逆向投资策略

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• 1

  推荐序一 请与投资思想家大卫·德雷曼同行

  之所以将这份礼物称之为“最好”，就在于投资者可以从书中找寻到不确定的投资市场上藏着的那粒确定的思想种子：一颗总会生根发芽，释放光芒，并且内含赢的秘密的种子。 需要提醒的是，这粒思想种子，是大卫·德雷曼系统地总结自己50多年征战华尔街的经验与教训的结晶，由34则浓缩而成的具体的心理学指导原则构成。 谈到投资者的心理和行为，大家自然会想到“市场先生”。这个源起于

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• 2

  浓缩了半个多世纪的华尔街征战经验

  自2008年美国爆发金融危机以来，全球资本市场跌宕起伏，越加波诡云谲，投资者蒙受了巨大损失，以理性预期、风险回避和效用最大化等假设为前提的新古典金融理论再次遭到现实的无情打击。大卫·德雷曼不顾自己正近耄耋之年，决定系统地总结自己半个多世纪征战华尔街的经验，对这部享誉全球的行为金融学名著做一次彻底修订。 趁着英文版新书墨迹未干，学贯中西、久经沙场、极富历史责任

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• 3

  敢于和主流金融理论分庭抗礼

  现代金融理论诞生于20世纪50年代。最初，由冯·纽曼和摩根斯坦从个体一系列严格的公理化理性偏好假设出发，运用逻辑和数学工具，发展了期望效用函数理论。阿罗和德布鲁将其吸收进瓦尔拉斯均衡的框架中，成为处理不确定性决策问题的分析范式，进而构建了现代微观经济学并由此展开包括宏观、金融、计量等在内的宏伟而又优美的理论大厦。这个范式成为西方主流金融学分析理性人决策的基础

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• 4

  掌握逆向投资策略是取得投资成功的关键

  德雷曼深入研究投资者为何偏好“追涨杀跌”，总是在股市出现泡沫时投入，又在股票毫无价值时卖出，分析了情感因素对投资者产生的不利影响和心理陷阱。他认为，有效市场理论建立在未被证实的投资者理性前提之上，因此，与其说是一个“理论”，还不如说是一个“假说”；而事实证明，这个“有效市场假说”是错的。于是，他直截了当地提出“投资者过度反应假说”。他认为，对于同样的事实，两

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• 5

  译者序

  翻译是件辛苦的差事，我的经验是好的译文至少要反复弄三遍：第一遍是读懂，了解作者表达的真实意思，这是“信”的基础；第二遍是初译，要把原作者的意思用符合中文表达习惯的方式转换过来，也就是“达”，第三遍才会去考虑如何表达得更准确、更完美，这是“雅”的境界。其实，三遍就做到“信达雅”是很难的。之后更有编辑的努力和对文字上的修饰，每次当我再看一遍译稿，都会有新的修改，

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• 6

  译者简介

  郑磊先生，南开大学国际经济研究所博士，荷兰马斯特里赫特管理学院战略管理MBA，早年毕业于兰州大学数学系。现任招银国际资产管理有限公司董事、副总经理，香港证监会持牌人，中国上市公司市值管理研究中心的学术顾问，中国管理科学研究院学术委员会特聘研究员，国际注册管理咨询师（CMC），《企业融资》杂志专业顾问等职。曾任中国脑库（综合开发研究院）产业基金与创业投资研究中

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• 7

  本书的结构

  前言 本书的结构 我想读者可能担心本书是枯燥的学术论辩或沉闷的学术论文。请大家放松，我会以一种易于理解的方式，而不是用一堆复杂的数学公式来展示这些研究结果。 本书分为五部分，每部分都包括一个大的主题。第一部分会检视历史上最著名的一些异常的投资狂热事件，这些危机让我们对投资者的行为产生了新的心理学认识。从18世纪早期久经世故的法国贵族到当代穿着光鲜的杰尼亚西服

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• 8

  个人观点

  你会不时看到一些基于我个人或专业经验的简要注解。其中的一些会很有趣，而另一些则是我自己都不希望再看到的。我想在一个如此倚重心理学的工作中，这种个人的回忆片段会不时提醒我们，不管怎样我们毕竟是普通人。 是的，我做过非常多的投资选择，而且可以肯定并非我所选的每一只股票都会成功。我也经历过其他投资者同样会遇到的心理困境。但正如沃伦·巴菲特所说，如果一个经理人长期来

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• 9

  何必为泡沫和恐慌烦恼

  弗雷德·希尔斯曾是Simon＆Schuster的编辑，他在1997年我提交手稿时提出这个问题。他接着说道：“连我12岁的女儿都知道泡沫和恐慌。”弗雷德说到点子上了。我确信实际上所有读者都知道历史上那些市场狂热和大股灾。你可能读过17世纪20年代荷兰投资者争先恐后疯狂买入郁金香的故事，在郁金香狂潮中用差不多75000美元的价格购买一种名为“永远的奥古斯都”的珍

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• 10

  狂热的共性

  前面指出，投机热潮的一个最值得注意的特点是，不同时代的投机热潮总是很相似，即使它们发生的时间相距几百年。绝大部分泡沫最重要、具有毁灭性的共性是信用的过度使用。让我们再次简要回顾1929年和2007～2008年的大股灾，同过去的很多泡沫期一样，这两个时期也都有非常多的杠杆工具。1929年，投资者用10%的保证金就可以买入股票。那时有很多投资者买入投资信托基金，

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• 11

  泡沫会随着时间改变吗

  我将试着严谨地证明泡沫不会随着时间而变。如果真有变化，那就是泡沫在20世纪60年代之后出现得越来越频繁了，股价的波动性也越来越大，对美国、世界经济和金融系统的破坏性也越来越大。 表1-1显示了历史上四个经典泡沫中的价格从其高位下跌的情形：郁金香投机热潮（1637年）、密西西比泡沫（1720年）、南海泡沫（1720年）和1929年大股灾。名叫“永远的奥古斯都”

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• 12

  当代的股灾更严重

  市场泡沫有很多相似之处，但最近的繁荣和萧条周期有一个很重要的不同之处。荷兰、法国、英国在泡沫破裂之后仍然欣欣向荣。虽然有很多投机分子失去了他们的房子、生意、贵重金属和其他有价值的资产，但其国家的经济仍然强劲，在泡沫之后的年份中持续增长。而20世纪60～90年代早期的泡沫，虽然比任何时期都要严重，但对经济的长期破坏作用很有限；国家仍然兴旺，经济仍在增长。表1-

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• 13

  了解早期的泡沫事件

  在成为时髦理论之前，适用于市场行为的当代心理学观点早在170年前就出现了。与化学、医学或其他科学领域一样，其在科学方法上迈出的第一步是精确观察。回到19世纪40年代，苏格兰的新闻工作者查尔斯·麦基（Charles Mackay）用他超常的观察能力开启了行为金融学的先河。他写了一本不可思议的书《非同寻常的大众幻想与群众性癫狂》，首次出版于1841年，到现在仍然

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• 14

  新心理学一瞥

  就像心理学家从心理失常的病人那里了解到人类大脑的很多功能，投资领域的研究者通过调查投资狂潮和大股灾而获得对金融决策有价值的见解。投资泡沫是投资者反应过度的最清晰的例子，因为此时股票价值与价格常常处于两个极端。 我认为这些工作只是这一激动人心的领域的开始。 这项研究极大地解释了为什么人们被投机狂潮和泡沫所俘获，为什么意识到正在发生的事情会如此困难。让我们作别1

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• 15

  情绪：心理学的一个强大的影响因素

  幸运的是，现在有新答案了。从20世纪80年代就有人开始研究，并且近二十年里有越来越多的研究者对此产生了兴趣，逐步地有很多激动人心的新发现开始回答这个问题。这些答案不仅让我们对为何泡沫如此频繁发生，以及在疯狂和恐慌之时股价的波动为何如此剧烈有了关键理解；它们也可以用来解决其他很多的市场问题，有些对我们的投资决策很重要，其他一些切入了当代风险分析的核心。 其中最

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• 16

  对概率不敏感

  情绪可以通过很多重要的方式引发决策错误，其中最重要的是情绪让我们对投资价格的上涨（或下跌）的真实概率不敏感，不去探究引发涨跌的原因。当一个潜在的结果，比如买入股票时的巨大获利，伴随着显著而强力的情感意味，这种情形的真实概率，或随着外界环境的改变而改变的概率，其重要性会变得微不足道。 一些显著的研究结果支持投资者对概率不敏感的说法。乔治·卢文斯坦（George

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• 17

  风险判断和收益呈负相关性

  情绪会让我们对一只股票或我们整个投资组合的风险视而不见吗？投资学清楚地说明这种情况不会发生。毕竟，风险理论已经存在了50年，而且有数不清的抗风险防御系统保护我们的投资组合免受风险的打击。投资者、投资顾问以及投资基金都在使用有效市场理论和极具优势的现代风险理论，他们认为风险即波动性。不幸的是，近期关于情绪的研究给出了有力的证据，证明大部分人所使用的风险防御措施

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• 18

  持续性偏差

  这一发现既可以测量对一个正面或负面的收益异动消息的过度反应，也可以应用于其他市场正面或负面事件。举例来说，在英国石油公司的一个钻井平台发生爆炸和随后墨西哥湾发生大型石油泄漏事故后，石油勘探公司的股票在2010年春天一落千丈。那时社会普遍认为海湾或其他美国周围的近海在几年之内将不会允许开采石油。同时，清理石油污染的费用被认为会成为英国石油公司及其伙伴公司的负担

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• 19

  时间解释效应

  情感对长远预期的判断产生了平滑效应。不同于将重点关注于大量短期的投入（大部分正面的，但也有负面的投入），专注于激动人心的长远预期的想法，会获得比短期预期更好的结果。 在强烈的正面或负面情绪影响之下，股票、行业或市场本身的价格会过高或过低。特鲁普（Trope）和利伯曼（Liberman）教授发表报告认为，对长期回报很乐观也许可以由情感的特征做出解释。 时间解释

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• 20

  情绪对证券分析的影响

  在本章中，我们看到在燃烧的股市和狂热中以及环境改变、泡沫破裂时各种形式的情绪的强大作用，以及在面对迅速上升的恐惧与恐慌时，情绪的各种有力的表现形式。情绪启发法既让人觉得奇妙又感到可怕：人们惊叹于它的迅速、微妙和复杂；恐惧于其迷惑人的力量。保罗·斯洛维奇说：“人们应该清醒地去认真思考一下，含义与情绪的关联性是多么难以捉摸。” [1] 我们应该稍停片刻，考虑一下

