成为沃伦巴菲特_《沃伦·巴菲特的投资组合》第六章 证券投资中的数学问题

更新时间:2018-06-02 来源:巴菲特 点击:

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我们试图像费马和帕斯卡那样思维,但他们从未听说过现代投资理论。—查理·蒙格

在沃伦·巴菲特还是一个孩童的时候就已经对数字颇为着迷。我们已经知道他年纪轻轻就已进行普通股投资。但沃伦与数字的关系之深之广,且大大超出资产负债表和损益表的范围却是鲜为人知的。当他没有在思考股市时,年轻的巴菲特总是在着手解决数学难题。

曾有一次他决定计算教堂赞美诗的作曲者是否比常人活得更长。他的结论是,具有音乐天赋的人不一定比正常人有更高的长寿概率。

今天巴菲特被数字包围了,而且包围他的不仅仅是股市数字。伯克希尔的保险业务是所有业务中最具数学挑战的业务,也是统计学和概率论中必讲的一课,当巴菲特没有在想他的保险业务也没有在想他的证券业务时,他在思考他的最大业余爱好—桥牌。

巴菲特自大学时代起就热衷于打桥牌,现在仍每周打几个小时。如果他不能与人面对面地打牌,他就会在网上与全国各地的桥牌爱好者切磋牌艺。巴菲特认为,桥牌游戏与股市投资有许多共同点。他解释说:“他们都是有百万种推论的游戏。你有许多赖以推论的依据—已打出的和未打出的牌。所有这些推论都会告诉你概率发生的可能性。它是对智力最好的锻炼。每隔10分钟,局势都会发生变化。桥牌是关于盈亏权重的比率问题。”巴菲特说:“你每时每刻都在进行计算。”

每一个与巴菲特打过交道的人都会告诉你巴菲特具有超凡的快速计算能力。伯克希尔·哈撒韦公司长时期的股民,纽约券商克里斯·斯塔夫罗(Chris Stavrou) 回忆起他第一次与巴菲特约见的情景。

“我问他是否曾使用过计算器。”巴菲特回答说:“我从未有过计算器,也不知怎样使用它。”

斯塔夫罗紧追不舍地问:“那么你如何进行繁杂的计算呢?难道你有天赋吗?”

巴菲特说:“没有,没有,我只是与数字打交道的时间太长了,我有些数字感觉而已。”

“你能否为我示范一下?比如9 9×9 9得多少?”

巴菲特立刻回答:“9801 。”

斯坦夫罗问巴菲特他是如何知道的。巴菲特回答说他阅读了费因曼的自传。

理查德·费因曼(Richard Feynman) 是诺贝尔物理学奖项得主,也是美国原子弹研究项目的成员。在他的题名为《费因曼先生,你不是在开玩笑吧!》这部自传体书中,他介绍了如何在脑中计算复杂数学的方法。由此我们得出结论:沃伦·巴菲特要么记住了他阅读的所有资料;要么他能在脑中做神速计算。

斯塔夫罗又追问了另一个问题:“如果一幅油画的价格在100年内从250美元涨到5 000万美元,年收益率是多少?”几乎又是在同一时间,巴菲特回答道:“13%。”斯塔夫罗惊讶地问道:“你又是怎么做的呢?”

巴菲特回答说任何复利表都会显示出答案。(由此我们是否可以推理他是一个活利率表?可能是吧。) 巴菲特说还有另一个计算这个问题的方法“就是通过它加倍的次数来计算( 2 5 0美元加倍1 7 . 6次就得出5 000万美元,每隔5 . 7年就加倍一次,或者说每年增长1 3%)。”他好像在说,这还不简单。

尽管巴菲特很谦虚,但他显然是有数学天赋的。基于这个原因,很多怀疑家们声称巴菲特的投资战略之所以有效是因为他有这个能力,而对那些没有这种数学能力的人,这个战略就无效。巴菲特和查理·蒙格说这是不对的。实施巴菲特的投资战略并不需要投资者学习高深的数学。

