文/姚斌
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威廉·埃克哈特大概是杰克·施瓦格的《新金融怪杰》中最别具一格的投资者。按照施瓦格所说的，他离数学家只差一个博士学位，但改行进入交易领域后，却再也没有回归学术界了。后来，他成为海龟交易法创始人理查德·丹尼斯的合伙人。我们虽然不是施瓦格所定义的市场“交易者”，但我们对埃克哈特的哲学感兴趣，因为这涉及到我们感兴趣的复杂性科学的问题。
■ 极端情景：价格分布方差无穷大
埃克哈特对他的交易系统研究乐在其中，但他真正的热忱却在于科学探索，因为这可以为他感兴趣的科学项目筹措个人资金。他热衷于探索一些持续困扰科学家的宏大悖论。量子力学的贝尔定理因其颠覆常理而勾起他的兴趣，该定理表明在不可能有影响传递的情况下，对相隔甚远的粒子系统进行测量可以相互决定结果。进化论则是他研究了另一个领域，他试图找出有性生殖之谜的谜底：为什么大自然会演化出有性生殖，其中有机体只把一半的基因传递下去，而在无性繁殖中则传递100%的基因。
埃克哈特最初开始的研究是价格问题。他在数学的研究领域中将统计学应用于开发交易系统，因为对商品市场的分析很容易陷入经典统计推断的误区，如果没有良好的基本认知就使用这些工具，很容易出问题。
统计学的大多数经典应用都基于一个关键假设，即数据分布是正态分布或其他已知的分布类型。在对数据分布假设无误的情况下，经典统计学可以很好的发挥作用，可以得到精确的结论。但即便分布假设只是有稍微有偏差，该误差就足以使精密的统计估计量失灵，而较粗糙、较稳健的估计量将会产生更准确的结果。一般来说，统计学家用来从边缘数据中捕捉显著性的精巧的检验，在交易中并无用武之地。我们需要直截了当的统计工具和稳健的技巧。
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所谓的稳健的统计估计量是指不会因对分布性质的错误假设而受到太大干扰。因为埃克哈特相信价格分布是病态的。价格分布的方差（方差是衡量数据变异性的度量）比基于正态分布理论所预期的要大。分形维数概念的提出者伯努利·曼德布罗特推测，价格变动分布实际上有无穷大的方差。随着更多数据被添加，样本方差（即价格中隐含的变异性）会越来越大。如果事实果真如此，那么大多数标准统计技巧在价格数据分析中都是无效的。
何谓方差无穷大？假设一个一维简单随机游走事件，比如，此处由抛掷一枚公平硬币产生。我们感兴趣的是平均要等多久才会连续出现正面与反面次数相等——也就是连续出现正面与反面次数相等所需的平均抛掷次数。通常，如果我们对这一过程进行抽样，就会发现连续正反面相等之间的等待时间往往很短。这没什么可大惊小怪的。因为在测量等待时间时，我们总是从相等的状态开始，而另一次相等的状态通常不会太远。然而，尽管很罕见，有时候正面或反面的次数可能会遥遥领先，这时我们可能就需要等待很长时间才能再次出现相等的状态，特别是由于额外的抛掷在很有可能缩小这种差距的同时，也很有可能扩大这种差距。
因此，我们的样本往往会包含大量相对短暂的等待时间和少量等待时间久到令人不安的异常值。这种分布没有平均数，或者可以说平均数是无穷大。在任何既定阶段，样本平均数是有限的，但随着收集到更多样本数据，平均数会不可避免地增大。如果抽取的样本数据足够多，则可使样本的平均数变得任意大。
在确定价格变动的方差是否无限方面，存在一些统计学上的问题。在某些方面，这些困难与我们确定是否正在经历全球变暖的问题类似。有迹象表明我们正经历全球变暖，但将近期温度上升与随机变动区分开来非常难。同样的，要获得足够数据来证明价格变动的方差是无限的，可能需要一个世纪时间。
如果方差不是有限的，那就意味着某处潜伏的比我们想象的更极端的情景，肯定要比价格符合正态分布这一假设所暗含的极端情景更极端——这一假设是大多数统计应用的基础。我们已经见证了一个例子：1987年10月19日标准普尔指数一天之内下跌8000点。正态估计理论会告诉我们，如此大的当日价格波动可能每1000年才会发生几次。但在标准普尔指数期货合约推出后的10年内，我们就目睹了它的发生。这个例子完美地说明了这样一个事实：如果市场价格没有有限的方差，任何经典理论推导出的风险估计都会被严重低估。
■ 一条通则：对结果持怀疑态度
相比使用假设正态概率分布的方法，一个重要的应用涉及我们有多个指标用于某个市场的情况。问题在于，如何最有效的结合多个指标？根据某些精细的统计度量，我们可以为各个指标分配权重，但这种情况方法往往对各指标之间的关系提出了很多假设。
