在南美洲亞馬遜河流域的一隻蝴蝶,輕輕拍動了幾下翅膀,可能在兩後引起德州的一場災難性風暴。
這是很多人都很熟悉的蝴蝶效應,當然這個小故事可能誇大了蝴蝶翩翩飛舞能造成的影響,但是它真正想訴說的是在初始時期,微小的變動會對結果造成巨大的影響。
蝴蝶效應是1961年,美國的數學家,德華・羅倫茲(Edward・Lawrwnce)所發現的一個現象。當時羅倫茲在用計算機模擬天氣的變化,計算機模擬都需要輸入參數,羅倫茲一時偷懶把一個應該輸入參數0.506127四捨五入了,用0.506 代替,看起來這不到萬分之二的誤差應該礙不了什麼事,我們生活中很常這樣做。
可是,羅倫茲卻發現計算機輸出的結果不是相差萬分之二,也不是相差百分之二,而是百分之二十!這是一個完全不同的天氣狀況。
這就相當於說,如果你測量某地的大氣壓力有萬分之二的誤差,原本晴天,預測出來結果變成下雨,這是個非常絕望地發現。幸好,現在科學家都知道羅倫茲當時可能用的是一個非常敏感的模型,而且非線性系統本來就會受到初始值極大的影響,現在的天氣預報都可以透過衛星雲圖、地面氣象數據達到很好的預測效果。
從天氣預測到星座運勢,從個人命盤到末日預言,預測可以讓人感到希望,讓人感受希望盡在手中,
我們人就是喜歡預測,但有些事是怎麼也測不準的。
數學家羅素曾經提出一個火雞問題。如果有一隻火雞,主人每天早上十點都會過來餵食飼料,不管晴天、雨天、平日、假日,每天十點就有食物吃,這是火雞感到幸福的一刻,火雞對人類的的好感度一天一天的上升,充滿信任,但是到了聖誕節前一天,風雲變色,火雞想也想不到它如此信任的人類會成為它的夢靨。
火雞依據過去人類對它的行為做出一個結論,人類真是善良的天使,過去一千天,每天十點讓我獲得幸福,但是火雞卻無法預測到第一千零一天發生它生命中最重要的事件。
火雞問題又稱為「休謨問題」(Hume’s problem),經驗論者會把過去的經驗總結成結論告訴你沒有風險,例如在台北車站的鐵軌小睡了一下,結果沒出事,就說你看,這就是在鐵軌上睡覺沒有風險的證據。
我們常常自以為可以藉由過去的模型、規範去預測未來,就像去年開始的新冠肺炎疫情,當時就有人說疫情大概會持續到2020年夏天就結束了,結果現在美國、歐洲、南美洲疫情照樣肆虐,班機照樣停飛,很多人都喜歡在沒有充分證據支持下產生極大的信心,這似乎是人類的天性。
股神巴菲特出清手上所有航空股的時候,他想的並不是疫情什麼時候會結束,而是他認為航空業的本質已經被改變了,也許未來人類會因為疫情,大幅減少各國往返的次數,但是他也“不知道”疫情什麼時候才會結束。
我一直很尊敬那些勇於承認自己“不知道”某些事情的人,當我在金融業時,常常聽著內部所謂的專家在預測市場,不論股市、債市、匯率,內部的專家講得頭頭是道,只要行情剛好被猜中,他們就會大肆宣傳;如果走勢完全相反,他們就會說這是因為某某事件造成的意外,超出我的預測能力,但是就像火雞一樣,這些所謂的“專家”依循著過去的圖表、規則,難道就能預測未來嗎?
如果這些所謂的“專家”不了解隨機性,那就可以懞懞懂懂的繼續過下去,但是如果對隨機性有些瞭解,卻還是繼續唬爛的話,那跟詐騙集團也沒有什麼兩樣。納西姆·塔雷伯在《黑天鵝》一書中提出:會移動的東西就需要知識,通常沒有專家;而不會移動的東西,似乎就有些專家。換言之,處理未來、並把研究建立在不具重複性之過去的行業,有專家問題。
就我的經驗而言,金融業在這裡有很大的專家問題,只是大家選擇視而不見。
哈佛大學經濟學家約翰高伯瑞就曾說:「只有兩種人會去預言未來,一種是一無所知的人,另一種則是不曉得自己其實一無所知的人」
並把研究建立在不具重複性之過去的行業,似乎有專家問題。
另一個例子是之前很火紅的生技股,合一跟中天,這兩隻股票猶如雲霄飛車,很多人都希望搭上這財富自由列車,但是卻又要說服自己是在投資,因此把前景跟基本面講得頭頭是道,自以為是的預測股價,但是其實是不用說那麼多的,只要承認自己是在賭博就行了,有賺是運氣,有賠有是運氣,沒有說買這兩隻股票不好,但是買了還要說服自己是在看股票的內涵價值不免糊塗了。
人類在心智上的預測能力,應是演化的產品,但是我們預測的能力主要適用在平庸世界,例如你遇到了想跟你爭奪配偶的競爭對手,你判斷了一下對手的體型、年齡、狀態,馬上就能預測是否要展開這場戰鬥,如果差異太大,打都不用打,也省了消耗的能量,但是在極端世界中,股價、疫情,這些都是隨機性製造的小遊戲,沒有任何一個模型能保證明天會發生什麼事,甚至演化(evolution)本身就是沒有方向的,你、我、甚至智人會能生存在這個世界上,也許都只是巧合而已。
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《黑天鵝》