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第2章 不靠谱的专家：赢得出色业绩的障碍
真理的问题在于它令大多数人感到不舒服，而且往往十分乏味。人们所寻求的是那些更有趣、更愉快的东西。
——H.L.门肯
不只是华尔街的投资者，每个人都会做出错误的决策。会计师必须就一家公司的可信程度提出意见；大学管理人员必须决定接受哪些学生攻读研究生项目；心理医生必须判断一位病人是患了神经疾病还是精神疾病；内科医生必须判断病人是否得了肝癌；更常见的是，赛马的赌注登记经纪人必须确定赛马让步赛的胜者。
所有这些活动都需要专家预测结果。在我们的生活中，这些行为每天都在发生，构成了我们日常生活的基本内容。预测一般有两种基本形式。最常见的是比较一系列可能的结果，这主要通过个人的知识、经验及常识来得到相关结论。这就是所谓的“分析式”或“直觉式”的决策分析方法，也是大多数传统的主动型基金经理做出投资决策的方法。股票分析师可能会认真研读一家公司的财务报表，与公司的管理层面谈，与公司的客户及竞争对手谈话，最终对公司的运行状况及长期的发展潜力做出整体的预测。研究生院的管理者可能会使用大量的数据（从本科的平均成绩到面试的情况）来确定是否接收某位申请人（求学者）。这一类判断过程取决于预测人的敏锐性。心理学家所进行的无数研究表明，当人们面临海量数据时，他们的大脑会创造出认知捷径来帮助其决策。这一认知捷径被称为启发法（heuristics），这也是许多凭直觉判断的预测者在进行大量复杂决策或预测时所依靠的一种经验法则（rule of thumb）。
另一种决策方式是所谓的计算法或定量分析法（quantitative）。使用这种方法，预测者不做任何主观判断，也不依赖于经验法则的启发法，而是利用依靠实证方法获得的数据与相应结果之间的关系得出结论。这种方法完全依赖于运用大样本数据求得的关系，数据已经过系统分析及整合。它类似于第1章所介绍的结构化投资组合选择过程。研究生院的管理者可以设计一种模型，确定本科平均绩点与研究生院的成功申请者之间的高度相关性，然后制定一个标准，仅录取那些满足既定条件的学生。投资基金经理或许依赖于一种股票选择方法，该方法使用长期的实证分析（与本书中所使用的方法类似）已经证明了它在50年（甚至更多年）间的有效性。在大多数情况下，我们更倾向于那些定性的、依靠直觉的方法，但在大多数情况下，我们都错了。
人类的判断力是有局限性的
大卫·福斯特（David Faust）在他具有创造性的著作《科学推理的局限性》（The Limits of Scientific Reasoning）中写道：“人类的判断能力远比我们认为的有限，我们处理或解释复杂信息的能力之低微，实在令人咋舌。”通过对各个领域的专业人士的研究，从医生对病人进行诊断，到专家对学习或军训成绩的预测，福斯特发现，人类的判断始终赶不上简单的数学模型。与传统的投资基金经理一样，大多数专业人士都无法战胜那些被动实施的经时间验证的公式。
另一位研究人员保罗·米尔（Paul Meehl），在其1954年的著作《分析预测与统计预测：理论分析与文献综述》（Clinical versus Statistical Prediction:A Theoretical Analysis and Review of the Literature）中，首次全面比较与研究了统计预测（类似于系统的实证方法）与分析预测（类似于依赖直觉且传统的启发式方法）。保罗·米尔回顾并比较了20项和分析预测与统计预测有关的研究，这些研究主要分为3类：学习成绩、电休克疗法的效果、罪犯的累犯倾向。米尔发现，在几乎每种情况下，简单的数学模型都胜过人类的判断。比方说，在预测大学生的学习成绩时，一个仅仅依靠高中的平均成绩和某个能力测试（如SAT考试）结果做出预测的模型，比几所大学的录取工作人员更准确。罗宾·道斯（Robyn Dawes）在其著作《纸牌屋：建立在错误认知之上的心理学和心理治疗》（House of Cards:Psychology and Psychotherapy Built on Myth）中，为我们提供了更多的启发。他引用了另一位研究人员杰克·索耶（Jack Sawyer）的研究成果。索耶回顾了45个对分析预测与统计预测进行比较的研究并发现：没有一个研究认为依赖于直觉的分析方法（这也是大多数人使用的方法）优于统计方法。此外，索耶还提到了这样一个例子：人类专家比模型拥有更多的信息，并且在做出预测之前就知道了应用定量模型所得出的结果。即便如此，数学模型还是能高出人类专家一筹！
