Yestoday Newsletter No.004

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本月的 Newsletter 主要收录了本月和朋友们交流时我的观点，不保证正确，希望未来回来打脸。在阅读方面，虽然读了一些内容，但是实在没有太多值得记录的，Newsletter 里仅收录了三个我自己不太熟悉的概念：三门问题、邓宁-克鲁格效应和波巴/奇奇效应。

春节回来以后，各类资产都遭遇了不小的回撤，对于很多年初刚入市的投资者来说，体验尤其糟糕。不过，看长远一些，巨大的波动虽然吃掉了一部分已有持仓的利润，但同时也构建了一部分未来持仓的成本线。

退潮的时候，最开心的，应该是赶海的人。

观察与思考

“预计要跌，为什么不减仓？”

本月市场跌的比较多，之前有朋友问我明知道要跌，为什么不减仓，我的回答如下。

1. 所有目前知道的理由都是事后解释而不是事前预测的，市场上涨利好消息会出来，下跌利空消息会出来。只要上涨，利空也会变得无足轻重。
2. 无论是理论上还是我个人的实践，择时在业绩归因中占据的比例都不大甚至是负贡献。有人择时很厉害，我不行。
3. 如果把这笔钱看做是养老金，需要到 60 岁以后才能支取，那么应该全部投入在房子或者股票上，而房子我并不是很懂，股票比房子懂一点，大致感觉收益率股＞房。
4. 目前的市场估值，不考虑结构化原因和疫情影响，估值并没有那么离谱（创业板有点离谱，我已经减了），我觉得目前的估值在接下来的几年还是能消化掉的。
5. 以 2、3 为前提，如果没有很好的择时能力，我所有资金的机会成本就是宽基指数基金。因此对于已经在指数基金里面的钱，它的机会成本为 0，没有必要建仓；
6. 我目前的择时收益，应该理解为我还有一笔钱在放逆回购，并没有直接买入指数，在指数下行期间获得了择时收益。也可以理解为我用这部分仓位做了择时。
7. 在下行的过程中，如果能找到我觉得能超越指数预期收益率的个股，会逐渐把钱从指数挪到个股上，转到个股上的钱的基本成本依然是指数基金，所以跑赢指数就是目标。
8. 理想状态下，卖出的原则应该是：1）基本面发生恶化；2）有其他更好的机会；3）估值明显不合理。目前在指数层面并没有出现这种情况。
9. 所以最后的表现是：在下跌的过程中一方面把钱买到个股和指数里面，一方面把指数换为个股。

“为什么不等到 3200 点再买基金？”

这是下跌过程中另一个比较典型的问题。我的回答如下。

基金委托本质上是你信赖专业投资者能替你更好地管理资产。如果你的水平足够好，能很好地打理自己的资产，那么完全不需要委托给基金管理人，毕竟还要支付一笔不菲的费用。如果你的水平不够好，那么请把钱交给你相信的基金管理人。你需要做的是相信他（如果你不相信这个基金管理人，就努力寻找一个你相信的基金管理人），而不是相信自己的择时能力。所以你买基金的唯一时点应该是——你有一笔闲钱，同时希望交给基金管理人打理。

反过来讲，什么时候应该卖基金？

• 找到更信任且有更好投资管理能力的基金管理人；
• 钱有急用；
• 现有基金管理人发生重大变化。

把钱交给了基金管理人，我们作为基金管理人需要做的就是要决定现在要不要买，买什么，买多少。我的看法是，如果没有太多合适的标的，不着急满仓，但可以开始买了。主要原因如下：

