上一篇文章《查理·芒格的智慧》之思维格栅模型介绍了格栅模型,本篇将介绍《查理·芒格的智慧》的余下部分,即将各个学科的思维模型置于格栅之中。
物理学
物理是一门研究宇宙如何运转的学科,小到原子大到量子力学和相对论。这看上去与金融毫无关系,但在商品供需中相当重要的一个理论—均衡理论,就来自物理学领域。均衡的定义是两种相对的作用力、力量或影响之间产生平衡的状态。经济学家随后用均衡理论来解释经济行为。
经济学家认为股票在市场上的价值会围绕着其真实价值上下波动。阿尔弗雷德·马歇尔果告诉我们:竞争最终会决定均衡的价格。如果价格有波动,就说明市场中的供需之间存在暂时的不平衡,但这种不平衡最终会被市场纠正。
随后基于均衡理论,尤金·法玛提出了非常出名的有效市场理论—即股价是无法预测的,因为市场是有效的。
而圣达菲研究所提出了对均衡理论的质疑,他认为市场是非理性的,是随机而非机械的,也并非完全有效。阿尔弗雷德·马歇尔在去世前还发表了他对均衡理论的质疑。
不过我们还是相信均衡理论是绝对存在的。均衡理论可能依然是宇宙的状态,保持均衡的状态可能是自然的目标,但它不是牛顿学说的唯一结论。在任何时间里,均衡和不均衡都可能出现在同一市场中。
生物学
达尔文的《物种起源》里有一句话:自然从不飞跃。阿尔弗雷德·马歇尔在《经济学原理》第1版的首页用拉丁语写了同一句话——自然从不飞跃。1908年约瑟夫·熊彼特在出版的《经济理论的本质》提出了经济学本质上是在不断进化的观点。
交易策略和模式像生态系统中的物种一样,适者生存,并且还不断进化。
生物学我们的启示是,应该时刻抱着开放的心态来完善、改进、修正自己的交易系统。
社会学
社会学是研究人类在社会中如何行动的学科,其终极目标是理解群体的行为。如果不再将股市中所有的参与者看作一个群体,我们就无法理解市场和经济的走势。只有理解了群体行为,我们才能了解股市和经济的走势。
社会科学的各个学科(社会学、政治学、经济学和他们的分支)归根结底都是用不同的平台研究一个主要问题:人类如何将自己融入群体或社会中,以及这些群体是如何表现的。
经济和股市属于复杂系统,也是个适应系统。它可以自我组织,也可以进化。一个足够多元化的系统,它就能抗拒中等程度的干扰,因此股市里由各种各样的人组成比光是些聪明人反而更健全。在股市中,多样性的消失将导致市场的失效。
另外这种复杂系统通常是不稳定的,经常会达到自我组织的临界点,例如坍塌的沙堆。
将股市作为一个复杂系统来研究。“复杂系统”、“适应性系统”、“自我组织系统”、“自组织理论”、“突变理论”、“自组织临界状态”、“集体选择”这些概念和模型对理解股市波动有很大的参考意义。
心理学
心理学研究人类大脑如何工作,关心大脑的所有功能——认知功能(思考和理解的过程)和控制情绪的功能。也就是它研究我们怎样学习,怎样思考,怎样交流,怎样表达情绪,怎样处理信息,怎样做决定,及怎样形成指导我们行为的中心理念。
乍一看,心理学跟由资产负债表、利润表组成的投资世界距离好远。不过20世纪末出现的新情况是,人们逐渐意识到心理学在经济决策中作用。试图通过心理学理论解释市场无效性的行为金融学,出现在卡尼曼和特沃斯基的科学研究中心。并出现了一系列行为金融学术语:锚定、框架、心理账户、过度自信以及过度偏见、损失趋避。
泰勒和贝纳茨在研究中发现:投资者持有一项资产的时间越长,这项资产的吸引力就越大,前提是不要总是去看回报。股市中大部分失败者就是因为频繁查看价格和有损失趋避的心理,也就是短视性损失趋避,从而导致损失。
泰勒和贝纳茨接着思考如何用短视性损失趋避来解释股票风险溢价。在测试了回报、标准偏差以及股票在1小时、1天、1年、10年和100年的时间中获得正回报的可能性。股票历史回报结果显示,持有股票1年以上,其效用函数才为正直。
所有的投资者都应该记住,大部分人通常不能认识到自己的错误决定。为了完整地了解市场和投资,我们必须知道必须了解我们的不理性。心理学的研究同资产负债表的详细研究同样重要。
哲学
要成为一个成功的投资者,我们要准备好重新解读市场现象。幸运的是,哲学的知道能让我们的投资之路更加容易且明智。我们从哲学的实用主义中可以找到这种指导 。
实用主义哲学否认真理的绝对性,注重观念对现实行为的影响。实用主义没有偏见、教条或刻板的条例。它包容所有的假设,考虑所有的证据。如果你需要真相,它给你真相;你需要经验,它给你经验。它更像如何使用哲学。
股市是一个复杂性系统,实用主义会从各种角度、用各种可能的方法来检测各种事件、以获得最可能的解释,即对真正发生的事情的解释。
文学
本章的重点是:对于读什么做出正确的选择,以智慧和澄明的方式去阅读,以增加自己的知识。
对于阅读的技巧,本章主要来自于艾德勒的《如何阅读一本书 》。有兴趣的可以仔细看看,这里不再介绍。
数学
在投资中我们经常要使用一些重要的数学概念:计算现金流折现、概率论、方差、均值回归以及不确定性风险。
数学引导我们寻求精确和远离模糊。在对过去进行量化处理以便预测将来可能发生什么的主观认识之间,并不存在清晰地关系。这不是说概率、方差、均值回归和肥尾是无用的。这些数学工具帮助我们缩窄了市场中存在的不确定性——但并没有消灭它。