导语:
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正文:
上期讲到,类比法的优点在于语言表达形象生动,具备较高文学价值,但在投资方面,它更像是一种以偏概全的投资陷阱,或许应当果断舍弃。
那么,可否改良传统类比法,以使其比较科学地指导投资?我们不妨尝试从两个方面入手来思考这个问题。
样本是否独立
**个思考是,我们在把A类比B之前,可以首先审视A、B两者是否独立存在。
举例来说,在把**类比日本20世纪90年代,再以此后推经济演进趋势前,或者在把AI新技术类比互联网技术,并据此推演某个“新苹果”将颠覆现有的科技巨头前,必须意识到,这些样本本身可能并非独立存在,而非独立可能就意味着“学习效应”存在。即**可以学习日本当年的前车之鉴,而现有的科技巨头们也必然**重视昔日巨头折戟沉沙的惨痛教训,从而使事物的演进方向有望出现与简单类比截然不同的走势。就比如我们最近看到的,当前世界各国的科技巨头们都在竞赛式投入资本,以避免自己在这场潜在科技革命中落伍。
样本是否够多
第二个思考是,如果B包含的样本很少,甚至很多类比**一个样本,那么在讨论A、B相同点的同时就不能忽视其他不同点。因为在很多时候,导致B**演进结果的主要因素,可能并非是投资者关注的A、B相同的那个因素,而可能是B所具备的、但其他A并不具备的某个因素。
相反,如果B包含的样本数量越多,样本之间同时具备某个其他因素的概率就可能越小,那么投资者所关注到的这个相同因素很可能就是导致B**演进结果的主要因素。
具体该怎么做
如何提升样本数量?“经验丰富”和“记忆力好”是两大不可或缺的要素。
理解“经验丰富”的重要性,试想一下你对不同科技领域都有较深入了解,那么你在思考“老牌手机巨头被颠覆”案例的同时,就不会忽略一些**医药巨头在创新药研发领域百年屹立不倒的案例。但遗憾的是,人的寿命和精力都**有限,难以在不同领域均有丰富的经验。而好的消息是,得益于科技进步,我们在很多领域已经建立起丰富的数据库和历史文献,即便无法亲身经历,也可以通过调用历史数据,来获取尽可能多的类比样本。
理解“记忆力好”的重要性,试想一下你是一个健忘的人,那么即便你经验丰富,也难以调用大脑存储的久远记忆。但同样遗憾的是,人脑可能最“擅长”的就是健忘,即会逐渐弱化对久远记忆的印象,因此就限制了我们尽可能多地提取类比样本的能力。不过同样得益于科技进步,我们可以用计算机设计特定程序,来不加遗漏地提取数据库中所有相似历史样本。亦或是借助AI,让不懂编程的人轻松变身程序员,设计自己想要的程序。甚至对于某些难以做数据标准化的历史样本,也可以借助AI语言大模型来读取所有历史资料,进而分析哪些样本符合我们设定的特点条件。
本期总结
以上便是对如何科学利用类比法指导投资的一些思考,当然在这个过程中,会遇到一些衍生难题,比如对数据库的购买往往是昂贵的,对编程算法的设计往往是枯燥的,对AI能力的挖掘也是需要技巧的。但可以牢牢记住一个原则,那就是不要轻信**基于类比法的外部观点。作出理性判断可能很难,但不作非理性判断相对容易。
本文来自华商基金资产配置部研究员李健。
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