心理研究人员L.R.高德伯格的研究更进一步：他提出了一个简单模型，这一模型根据“明尼苏达个性目录”（MMPI）[1]来确定某个病人罹患了哪种疾病。这一模型的准确率达到了70%。他发现没有哪个人类专家能达到这一水平（人类专家最好的成绩是67%）。考虑到人类专家的准确率可以通过训练提髙，高德伯格向这些专家提供了300份综合个性目录的档案及相关模型结果的准确率。即使经过这一训练，仍然没有哪个人类专家能够达到70%的准确率。
问题出在哪儿
看起来，问题并不在于人类专家缺乏对相关领域的了解。有一份以病理学家为考察对象的研究，要求他们在已做出何杰金氏病（一种癌症）的初始诊断的条件下，对病人的生存时间做出估计。这一研究发现病理学家预测的准确率远远不如一个简单的数学模型。奇怪的是，该模型使用的判断标准与这些专家认为具有预测价值的标准是一样的。这些人类专家不能正确地使用他们自己的观点。他们使用的是正确而有洞察力的标准，但不能利用好这一标准的预测能力。人类专家所表现出来的低下的预测准确率，其原因在于他们自身，而不是他们所具有的知识。
为什么模型胜过人
在一个很有名的卡通片里，沃尔特·凯利（Walt Kelly）笔下的波哥（Pogo）告诉我们：“我们发现敌人了，那就是我们自己。”这句话很好地描述了我们所面对的难题。模型之所以能胜过人类，是因为它们一次又一次坚定地按照同一标准做出判断。在几乎每一种情况下，模型表现更好的唯一原因就在于，它们得到了始终如一的遵循和应用，从不左右摇摆。模型从来不会意气用事，它不会和“配偶”吵架，永远不会夜夜笙歌，永不厌倦。它们不认为生动有趣的故事一定胜过海量的统计数据。它们没有自我，没有自尊心。它们的目的也不是为了证明任何东西。如果它们在现实中参加任何人类聚会的话，那可真是没劲透了。
另外，人类则有趣得多。与不动感情地研究大量数据的行为相比，带有感情色彩地做出反应，或是在处理问题时加入个人的因素则更加自然，也更有趣！人类会自然而然地从有限的个人体验中总结规律，从这一小样本数据中概括出启发式经验法则。人类十分善变，总是反复无常，这让我们觉得更有趣味，但大大降低了人们成功投资的能力。在大多数情况下，投资经理与前面提到的学校的管理人员、医生、会计师一样，倾向于使用依赖直觉的分析预测方法。他们采取相同的方式：对公司进行分析、与公司管理层面谈、与客户及竞争对手谈话等。几乎所有的基金经理都认为自己更聪明、知道得更多、更懂得如何选择合适的投资对象。但是他们中70%的人总是持续地输给标准普尔500指数。这些基金经理对自己过度自信，相信自己比华尔街的所有人都更聪明，更有见识，他们是过度自信的牺牲品。在过去60年里所做的研究表明：在海量数据的基础上构建的简单数学模型总是能战胜传统的基金经理，可是基金经理却不愿意承认这一简单的事实，坚持认为这一规律只适用于其他投资者，对自己毫无影响。
看起来我们每一个人都认为自己在平均水准之上。遗憾的是，这在统计学上是不可能的。但是，在测试人们对他们的能力的看法时——人们通常被要求对他们的驾驶能力进行排序——几乎每个人都认为自己的能力排在前10%～20%。有人可能会认为这只是一个无伤大雅的小毛病，经过严格训练的专业人士不会犯这样的错误。然而，牛津大学的尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）教授在他的文章《存在风险：人类灭绝的场景及相关风险分析》（Existential Risks:Analyzing Human Extinction Scenarios and Related Hazards）中写道：“即使受教育程度很高的人也存在着偏见。据一项调查显示，几乎半数以上的社会学家认为他们可以排在其研究领域的前10位，94%的社会学家认为他们的工作成果超过其同行的平均水准。”在他1998年发表的一篇文章《业余投资者的心理》（The Psychology of the Nonprofessional Investor）中，诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）这样写道：“与判断和决策有关的认知偏误有时也被称为认知错觉。