在一次由《杰出投资家文摘》报道的,在南加州大学所做的演讲中,蒙格解释道:“这是简单的代数问题,学起来并不难。难的是在你的日常生活中几乎每天都应用它。费马/帕斯卡定理与世界的运转方式是完全谐调的。它是基本的事实,所以我们必须掌握这一技巧。”

概率论

如果我们说证券市场是一个无定律的世界,那么此话就过于简单了。在股票的世界里,有几百种甚至上千种力量在联合左右着价格,所有这些价格都在不停地运动,每支股票都可能产生巨大的影响力,但又没有一支股票可以被肯定地预测。投资者的职责就是缩小范围,找出并排除那些最不了解的股票,将注意力集中在最知情的股票上。这就是对概率论的应用。

当我们对某一局面不太肯定但仍想表达看法时,我们经常在我们的言语里用上:“可能性是”,或者“可能”或者“不太可能”。当我们再往前走一步并试图用数字来表达综合观点时,我们就在与概率论打交道了。概率论是不确定性的数学语言。

一只猫生一只鸟的概率有多大?零。明天太阳升起的概率有多大?由于这个事件几乎是肯定发生的,概率为1。任何事件其发生率既非肯定又非不可能时的概率为1 . 0到0之间。决定0 ~ 1 . 0之间的这个小数就是概率论所探讨的问题的全部。

1654年,布莱斯·帕斯卡(Blaise Pascal) 和皮埃尔·费马(Pierre de Fermat) 俩人互通了一系列信件,信上的内容就构成了当今概率论理论的基础。帕斯卡是一个具有数学和哲学天赋的神童。他受到哲学家兼赌徒舍瓦利埃·德梅瑞(Chevalier deMere) 的挑战,要他解决一个令许多数学家百思不得其解的谜题。德梅瑞想知道如果两位玩牌者不得不在本局牌结束前离开牌桌,他们的赌注应该怎样划分。帕斯卡针对德梅瑞的挑战找到了当时凭借自己的实力获取数学奇才称号的费马。

彼得·伯恩斯坦在他那篇题为“对抗上帝”的关于风险的优秀论文中写道:“帕斯卡和费马在1654年针对德梅瑞的挑战而交换的信函开创了数学历史和概率论历史的一个新纪元。”

尽管俩人着手解决问题的方法有所不同(费马使用的是代数方法而帕斯卡转向几何的方法),但是他们建立了决定几种不同结果的概率论的体系。的确,帕斯卡的数学三角形解决了许多问题,包括你最喜欢的棒球队在已输一场的情况下获得世界系列循环赛胜利的概率有多大的问题。

帕斯卡与费马的工作开辟了决策理论的先河。决策理论是在对未来会发生的事情不肯定的情况下做出决策方案的过程。

伯恩斯坦写道:“做出决策是风险管理的首要一步也是必要的一步。”尽管帕斯卡和费马都为发展概率论立下了汗马功劳,但另一位数学家托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes) 所写的文章为将他俩的理论付诸于实践奠定了基础。

贝叶斯1701年出生于英国,比费马晚了整整100年,比帕斯卡晚了78年,他的一生并不辉煌。作为一名皇家协会的会员,他生前在数学领域并未发表任何文章。在他死后,他的论文“如何解决随机原理中某一问题的论述”发表了。当时,人们没有对此引起重视。然而,据彼得·伯恩斯坦说,贝叶斯的论述“是一篇极具创新思想的作品,它使贝叶斯在统计学家、经济学家和社会学家中占有不朽的地位。”他为投资者使用概率论的数学理论铺平了道路。

贝叶斯定理教给我们一种逻辑分析方法,即为什么在众多可能性中只有某一种结果会发生。从概念上讲这是一种简单的步骤。我们首先基于所掌握的证据为每一种结果分配一个概率。当更多的证据出现时,我们对原有的概率进行调整以反映新的信息。

贝叶斯定理为我们提供了不断更新我们原有假设的数学程序(这源于贝叶斯所称的先验信息分布)以便产生一个后序信息分布图。换句话说,先验概率与新的信息相结合就产生了后序概率,从而改变了我们相对的概率机遇。

这一切都是如何操作的呢?

