【/h/]首先，狩猎和逃跑的基因

【/h/]一个炒了几个月股票的朋友告诉我:“你的生意其实很简单。我发现最强的股票不太可能下跌，所以炒股票非常简单。只要你买入最强劲的股票，一旦它们走弱就立即卖出，基本上就能赚钱。”

【/h/]作为朋友，我开玩笑说:“你已经具备了投资者最基本的能力——模式识别。但你刚刚建立的模式识别太简单了，完全错误。”

【/h/]果然，5月份，市场下跌，他反复亏损，因此他不再觉得股票交易很容易。

【/h/]模式识别是人类认识世界的基本方式。苹果有红的、绿的、黄的、大的、小的、圆的和尖的。人类应该首先在大脑中建立苹果模式，然后看着苹果，无论它是什么，无论它是整个的、一半的、一块的甚至是苹果核，他们都知道它是一个苹果。

【/h/]然而，有一些简单和复杂的模式，一些先天的能力，一些后天的模式只能通过长期的学习来建立。

【/h/]当一个人刚刚开始投资时，他用最原始的模式识别机会——捕食猎物和逃避天敌。捕食猎物带来的本能反应是兴奋，驱动动作是攻击；逃避天敌的本能反应是恐惧，驱动行动是逃避。

【/h/]这是我们的祖先留在我们基因中的，它基于下丘脑的情绪反应，而不是大脑的认知反应。这两种本能反应的优先级最高，因为机会稍纵即逝，需要快速反应。

【/h/]因此，将首先调用新投资者的这种模型。当股价快速下跌时，恐惧反应优先被激发并卖出，当股价快速上涨时，类似狩猎的兴奋感优先被激发并买入。

【/h/]但进化越高级，环境就越复杂，天敌和猎物也没有那么明确的界定。如果有误判，盲目进攻可能会死，胡乱躲避饥饿会精疲力尽。

【/h/]同样，股市中真正的趋势行情也很少，大多数都是波动行情。如果你只是追涨杀跌，你可能连裤子都保不住。

【/h/]因此，投资者需要通过学习在大脑中建立更复杂的“机会风险识别模型”。一个人投资能力的高低就是模式识别能力的强弱，它有两个不同的方向:

1。在相同的识别速度下，通过长期学习建立的复杂模型胜出；

2。同样的复杂模型，识别速度越快，胜出。

【/h/]第二，人类模式识别的缺陷

【/h/]人性总是让投资者更喜欢那些一眼就能看出来的浅薄模型。为了安抚自己，他们还称之为“大道至简”。微信官方账号文章的留言区经常有人来找我说你说的太复杂了，不仅仅是文字的问题。

【/h/]简单模式不可用，但速度很快。不管你的大脑有多快，它能比计算机快吗？

【/h/]量化策略不会从天上掉下来。有人说量化公司会在各种股票交易比赛中寻找赢家的经验，并将其转化为量化策略。这种说法有点夸张，也不那么容易，但它几乎等同于将股市中的各种有效方法转化为计算机可以理解和执行的策略，然后以更强的处理能力在整个市场中寻找机会，然后以更快的响应速度完成交易，进而击败“大师”。

【/h/]但并不是所有的方法都可以变成量化策略。基本面分析不是简单的指数计算，而是一个非常复杂的模型，类似于大脑中的“黑匣子”。而且业务运营本身就是一个慢变量，你的电脑再快也没用。

【/h/]因此，“天下武功，唯快不破”的道路已经被量化交易堵死了。人类主观投资的唯一方向是向更复杂的方向发展，这是一种你连自己都分不清楚的“黑盒识别模型”。

【/h/]量化策略的另一个威胁是大脑缺陷的修正机制，它可以识别“假因果、假规律、真随机性”。

【/h/]人是一种追求意义的动物，人类的大脑一直在追求解释现象和事件之间的因果关系，以满足我们对世界控制的需求。然而现实世界充满了随机性，大多数现象都没有明显的原因。因此，人类的大脑发展出了一种“避免随机性”的机制，不相信巧合，并对观察到的随机现象进行扭曲和强行解释，以形成因果关系。

【/h/]股市下跌直观上与做空机制有关，这都是令人发指的再融资制度造成的，即限制做空；如果限制结束了，股市仍然下跌，则必须量化，因此量化交易的速度是有限的；还在跌，因为新股估值太高，应该放开“再融资”...

【/h/]股市下跌是因为IPO太多，监管太松，所以停止IPO；还在跌，因为ST太多，监管太严，建议暂缓；停止或下跌，那是上市公司的老化，我们应该放开IPO，让优秀的公司上市...

【/h/]大多数人喜欢从直觉可以理解的事物中寻找原因。在大众传媒时代，只有凭直觉就能理解的道理才会被广泛传播。那些深层次的原因不能被理解也不想被理解。反正我赚不到钱。肯定有坏人。如果我找不到坏人，那就是系统有问题...