不同于视觉错误，直观推理的错误很难消除……仅仅学习与错觉有关的知识并不能将其消除。”卡尼曼继续写道，与我们上面所提到的投资者一样，大多数投资者都是过度自信、过度乐观的，很容易形成控制错觉（实际上并不存在）。卡尼曼还指出，投资者很难纠正其错误看法的原因在于，他们还会犯“事后诸葛亮式的偏差”（hindsight bias），卡尼曼对这一名词做如下解释：“心理学的证据显示：在事情发生之后，人们很少承认自己事前对事情发生的概率判断是错误的。当人们对其早先估算的事情发生的概率进行夸大时，大多数人其实心里明白他们是在撒谎……由于存在着“事后诸葛亮式的偏差”，即使是最好的专家也很难预测的事件，在发生后却被认为是顺理成章的事情。”
如果你很难理解卡尼曼的看法，那你就回过头去看一下有多少“专家”在2000年初期认为纳斯达克市场会崩盘，与之相对应的是，现在又有多少人认为这一崩盘是不可避免的？你还可以到图书馆去浏览一下从2007年夏天开始的《商业期刊》，有谁提前对即将发生的房地产及信贷市场崩盘、自大萧条以来最严重的“股灾”发出了警告？2008年1月，有哪个华尔街的顶级分析师团队、经济学家、市场预测人士、股票投资人或基金经理预见到：在不到两年时间内，贝尔斯登银行会因挤兑而被迫以其账面价值的很小一部分被出售给摩根大通银行？谁会预见到一家有着156年经营历史的投资银行（雷曼兄弟公司）会以破产告终？谁会预见到美林证券——一家有着“闪电部落”（Thundering Herd）美称的投资银行，为避免破产，被迫出售给美国银行？谁会预见到高盛公司与摩根士丹利公司——投资银行之王——会被迫宣布转型为普通的银行？我猜，无论你多么努力地去搜寻，你都找不到这样的预警。在金融危机爆发之后，我们看到大量的书籍、文章及文件连篇累牍地讨论这场危机，许多人宣称这次危机是不可避免的。他们是典型的事后诸葛亮。
此外，即使是那些使用数量化选股工具的投资者仍然会摇摆不定，首鼠两端。在2004年9月16日的《华尔街日报》上，有一篇题为《成功的选股，失败的基金》（A Winning Stock Pickers Losing Fund）的文章，作者是杰夫D.奥普戴克（Jeff D.Opdyke）与简J.金姆（Jane J.Kim）。文章主要与价值线投资咨询公司有关，这家公司是业内顶尖的独立股票研究机构，有着非凡的长期投资成功记录。据《华尔街日报》报道：“这家公司旗下还有一家共同基金（价值线基金），它在华尔街也算是一个异类，其收益率十分糟糕。根据投资研究公司提供的数据，投资者根据价值线公司提供的选股方法进行投资，其截至12月的5年期累计收益率接近76%。其间还赶上了这一时期最糟糕的一波熊市[2]。与之相对应的是，价值线基金（成立于1950年，是美国历史最悠久的基金之一）在同一时期的累计损失为19%。这一巨大的反差主要在于：尽管价值线基金的名字中含有‘价值’二字，它其实并未严格遵循其母公司在每周发布的投资建议。”换言之，基金管理者无视自己公司的数据，认为它们可以改进其数量选股过程。文章进一步指出，另一家封闭式基金——第一信托价值线基金，仅仅盯住价值线投资咨询公司，其收益也和这家研究机构的收益非常一致。
基本比例是枯燥乏味的
许多投资者（也包括那些使用传统的依赖于直觉的预测方法的投资者）很难克服人性的弱点。他们使用不可靠的信息，一会儿在组合中纳入某只股票，一会儿又将其剔除，尽管在这两种情况下，与股票有关的信息并未发生变化。人类的决策出现了系统性偏差（systematically flawed），原因就在于我们倾向于凭一时的意气做出反应，在于我们喜爱个性化、丰富多彩的故事，而不是枯燥乏味的基本比例（base rate）。基本比例是最具说明性的一种统计指标，它相当于平均数。比方说，假设某个城镇有100 000人，其中有70 000人是律师，30 000人是图书馆馆员，则该城镇律师的基本比例为70%。在股票市场中，基本比例告诉我们某一类股票（如高股息率的股票）的走势将会如何，以及确定股票类别的变量对未来有何一般性的预测。我们发现，自从1996年本书第1版发行以来，我们所研究的各种影响因素的表现都具有持续性。记住：基本比例无法告诉我们某个股票类别中的某只个股将如何表现，它只能告诉我们具有高股息率（或是被考察的某种影响因素）的股票总体将如何表现。
