本文收藏來自2020/9/6 富途牛牛 投資干貨合集 發佈之文章

為什麼投資有時要追求“平庸的機會”？

作者：人神共奮

「騷操作」與「平庸操作」

股民見面，免不了用自己的案例「相互切磋」一下，拿出來的案例無非幾種：

短時間內快速上漲的；

「分」級準確逃頂抄底的；

在大跌前「分鐘」級擇時成功的；

連續換股成功的……

相反，很少有人以「這個月持有茅台，漲了5%」作為案例，後者難度係數看上去實在太低。

如果炒股是體操比賽打分制，這些「騷操作」自然都是10分，個個是股神，但細數真正的股神，總是有大量的「平庸操作」，讓人無力吐槽。

有一次，我跟一位擅長圍棋的朋友討論這個現象，朋友推薦我一篇分析2016年「圍棋人機大戰」的文章，讓我更深刻地領悟到在投資中「平庸操作」的意義。

「阿爾法狗」的「俗手」

話題回到當年「阿爾法狗」大戰李世石，盤中，解説員們屢次用輕蔑的口吻評價「阿爾法狗」又是一手「俗手」，當然，結果我們也知道了，阿爾法狗4戰3勝，而且每次都小勝即可。

俗手，是指無新意的圍棋下法。俗手跟「錯着」不同，後者是指計算錯誤導致重大損失，「俗手」是低水平的棋手常常下出的笨棋，最常見的是把可以爭一爭的棋型走「死」。

在大師級的較量中，幾乎很少有俗手，所以才會引發解説員的嘲笑，但為什麼程序常常下俗手呢？

作為一個無感情的程序，「阿爾法狗」每走一步都要預測對手下一步落子位置的概率，以及每一種可能造成的全盤勝負概率的變化。而在某些情況下，某一種下法的對方下一步棋的可能性非常多，其計算量過大時，「阿爾法狗」的俗手是策略的一部分，在滿足最終勝率的前提下，犧牲某一步的落子質量，來降低棋型的計算複雜度。

假如我們把棋型的計算複雜度分為10個級別，1是最容易，10是最難，假定當時李世石一類的人類絕頂高手能計算的最高複雜度是5級，而「阿爾法狗」通過大量的機器學習，能力可達7級。

如果當前棋型的計算複雜度為9級，因為大大超過了人類對複雜度的理解，所以人類的理解仍然是5級，仍然想絞盡腦汁地去完成這個「不可能的任務」，就會在模糊的估計中不斷犯錯，而人類高手在複雜棋局中的比拼，就看誰犯的錯誤不那麼致命。

但計算機有自己的辦法，超過7級的複雜度，系統內部會預警：計算量太大，將要超時，必須降低複雜度。方法就是用「俗手」固定某一塊地的棋型（人類的理解就是犧牲落子質量），強行把棋型的複雜度降低到7級，此時仍然高於人類的理解，但計算機已能從容應對。

道理有點類似於《天龍八部》中虛竹破「珍瓏局」，自填一氣後，「天地一寬，既不必顧念這大塊白棋的死活，更不再有自己白棋處處掣肘，反而騰挪自如，不如以前這般進退維谷了」

被棋友們津津樂道的阿爾法狗自我對弈的第二盤，盤中放棄大龍，反敗為勝，即是此策略的典型棋局。

這就是「阿爾法狗」四大策略之一的「快速走子（Fast rollout）」，在滿足勝率的前提下，犧牲走棋質量，將決策速度提高1000倍。

下棋的結果就是三個，贏、平或輸。阿爾法狗幾乎每一局都是小勝，一開始大家覺得這是雙方棋力差不多的表現，但時間長了，大家才琢磨過來，這才是實力懸殊的降維打擊啊——只要滿足勝率，什麼棋都可以走。

但人類對於勝負的理解就太多了：狂勝、大勝、勝、小勝、平、惜敗、敗、大敗、慘敗……，還有轉敗為勝、大意失荊州，帽子戲法……

人類把勝敗搞得這麼複雜，恰恰是因為知道自己計算的精確性不那麼強，試圖積累更多的優勢去穩操勝券，結果就有了相當的不確定性。不確定性讓比賽充滿懸念，觀眾是滿意了，但對於選手卻不是一件好事。

人類的下棋策略有其不得已之處，但一定程度上也是人類高估了自己的判斷力，所以在同樣有一定博弈成分的股票投資中，在面對過多不確定性因素時，以「俗手」降低某些不確定性，以節省資源和時間做更好把握的機會，這也是一種Fast rollout策略。

