聊聊方法论 —— 从王阳明到笛卡尔 谈谈方法论
一、 价值观大于方法论
价值观是认知事物， 辨别是非， 作出判断抉择的一种取向或标准。方法论则是在这种取向或标准的指导下，认识问题，分析问题和解决问题的一般性原则、理论体系或系统 。价值观， 很自然地， 大于方法论。
二、 从王阳明到笛卡尔
王阳明去世差不多一个康波周期之后， 伟大的笛卡尔诞生了。 现代哲学的奠基人， 方法论的开山鼻祖。 法国人如是评价， “笛卡尔是关在房间里就发现了大自然一切机制结构的钥匙的人，又是那一往无 前觅路走出森林的大名鼎鼎的骑士。 ” 足见其伟大。 笛卡尔的处女作是《方法论》 ， 也译作《谈谈方法》 全名 《谈谈正确引导理性在各门科学上寻找真理的方法》， 点出了关键词 —— 理性， 科学， 真理
1 、 理性 / 良知
王阳明和笛卡尔， 不约而同提到了“良知 ” 。 良知构成了各自学说的基石。 差异在于倾向性， 笛卡尔的良知指向真假， 王阳明指向是非， 善恶。 也就是说， 前者指向理性和科学， 后者指向道德和伦理 笛卡尔关于良知的解释： “ 良知， 是人间分配得最均匀的东西 …… 那种正确判断、辨别真假的能力，也就 是我们称为良知或理性的那种东西，本来就是人人均等的。我们的意见之所以分 歧， 并不是由于有些人的理性多些，有些人理性少些，而只是由于我们运用思想 的途径不同，所考察的对象不是一回事。单有理性是不够的，主要在于正确的运 用理性。 ” 笛卡尔的良知， 即是理性。 这与阳明心学何其相似： “ 《孟子》 云 ‘ 人之所不虑而知者其良知也’ 是非之心， 知也， 是非之心， 人皆有之 ， 即所谓致良知之良知也 无善无恶心之体， 有善有恶意之动。 知善知恶为良知， 为善去恶是格物 ” 笛卡尔不忘叮嘱， “ 行动十分缓慢的人只要始终遵循着正道前进， 就可以比离开 正道飞奔的人走在前面很多” 理性 / 良知， 是价值观到方法论的桥梁
2 、 笛卡尔的天赋观念 —— 投资回归常识
笛卡尔认为， 理性， 人皆有之， 是天赋的， 均等的。 人与生俱来有一些“清楚明白， 毫无矛盾、 一望便知、 一望而知 ” 的观念， 即天 赋观念。 我们常说， 投资回归常识。 （ 彼得林奇的取胜之道 ） 回归常识的过程， 就是运用理性的过程。 这里， 天赋观念说构成了它的哲学基础。
推而广之， 天赋观念可以是常识，商业规律，周期律，产业 insight ， 不一而足。 是为基石。
3 、 科学 / 真理
科学是符合实际的认识。 其衡量标准，笛卡尔认为“是理性，而不是权威，不是道听途说，或者鲁莽武断、 胡思乱想。 只有理性才能获得 普遍的、 必然的 认识。 ” 就投资而言， 真理是什么？就是规律。 什么是规律？就是因果关系 我非常尊敬的一位业界前辈， 在他的一本著作里提及， “要想获得对世界的洞察，并以这样的洞察为基础，获得对世界比较稳定可靠的 预测能力， 我们就必须探索 因果关系 ”
三、 因果关系的探寻 —— 归纳 vs 演绎
先讲一个大家耳熟能详的寓言故事 一个农场里有一群火鸡，农场主每天中午十一点来给它们喂食。火鸡中有一只智 商高的科学家发现了这个现象，一直观察了近一年都没有例外，于是它也发现了 自己宇宙中的伟大定律：“每天上午十一点，就有食物降临。 ” 它在感恩节早上向 火鸡们公布了这个定律，但这天的结果大家都知道了。 这里并不是要纯粹嘲笑归纳法。 我们对事物的认知， 多数来自归纳法。 归纳法常常是认知的基础， 但投资最重要的事， 是要致力于寻找因果关系。 归纳法只是探寻因果关系的中介， 我们需要警惕陷入归纳法的陷阱。 转述西方哲学三句断言： 因果律不来自于经验 运用归纳法的正当性永远不可能从理性上被证明 归纳法既不能给人们以未来的必然性知识，也不能给人们以未来的或然性知识。