假设你和你的朋友在某个下午正在玩你们最喜欢的掷骰子跳棋游戏,你们一边玩一边聊着,棋局已接近尾声。这时你朋友说的什么话触动了你想打赌的愿望,但只是友好性地赌注。在掷骰子跳棋游戏中,掷一次骰子直接获得6这一面的机会是1 / 6,即1 6%的概率。但这时假设你朋友投了骰子,但很快用手将骰子盖住并偷偷看了一眼,她说:“我可以告诉你,这是一个双数。”有了这条信息,你赌赢的机会就变成了1 / 3,即33%的概率。正当你在考虑是否改变赌注的时候,你的朋友又开玩笑地说:“这个数不是4。”有了这条信息你赌赢的机会再次改变,变成了1 / 2,即50%的概率。在这种简单的关系中,你已经实施了贝叶斯的分析方法。

每一条新信息都会影响你原来的概率假设,这就是贝叶斯推理。

贝叶斯分析法试图将所有可得信息都融入推理或决策过程中从而对潜在本质情况进行判断。学院使用贝叶斯定理帮助他们的学生研究决策。在大学课堂里贝叶斯定理被广泛地称之为决策三段论。三段论中的每一分支都代表新的信息,这些信息反过来会改变决策中的力量对比关系。查理·蒙格说:“在哈佛商学院,将第1年的学生捆绑在一起的数学课程就是被称做决策三段论的课程。他们所做的事情就是将高中所学的代数知识应用到现实问题中去。学生非常喜欢这门课。他们惊奇地发现高中代数在生活中发挥着功效。”

对概率的主观判断

正如查理所指出的,基础代数在计算概率时非常有用。但要把概率理论应用到实际投资当中去,还需要对数字计算的方法有更深刻的理解。特别是要注意频数这一概念。

掷硬币猜中头像一面的概率为1/2,这意味着什么呢?或者说掷骰子单数出现的概率为1/2,这又是什么意思呢?如果一个盒子里装有70个绿色大理石球, 30个蓝色大理石球,为什么蓝色大理石球被捡出的概率为3/10?上面所有的例子在概率发生事件中均被称为频率分析,它是基于平均数的法则。

如果一件不确定事件被重复无数次,事件发生的频数就会被反映在概率中。

例如,如果我们掷硬币10万次,预计出现的头像次数是5万次。注意我没有使用它将等于5万次。按无限量大的原理只有当这个行为被重复无数次时,它的相对频数与概率才趋向于相等。从理论上讲,我们知道投掷硬币得到“头像”这一面的机会是1 / 2,但我们永远不能说两面出现的机会相等,除非硬币被掷无数次。在我们解决任何不确定因素的问题时,很明显我们永远都不能给出绝对肯定的答案。但是如果这个问题界定得当,我们应该能够列出所有可能发生的结果。如果这个不确定事件被反复重复,这些结果的频数应该能反映出不同结果的概率。但是当我们考虑的是只发生一次的事件时,问题就来了。

我们怎样预测明天科学考试通过的概率?或者是绿湾派克队重新夺取超级碗橄榄球冠军的概率?我们面临的问题是,这些事件都是独一无二的。我们可以回顾绿湾队比赛的整体配队阵形,但我们还是没有准确的每个球员重复配合在相似条件下打球的一一对应资料。我们可以回顾过去科学考试的情况从而了解他们考试的状况,但每次考试的情况是不同的,对他们的了解也是不连贯的。

