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匯添富基金：證券分析的概率決策和小數(shù)定律偏差

　　大數(shù)定律又稱大數(shù)法則或者大數(shù)率，是一個概率論的定律，核心思想是：在一個隨機事件中，隨著試驗次數(shù)的增加，事件發(fā)生的頻率趨于一個穩(wěn)定值。但是，在證券分析現(xiàn)實中我們卻經(jīng)常在大數(shù)定律的潛意識支配下游走于小數(shù)定律之間，無論是策略分析、行業(yè)配置還是個股選擇。

　　市場中流行的資產(chǎn)配置決策一般都叫投資策略。很多人還是有意無意采用技術分析。技術分析容易陷入兩難困境：要是頻繁做判斷，準確率一般就收斂于50%左右；假如出現(xiàn)情緒性偏差，從結果看，準確率還不到50%，這就是大數(shù)定律。決策過程就充斥小數(shù)定律。依賴歷史上出現(xiàn)的圖形作為案例依據(jù)，由于案例有其發(fā)生的特定條件，抽象程度不夠，樣本的可比性就很差，而且和容易發(fā)生與現(xiàn)有狀況相似的統(tǒng)計意義上的比較無從談起，很容易陷入小數(shù)定律偏差。所謂的壓力線和支撐線都只是心理暗示而已，各種圖形出現(xiàn)的可能性都是存在的，從歷史中提煉普遍規(guī)律是件很困難的事，要發(fā)現(xiàn)超過10個以上的相同樣本都很難。結果就是大家總是按照指數(shù)的整數(shù)位作為心理底線，市場對指數(shù)點位的判斷就是一場情緒波動的正態(tài)分布，只是平均數(shù)總在隨著大盤漲跌而漂移。

　　在行業(yè)和股票基本面分析中也有類似情況。例如，我們總會不經(jīng)意間把中國大陸經(jīng)濟跟日本和美國對比，但是很少會去對比歐洲，其實這主要是因為我們相對而言不太熟悉歐洲經(jīng)濟史而已。局限于這幾個小樣本就隱含著小數(shù)定律偏差的威脅，選擇樣本環(huán)節(jié)就已經(jīng)出現(xiàn)了知識結構的偏差。另外一個例子就是銀行和地產(chǎn)業(yè)的簡單對比。美國的銀行發(fā)展路徑是高度分散到集中，直接融資占主導型地位，而中國的銀行業(yè)則從高度集中到相對分散，結果就是兩者的資產(chǎn)負債結構完全不同，過多地拘泥于利差沒有可比性。投資者習慣于拿中國銀行業(yè)的短板與美國的長處比，殊不知老外多么羨慕中國的銀行有比例這么高的穩(wěn)定的負債來源。地產(chǎn)則是典型的非貿(mào)易品，其定價更多地取決于各國的貨幣環(huán)境和內(nèi)需驅(qū)動因素，而且地產(chǎn)都是各國的支柱產(chǎn)業(yè)，經(jīng)濟周期都逃不脫房地產(chǎn)業(yè)的波動。日本的案例是一個極端畸形的表現(xiàn)，拿日本樣本演繹中國房地產(chǎn)業(yè)還是要小心。股票分析中小數(shù)定律更多，最典型的就是在尋找成長股中試圖發(fā)現(xiàn)第二個微軟、第二個蘋果、第二個沃爾瑪、第二個騰訊，當然還有第二個巴菲特，結果都是徒勞的。這些偉大公司的成功本來就有其獨特的不可復制的因子，從我們微觀角度看到的很多是偶然性，特別是企業(yè)家精神。我們?nèi)ケ容^蘇寧和百思買，也會發(fā)現(xiàn)前者拷貝后者商業(yè)模式的基礎上大量受益于低成本這一中國特色，而且財務報表差別也很大。

　　證券分析就像拼圖游戲。我們把復雜的現(xiàn)象簡單化，概率決策的結果就是尋找有限樣本之間的共同點和差異之處，但是要時刻提防小數(shù)定律偏差。

（匯添富基金研究總監(jiān)：韓賢旺）