難以取捨的機會

比較一下下面兩個機會，哪一個更值得爭取：

A：三年連續收益10%，概率為80%的機會

B：一年收益20%，概率為80%的機會

前者的機會，經過複利和概率加權測算為，三年總的內在收益率為26.5%。

後者轉化為三年進行分析，因為每一年都要以80%的概率重新尋找機會，實際上，三年總的內在收益率為37.2%。

看上去，還是後者的收益更高。但問題沒那麼簡單，市場的機會是不均衡的，80%的概率是基於當前條件下的測算，包括市場位置、主題風格等。當你實現了第一個20%之後，找到下一個20%的機會時，其概率就未必是80%了，它是基於未來的條件測算的，而當下的條件演變為未來的條件，要經過相當複雜的預測，其計算難度會出現指數級增長。

而且，前者的假定研究已經結束，而後者還有兩次研究，成本顯然更高。

以人腦的計算能力，其實很難判斷這兩個機會，到底誰更值得爭取。也許未來的量化投資基於某些因子組合的複雜策略可以計算，但現在顯然不行。

所以，這兩類機會可以進行一個持倉組合，一定比例的「三年連續收益10%」和「一年20%」的組合。

組合的比例，理論上説，你的股池規模越大，越可能在一年後繼續能找到20%增長80%的概率的股票，所以散户的持倉理應更偏向前者，研究能力更強的機構理應更偏向後者。

但實際上，散户通常易被數字吸引，又習慣於高估自己的研究能力，喜歡更多比例地配置「一年20%」的品種；而很多基金規模太大，找不到足夠的「一年20%」的品種，被迫超比例的持有「三年連續收益10%」。

在投資中，只要有弱點，就會有對手利用你的弱點賺錢。而基於人類無法克服的弱點的真正可怕的對手，是「阿爾法狗」的同類——量化投資。

量化資金賺了誰的錢？

從2015年開始，國內的量化基金開始發展，特別是在2018年的熊市，收益超過大部分主動型基金和指數基金。

我們平常都説，價值投資賺的是企業成長的錢，技術分析賺的是對手口袋裏的錢，那麼，量化到底是在賺誰的錢呢？

我剛入股市的1996年，用均線、KDJ、MACD一類的簡單技術指標就能獲得不錯的收益，機會也比較多。

到了後來，必須要用多個技術指標相結合，機會出現的頻率也大大降低，只有擴大股池才能實現收益，而且一個方法用一段時間就失靈了，還要尋找新的方法。

技術分析是一種基於行為的博弈，是一種對當前數據的基於概率的分析與判斷，先天缺陷就是策略用得人多了就會失靈，複雜性需要不斷加深，一旦深到人腦無法處理，必然會被量化投資打敗。

技術分析天然適合量化投資，所以國內目前的量化策略，大部分都是以技術分析為主，那麼它們賺的就是同為「技術派」的錢，所以這幾年，你是不是感受身邊的技術派高手越來越少了？

為什麼國內現在基於基本面的量化策略並不多呢？正是因為價值分析有一些天然的「樸素主義」傾向，使其分析集中在目前無法被量化的「商業模式」「護城河」「管理能力」分析上，這是人類的優勢領域。

而在交易上，價值投資又強調多看少動，有限的幾個基本面指標的計算量並不大，導致量化策略能賺到價值投資者的錢不如技術派多。

所以價值分析者應該恪守「Less Is More」的原則，嚴格地將分析的複雜性控制在自己可以掌握的範圍內，而不是輕易跑到對手的主場。

最典型的越界就是判斷指數漲跌的「擇時策略」。

在所有的技術分析中，對指數的判斷最複雜，因為影響指數的因素相比影響個股的因素，是指數級的增長。經常用的人會發現，它常常跟「擇股策略」相沖突，大大增加了系統的複雜性。

這就相當於放棄武器跟野獸肉搏。

兩種不同的策略

最後總結一下：

一般投資者的策略是：設定好自己可以接受的風險，在這個前提下，追求風險收益比的最大化。

這個策略的看上去非常完美，可一旦遇到複雜到人腦無法計算的機會，我們就容易受高收益的誘惑而強行判斷。

「阿爾法狗」的策略是：定下「至少贏一目」的小勝策略，在保持能讓目前盤面維持在一個較高勝率的前提下，判斷對手下一步棋位置的概率，如果計算資源仍然不夠，就用「俗手」降低計算的複雜程度。

這個策略轉換成投資策略是：先預設一個收益目標，比如15%，再搜索達到這個條件的各種資產組合，選擇概率更高的執行交易。在價格發生變化時，通過對賠率的綜合計算，不斷調整標的的品種和比例，使一年的滾動收益率不斷處於15%的水平。

這兩種策略的最大區別在於，人類的最佳思維是在確定的風險收益比中，不斷追求更高的收益率；程序的最理想狀態（只是根據阿爾法狗的推想，並非現在的量化策略），是在確定的收益率下，不斷追求更高的確定性。

編輯/iris

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