2023年上半年結束了，各家財富管理公司都會檢視上半年的成績單，我們也不免俗，上年半我們繳出了YOY+60%的數字，但我們是追求絕對報酬為目標，所以統計數字必須包含2022年虧損的部份才不會失真，統計2022/1/1~2023/6/30我們的成績是+43%。雖然這兩數字都大幅優於我們原本設定的目標，但我們不建議外界只單純用這兩個數字來論定我們財富管理能力。就如同我們過往一直強調「投資的本質是一種權衡風險與報酬的決策行為」，只從報酬的數字來評價投資能力有失徧頗。然而，風險又是要如何衡量呢？主流投資學常以「價格波動」為概念算出「夏普比率」(sharpe ratio)當作衡量風險指標，我們過去已有多篇文章表達期期以為不可，我們一向主張：風險具有隱藏性、不可量化，只存在投資過程中！這正是「風險識讀」(risk savvy)的一環。
【他們為什麼會被騙？-兼談「風險識讀」】
近期國內金融詐騙頻傳，防詐騙的輿論四起，基層檢查官以「國家級詐騙隊」指責公部門的不作為，希望政府部門加強監管力道，我們認為這只是治標，正本清源之計，教育民眾如何不被騙才是正解！綜觀目前有許多受害者現身說法，大多把原因歸於當時太蠢、太笨，或是自己太貪心。但是「太貪」、「太蠢」真的是主因嗎？值得我們仔細推敲一翻！
所謂「貪」，由文字本義是指：獲取你原本不該得的部份，若放在金融詐騙背景下就是指：獲取高於定存(無風險)報酬的部份。然而這種積極想獲取高於定存的「超額報酬」是不當的行為嗎？換句話，若「不貪」，乖乖的把錢放在定存，就不會招致損失嗎？眾所皆知，通膨怪獸會無聲無息吃掉你的定存報酬，因此當你選擇「不貪」時，就以注定必然是招來損失。也就是說，「太貪」正是在當前環境下，擺脫落入輸家宿命必要態度！「太貪」不但不是不理性，反而正是理性行為的寫照！
再來討論「太蠢」的問題。仔細看這些受害者落入詐騙的過程，其實這些人一點並不笨，也不蠢。因為這些受騙者通常都有使用「試水溫」驗證法。也就是通常一開始都會先投資一筆小額資金，經歷一段期間(幾個月甚或數年)反復入金、出金，以此來驗証是否如能拿到報酬與本金，用以判斷是否為詐騙。這種「試水溫」其實就是科學發現上常用的「歸納推理」(Inductive reasoning)，換言之，這些受害者都曾經很理性地使用科學方法來做判斷！
既然「太貪」並非原罪，也過程不是「太蠢」，但他們最終為什麼還是落入騙局？使用錯的方法(工具)是最可能的原因！
羅素的火雞（Russell's Turkey）—歸納法的謬誤
伯特蘭·羅素(Bertrand Russell)(1872-1970)是一位英國的哲學家與文學家，曾提出一個有趣的寓言故事來表達歸納法用於行為研究的盲點。筆者稍加改編，以期貼切本文：
話說有隻小火雞出生在一座農場，在主人照顧下小雞慢慢長成，牠逐漸有了思考能力，一天小雞自問：「我的主人是一個好主人嗎？」為了探究這個答案，這隻小雞開始記錄主人的行為，牠發現主人不只每天按時餵給牠飼料，且會隨著體型增長而加大飼料的份量，怕牠餓著，真是一個細心的好主人。不過這隻有理性思考的火雞，知道不當輕易下斷言，牠繼續觀察主人的其他行為，她發現主人還會隨著天氣漸漸變冷，給牠點燈取暖，真是暖心！，經過這一連串的蒐集證據，這隻火雞做下結論，確定牠是何期幸運遇到這麼一個既細心又暖心的好主人！不過，隔天就是感恩節，這隻火雞變成主人感恩節晚宴上的火雞大餐。
金融詐騙受害者用「試水溫」的方法，來判斷金融商品是否為詐騙；與這隻小雞用紀錄主人飼養行為來判斷是不是一個好主人，其實是殊途同歸，都是邏輯推理中歸納法的應用，歸納法這種用「結果」找(驗証)「原因」的方法，常用於自然科學研究，雖然仍躲不「黑天鵝」的盲點，不過大致可信度高，事實上人類文明進展中歷史上重大的發現，也是常建立在這種不斷觀察結果，加以歸納後再得出結論的方法。只是若用於社會科學中的行為學研究，使用這個工具就要非常小心，若沒有加上從過程審視因果機制，單只從結果就下結論，就會落入GIGO(Garbage in, garbage out，垃圾進，垃圾出)陷阱而不自知！
不幸的是，這種錯誤使用工具一事，卻在金融市場到處充斥著。個人常用「試水溫」來判斷詐騙與否不說，理專會用過去某檔基金的報酬穩定走勢圖，來說服你買這檔基金風險有多低、量化投資開發者，會用「回測」(Back testing)的資料，來證明他的模型有多可行；行銷人員，會用Data Mining或者AI投資標題，輔以看起實錘數字來包裝產品，要識破這些五花八門的話術，唯有建立風險素養一途！
風險識讀，第一步就是認清風險的本質：具有隱藏性，不可量化，只藏在過程中！任何把風險簡化成一個明確數字，無法說明如何做到（即交待過程），以商業機密一語帶過的金融商品，請速速遠之！