最后一句话是索罗斯的老师卡尔波普尔说的。 方法论上的两位宗师， 在这个问题上也是有明显的分歧 培根： 知识只能来自感性经验， 普遍的经验就在个别的知觉之中， 通过整理和排 比， 把普遍的东西从特殊的东西里面找出来。 由此提出 归纳法 。 笛卡尔： 普遍和特殊有性质上的不同， 特殊加上特殊还是特殊， 不能成为普遍， 必须用一种本身就是普遍的东西贯穿进去，才能去伪存真，把特殊的东西统率为 一体， 成为普遍。 由此提出 理性演绎法 。 这并非西方哲学的专利： “非致知则物无所裁， 而玩物以丧志；非格物则知非所用 , 而荡智以入邪。 二者 相济， 则不容不各致焉” —— 说的也是归纳与演绎的辩证关系。
举一个大家都熟悉的例子 —— 摩尔定律： 英特尔创始人戈登摩尔，考察了计算机硬件的发展历程，提出了著名的摩尔定律 —— 同一个面积集成电路上可容纳的晶体管书目， 一到两年将增加一倍。 相应地， 性能提升一倍， 计算机硬件的处理速度和存储能力， 随之倍增。 摩尔定律的提出， 有赖于归纳法。而基于演绎法，可以得到哪些因果关系，为投 资所用， 才是更重要的事情。 比如， 性能上的指数型上升， 意味着单位效用的硬件价格将以加速度下降。 推而广之， “摩尔定律已经成为工业界一切呈指数型增长事物的代名词 ” 。 也就是说， 放松一点条件， 摩尔定律便走出了计算机硬件领域。 来到诸如 LED 、 光伏、 锂电池等新兴产业， 展现出了它的适用性。 下游需求高速增长， 成本快速下降， 仅是这些行业的表观特征。 穿透到底层， 其实可以发现， 产品的物理学特征才是决定产业属性的根本原因。 LED 是半导体， 光伏更是 “ 硅基 ” 的， 锂电池对应的是金属 + 化工材料。 因此前 二者适用性较强， 后者稍弱。 我们想说的是， 这样的推演， 是基于演绎法的。
一个反例 —— 辛普森悖论 (Simpson' s Paradox) 归纳法常常是相关性的研究。 关于相关性， 有一个著名的例子， 即辛普森悖论 “当人们尝试探究两种变量是否具有相关性的时候， 会分别对之 进行分组研究。然而，在分组比较中都占优势的一方，在总评中有时反而是失势 的一方。 ” 考察新生录取率与性别的关系， 究竟男生是否遭受性别歧视？
我们发现， 即使是相关性， 有时候也并不可靠， 更勿论因果律。
四、 一般性原则
我们常说， 投资一半科学， 一半艺术。 科学靠练， 艺术靠悟。 我们只说这一半科学的部分。 投资这一半科学，是方法论上的科学，也是就“认识问题，分析问题和解决问题 ” 而言的
因此， 投资研究的一般性原则， 也逃不出方法论的哲学范畴 1 、 笛卡尔的理性演绎法 4 原则： 普遍怀疑， 把一切可疑的知识都剔出去， 剩下决不能怀疑的东西 把复杂的东西化为最简单的东西 从简单的东西得出复杂的东西 累计越全面、 复查越周到越好， 以便确信什么都没有遗漏 很容易理解， 第一话在谈提出问题，第二句话讲归纳，第三句话是演绎，第四句 话说的是反复验证， 得到因果关系
2、再来看看科学研究的四个步骤
第一步 观察现象， 提出问题 第二步 提出理论， 作出猜想 第三步 从假说和理论出发， 从其内在的逻辑出发， 作出一系列的预测 第四步 系统性地搜集经验、 事实和证据， 并同理论的预测相对照 简明扼要， 逻辑顺序确是如此。
投资研究的现实情况， 或许并不严格遵循以上步骤。 多数情况下， 我们也不太可能有开创性的理论或框架。 但好处是， 我们可以站在前人的肩膀上。
五、 最后 投资并非全然的科学， 所以， 没有“真理”意义上的因果关系。 由此， 基于因果关系的投资决策，但凡有任何一处条件的放松，就意味着必然性 上的损失， 对应的是结果的不确定性。 但， 这也恰好证明了，把最复杂的东西归结为最简单的东西， 以最简单的东西为 准绳进行投资的必要性。 常识， 就是确定性和大概率的好朋友。 如果投资有什么方便法门， 这个算是吧。