最近看的一本書《金融的智慧》,作者Mihir Desai以簡單好懂的方式,融合文學、藝術、文化等,講述金融的運作和觀念,以及用金融的角度看待生活和人生。作者沒有使用艱深難懂的專有名詞,對於我這個最近才開始深入研究理財和金融這方面知識的人來說是淺顯易懂的。最近選擇開始接觸這一類知識的原因是想達到被動收入的目標,一方面也覺得擴展自身知識的廣度是有益的。 以下開始正文吧! 隨機和秩序 前一陣子沉迷於數據分析的我了解到機率是數據、分析和預測這一大類知識的重要基底,在預測分析、抉擇和判斷上,機率是一個很好的工具。書裡第一章講的就是了解風險是機率性的,這裡有兩個重要的概念: 生活不是甚麼秩序,生活的本質是由偶然和機遇所構成。 我們無法逃脫這樣的模式。 這兩個觀念其實乍看之下很矛盾,但其實沒有。第一個觀念似乎強調一切都是隨機不可預料的,但其實所謂的隨機是有「秩序」的,也就是第二個觀念講的模式。學過機率與統計的人一定知道所謂的常態分佈,我們以為是看似雜亂的隨機,但其實遵守著是中型曲線的常態分佈,這樣的規律在大自然中無所不在。 呈鍾行曲線的常態分佈,或稱為高斯分佈。但這次不教你統計,有機會再說 法國天文學和數學家Pierre-Simon Laplace,或是對理組大學生來說比較熟悉,沒錯就是你恨得牙癢癢的提出Laplace變換的Laplace說過: All events, even those which on account of their insignificance do not seem to follow the great laws of nature, are a result of it just as necessarily as the revolutions of the sun. 所有的事件,即使是渺小到似乎不需遵循自然規律法則的小事情,也都必然有著和太陽升起和落下的同樣結果。 [1] 作者認為風險也如同這世界的自然萬物般遵守著常態分佈的秩序,既然有秩序和模式,那我們就可以管理。 風險是可以管理的 作者認為,以金融的觀點來看,使用理解機遇和風險這樣的主導模式是維護自身利益的方法。既然風險無所不在,但又是遵守規則和秩序的,那我們便可以掌握和管理風險,而這也是保險公司的運作方式。 保險公司調查人口的資料和死亡率等數據,針對不同年齡層的人制定不同價格的保費,買方評估後選擇適合的保費,雙方做的都是對風險的管理。 精通統計、數學、邏輯和經濟的通才 Charles Sanders Peirce 說 Each of us is an insurance company. 我們每個人都是一家保險公司 [2] 這位被低估的實用主義家認為,保險才是了解人生的核心架構,但這裡不是推銷你去買保險,千萬別誤會,而是運用像保險公司的方法謹慎面對生活中的抉擇。 假設我們已經學習和理解到風險的機率是具有秩序的分佈,且整體上來看可以預測,那我們便可以運用智慧來管理風險,而保險就是管理風險的概念。雖然說這本書名叫做金融的智慧,但不是只教你獲利金錢的方法,重要的是如何看待人生遭遇到的風險,還有如何管理風險,所以 Peirce才說我們每個人都是一家保險公司。 作者認為保險是透過模式來估算價值,來理解人類混亂的經驗,把這些估算匯集起來成為一套機制,讓我們可以管理這種混亂。 那要如何去理解這樣的混亂,作者的建議是發揮你的想像力。作者借用美國詩人Wallace Stevens的話: 想像是心靈控制事物可能性的力量,是讓我們在異常中感知正常、在混亂中對立混亂的力量 [3] 不過,光靠想像來理解風險,我認為這是不足的。或者作者所謂的想像有其他深層的意思。 那要如何理解風險的秩序? 很抱歉,除了令人摸不著頭緒的「想像」之外,這本書沒有提到其他方法,但我認為是可以觀察的,前提是有大量資訊和正判讀斷資訊的方式。你不知道丟下這枚硬幣會出現哪一面,但可以確定丟出多次後,正、反兩面出現的機率都會接近50%。單一事件無法準確預測,但放大時間和放整體來看,我們可以推斷出機率。 所以說,也許不能100%確定下一次的風險是不是一定會發生,但整體來說發生的機率是可以預測的。在這裡我強調整體,其實和大數據的觀念很像,單一和少量的數據意義不大,只是見樹不見林,唯有大量才能看出規律和秩序。 而量到底要有多大量? 這裡很難下定論,以人類的生命尺度來看,我們似乎沒有自然演化出這樣的智慧,可以在短時間內看出規律的人並不多,只能透過長時間觀察或是藉由學習獲得。 我們苦於對機率的想像並不算甚麼,所以並不意外在股市和賭場中賠錢的人占多數。機率的發現建立於統計之上,而統計又是一門具有整理和歸納性質的科學,在其他科學成熟之後的17世紀中葉才開始慢慢發展起來。 我們沒有天生內建300多年來才有的知識一點也不奇怪,樂觀的是在現代要學習這類知識比幾百年前來得更容易。還有近年來A.I.的發展,撇開當紅影集Westworld裡人類和機器人的對抗這件事,人工智慧在大數據的統計這方面有很好的進展。 得知理解風險的機率方法,也知道風險是可以管理之後,那要怎麼管理風險呢? 下次再談吧... 這篇文章是我寫過有關於機率的想法,有興趣也歡迎看看 《預測時像隻狐狸》 參考資料 [1] A Philosophical Essay on Probabilities by Pierre-Simon Laplace [2] The Economic Mind of Charles Sanders Peirce by JR Wible [3] The Necessary Angel: Essays on Reality and the Imagination by Wallace Stevens