先問大家，兩個一樣的玻璃杯以完全一樣的參數配置掉落到地面，請問玻璃碎片會一樣嗎?
這是一個非常經典的物理學與哲學問題，答案是：不會，玻璃碎片絕對不會一樣。
即使你在巨觀（Macroscopic）層面上將所有參數控制得「完全一樣」，最終的碎裂模式在微觀（Microscopic）甚至肉眼可見的層面上都會截然不同。
這在物理學上主要歸因於以下三個核心機制：
- 物質內部的微觀缺陷
在現實物理世界中，不存在兩個「原子級別」完全一樣的物體。即使是同一個模具生產的玻璃杯，其內部的原子排列、晶格缺陷、應力分布以及微裂紋（Micro-cracks）的分佈都是隨機的；斷裂力學也告訴我們，碎裂過程往往始於這些肉眼看不見的微小缺陷，當受到衝擊時，應力會集中在這些最脆弱的點。既然兩個杯子的微觀缺陷分佈不同，裂痕的起點和擴展路徑就會完全不同。 - 混沌理論(Chaos Theory)+初始條件敏感性(俗稱蝴蝶效應)
玻璃碎裂是一個典型的非線性動力學過程，適用於混沌理論，這讓其對「初始條件」具有極端的敏感性，即使你將落下高度、角度、初速度控制到小數點後 100 位都一樣，但在第 101 位的極微小差異（例如空氣分子的隨機熱運動、地面某個原子級別的微凸起），經過撞擊瞬間的劇烈能量釋放，這些微小差異會被指數級放大。並且裂痕在延伸時會遇到無數個「分岔點」；裂痕向左還是向右，可能取決於極其微小的能量擾動，最終造就了每個碎片都是獨一無二的結果。 - 量子力學的不確定性(Quantum Uncertainty)
如果我們退一萬步，假設你有上帝般的能力，能製造出原子排列一模一樣的杯子(忽略第一點)，並在真空中以完美的機器手臂釋放(忽略第二點)，結果會一樣嗎？
這裡就要談到著名的「海森堡測不準原理」：根據量子力學，你無法同時精確測量並控制所有粒子的位置和動量。這代表在極微觀的尺度下，自然界本身就包含著內在的隨機性，這種量子波動(Quantum Fluctuations)雖然微小，但在極端的相變或劇烈物理過程中(如高速撞擊碎裂)，仍足以導致巨觀結果的差異。
如果連兩個完全一樣的玻璃杯，在受控環境下掉落後的碎片都無法預測，我們憑什麼相信有人（或 AI）能精準預測明天股價的漲跌？
想要第一時間獲得市場上的最新資訊及分析嗎？
歡迎點擊連結訂閱【馬克觀點MKP】電子報，在即時更新資訊的同時，獲得最深入的分析～
拉普拉斯的惡魔(註一)也告訴我們：「只要數據夠多，就能預測一切」是一個美麗的幻想。
當我們凝視那兩個以完全相同參數墜落卻碎成不同模樣的玻璃杯時，我們實際上是在凝視宇宙最深層的真理，這個真理對於在這個數據崇拜時代，試圖用人工智慧完美解構金融市場的投資人來說，是一記震耳欲聾的警鐘，因為如果連遵循恆定物理定律、結構單純的無機物質，在受控環境下都無法產出可重複的確定性結果，那麼我們又憑什麼相信，由數十億個充滿恐懼、貪婪、偏見且彼此相互影響的人類大腦所交織而成的金融市場，能夠被AI演算法完美預測？
這不僅是技術上的妄想，更是哲學上的謬誤，試圖用AI預測股市，本質上就是現代版的「拉普拉斯惡魔」，只是我們將那隻全知全能的怪物換成了擁有兆級參數的神經網絡，將牛頓力學換成了深度學習，但其背後的邏輯缺陷卻依然致命且無法修補。
首先我們必須理解物理系統與金融系統的根本差異。
物理上，我們通常會以氣象學來舉例。氣象也是典型的混沌系統(詳註二，被稱為「一階混沌」)；其中雖然蝴蝶效應會讓長期預測失準，但雲層和氣流不會因為我們預測它要下雨就故意放晴。
然而股市是一個「二階混沌」系統，或稱為具有「反身性」(白話叫"反骨")的系統。