我们可以在有关文件统计的文献中发现，大多数情况下，最佳策略并不是某种优化的加权方案，而是赋予每个指标1或0的权重。换句话说，要么接受，要么拒绝。如果一个指标足够好，好到值得使用，它就应该与其他指标平等地被赋予权重。如果达不到这个标准，那就可以舍弃。这就是说，要么某笔交易足够好，好到值得去做，在这种情况下就应该满仓交易，要么就根本不值得花心思。诸如相对强弱指数和随机指标几乎毫无价值。它们的获利预期接近于零。如果85%的顶部和底部都具有X特性，那么使用这个指标作为信号将会让你粉身碎骨。
如果系统的绩效表现没能让我们眼前一亮，那么它可能就不值得采用。它必须是一个出色的结果。如果我们需要依赖精密的、充满假设的统计技巧来获得卓越的绩效表现，那么应该对系统的有效性充满怀疑态度。
一条通则是，要始终对我们的结果持怀疑态度。系统看起来越精妙，就越应该坚决地尝试去证伪它。这一想法与人的本性背道而驰，因为人的天性总倾向于让系统的历史表现看起来尽可能好。
卡尔·波普倡导这样一种主张：所有知识的进步都源于对既有理论的证伪而非证实。无论这一假设在一般情况下是否正确，都无疑是应该带到研究中的正确态度，我们必须尽最大努力去推翻我们的结果。我们必须努力扼杀我们的小小创造。尝试思考我们的系统可能出现的一些问题以及可疑之处。在我们通过真心实意地试图证伪的挑战我们的系统后，那么也许，只是也许，系统是有效的。
图表上看起来很好的东西，大部分——可能有98%——都行不通。因为人类的大脑生来就会创造形态，而图表就是形态——价格形态。大脑会从随机的数据中发现形态。世纪之交时的一本统计学图书如是写道：“若以明眸寻形态，形态处处皆可见。”换句话说，我们从图表上看到的东西比实际存在的要多。
况且，我们不会中立地看待数据。当人的目光扫过图表时，并不会赋予所有数据点同样的权重。相反，目光会倾向于聚焦特定的突出案例，而我们倾向于基于这种特殊案例构建观点。我们总爱挑选出某些方法令人惊叹的成功之处，却忽视日复一日的损失，此乃人性使然，而日积月累的损失最终会把我们吃干抹净。即使我们通过细致的手工研究更进一步，结果出现偏颇的倾向依然相当强烈。事实上，这种偏见存在于所有科学研究之中，这就是为什么要进行严格的双盲测试。即使是最诚实的研究人员，也会倾向于使数据偏向自己的假设。这是无法避免的。
当埃克哈特进行手工研究时，他秉承的态度是，所得结果必须得打个五到八折。埃克哈特曾经发现一个系统的新点子。该系统涉及以一种非传统方式使用某个传统指标——随机指标。他在几个不同的市场上测试了这个系统，它似乎表现得很好。但当他最终让系统接受计算机测试时，他发现它实际上是赔钱的。这个原本看似很棒的系统最终被证明一文不值。从那以后，他就对从手工测试中得出的任何结论都非常谨慎。
人类渴望发现形态，正是这种怪癖让人们相信迷信、占星术或算命先生不乏可取之处。成功比失败更令人惊叹。我们会记得神谕一针见血的时刻，却往往会忘记那些模棱两可或错误的预言。所以，可以说图表解读充满了陷阱和未经证实的假设。
当埃克哈特基于图表形态产生一个想法时，他会尝试将其简化为某种可以在计算机上测试的算法。如果一种方法的确有效，就应该能够向计算机解释该方法。如果算法给出的期望回报趋于零——情况通常如此——那就不要自欺欺人地相信该形态的有效性取决于赋予它的某种难以描述的解读。如果发现系统中存在结构性缺陷，那就到了改变系统的时候了，但不应该在每次系统做出我们不喜欢的时候就去改变它。
■ 非遍历性：大多数人都是输家
埃克哈特已经知道，在丰收年份，一个好的系统有着比他个人更好的绩效，但他曾以为他可以在平庸的年份里取得比系统更好的绩效。然而，经历却表明了事实并非如此。人们往往只关注那些看似最有可能出现的少数几种大的结果，而忽略那些低概率的情景。随着各种可能的结果变得更可能或更不可能，某些被忽略的小概率事件就会突然显现出来——这就是阈值现象。
就埃克哈特的经验而言，好东西可不是随便换换图表就可以发现的，好东西需要经过多年的发展才会形成。而反向意见试图推行的理念是，与大多数人作对。尽管从理论上讲，在得到市场组成的正确信息下，这种方法可能会奏效，但在实践中，反向意见者所能获得的信息的重要性有待商榷。
价格周期的确存在。但诸如“傅里叶分析”之类的严谨统计技术已经表明，这些所谓的周期实际上是随机的。从19世纪末法国数学家路易·巴舍利耶的研究开始，傅里叶分析就一再被尝试应用于市场价格研究。但所有这些科学研究都未能揭示价格数据中存在的任何系统性的周期成分。这一失败强有力地反驳了基于周期的各种交易系统的有效性。因此，寻找周期是一个经典的科学难题。