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• 21

  基本面和股价的背离

  正如我们已经看到的，受情绪诱导的泡沫最显著的一个特点是分析师、基金经理和其他受过培训的金融专业人员所给出的股价与股票基本面的背离。而用于对一家公司的前景做出估值的标准指导方针来源于理性分析系统。 注册金融分析师协会和几乎所有的学术培训资料都是教导分析师和基金经理采取理性的方式，通过查看一家公司所有重要的基本面信息来判断公司的价格。这种培训的权威课本是本杰明·

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• 22

  证券分析的重要性

  我们想知道分析师或基金经理会不会利用理性的估值模型来为极高的股价辩护。几乎所有人都说他们会，但是基本面模型可以允许的最大价格和市场最终的高价之间的巨大差别，让这个问题变得清晰，如表2-1所示，模型实际上并不会成为可接受的估值技术。 看一看近些年那么多分析师推荐的天价股票，格雷厄姆知道了肯定会摇头。格雷厄姆是对市盈率和其他价值比率极端保守的人，通常只要市盈率高

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• 23

  情绪会严重影响证券分析吗

  不幸的是，已经成为定论的是，投资专业人士无法在根据金融理论算出的基本价值的上下25%～35%的区间内准确估算出价格，而优秀分析师通常应该做到这一点。由此，他也就可以买入被低估的股票或卖出被高估的股票来赚钱了。正如我们看到的，分析师常常对互联网和高科技股票的合理价格的估错范围是50～100倍，这种事情重复地在互联网泡沫和20世纪60年代早期以来的其他高科技股票

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• 24

  大逃亡

  对一家公司的前景进行估值的标准方法是基于理性分析系统。根据注册金融分析师协会和几乎所有该领域的学术培训机构，都是教导分析师和基金经理采取理性的方式，通过查看一家公司所有重要的基本面信息来判断公司的价格。我们前面对此已经做过描述。这种培训的书籍，通常是我们前面看到的本杰明·格雷厄姆和大卫·多德的《证券分析》或者类似的课本，以及由训练有素的投资专家编写的数百页的

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• 25

  心理捷径

  [1] 这一类判断启发法或认知启发法是我们用来处理大量信息的一种简化策略。它们看上去已经植根于我们的思想中，在通常情况下很难被发现。我们大多数人完全没有意识到这些，尤其是在激烈的行为中。 因为这些判断捷径随着人类的长期经验演化而来，所以在大部分时候工作得非常好，正如情绪化的决定，可以节约大量时间。 打个比方，想一下当你在高速公路上驾车时会发生什么事情。你在驾

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• 26

  习得性危险（近因性和显著性）

  让我们从详细研究习得性偏差开始。根据特沃斯基和卡尼曼的研究，它导致我们“轻易地通过大脑中已有的例子来给某类事情发生的频率做评估”。这就是为什么我们认为由鲨鱼攻击造成死亡的概率要高于因飞机失事的碎片而造成的死亡。 思维捷径给出的答案在大部分情况下很精确，因为我们的大脑通常会唤起大部分已有的、常发生的事件。但有时候这些答案很离谱。当一件事情具有特别重要的意义时，

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• 27

  谁在一垒

  第1章花了很多时间详细介绍了投资狂潮和大股灾中情绪的力量。到目前为止，本章都是在探讨被可获得的、近因性和显著性的偏差引诱而导致的错误。现在有人可能会问，这三者如何会在同一个泡沫或投资者所犯的错误中出现？为了回答这个问题，我们需要了解一下目前认知心理学家正在从事的最前沿的研究。 尽管情感比认知启发法晚了很长时间才被发现，很多资深研究者早就将其看成是价格波动的内

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• 28

  图表通常需要详细注解（代表性偏见）

  卡尼曼教授和特沃斯基教授鉴别出来的第二个重要的认知偏见是他们所说的“代表性”。他们用严格的实验研究表明人们天性倾向于做类比，找相同的情形，其实这种做法是很有问题的。 在股市，代表性可能表现为当两家公司或两个市场氛围表面上有相似之处时，认为它们是相同的。给人们一点点信息，然后啪嗒一声，他们会从记忆库里拖出一个熟悉的记忆图像，尽管这个图像与真实情况相距甚远。代表

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• 29

  小数法则

  然而特沃斯基和卡尼曼的研究显示，心理学或教育学实验者通常在很少的样本之上建立他们的理论，其结果很有可能是偶然的。但这些心理学家和教育学者都对其基于少数观察对象或较短时间的结果的重要性充满信心。这是一个非常重要的认知错误，常常会在各种条件下的市场中重复发生。 比如，尽管金融研究者已经表明在某个时间段最“热”的基金常常在另一个时间段表现非常糟糕，投资者通常会蜂拥

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• 30

  自封的猎手的辉煌

  投资者通常用到的另一个小样本决策方式是太相信“热门”分析师。投资者和媒体总是被“热门”分析师的表现所诱惑，即使这些表现只存在于短时间。基金经理或分析师如果给出了一两个轰动一时的股票预测，或顺利抓住了一次大的市场变动，他们就被认为建立起了信用记录，可以毫不费力地永远追随市场。 实际上，投资顾问在之前重复了多少错误并不要紧，这场游戏就是给出一个梦幻般的预期。一个

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• 31

  提防政府的统计数据

  有时候一个结论会因为“小数法则”而显得很荒谬。另一个由这种启发式偏差导致反应过度的例子，是投资者盲信美联储或政府发布的关于就业率、制造业产出、银行系统的健康性、消费者价格指数、企业库存以及其他的类似统计数据。 这些报告常常会引发股市和债市较大的反应，尤其是在有坏消息的时候。比如，如果失业率在某个月上升0.1%，而原先的预测是不变时，或者当制造业产出比专家预测

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• 32

  对先验概率的漠视

  类比两种情形的相似性的做法导致的结果，就是无法从历史中学习。我们忽略了研究过去各种非常相似的情况下的结果。这些过往的情况被称为“先验概率”，理应被检视，以指导我们对现在的情况做出决策。但我们忽略了它们的能力，这确实让人震惊。这也是我们如此频繁地高估个案收益率而对基础收益率关注不够的另一个重要原因。 在做决定时，低估或忽略先验概率的趋势毫无疑问是在金融分析、精

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• 33

  回归均值

  对这种现象的研究催生出了“回归”这个词。回归的作用随处可见。在我们的经验里，大部分杰出的父亲多少都会有不争气的子女，魅力四射的妻子身边是平淡无奇的丈夫，那些看上去有毛病的人通过调整常常有所改进，而被认为有巨额财富的人最终会走坏运。 看看我们对一个棒球运动员平均击球率的反应。尽管一个运动员在赛季中的击球率是0.300，但他的击球率可能是不平均的，他不会在每10

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• 34

  冗余信息所扮演的角色

  我们容易忽略在做投资选择时应该考虑到的长期事实的另一个原因，是我们面对的信息太多了。TMI是“过多的信息”（too much information）的简写，在2000年年初成为行话。TMI通常在打趣的时候作为感叹词，在你被迫了解了有关某个人或某件不重要的事情等你并不在意的信息时会用到。TMI也有严肃的一面：投资者信息超载的问题。这是由我们今天可以获得连续不

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• 35

  由信息超载引发的偏见

  1959年，诺贝尔经济学奖得主博学的赫伯特·西蒙（Herbert Simon），是最早的认真看待信息超载的专家。通过最简单的公式，西蒙发现大量的信息不仅不能让人做出好的决策，甚至可能会导致差劲的决策。这是因为人类无法有效地处理大量的信息。西蒙说：“人类生活在一个每秒钟传递上百万比特的新信息的环境之中，但很显然我们的感知系统每秒只能处理1000比特左右的信息，

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• 36

  启发式数学

  还有一个源于代表性的有力的启发式偏差。我们在直觉上相信心理上的输入和输出应该密切相关。长期来看那些销售增长强劲（输入）的公司应该伴随收益和利润率的增长（输出）。我们相信持续的投入会比不持续的投入提供更大的预见性。比如，测试显示当一个学生已经获得了两个B之后，人们对他在将来再获得一个B的概率比曾经获得A和C的学生更高，尽管这种信念在统计学上没有被证实。将这翻译

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• 37

  锚定和后见之明

  我们简要查看一下另外两个可以导致投资失误的系统性启发式偏差。它们都很难被纠正，因为它们相互强化。第一个称为“锚定”（anchoring），是另一种简单的启发法，在当前的股价范围内为股票设定一个价格即锚定。在一个复杂的情形中，比如市场，我们会选择一些我们认为是好的买入或卖出的点，以此做判断。这些判断通常不充分。因此，1997年一位投资者在希望买入个人电脑联网的

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• 38

  启发法和决策偏见

  我们总是无法抵御市场热潮的诱惑，几个世纪以来谨慎的投资者总是被一次又一次的投资热潮所带来的巨大利润的光辉一扫而空。现在，通过对可获得性、代表性和其他我们已经分析的决策偏见的理解，我们知道了为什么快速利润的光芒对市场参与者和专家的观点有如此持久的影响。 不论是什么风潮，专家们都可以证明一项给定的投资在统计上是否优于刚刚过去的一段时间以及接下来相当长的一段时间的

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• 39

  革命性的新金融假说

  数学分析理论的新征服者是已经用一个科学的金融文化清除了所有其他正在凋零的金融文化，还是他们做了一些非常错误的事情？在这里他们更有可能带来一个新黑暗时代，而不是一个新启蒙运动吗？历史学家眼中的黑暗年代，据我们所知指的是一段文化和经济都退化的时期。欧洲在古罗马帝国倒台后出现了破坏和衰退，这种情况一直持续到中世纪早期。相对于古希腊、古罗马和文艺复兴时期的高度文明及

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• 40

  历史回顾

  新征服者的经典，即有效市场假说，也就是通常所说的EMH，是在几代人中影响最深的金融理论。最近几十年里，它吸引了专家们的眼球，在全球金融世界里成为影响最深远、最受推崇的理论。批评家抗议说该理论以及相关的大部分研究从未被证实过。其他一些走得更远的人说EMH的前提，以及用看上去高度复杂的数学证明EMH的论文，被其他社会科学拆穿了真面目。当然也被市场本身拆穿。但是，

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• 41

  强大而新颖的假说

  这场革命在平静中开场。法国一位非常出色的数学系博士研究生路易斯·巴舍利埃（Louis Bachelier）在他的学位论文中讨论了20世纪前后商品价格的变化。他总结说：商品价格的波动看上去是随机的，换言之，没有任何可预测的模型。当前的价格数据对预测未来价格的变动没有帮助。他的发现为后来闻名的“随机漫步假说”（random walk hypothesis）做出了

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• 42

  专家们迎面而来

  但反对技术分析的专家并未退却，而是用强大火力——基本上采用了两种技术方法进行反攻。首先是关于股价随机波动的证据。20世纪60年代早期的一些详细的研究更新了早期的发现，证明股票价格的波动是随机的，对技术分析师来说，至关重要的“趋势”的证据并没有被发现。阿诺德·摩尔（Arnold Moore）于1964年，克里夫·格兰杰（Clive Granger）和奥斯卡·摩