大多数运用统计手段的预测方法都使用基本比例。例如，在大学本科平均基点高于3.5的学生中，有75%的人会在研究生阶段取得好成绩。吸烟者得肺癌的可能性比不吸烟者高两倍。根据数学图表，70岁的美国人预计可以再活13.5年。在1964～2009年的滚动10年期里，低市盈率股票的收益率在99%的时间里战胜了市场平均水平。预测未来的最好方法，就是利用从大样本中得出的基本比例。但是，无数的研究表明，人们只有在缺乏描述性的资料的时候，才会充分利用基本比例。举个例子，人们被告知在100个人中，有70个律师和30个工程师。在没有进一步信息的情况下，当他们被要求猜测随机抽取的10个人的职业时，人们会利用基本比例的信息，回答这10个人都是律师，这样做可以在最大程度上确保他们的正确性。
然而，在加入没有价值的描述性信息时，比方说，“狄克工作积极，在同事当中很有人缘，他30岁，已婚”，人们就会在很大程度上忽略基本比例而更容易依靠他们对某人的“感觉”做出判断。他们确信自己的独特感觉会帮助他们做出更好的判断，即使加入的信息毫无价值。我们之所以倾向于使用描述性的信息而不是没有人情味的统计数据，原因在于前者更好地代表了我们的个人经验。当某种有成见的信息被加入时，比方说，“狄克30岁，已婚，他对政治问题及社会问题不感兴趣，在闲暇时有许多爱好，如做木工活或是解数学谜题”，人们将彻底忽视基本比例而认为狄克一定是个工程师，尽管他是一个律师的概率有70%。在过去，这一偏差在对一系列实验目标所做的研究中得到了一次又一次的证明。人们总是首先根据他们的个人经历及直觉做出预测。
很难指责人们会犯这样的错误，因为基本比例是枯燥乏味的，而人的经历却生动而有趣。只要某家公司背后有一个非常令人激动的“故事”或概念，人们就可以花100倍公司盈利的代价来购买它的股票，而不去想在1964～2009年的所有滚动的10年期里，高市盈率股票的收益率超过市场平均水平的年份只有35%。这些故事是如此的诱人，大家都很愿意接受它们，而把基本比例置之脑后。
个体与整体
人性的特点决定了他们几乎不可能不理会个别例子的具体信息，而去依靠那些来自大量案例中的抽象结论。我们感兴趣的是这家公司或这只股票，而不是这类公司或这类股票。大量的数据对我们毫无意义。在进行股票投资决策时，我们几乎总是分析每一只个股，而很少考虑整体的投资策略。如果和某只股票有关的概念足够诱人，我们就不会去理会基本比例提供给我们的与股票整体有关的信息。
假设人寿保险行业也按照这种个别案例个别处理的方式进行运作，情况又会怎样？一位保险代理人会到你家里拜访，和你面谈，了解与你的配偶及子女有关的情况，然后根据他对你的主观感觉或印象做出决策。有多少本应获得保险的人会被拒绝，公司又会损失多少保险费用？反之亦然，本来不应获得保险的人反而得到了保险，这是因为，尽管有保险精算模型的结论，保险代理人却感觉这个人与众不同。保险公司将由于额外的赔付而承担上百万美元的损失。然而，保险行业的利润如此之高的原因在于，它们仅仅依靠保险精算模型的结论来确定保险范围及保险费率。保险精算模型是在海量的人口死亡率数据的基础上发展起来的，这一死亡率数据根据一些潜在的特征（如体重、家族病史、血液检查、血压、抽烟和饮酒习惯及历史记录等）推算出来。
这些数据将告诉你一个庞大人群的预期集中发展趋势。如果你现在是33岁，没有心脏病或癌症的家族史，不抽烟，适度饮酒，血压正常，血液检查结果良好，你获得低保险费率的可能性就相当大。为什么？因为人口死亡率精算模型显示你早逝的概率非常小。这意味着保险公司应当从所有33岁的人身上赚钱吗？不，某些健康的年轻人可能会因遇上某些概率非常小的特殊事故而身故，但绝大多数的这类群体会继续活下去，并继续向人寿保险公司支付保费。
在股票投资中，如果我们从个股的角度而不是从总体投资策略的角度去行事，也会遇到同样的问题。具体股票具体分析的方法会严重地损害投资的收益率，因为这一方法肯定会导致有相当多的投资决策包含个人的感情色彩。这是一种十分不可靠、非系统的投资方式，但它是人们应用最普遍、最愿意接受的投资方式。在本书第1版发行以来的13年中，我已经就这一研究成果做了上百次演讲。当我告诉听众，低市盈率股票的表现总是远胜高市盈率股票的时候，我发现他们总是频频颔首。他们认可这一点是因为这是一个简单的事实，这从直觉上就能说得通：折价购买股票总会比高价购买股票获得更高的收益。但当我给出满足这一标准的某些股票的具体名字时，他们的行为明显发生了变化。他们会举手发言，“这就是一只烂股票”或者“我憎恨这个行业”，这仅仅是因为我向他们提供了股票的具体名称，而他们对这只股票又有着根深蒂固的偏见而已。即便我们已经意识到了这种偏误，要克服这些个人情感因素的干扰也是一件非常困难的事情。
