投资中的不可预测与预测
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什么是预测？
预测，就是在「计算可能的未来」。
例如，这个苹果还要多久落地？这家公司十年后的利润有多少？
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所有的未来都可以预测吗？
Alan Turing 证明，停机问题是不可计算的。证明思路并不难，核心思想是让计算机运行它自身。
相似的例子是：村子里有个理发师，这个理发师有条原则是，对于村子里所有人，当且仅当这个人不自己刮胡子，理发师就给这个人刮胡子。如果这个人自己刮胡子，理发师就不给这个人刮胡子。
对于「理发师给自己刮胡子么？」这个问题，是无法回答，或无法计算的。
当计算涉及计算者自身时，是不可计算的。或者说，当预测涉及预测者自身时，是不可预测的。
不信可以找个算命先生问问，“你算算我付不付你钱。”
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投资中的不可预测
英国哲学家 Karl Popper 在《历史决定论的贫困》一书指出，
预测本身可以影响被预测事件
试想，如果人们预测股票星期一不涨，星期二会上涨；那么人们会在星期一就买入，股票反而在星期一上涨了。从而证否了预测。
绝大部分（也可能是所有）的技术分析、量化交易、乃至人工智能，其交易假设是「历史重演」，更准确的说，叫做假设历史的频率等于未来的概率。否则无从使用统计学。
但是，一旦人们将过去的经验作用在未来，未来的状态也就发生了改变。越多人使用统计学进行交易，统计学的交易基础将越迅速的坍塌——无论他们用的是不是同一种算法。
未来不是历史经验的子集，未来是不断增长的历史经验的超集。
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投资中的预测
注：下述几种情况并非泾渭分明，而是好比光谱(Spectrum)。有些情况更靠近一端，有些情况更靠近另一端。
4.1
预测的自我实现
「预测本身可以影响被预测事件」，不仅包括阻碍预测事件的发生，还包括促成预测事件的发生。
比如，人们预测股票价格上涨，从而买入股票，因此引起价格上涨。
比如，人们预测公司将要破产，从而抽走资金，因此引起公司破产。
市场参与者的的预测对预测事件产生影响，而预测事件的结果又会改变市场参与者的认知，引起下一次预测。当这个行为自我强化时，即形成趋势——有时滞的正反馈。
彩蛋：这种预测者和预测行为缠绕，并远离均衡的过程，索罗斯称之为「反身性」。并不意外的是，索罗斯是 Karl Popper 的学生。
4.2
预测的计算不可约性
在某些情况下，计算是无法简化的，即「计算不可约性」(Computational Irreducibility)。物理世界的演变本身可视为一种计算，你无法设计一个比物理世界演变更复杂的计算模型，来提前预测其演变。唯一例外是某些局部不稳定的场景。
例如，站在20年前，如果要通过「现金流折现法」计算诺基亚公司的价值，需要先计算：
诺基亚公司未来的现金流
未来的利率
显然，假设现金流以过去的速率增长，是偷懒且愚蠢的。
事后诸葛亮的我们知道，要计算诺基亚公司未来的现金流，不仅先要预测 iPhone 的诞生，还要需要预测诺基亚没有跟上时代；要计算未来的利率，不仅要先预测 2008 年的金融危机，还要预测各国政府应对金融危机的政策。并且，每一个子预测都伴随着更多的“孙预测”。
面对计算不可约性，唯一预测未来的方式就是等待未来发生。
4.3
预测的简化计算
如果把预测看作计算结果的输出，那么预测需要信息、算法和算力。
金融市场形成的价格，是千千万万人脑计算机和非人脑计算机时刻收集着海量信息的实时计算结果。由于个体是市场的子集，因此任何个体都无法在信息和算力上超越市场。阅读更多的新闻、使用更强的支持向量机和神经元网络，也无法改变这个事实。
当计算比未来发生得更快时，预测才是有意义的。算法只能对此刻的信息进行处理——如果能够获得未来的信息，那么未来就已经是此刻了。从此刻到未来的间隔中，可能会有影响计算结果的新增信息出现。
如果不考虑新增信息，那么计算结果可能失之千里；如果考虑新增信息，那么又重新陷入了计算——新增信息——重新计算的循环。
简化计算的关键在于，计算结果需要对「新增信息」不敏感。
例如巴菲特偏好投资「垄断企业」，护城河不仅挡住了竞争对手，还挡住了“新增信息”。
有的企业有高耸的护城河，里头还有凶猛的鳄鱼、海盗与鲨鱼守护着，这才是你应该投资的公司。
你应该选择投资一些连笨蛋都会经营的企业，因为总有一天这些企业会落入笨蛋的手中。
如果你不愿意拥有一只股票十年，那就不要考虑拥有它十分钟。
对了，巴菲特还有句名言，
Forecasts usually tell us more of the forecaster than of the future.