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• 43

  学术界的闪电战

  对大部分基金经理和分析师来说，学术界人士并没有满足于已经摘得理论桂冠的无可争议的胜利。从20世纪60年代中期开始，当研究者询问那些信奉基本面分析的绝大多数华尔街专家的平均回报是否高于市场回报时，发起了一个更加野心勃勃的行动。 基本面学派认为一家公司的价值是通过严格分析其销售、收益、分红预期、财务实力、竞争力以及其他相关的数据后才能做出决定。基本面分析师在大学

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• 44

  有效市场军团不断壮大

  在前面我们看到，学术界的调查者提出了一个革命性的新假说，也就是我们前面简要了解的有效市场假说，假说认为有经验的、博学多识的投资者之间的博弈能够将股价维持在合适的水平。这种情况会发生是因为所有决定股价的因素会被大量聪明而理性的投资者所研究。新信息，例如一家公司收益预期的变化或股息削减，会快速被市场消化并立刻表现在股价上。无论你喜不喜欢，这么多市场参与者之间的竞

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• 45

  资本资产定价模型：是有效市场假说的胜利还是特洛伊木马

  在宣布股票市场有效率之后，理论家告诉投资者他们可以预期获得公平的回报，即与买入一只特定股票所承担的风险相等的回报。资本资产定价模型，（CAPM）闪亮登场了。风险（如同CAPM所给的定义）是波动性的。证券或投资组合与市场相比，其波动性越大，风险就越高。 最常见的量化波动性的工具是beta系数 [1] ，它可以是证券基金、投资组合或者股票的波幅。计算beta系数

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• 46

  支持有效市场假说的专家

  尤金·法玛教授 [1] 是有效市场假说的主要倡导者（《财富》杂志曾将他比作股市的大智者所罗门），于1991年12月以及1998年回顾了有效市场假说的文献和进展。法玛的报告涵盖了其20年前所做综述之后的近百篇文章。这些文章强烈支持有效市场假说的半强式理论范式。 尽管过去45年里有成千上万的学术论文是关于有效市场假说的，但除了两个例外，几乎没有支持有效市场假说的

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• 47

  思想的力量

  不论EMH、CAPM和MPT在描述市场方面做得很好，还是完全在胡言乱语，它们都激发了学术界和华尔街的想象力。在这些理论出现之前，投资经理和证券基金通常将投资组合所产生的回报率与标普500指数或道琼斯指数做比较，不进行风险的校正。CAPM的发展促使学术界和咨询师将风险计算放入公式中，以决定一个投资组合表现的优异程度。如果一个组合用高风险的方式获得了与大市相等的

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• 48

  阿基里斯腱

  现在还不是举白旗投降的时候。有效市场的黄金时代可能不会持续太久。在最近频繁出现了令市场降温的事情之后，我们再详细地检视有效市场假说理论，其优雅的假设看上去问题重重。教授们在假设投资者是没有情绪的且像电脑一样有效率的基础上，形成了他们的理论。他们在计算的时候完全忽略了心理学——我们在前几章里看到的会导致各种投资者容易犯错误——这样引人注目的工作。这使得假说自己

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• 49

  投资组合保险：最后一根稻草

  投资组合保险被设计出来是为了保护机构投资者的资产在股市下跌的时候能够保本，同时在股市上升的时候还能获得相应的收益。简单来说，这是一种可以分到蛋糕并吃到它的方法。首先，投资组合保险完全不是保险，尽管它穿着保险的外衣。它声称如果股市下跌，就通过卖空标普500指数期货来保护机构投资者的投资组合。市场下跌越多，卖空期货的量就越多，以期逐渐降低投资股市的机构的股票敞口

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• 50

  被忽略的预警

  出问题了。可能刚开始的时候看上去只是巧合，但指数套利、投资组合保险和指数及股票期权的极速膨胀，并没有像有效市场鼓吹者所保证的那样行使调节的功能，也没有兑现向公众的承诺：降低市场的波幅。恰好相反，股票市场多次猛跌了100点左右，这种情况首先出现在1986年7月7日和8日，然后在同年9月11日和12日发生了一次小股灾，之后在1987年3月底出现了另一次平均下跌1

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• 51

  理论上不会发生的股灾

  1987年股灾最让我吃惊的是它下跌得如此凶猛，尽管我知道投资组合保险和指数套利相互作用的危险性，也知道有上百亿的资金投资其中，但我预料中最可怕的场景还不及真实的情况吓人。 尽管有很多解释，但没有一个大事件应为这次股灾负责，市场也没有被高估。当然，市场上确实有一些担忧的情绪。市场永远有担忧的情绪，但还没超过警戒线。引起恐慌的是迟来的股市修正因标普指数新衍生品而

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• 52

  不可能的事情发生了

  在10月19日股市收市时，标普500下跌了20.5%，而标普500的期货下跌了28.6%，它们之间留下了一个10.4%的缺口。根据有效市场假说理论，期货在同一个截止日期内不会低于其现货的价格（在这个例子中，截止日期是1987年12月底）。原因很简单：当投资者以保证金的方式买入股票或标普500指数时，他需要向经纪人支付利息费用。利息（当时大约是5%）是根据标普

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• 53

  自动保险策略

  教授们和交易者没有注意到的是杠杆或流动性。由于他们认为通过波动性可以掌控一切，而且波动性是风险的唯一原因，因此不用太在意流动性和杠杆。他们如此关注波动性，如此强烈地认为波动性就是风险，而认为杠杆和流动性是独立的风险因素，并不会导致什么结果，它们在LTCM所使用的、拥有有效市场假说精髓的公式中连一个标点符号都不是。 LTCM的专家和管理投资组合的经理最常被问及

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• 54

  2006～2008年的房市泡沫和大股灾

  现在我们对2000年年初到年中的房地产泡沫已相当熟悉了。金融系统的相互作用、复杂性以及大量大型投资机构参与不道德交易，已经超过了该理论的范筹。我们可以简要理顺的是，有效市场假说的部分理论在这场泡沫被无限吹大的过程中起到了煽风点火的作用。这场危机与LTCM的倒下性质相似，只不过规模更加庞大。 虽然有1987年的股灾和LTCM的失败，但绝大部分投机机构仍然盲目相

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• 55

  理性的市场没有泡沫或股灾

  尽管在本章及之前章节中，我们已经看到了市场泡沫，但是大多数有效市场假说的支持者仍然拒绝承认泡沫及泡沫破裂的存在。“我甚至不知道泡沫到底代表着什么。尽管这些词汇十分流行，但我不认为它们具有实际意义”，尤金·法玛教授试图维护有效市场假说的理论核心，那就是价格总是维持在其应有的水平。他否认了市场狂热及泡沫破裂的存在。但是，市场泡沫和首次公开募股总是对有效市场假说构

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• 56

  我们从中学到了什么

  现在你可以判断有效市场假说核心假设的精确性： ■关于流动性 ■关于杠杆 ■关于波动率和收益的相关性 ■关于波幅是否一直能保持稳定 ■关于理性投资者总是能“自发”维持正确定价 有效市场假说和资本资产定价模型的所有理论支柱都显得不堪一击。我们也看到了有效市场假说在很长一段时间内对市场和经济产生的严重伤害。 现在该怎样做呢？我们需要远离市场，除了藏在毛毯下的钱，忘

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• 57

  波动性的最后落脚点

  前一章讲到，有效市场假说在1987年大股灾、长期资本管理公司的垮台（1998年）和2007～2008年大股灾以及之后的大萧条，已经玩火自焚了。其中一个主要的指控就是其有先天缺陷的风险理论，该理论主要注重波动性却完全排除了杠杆、流动性和其他重要的风险因素。不同于托勒密系统，有效市场假说甚至没有可信赖的预测能力，它对市场运动的解释还没有托勒密解释天体运动精确。

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• 58

  贝塔系数登堂入室

  尽管贝塔系数是所有波动性计算中运用最广泛的工具，但从一开始研究者们就会困惑于贝塔系数是否可以精确预测未来的波动性。起初由威廉·夏普、约翰·林特纳和简·莫森建立的贝塔系数不具备预测能力；也就是说，在某个时段的波动性与下一个时段的波动性的相关性不大或没有相关性。股票可以从剧烈的波动变得像绵羊一样的顺从。 既然MPT的理论基础和隐含的假设是所有投资者都规避风险，同

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• 59

  资本资产定价模型与波动性理论接二连三破产

  我们看到波动性理论从未起作用，而且在近40年里让那些信奉者损失惨重。然而，研究者们将越来越多有问题的风险—波动性假说嫁接在一起，让我脊背发寒。我的建议是彻底忽略它。下面我会告诉你原因。 我们已经看到，法玛教授和其他很多学者已经放弃了资本资产定价模型这个原始的波动性理论，承认它们是错误的，但像夏普这些诺贝尔奖得主们仍在为其辩护。正如用更高精度的望远镜新发现的天

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• 60

  有效市场假说-资本资产定价模型波动性假设的谬误

  有效市场假说拥护者已意识到他们的理论所面临的风险。对于无所不知的理性的投资者来说，风险和收益之间必须有一个系统的相关性。如果没有，有效市场假说就会变成老古董了。如前一章所说，如果一些投资者用同样或更低的波动性获得了高额回报，而其他人在长期中用相等的或更高的波动性只能获得较低回报，这表明投资者不是无所不知且理性的，这就像是一把匕首，插入了有效市场假说和资本资产

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• 61

  有效市场假说的致命要害

  在第4章中，我们看到了有效市场假说不可能长期打败市场的压倒性证据。现在我们更详细地看看研究者最开始的工作，即那些“证明”没有投资者可以打败市场的工作。我可以肯定这些结果会让某些人大吃一惊。 法玛说，没有一个证明能比他自己给出的有效市场的简洁描述更清楚：如果存在有效市场的必要条件（比如，投资者能够充分获取信息和佣金的费用很合理），市场中的参与者没有理由永远获得

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• 62

  统计学漏洞和私设法庭

  20世纪60年代和70年代早期的证券基金研究者的统计学数据并没有提高投资者的平均表现，这为判断有效市场假说提供了重要的证据。 但经过更仔细的检验，有效市场的胜利消失了。研究证明，研究者使用的标准的风险校正工具太不精确了，甚至不能通过基金经理的平均表现来检测大基金的表现。统计测试很难显示出优异的基金经理的表现，因为表现突出的投资组合的门槛设得太高了。比如，有一

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• 63

  有效市场假说投资表现测量方法应重新修订

  根据这一情况，在更好的统计学技术出现的时候，那些被认为公正的专家们是否修正了他们的工作呢？当然没有。尽管上面的证据显示詹森关于证券基金研究的结论有严重的漏洞，但仍然被用于支持有效市场的主要前提。 虽然法玛、弗兰奇和其他专家显示资本资产定价模型的风险计算没有价值，这只是其中的一部分故事。因为使用工具的弱点，除了詹森教授之外的风险校正和非风险校正过的证券基金表现

