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诺贝尔经济学奖得主:没有噪声干扰的指数基金,能带来更高收益

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诺贝尔经济学奖得主:没有噪声干扰的指数基金,能带来更高收益

“‘驯服’噪声的最好办法是制定规则,指数投资、量化投资是一个不错的方式。”

文|红周刊记者  李健

“当我问你一只股票的估值的时候,你现在的回答与昨天晚上的肯定不同,因为你的心情、疲劳程度和做决定的顺序不同,这就是噪声,”卡尼曼说,“‘驯服’噪声的最好办法是制定规则,指数投资、量化投资是一个不错的方式。”

以上是诺贝尔经济学奖得主、《思考,快与慢》作者丹尼尔·卡尼曼对噪声的看法。本周,卡尼曼和与他合著《噪声》的其他两位作者西博尼和桑斯坦接受了《红周刊》记者的专访,他们谈到了噪声是如何产生的?如何分辨?以及如何通过“决策卫生”来应对噪声。

一个令人不安的结论:很多重要决定都是一种偶然性

《红周刊》:您与西博尼和桑斯坦一起研究了“噪声”,“噪声”在决策中是一个更实用的指标吗?

丹尼尔·卡尼曼等:我们三个人一直在对决策偏见做长期的研究。决策偏见是一种可被预测的方向性错误,但并不是所有的错误都是偏见。有些错误是不可预知的。当我们假定决策应当具备一致性的时候,通常都会出现一些随机差异,这种纯粹的差异我们就称之为决策噪声(noise)。

需要注意的是,我们这里所说的“噪声”特指决策中需要被排除的差异性。这种定义与“噪声”在金融领域的含义是有区别的,比如,人们所说的“市场噪声”,与我们正在谈论的概念就是不同的,我们所说的噪声更多在个人决策时的结果差异。

《红周刊》:噪声是怎么出现的?

丹尼尔·卡尼曼等:决策噪声可分为几种不同的类型。它的主要成因其实很简单。当你要求不同的人对同一件事做出判断时,得到的答案往往是不同的,而其背后的原因,仅仅因为答案来自于不同的人。人们会把他们个人的观点、喜好和倾向带入到具体问题中。由此一来,在我们假定中应该相同的答案,结果就是不同的。

决策噪声的另一个成因就更加显而易见,同时也更加棘手,那就是每个人都无法保持始终如一的决策。如果我今天早上问你一只股票的估值应该是多少,你的答案或许与昨晚不同,这不是因为市场变了,而是你变了。在你做决定的过程中,许多因素都对你有微妙但又可衡量的影响,比如你的心情、疲劳程度以及你做决定的顺序。

《红周刊》:我们可以有效的分辨噪声吗?

丹尼尔·卡尼曼等:可以,而且这并不太难。我们需要做的是噪声核查(noise audit),就是将相同的问题交给一些不同的人,然后衡量答案变化的幅度有多大。

一个具体的例子是,一家投资公司曾在与我们交谈后进行了一次噪声核查。这家公司将一只假定股票的数据提供给了他们的投资专家,让专家们对这只股票进行估值。结果是,其中两位专家的估值方差达到了44%。这些专家都可以代表公司做出决策,所以在需要研究某只特定股票时,公司选择专家或许只是看谁当下有空。我们可以得出一个令人不安的结论:公司的决定很大程度上是一种偶然性。

制定你的投资标准,然后有纪律地应用于每项投资中

《红周刊》:这个世界每天都有很多噪声,对投资者来说,怎么能和噪声和谐相处?

丹尼尔·卡尼曼等:如果你能“驯服”在决策过程中遇到的噪声,那么噪声当然可以成为你的朋友。这需要在决策中引入一定措施,我们称这种措施为“决策卫生”。

《红周刊》:什么是决策卫生?

丹尼尔·卡尼曼等:决策卫生意味着通过一个健全的、有纪律的决策过程来减少决策噪声。

减少决策噪声的技巧有很多种。其中一种是将决策分解为若干部分,并分别审查这些部分,以此来构建决策。这种方法中,每个子决策中存在的噪声会比总体决策中的噪声少。另外一个办法是,在专业人员分别做出独立判断的情况下,对多个专业人员的决策进行平均化。

《红周刊》:决策卫生能帮助投资者获得更好的回报吗?

