更新於 2024/05/14閱讀時間約 4 分鐘

2023七月投資備忘錄 - 他們為什麼會被騙?-兼談「風險識讀」

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!
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