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• 64

  可怕的异常现象

  有效市场假说面临的另一个挑战是它宣称投资者群体，即那些有专业知识、技术或方法的投资者，会始终如一地将股价保持在其应该在的位置。但我们看到的情况却不是这样。然而，有效市场假说给出了更强硬的表态：长期来看，没有一个投资者群体或任何投资策略能够打败大市。而错误就从这里开始了。 基金经理的表现不会高于或低于大市基准的宗旨导致了一个必然的结果：长期来看，没有任何方法或

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• 65

  有效市场的另一个挑战

  有效市场假说的另一个主要的前提是，所有新出现的消息几乎在瞬时就被分析，然后精确地反映在股价上，从而阻止投资者被市场反噬。《漫步华尔街》 [1] 的作者伯顿·马尔基尔（Burton Malkiel）在2005年该书第10版刊印时写了一篇文章回顾了有效市场的证据：“在我看来，证券的价格瞬时地随着新信息而调整，因此，在不承担高风险的情况下，不存在可以投机的机会来获

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• 66

  亡羊补牢

  发表于1969年，表明价格会随着新信息而迅速调整的惊世之作，由四位有效市场假说的杰出研究者完成，他们分别是尤金·法玛、劳伦斯·费希尔、迈克尔·詹森和理查德·罗尔（之后我们用英文缩写FFJR代替他们）。 他们分析了纽交所1926～1960年的所有的股票分拆情况。利用当时最复杂的统计学技术，他们的调查结果显示，股票价格在分拆之后并没有上升，因为投资者在之前已经消

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• 67

  有效市场假说战舰的更多漏洞

  没有什么能比近距离查看原始数据更重要的了，我指的是非常近距离地看一个研究人员所做的事情。让我们看一看其他声称市场因新信息而迅速做出校正的研究。第一篇文章由雷·波尔（Ray Ball）和菲利普·布朗（Philip Brown）发表于1968年。这两位调查者分析了1946～1966年261家公司的正常回报率。他们将股票按与市场相比较的表现分为两组，一组是给定年份

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• 68

  其他违背有效性的证据

  我们的案例以及其他证据进一步证实有效性要比理论家所认为的更加稀少。罗尼·米歇尔（Roni Michely）、理查德·泰勒（Richard Thaler）（一位行为金融学先驱）和肯特·沃麦克（Kent Womack）在1994年对这一主题做了研究。三位研究者测算了1964～1988年期间股息增减后股票的变化。股息折减后的年份平均股价比市场的表现低11%，并且在

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• 69

  有效市场假说理论中的黑洞

  这让人回想起有效市场假说的拥护者相信熟练的投资者会确保让价格处于既定的范围内。不幸的是，这并不是真实的，但如果它不正确，假说的最重要的公理就站不住脚了。 有效市场的拥护者并没有审视的诸多关键问题之一是专业投资者怎样将价格控制在既定的范围？他们是怎样办到的？值得怀疑的是，这个问题是否已经被有效市场假说的拥护者所诠释，这恰恰是理论假设的核心。也许这要归因于一个事

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• 70

  有效市场假说的黑天鹅

  科学史告诉我们，对于有能力有智慧的人，一般在假说发展的过程中都不会发生大错误，如果发生错误，大部分是由于其基础假设错了。强大的统计技术在没有真实的假设时要承担属于自己的责任。当劣币驱逐良币，50多年的金融和经济学中坏的概念驱逐了好的科学，费了九牛二虎之力做出的拓展没有留下多少贡献。 公正地说，有效市场的概念遭受了来自金融学界的批评。爱德华·桑德斯（Edwar

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• 71

  信仰的飞跃

  即便学术研究认为市场的有效性没有问题，但是在第4章中我们已经看到了很多由此引发的严重问题。科学发现往往不能客观地判断这些研究者无所不包的、革命性的结论。但有什么证据能让这些研究者去证明市场可以迅速且准确地对新信息做出反应呢？没有。他们将市场对简单信息的反应作为市场对事件反应并正确定价的正面证据。正如我们通篇所见，研究者从没有试着通过检验投资者的能力去解释非常

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• 72

  现代经济的危机

  有效市场假说的论据在今天能有多强？考虑到数以千计在知名财经杂志上发表的相关学术文章以及投资世界的广泛运用，我们的第一印象是这一假说真的非常强大。然后如我们所见，这项革命性的理论似乎是建立在一个非常薄弱的基础上的：无情的危机似乎在证明其不切实际。该假说最重要的支柱之一，即关于理性衡量风险的理论，是一项存在疑点的金融学假设，而这项假设恰恰是连接投资理论与经济实践

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• 73

  与恶魔的契约

  如果说经济学家和有效市场理论的追随者从未意识到过他们假设的浅显与弱点，其实是不公平的。理性，经济学的前提，其实是长期困扰经济学理论的一个假设。它提出于18世纪到19世纪初这一理性主义的黄金时代。 绝对理性已经完全被哲学与社会科学所摒弃。一个被广泛接受的理念是：即使人们经常按照理性行事，但总有些时候，他们表现得不那么理性。市场和经济学史强有力地证明了行为学家的

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• 74

  心理学和投资失误

  在过去近50年的时间里，认知心理学与理论经济学所走的路完全不同。当经济学家拥抱简单化的实用概念“理性人”时，心理学家构建了一个人类如何处理信息的复杂框架。随着20世纪80年代认知心理学、社会学以及相关领域的长足发展，心理学家越来越关注是什么原因导致了人类大脑和以机器为基础的电脑逻辑之间的区别。 虽然看上去电脑开始有能力模拟人脑认知的某些方面，但实际上还没有一

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• 75

  信息处理的弱点

  在第3章第一次了解信息的处理过程时我们已经知道，赫伯特·西蒙在50年前写了很多关于信息超载的内容。在某些条件下，人们可以预见专家的错误，而且这种情况很常见；在与心理学完全不同的领域，如工程学、印刷甚至是土壤采样，都会出现类似的错误。股市中导致类似错误的条件和其他任何地方一样五花八门。 我曾经简要提到，目前投资方法所需的大量关于公司、行业和经济的数据并没有给专

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• 76

  多少才能称得上太多

  在复杂和不确定的条件下，专家需要尽可能多的信息让他们做出有利的判断，这听上去很合乎逻辑。通常，华尔街的投资者对这类信息有极大的需求，他们相信增加的信息量能够带来大量的资金。但是，就像前面所说的，这种信息的“扩容”可能对你没用。大量研究表明，给专家更多的信息对他的判断并没有多少帮助。 有一项研究对较高智商的受试者做了测试，实验者为临床心理学家提供了大量案例的背

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• 77

  过度自信退出舞台

  前面看到，过度自信是一种情绪，也是一种认知偏见。换句话说，大脑可能被设计成能从任何可以获得的信息中摄取足够的信息。而过滤的过程，如同我们在第3章看到的，只不过是一个对真实世界做出更好表达的被动过程。当然，我们主动排除了“不在考虑范围”的信息，因此这个过程只提供了很少一部分所需的信息，在不确定的情况下给出了一个精确的预测。 预测股票并不难。在忧虑、不确定性，以

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• 78

  分析师一贯的乐观

  根据我们学到的内容，你认为分析师的收益预期会有多乐观？詹妮弗·弗朗西斯（Jennifer Francis）和唐娜·费尔布里克（Donna Philbrick）研究了1987～1989年《价值线投资调查报告》中的分析师对918只股票的预期。 [1] 研究者发现，分析师的年平均预测值比实际情况高出9%。再次提醒，记住高风险股票的一个很小的失误会带来灾难性的影响，

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• 79

  亏损的不二法门

  在这一点上，你可能会怀疑我是不是夸大了股市中做决策和预测所面临的问题。我想可以从股市专家长期中意的投资中找寻答案。 我们来看看1968年2月在纽约希尔顿酒店召开的国际机构投资者大会。几百位参会代表罗列了当年表现可能会优异的股票。最热门的股票是大学电脑公司——当时表现最出色的股票。它的股价在接下来不到12个月的时间里从443美元下跌了88%。由《机构投资者》在

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• 80

  预测之罪1：预测公司的收益

  尽管华尔街的金融家和金融学者在很多事情上意见不合，但他们都认同公司的收益是股价的重要标杆。当代金融分析的核心是通过精确的收益预测来预测股票波动的。因此，大经纪公司仍然有千万美元的研究预算，雇用顶级分析师以给出精确的预测。大型的银行信托部门、证券基金、对冲基金和资本管理人需要“最好”的预测，因为他们收取了数亿美元的佣金。 几十年前，《机构投资者》给出了程序化的

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• 81

  预测之罪2：长期记录

  在这个即使是轻微的错误都能导致全军覆没的游戏里，分析师表现如何？看一眼图8-1就明白了。结果很让人吃惊：分析师的预测长期且严重地偏离实际收益，即使他们的预测仅仅是在真实收益发放前3个月给出的。所有样本的平均错误率按年计算是非常恐怖的40%。重复一下，这可不是小范围的样品，这项研究包括了超过80万个分析师的预测值。 图 8-1 预测收益与申报收益之间的失误概率

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• 82

  预测之罪3：偏离平均预期

  当股票的平均预期偏离太多时，我能肯定大部分读者都知道会发生什么事情。E*Trade曾经是一只热门互联网股票，2009年4月底当公司发布的收益比预测的收益低4%时，股价跌了42%。而当Akomai Technologies公司在2009年7月份发布的收益低于预测收益4%时，股票下跌了14%。当然还有其他不同的情况，2009年10月亚马逊（Amazon.com）

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• 83

  预测之罪4：行业预测

  “这可能是有原因的，”那些相信预测威力的信徒争辩道，“分析师不可能对股市的每个角落都非常了解，因为很多波动性大的行业很难被精确预测。你可以对一个稳定的、一定会增值的增长型行业给出很好的预测。” 这真是狡辩。我们将所有数据导入计算机，计算机程序通过分析这些数据，几分钟后给出了答案。我们将同一位分析师的预测按24个不同的行业分别统计每个行业预测的精确性， [1]

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• 84

  预测之罪5：分析师在繁荣期和衰退期的预测

  前面1973～2010年的研究覆盖了7个经济扩张期和6个经济衰退期。如果考虑到这一点，你可能会认为分析师在衰退期的预测值更高，因为这一时期收益急剧下跌，而分析师又很难预测经济因素。相反，在经济扩张期，预测可能比真实情况低得多，因为真实的经济情况要比经济学家和公司管理层的预期要好。这种说法听上去挺像那么回事的，乍一看上去为残破不堪的分析师预测数据提供了一些借口

