人們很容易記住在四場總冠軍賽中拿下三場敗投的投手,但卻不容易記住他的被上壘率、四死球率。所以在評估選手時,往往落入個人偏好的陷阱。再加上個人偏好容易從眾,所以你喜歡的球員也往往是他人喜歡的球員,如此一來,簽約成本勢必墊高。
如果一切回歸數據,那可以保證它的結果絕對客觀,不過,歷史數據能反應當下表現嗎? 驗證方法很簡單,我們在 2008 年時,回頭檢視 2000 年的數據並預測 2001 、 2002 年的表現並與真正的 2001 、 2002 年比賽情形對照,結果得到非常好的預測成果,由此推斷,只要使用正確的統計指標,那麼球隊的整季表現的的確確是可以預測出來的。
從歷史數據預測未來事件的方法,除了在球賽勝負上適用外,有沒有可能可以在股票價格上運用呢? 我開門見山地說:「沒有」。為什麼? 明明棒球比賽的預測就滿準的呀! 其原因有五個:環境變數少且變異小、決定性的突發事件少、自變數本身不受預測結果影響、數據容易量化、中央極限定理。
環境變數少且變異小
因為棒球比賽是有既定框架套住的,一個球季只有 162 場比場、對手差不多都是那幾個、投手丘到本壘板是 18.44 公尺, 所以 2000 年的環境約與 2001 年、 2002 年相同。而股票價格所面臨的環境往往差異很大,如最近的全球金融風暴,前年及大前年就沒發生這種事。而房貸衍生商品所造成的嚴重虧損也會影響汔車銷售,這與棒球比賽不同,金融風暴會影響球團收入,卻不會影響王建民的投球表現。另外,市場內的公司來來去去,競爭對手是會變動的。
決定性的突發事件少
對棒球比賽來說,較常發生的決定性突發事件(只影響單方,像下雨是兩方都影響的)是球員意外受傷,這裡指的不是郭泓志的手傷,而是像王建民的腳傷,因為郭泓志的傷不是突然發生,早在進美職時就有了,所以它已間接納入歷史數據的統計中,但王建民的腳傷卻是突然地讓他無法為洋基製造出局數進而影響洋基整體表現。所以說,棒球比賽突發事件少,不若股票市場大,實在是有太多決定性的突發事件發生在市場當中了,像是 911 、 921 、 331 、奈及利亞叛軍佔領油田,甚至對單一個股而言,某些人為炒作、掏空是你根本想都沒想過的。
自變數本身不受預測結果影響
胡金龍的長打率、上壘率不會因道奇的勝場數而有所影響。但大家預測巨大機械股價會上漲,卻會影響它的股價。
數據容易量化
像我們已經知道上壘率對球隊是很有影響的,而在比賽中,我們也絕對可以計算出歷史比賽的球員上壘率來比較。但在股票價格中,就算我們已知道董事長品德對公司營運有極大的影響,但我們卻無法測量他的品德率有多高,又或者經營團隊的 IQ 、 EQ 、 XQ 都很重要,但你,一個平凡的股民卻拿不到,就算拿到了,你也不知道該公司對手的 IQ 、 EQ 、 XQ 是多少,甚或,大部份公司的對手是誰都還是不明確的。
中央極限定理
一個球隊的單季勝場數是由其下的 25 位球員的各項數據而來的,因為樣本數接近 30 ,所以由這些數據所合成的結果應符合中央極限定理並呈一鐘形常態分佈,所以預測結果會滿準的。然而單一公司的股價若是由去年營利率、營業額…所預測的,因為只有自己的數據,樣本數過少,那誤差就會比較大。但若是將多個公司組合起來預測,變成像是指數之類的東西的話,那準確率應可提昇。不過,就算預測指數比預測個股準,但它們還是受前四個因素影響是不會太準的。
所以,還是認真看棒球,賭運彩(不過就算猜得中,還是會輸給賠率的),而股票就隨便看,用指數化投資就好了。
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