反驳市场价格行为随机漫步理论的证据数不胜数。但数以百计的交易员和经理人都已经从基于价格的机械系统中赚到了钱。然而，考虑到我们已经取得并延续的种种辉煌，只靠运气的概率必然接近为零。系统为我们带来的收益，年复一年。终归存在那么一种可能性，即所有这一切都是运气使然，但概率微乎其微。尽管市场是随机的这一论点是一个肯定命题，但实际上我们要试图证明一个否定命题。任何否定命题都很难证实，因为我们试图证明的是某物不存在。例如，“没有巧克力蛋糕在绕着木星运行。”这种说法可能是真的，但非常难以证明。
任何具有一般智力的人都能学会交易。这不是很困难的事。不过，学会应该在交易中做什么比实际动手去做要容易得多。好的系统往往会违背正常人性。在能够学会基础操作的人群中，只有一小部分会成为成功的交易者。
如果参与数量固定的赌博进行足够久的时间，最终会有一个玩家赢走所有的钱。如果游戏中涉及任何技巧，则会加速所有赌注集中到少数手中的进程。市场上也在发生类似的事情，资金从多数人流向少数人的整体趋势是持续存在的。从长远来看，大多数人都是输家。这就是所谓的“非遍历性”。这对我们的启示是，要想赢，必须像少数人那样行事。如果把普通人的习惯和倾向带入投资中，就会趋向于成为多数人，那么赔钱就是必然的结局。
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真正重要的是，我们的交易技巧、系统和程序所产生的长期结果。但从心理层面上讲，我们此时所建立的仓位是否能成功似乎是最重要的。假设长期数据十分有利，足以保障未来的盈利能力，人们倾向于为了让当前的交易成功而改变规则。交易中的两宗罪——任由亏损持续扩大或过早出手获利了结——都是试图让当前的仓位更有可能成功，却严重损害了长期业绩。
市场的幸存者不会让糟糕的交易导致自身情绪失衡，不会做出更多糟糕的交易，避开了此般滚雪球的境况。他们都知道，不要去想市场将会怎么发展，这是你完全无法把控的；要去想如果市场到了那一步，你将如何应对。
在市场上，如果亏损没有刺痛我们，那么我们的财务生存状况就会很脆弱。大获全胜很容易迷惑我们，让我们以为自己正在做一些特别的事情，这将让我们得意忘形。我们开始认为自己可以承担得起做出拙劣决策的后果。但接下来会发生什么可想而知。一般来说，亏损使人坚强，获利使人软弱。交易在金钱上可能是一场积极的游戏，但在情感上却是一场消极的游戏。交易中充满了不对称性，使其在情感上成为一道负和命题。
市场很像一个试图教你拙劣地进行交易的对手。任何交易一阵子的人都会开始察觉市场具有某些人格性质。很多时候市场参与者感受到的是“市场在针对你”，这只是对这一过程的拟人化。这种错觉是有坚实基础的。大多数人的问题在于把这节课学得太好了。
鉴于大多数小到中等的利润往往会消散，市场教会了你赶在利润溜走之前将其兑现。鉴于市场在盘整阶段停留的时间比处在趋势中的时间要长，市场教会你逢低买进、逢高卖出。鉴于市场反复经过同一价位，并且似乎只要你等待的时间足够长，它就会回到曾经造访过的价格上，市场又教会了你死守赔钱的仓位。市场喜欢让你陷入高成功率技巧带来的虚假安全感中，而这些技巧长期来看往往会招致灾难性的损失。总体而言，大多数时候奏效的方法与长期奏效的方法几乎完全相反。
市场的一个基本真理是，如果你必须赢，你就赢不了。很多时候，你的对或错并不重要。正如乔治·索罗斯所说的，你做对的时候赚多少和你错的时候赔多少才重要。我们不必在大多数时候都是正确的，但我们必须在正确的时候对其加以充分利用。
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贯穿于埃克哈特思想的一个基本主题是：感觉良好的事情通常是错误的事情。决策理论学家已经证明，人们一贯倾向于锁定确定的利益，不愿接受一场预期更高的赌博。他们也倾向于在亏损时冒险，即使这个赌注的预期结果比确定的亏损额更糟糕。这些本能的偏好也许与成功交易的最基本原则相悖：截断亏损，让利润奔跑。虽然这句箴言已成为陈词滥调，但其正确性却分毫不减。
另一个不能适得其反的例子。是埃克哈特所说的“逆势的召唤”。逢强卖、逢弱买，迎合了人们低买高卖的欲望。人们想低买高卖，这让他们偏向于逆势操作，但低或高的概念必须依照瞄定。人们倾向于将他们的习惯的价格视为正常价格，而将偏离这些水平的价格视为异常。虽然此类交易在执行中可能感觉良好，但遵循逆势策略几乎不可避免地注定会失败。灾难之路便始于此。
追求舒适事情的倾向实际上会导致大多数人在市场上经历比随机结果更糟糕的结果。大多数人之所以会亏损，不仅是因为缺乏比随机操作更好的技巧，还因为天生的人类特质会引诱他们陷入到一些行为模式中，导致比随机结果更差。这是一个特别引人深思的观察。其中关键的含义是，我们自然本能会在交易中误导我们。因此，取得成功的首要步骤，就是调整行为，做正确的事，而不是做感觉舒适的事。