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• 85

  预测之罪6：这意味着什么

  我们发现，长期以来很多分析师预测的误差高得让人无法接受。40%的错误率是非常可怕的，这对基金经理和个人投资者来说太高了。记住，选股人相信他们可以在3%的预测范围内微调，但研究显示预测的平均失误是这个范围的13倍。失误率达到10%～15%已经无法让人从普通的公司（收益增长是7%）或经营更一般的公司（收益增长在4%）中间筛选出成长型股票了（收益增长超过20%）。

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• 86

  预测之罪7：我很特别

  根据这些结果，我们能给出什么结论呢？如果证据非常有力，为什么大部分投资者，尤其是专家们没有意识到这一点呢 [1] ？为什么他们没有将这一点纳入各自的投资方法之中，而是不约而同地走进伏击圈里呢？为什么华尔街的人会将这些发现当做与己无关的事——简单地认为这只会影响别人，而不会影响到他们自己？很多专家相信他们自己的分析是与众不同的，因此他们自己会把握好时间点，而且

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• 87

  行为经济学：施加于分析师推荐的职业压力

  有很多实际因素会直接影响分析师的预测，最重要的因素是职业压力（行为经济学将其看成代理理论的一部分 [1] ），这些可以让预测结果偏离得非常严重。前面提到的《华尔街日报》市场版编辑约翰·多夫曼在调查了大经纪公司很多年的记录之后，列出了通常作为分析师薪酬重要组成部分（奖金）的决定条件。多夫曼说：“投资者可能会对什么不会纳入计算分析师的奖金而感到意外。利润预测的准

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• 88

  预测之罪9：心理因素在决策上的影响

  在前一章，我们知道股市之外的很多领域的专家预测也严重地偏离基准。在股市中，分析师随身携带可以运行电子表格软件的笔记本电脑，查看股票报价、接收传真，甚至使用大量的数据库。回到公司总部，他的数据输入能力更是大增。就如同摩根的一位分析师所说的，从银行的49家子公司的数据库中提取出有效的信息无异于大海捞针。“获得的数据越多，可以得到的信息就越少。”他抱怨到。他的直觉

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• 89

  预测之罪10：局内人和局外人

  丹尼尔·卡尼曼在过去几十年里与阿莫斯·特沃斯基合作发表了很多重量级的学术论文，这次他与丹·洛瓦洛（Dan Lovallo）合作完成了一个课题。 预测者“极度倾向于”将每个问题都当做特例而不关注历史。认知心理学注意到有两种完全不同的预测方法。第一种叫做“内部观点”，这种方法多被用于预测收益估值和股价。分析师或股票预测人员关注股票的整体性和诸如增长率、市场占用率

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• 90

  预测之罪11：预测者的诅咒

  回到分析师朋友的讨论，来看看他们依据内部观点预测成功的可能性。表8-3清晰地显示，他们在短期间内的预测结果，成功概率非常之小，这意味着通过精确预测来持续挣钱的可能性微乎其微。 前面已经知道，市场对预测的要求，差异通常不能超过3%。但根据前面对分析师预测的研究，表8-3显示预测与实际收益之间的差落在5%的范围内的概率也是很小的。尤其要记住，每季度只有30%的预

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• 91

  预测之罪12：分析师的过度自信

  预测变得越来越多。我们总结一下最近的案例，以免你认为在21世纪我们可以开始更好地理解这些问题。 过度乐观的错误发生在企业资本开支中似乎已经成为一种常态，尤其是在涉及新的技术或者碰到不熟悉的项目时。几年前，兰德公司调查了能源领域新设备类型的成本。情况是实际的建设成本是原始预测值的两倍，而且80%的项目并不能取得规划中的市场份额。 检测这类失败原因的心理学研究表

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• 92

  意外和市场

  该再想想买股票的事了吧？也许是吧。但是，远比这个更重要的是，应该重新研究盈利波动的完整机制，不是简单地从个案角度，而是将研究建立在可信的统计基础之上。是的，盈警对一般民众和投资者都产生了巨大的影响，但这只是硬币的一个面，还有更给力的另一面：盈喜令我们开心愉悦，并使投资组合增值。本章将讨论盈利波动。尽管我们看到，这类情况频繁发生，但也并不意味一定会成为令人忧虑

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• 93

  成长不惧价高

  对于快速成长股或首次上市的股票来说，不存在价格太高的问题。投资者不断充当出头的椽子，并不断遭受“出头的椽子——先烂”的不利局面。尽管如此，我们可以看到，强大的心理力量推动人们去做傻事，却不让他们去分析自己为何会犯这样的错误。 正如所料，这类情况多发生在较大的公司身上。投资者相信自己可以对各种公司的未来经营情况做出预测。他们对“最好的”股票抱有很高期望，对预期

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• 94

  意外：我们的研究结果

  为了找出分析师出错时股价的反应，我和艾里克·鲁福金（Eric Lufkin）、弗拉基米尔·伊列瓦（Vladimira Ilieva）、纳尔逊·伍达德（Nelson Woodard）、米切尔·斯特恩（Mitchell Stern）和迈克尔·柏瑞（Michael Berry）等几位博士做了一系列的研究，最新的成果覆盖了直到2010年共38年的收盘价。为了保持一致

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• 95

  历史数据透出规律

  接下来我们设定一个基准，用于衡量收益异动带来的结果。如上一章所示，计算出一组分析师对同一只股票预测收益的平均值，依此对收益异动的影响进行测量。对收益异动的测量是基于实际收益，因此与收益是增长还是下跌无关。比如，如果公司报告了每股亏损80美分，而华尔街预测的是每股1美元的亏损，就称为“正面的意外”（positive surprise） [1] ，用20美分除以

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• 96

  差异中的共性

  图9-2显示了收益异动对股价现金流比率的影响。从季度和全年比较上看，结论和图9-1完全一样。股价现金流比率最低的一组依然远远跑赢市场。类似地，20%的股价现金流比率高的那组股票，无论在意外季还是在全年，都明显跑输市场，而股价现金流比率处于中间的那组几乎没受到多大影响。通过这个对比，再次显示了由证券分析师的预测和实际收益不符带来的意外 [1] 对冷门股是有利的

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• 97

  正面意外的影响

  前一节讨论的是三个指标的收益意外时的情况，本节将分开讨论，首先是看正面意外（正面意外包括两种收益异动情形，一种是虽然是盈警，但亏损低于预期，另一种是盈喜，实际结果达到或超过预期。本节指的是后一种情形）在三个指标上的影响。 先看图9-4，是正面意外在低市盈率股、中等市盈率股、高市盈率股的表现。可以看到，冷门股的表现有了明显改善。在意外季，它们跑赢了市场平均2.

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• 98

  负面意外的影响

  图9-5和图9-6分别从股价现金流比率和市盈率的角度，检视负面意外对热门、冷门和中间三组股票的影响。冷门股依然不费吹灰之力成为胜者。让我们先看股价现金流比率的影响（见图9-5）。对于最不受欢迎的20%的股票来说，负面意外 [1] 所产生的影响最小，在意外季，这组股票的表现只低于市场平均水平0.3%。更有甚者，市场毫不理会这种影响，在年底时会跑赢市场1.3%（

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• 99

  触发型事件效应

  无论使用哪种估值方法，当冷门股的收益超过分析师的预期时，都会引起轰动和关注。同样，对用市盈率或股价现金流比率划分的20%的那些热门股，如果分析师给出了过度乐观的预测，而实际业绩大幅下挫，也会产生同样的轰动效应。我们的研究表明，热门股的过高估值和冷门股的过低估值都会引发极端结果。这就自然而然引出了下一个心理学指导原则： 心理学指导原则19：正面和负面的意外对热

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• 100

  第一种触发型事件效应

  触发型事件共有两种类型：第一种是热门股受负面意外事件冲击，造成股价下跌；第二种是冷门股受正面意外事件影响，将股价推升。触发型事件激发了投资者之间的感知变化过程。这一过程会持续一段较长时间，如前面所述，从意外季开始发生，持续到全年。下一节我们将会看到，其实这个过程会持续更长的时间。 触发型事件可以来自收益异动，也可以是其他的意外事件。非收益异动，比如FDA对一

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• 101

  第二种触发型事件效应

  投资者没有期望那些他们不看好的公司会遇到正面的收益异动。当这种情况发生时，人们开始产生认识改变。股票重新获得更正面的评估，大幅领先市场，主要原因是起初的估值过低。 第二种触发型事件是指针对冷门股的正面的意外事件（一个或连续多个）。以美国雷诺公司（Reynolds）为例，该公司是美国第二大烟草制造商，也是一只最不被看好的股票。 雷诺通过一系列收购，包括并购康沃

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• 102

  “事件强化”效应

  我将引发价格反应的第二类收益异动称为“强化型事件”，与改变投资者对某只股票的看法不同的是，这种意外事件强化了对公司的当前看法。这种情形对股价的影响应该小很多。强化型事件指的是正面收益意外作用于热门股，或者负面收益异动作用于冷门股。前者强化了上市公司出色的看法，好的公司应该做得更好；而后者也在公众的意料之中。 微软是全球最大的软件开发商，并且在计算机设备市场拥

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• 103

  神经经济学和市场

  神经经济学是经济学的一个重要新学科，在这一快速发展的领域，主要的研究者发表了大量学术成果，看上去都高度支持假说：至少有部分收益异动的影响结果，特别是触发型事件和强化型事件，能够归于该领域相对较新的研究，即我们在图9-7中看到的4种不同类型的意外事件。 为了理解这一新学科对四种意外事件的机理做出的有力解释，我们无须成为生物学、化学和神经心理学的专家。值得庆幸的

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• 104

  意外效应的变化

  我们已经看到了收益异动对“最好”和“最差”股票在意外消息公布之后一年内的结果。那么之后是否还存在滞后效应呢？图9-9测量了这两类股票在意外发生之后5年的PE倍数变化，采用的是“买入—持有”策略得出的结果。 [1] 图9-9显示了受到正面意外影响的低市盈率组的股票，在意外事件发生之后的20个季度里跑赢了市场，在5年内获得超过市场平均水平30.3%的收益。相反，

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• 105

  颠倒的投资世界

  看上去似乎可以得到这样的结论，即专家预测的他们最认可的公司，极有可能就是不值得投资的公司。所以，让我们再问一个问题：你是否应该回避专家和大众热捧的公司股票，而去买他们不喜欢的冷门股呢？答案正如我们马上要看到的，是肯定的（但并非大家都认同）。 我们往前追溯8年，可以看到这个投资冷门股的策略之所以能带来持久的成功，一个基本原因就是管用。 从这些发现中看到，市场预

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• 106

  概念股的墓葬群

  为了评估“最好”的股票，对未来增长的预测必须做得特别精确。正如在第8章看到的，这些预测的可靠性其实非常低。我们也知道，当热门股的收益低于预期时，这个收益异动的消息在最短时间哪怕一分钟之内，都会给股价带来灾难性冲击。意料之中的是，基于精确估计的投资战略表现很糟糕，“墓葬群”里埋着1996～2000年互联网泡沫和之前泡沫时期的股票，以及那些据称是哪怕再高的价格都

