在不确定性中求生存，比在确定性中求收益更重要

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风险提示：本文所提到的观点仅代表个人的意见，所涉及标的不作推荐，据此买卖，风险自负。

作者： 浩然斯坦

来源：雪球

巴菲特说 ： "投资的第一原则是不亏钱 ， 第二原则是记住第一原则 。 "

我对这句话的理解 ， 是投资者要先确保 “ 不输 ” 。 而 “ 不输 ” 的核心方法里 ， “ 适度分散 ” 是绕不开的关键 。

为什么分散很重要 ？ 因为人性里有个致命弱点 ： 过度自信 。 你以为自己能精准判断 “ 胜率 ” ， 但现实往往是你为无知 、 傲慢买单 。

美盛资本管理公司首席投资策略官迈克尔 ・ 莫布森与丹 ・ 卡拉汉 2010 年代初合作的了一个行为金融学实验 。 要求参与者回答 30 道判断题 ， 并对每道题的答案给出50%-100% 的信心评分 。 测试覆盖常识 、 金融 、 经济等领域 。 实验发现 ：

信心 50% 时 ， 真实胜率 51% （ 还算客观 ） ；

信心 60% 时 ， 真实胜率 56% （ 开始偏差 ） ；

信心 70% 时 ， 真实胜率 57% （ 信心涨了 10% ， 胜率只涨 1% ） ；

信心 80% 时 ， 真实胜率 60% （ 信心再涨 10% ， 胜率只涨 3% ） ；

信心 90% 时 ， 真实胜率 65% （ 差距拉到 25% ） ；

信心 100% 时 ， 真实胜率 77% （ 满仓的自信 ， 换来的只是七成多正确率 ） 。

这就是 “ 过度自信曲线 ” ： 信心越往上 ， 真实能力的增长越停滞 ， 甚至脱节 。

莫布森后来把这个结论写进了 《 魔鬼投资学 》 和 《 成功方程式 》 ， 书中写到 ： “ 人们对判断准确性的信心 ， 往往比实际能力高 20%-30% 。 ”

而在投资里 ， 这种 “ 信心通胀 ” 最危险的地方在于 ， 你会基于 “ 100% 没问题 ” 的误判 ， 下远超合理范围的仓位 。

意识到 “ 高估胜率 ” 的问题后 ， 很多人会想 ： 那用科学公式算仓位总没错吧 ？ 比如流传很广的 “ 凯利公式 ” ， 核心是 f*=(bp-q)/b （ b 是净赔率 ， p 是胜率 ， q 是败率 ） ， 听起来像是非常可学的仓位控制理论 。

但爱德华 ・ 索普 （ 《 财富公式 》 作者 、 著名的在赌场和投资里的专家 ） 认为这个公式也是高估成功概率的 。 他在书中说到 ： “ 当仓位超过凯利建议的两倍时 ， 破产概率会呈指数级上升 。 ” 还做过模拟 ： 1000 次独立交易里 ， 用 1.7 倍凯利杠杆的账户 ， 破产概率超过 95% ； 而只用 “ 半凯利 ” （ 也就是凯利建议仓位的一半 ） ， 存活概率高达 82% 。

为什么会这样 ？ 因为凯利公式有个隐藏前提 ： 胜率和赔率必须是 “ 已知的 ” 。 就像你知道抛硬币正面胜率 50% ， 赔率 1:1 ， 这时候公式才有用 。

但现实里的投资呢 ？ 你以为某只股票胜率 80% 、 赔率 2:1 ， 可真实胜率可能只有 60% ， 甚至你可能是看错了 ， 实际胜率是负的 —— 你以为你能高概率在赚钱 ， 其实在往坑里跳 。

所以索普认为 ： 现实没有 “ 已知 ” ， 只有 “ 未知 ” 。 用凯利公式算出来的仓位 ， 最多只能当 “ 上限参考 ” ， 实际操作里必须砍半 、 再砍半 ， 绝不能用满 。

现实世界其实很少有事物的风险是 “ 已知 ” 的 ， 纳西姆 ・ 塔勒布在 《 非对称风险 》 里写到 ： “ 单次正期望的重注 ， 可能在统计上正确 ， 但在遍历性缺失的情况下 ， 个体仍可能因黑天鹅事件提前出局 。 ”

“ 遍历性 ” 这个词听起来复杂 ， 其实很简单 ： 比如有个游戏 ， 90% 概率赢 10 块 ， 10% 概率输 100 块 ， 统计上期望是正的 。

但对单个玩家来说 ， 只要遇到一次 “ 输 100 ” ， 之前赢的 20×9=180 ， 扣掉 100 还剩 80 ， 但如果连续遇到两次 ， 直接亏 20 ， 甚至出局 ， 你没机会等到 “ 9 次赢 ” 的概率发挥作用 ， 就先被黑天鹅干掉了 。

这就是 “ 不下重注 ” 的核心原因 ： 哪怕你算准了期望为正 ， 哪怕仓位只用了半凯利 ， 只要 “ 集中押注 ” ， 一次黑天鹅就能让你下牌桌了 。

而分散 ， 本质是给 “ 遍历性 ” 留时间 ， 你不会因为一个标的的黑天鹅 ， 就提前出局 ， 能等到概率站在你这边的那天 。

从巴菲特的 “ 不亏钱 ” ， 到莫布森的 “ 过度自信曲线 ” ， 再到索普的 “ 半凯利警告 ” ， 最后到塔勒布的 “ 遍历性原则 ” ， 其实所有大师的提醒 ， 都在说一件事 ：

适度分散 ， 是对概率最基本的尊重 。

投资里没有 “ 100% 确定 ” ， 只有 “ 不同程度的不确定 ” 。 在不确定性里先保证 “ 活下去 ” ， 比在看似确定的机会里追求 “ 多赚一点 ” 重要得多 。

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