价值投资者谈“概率”

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  如果信奉价值投资者不知道巴菲特,就犹如信仰共产主义者不知道马克思一样,那是一大笑话。

  然而信仰马克思的人未必能真正理解辩证唯物主义,同样以巴菲特为楷模的价值投资者也未必真正理解“概率”的深刻涵义。

  概率在人们的日常生活中无处不在,只不过往往被人的常识忽视了。

  例如,第一次坐飞机的人往往有一种恐惧,担心飞机会掉下来(我也不例外),其实我们可以了解到飞机失事的概率约为25万分之一,而在陆地上行驶的汽车的事故率约为千分之一,而死于车祸的概率约为5000分之一,坐汽车与乘飞机的风险孰大孰小?一目了然。

  在人们的潜意识里,都希望能够不劳而获,所以赌博对人们来说,是一种无法抵制的诱惑。许多人往往希望通过抽彩票中大奖,而彩票也是一种变相的赌博游戏,参与彩票游戏的人们常常忽视了一个核心的问题---中大奖的“概率”是多少?

  经过科学计算的体育彩票特等奖中奖概率是:

  30选7中奖概率为203万分之一

  35选7中奖概率为672万分之一

  36选7中奖概率为834万分之一

  37选7中奖概率为1029万分之一

  “6+1”数字型玩法的中奖概率为500万分之一

  而同样经科学家测算,小行星撞击地球的概率保守推测是200万分之一。可想而知,任何一种体育彩票玩法中特等奖的概率都要小于小行星撞击地球的概率。而人们的常识却普遍认为:小行星离我们是那么的遥远,特等奖离我们是那样的接近。

  我们可以计算一个最简单的概率:抛一次硬币出现正面的概率是二分之一,连续抛十次都出现正面的概率是1024分之一,连续抛二十次都出现正面的概率约为105万分之一,连续抛三十次都出现正面的概率约为10亿分之一。

  赌博为什么那么可怕?因为参与赌博连续成功的概率实在太低,而且是参与次数越多,赢的概率越小,从长期无限次参与赌博的概率极限来讲,其胜率趋于零,这也就是久赌必输的科学依据。

  在生活中,还有一个赌徒的心理:连续99次抛硬币都出现了反面,第100次抛硬币必然会出现正面。这是一个严重的常识错误,这就是有名的赌徒困境。这也是大多数赌徒越输筹码越押越大的理论根据。

  概率是对未发生事件的可能性的推测,无论你抛了多少次硬币,下一次你抛硬币出现正面的概率永远是二分之一。所以,人们的常识往往是错的,因为人们忽视了概率的科学性。我们再看看投资的定义。

  价值投资之父格雷厄姆的名言:“投资是根据详尽的分析,本金安全和满意回报有保证的操作。不符合这一标准的操作是投机。

  格雷厄姆对投资的定义其本质仍然是以概率大小做为区分投资与投机的标准。所以,投资与投机难以区别,由于成功概率的大小,从量变到质变,才出现了投资与投机的划分。我们可以说,投资就是99%胜率的投机。我们也可以说,投机就是1%胜率的投资。

  所以,投资的最基本的普遍性原理之一就是概率。我们知道,巴菲特的投资哲学中的二个基本原则:

  第一条:一定不要亏损;

  第二条:一定不要忘记第一条。

  可以看出,巴菲特是一个严格的风险厌恶者,其投资哲学的基本原则仍然是寻求成功概率趋近于100%(或者说风险概率趋近于零)的生意。

  价值投资理论很简单,但为什么还是有那么多人参与投机?

  人性使然,人们为了追求短期的高收益,而忽视了风险出现的概率。

  从格雷厄姆的定义就可以知道,投机是一种高风险的活动,但参与者却趋之若骛、乐此不彼。正是人们忽视了概率,只想到了成功后的结果,却没想到成功(或失败)出现的概率,其长期参与结果可想而知,连续成功的概率极限趋近于零。

  这也是为什么,西方国家资本市场400年历史,却没有出现一个以投机而最终成功的富翁。唯一的例子就是《股票作手回忆录》的主人公利弗莫尔,他以投机闻名,而被后人称为投机大师,但其三起三落的传奇经历之后,最终的结果却是在一间厕所里自杀。

  从概率上讲,他从事的是长期概率趋近于零的游戏。

  从哲学上讲,这就叫必然性。

  巴菲特前期也参与股票投机买卖活动,但他最终走了上价值投资之路。因为,投机的本质是预测股价的变动趋势,而分析股价的历史走势并不能提高明天股价上涨的概率,长期而言,连续正确预测股价的概率趋近于零。投机者往往把一时成功的偶然性当成了必然性,这就叫偶然性低估。

  透过现象看本质。通过分析股票背后所代表的企业,我们成功的概率要远远大于50%,长期而言,如果投资的企业一直健康复合增长,我们成功的概率就在99%以上,这就叫高概率,也叫确定性。

  我们买的不是简单的股票,而是买进了股票所代表的部分企业,一个伟大、优秀的企业未来的成长本身就具有很高的概率。长期而言,投机是高风险低收益的游戏,投资(指价值投资)是低风险高收益的活动。所以我们可以说,投机是零和游戏,是长期成功概率趋近于零的游戏,惟有投资才具有更大的确定性。当然,成功者永远是金字塔顶端的少数,我们要追寻的是小概率中的大概率。

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