黃元山：股市不是靠「估」

中文大學全球政治經濟社會科學碩士課程客席講師、香港大學專業進修學院中國商學院客席副教授。著有：《FQ思維：投資其實很簡單》及《FQ思維2：穩健投資很簡單》。

股市不是靠「估」的，猶如大家都清楚「有早知，無乞兒」的道理。2008年金融海嘯爆發後，環球金融經濟及股市的問題，彷如一隻洋蔥，愈剝愈有，過程當中更不時讓投資者黯然落淚。由此可見，股市不能再靠「估」的運氣，要成為贏家，秘訣始終離不開真正的頭腦實力、批判性思考，以及一顆永恆的耐心。

「估市」必輸，其中一個原因是投資者往往高估了自己的預測能力，而預測能力不足，又和我們的思維模式存在盲點有關。以下哪一個例子是對的？

A. 一般情況下，表示友善的人，實際上都是友善的。
B. 高大瘦削的人，多數是打籃球而不是踢足球。
C. 有博士學位的人，比只有高中畢業的人更有可能訂閱《金融時報》（Financial Times）。
D. 年輕人的駕車態度比老年人衝動。

大部分人判斷一件事情時，都會利用代表性思考方法，亦即對事情產生的第一個印象，或者刻板印象（Stereotypes）。當然，人們透過刻板印象去看待事情並不一定錯，甚至經常、確實、可能是對的。

就如以上4個例子，它們基本上都是對的，有一定程度真實性。但問題是從刻板印象隨之而來的假設與猜測，既有可能是對，也絕對有可能是錯，特別是大家忽略基礎比例（Base Rate）的時候；就算你的假設有效，但若果違反統計學邏輯，亦會變得有錯。

刻板印象或出錯

如果你看見一個陌生人在地鐵閱讀《金融時報》，你猜他較有機會是哪一類人？擁有博士學位還是大學未畢業？刻板印象會引導你相信他是位博士，然而，此時你應該好好考慮Base Rate。

現實是如果地鐵乘客反映普遍人口學歷的比例，那麼沒有讀完大學的人應多於擁有博士學位的人。換句話說，假設人口比例中只有5%博士，大學未畢業有50%，就算你面前的人舉手投足有多像高學歷人士，他大學未畢業的機會仍然較高。

忽視統計比例高估投資勝算

就此，筆者不得不提一個現代統計學方法：貝氏統計（Bayesian Statistics）。這個理論的最大貢獻，是確立人們在面對證據時怎樣改變他們的邏輯，即如何把先前的假設與後來所獲取的證據互相結合，然後再做出新的推斷。

簡單而言，貝氏統計有兩個重要原則：一、基礎比例很重要，就算你手上有其他證據也不能把它忘掉；二、要緊記直覺印象或刻板印象均有誇張成分。