• 市场永远是结构性的，市场里有很高估的公司，同时也存在不那么高估的公司，还有一些估值甚至已经很低了。无论市场在什么点位，买入透支未来很多年成长的高估值公司永远不是很好的选择。我们会尽可能选择自己能够看懂的公司，在合理的价格（最好还能有一些安全边际）买入它。
• 市场很难预测，要敬畏市场。我们管理客户的资产，就像舵手驾着船扬帆远航，天气的变化是我们必须面临且无法改变的环境，市场也是一样。水手从来不是靠 100%躲过每一个恶劣天气成为一名优秀的水手的，同样我们也不是靠着躲过每一次大跌来获得超额收益的。市场会不会跌到 3200，还是会涨到 4200，我们预测的并不比其他人更好。我们自信能够做得好，是因为我们知道出海有可能遇到风浪，所以我们提前加固了船板，备好了应急物资，并且只在相对安全的海域行进。说到股票上，就是基于股票的内在价值，保持一定的安全边际，并诚实地面对自己的能力边界。
• 理解风险。风险应该是本金永久性的损失，而不是波动本身。如果一个东西值 100 块钱，现在卖 70 块钱，结果因为某种原因，售价降到了 50 块钱。这个时候我们应该感到开心而不是恐慌。我们花了大量的时间在研究和分析这个东西到底值不值 100 块钱，这个事情很重要。至于下一个时刻公司的价格变动到了多少，我们没这个能力分析，只能接受。但我相信，只要一家公司真正有价值，哪怕遇到系统性风险，也是偶然的风浪，都会过去的。

此外，非常鼓励广大的投资者自行进行宽基指数的基金定投。原因如下：

• 指数基金费率低、不用养活一大批营销、管理、运营的人员；定投又在一定程度上避免了择时的问题。指数基金定投非常适合广大省心省力的投资人，而且现在就可以买。
• 以目前的情况来看，中国的经济大概率还将持续发展相当长的一段时间。随着中国公司国际竞争力的不断提高、中国消费市场的不断扩容，中国未来也会诞生一批千亿、万亿市值的公司，目前很多公司还只有几百亿，发展空间巨大。
• 我国权益市场净利润每年增速都超过 GDP 增速，但指数长期横盘，原因是一直在消化估值。但估值不能无限压缩，横盘也不会永远持续。道琼斯指数也曾经经历过 1965-1982 年 18 年的横盘，那个时候道指 1000 点不到，目前已经是 30000 点了。
• 在房住不炒的背景下，即使只看指数，潜力也很大了。
• 如果要买基金，追求的目标应该是跑赢指数，虽然真正能跑赢的人非常少。所以，请认真而谨慎地找到那些能够持续跑赢指数的基金管理人（放眼全市场也不会有很多的），并放心的把钱交给他。相信他们能在任何市场环境下，做出对委托人利益最大化的决策，为客户创造价值。

寓言故事：“西瓜革命”

假设你家种西瓜，平均下来每个西瓜成本 50000 块，每天能产 900 个，产量每四年少一半，但是不知道能卖多少钱。怎么办呢？你自己开个市场，然后对外吆喝，说西瓜就 2300 万个，不买就买不到了。

人们来了。你和人们说，你看你每天背西瓜走太麻烦了，反正这西瓜只有 2300 万个，你不用动，放在那就增值了。而且市场每天价格波动的厉害，你可以做波段啊，说不定西瓜就越来越多了。

对了，这个市场啊，正常的钱是用不了的，你得先换我的游戏币，1 元一个游戏币，另外啊，西瓜也是先放在我这，我给你“西瓜”券，你走的时候一张券换一个西瓜。好了，反正只有 2300 万个西瓜，你们就拿游戏币交易西瓜券吧。

然后，找个托，说要卖西瓜，50000 块钱 1 个，再找个托买下来，钱反正是游戏币，你自己可以印，直接送这个托 55000 个游戏币，把那个西瓜买下来。再找几个人，来几轮，价格就脱离成本线了。你可以对外宣传说，低于成本线老板就赔钱了，它肯定不会跌下来的。

大家开始信了。随着价格不断上涨，有人想进场。你收了真钱，发给他们游戏币，但游戏币数量其实早已经超过真实钱的数量了，但这不重要。

当然也有人想要离场。离场的时候，他们真的抱走了西瓜，但西瓜是谁的呢，是你的。你悄悄以远高于成本价卖出了你手里的西瓜。

随着时间过去，你手里收了很多真钱，也悄悄的卖掉了手里的西瓜。留在场子里的人，手里拿着一堆游戏币和西瓜券。

西瓜只有 2300 万个吗？那得下个世纪了，反正现在每天你都开心地把新产出的 900 个卖出去了。后面怎么办，反正后面产量也少了，你的诉求也没那么高了。meme 不断传播，西瓜限量、不会跌破成本线，你只需要控制印游戏币和印西瓜券的速度，就能保证“西瓜券/游戏币”的交易对只涨不跌。