没有重复性的试验就无法产生频数分布,那么我们怎么来计算概率呢?我们没有办法计算,相反只能依赖对概率的主观判断。而且我们经常这样做。我们可以说派克队夺取大奖赛冠军的机会是2∶1,或者学生通过那个难度很大的科学考试的机会是10∶1。这些是大概性的陈述;他们描述了事情可能发生的“可信度”。当某一事件不可能被重复多次以得出基于频数的概率判断时,我们只能依赖自己的感觉了。

你可能马上就意识到对上述两类事件的主观判断可能都是错误的。在主观概率中,一切都取决于你如何分析你的假设。

你先停下来将局面全面想清楚。你得出10∶1的考试通过率的假设是因为考题太难,学生没有充分复习还是因为过份的谦虚?你对派克队的一贯忠诚和信赖是否遮住了你的双眼使你对其他球队的超级力量视而不见?按照教科书里所传授的贝叶斯分析法,如果你的假设分析是理智的,那么将你的主观概率与频数概率等同起来是“完全可以接受的”。你所要做的工作就是筛除不理智、不符合逻辑的假设而保留理智的假设。如果你认为主观概率方法充其量不过是频数概率方法的延伸,这对你是很有帮助的。事实上,在很多情况下主观概率是有增值作用的,因为这种方法允许你将可操作性考虑在决策中,而不仅仅是依赖长期的统计数据规律。

不管投资者自己是否意识到了,几乎所有的投资决策都是概率的应用。为了成功地应用概率原理,关键的一步是要将历史数据与最近可得的数据相结合,这就是行动中的贝叶斯分析法。

一切都取决于成功的可能性

“我喜欢的模式—用一种简化的概念来解释普通股市场发生的情况—就是赛马场上的赢家分享全部赌金的方法。”查理在一次南加州大学的演讲中解释道。“如果你仔细想想,就会明白赛马场分享赌金的方法就是一个股票市场系统。每个人都进去押注,机会也随着赌注的变化而改变,这就是股市所发生的情况。”

顺着这条思路,查理以他独有的方式解释道:“就连傻瓜也能看出,一匹马如果载重量小、获胜纪录高,且占位有利,要比另一匹载重量大、纪录差的马有大得多的获胜机会,等等。

但如果你看一下场内的投注比率,坏马投注赔率为100∶1,而好马则为3∶2,这下从统计学讲哪种是最佳赌注就很难分清了。价格变化的方式使你很难找出计算赌金的系统。”

查理的赛马类比对投资者是最好的写照。投资者经常被高投注比率但又毫无获胜机会的投资所吸引;或者有时投资者选择有把握的投资,但又没有充分考虑回报率。对我来说,在赛马场上或股市上最明智的做法是按兵不动,耐心等待,直到那匹好马出现在有很大获胜机会的位置上才出击。

安德鲁·贝依(Andrew Beyer)是《华盛顿邮报》的专栏作家,也是好几本纯种马赛马书籍的作家,曾花了几年的时间观察赛马场上的人下注,他看到太多的人由于鲁莽急躁而输钱。在赛马场上就如同在其他地方一样,有赌徒心理的人,会马上参与其中,表现出一副急不可耐;押注、掷骰子、拉杆,做点什么—促使着人们愚蠢地下注而毫不考虑自己在做什么。贝依对这种急于参与游戏的心态很了解。他忠告游戏者在下注时使用两种战略:一种为游戏下注,另一种为认真下注。认真下注是为那些严肃的玩家基于下述两个条件而设置的:

( 1 )对马获胜能力有很大的信心;

( 2 )回报比率比一般情况要高。

认真下注法需要大笔的资金。而游戏下注,正如名字所显示的,是为那些毫无获胜把握,只凭预感急于满足参与心态的人而设置的。他们只是小笔赌资,永远不要允许他们成为赌博者赌资中占大头的部分。

当赌马者开始混淆认真下注与游戏下注的界限时,贝依说:“他将不可避免地迈向最终导致他手忙脚乱、胡乱下注的深渊,他的选择也将没有强弱之分。”

