投资中的最难之处不是聪明,而是放弃你的聪明

一般我们说的聪明人,做事情有一个特点,就是把事情越做越复杂,不断地加入新功能,恨不得解决所有问题。

而apple的系列产品的伟大成功,却是得益于极简主义哲学和美学的指导。

这才是 stay foolish的真意:主动地放弃聪明,主动地给自己做减法。

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从2008年开始,我在量化投资领域的研究,迄今已经差不多有十年的时间。

这十年中,我发现、测试、优化过的策略模型,可以说有成百上千个。

在这个过程中,对于stay foolish这句话,有着很多体会。

一个最深刻的体会,我称之为“天道忌巧”。

我们通常认为,适应变化的速度越快,就越聪明。

我们通常认为,抓住机会的数量越多,就越聪明。

我们通常认为,过去表现越好的策略,就越聪明。

在研发的早期,当我把这种观念带入到量化策略的研究中,却发现等待我的是一个又一个的坑。

用很多人都熟悉的双均线策略举个简单例子。

双均线策略,就是用两根移动平均线作为买入和卖出信号。短期均线上穿长期均线,就买入;短期均线下穿长期均线,就卖出。

这个策略有两个参数,就是两根均线分别计算多长周期的平均数。

一个最“聪明”的做法,便是拿出过去十年的数据,让计算机去把历史上最优的参数组合找出来。

殊不知,这样的参数组合在历史上会有很好的业绩曲线,然而往往一到未来就掉链子。

过去表现好的,在未来并不一定表现好。

在量化投资领域,我们要做的并不是追求的极致的聪明,而是要适当地“stay foolish”。

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这其实就是老子说的大智若愚的意思。

大智若愚,并不是真的蠢。而是知道了各种聪明的做法,依然保持质朴的选择。

这是在知见的基础上,进一步达到了洞见和定见。

单独看这句话,也许还无法做出充分的理解。如果把这句话放到老子的整个思想脉络中去,就会更加清晰。

老子还说过另外一句话:为学日增,为道日损。

翻译成大白话就是说,随着你的知识越来越多,你的道的境界却是越来越低。

何故?

首先,更多的知识会让你变得迷惑。

其次,知识里面夹杂了大量的是非、美丑、高下等相对观念。于是,你学到的知识越多,你的平等心和平常心就越少。你所否定和压抑的东西就越多,你的心,就越难澄明。

大智若愚的意思,是你有能力看清一个针眼,但你却能够主动后退一百步,去看整头大象。

这需要主动放弃你的聪明。

在老子那个年代,想必还没有专门的投资这个职业。

然而他所说的东西,却无比适合投资这个领域,胜过其他一切领域。

原因在于:在投资领域,有一个东西非常之低,远低于其他领域,这个东西叫做——信噪比。

为了说明这个问题,我再次引用塔勒布曾经举过的一个例子。

某一个数据,比如说股票的k线图,当你一年看一次的时候,你得到的信息和噪音的比例,也许是1:1。

如果你每周看一次,你得到的信息总量加大了,但是其中有用信息和噪音的比例,也许下降到了1:10。

如果你每小时看一次,你得到的信息总量进一步加大了,但是其中有用信息与噪音的比例,也许变成了1:100。

换句话来说,噪音的增长速度,远大于信息的增长速度。

于是,你知道的越多,就越迷惑。

网友“金融帝国”曾经提出过一个问题:自然数和偶数哪个更多?

绝大部分人的不假思索的答案是:自然数的数量比偶数要多。因为自然数里面除了包含偶数,还有奇数。

然而换一个角度来思考,我们是不是可以说,每一个自然数乘以2,都会得到一个偶数。所以偶数的个数,并不会比自然数要少。

你发现没有,如果你面对的是一个无限的集合,很多有限集合中的定律便失效了。

在金融市场,影响股票价格的因素可以说是无限的。

在无限的因素面前,一个因素和一千个因素。差别有那么大吗?

多就一定好吗?

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不久前跟几位朋友聚会,聊到了一家大家都很熟悉的公司。

那家公司的创始人是一个很有能力的人,带领着团队从一家小公司慢慢做大,在自己的行业中做到第一,直到几年前IPO上市。

他在上市的时候遇到了A股最好的时光,公司实际募集的资金比计划募集的资金超过了很多。

在当时看来这是一件极其幸运的事,然后几年之后回头去看,却成了一件极其不幸的事情。

一位朋友评价说,自从上市融到了大量的钱以后,那位创始人做的每一个决策都是错。

他的公司急剧扩张,从几百人迅速扩大到几千人,然后又遇到各种问题,最后急剧地裁员、连原来的主业也受到了很大影响。

钱多了,人多了,这看起来是十足的好事,为何反而变成了坏事?

其实这并非孤例,古往今来,这样的例子数不胜数。

我在《优势投资法则》中详细剖析的“冠军魔咒”,也是类似的例子。

钱多了,人多了,欲望开始过度膨胀了,心就乱了。

不断做加法,其最后的结局必然是昏昏然。

所以我们才需要,stay foolish(保持愚笨) 。

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