PS：现实世界里，西瓜是比特币，你是交易所和矿商，游戏币是 USDT。非严格论述，只想说明一部分问题。

餐饮企业的运营细节

和其他饭店服务员的招呼语“欢迎光临 XXX”的句式不同，西贝莜面村的招呼语是：欢迎到西贝来。

凤起龙游老包子它家外卖比单点平均单价贵 20-30%。

新知

三门问题

蒙提霍尔（Monty Hall）问题：在某个电视节目比赛环节中，参赛者会看见三扇关闭了的门，其中一扇的后面有一辆汽车，选中后面有车的那扇门可赢得该汽车，另外两扇门后面则各藏有一只山羊。参赛者选定了一扇门，但未开启它，随后节目主持人蒙提霍尔（Monty Hall）开启了剩下的两扇门中的一扇并且发现后面是一只山羊，此时主持人会给予选手重新选择的机会。问题是：此时参赛者换另一扇门会否增加赢得汽车的机率？

答案：会，原来的概率是 1/3，换了以后的概率是 2/3。

如何理解？（参考文章：《三门问题的数学原理及模拟实验[1]》、《蒙提霍尔问题（又称三门问题、山羊汽车问题）的正解是什么？[2]》）

• 直观理解：你选择任何一个门，获胜的概率是 1/3，剩下两个门加起来获胜的概率是 2/3。主持人剔除了一个错误答案，但并不改变剩下两个门加起来获胜的概率，只是这个 2/3 都集中到那个没有打开的门上了。（来源[3]）
• 枚举图：见下图（来源[4]）

• 二叉树：见下图（来源[5]）

• 贝叶斯公式计算：（来源[6]）
• 假设事件 A1/A2/A3 为第 1/2/3 个门后有羊，事件 B 为主持人打开了某一个门。
• 假设我们选择了门 1，主持人打开了门 2，我们想求的概率为 P(A1|B)和 P(A3|B)
• P(A1)=P(A2)=P(A3)=1/3
• P(B|A1)：羊在门 1，门 2 和 3 都是空的，因此开门 2 的概率为 1/2
• P(B|A2)：羊在门 2，则不会打开门 2，概率为 0
• P(B|A3)：羊在门 3，但你已经选择了门 1，因此主持人只能选门 2，概率为 1
• P(A1|B)=P(B|A1)×P(A1)÷(P(B|A1)×P(A1)+P(B|A2)×P(A2)+P(B|A3)×P(A3))=1/2×1/3÷(1/2×1/3+1×1/3+0×1/3)=1/3
• P(A3|B)=P(B|A3)×P(A3)÷(P(B|A1)×P(A1)+P(B|A2)×P(A2)+P(B|A3)×P(A3))=1×1/3÷(1/2×1/3+1×1/3+0×1/3)=2/3
• 所以会发现，无论主持人怎么操作，你选择某个门的概率是不会改变的，改变的是剩下的那个门的概率。

邓宁-克鲁格效应（达克效应）及其错误理解

阅读公众号的时候看到了“达克效应”，就去搜来看看，发现这个效应被国内普遍误读。市面上传得比较多的一张图是这张：

这张图是国外加工版的演绎，国外加工版是这样：

而真实的图片没有那么复杂（来源[7]）：

邓宁-克鲁格效应通常指一种假设性的认知偏差，它表明在一项任务中能力低下的人高估了自己的能力。这个名字来源于邓宁和克鲁格的研究《论无法正确认识能力不足如何导致过高自我评价》，也因此被授予 2000 年的搞笑诺贝尔奖心理学奖。类似的说法早已有之，比如达尔文说过，“无知比知识更容易招致自信”。