一种新的思维方式

将数学和概率计算应用于投资决策之中,这个理念似乎颇具挑战性,而且你不是惟一感到害怕的人。正如查理·蒙格所指出的那样,多数人“在与普通概率和数字打交道时都像一个十足的傻瓜。”努力学习概率论是否值得呢?毫无疑问值得。还是让我们暂且退一步,回顾一下我们本章所学内容从而有一个整体概念。

当我们检验沃伦·巴菲特管理证券的方法时,我们首先注意到的是他坚信在高概率事件上下大赌注。这使得我们提出第一个问题:什么是概率?我们如何决定它的大小?

概率的计算

如果你所调查的事件仅有有限的几种结论,概率计算就是简单的加减乘除法。一个骰子只有6面,所以其中任何一面朝上的概率为1 / 6。如果可能结果的数量是无限的,而且你能找到大量过去的事例,你可以基于频数分布得出概率。这就是我们预测远期天气状况的方法,这也是汽车承保商建立不同级别驾驶员保险费率的方法。

如果可能结果的数量是无限的,但你无法得到充足的重复数据以建立频数分布,那你只有使用主观概率分析法,尽可能收集较多的信息。在这种情况下,你的概率数据与你对自己分析的信心水平相一致。

不管使用上述哪种方法,你最终的结果是决定某事件将发生的机率并用百分比来表示,如50%、70%或其他。这就是你基于目前最佳信息所得出的概率预测。但是如果新的信息又出现了该怎么办呢?

调整计算以包括新的信息

假如新信息出现了,又假设该信息明确地表示,局势将因条件的改变而改变,此时你将面临一个决策树:如果X发生,成功的概率为55%,如果Y发生,成功的概率将变为70%。这就是贝叶斯分析法。你得出的结论可能会比较复杂,因为它有多种变量,但决策的过程是相同的:考虑每种变量,收集所有可得的资料,从多方面全面彻底地对每种情况进行分析,然后对每种结论进行概率计算。当然,如果你对数字很在行,它会有所帮助,但它不是一个必要的天赋。

现在,我们对概率论有了充分的了解,我们可以回答第二个问题了:你应该赌多少?换句话说下多大的赌注为大?

决定赌注的大小

凯利优化模式将告诉你下注多少,并以分数的形式来表示。当整体局势是复杂而易变时,就如同股市的局势那样,你不可能机械地套用凯利公式。你要为不断变化着的因素留出余地。但基本的概念仍是适用的:随着概率的上升,投资数量也随之加大。

现在,我们已对整体图画的两项要素有所了解:概率与投资规模。还有最后一个问题有待回答:你什么时候应该出击?

只有当成功机率完全对你有利时方可出击。

观察投注比率

被人们看好的马有最高的成功概率,但对它下注未必合算,因为投注比率仅为3∶2。利润潜力并不令人感到兴奋。但如果你所得的信息令你相信,另一匹马也有高获胜概率,但它的投注比率要更优越,这是你下赌的好时机。

概率论与股票市场

现在让我们远离赛马场,也远离理论,把上述的一切都融入股票市场的现实当中去,其基本的思路是相同的。

1. 计算概率。作为一个集中投资者,你将自己限制在少数几种股票上,因为你知道从长期角度看,这是你比市场做得更好的最佳机会。所以每当你想买一种新股时,你的目标是确保你的选择将在业绩上超出市场。这就是你要考虑的概率问题:

此种股票有多大概率将来在经济回报上超出市场水平?

