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2024-06-27 11:07

从生物学的角度,该如何做好投资?

本文是关于《What I Learned about Investing from Darwin》的读书笔记,来自微信公众号:无慢室(ID:gh_3356660ef627),作者:彼得张Peter,原文标题:《避免第一类错误》,题图来自:视觉中国

文章摘要
本文是关于《What I Learned about Investing from Darwin》的读书笔记,作者从生物学的角度阐释了投资问题,通过动植物的进化和选择行为来剖析投资决策中的第一类错误和第二类错误。

• 💡 作者以生物学的角度解读投资问题,引人深思

• 🌿 通过动植物的生存策略,解释投资决策中的避免第一类错误的重要性

• 📈 通过案例和逻辑推理,探讨投资中基础概率的影响及提高投资胜率的方法

大概在去年底,发现本好书,大受触动。但是最近半年以来,各种耽搁,看得很慢,至今断断续续看了两遍。怕忘了,打算再写几篇读书笔记,有几篇写几篇,只为了加深印象。


书名叫《What I Learned About Investing From Darwin》[1],一看就是芒格一路的投资人。这书出版于2023年,是本很新的书,作者叫Pulak Prasad,是个base在新加坡的印度裔价值投资人,他的基金成立于2007年,叫做Nalanda Capital[2],只投资印度公司。


我无意写个书评,介绍多说无益,应该关注内容。总之,本书最吸引我的地方,就是从“生物学”的角度,来阐释投资问题。芒格先生说的“多元模型”中,“统计学或心理学”对投资的影响还相对直观,但是从“生物学”的角度,却很难理解与商业活动的关联,本书就是一个很好的解释。


当然了,另一方面,我也被他的持仓震撼了,不仅是收益额,更是持仓时间。



(如无特殊说明,“生物学”及相关科学理论/数据均来自于此书。)


一、什么是第一类错误


所有人,都会犯错;每个决策,都有可能出错;少决策,少犯错;多决策,多犯错;不决策,也可能是犯错。


统计学上,把错误分成两类,第一类是Commission,就是做了不应该做的,比如巴菲特用伯克希尔股票购买了Dexter鞋业;第二类是Omission,就是没有做应该做的,比如巴菲特错过了谷歌。


但是指出这两类分类方式并不新鲜,本书更为深刻的是作者指出了:(1)所有的错误都来自于两类之一,根本无法“避免”;(2)你能做的,就是在开始的时候,主动选择“希望”犯下的错误类型。


但是,怎么会有人希望犯错呢?什么叫做主动选择错误呢?具体说,又是怎么选呢?毕竟这都是两类错误,都不是好事,也各有利弊,甚至相互作为彼此的“机会成本”,正如仓央嘉措写的,“世间安得双全法”,怎么办?    


二、生物学的借鉴


在自然界中,动物和植物也面临上述两种错误的选择,各有利弊,也互为代价。比如,是不是要追捕猎物?栖息地是不是安全?要不要发起决斗?是不是应该退缩?……不过好在,动物与植物,并不会思考,他们可能是在某些基因的作用下,做出了某种选择,于是可能会出现看起来“激进地”“保守的”“好斗地”“胆小的”“以小博大的”“循规蹈矩的”……各种选择,对应的,也就出现了不同的结果,有时候获益,有时候吃亏。


不同的是,投资者做决策,是“赌钱”,动植物做决策,是“赌命”。经过上百万年的进化与自然选择过程,结果如何呢?凡是犯下“第一类错误”的,都绝种了。


Prey:鹿


化石记录表明,鹿出现的很早(大概1500万年~3000万年之前),它们经过了漫长的进化过程至今。很有意思的一幕,出现在它们喝水的时候,在荒郊野地里,当碰上一个水池。冲过去喝水止渴,旁边可能有狮子、有猎豹,小命就没了(“第一类错误”);如果不喝,下一个水池不知道什么时候,而且也还有可能碰上狮子、猎豹(“第二类错误”),怎么办呢?生物学的观察发现,所有的鹿都表现得异常“谨慎”,看了又看,等了又等,宁愿渴着,也经常放弃没有猎豹的“安全水池”。这不是思考的结果,而是进化的结果,因为常犯第一类错误的都绝种了。剩下的,为了避免第一类错误,犯下了不少第二类错误。


更有意思的事,出现在雄鹿求偶的打架环节。为了女人而打架,雄鹿无可厚非,跟血气方刚的高中生一个逻辑。但是,如果奋力一搏,打不过还是小事,万一受伤了跑不快,容易被狮子吃了,就是个致命的风险(“第一类错误”);不过,如果不努力一下,总是退却,美女都被别人挑走了,实在不很理想(“第二类错误”),怎么办呢?    