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• 107

  低市盈率策略成功的早期证据

  从20世纪60年代开始，研究人员开始怀疑可见度（visibility）这个现代证券分析的重要支柱是不是像大众认为的那样重要。起初研究的是市盈率，因为早期的数据库里可以找到这个数据。当时有一位研究人员曾提出疑问：“作为测量市场表现的市盈率究竟有多准确？” 弗兰西斯·尼克尔森（Francis Nicholson）曾服务于普罗维登国民银行，担任顾问，他在1968年

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• 108

  难以置信的时代

  如果有人彻底分析过低市盈率股票的结果，他们有可能会受到批评。原因之一是，成长学派已经在投资者中间有了很大的市场。很多机构投资者无法说服自己相信这些新发现的功效。毕竟这些发现和那些颠覆了赢利预测的研究一样，彻底否定了我们多年来的实践（或者类似被洗脑）。当我在1976年年初发表一些前期研究的总结性论文时，不少专业人士对我说，这样的信息都是过时的历史了：“1970

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• 109

  为什么耽搁了那么久

  既然已有如此多的证据，你可能会想，为何逆向价值投资方法还未能抓住投资者的注意力（或钱袋）呢？直到20世纪90年代，也许我们应该回溯到那个黄金时代，那时候只有少数人能获得收益，而极少有人知道这种投资策略的威力。事情还不止于此，直至2011年，逆向投资者仍然明显是少数，未来也会是少数派。 导致这种情况的发生是有历史原因的。你应该还记得，有效市场理论是怎样横扫市场

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• 110

  伟大的发现

  在整个20世纪80年代，华尔街变得对逆向投资理论越来越有兴趣。随着数据库的不断完善，对这个策略是有效的肯定变得越来越多。 这股潮流不断获得力量，比如，丹尼斯·史塔曼（Dennis Stattman）和巴尔·罗森伯格（Barr Rosenberg），肯尼斯·里德（Kenneth Reid）、罗纳德·兰斯坦（Ronald Lanstein）也发现了，低市净率股票

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• 111

  最后一枚图钉

  图10-3显示了逆向价值策略在截至2010年12月底为期41年的表现。这里采用了四种独立的评测指标：低市盈率、低市净率、低价格股价现金流比率以及高股息率，所有样本股票根据四个指标分组，每年计算一次结果。图10-3显示了这些策略相比市场的水平。方法与我之前解释的几乎是完全一样的。 图 10-3 四种价值型的投资方式（1970～2010年） ①1970年初始投资

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• 112

  小结

  这些研究结果的一致性实在非常醒目。在每一个测评时段，同样的指标，那些被认为应该有良好表现的股票都远远落后于逆向投资股票。这就引出了另一个心理学指导原则。 心理学指导原则22：买入当前不被市场看好的股票，标准可以采用低市盈率、低市净率、低股价现金流比率或者是高股息率。 你可能想问：假如这些策略都不错，为什么不是每个人都在使用它们？这就引导我们进入了投资心理学领

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• 113

  投资者过度反应假说

  这种现象是基于心理力量，我们在第一部分的研究成果中详细地讨论过，新的来自神经经济学的发现在第9章讨论过。 投资者过度反应假说的三个核心预测是： 1.投资者会对热门股持续高估，而对冷门股则持续低估。 2.投资者将发现自己在预测“最佳”股票时有过度乐观倾向，对“最差”股票则过度悲观。其结果是收益异动，倾向于整体利好“最差”股。 3.长期来看，无论热门股还是冷门股

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• 114

  投资者过度反应假说的12项重要预测

  下面是基于该假说的预测的完整清单： 1a.绝对逆向投资策略提供长期的超高回报。 1b.用至少三个主要基本指标，即低市盈率、低市净率、低股价现金流比率划分出的冷门股，作为整体将跑赢市场，持续时间一般是5～10年甚至更久。 1c.用上述至少三个指标划分出的热门股，在同样时间范围内跑输市场。 1d.在同样长的时间范围内，冷门股将大幅领先热门股。 2a.随着时间的延

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• 115

  心理选择：有效市场假说还是投资者过度反应假说

  有效市场的风险理论和很多经济学理论一样，是建立在未被证实的投资者理性前提之上的，这可追溯到18世纪。正如我们知道的，该假说忽视了近来主要的心理学发现以及至少一个世纪的行为研究成果。因此，有效市场假说并没有起到作用，也不会有效。相反，心理学发现，投资者会经常做出过度反应，这支持了投资者过度反应假说。 由于投资者过度反应假说建立在心理学原理之上，因此它也可以应用

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• 116

  投资者过度反应假说的关键含义

  1.“最佳”和“最差”股票在市场持续存在的事实，说明了有效市场假说中最令人激动的“有效理性估价”概念是从不存在的。尽管有效市场理论现在仍能大行其道，但投资者过度反应假说对其结论提出了相反的证据。 2.在很多情况下，投资者过度反应假说都和有效市场假说的假设条件和结论是不同的。对同样的事实，两种假说得出的结论是截然不同的。我们稍后会看到，有一种非常不同的经过改进

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• 117

  逆向投资者的近期表现

  图 11-1 4种价值型的投资方式（2000～2010年） ①2000年初始投资为10000美元，投资每年都会经过再平衡。 Source：©David Dreman，2011.Data Sources：Compustat North American data and Thomson First Call. 图 11-2 4种成长型的投资方式（2000～20

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• 118

  构建投资组合

  那么，怎样才能构建一个即便在熊市也能为你提供较好保护，并能大幅跑赢市场的投资组合呢？既然一个好的卖出规则是最难开发的东西之一，那么你应该使用什么规则呢？我将在本章和下一章加入一些规则，其中有一些是来自2007～2008年市场崩溃时期。尽管无法保证你肯定能登上成功巅峰（如果你知道这样的规则，请写出来），但是成功的概率是很高的。

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• 119

  逆向投资策略2：低股价现金流比率策略

  在安然、世通等公司操纵案曝光后，新的方法取代了这些。在20世纪90年代后期，安然通过种种手段从花旗和其他银行借入了大笔资金，其中使用了复杂和错误的交易记录，也包括现金流。在安然倒闭后，其审计师安达信也被控有罪，自愿缴回了营业执照，而涉案银行在此丑闻中损失高达数十亿美元。世通公司错记了38亿美元的费用，戏剧性地夸大了收益。简而言之，除非公司是值得信任的，如果作

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• 120

  逆向投资3：低市净率策略

  市净率是本杰明·格雷厄姆和其他早期价值投资者喜爱的一个工具，图11-5给出了结果。样本、时间区间和方法与前面的完全相同。图11-4中的净股价现金流比率，图11-5中的市净率，可以看成是“最差”股的卓越表现，最低比率的20%的股票比最高比率的20%的股票表现更好。结果的相似性很高。低市盈率策略的回报更高，在41年的研究期内，每年收益回报率是15.2%，而低市净

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• 121

  逆向投资4：高股息

  图 11-6 股息率（1970年1月1日～2010年12月31日） Source：©David Dreman，2011.Data Sources：Compustat North American data and Thomson First Call. 但是，回报的各部分是不同的。高股息组的年均收益12.5%中，超过一半来自于股息收入。而资本增值部分，在这4

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• 122

  我们该完全抛弃证券分析吗

  逆向投资方法降低了传统分析的需求，比如已被证明经常是错误百出的预测。通过了解证券分析的局限性，我相信你可以借助逆向投资获得更好的结果。当然，对大多数人来说，一个分散度很高的符合本书原理的逆向投资指数基金是不错的投资选择。不幸的是，可供选择的标的很少。我们的机构管理了从小市值、中市值到大市值的一系列逆向投资指数基金。 [1] 这个问题从来不会困扰我。逆向投资在

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• 123

  五项选择指标

  我在运用低市盈率方法时，是依据市盈率选出最底层的20%的股票。这些股票也很适用于其他的指标。 正如我之前所说，如果你敢于使用证券分析方法，下面的指标我认为最有帮助。 指标1：坚实的财务状况。在当今流动性奇缺的市场上，这是基本要求。在企业的财务报表中很容易找到这些信息（相关比率的定义，如流动资产负债比、资产负债率、利息保障率等，这些内容在任何一本财务课本上都能

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• 124

  逆向投资实践

  现在该介绍在实战中如何做出逆向投资决策了，我会提到我过去在《福布斯》专栏里给出的一些建议，还有一些是给客户的建议。尽管有可能被指责为在渲染“战争故事”——只记得胜利，而习惯性地忘却失利，但我认为这样做有利于展示A—B—C法则和五次指标如何使用的实际案例。这些案例都是当时的实际境况而非马后炮。我们先介绍如何挑选低市盈率股票的例子。 采用低市盈率策略 ●奥驰亚集

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• 125

  发现

  首先，投资和拉斯维加斯赌场不同，即使做的只是和市场一样好，你也会赚得口袋满满地离开。你不仅会拿回自己的钱，还会拿到翻倍的钱。如图10-3所示，投资1万美元，41年后组合价值913000美元。而如果在市场上赌，只要赢率超过一半，41年里就可获得初始投入90倍的钱。 图10-3也显示了随着时间推移，逆向投资策略能做得有多好。采用低股价现金流比率策略，你会获得超过

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• 126

  远离蓝筹股

  即便一种策略在大多数时候管用而且产生超额收益，也没有哪种策略可以保持不败。快速成长型股票的表现偶尔会超过低市盈率股，或在几年内超过其他的逆向投资策略，这种情况在1996年和2000年年初出现过。但是随着时间推移，逆向投资策略并没有遇到过竞争对手。低市盈率策略在2000年和2001年强势回归，一举超越了前10年的表现。人性依旧如故，而我们的期望几乎总是过高。

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• 127

  经验是良师

  我自己的经验和很多逆向投资基金经理是类似的。在过去31年里，当逆向投资股跑输市场时，我都看到了同样的现象。如果在坏时期和困难时期能幸存的话，你应该能做得更好。然而，知易行难。 心理学指导原则25：我们讨论的投资者的心理，既是你的伟大盟友，又是你的强敌。为了取胜，你不得不坚持博弈。不过对很多人来说，这是很难甚至不可能的。 尽管这些策略简单易用，但意外事件的影响

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• 128

  为什么投资行业内最便宜的股票

  也许你在想：“买入行业内最便宜的股票与买入市场上最便宜的股票相比的好处是什么？”有一些理由可以解释为何这么做是有道理的。正如我们看到的，几百万投资者厌倦了不良投资建议的围堵，和其他很多机构投资同行一样，转去投资指数基金。交易所交易基金（ETF）的投资规模已经超过了1万亿美元。 新研究显示，买入一组主要行业的廉价股会带来卓越的长期回报，任何投资者都可以使用这个

