論;在極端世界則不行。以上面的例子來看,如果我們想知道台灣成年男性的平均身高,我們可以隨機找來一百位成年男性,測量他們的身高並計算平均值,就可以很有把握地說這個結果跟全台灣成年男性的平均身高很接近。可是換成財富,我們就不能這麼做了。萬一這一百個人中包含了大富豪,那我們算出來的平均值就沒有意義了。

塔雷伯認為(我也同意)投資屬於極端世界。因此,我們在投資中使用歸納的時候要非常小心謹慎。

投資中的歸納與演繹

投資的各種理論或策略等等,可以是從歸納或者演繹而來。我認為可以依照思考方式,把投資人的風格分成三類:

  1. 盲從式:毫無邏輯推理,只是人云亦云。
  2. 歸納式:喜歡舉很多案例來導出或支持其投資方法。
  3. 演繹式:盡量從原理上去導出投資方法。

舉一個例子來跟大家說明這三種不同的風格。相信大部分投資人都同意ROA(或ROE)高的公司比ROA低的好。雖然這三種風格的投資人都可以得出「ROA高的公司比較好」的結論,但是他們是經過不同的方式得出的。

盲從式的投資人是根據「大家都說要找ROA高的公司」而得出這個結論。歸納式投資人的理由是「觀察到很多ROA高的公司之後的報酬率都很好」。而演繹式投資人則是思考ROA真正的意義,然後從邏輯上推理出「ROA高的公司比較好」的結論。(推理出高ROA比較好的過程可參考:ROA的意義與公司的成長性

我個人認為,演繹式的投資是最好的,歸納式的投資稍差一點,而盲從式的甚至根本就稱不上是投資了。所以,我們在運用各種指標、公式、模型等等工具時,應該關注的是這些工具背後的原理,而不是只用舉例來支持。至於人云亦云、完全不自己思考,就更不可取了。

當然,有很多投資策略及理論在一開始都是受到某些歸納而來的想法的啟發。這無可厚非,但我認為這些想法必須經過演繹去確認其合理性。換句話說,我認為在投資中,純粹的經驗論(empiricism)是很不好的。過去的經驗,對於未來的方向或許有一定的幫助。但是你不知道它會不會失靈,或者什麼時候會失靈。

回測(backtesting)資料探勘(data mining)是投資界很常用的歸納。塔雷伯在《隨機騙局》中批評過這兩者。他說:「在隨機的數據中總是找得到一些『型態』。我相信一定存在一檔西方世界的股票的走勢,跟蒙古烏蘭巴托的氣溫走勢有100%的相關性。」我們應該思考,這真的有意義嗎?

正是因為以上的原因,大家可以發現,我很少舉個股的例子來支持我的投資方法(我舉例通常是為了更清楚地表達我的想法)。我更喜歡先了解策略背後的原理,並用演繹去檢視這個策略是不是合理的。支持一個投資策略的,不是過去成功的例子;而是它有一個合理、說得通的邏輯。你無法光用舉例來證明你的策略有效。

我們不能從「過去這樣的股票會漲」,來推斷「所有未來這樣的股票也會漲」。就如同我們不能因為過去看到的天鵝都是白色的,就斷定所有天鵝都是白色的。

我們只看到我們想看的


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本文章內容由「展昭國際」提供,經關鍵評論網媒體集團廣編企劃編審。


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