丹尼尔·卡尼曼等:决策卫生并不能够完全消除噪声,因为只要是需要做出判断的情境,就一定会有噪声出现。但决策卫生可以减少噪声。当然,它不能保证我们的所有决定都能得到好的结果,但它可以提高我们的机会。因此,从长远来看,决策卫生可以带来更好的投资回报。

《红周刊》:中国的股票市场散户占比较高,交易量更大。所以中国股票市场是否有更多的噪声?

丹尼尔·卡尼曼等:我们这里所说的噪声,指的是决策受随机因素影响而导致的不一致。所以,如果一个市场中有更多的个人交易,而另一个市场主要由算法交易驱动,那么人类参与的市场中会有更多的决策噪声。

但我们指的噪声不是市场的波动,市场的波动来源于决策偏见,我们关注的噪声是对每个人自己的决策来说的。

《红周刊》:您提到“依赖简单模型做出的判断往往有更好的效果”,这是为什么?我们应该将这点应用到投资中吗?

丹尼尔·卡尼曼等:规则或模型往往能比人类做出更出色的判断,主要原因在于它们不受噪声干扰。我们相信,我们能看到每个案例中的微妙特点和细微差别,而一些模型会忽略这些细微差别并将相同规则应用于所有案例,在大多数情况下,它们的表现会比人为决策更好。

《红周刊》:指数和量化是更好的规避噪声的方式吗?

丹尼尔·卡尼曼等:指数基金实际上就应用了这一规则。如果不试图挑选股票,而只是采用指数匹配这样的简单规则,你就会获得与指数相吻合的回报(在减去成本后)。在一段时间内,有些人获得的投资收益会比你多,但长远来看,没有噪声干扰的指数基金将会产生更多收益。

在“降噪”效率较低的市场中(如私募股权基金或风险资本),你依然可以用不同的方式应用“决策卫生”原则:决定你的投资标准是什么,然后有纪律地将它们应用于每项投资中。

《红周刊》:从噪声角度,您如何看特斯拉股价的暴涨?

丹尼尔·卡尼曼等:形成股市泡沫的原因不是决策噪声,而是决策偏见。当很多人犯了同一方向上的估值错误时,股市泡沫(或崩盘)就会出现。决策噪声不会导致这样的结果。

(本文已刊发于9月4日《红周刊》,文中观点仅代表嘉宾个人,不代表《红周刊》立场。)

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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诺贝尔经济学奖得主:没有噪声干扰的指数基金,能带来更高收益

“‘驯服’噪声的最好办法是制定规则,指数投资、量化投资是一个不错的方式。”

文|红周刊记者  李健

“当我问你一只股票的估值的时候,你现在的回答与昨天晚上的肯定不同,因为你的心情、疲劳程度和做决定的顺序不同,这就是噪声,”卡尼曼说,“‘驯服’噪声的最好办法是制定规则,指数投资、量化投资是一个不错的方式。”

以上是诺贝尔经济学奖得主、《思考,快与慢》作者丹尼尔·卡尼曼对噪声的看法。本周,卡尼曼和与他合著《噪声》的其他两位作者西博尼和桑斯坦接受了《红周刊》记者的专访,他们谈到了噪声是如何产生的?如何分辨?以及如何通过“决策卫生”来应对噪声。

一个令人不安的结论:很多重要决定都是一种偶然性

《红周刊》:您与西博尼和桑斯坦一起研究了“噪声”,“噪声”在决策中是一个更实用的指标吗?

丹尼尔·卡尼曼等:我们三个人一直在对决策偏见做长期的研究。决策偏见是一种可被预测的方向性错误,但并不是所有的错误都是偏见。有些错误是不可预知的。当我们假定决策应当具备一致性的时候,通常都会出现一些随机差异,这种纯粹的差异我们就称之为决策噪声(noise)。

需要注意的是,我们这里所说的“噪声”特指决策中需要被排除的差异性。这种定义与“噪声”在金融领域的含义是有区别的,比如,人们所说的“市场噪声”,与我们正在谈论的概念就是不同的,我们所说的噪声更多在个人决策时的结果差异。

《红周刊》:噪声是怎么出现的?

