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《随机漫步的傻瓜》8|生活中的非线性现象

2019-07-29  本文已影响1人  伊浩鑫说财经

各位听众朋友大家好,环欢迎再次莅临财经读书汇,今天我们接着讲《随机漫步的傻瓜》。听了上一期的讲述,有朋友留言说对随机性多多少少有点感觉了,但是为什么在生活中,随机性那么的少见呢?或者说,总觉得有些事情开起来有那么点规律。

其实,通常来说,看起来极为随机的事物反而没有那么的随机,我们知道,世界上根本没有纯随机抽样这种东西,因为随机抽样的结果取决于设备的品质。够多的小事集中在一起,我们就能在某些地方发现非随机现象,例如转盘本身可能不是摆得很平,或者旋转的球不是很圆等等。

可实际上,数据如果完美到未呈现任何模式,反倒十分可疑,让人觉得有捏造之嫌。单一的随机连续序列势必呈现某种模式――如果我们努力去找的话,一定能找到。换句话说,看起来特别的随机的事情,反而不那么令人放心。之所以大家会有随机规律的错觉,主要问题出在我们不希望这些随机数表,出现任何形式的规则性,可随机性本身看起来并不那么随机。

我们举个例子吧,这样好理解一些,假设随机掷出16支飞镖到一个正方形纸上,按理说,这些飞标插中正方形中任何一个地方的概率相同。现在将这张正方形的纸,分成16个大小一致的小正方形,这么一来,每个小正方形都有同样的几率被飞标插中。可比较常见的结果是,一些小正方形里面会有一支以上的飞镖,许多正方形则一支飞镖也没有,而且这种现象在生活中很常见。

接下来我们聊一聊生活中的非线性现象。首先我们需要知道,什么叫做非线性。解释非线性问题最科学的就是沙堆效应。沙堆效应就是说,一个人在沙滩上堆沙子玩,有些人可能认为只要有足够多的沙子,可以将沙堆的高度推向天空,可随着沙子堆得越来越高,沙堆终究会坍塌下来,这就是非线性现象的典型案例。

那个最后一粒破坏了整个沙堆结构的沙子,就像是我们常说的,压垮骆驼的最后一根稻草。一粒沙子的力量是线性的,将众多沙子加在一个物体上,产生了非线性的结果。

正是发现了非线性动态现象,人们才理解了为什么印度一支蝴蝶挥动翅膀,可以在纽约造成飓风的现象;为什么一个人鼻子稍微短一点,西方国家的命运将被改写的现象,因为有一位埃及艳后的鼻子瘦长,令凯撒和他的接班人为之倾倒。

听了这些,可能就会有朋友能够明白,为什么有人上学的时候,只要一不完成背诵的任务,就被抽查到检查课文默写的原因;只要一不专心,就被老师叫起来回答问题的原因,不要再说自己命不好,只是你不了解随机性而已。

不知道大家有没有好奇过,我们正在使用的键盘,为什么是以QWERTY作为顺序排列的呢?难道这种排列方式能够帮助使用者更加快速地打出自己想要的文字?其实我们键盘上字母的排列方式,一开始并没有使用最理想的顺序,反而能让打字速度变慢。最初之所以会出现这样的顺序,主要是机械式打字机色带容易卡死,为了避免这种情形,所以有了这样的字母排列顺序,不是什么所谓的按照最佳思维方式排列的。

后来计算机出现,有人曾经想设计几款方便打字的键盘,可打字者已经习惯了现在的字母排列顺序,因此一直沿用至今。这也就是我们在投资中经常提到的先发优势。还有没有其他的先发优势占据了我们的生活吗?肯定是有不少的,试想一下,您觉得Windows的系统好用吗?即便不好用也没办法,因为使用的人太多了,围绕着这个生态存活的人太多了。

还比如,其他的互联网公司造不出像微信这样的社交软件吗?当然不是,只不过微信将太多人的关系绑定住了。难道没有人能造出像苹果这样的手机和系统吗?肯定不是的,只不过大家已经习惯了使用swift,只不过大家懒惰再去学习一门语言而已。

那么随机性有优点吗?随机结果的非线行特质有时可作为打破僵局的一种工具,这叫做非线性轻推。有商业经营经历的朋友都知道,有时无论是做A选择,还是做B选择,都不会是最差的一种选择方式,最差的那个是犹豫不决,之所以犹豫,是因为自己不知道哪一个选择是最好的,可还是那句话,我们知道的永远没有市场多,很多事情无法通过现有的信息来做出最好的判断,因此,就导致了很多商业领导人拖延时间,不做决策,从而放弃了最佳的时机。