【/h/]人类大脑的另一个特征是它更喜欢接受看似直觉的规则:

【/h/]因为前两次小票崩盘导致暴跌，小票被抄了，最后管理层出来安抚赚钱，所以这次还是这么玩的。然而，这种过于简单的法律，每次都必须让更多的人知道并采取行动，这导致了三种可能性:

1。不深跌，不被复制:如果不跌到很低的位置，就会有人提前抄底，导致反弹高度有限；

2。半山腰抄:如果能抄到底，肯定比前两次更大，背后有更大的风险你没发现。市场只是在这个位置停留一段时间，然后继续下跌；

3。错误的复制:你复制到了底部，市场反弹了，但上涨的板块没有下跌，那些可以复制到底部的板块继续下跌。

【/h/]这个推断可能不正确，但如果你一次又一次地尝试，你就会失去之前赚的所有钱。

【/h/]如果你想做出正确的决定，就不能像大多数人一样思考。这并不是要你故意“逆向思考”。这仍然是一个懒惰的方法，但要使你的模型尽可能复杂到你能控制的极限。

【/h/]第三，投资者如何取得进展？

【/h/]“危险-食物”识别模型是天生的，其他识别模型需要反复练习和学费。

【/h/]以价值投资的公司价值分析为例:

【/h/]有了生活中优秀公司的经验，当你第一次进入股市时，你可能很容易建立这样一个初步的模型。好公司=好需求+高产品市场份额+高毛利率。

【/h/]所有的好公司都是这样，但不是所有的好公司都是这样，直到你遇到一家品牌和产品都在走下坡路的公司，给你造成了巨大的损失。

【/h/]如果你不因此而放弃，而是痛定思痛，寻找认知模式的问题，你很可能会在那些关于巴菲特的书中找到答案，巴菲特不仅市场份额高，而且有护城河，不仅有毛利率，还有净资产收益率和ROIC。

【/h/]所以你调整了你的模型，添加了巴菲特眼中优秀公司的特征，并更新了你的股票池，但你在一家估值过高的公司中亏损了，并发现你实际上可以“提高你的业绩并降低你的股价”。

【/h/]你毫不气馁，再次寻找各种估值方法的书籍，并试图在你的模型中添加估值因素，但很快你又遇到了那种“估值陷阱”公司，因为你过于关注估值而再次遭受损失。

【/h/]当然，你目前的经验可以逐渐在基本面和估值之间找到平衡，你也赚到了一些钱。但是，就在你认为你的识别模型非常成熟的时候，你又遇到了麻烦:一家具有绝对竞争优势和非常好的行业景气度的公司具有合理的估值。反复检查基本面后，您没有发现任何问题。这肯定是市场的错，所以下跌越来越严重，而结果却越来越好。

【/h/]通过咨询行业分析师，你开始意识到以前的模型在分析竞争动态方面相对薄弱，不仅取决于公司的绝对优势，还取决于行业本身的投资强度，即资本周期。再优秀的企业也抵挡不了长期的下行趋势。

【/h/]虽然你亏了钱，但你的模式又改善了。通过这一次，你很难再次失去很多钱，但你不像以前那样自信。你发现无论你如何进步，问题总是越来越多，例如:

1。宏观真的像你想象的那样“多学一门是浪费时间”吗？

2。市场真的会像你之前想的那样犯错吗？这些错误是对未来危险的警告吗？

3。你真的能无惧市场波动，等待时间的玫瑰吗？甚至巴菲特是方法本身的成功，还是巨大的幸存者偏差？

4。你真的从阿尔法赚到钱了吗？如果市场从此没有beta版，你还能赚钱吗？

【/h/]……

【/h/]每次你的模型遭受连续亏损时，你都会试图在模型中添加新的因素或操作方法，但大多数情况下，要么会与这个模型发生根本冲突，要么结果会更糟，因此你必须回到原来的方法。

【/h/]这实际上意味着你的模型基本稳定，只能修修补补，很难有大的进步空。你只能分阶段接受失败，除非你愿意从头再来。

【/h/]因此，模式的意义不在于不犯错，而在于建立稳定的盈利模式。不同的模型善于识别不同的机会，有些模型胜率高而赔率低，有些模型收益低但波动小，有些模型则相反。但一般来说，模型越复杂，你的超额收益就越稳定。

【/h/]第四，投资者有自己的弱点。

【/h/]以上描述了判断基础公司投资价值的机会识别模型的生成过程，并得出以下两个结论:

1。真正有效的识别模型总是非常复杂的，并且具有很强的可扩展性；

2。真正有效的识别模型将分阶段失败，这使用户有动力进行新的尝试。

【/h/]人类早已走出史前时代，但大脑的设计仍停留在那个时代的核心功能——高效狩猎和快速逃生。我们仍然本能地使用最快的模型在面前复杂的游戏下直接得出最简单的结论，并以自我证明的想象力代表理性和深刻的思考。

【/h/]事实上，归根结底，股票投资很容易无限放大人的弱点:

【/h/]那些想得太浅的人不必这样说；

【/h/]总想把事情搞清楚的人忘记了投资是不完全信息下的决策，很容易错失机会；

【/h/]逻辑能力太强的人缺乏自我修正的能力。如果他们一开始做出了错误的选择，他们为自己辩护的能力会欺骗他们。

【/h/]过于直观的人缺乏系统升级能力，无法形成稳定的投资方法；

【/h/]对变化过于敏感的人往往缺乏抓住机会的意愿；

【/h/]有耐心的人容易把小错误坚持成大错误；

【/h/]所以还是那句话，模型的意义不在于犯错，而在于将自己的弱点控制在可接受的范围内，从而稳定盈利。