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投资中的加法和减法———写在围棋人机大战之后

中国证券报2016年03月21日02:45分类:新华社报刊

□六禾投资投资总监 徐志云

   近期最受瞩目的公众事件当属李世石和谷歌Al-phaGo的五番棋人机大战,结果有些出人意料,虽然谷歌AlphaGo上来连赢三局提前获胜。但让人感到绝望的不仅仅是AlphaGo在盘面上展现出的统治力,而是当人类棋手还在审视回味多年以来传承下来的行棋框架和手筋定式时,AlphaGo已经基于胜率开创出一套新的体系超越人类,而且还在不断地学习进化中。

在任何一项高复杂度游戏中,短暂的领先落后并不重要,保持正确方向并持续进化的能力才是最可怕的!围棋如此,投资亦然。

证券投资入门简单,要真正做好却是一项复杂度极高、讲究能力圈的游戏。投资者不仅要清楚地知晓自己的能力圈,更要具备不断拓展能力圈的能力。和海外相比,国内资本市场发展时间不长,加之中国处于大国转型期,转型模式并无很好的参照样本。上至宏观政策、货币环境、资本市场制度,中至新的行业、新的商业模式,下至微观企业的传承重组、并购转型,再加上新兴市场估值体系的高可塑性,当前的A股市场充满着各种变数和想像力。资本市场在各个方面都对投资人提出了更高的要求,倒逼着专业投资者不断地做加法,突破自我,扩展能力圈。

彼得·林奇是投资领域做加法的极致。在对自己管理麦哲伦基金的生涯回顾中,他曾提到“我每年要访问200家以上的公司和阅读700份年度报告,一年行程10万英里,早晨6:05乘车去办公室,晚上19:15才回家,路上一直都在阅读。每天午餐都跟一家公司洽谈,每个月要对将近2000个公司检查一遍,头寸中大约持有1400种证券,管理基金期间买过的股票数量超过1.5万只。”彼得·林奇的投资几乎涵盖了所有行业、商业模式和逻辑类型,一套完备的投研体系和方法论也许会让这些工作显得有些机械化、程式化,但彼得·林奇如此广泛的涉猎,以及十几年如一日持续做加法的能力确实令人赞叹。

但人毕竟是人,人工智能可以像一列火车在封闭轨道上无边界地前进,人却很难。彼得·林奇13年璀璨但略显短暂的基金经理生涯,最终也逃不开托尔斯泰笔下贪婪农夫式的无奈。

投资如同长跑,专业投资者在这场长跑中不仅要懂得做加法,更需要适时地做减法。

巴菲特是投资界做减法的楷模,其对能力圈的经典阐释已为世人熟知。了解并恪守自己的能力圈,避免在不熟悉的领域犯灾难性错误,在投资过程中做好减法是其业绩数十年长青、持续获取超额复利的秘诀。曾有位朋友评价,彼得·林奇的成功可以模仿,但巴菲特却无法复制。

个人深以为然,但认为更准确的说法是,投资人做加法的路径可以借鉴,做减法的历程却无法复制。投资中的加法是对客观世界的不断求索,对历史兴衰的回溯,对逻辑数据的验证,对商业行为的预判,甚至市场中不同参与者的博弈方式都能从金融行为学中找到诸多端倪和线索。做减法的历程则是直面自己的内心,认识自身能力的边界,直面压力、情绪以及各种潜在的约束,并最终找到最适合自己的投资方式。客观世界的求索历程可以复制、分享、团队进化,但个人内心的舒适平静却是如人饮水、冷暖自知。正如巴菲特的成功之路,其早年师从格雷厄姆,后来又受芒格、费雪等人影响,这一段做加法的心路历程一定很有价值,等到后期巴菲特已经做足减法,进入到一生只愿意挥动20次球棒的状态,我们能做的恐怕只有静静欣赏、致敬。

机器学习进化的方式同样是有加有减,计算机既要有深度搜索、遍历局部最优的加法能力,更需要评估全局、剔除冗余选择、降低计算复杂度的减法能力。和计算量大、但规则和目标清晰简明的围棋相比,股票市场的运行机制更为复杂。股票市场背后是所有市场参与者决策的汇总,是一个典型的多因子、互相反馈、且需要实时决策的混沌系统,任何交易策略最多只能部分解释股票市场的交易行为。应对这类复杂度更高的系统时,减法将展示出更多的魅力,受过良好加法训练但更善于做减法的人脑会比机器更具优势,专业投资者只要持续地做好加法减法、不断进化,仍将拥有持久的生命力。

[责任编辑:周发]