偏好于个人经验
我们总是过多地依赖个人的经验，而不是那些冷冰冰的基本比例。在这方面的一个极好例子就是1972年的总统选举。那些对乔治·麦戈文（George McGorern）在全囯的竞选活动进行追踪报道的记者一致认为，即使他不能当选，获胜者的得票数也不可能超过他的得票数的10%。尽管这些记者完全了解，麦戈文的支持率在民意调查中落后整整20个百分点，而在此前的24年中，各大主要民意调查的错误率从来没有超过3%。这些嗅觉敏锐、才华出众的人之所以会挑战基本比例，就是因为他们过于相信自己“实实在在”的个人经历，他们目睹了那些支持麦戈文的人，感受到了他们的热情，并且相信自己的感觉。股票分析师的工作在很大程度上与此类似，如果一位股票分析师对一家公司进行了实地考察，并且对公司总裁进行了访谈，那么他有可能无视那些证明该公司不宜投资的统计数据。因为公司总裁很可能会对将其进行成功的游说，告诉他尽管从一般的角度来看这些数据是对的，但是并不适用于他们的公司，他还会给这位分析师讲许多精彩的故事。从社会学的角度来看，这位股票分析师对生动鲜明的证据赋予了过多的权重，而对那些冷冰冰的统计数据赋予了过低的权重。
投资者总是这样做，我的一位同事告诉我的一个故事清楚地说明了，这样的做法总是会带来灾难性的后果。在2001年召开的一次投资会议上，一位重仓安然公司股票的基金经理被反复问及安然公司到底出了什么问题。那时，安然公司的股票价格已经从2000年8月的每股90美元的高点下跌至每股40美元，投资者想听听这位基金经理对公司未来的看法。这位经理回应道，他认为安然公司一切正常。实际上，他刚刚参加了一场安然公司CEO举行的家庭烧烤，在这次聚会中，许多公司高管都出席了，向他保证安然公司各方面都很好。这位经理继续说道，听了他们的解释，他如释重负，并购买了更多的安然公司的股票。在2001年末期，安然公司申请破产，其股价跌至1美元。显然，这位基金经理过于依赖故事及私人关系做出判断，他被这些因素所蒙蔽，对事实视而不见。他与那些公司高管（他们中的许多人都被控犯了证券欺诈罪及其他的管理舞弊罪）之间的关系让他对那些市场已经发现的事实（安然公司已经病入膏肓）视而不见。
还有许多类似的例子可以证明这一点。按照巴顿·比格斯（Barton Biggs）在其著作《财富、战争与智慧》（Wealth,War and Wisdom）中所写的那样：“有充足的证据表明，所谓的专家只是通过直觉进行预测，他们的成功率低于50%。‘在预测多种可能的结果时，他们的成功率甚至赶不上那些向股票版扔飞镖的猴子’。”他所进行的研究没有使用小样本数据，而是包含了294名专家在多年中所进行的82 361个预测。这本书的结论是，分析师所犯的大多数错误在于他们依靠直觉与情感启发法做决策。不只是比格斯有这样的看法，詹姆斯·蒙蒂尔（James Montier）在《价值投资：通往理性投资之路》（Value Investing:Tools and Techniques for Intelligent Investment）一书中这样写道：“我反复研究的一个主题是我们无法预测未来，没有丝毫的证据表明我们可以预测未来。当然，这不会让大家不再预测未来。去年，我们量化分析团队中的成员瑞·安图尼斯（Rui Antunes）研究了分析师的短期分析能力，研究结果很不乐观。24个月的平均预测错误高达94%，12个月的平均预测错误为45%。”
菲利普·泰特罗克（Philip Tetlock）在《专家的政治判断》（Expert Political Judgment）一书中这样写道：“人类的预测往往无效，这是因为他们在骨子里是宿命论者，他们讨厌利用概率策略来预测，因为这意味着错误不可避免。”换言之，即使理性的行为应当接受我们不总是正确的这一现实，按照基本比例来预测，我们总是依赖短期的预感，拒绝使用经长期验证的证据，那么成功的希望非常渺茫。