事实证明,“勇于争抢配偶”而犯下第一类错误的雄鹿,都绝种了。剩下来的呢?他们虽然一岁半就性成熟了,但是第一次的交配都发生在6岁以后,因为只有这时候才能长出成熟强壮的武器“鹿角”。并且硬碰硬的时候,也不真打,而是对着“吼”,吼一个小时,吓跑了对方最好,如果实在吼不走,第二步是“盘道”,就是并排走路相互看看,看看彼此是否强壮,评估一下自己的胜算,如果这时候还没有人退缩,才能进入到最后“顶鹿角”的环节,而且这个环节也相对可控,往往就相当于“掰手腕”,败下阵来的雄鹿,只有5%的数量发生了“受伤”。同样,经过进化的幸存者,都极力地、极力地,避免第一类错误。


Predator:猎豹


不仅作为猎物的鹿是如此,作为捕猎者的猎豹也是如此。猎豹是地球上跑得最快的哺乳动物,高速时期的跑动速度等达到每小时80~100公里,但是他们相对于捕猎者狮子来说,体型较小,猎豹通常34~54公斤,而狮子170~230公斤。


因此,就算跑得快,猎豹也不会选择攻击更大的猎物,比如水牛(这是狮子的猎物),否则也会面临反被攻击的风险(“第一类错误”),同样地,就算是野兔、瞪羚羊这种典型的猎物,猎豹也不会攻击距离太远的目标,因为这会浪费体力而让自己虚弱(“第一类错误”),无奈之下,猎豹只能等待,作为陆地上跑得最快的捕猎者,也只能选择时不时地放弃而饿肚子(“第二类错误”)。同样地,这也不是因为存量猎豹的“保守选择”,而且不这么做的“猎豹祖先们”,早就绝种了。


Plant:植物


植物经过光合作用吸取养分,其养分的应用,也有两种途径,第一种是“成长”性的,比如生根发芽、繁衍传播,另一种是“保护”性的,比如植物叶片“加厚”、纤维“变粗”、散发“臭味”、甚至吸引“孔虫天敌”,这都是用来应对食草昆虫们的攻击。但是养分有限,第一种应用途径能得到更好的发展,但却冒了被昆虫吃掉的风险(“第一类错误”),第二种应用能得到更好的保护,但是往往以牺牲自身发展为代价(“第二类错误”)。    


植物具有更长期的进化历史(4.9亿年之前开始),因而结果也更加明显。几乎所有的植物,在遇到潜在威胁的情况下,都会“选择”避免第一类错误,而以犯下第二类错误为代价。不过很有可能,一波虫子过去之后,就没有下一波了,植物把难得的资源用来“防守”,也会因此错过了生长的最佳良机,有点“浪费资源”,不过,生物学展示给我们的结果说明,不“浪费资源”的植物,也都绝种了。


反例:渡渡鸟(dodo bird)


渡渡鸟是世界上最大的不会飞行的“鸟类”,比火鸡还大。这么厉害的东西,在它的老家毛里求斯,基本上是没有“天敌”的。所以不管怎么进化,似乎少了那么一点多余的“戒心”。直到1507年,他们碰上了人类……于是,在1681年彻底绝种了,可惜。


岛上待得逍遥自在,从没有天敌,遇到人类肯定是小概率事件,可能几千年也碰不上,于是也没有必要进行两种风险的“选择”。不过,经历了漫长的进化过程,大自然还是神奇地让它发生了,对未知生物(人类)缺乏了多余的戒心(“第一类错误”),最终导致了物种灭绝。


三、基础概率的“理性验证”


从自然界看了不少案例,都挺有意思,也很深刻。但回到投资里,虽然保持谨慎也没有错,但是错过特斯拉/英伟达毕竟是痛苦的……那么凭什么说“避免第一类错误”放在投资中也是有效的呢?为什么作者认为“宁错过,不杀错”,比“宁杀错,不放过”的模式更加可取呢?毕竟赌对了百倍股,其他投资都不重要了啊,虽然生物学中的道理很深刻,但是除了类比,有没有其他更清晰的逻辑呢?    


用书中例子,美股在2018年底有4400家上市公司,取个整数算4000家好了。你想投资的“好公司”是什么样子呢?在长期中能取得“合理”的资本回报额,管理层诚实可信、兢兢业业,公司经营保守杠杆率很低。按照这个标准,有多少“好公司”呢?假设25%吧,四分之一这个标准,并不算少了吧?


假设你拥有无敌的判断能力,“决策”准确率是80%,那恐怕算是“天选之子”了吧,10次里对8次,感觉超过巴菲特了,那么在上述市场当中,你的投资“胜率”是多少呢?80%?不对,是57%!即使是如此不切实际的假设,也只有57%的实际胜率,为什么呢?


