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为什么黑马基金褪去光环?下一个茅台总让你失望?

2020-08-02 19:26:41 来源:金融界    浏览量:

在投资理财的过程中,最让人不解、也最愤恨的是:每次看到一个利好,一等你买入,股票就跌了;每次看到多家机构联手推荐某个牛股,一买入,又跌了,而且不是跌倒再爬起的那种跌,是一跌三年,绵绵无绝期的那种跌。

买基金也一样,看准了上一年勇猛精进、近三年业绩都表现突出的基金,刚买没几个月,净值就与上涨作别了。等着它业绩回正就是左三年右三年,再想它回到买入之前的那种年化收益率,更是遥遥无期……

这是何苦呢?作为普通投资人,我们手上又没有上亿的资金,何苦做套来套我们手上的那点钱?

老娘舅得说,这是一种投资过程中的阴谋论。事实上,除了最近被证监会重点关注的温州帮,大部分投资人的失败,主要是因为在投资的判断中,出现了系统性偏差。

什么叫“系统性偏差”?让我们从大数法则和小数定律说起。

大数法则很多人都听过,又称大数定律或者大数率,是一个概率论的定律,其核心思想是:在一个随机事件中,随着试验次数的增加,事件发生的频率趋于一个稳定值。

一个大数法则的应用就是经典的证券组合管理理论,这一理论认为股票数量超过20个基本上就可以减少绝大部分非系统性风险,整个组合的收益率与指数的偏差就会比较小。要是股票数量越多,偏差越小。

而小数定律又是什么?小数定律认为人类行为本身并不总是理性的,在不确定性情况下,人的思维过程会系统性地偏离理性法则而走捷径。在判断不确定事件发生的概率时,会把大样本下出现的结果自动套在小样本的结果预测上。

比如说,有一个著名的实验:连续扔硬币,一连9次都扔出了正面,接下来会有更多人押注下一把会扔出反面来。但事实并非如此。每一次扔硬币的结果在统计上都是独立的。人们认识不到随着样本规模的扩大,随机变量的样本均值的方差减小的有多快。

小数定律的例子套在基金圈看也一样:当投资者观察到一位基金经理在过去两年表现好于其他人,就自动地总结,说这位经理水平要高一些,而这一结论的统计学意义,其实没有那么强。反过来说,因为一位曾经被寄予厚望的基金经理连续数月遭遇业绩回撤,就说他无能或者欺世盗名,从统计学上来说也是纯臆测式的表达。

为什么黑马基金成了斑马?为什么牛股成了牛皮股?也许,它们本来就不是什么黑马或牛股,仅仅是市场对此进行解读时,对短期的“好成绩”作出了过度的反应。

听完这些,感觉好点了吗?

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