对股票市场来说，许多人认为，在与公司管理层会面后，分析师也通常会形成对他们个人才能的看法，并对他们的预测结果更为自信（也可能因此而更加不自信）。即使事实证明他们的预测结果是错误的，分析师也通常会坚持他们的观点。想象一下那些在20世纪90年代末的投资者吧，他们主要依据对市场的最新的个人体验进行投资决策。对这些依赖直觉的投资者来说，市场上唯一值得投资的股票是那些高科技股票及大盘成长股。他们所有的人生经历都表明，这一次不一样了，一个“新纪元”已经出现，只有那些不相信历史的人才能在未来取得成功。这些投资者中的大部分在2000～2003年的股市崩盘中始终坚持这一信念，始终确信市场即将发生反转。仅仅过去了两年半，这些倒霉的依赖直觉的投资者就知道了这次没什么不一样。实际上，在经历了2008～2009年年初的巨大损失后，这些投资者又开始追求那些新的口号，许多投资者开始追捧这样一种概念，即2009年3月之后，熊市已经见底，市场即将进入一种“新常态”（new normal）。支持市场即将进入新常态的投资者认为，市场在未来的收益率将注定令人失望，投资者应当再一次忘记历史，根据市场的短期情况改变其投资行为。我认为在几年之后，当下正流行的“新常态”这一口号同样会被人们遗忘。尽管经历了这一切，大多数投资者仍然对他们的预测能力坚信不疑。
简单与复杂
此外，我们还偏好于那些复杂、人工的东西，而不相信简单、朴实的东西。我们确信，一个成功的投资者必须具有非常复杂的能力，一种可以正确判断一系列变量并且据此采取行动的能力。亚历克斯·巴弗勒斯（Alex Bavelas）教授设计了一个非常有意思的实验，他让两名实验者（史密斯和琼斯）分别面对两个投影屏，他们无法看见对方，也不能相互交流。他们被告知，这一实验的目的是让他们学会如何区分健康和有病的细胞。学习的方法是反复试错法，即他们面前分别有两个标明“健康”和“有病”的按钮及两个标明“正确”和“错误”的信号灯，每当屏幕上出现一个细胞，他们就猜测它是健康的还是有病的，然后按下相应的按钮，接下来，他们面前的信号灯会亮起，告知其所做的猜测是否正确。
这里需要解释一下：只有史密斯会得到真实的反馈。如果他猜得对，他面前“正确”的灯就会亮；如果他猜错了，“错误”的灯就亮。由于他所得到的反馈是真实的，史密斯猜测的正确率很快就达到了大约80%，因为他只需要做出简单的区分即可。
琼斯的情况则完全不同。他的猜测没有得到真实的反馈，而是基于史密斯的猜测正确与否！无论他的猜测是对还是错，只要史密斯猜对了，琼斯面前的“正确”的灯就亮，而如果史密斯猜错了，则“错误”的灯会亮。当然，琼斯并不知道这一点。他被告知，有一个正确的顺序，只要根据所获得的反馈他就能发现这一正确的顺序。琼斯努力地搜寻那根本就不存在的真相。
实验的主持人接着让史密斯和琼斯对他们所发现的用于区分健康细胞和有病细胞的方法进行讨论。由于史密斯得到了正确的反馈，他得出的方法简单、具体且切中要害。而琼斯得到的方法则非常曲折、微妙、复杂且过于花哨，毕竟，他发现的方法来自互相矛盾的猜测和主观臆断。
令人惊讶的是，史密斯并不认为琼斯的解释荒谬、混乱、过于复杂。他被琼斯所使用的方法之“华丽”深深地打动了，并且因认为自己的方法过于简单、缺乏想象而感到自愧不如。琼斯的方法越复杂、越华丽，就越有可能令史密斯折服。
在进入下一轮实验之前，两位接受实验的人被问及谁将在下一轮中表现得更好，所有“琼斯”一类的实验者和大多数“史密斯”一类的实验者的回答都是：琼斯。事实上，琼斯猜测的准确率没有任何的长进，而史密斯的准确率则比上一轮下降了许多，因为他现在开始运用从琼斯那里学来的复杂方法进行猜测了。
一种简单的解决方案
奥卡姆的威廉（William of Ockham），一位生活在14世纪英格兰萨里地区奥卡姆村的方济各会（Franciscan）的修道士，他制定了现在被称为“奥卡姆剃刀”（Ockham’s Razor）的节俭原则。许多世纪以来，这一原则一直是现代科学的指导原则之一。它的定理——例如，“能在较少的假设前提下做到的事，就不要费力去提出更多的假设”“若无必要，勿增实体”等——实际上可以提炼成这样一句话：“亲爱的，越简单越好”。“奥卡姆剃刀”说明，最简单的理论往往是最好的。
这一原则同样也是成功投资的关键。但是，成为一名成功的投资者，需要逆人性的特点行事。我们总是愿意将简单的事情复杂化，愿意跟风，被有关某一股票的故事吸引，在做出决策的时候感情用事——根据小道消息和直觉来买卖股票。我们的投资方式总是就某个股票而买股票，投资策略缺乏持续性。我们总是对我们的投资能力过于乐观，过度自信，总是犯“事后诸葛亮”式的错误，对那些80年以前的事实所提供的信息视而不见。在进行投资决策时，我们总是从当前的角度看待每一件事，并且由于我们对信息按时间加权，因此赋予最近的信息最大的权重。实际上，行为经济学称这种倾向为近因效应（recency bias），即对最近发生的事情或观察到的现象记得最清楚的一种倾向，这导致我们过度重视最近的信息，轻视过去的信息。然后，我们将所有在最近有效的方法都推而广之，认为这些方法永远正确，将其一成不变地应用于未来。在2000年的高科技股泡沫破灭及自20世纪70年代以来纳斯达克市场所面临的最大熊市到来之前，如果大多数投资者重仓持有高科技股票及大盘成长股，情况将会怎样？