再去阅读了一下维基百科（来源[8]），又发现就连邓宁-克鲁格效应本身都有一些问题，研究本身经常被曲解、误传和误解，比较典型的如下：

• 研究与人是否有智慧无关，这个实验的结论是关于我们应该如何谦虚和谨慎对待自己；
• 研究并没有说能力低下（表现较差）的人比能力出众（表现较好）的人更自信或傲慢；
• 实际上，这个效应更多地与被误导有关，而不是与不知情有关（the effect has more to do with being misinformed rather than uninformed），不知道的人往往不会高估自己，高估的情况发生在我以为我知道；
• 能力低下（表现较差）的人也没有认为自己比别人强，只是自我评估较差的程度没有实际程度差；

而且，后续的研究还倾向于认为邓宁-克鲁格效应可能并不真实存在（来源[9]）：

• 在 2016 年和 2017 年，两篇论文在名为 Numeracy 的数学杂志上发表，认为该效应是海市蜃楼。他们实验的结论是，专家和新手都以相同的频率低估或高估了他们的技能水平。
• 还有研究显示，结果的偏差只是暂时的，随着不断反馈和多次进行，最终个体认知会趋近于现实。

波巴/奇奇效应

波巴/奇奇效应（Bouba/Kiki Effect）是说，物体名称的发音和物体的视觉形状之间的关系并不是完全随意的；

1929 年，德国心理学家沃尔夫冈·科勒（Wolfgang Köhler）首先记录了这个现象；

当时他在特内里费岛（主要语言是西班牙语）做了类似的实验，使用了类似的形状并询问何为 "takete"，何为 "baluba" （1947 年版本为“maluma”）。实验结果显示偏好将作为圆滑形状作为 baluba，尖角形状作为 takete。2001 年，维莱亚努尔·拉马钱德兰和 Edward Hubbard 对美国大学生和说泰米尔语的印度人重复了苛勒的实验。这次可选择的单词改为“kiki”和“bouba”。两组的实验结果相似，95%至 98%的人选择圆滑图形为“bouba”，尖角图形为“kiki”

大部分的群体存在这种现象，但先天性失明、自闭症等群体这个现象不明显。

【via Wikipedia-Bouba/kiki effect[10]】

QUOTE

反人性的做不大，比如代餐；但把反人性变成督促反人性的就能做大，比如 K12 和托福 GRE 培训班。

【via @彭莹[11]】

People focus on role models; it is more effective to find antimodels — people you don't want to resemble when you grow up.

【via @nntaleb】

A year from now you will wish you had started today.

【via @Karen Lamb】

Caring more about getting things right than being right saves a lot of time and energy.

【via @Shane Parrish[12]】

参考资料

[1]

三门问题的数学原理及模拟实验:https://liam.page/2018/02/26/Monty-Hall-problem/

[2]

蒙提霍尔问题的正解是什么？:https://www.zhihu.com/question/26709273

[3]

知乎:https://www.zhihu.com/question/26709273/answer/65418012

[4]

维基百科:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E6%8F%90%E9%9C%8D%E7%88%BE%E5%95%8F%E9%A1%8C

[5]

维基百科:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E6%8F%90%E9%9C%8D%E7%88%BE%E5%95%8F%E9%A1%8C

[6]

贝叶斯公式计算:https://blog.csdn.net/Wind_Desert/article/details/52951787

[7]

来源:https://www.jianshu.com/p/cf56ffebf9f2

[8]

维基百科:https://en.wikipedia.org/wiki/Dunning%E2%80%93Kruger_effect

[9]

可能并不真实存在:https://www.mcgill.ca/oss/article/critical-thinking/dunning-kruger-effect-probably-not-real

[10]

Wikipedia-Bouba/kiki effect:https://en.wikipedia.org/wiki/Bouba/kiki_effect

[11]

@彭莹:https://m.okjike.com/originalPosts/6041f3db0b2f6f001128ab54

[12]

@Shane Parrish:https://twitter.com/ShaneAParrish/status/1369005334946344961