這代表預測本身會改變被預測的對象，如果一個擁有超級算力的 AI 完美預測了某支科技股明天會上漲 5%，並且這個預測被市場參與者知曉或推論出來，那麼人們就會在今天立刻買入，導致股價在今天就上漲了 5%，從而消滅了明天的上漲空間，換言之，AI 的預測一旦有效，就會立即被市場消化並失效，這是一個永遠無法閉合的邏輯怪圈(註三)，市場總是會演化出新的模式來對抗舊的預測模型，這就像是海森堡測不準原理的金融版本，觀測者（AI 與交易者）不可避免地干擾了被觀測系統，即"股票價格"(注意是價格而非估值；聰明的人應該有get到什麼），此外，從數據的本質來看，AI 的強項在於歸納歷史，它是一面巨大無比的後視鏡，能從過去五十年、一百年的圖表中找出極其幽微的相關性。
但金融市場不是封閉的棋盤
圍棋的規則幾千年不變，所以 AlphaGo 可以透過自我對弈達到神之境界，但市場的「規則」是流動的，產業邏輯在變、地緣政治在變、貨幣政策在變，更重要的是，市場結構本身可能因為被動投資、高頻交易和大型機構的介入而發生了質變，過去有效的因子（Factor）可能在未來完全失效，甚至變成陷阱。
這就像你研究的是一個玻璃杯如何在真空中碎裂，但現實中的杯子卻是掉在充滿亂流的暴風雨中。
我們面臨的真正風險往往不是來自於已知數據分佈內的波動，而是來自於「未知的未知」，也就是納西姆·塔雷伯所謂之「黑天鵝」事件，諸如2008 年的金融海嘯、2020 年的疫情熔斷，這些極端事件在發生的前一秒，對於依賴常態分佈模型(詳51期)訓練的 AI 來說，概率幾乎為零，因為歷史數據中沒有足夠的樣本供其學習，AI 在平穩時期可以表現得像個天才，捕捉微小的套利機會(機器人交易)，但當市場進入極端狀態，也就是玻璃杯撞擊地面的那一瞬間，模型往往會集體失效，因為它過度擬合(過擬合)了過去的安穩，卻對突如其來的結構性崩壞毫無準備。
再者，我們不能忽視「信號與雜訊」的問題，在金融領域，絕大多數的數據其實是雜訊而非信號，股價的短期波動往往源自於隨機的買賣流動、情緒的宣洩或是交易演算法之間的互相踩踏，這就像玻璃杯碎裂時那些細微的碎片，它們落在地上哪個位置實質上毫無意義，但強大的 AI 模型因為具備超強的"模式識別"能力，很容易在這些純粹的隨機雜訊中「看」出不存在的規律，這在統計學上稱為「偽相關」：
例如它可能發現某個週三的下雨機率與半導體股價有著詭異的相關性，並據此執行"AI交易"，直到一次慘痛的虧損證明那只是隨機的巧合，這種「數據挖掘」的陷阱，讓 AI 常常在過度優化中迷失，把運氣當成了實力，更深層次來看，投資的本質不僅僅是處理資訊，更是對抗人性！而 AI 目前仍無法完美模擬人類群體的非理性瘋狂！！
霍華·馬克斯曾強調「第二層思考」(Mark將其衍生為n+1層，因為有時光二層是不夠的)，這需要的是對「市場情緒鐘擺」的深刻體悟，而非對數據的線性推導。
當市場因為恐慌而無差別拋售優質資產時，AI 的風險控管模型可能會發出賣出訊號（maybe因為波動率VI飆升，見註四），但一個具有深厚產業邏輯與定性分析能力的人，卻能看穿這只是短期的情緒錯殺，是千載難逢的買點，這種對於「價值」與「價格」偏離的判斷，往往涉及到對公司管理層的信任、對技術護城河的理解、以及對未來社會發展願景的想像，這些都是難以被量化成 0 與 1 的質性因素，這也正是MKP致力研究的領域。
玻璃杯碎裂的隱含啟示告訴我們，混沌系統初始條件的極微小差異會導致結果的巨大不同，在股市中，這個微小的差異可能是一次美聯儲主席的口誤、一則未經證實的謠言，甚至是一位關鍵基金經理人的心情好壞或是「胖手指事件(註五)」...