而现在我们加入随机性,轻轻地将决策者向着一种选择轻推,他就能选择出,自己也不知道哪个是正确的决定。这种事情有一个它自己的名词,叫做布里丹之驴。

在我们的生活之中,对于非线性问题,会产生哪些错误的思考方式呢?其实错误的思考方式到处都有,只不过我们很难通过潜意识来分辨而已。

最近有类似于这样的新闻报道,上证指数因为利率下降而上扬1.03点,美元因为日本贸易顺差而下挫0.12美元。紧接着,就会有新闻报道提供解释,解释为什么会有这样的事情发生,直接为新闻浏览者创造噪声。

上证指数在3000点上涨或下跌1.03个点,只占整个点位的千分之零点三,这样的波动有必要去解释吗?但是新闻工作者就有这种能力,所以他们乐于提出解释,不然拿不到任何薪水。

对于现在的互联网时代而言,信息量大爆炸,具备分辨信息是否为噪声的能力就成为必须掌握的技能,不知道未听到这期节目的朋友还会为此烦恼多久。如果你与你的朋友从整个城市的东边跑到城市的西边,12个小时之后,你以一秒之差击败朋友,显然你不可以说自己跑得比他快。

一支球队在上个星期战胜了中超的一支队伍,下个星期又输掉了一场比赛,能够说明多少信息呢?也许仅仅就是射门的时候,风的速度刚好契合了前锋球员的脚法,让原本打在门柱上的皮球,飞到了球网里。可网络上的报道就绝不会根据风速的不同,来评论比赛的质量,球员的能力,主教练的水平和年轻球员的培养,作为抨击的主要对象。甚至会将主力球员的女朋友是否回国作为球员是否能够发挥好的主要原因,你说可笑不可笑。

还是那句话,你永远都别认为自己知道的比市场多,说得通俗一点,别认为一点运气就是能力。

一定要为一个事找到原因,需要考虑的因素可能多到你无法想象。就说股票市场,股市可能会收到国内利率水平、通货膨胀、消费能力、外汇波动、国际汇率、各个经济体股市、国际收支平衡等等因素的影响。那么网络媒体在解释股市今天为何涨跌的时候,有没有把所有的因素都分析一个遍呢?有没有观察他们共同造成的影响呢?有没有最后作出统计的结果呢?显然没有,就算有,估计也没几个人看,因为内容太长了,因此大家就应该明白,对于投资来说,为什么排除噪音那么重要了吧。

工程师使用了这样的一个方法,来过滤噪声的影响。在打国际长途的时候,如果振幅不大的话,可能就是噪声了,但当它的幅度增加,则很大可能是信号与相关,这种方法称作核平滑。

这种方式又让老伊想到了如今的股市,我们基本上无法寻找到造成股市短期震荡的全部原因,但是我们可以发掘,长期时间里,有哪些波动是不受的噪声引起的,有哪些波动是长期趋势导致的。就比如经济和股市的相关性,股市一般可以代表经济的晴雨表,当股市的短期剧烈震荡,是不能说明经济也在剧烈震荡的。所以,股市的短期走势很难寻找到相关的逻辑去做判定,但是一旦形成了长期并且剧烈的波动,那么就能从两者的相关性上下手去发掘点什么了,于是乎《周期》这本书的理论就能讲得通了。

接下来还有一个有趣的案例,老伊觉得还是有必要讲给大家,博取一笑的。有一个号称是金融大师的人,在电视上发表过这样的言论:“美国人的平均可期寿命是73岁,如果你现在是68岁,应该寻找未来5年的理财方式。”

这样无聊的言论能上电视节目,足以说明外国的电视台也好不到哪去。如果你现在是80岁,那么你的预期寿命是-7岁吗?你并没有随着年龄的增加,而降低自己的预期寿命,因为73这个数字是个平均值,也就是哪些早于73岁死亡的人,已经占去了你在统计数学上的位置。

最让人不能理解的是,即便还有5年的寿命,为什么要去考虑理财呢?这种说法本来就很牵强,如果确定还有5年寿命应该考虑的是如何花钱,而不是去搏收益。显然,电视上的理财规划专家在胡扯淡,更可怕的是他们有时会向专业人士推销自己的理念。

好了这就是今天的内容了,明天我们聊一聊活在随机事件中的我们。

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