上述4000家公司中,“好公司”有1000家(25%),“差公司”有3000家(75%),你的判断准确率是80%,意味着如果碰上一家好公司,你有80%的概率能识别出来并投资,只有20%判断失误,没有投资(“第二类错误,概率20%”);如果碰上个差公司,你有80%的概率能判断出来并排除掉,只有20%的概率判断失误,误以为好公司而投资了(“第一类错误,概率20%”)


那么,在你精心挑选的过程中,选择进来800家好公司(1000*80%),也选择进来600家差公司(3000*20%),于是你的实际投资胜率就是57%(800/(800+600))!即使你拥有超人的80%判断准确率,依旧如此!似乎有点“反直觉”。


进一步,如何提高呢?如果一个投资人善于“鉴丑”,对于差公司格外的敏感,把第一类错误发生的概率下降到10%,即能排除90%的差公司,但是第二类错误发生的概率依旧保持20%,整体胜率会提高到73%,大幅提升。


如果另一个投资人善于“审美”,对于好公司格外敏感,把第二类错误发生的概率下降到10%,即不错过90%的好公司,但是第一类错误发生的概率仍在20%,会如何呢?整体胜率从57%提高到60%!聊胜于无,结果又有些“反直觉”。    


更有意思来了,如果“超级投资人”来了,不但能排除90%的差公司,而且能同时把握90%的好公司,既要又要,鱼熊兼得!结果如何呢?胜率为75%,仅仅比只善于排除差公司的投资人多了2%。然而实际想想,一个人能排除90%的差公司已经难得,如果要求他再同时能把握90%的好公司,无异于天方夜谭了,结果呢?2%而已。



上图就是这个案例的计算过程,非常简单,但是大出所料。


为什么呢?原因很简单,也很深刻,就是这个世界上的“好公司”太少了!无论总体的市场数量有多少,差公司的数量远远高于好公司,每当你碰上了一个企业,由于“样本特征”的问题,还没开始决策,就已经站在了“基础概率”的不利一面。


因此,作者说“好公司非常少”这一论断,是他整个投资逻辑和方法的“基石”,所有的方法、体系、研究、估值、持有……都建立在这个基础上,如果这个基础条件变了,一切都不存在。但是,如果这个基础条件没变,那么作者这一套真是有用而深刻的。(题外话,这个“基础概率”的模型,又是一个强大的“祛傻”工具,Steven Pinker在《理性》一书中有非常好的阐释,处处都“反直觉”。)    


念及此处,我不禁想,书中这个例子是不是过于“乐观”了?真有25%的好公司么?美股有多少?A股有多少呢?这就进入了“咱也不懂,咱也不敢问”的领域,况且80%的判断准确率,你周围谁敢说呢?于是,咱们调整一下看看。


出于自我鼓励的目的,假设符合“好公司”标准的公司有20%,并且“判断”准确率从80%降低到77%,三次判断对两次,绝对够意思了。结果如何呢?



情景一就是书中案例的基础情况,情景二是只把“基础概率”做了调整,降低到只有20%的好公司比例,情景三就是上述假设,20%的好公司,三次判断对两次……结果,胜率变成了34%,也就是“三次投资对一次”。


说实话,写到这里我不禁语塞,看着结果发愣了很久,还搞个啥呢?


要知道,现实生活都是复杂的,这也都是看未来啊,所谓的“第一类错误”,不是“有个连年亏损的企业,我怎么眼瞎不小心就买了”,所谓的“第二类错误”,也不是“你看年年20%的ROE能到天荒地老,兢兢业业的管理层,又不用杠杆,我怎么以前没发现”……


投资人在现实生活中,面临的问题都是诸如:格力电器好了这么多年未来能否持续?如果你认为管理层有问题那么美的电器呢?爱尔眼科不断收购不断买,能不能发展到天长地老?茅台股王人尽皆知,但在经济发展无法重复20年来老路的背景下,未来能否持续?腾讯变成巨无霸的“平台企业”,会不会一好就被打,未来发展在哪里?会不会还不如“水电煤”呢?上海机场的国际客流能不能恢复到往日水平?即使恢复了,大家怎么就不能从地面免税店直接购买呢?长江电力一路长红,那么电力市场化改革到底是要涨价还是降价?如果市场化是降价它还能好么?如果市场化是涨价,它也真能赚到市场化的钱吗?等等等等……    


在面临这些问题的时候,你真的能三次判断对两次么?假设真的可以,那也就面临着34%的投资胜率,远远不如扔钢镚靠谱。Again,折腾啥呢?


怎么办?真不知道。可能就像芒格说的“Why should it be so easy?”


不过,如果我们非要找一条,哪怕理论上的“出路”呢?我想可能就是“少投资”,因为“多投多错”,也就是上述的情景四,遵循书中的方法,极力地避免犯下“第一类错误”,从结果上看,如果想把胜率提升到比“扔硬币”好一点的水平,第一类错误的犯错率不能高于15%,也就是对于“未来的差公司”,看见10个能剔除八个半……


怎么能做到,我不知道,这只是个理论上的探讨。当然了,还有长期持有、安全边际、不卖出、不止盈……以及最重要的,“选对公司”等等作者的方法。但是出发点就是一个,就是要极尽全力地不犯第一类错误。


难怪巴菲特说,“Rule number 1: Never lose money. Rule number 2: Never forget rule number 1”。


原来,是这个意思。


It ain't what you don't know that gets you into trouble. It's what you know for sure that just ain't so.


——Mark Twain


相关资料:

[1]https://www.amazon.com/What-Learned-About-Investing-Darwin-ebook/dp/B0BG99WS31

[2]https://www.nalandacapital.com/    


本文来自微信公众号:无慢室(ID:gh_3356660ef627),作者:彼得张Peter

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