丹尼尔·卡尼曼等:决策噪声可分为几种不同的类型。它的主要成因其实很简单。当你要求不同的人对同一件事做出判断时,得到的答案往往是不同的,而其背后的原因,仅仅因为答案来自于不同的人。人们会把他们个人的观点、喜好和倾向带入到具体问题中。由此一来,在我们假定中应该相同的答案,结果就是不同的。

决策噪声的另一个成因就更加显而易见,同时也更加棘手,那就是每个人都无法保持始终如一的决策。如果我今天早上问你一只股票的估值应该是多少,你的答案或许与昨晚不同,这不是因为市场变了,而是你变了。在你做决定的过程中,许多因素都对你有微妙但又可衡量的影响,比如你的心情、疲劳程度以及你做决定的顺序。

《红周刊》:我们可以有效的分辨噪声吗?

丹尼尔·卡尼曼等:可以,而且这并不太难。我们需要做的是噪声核查(noise audit),就是将相同的问题交给一些不同的人,然后衡量答案变化的幅度有多大。

一个具体的例子是,一家投资公司曾在与我们交谈后进行了一次噪声核查。这家公司将一只假定股票的数据提供给了他们的投资专家,让专家们对这只股票进行估值。结果是,其中两位专家的估值方差达到了44%。这些专家都可以代表公司做出决策,所以在需要研究某只特定股票时,公司选择专家或许只是看谁当下有空。我们可以得出一个令人不安的结论:公司的决定很大程度上是一种偶然性。

制定你的投资标准,然后有纪律地应用于每项投资中

《红周刊》:这个世界每天都有很多噪声,对投资者来说,怎么能和噪声和谐相处?

丹尼尔·卡尼曼等:如果你能“驯服”在决策过程中遇到的噪声,那么噪声当然可以成为你的朋友。这需要在决策中引入一定措施,我们称这种措施为“决策卫生”。

《红周刊》:什么是决策卫生?

丹尼尔·卡尼曼等:决策卫生意味着通过一个健全的、有纪律的决策过程来减少决策噪声。

减少决策噪声的技巧有很多种。其中一种是将决策分解为若干部分,并分别审查这些部分,以此来构建决策。这种方法中,每个子决策中存在的噪声会比总体决策中的噪声少。另外一个办法是,在专业人员分别做出独立判断的情况下,对多个专业人员的决策进行平均化。

《红周刊》:决策卫生能帮助投资者获得更好的回报吗?

丹尼尔·卡尼曼等:决策卫生并不能够完全消除噪声,因为只要是需要做出判断的情境,就一定会有噪声出现。但决策卫生可以减少噪声。当然,它不能保证我们的所有决定都能得到好的结果,但它可以提高我们的机会。因此,从长远来看,决策卫生可以带来更好的投资回报。

《红周刊》:中国的股票市场散户占比较高,交易量更大。所以中国股票市场是否有更多的噪声?

丹尼尔·卡尼曼等:我们这里所说的噪声,指的是决策受随机因素影响而导致的不一致。所以,如果一个市场中有更多的个人交易,而另一个市场主要由算法交易驱动,那么人类参与的市场中会有更多的决策噪声。

但我们指的噪声不是市场的波动,市场的波动来源于决策偏见,我们关注的噪声是对每个人自己的决策来说的。

《红周刊》:您提到“依赖简单模型做出的判断往往有更好的效果”,这是为什么?我们应该将这点应用到投资中吗?

丹尼尔·卡尼曼等:规则或模型往往能比人类做出更出色的判断,主要原因在于它们不受噪声干扰。我们相信,我们能看到每个案例中的微妙特点和细微差别,而一些模型会忽略这些细微差别并将相同规则应用于所有案例,在大多数情况下,它们的表现会比人为决策更好。

《红周刊》:指数和量化是更好的规避噪声的方式吗?

丹尼尔·卡尼曼等:指数基金实际上就应用了这一规则。如果不试图挑选股票,而只是采用指数匹配这样的简单规则,你就会获得与指数相吻合的回报(在减去成本后)。在一段时间内,有些人获得的投资收益会比你多,但长远来看,没有噪声干扰的指数基金将会产生更多收益。

在“降噪”效率较低的市场中(如私募股权基金或风险资本),你依然可以用不同的方式应用“决策卫生”原则:决定你的投资标准是什么,然后有纪律地将它们应用于每项投资中。

《红周刊》:从噪声角度,您如何看特斯拉股价的暴涨?

丹尼尔·卡尼曼等:形成股市泡沫的原因不是决策噪声,而是决策偏见。当很多人犯了同一方向上的估值错误时,股市泡沫(或崩盘)就会出现。决策噪声不会导致这样的结果。

(本文已刊发于9月4日《红周刊》,文中观点仅代表嘉宾个人,不代表《红周刊》立场。)

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