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• 129

  防御型团队

  图 12-5a 熊市中的情形 Source：©David Dreman，2011.Data Sources：Compustat North American Data, Standard＆Poor’s, andThomson First Call. 图 12-5b 牛市中的情形 Source：©David Dreman，2011.Data Sources：C

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• 130

  我从哪里得到统计数据

  你可能会问，如何划分组别？经纪行、咨询服务机构以及金融出版物经常刊登长长的逆向投资股名单。比如《价值线调查》每周列出其追踪的1700家企业中的100家最低市盈率、市净率、股价现金流比率和最高股息率股票。其他两家统计数据库提供者，即美国个人投资者协会（AAII）和投资者联盟（Investors Alliance）也提供公司信息光盘，只收取很少费用。 你自己挑选

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• 131

  突发下跌和2011年8月的市场恐慌

  电子技术让以前无法应用的市场策略现在成为可能，但其结果有可能具有大崩溃的所有特征——在极短的时间里爆发。2010年5月6日，道琼斯工业平均指数毫无征兆地剧跌了9.2%，这是自1987年股市大崩盘以来最大的瞬间下跌：10分钟内市值蒸发了8620亿美元。尽管最差的一些交易被取消了，收市时跌幅收窄到3.2%，但投资者仍遭受了巨额损失。更糟糕的是，投资者的信心在被贴

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• 132

  高频交易的其他潜在问题

  不幸的是，危险到此远未结束。根据彭博社报道，位于伊利诺伊州温纳卡的数据处理企业纳耐克斯（Nanex），声称有一些活动肯定是做了手脚，其研究人员发现某只股票出现过一秒之内有数千个挂单然后马上被取消的情况。这种处理过程产生了一个新名词“塞单”（quote staffing）。康坦戈资本顾问机构是一家位于三蕃市的资产管理公司，管理着20亿美元资产的CEO乔治·菲格

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• 133

  8月炮火

  从2010年年底到2011年，正如我们看到的，证交会和交易所已经启用了熔断机制，规定了在一段时间内的期货指数和股票升跌的最大波动幅度。证交会也在继续对市场瞬间崩溃进行调查，传召高频交易商进行问询。 尽管有不少针对控制高频交易的批评，但监管机构仍允许在调查期间，继续使用监控和限制措施。波动性保持在低位，股价在上涨。证交会和其他监管机构的进展很缓慢。 然而事情开

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• 134

  通向灾难的快车道

  证交会和商品期货交易委员会的使命是保护公众，而不是纵容一帮身穿牛仔T恤的电脑高手，他们存在的唯一理由就是通过交易掠夺投资者的财富。如果他们提供的是合法的服务，而且不增加对一般投资者和证券基金的危害，那么也很难从他们的活动中发现异常问题。但是从我们对市场瞬间雪崩和更多地从2011年7月末到9月的毁灭式下跌的简要总结中看到，实际情况并非如此。证交会注意到，在市场

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• 135

  你应该做什么

  如果我没说错的话，高频交易有很多手段让你受到伤害。最糟糕的当然是由高频交易造成的严重的市场崩溃。但这不是一个让你退出市场的理由。首先，监管机构正在慢慢地朝着对此事采取措施的方向推进。最糟的情况是他们等待的时间过久而市场已被摧毁。在这种情况下，如果事实已被大家了解，我认为市场会以1987年崩溃之后类似的恢复性上涨回到原位。 其实在这期间你可以做一些事情避免“流

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• 136

  波动性旋风

  高频交易造成了巨大的波动性，但它还只是这个奇异世界的威胁之一。除了这些，更大波动的可能性是另一个威胁。波动性在6月超过了3年的最低水平，它可以瞬间改变，并会因价格快速变动或一系列金融、经济事件而持续剧烈震荡。在2008年秋天，恐惧像烈焰四起的森林大火一样到处蔓延。一些投资者为了保护手中持有的蓝筹股买入了认沽权证，这样他们就有权在市场下跌、股价受压时卖出股票。

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• 137

  措施1：认沽和认购期权

  你会购买期权来保护你的投资组合吗？前面说过，认沽期权在恐慌市场不是一项好投资。期权可以保护波动市场上的投资者。如果投资者认为价格会上涨，可以买入认购期权。如果以今天的市场价买入，他应支付较重的权利金，以便能够在此价格行权。类似地，在一个更正常的市场，如果投资者认为市场将要下跌，可以卖出一个认沽期权，以便能够在未来某个时间以市价或接近的价格卖出股票。时间越长，

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• 138

  措施2：交易所交易基金

  交易所交易基金（ETF）通常比大多数证券基金的手续费低。这种基金往往是固定投资组合，因此交易成本也比较低。与证券基金不同的是，这是不用赎回的，可在公开市场上交易。大约有几百种ETF设立，用途从卖空30年期国债 [1] 、买卖黄金，到投资于特定行业，无所不包。ETF可以帮你完成投资目标，可以提供在波动较大但有发展潜力的行业的多样化投资。在震荡的市场中，分散投资

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• 139

  措施3：行业基金

  行业分类基金与ETF的不同之处在于，前者由基金经理挑选股票，因此收费会更高，而且费率是基于基金经理的业绩表现。然而其中仍有不错的机会。我建议你先查看基金经理的至少10年的业绩记录。只有在行业内领先，他才值得关注。另外也要看基金的收费。长期业绩不佳是高收费的一个主要原因。

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• 140

  措施4：领先市场的证券基金

  正如我们看到的，自从采用业绩测量方法，在10年期内，仅有10%的基金经理跑赢了市场，这没什么值得大惊小怪的。如果你不想亲自做投资，证券基金可以帮你分散投资，但是我们都希望有好的业绩。幸运的是，这里有一些不错的答案。第一个是购买具有长期跑赢市场记录的证券基金（成本和费用也要考虑进去）。我建议至少要看10年的表现。要确认该基金目前还是由创造了这项业绩记录的基金经

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• 141

  措施5：指数基金

  除非你挑选的基金有较长时间跑赢市场的记录，我建议你购买复制标普500指数、收费低廉的指数基金。先锋500指数投资分享基金（1126亿美元资产）就是这样一只基金，每年收费仅0.17%。它是一只复制标普500的低成本指数基金。另一个选择是标普500ETF。最大的一只是SPDR标普500ETF，资产达942亿美元，费率0.15%。如果你喜欢大盘价值股指数，最大的一

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• 142

  买入-清理（buy-and-weed）策略

  我们已经见识了买入并持有策略的成功，其变种是买入一个逆向投资股组合，过一段时间，无论是跑赢还是跑输市场，都做一次清理和调整，用新的逆向投资股替补被调整出去的股票。例如，如果你有一个包含40只低市盈率股票的组合，每只股票占比为2.5%，当你卖掉其中10%的股票之后，你需要增补4只新的低市盈率股，每只股票的权重为2.5%。对研究结果的总体回顾表明，长期持有（5～

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• 143

  国外基金

  直到最近，相比美国经济的不景气，国外市场更为欣欣向荣。在保守型投资者赌欧洲、日本市场的时候，数十亿美元正在流入中国、环太平洋地区、拉美、巴西和阿根廷。你应该介入外国市场吗？是的，不过要小心。 首先，国外市场已经增长了很多，其次悲观主义仍在到处扩散，尽管2008～2009年有所缓解，但悲观情绪达到了自大萧条时代以来的最高点。毫无疑问，人们非常恐惧，尽管美国经济

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• 144

  卖出的时点

  不论使用哪种策略，最难做出的决定是何时卖出。对于这个问题，有多少投资者就有多少个答案。但即便在专业人士中间，也少有人坚持遵守自己的卖出法则。心理力量误导了大多数卖出决定，结果经常是毁灭性的。我见过很多基金经理都会设定严格的卖出目标，我早年也是这样做的。但当股价快速向这个预设价格移动时，利好消息通常会随之而来。 如果一只股票买入价是20美元，卖出的目标价位是4

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• 145

  从雕像被推倒说起

  我们大多数人都记得，1989年苏联解体后，东欧到处都在清理斯大林雕像。小型雕像由工人们用绳索拉倒，大一点的用拖拉车和重型建筑设备处理。俄罗斯的前景不明，但是不会再走回头路。看到这个现象，我们也许会问：如果波动性被推翻了，谁会取代它的位置？本章的精华是提出能在许多困难场合有效使用的风险测评方法。 让我们从被旧的风险范式忽略的关键要素开始，我们将看到它们上百年来

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• 146

  第一个金融启示：流动性

  我们先看看投资者当前面临的一个最严重的风险：对流动性的不恰当的理解和处置。在第5章，我们检视了几乎完全缺乏流动性的情况在三次大崩溃中所起到的关键角色，导致了流动性差的股票和期货价格剧烈下跌，引发了市场恐慌。 缺乏流动性并不是一个新风险。这可能是自市场诞生以来就一直存在的。在19世纪的英格兰和其他一些国家，有关流动性短缺的哪怕一点点流言蜚语，都会引发储户涌入银

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• 147

  流动性不产生流动性

  正如前面讨论过的，流动性在1987年市场崩溃中扮演了关键角色。一个严重但很少被意识到的问题是，流动性可能随市场条件改变而显著改变。有效市场理论假定“流动性产生流动性”，意思是说，当价格下跌时，买方会自动出现。然而，没有证据显示这个假说是正确的，反而有大量事例表明，在市场严重收缩时期，面对剧烈的价格下跌，流动性会枯竭。在1987年市场崩溃的时候，标普500指数

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• 148

  第二个金融启示：杠杆

  杠杆可能造成的损害与流动性不相上下，其高倍率是造成崩溃的主要原因。和流动性一样，由于与情绪效应和其他心理力量的相互作用，杠杆也难于掌控。正如我们看到的，如果流动性和杠杆一起发力，比如1987年市场崩溃和2007～2008年的情况，以及长期资本管理公司破产的例子，结果都是毁灭性的。正如心理学指导原则29提出的警告，保守型投资者应该回避杠杆。 关于杠杆，有一点必

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• 149

  如何保护自己陷入流动性困境

  由于流动性不足有多种多样的形式，所以很不幸，我们没有一个适合所有问题的答案。在市场崩溃中，只能拼力顶住，没有其他选择。当市场意识到崩跌是由流动性驱动的，股价通常都可以快速恢复。1987年就是如此，在一年稍长的时间里，之前由流动性造成的损失都弥补回来了，在2010年的闪电崩跌中，股价当天就收复了大部分失地，其余损失也在当月弥补上了，所以在一个由流动性驱动的市场

