轉 模糊的正確和精確的錯誤
以前我是比較注重研究公司的基本面，最好是能把公司掘地三尺那種（也想過能靠內幕提前獲取資訊），而巨集觀經濟和行業相對看的淡一些。這幾年慢慢對公司的基本面看淡了，或者說只要模糊的正確即可，更關注國家/行業的雪道夠不夠長，更多的是在好生意中尋找一些模糊的優秀的企業進行分散投資。為何有這樣的轉變？
首先，你無法精確的獲取公司真實的盈利情況，賣方也好，私募也好，大都是通過行業前景、歷史財報、公司訂單、實地調研等去前瞻的判斷公司未來的業績，但越是接觸企業久就越發現你根本無法精確的**未來，你基本面挖的再深，能有公司創始人、董事長、管理團隊了解嗎？而很多公司的高層都無法確定自己公司未來的業績會是多少（經營的變數實在太多），你又是憑什麼計算出乙個數字說這是公司來年的業績呢？
其次，就算你對公司非常了解（比董事長還了解），也對未來業績計算的非常正確，但你沒有注意到公司所處的行業基本面發生了巨大的拐點，你的各種計算也是徒勞。如果行業的前景發生了翻天覆地的變化，那麼公司的業績計算的再精確又有什麼意義呢？未來無法獲取更多的訂單，股價自然出現業績&估值的雙殺。
很多投資人有時候會陷入過於在意細節的漩渦中（精確的錯誤），而忽視了更巨集觀更高維度的資訊（模糊的正確），如果不站在更高的維度——脫離公司去看行業乃至國家，那投資很可能失敗。很多投資大師之所以能夠成功，是因為他們站在了更高的維度，看到了大眾目所不能及的未來，投資大師和普通人在投資領域的競爭，就是一種降維打擊。同樣，不僅僅在投資領域，很多偉人之所以能成為時代的先驅，也是因為他們站在更高的維度，理解/視角異於常人（想一想那些物理/化學/**/數學/製造業的偉人，哪乙個不是在他所在的時代中有超越常人的思維模式呢）。
個人的奮鬥固然重要，但更要考慮歷史的程序，特別是在重要的歷史性拐點，更需要關注的是巨集觀層面的東西，微觀的細節或許並不是那麼重要，所以我現在認為只有基於對行業/大勢的判斷正確，企業的分析判斷才顯得有意義。
對於「好**」的理解，我倒是變化不大。上面說過由於你無法獲取企業未來精確的業績，你也不能知道公司真正的價值。所以精確的估值同樣也是沒有意義的，各種估值手法只是告訴你安全邊際大致在**，並非是以此去做買賣（對於「好**」這一點的認知，我這幾年倒是沒變過）。我看到很多人都把大量的時間用在精確計算企業的內在價值（dcf/清算價值）或計算推演企業估的值高低(pe/pb/roe等)，這是毫無意義的。真正的價值是無法計算的，因為你無法**企業未來精確的業績；同時公司的交易**也是市場博弈出來，pe/pb這些估值只是乙個參考，你可以說10倍pe是低估，那麼8倍呢？13倍呢？精確的數字是沒有意義的。
投資很多時候是個概率問題，小概率不是不能成功，但我們總要去做那些概率更高的投資。追求模糊的正確永遠比追求精確的錯誤要重要得多。中國有很多自詡為「價值投資者」，一直以為深挖企業基本面的細枝末節或精確計算企業的估值高低這代表了價值投資的全部，其實這不過是在精確的錯誤上越跑越遠，這不是真正的價值投資的全部（想一想你們眼中的價值投資大師巴菲特早些年對大趨勢判斷的眼光——美國的國運、行業的興衰）。
ps.關於概率問題，扯開一句，為什麼現在全球投資領域成功的人大都是「價值投資」（不是a股大眾認為的哪種價值投資），因為這種這種投資理念的成功概率最高，你對基本面不斷研究，時間越長，你自然累積的越多，你看的越透徹，而趨勢投資、技術分析這類都是基於歷史推導未來，是純粹的拋硬幣博弈，時間越長，連續對的人越少（概率越低），並且你除了獲得多巴胺之外，不會有任何的累積。
拓展閱讀：
1.集合競價選股
2.七種量化選股模型
3.如何使用python實現你的量化交易策略
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《深度學習入門：基於python的理論與實現》_高畫質中文版
《深入淺出資料分析》_高畫質中文版
《python程式設計：從入門到實踐》_高畫質中文版
《python科學計算》_高畫質中文版
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