在投資光譜的極端，站著一群絕頂聰明的量化交易者（Quants）。他們擁有物理學博士學位，運用超級電腦與複雜模型，試圖在市場的雜訊中尋找獲利的聖杯。他們是投資界最典型的「科學家」。
然而，為什麼這群擁有最強大計算能力的人，卻常在歷史的轉折點（如1998年LTCM破產、2008年金融海嘯）遭受毀滅性的打擊？
奧地利學派給出了一個犀利的診斷：因為他們患上了嚴重的「物理學崇拜（Physics Envy）」。他們試圖用研究「死物」的方法，來預測「活人」的行為，卻忘記了市場最根本的真相——市場是由「人」組成的。以下我們從這個核心謬誤出發，深度解析量化交易（科學家）與價值投資（創業家）的本質分野：
一、世界觀：原子不會思考，但人會
1.科學家的誤區：把市場當成實驗室
物理學崇拜：物理學家之所以能精確預測行星軌道，是因為行星沒有自由意志，它們嚴格遵循萬有引力定律。量化交易者試圖在經濟學中複製這種精確性。他們假設市場參與者就像氣體分子，其行為遵循著某種統計學上的「常態分佈」。
盲點：這種假設忽略了「人的行為（Human Action）」。原子不會因為聽到新聞而恐慌，也不會因為預期未來而改變現在的軌道。但人會。當模型預測「這裡有支撐」時，恐慌的人群會踐踏支撐；當模型認為「歷史相關性是0.9」時，崩潰的信心會讓相關性瞬間歸零。
2.創業家的洞察：市場是人性的競技場
奧派視角：時間投顧（與奧派）深知，經濟學不是關於「數字」的科學，而是關於「人」的科學。人是非理性的、情緒化的、且會相互影響（索羅斯（George Soros）的「反身性」（Reflexivity）理論）。
實踐：我們不試圖尋找永恆不變的物理公式（因為不存在）。我們像創業家一樣，去理解「人的動機」。當市場因為非理性的恐慌而拋售優質資產時，我們看到的不是「波動率上升的風險」，而是「人性創造出的獲利機會」。
二、方法論：回測的陷阱vs.邏輯的演繹
1.科學家：迷信「後照鏡」的歸納法
操作：量化交易的核心是「回測（Backtesting）」。他們相信「歷史會重演」，只要樣本數夠大，就能找出必勝模式。這就像看著後照鏡開車，假設前面的路況跟後面一樣筆直。
物理學崇拜的後果：在物理世界，重力常數G昨天是這樣，明天也是這樣。但在金融世界，規律是會「演化」的。一旦某個量化策略（如動能因子）被太多人使用，市場結構就會改變，導致策略失效（Alpha Decay）。
2.創業家：依靠「警覺性」的演繹法
操作：創業家不依賴過去的數據來預測未來（就像賈伯斯無法用回測數據來發明iPhone）。我們運用「邏輯演繹」與「警覺性（Alertness）」。
實踐：我們問的問題不是「過去十年這支股票表現如何？」，而是「這家公司的護城河是否足以抵禦未來的人性貪婪與競爭？」。這是對商業邏輯的質化分析，是電腦算不出來的。
三、風險觀：標準差的幻覺vs.黑天鵝的敬畏
1.科學家：用數學掩蓋無知
模型風險：量化模型通常假設風險服從「常態分佈（Bell Curve）」。這讓他們誤以為極端事件（如5個標準差的跌幅）幾萬年才會發生一次。
現實打臉：這就是物理學崇拜最危險的地方。金融市場是「厚尾（Fat Tail）」的。當「人」開始恐慌互踩時，極端事件發生的頻率遠高於物理模型的預測。長期資本管理公司（LTCM）聚集了兩位諾貝爾獎得主，卻因為「俄羅斯違約」這個人性變數，瞬間炸毀了他們完美的數學模型。
2.創業家：承認無知，建立反脆弱
安全邊際：我們承認無法計算黑天鵝何時降臨，所以我們不依賴精密的對沖模型（那太脆弱了）。我們依賴「安全邊際」——買得夠便宜，且公司體質夠強。
實踐：即使市場發生了模型無法預測的崩盤，優質的資產與足夠的現金流（企業家的底氣）能讓我們活下來，甚至在混亂中獲益。
結語：別把股市當成物理考卷
量化交易者是極致的「科學家」，他們在風平浪靜、人性暫時休眠的時刻，能像收割機一樣高效獲利。但他們永遠面臨一個詛咒：試圖用死板的物理定律，去框住活生生的人性。
時間投顧選擇成為「創業家」。
我們不崇拜物理學，我們洞察人性。
我們知道，模型可以計算價格，但只有對商業本質的深刻理解，才能衡量價值。
在這個充滿「人味」的市場裡，我們寧願要「模糊的正確」（買入好公司並長期持有），也不要「精確的錯誤」（用完美的數學模型在黑天鵝面前裸奔）。