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• 150

  如何处置流动性和杠杆

  不幸的是，在上升的市道中，无论是流动性还是杠杆，都极具诱惑，很难抗拒，特别是在很容易得到信贷的时候。我们越是喜欢流动性不足的股票、债券，且回报率越高，买入的诱惑就会越大，采用更高的杠杆推动价格上涨的意愿就更强。使用太多杠杆和流动性太差，看上去是强正面情绪效应的副产品。它就像是心理诱惑，以至包括对冲基金、银行、投资银行等很多机构投资者都失去了免疫力。 抗衡流动

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• 151

  其他风险因素

  当有效市场理论将关注点聚焦于波动性时，这样做排除了已经被遵循了几个世纪的风险分析指引。关于风险的谨慎的证券分析理论，大部分来自格雷厄姆、多德和其他几位先驱的金融学者，但并没有得到市场的重视。对有效市场理论的信奉者来说，他们会想，为什么要为此烦恼？这些都已经包括在波动性中了，这些是完全不重要的。 我们现在必须让这些早已形成的风险评估原则复活，它们在确定风险类型

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• 152

  第三个金融启示：通胀

  我们快速浏览一下关于风险和风险造成损失的历史。弗兰克·奈特（FrankH.Knight）是芝加哥大学经济学院的联合创办人，在其创造性著作《风险、不确定性和利润》（1921年）中写道，风险和不确定性之间存在巨大区别。按照他的说法，风险是“对测量很敏感的量”，而不确定性是无法测量的。 按照他的定义，风险适用于各种博弈、赛马、赌球以及许多风险可被计算的活动。不确定

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• 153

  超越“谨慎人”原则

  在二战后，通胀第一次永久性地驻留在投资环境里。在这个剧毒的细菌面前，没有什么东西是安全的，其最大受害者是那些通常被认为是最安全的投资：存款账户、短期国库券 [1] 、长期国债、企业债券，以及其他一些固定收益证券。少数公司可能会在正常阶段出现经营困难，而在金融危机期间的处境要差得多，正如我们现在所经历的情况。对大多数投资者来说，随着时间推移，通胀的风险要比信用

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• 154

  股票风险更大？

  过往的智慧，正如我们从普特南法官的“谨慎人”原则所看到的，认为随着时间的推移，债券的风险小于股票。企业债券持有人毕竟要比股东的财务风险小，如果企业遇到财务问题，可以削减股东分红，但是要支付利息，而且在债券到期时还需要偿还本金，否则就是违约，债权人将会从企业拿走所有值钱的东西，而作为股东则有可能一无所获。在二战前，投资者不得不面对的主要风险是债券或企业可能会破

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• 155

  风险转化为收益

  表14-1显示了1946年以来30年时间间隔的经过通胀调整的股票、债券和短期国库券的收益情况。如表所示，持有的时间越长，股票的回报率与另外两者的差距越大。第1列第1行显示持有1年股票的平均回报率是6.5%（调整通胀后），这是1946～2010年间的均值。持有5年股票的投资回报率达到年均37.1%，10年的回报率达到年均87.9%，30年的回报是6倍以上。而对

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• 156

  第四个金融启示：税收

  现在轮到税收出场了，它对债券、国债和其他固定收益产品的持有人都会带来影响。表14-3的格式与表14-1相同，但显示的是战后30年经过通胀和税收（采用联邦所得税60%税率）调整后的回报。 [1] 股票的年复合回报率是4.4%（经过通胀和税收调整）。10年后，投资者的资本金增长了53%以上，20年后增长135%。表14-3也显示了固定收益证券的税后回报率的下降幅

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• 157

  这幅图画有什么毛病吗

  正如我们看到的，现代投资组合理论的出发点是投资者从“无风险”资产中获得的回报，通常指的是国债。然后投资者兴高采烈地挑选出一个由无风险和有风险资产构成的组合，用波动性度量，得到一个最佳组合。麻烦在于，按照理论，国债是“无风险资产”，长期而言却是风险最大的资产。 很明显，学术化的投资理论中的假设与现实相距甚远。理性投资者应该关心储蓄保值增值的可能性，根据通胀和税

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• 158

  不可靠的国债

  随着时间推移，股票可能跑赢国债和债券。但是，正如我们看到的，大多数投资者、信托人、法庭关注的仍是短期金融风险。而更有说服力和广泛存在的通胀和税收风险，最多被当做次要的考量因素。学术界的风险理论也接受了常规智慧，将国债视为无风险投资。但是金融学界，和大多数市场参与者一样，还未将“当前最大的风险因素是通胀导致投资的购买力减小”纳入其理论体系之中。 当我们进行通胀

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• 159

  测量风险的更好方式

  那么有什么样的更好方式度量你的投资风险呢？商业和投资界有很多种定义，一个不错的起点是对实际购买力的保留和强化。投资的目标是在通胀调整以及扣除税收（如适用）的基础上让投资保值增值。 一个现实的风险定义，应承认资本会在通胀和税收的侵蚀下产生潜在损失，而且至少包括下面两个因素： 1.你选择的投资在你打算投资的时段，资本得到保有的可能性。 2.你选择的投资跑赢同期其

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• 160

  采用更适用的风险分析

  证据表明，在战后的通胀环境里，债券和国债在长期无法与股票匹敌。我尝试用两点回答持有股票（而非债券和国债）的风险有多大。首先，我问了战后从1～30年的时间里，经过通胀调整，股票有多少机会跑赢国债或政府债券（表14-1）？扣除了税收之后的情况如何（表14-3）？我们看到，在这两种情况下，股票都轻松胜出了。时间越长，领先也越多。在3～5年之后，国债和债券提供小于股

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• 161

  救助咏叹调

  “美国作为全球最强大的国家，何以会置身于如此恐怖的境地呢？”2008年国会批准7000亿美元问题资产救助计划（TARP）。不久，我在《福布斯》专栏文章里这样写道，“我害怕7000亿美元救助，这是一次必要的恶，但它没让我得到投资者的那种良好感受。”这篇文章描写了我们所知的引发了历史上最恶劣的这次金融危机的那些事情。 公众仍然非常担心金融救助和金融危机带来的高失

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• 162

  主席先生

  我可以向你介绍美国历史上最有经济权力的一个人物吗？不，他不是罗斯福或里根那类政治人物，但因成千上万的人将辉煌的经济活动归功于他，他无疑可被称为“先知圣哲”，人们认为是他拯救了美国经济和全球商业。我说的当然是艾伦·格林斯潘。他获得过经济学博士学位，并于1987～2006年间担任美联储主席。对华尔街而言，他就是投资者见过的最接近德尔裴神使的那个人。 在他任职美联

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• 163

  事情是如此简单？

  格林斯潘也是“提倡解除衍生品监管的人”。在克林顿政府任期的最后一年，大量的常识丰富的人担心解除对衍生品的管制会导致其使用安全性的严重下降。反对者中有商品期货交易委员会前主席布鲁克斯利·波恩（Brooksley Born）。她试图监管衍生品，包括那些极其复杂的危险的信用违约互换产品。正是这些产品让美国国际集团翻了船，也差点毁了一大批金融机构和对冲基金。波恩遭到

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• 164

  次贷雪球

  在1996～2000年高技术泡沫破灭后，格林斯潘领导的美联储大幅降低了利率，并推行非常宽松的货币政策，为市场损失托底。在2000～2002年市场崩溃后，投资者大概损失了7万亿美元。美联储担心市场损失可能严重减少消费，影响商业支出，引发经济衰退。为防止这种情况，美联储从2000年中期开始连续13次调低联邦贷款利率，到2003年中期的时候，利率已经从6.5%降到

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• 165

  赌场的新花招

  抵押贷款现在发放给了只有极少收入和金融资产的购买者，房价飞升，买主在排队等候加入这场盛宴。抵押贷款公司和房地产投资信托（REITs）与银行、投行是主要的次贷发放机构，都懂得它们现在碰到的也许是一辈子难遇的机会，积极迅速地投身于寻宝游戏之中。 次贷推广员受到强烈的物质激励去多发放贷款。很多抵押贷款经理（指代那帮基本上是寡廉鲜耻的抵押贷款信贷员，他们的道德水平类

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  美联储和监管机构在哪里

  一个像格林斯潘那样的人能够在长达20年的时间里发挥如此大的影响力，这是一件令人不安的事情。 这位“神使”在担任美联储主席期间留下了辉煌业绩。在他领导美联储的这段时间里，发生了美国历史上最严重的两次金融崩溃事件：1987年和2000～2002年。 [1] 他也涉足了2000～2006年的房地产泡沫，并在其中担任了重要角色。紧接着发生了自1929年以来最严重的金

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  与系统博弈

  在本章开篇，我们简要提到了评级机构标普、穆迪和惠誉，指出它们对抵押支持类证券的评级过高。评级机构经历了1929年崩溃和大萧条之后仍毛发无损，它们的评级经历了这些困难时期之后更加牢不可破，随着时间推移获得了日益增长的尊崇。投资者依赖其给出的评级对公司证券做出准确筛选，其评级结果几乎被全世界认可。 那么为什么它们要沾污100多年建立起来的声誉呢？答案和那位20世

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  自由贸易

  在近10年里，出现了有关自由贸易的大量新的理论，既有支持者也有反对者。比较优势定律受到了挑战，有些甚至是来自自由贸易的大量新假说。保罗·克鲁格曼写道：“自由贸易没有过时，但它是一个已彻底失去原意的想法……自由贸易作为好的政策和有用的目标，在现实政治世界里还是有意义的，但它不再被看做放之四海而皆准的政策了。”

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  我们处在自由贸易的新时代？

  美国仍存在对看不见之手加以限制的领域，尽管这种干预有时并没有多少效果。这就是自由贸易。李嘉图的思想在他那个时代是正确的，在远东和其他边远、不发达地区的人群不是国际劳动力的一部分。即便算上他们，把原材料运过去，再把半成品运回欧洲，可能将价格抬得特别高。在近60年里，那些国家的技术和熟练劳动力已经和19世纪早期的情况完全相反。便利的运输、技能熟练和受过良好教育的

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  未来的通货膨胀

  投资者已被大衰退吓坏了，损失严重，信心动摇（如果不是被粉碎的话）。如果不是这样的话，又会是什么样呢？我们经历的不是一场衰退，而是美国历史上第二严重的萧条期。经济学家从1945年开始就很少使用“萧条”这个术语，不管下挫是多么严重。以D开头的词 [1] 在20世纪30年代就不再使用了，这是一个经济学家应用情感理论的不错的案例。不过，如果重新启用这个词的话，要知道

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  致谢

  本书可追溯到两个已经争执了一个多世纪的阵营，每个阵营都有大批的杰出学者和专家为其摇旗呐喊，有些甚至是诺贝尔奖得主。他们都非常信服自己的理论，这些经过细心定义的科学记录被认为是解释经济和金融行为的唯一正确的理论。我说的第一个阵营是那些坚定地信奉我们能做出完全正确的投资决定的经济学家和金融学者。第二个阵营是行为学者，他们认为我们大多数时间能够控制自身行动，但是也

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