投资者已经被最近（2008～2009年的股市崩盘后这一时期）的危机很好地上了一课。因为2000～2009年这一期间是美国股市在110年的历史上表现最差的10年，投资者将数以万亿美元的资金从股市中撤出，投入债券市场中——这一市场在最近的表现是最好的，但忽视了这样一个事实：在美国金融市场110年的历史中，就长期投资而言，债券的收益从来无法战胜股票。
要想不按这种方式做出决策是非常困难的。回想一下你上一次犯下大错的时候吧。随着时间的推移，你会说：“我当时是怎么想的呢？那个错误这么明显，我当时怎么就没看出来呢？”当我们剔除情绪与感觉的影响，能够从历史的角度看待问题的时候，过去的错误就显而易见了。但在犯错误的当时，我们必须与自己的感情做斗争。而此时感情往往能占据上风，正如约翰·朱诺（John Junor）所说：“一盎司[3]的感情等于一吨的事实。”
并非只有头脑简单的人才会面对这一问题。养老基金的发起人拥有金钱所能买到的最好的信息与人才，但这些基金往往声誉不佳，因为他们总是在熊市刚开始时大量买入股票，在其投资管理人员业绩周期的最低点将他们解雇。机构投资者经常声称它们以客观的方式、不带感情地做出投资决策，但事实并非如此。《财富与愚蠢：机构投资者的财富与权力》（Fortune and Folly:The Wealth and Power of Institutional Investing）这本书的作者发现，尽管机构投资者的办公桌上堆满了深刻的分析报告，但大多数养老基金发起人还是凭直觉来选择基金经理。他们还保留了许多业绩糟糕的基金经理，仅仅是因为这些经理与发起人有着良好的私人关系。
实现成功投资的途径，在于研究长期的历史数据并找出一种或一组合理的投资策略。别忘了风险（收益的标准差，我们将在后面的章节中对此加以详细阐述），并选择一个可以接受的风险水平。然后，坚持这一既定的策略。要想成功，一定要以史为鉴。成功的投资者都不会忘记历史，他们从历史的角度理解现实并对现实做出反应。对他们来说，现在不仅仅是今天，而且包括昨天和明天。还要考察某一投资策略业绩最好和最差的年份，这一点尽管简单，却是能够说明上述理念的一个好例子。如果投资者能了解一个策略的可能结果，他将比那些不了解这一点的竞争者占据更大的优势。如果某一策略预期的最大损失是35%，而目前的损失为15%，则了解情况的投资者不仅不会感到恐慌，反而会因情况没有变得更糟而欣慰。如果投资者了解某一投资策略的可能波动范围，就能够约束他们的情感及预期，并将其作为情感的减压阀。从历史的角度考虑问题，投资者的理性就会超越他们的情感。这也是成功投资的唯一途径。
本书的内容将为你提供这样一个历史角度，它会让你认识到，每种投资策略的表现都会有高潮与低谷，这些起伏应在你的意料之中，你不应对此感到恐惧。书中的数据将告诉你，对于不同类别的股票，你的预期应该是什么。不要首鼠两端，不要改变主意。只要你认为某只股票符合你的投资标准，就不要因为它可能表现不佳而不投资。不要自作聪明。对历史数据进行回顾，你会发现，许多投资策略都有其历史低潮期，其表现不如标准普尔500指数；也有业绩大大超过该指数的阶段。理解这一原理，学会从长期的角度看问题，然后让你的投资策略发挥效力。如果你这样做了，你成功的可能性是非常高的；如果你不这么做，那么你了解的知识再多也无济于事，你会发现自己处于那70%的表现不佳者的行列。记住：“不要试图战胜市场。”
运用历史数据对市场的未来收益进行预测
我们现在来看一个案例研究，这一研究的主要目的在于使用数据预测市场的发展方向，实际上，所有的预测都是基于这样一种理念：万物最终都将回归于其长期的均值。通过对美国市场及外国的发展中证券市场的海量数据进行研究，我发现了一个铁律：均值回归（reversion to the mean）。如果整个市场在过去的20年里表现极其出色，在接下来的20年里，市场通常会下跌，向其长期平均收益率回归；如果市场在过去的20年里表现不佳，在接下来的20年里，市场的表现会非常好。