如果信息可得则使用频数分布,如果信息不可得,则使用主观概率分析法。你要看看你所考虑购买的公司在多大程度上符合沃伦·巴菲特的基本原则(见第1章中的图框)。你要尽可能全面地收集公司的资料,用这些基本原则衡量公司的价值。将你的分析转换成数字。这个数字代表着这家公司成为赢家的可能性。

2. 根据新信息对数字进行调整。你要耐心等待直到投注比率转为对你有利时方可行动。与此同时,密切注视公司的一举一动。公司的管理层是否开始对此有所反应?公司的财务决策是否开始改变?有没有改变公司运营竞争环境的事件发生?如有,则概率将发生改变。

3. 决定投资数量。在你所有的投资基金中,你将为这笔购入投资多大比例?使用凯利计算公式,然后做相应的下调,大概下调一半为好。

4. 等待最佳机会。当成功机率转向你方时,你就拥有了安全边际;局势越不明朗的情况下,你就越应当留出更多的安全边际。在股市上,安全边际是由股价的折扣来实现的。当你喜爱的公司正在以低于其内在价值出售时(内在价值已在你分析概率的过程中给出定值),这是你出击的信号。

很明显,上述过程将循环反复地进行。当条件改变时,概率也随之改变。有了新的概率就需要新的安全边际,由此你也要调整构成最佳时机的感觉。如果这一切对你来说太困难,你可以设想你每次开车时遇到的上百种选择以及你随时随地对你遇到的新情况做出的反应和调整。你手中的赌注实在太大了—你个人的安全以及他人的安全—但你并没有花太多的心思就进行了应变。相比之下,跟踪几家公司的信息相对容易的多。这只是经验的问题。

查理说:“人类并没有被赋予随时随地感知一切、了解一切的天赋。但是人类如果努力去了解,去感知—通过筛选众多的机会—就一定能找到一个错位的赌注。而且,”查理说:“聪明的人会在世界提供给他这一机遇时下大赌注。当成功概率很高时他们下了大赌注,而其余的时间他们按兵不动,事情就是这么简单。”

数字之美

这个世界上充满了热爱数字的人。他们对数学的欣赏就像其他人对古典音乐或精美的古董家具的欣赏一样。对他们来说,谈论概率计算本身就是一种乐趣。

对其他人来说,数学仅是一种工具。它可以帮助我们做事或增加我们对事物的理解。像其他所有的工具一样,在这章中数学需要我们花时间去适应它。你用它做的练习越多,它就变得越容易。

查理说:“对这种初级数学,你必须学以致用而且日积月累地应用于生活中。如果你不能将这种初级数学中的初级概率应用于生活中的方方面面(尽管应用的有些不自然),那么你的一生就像一个瘸腿的人参加赛跑,永远处于不利的地位。如果拥有这种数学能力,你就会比别人拥有巨大优势。”

毫无疑问,巴菲特的成功与其数学能力密切相关。查理承认道:“我与巴菲特工作这么多年,他这个人的优点之一是他总是自觉地从决策树的角度思考问题,并从数学的排列与组合的角度思考问题。”多数人则不这样做。多数投资者似乎以一种先入为主的心态从多角度考虑问题。他们趋向于从不同的角度做出决策,而忽略概率的计算。

以概率的方式思考问题并非是不可能的。它要求我们以不同的态度来对待问题。况且如果你的投资分析假设不以统计概率数字来表示,你得出的结论就有带感情色彩之嫌。在下一章中我们会看到感情会使我们误入歧途,特别是对金钱的感情。

但是,如果你能教会自己从概率的角度思考问题,你将从此踏上获利之路,并能从自身的经验中吸取教训。市场对可口可乐公司或其他杰出公司的内在价值大幅低估的情况也许不会常出现,但是当它的确发生时,你应当在财力上和心理上都做好押大赌注的准备。与此同时,你应继续保持对股市的研究,你应相信市场一定会在某一天给你一个压倒一切的极好的投资成功机会。巴菲特说:“考虑到成为不可避免、必将发生的事物的代价,我和查理都意识到,我们永远都达不到漂亮的50点,甚至连闪光的20点也达不到。为了应付我们的证券投资里注定要发生的事件,我们只能多增加几分概率。”

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