当未来极为不确定时该如何投资？股票是关于未来的，投资本身就意味着对未来的判断。预测还是猜测，什么才是可靠的预测？任何投资决策，或多或少都有对未来的预测成分。根据过去预测未来，那么过去的历史信息必须能够决定未来的走向。但是，历史并不一定能够告诉未来。只有对内在机理洞悉的前提下，预测才有意义。铁球抛上天，只要很少的数据，根据牛顿定律就可以预测铁球见顶落地的全部轨迹。这里面，牛顿定律是关键，而不是铁球之前的历史运动轨迹。对企业的估值本身就包含了对企业未来盈利的大致预测，在没有更多信息的情况下，大多数人用的是历史数据外推，或者跟着管理层的预测走。但是这种线性外推往往不靠谱，只适用于业绩非常稳定的企业。而企业的商业模式才揭示了企业的内在机理，商业模式分析加行业分析可能才更靠谱些。对股市的预测就涉及到股市运行的内在机理，如果股市是随机漫步的几何分形布朗运动，那么在这样的机理之上，任何预测都是毫无意义的。但是，如果在异常情况下，股市偏离了随机漫步的状态，而且这种状态的内在机理是清楚的，那么预测就成为了可能。均线等技术分析的方法万变不离其宗，都是用历史预测未来。但是，如果没有对系统内部运行机理的深入理解，简单历史外推无法预测未来。在这方面，好的量化模型如果能在机理层面上具有解释能力，那么就有一定的优势。但是，为什么大多数精确的数据挖掘型量化模型总不能长久，而索罗斯模糊的“反身性”模型却长盛不衰？这其实又回到了预测是否揭示了系统运行的内在机理问题。数据挖掘获得的模型，基于归纳法，从机理上不一定能洞悉市场的运作，也不一定是长久的。而索罗斯的“反身性”模型根植于人性，是人与市场互动的规律。索罗斯的洞察力与直觉异于常人。当他意识到预期与现实形成了反身互动，形成了严重路径依赖时，就可以大概率预测未来市场的走势。他的预测不仅基于历史数据，更是对市场内在机理的洞察，因此才有很大的胜率，才会有常年的超高回报。而如果没有他那样的天赋，另辟蹊径，用数学的方式确认反身性的存在，也能做出大概率预测。为什么量化模型只有在5%的时间里可以预测市场？因为金融市场是一个历史进程，充满各种可能，在大部分时间里，历史是随机决定的。但是，当预期与现实形成了反身互动，形成了路径依赖（如这次A股的融资杠杆），预测就成为了可能。路径依赖的越严重，模型预测的越准确。对于投资者来说，不仅直接的投资需要一定的预测，委托基金经理替自己投资也需要预测基金经理的未来业绩。在2010年巴菲特致股东信中，他写到：“很容易找到很多有着近期优秀业绩纪录的投资经理。但是，历史结果虽然重要，但并不足以判断未来业绩。业绩是如何取得的至关重要，还有其对风险（完全不应该用学术界太多人选择的Beta来衡量）的理解和敏感程度。关于风险，我们寻找的人需要有一种难以衡量的技巧：能够预见前所未见的经济情况的影响。”这段话阐述了巴菲特自己寻找基金经理的主要考虑与标准，反映了一个投资业界的老手如何评价和寻找基金经理。说到底，其实还是预测的核心问题，仅仅根据历史外推，而没有对内在机理的深入了解，无法形成对未来的正确判断。判断一个投资经理也是如此，仅靠历史业绩不够，还要深入了解其行为方式，尤其是对风险的理解和敏感程度。而基金经理判断风险也不能简单根据历史外推，而是要对经济内在的机理有深入的洞见，才能预见到前所未见的风险。信息的本质就是不可预测。两个人对话，如果已知对方要说些什么，那么对话并不提供太多信息，是Confirmation而不是Information。一个人在市场中投资，就如同与市场对话。市场上的突发事件，是新的信息，无法预测，除非有人提前知道了信息，提前行动，扰动了市场。这种扰动用模型完全可测（SEC抓内幕交易就是用的类似的算法）。当未来难以预测，极不确定，有太多未知因素时，应该怎么投资？首先，你需要有长线的资金，必须能够度过即使最动荡的时期。其次，你的仓位不能太重，无论是长仓还是短仓。为什么市场剧烈波动时不宜“富贵险中求”加大仓位？从数学上看，根据凯利判据，仓位由预期回报与不确定性的比决定。市场剧烈...