這些微觀的擾動經過槓桿、衍生性商品和機器人算法交易的放大，就可能足以引發一場宏觀的閃崩，如果連物理學都承認我們無法測量所有粒子的初始狀態，我們又怎能奢望掌握市場中每一個參與者的資金狀況、心理閾值和槓桿比例？因此，試圖用 AI 打造一個能預知未來的「水晶球」，無異於現代煉金術，它寄託了人類渴望消除不確定性的原始本能，但卻違背了複雜系統的基本運作規律。
承認 AI 無法完美預測股市，並不代表 AI 無用，相反，這是一種智慧的解放，它讓我們認清 AI 的角色應該是強大的輔助工具，用來處理海量數據、篩選標的、監控風險，而非決策的代理人，真正的超額報酬(Alpha)，至少目前依然來自於人類獨有的智慧：那種能夠在混沌中識別結構、在雜訊中聽見旋律、在不確定性中保持定力，並敢於在玻璃杯即將碎裂的混亂時刻，依據深刻的產業洞察與獨立思考做出逆向判斷的能力。這也是我想帶給我的讀者們的深刻價值；說實話，比起目前的牛市，我更希望熊市來。
因為比起順風順水，在逆境時能繼續帶著大家逆風前行、堅定意志、保存信念並持續做對的事，是我最希望的！
如果熊市時能堅持做對的事...
雨過天晴後，你的天空會下金錢雨！
(但如果你前面什麼都沒做甚至做錯的事，那結果只會是原地打轉甚至開倒車)
也有人問我，怎麼樣才能變得跟你(Mark)一樣?
其實這問題好回答也不好回答，結論是：你永遠不可能變得跟某人"完全一模一樣"；
因為每個人人性的光譜，其實都是獨一無二、不可重複的。
但至少你可以透過閱讀他/她的文字、聽聞他/她的見解，而獲得他/她的智慧與思維。
是故，對於AI，我們較為正確的理解應是：AI是看後視鏡開車的高手，它能從過去的數據中找到「規律」，但在真正的「黑天鵝」事件面前，模型會像玻璃一樣脆弱。
這點，正如Mark以前所呼籲，我們應把AI當作工具，而非過度依賴而讓它取代自己對於未來的獨立思考！(所以千萬不要別人問你為什麼買這間，結果你的答案是：我問GPT的。久了真的會出事...)
投資的藝術，正是在無法預知的風雨中，尋找那永恆不變的價值支點。
第51期電子報傳送門
〖註一〗「拉普拉斯的惡魔」
法國數學家拉普拉斯於1814年提出的思想實驗，指的是一種能同時知道宇宙中所有粒子位置與動量，並具備無限算力的超級智慧(是不是聽起來很像在描述未來的某種AI？)
若它存在，宇宙的過去與未來將完全可預測，這也體現了牛頓時代的「機械決定論」世界觀：一切事件早在初始條件確定時便已寫好劇本。
然而，20世紀物理學徹底推翻了這個想像：
量子力學的海森堡測不準原理指出，粒子的位置與動量不可能同時被精確得知，使得「完美初始狀態」理論上就不存在；
熱力學的熵增定律賦予時間不可逆性，未來無法單純由過去推算；
現代資訊科技理論也告訴我們，如果有一個系統要試圖模擬整個宇宙，其資訊容量必須超越宇宙本身，這在邏輯上就是不可能的(但宇宙擴張的速度超越光速，這背後明顯隱藏著人類認知範圍以外的事)。
以上幾點皆共同宣告了一件事：宇宙在本質上就不是完全可預測的機器，而是一個帶有不確定性的系統。
〖註二〗混沌系統（Chaotic System）
為混沌理論的實務延伸；指雖然由確定的規律（決定論）驅動，卻表現出不可預測、貌似隨機行為的非線性動力系統。最著名的特性是對初始條件極端敏感，光是小數點後的四捨五入就可能經由不斷循環累積放大，造成終局結果的巨大差異(這現象大家一定不陌生，就叫蝴蝶效應)
〖註三〗英文又叫Paradox
命題無法確定真假，或陷入無窮迴圈的邏輯狀態。
著名例子為「說謊者悖論」
如：我現在說的這句話是假話。
但那個人總是說謊，這樣是不是代表他說假話為假，負負得正所以應為真?意即換句話說，他說的其實是真話！但不對啊?鐵則就是他只會說謊話。
如此而陷入無解迴圈。
〖註四〗波動率（Volatility，簡稱 VI）
為金融市場衡量資產價格在一段時間內的波動程度。
高波動率代表價格在短時間內大幅震盪（暴漲或暴跌），代表不確定性高。
低波動率則表價格變動平緩且穩定，代表市場較為冷靜 。
註五：英文為Fat-finger error
是證券、外匯等金融市場中，因鍵盤、滑鼠誤操作而造成的錯誤交易。這通常會導致證券成交的數量和價格錯誤，造成經濟損失並可能引發市場混亂。
