2013年9月5日 星期四

邏輯科學[44]~從『股市原理』的重要性被漠視談起...

邏輯科學[44]~從『股市原理』的重要性被漠視談起...

  大家都知道股市教學是一項巨大的工作,它的難度基本上有兩個:第一個是投資人以往在學校裡所受的教育只能應付考試,並沒有學到一套『如何去學習』的方法;第二個就是:股市沒有教科書。於是我在教材方面花了很多年的時間去做充實,後來我發現對於程度比較好的同學而言,這樣的方式就已經差不多了,但是對於一些疑惑比較多的同學,問題並沒有出現太多好轉的現象。於是我開始進一步思考根本問題到底出在哪。依照我過去的教學經驗,我當然會很強烈地認為首要問題出在『機率』(如果我們暫時撇開心理問題不管,只管純理論的部分)──這個認識最早是從《隨機的致富陷阱》那本書開始的,到了《黑天鵝效應》那本書出來,一般人才對機率這個東西影響股市有多麼深沉有了個大概的初步印象。而我就從「被扭曲的高斯分布曲線(鐘型曲線)」開始去想這個問題,把它當成了一門功課;但我必須承認:我跟大多數懶惰的股市交易者一樣,頂多就是自己反復運用機率這個知識去解決我操作時碰到的一些問題,我並沒有想到高斯曲線背後所引起的數學意義與物理定律,以及這兩個學科與人類意識所產生的衝突與糾紛。

  容我來解釋一下:假如你用一堆小球去做彈珠檯實驗(見圖),你會很容易得到高斯鐘型曲線;如果你用一堆炸熟的麥當勞雞米花...嗯,你也會得到類似的傳統的鐘型曲線;但是如果你用「一堆」活生生的螞蟻呢?

  死的東西跟活的東西是「不一樣的」,這是常識,但是在歷史上這卻從來都不是常識,而是被嚴重忽視的東西。例如說:西方有一門學科,發展了幾百年了,到現在仍然還在搞一堆複雜的數學去計算人類的行為──我想你可能猜對了(原諒我,這題簡直就是在放水,送分),就是經濟學(我指的是學院派裡越來越多複雜數學的那種偽經濟學)。但是,我這樣講,是不是表示人類的行為根本無法用數學計算(或者說:無法用物理去思考)?──我不是這個意思,我的意思是:我們應該弄清楚如果要運用現階段的科學工具去推理人類經濟行為的本質,是有其侷限性的,這個侷限性不是天然生成的,而是人類當初在製作這些工具的時候因為智能有限而產生的缺憾。換句話說:人類發明的數學或物理正在不斷地逼近上帝的數學跟物理,但它卻還不是上帝所認知的全部的數學跟物理知識。講的更明白些:人類的科學並不等於上帝的科學。所以你可以講『數學是完美的』,但是我建議你不要講『我們人類的數學是完美的』,那樣就太高調了。

  認識人類的科學知識有其侷限性之後,並不是叫我們裹足不前,而是讓我重新回到二十多年前我剛投資股票的時候的一個從來沒有想過的基本問題:『股市的基本原理到底是什麼?』

  這裡要注意一下:『股市的基本操作理論』跟『股市運作的基本原理』是不一樣的。『原理』是比『基本操作理論』還要原始的東西。例如:我們可以講『尋找本質優良的公司作為投資的目標是我們數十年不變的基本操作原則』,然後由這個想法衍生出大家現在所看到的豐富的基本分析派的學問與智慧,包括巴菲特,都是這一派中出類拔萃的頂尖人物,但是基本派仍然無法告訴我「為什麼股價會呈波浪形狀?」,他們之中大多數的人只會擺擺頭,告訴你說:「技術派(圖形派)是騙人的」──唉,我覺得就是這種思想,阻礙了人類歷史上科學的進步。很多基本派的衛道人士指責技術派是巫師,讓我想起歐洲許多早期的科學家的那些怪異發明或發現跟巫師並沒有什麼太大的表面差別。

  攤開股市的行情表,你會發現股價只有一維空間的活動,只有高低(價格)的差別,而沒有立體的三度空間的行為。圖形派為了方便「觀察或畫線(趨勢線)」,硬是把時間這個座標放在傳統的X軸方向,於是他就變成了二度空間了;其實這是一種錯覺,只是為了方便我們去觀測研究,真實的股價並沒有二度空間的運動──我的意思非常清楚:股價在橫方向並沒有加速度(對我而言,這是一個很重要的事實,以後我會專門來討論),換言之:股價根本就沒有橫方向盤整的作用力。

  在人為的二度空間展開圖形中,人類發明了用K線作為股價的一種紀錄方式。現在,我們提出第一個問題:如果以最常見的日K線做紀錄單位,那麼,每一個K線,到底是視為一個「有意識的人類心理現象」?還是「無意識的物理作用」?...

(還沒寫完...待續,同學可以自己先想想答案)

 
~王力群(王勵群)  Randy Wang. 台灣, 台北,2013-9-5中午12:14

2 則留言:

  1. 這篇實在是太、太重要了
    哥德爾證明數學語言本身都不是完備的,人類怎可自大的認為數字與方程式可以完整的描述真理?
    人的語言是有限制的,這是一個基本常識,但是換成符號語言(數學、電腦程式),許多人就轉不過來了。
    除了量子力學、數學、心裡學、歷史... 等等的哲學,生物與天文的哲學是不是也可以應用到股市呢?

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  2. 猶記得當初寫經濟相關的能源理論模型時,雖然只是一條簡單的運算式,卻明確的道出基本的原理。不過評論老師的眼裡,似乎一條簡單的運算式分量太少,而要求增加一堆有的沒有的參數。理論模型只是輔助了解原理,過分的渲染反而偏離了主題。感觸尤深!!

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