从投资策略上来讲，这一原理同样适用。如果某个在历史上表现极佳的投资策略正如日中天，我们很容易预测它在接下来的表现将非常差劲。在20世纪90年代末期的网络股泡沫中，我撰写了一篇题为《网络股逆向投资者》（The Internet Contrarian）的评论。该评论发表于1999年4月22日，我把网络股放在我们对所有股票进行估值的长期数据估值体系中进行考察。我在文中这样写道：
我们正在见证股市有史以来所创造的最大泡沫。当网络股疯狂终结之时，数不胜数的（描述这一事件的）书籍将会粉墨登场；无数人会把它与荷兰郁金香狂热及庞氏骗局相提并论；曾经整整一代的短线客将因为沉迷于网络股泡沫而遗恨终生。这是迷幻与不切实际的空想共同创造出的癫狂，使人们的思维儿童化，人生的阅历在对财富的幻想面前一败涂地。成千上万毫无经验的投资者（许多人连什么是资产负债表都不知道）认为，只要他们随便选择一只带“.com”的股票并把钱投进去，然后就可以天天在家数钱了。而那些有耐心、受过良好教育的长期投资者知道：随着时间的推移，市场注定要受到经济规律的支配，过去的一年半实在是太疯狂了。在任何癫狂的高潮阶段，你经常会看到就是傻瓜也能赚到钱。目光短浅的行为不能也不会持久。在每一次市场癫狂过后——从17世纪的荷兰郁金香狂热，到20世纪20年代的无线电股票热潮，再到20世纪50年代的对铝业类股票的追捧、20世纪80年代中期对计算机类股票的追逐及20世纪90年代对生物类股票的疯狂，所有这些不能用理性解释的现象都让法律及经济学感到困惑。作为一个股东，股票的价格最终还是取决于你未来可以从这家公司所获得的全部现金流收入。历史告诉我们，你为公司收入的每一美元支付得越多，你的总收益也就越低。这是一个必然的结论，也是经济学被称为“忧郁的科学”（dismal science）的原因所在。
这篇文章发表之后，我收到了无数愤怒的电子邮件。在邮件中，他们对我说，小伙子，你还是太年轻了（那时我39岁），怎么能相信那些过时老套的理念呢？我所做的只不过是去研究历史。每次泡沫的结局都是一样的——非常悲惨。在你对那些估价最高的股票（处于网络股泡沫末期，市销率、市盈率、价格对现金流的比率及市净率最高的股票）的年收益进行分析时，你就会发现投资者为什么这么狂热了——比方说，截至2000年2月，市净率最高的股票在12个月内上涨了127%，而市销率最高的股票令人难以置信地上涨了207%，是自1964年以来最高的滚动12个月的收益率。我又回顾了投资估价最高股票策略的历史收益率，发现这一策略在长期中的表现是最糟糕的，我预言它们将最终向其长期均值回归。我对所有的预测使用了相同的方法：我只是回顾了长期的数据，并假设这一投资策略将最终向其长期均值回归。
使用这一方法，我还：
·在1999年预测了小盘股将在长期表现优异，因为它们的收益低于其长期平均值。小盘股组合将是接下来10年里唯一一个实际增长的股票组合。
·在1998年预测了“道指狗股”投资策略的爆发，因为其最近的收益率表现不佳。1999～2009年，“道指狗股”的表现确实超过了标准普尔500指数。
·在2002年发表了一份研究报告（其后被扩展至我的著作《预测明天的市场》（Predicting the Markets of Tomorrow）一书中），在研究报告中，我预测美国市场2000～2020年的表现会相对较差，因为截至2000年3月月末，股票市场的这20年间的实际收益率是历史上最高的。我当时还真没有想到，几乎所有的股市下跌与均值回归都发生在1999～2009年这一时期。
·我在2008～2009年3月这一时期发表了一系列评论，预测市场将在未来的3年、5年及10年里表现优异。
对这些预测进行回顾，其目的不在于自我吹嘘。对每个掌握长期数据的投资者而言，如果他们认识到了市场最终会回归理性，向长期均值回归，他们就会做出相同的预测，就不会在分析中带有个人感情色彩，也知道这次没有什么不同。市场也好、投资策略也好，最终都会向其长期均值回归。
现在，让我们深入了解一下两个新的思想学派，这两个思想学派试图对我们做出投资决策的原因进行分析与解释。
[1] 一种广泛用来区分精神疾病与神经性疾病个性测试的结果。
[2] 这篇文章指的是2000～2003年这一波熊市，而非2008～2009年这一史上最糟糕的熊市。——译者注
[3] 1盎司=28.35克。