什么时候可以相信专家的直觉?

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 11月27日,有专家公开发表的最新观点,其主要观点强调了中国的国运,认为中国未来一定会反超美国,并列示论据如下:

 1.美联储扩表基本是确定性事实,美国要进入前所未有的财政扩张;

 2.(国内情况是)通胀是对冲疫情的后遗症,人民币升值过程还没结束;

 3.从最近三大事件——房地产,互联网垄断,刚性兑付看治理优化;

 4.中国在经济下行中叠加难以克服的通货膨胀预期,注定是一场持久战;

 5.应对风险需要有顶层设计——数据替换砖头;

 6.资本市场与过去完全不同,现在已经进入牛市;

 因此,我们正在见证国祚绵长,未来30年的国运将是资本市场。

 笔者当然希望美好的愿景化为事实,然而多年的市场经验也告诉我们理想丰满、现实骨感之间的落差可能非常巨大。从常识角度看,树是不可能长到天上去的。结构化的行情演绎至今,已经有相当一部分行业的市盈率、市净率已经处于历史的高分位区。因此,相信均值回归与降低预期收益率或许是更为谨慎与务实的选择。

 


 乍看上述专家观点,似乎也有理有据、无懈可击。那么究竟是什么环节出现问题了呢?有别于专家观点,在金融学的问题如果从内部找不到答案,我们就从心理学、社会学的角度来寻求答案。


 相信国运,更广泛的概念是爱国主义,这一描述久已有之,爱国主义也的确能够激发人们的共情。比如巴菲特的投资生涯就贯穿着这一理念,但历史上美国的崛起并没有必然性,如果相信未然历史的概念,那结论就是:人类社会的演进都是博弈的结果。
 从这一角度看,巴菲特的巨大成功仅仅是因为投资生涯契合美国崛起的周期,属于幸存者的案例而已。


 不妨先借用启发法中的代表性(或相似性)来说明国运问题,既然是涉及三十年资本市场的国运,没有人怀疑这是一个系统工程,这势必涉及一系列的环节,由一个个标志性事件来揭示竞争中的最终获胜方。


 因此,我们用每一场博弈来类比竞争中的每一个环节是恰如其分的。


 假定我们在每场博弈中都有九成的胜率把握,当我们把每个环节串联成一个持续的整体时,单个环节的高概率优势就会随着链条延伸而逐渐削弱,只需要经历七个环节,整体的获胜概率将降至48%(0.9的7次方)。


 以此来看,30年的资本市场国运中会经历多少个回合的竞争虽然尚不可知,但直接把美好愿景当成事实显然是过于乐观了。


 行为金融学里,以上被归因于过于自信的偏见。

 现实观察中,人们针对复杂性事物的长逻辑链思考是很容易引发错误的,专家可能不知道他们专业技能的局限,而正是这些未能识别的专业技能局限导致其过于自信。为了避免在未来的研究中重蹈覆辙,我们不仅要知其然,还要知其所以然,因此需要展示思维进程的每一个细节,研究过于自信的偏差究竟是如何形成的。

 丹尼尔.卡尼曼在《思考,快与慢》一书中将人类思维描述成通过两个虚拟系统——系统1,系统2来进行活动的。

 系统1指的是直觉思维的快思考系统,所谓直觉,也是一种认知,当然这种认知肯定会有对错之分;

 系统2指的是严密思维的慢思考系统。古人韩愈所说的“行成于思,毁于随”是对这两个系统是一个很好的提炼,其中系统1对应的就是“随”,系统2对应的就是“思”。

 从以上定义中,理性的人立刻可以判断出系统2要优于系统1。但是这两套系统是人与生俱来的,我们无法抛弃掉系统1。系统1 在我们日常大多数情况下的判断仍然是准确且高效的,系统2 虽然判断准确率高,但速度比较慢,同时它也不是完美的,有些场景它仍无法区分,比如:无法区分哪些场景属于有效性错觉。

 学习行为金融学的主要目的在于将原先仅通过系统1思考的重大决策问题通过系统2再过滤一次,并重新纳入系统1,经过长时间的训练,形成类似巴浦洛夫条件反射般的专家级直觉性观点,并在下次同等场景下直接从系统1中直接调取正确的答案加以应用。

 知道人类的思考模式后,再来说一下自信问题。

 人们自信的来源与以下两点相关:认知放松和一致性。如果我们能很轻松地想到自己想要的那个故事,且各个情节之间并无矛盾时,我们就会很有自信。但是放松和一致并不能保证我们充满自信的观点就是正确的。

 联想机制会抑制怀疑并引发与当前情况相符合的想法与信息。遵从眼见即为事实原则的大脑可通过忽略自己所不知道的事而变得过于自信。因此,许多人容易对没有事实根据的直觉怀有高度的自信也就不足为奇了。

 专家的过于自信与有效性错觉相关,有效性错觉是以强大的专业知识作为背景的,人们却并不会对环境的有效性作出评估。检验专家技能的掌握是有两个基本条件:

 1、一个可预测的、有足够规律可循的环境;

 2.一次通过长期训练学习这些规律的机会。

 当满足以上两个条件时,就可以培养出正确的直觉来了。

 因此,只有在高度有效的情境下,你才可以相信专家的直觉。而高度有效的情境指的就是“一个可预测的、有足够规律可循的环境”。但凡能够被人类以及人工智能捕捉到的规律,只要通过长期训练(或机器学习)就是可预测的场景,也是能体现专家级直觉思维价值的领域。

 可预测场景与系统的复杂度有关,当系统足够复杂,我们不能认清规律的时候,我们要警惕该领域专家的直觉。

 我们现在能够认知的最复杂的情境的边界是棋类以及大部分医学领域。而涉及人类社会复杂体系,即便是依靠机器强大的运算能力也不能够提供简单的解决方案。因为人性是多变的,人群价值观也是多变的,随机部分更多,规律部分更少,处处充满了博弈,而投资领域正是没有被认知规律的场景。

 因此,投资领域问题通常是最难准确判断的。

 正如查理.芒格所说:

 投资并不简单,认为投资简单的人都是傻瓜。

 我们更应该用辩证的思维来看待问题,专家的直觉仅仅只能作为一种可能性,参考一下而已。