“警惕这些会算术的野人” 华尔街, 股票市场, 物理学家, 对冲基金, 科学家

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据报道，近年来有很多物理学家和其他领域的科学家纷纷涌入华尔街掘金。这些人被称为 “ 宽客(Quants) ” ，他们都从事定量金融分析。他们相信数学的精确性是分析最复杂的人类活动的基础，因此曾经用于分析弦理论或神经系统的数学技巧都被用来赚钱了。凭着他们的显著优势，有些宽客分析股票市场；有些宽客创建大量模型，分析根本无法测量的风险和秘密交易的利润；有些宽客则干脆经营起对冲基金，期冀从海量的数据中筛选对他们有利的微弱差异。

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其实，在经济和金融业中，我们对数字有太多的信任。但是数字并不代表现实。它们至多是现实的一种苍白的写照。而且在最坏的情况下，它们是我们要寻求的真理的严重扭曲。博格很有预见性地指出， “ 数字带来的损害远不止于此。我们过于依赖经济和市场的历史数据，而且我们的乐观性偏见也使我们曲解了这些数据而相信他们。在对数字的信奉和低估不可估量事物的价值中，我们实际上已经建立了一个可以轻易破坏实体经济的数字经济。 ” 果不其然，这些宽客在这次金融危机中，在某种程度上，他们就被指责应该对这次危机负责。

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安大略省滑铁卢圆周物理研究所的李·斯莫林(Lee Smolin )表示， “ 最令我吃惊的是有关衍生产品和其他复杂金融工具可以降低风险的这一论断的理论基础是多么脆弱。他们被应用时，实际上只带来了不稳定因素。 ” 物理学家、圣塔菲研究所教授、Prediction Company的创立者兼前任首席科学家多伊恩·法默（J.Doyne Farmer）则说，他在阅读金融学文献时，对其落后程度感到震惊，就像是中世纪关于火的理论。 “ 他们在谈论燃素，而非正确的概念。 ” 其中最直言不讳的批评来自纳西姆·尼古拉斯·塔莱卜（Nassim Nicholas Taleb），畅销书《黑天鹅》的作者。他说，金融和历史被不可预测的重大稀有事件主宰。 “ 每个交易员都会告诉你所有的风险管理师都是骗子。 ” 他说， “ 我们从来不尊重这些白痴。 ”

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沃伦·巴菲特对数学在投资中作用的态度十分明确。在伯克希尔·哈撒韦公司今年的股东大会上，巴菲特和芒格又再度明确表示了他们对在金融业使用深奥数学的全然不屑。巴菲特说，现代投资操作和投行业中有很多错误和愚蠢的做法，你要把那些废话刨除，才是你应该合理希望的目标。对买进进行估值时运用的复杂算法，他说，如果你需要用电脑或是计算器来算，你就不应该买。芒格则说，我所见过的一些最差劲的业务决策都是有关未来预测和折价的。更高深的数学加上精确过了头的数据看似应该对你有所帮助，但却没有。教师们在商学院里教授这些知识，因为他们必须找点事做。巴菲特说，如果你站在正在上商业课的学生面前，说 “ 二鸟在林，不如一鸟在手 ” ，你将不会获得教师职位。更高深的数学可能带来危险，把你带上一条最好不要去碰的道路。

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有人因此评论说，巴菲特或许是历史上最成功的投资者，据报道，他在大学里没学过微积分。如果这是真的，巴菲特的一生显然证明高等数学对取得巨大的投资成就而言并不是必需的。重要的是，巴菲特的观点是，高智商和数学奇才其实可能有碍于成功的投资，因为他们会追求实际上并不存在的精确。那些过分强调数学的人有时候这么做是因为：(1)他们知道的是数学而非投资，以及(2)他们可能具有称为 “ 物理学嫉妒 ” 的情结。

宽客在现代资本主义中是一个耀眼的职务。他们赚了不少钱，但又比不上交易商，而交易商又嘲笑他们，视他们为野人。对此巴菲特深有同感，去年秋天他在美国著名节目 “ 查理·罗斯秀 ” 中这样说道， “ 我要说的就是，警惕这些会算术的野人。 ” 。

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这条消息对于许多，包括我自己在内数学不是很好的投资者来说未免有些沮丧。不过，作为首屈一指的物理学家阿尔伯特·爱因斯坦竟然这样说； “ 不必担心你个人在数学方面的困难。我向你保证，我的困难比你多得多。 ” 而且，当我看到 “ 指数基金教父 ” 约翰·博格关于数学使用于投资领域的看法，我的精神不免为之一振。在博格看来，当爱因斯坦说这句话的同时，在他新泽西普林斯顿高等研究院办公室中悬挂的那幅匾所书写的内容可以作为这句话的注脚： “ 不是所有可以量化的东西都是重要的，也不是所有重要的东西都可以量化。 ” 这一规则不仅适用于科学，也使用于商业事务。爱因斯坦是用一种相对的观点看待问题的。博格认为，商务不能信任一切而不做任何计算，也不能计算一切而毫不信任。统计数据，如图表、图形和表格等，虽然可以证实商务中的几乎一切事务，但无法量化的价值始终是无法量化的。

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博格在《长赢投资之道》中这样回忆，1948年当他在普林斯顿大学读书时，这个道理就开始渗透到他的大脑中去。那时他在学习保罗·萨缪尔森的《经济学》，便对经济学产生了浓厚的兴趣。那个时候的经济学是非常传统而且概念化的学科。今天惯用的数量分析在那时是不存在的。博格清楚地记得，计算法在那时还不是一个专业院系成立的先决条件。而今随着令人难以置信的功能强大对个人电脑和信息时代的开始，数学计算占据了主导地位，并驾驭着经济学的发展。爱因斯坦的谆谆教导似乎已被遗忘。