证券投资中的归纳和演绎
当发现过往经验不再适用时，尽量找出原因，正确归纳、演绎，以形成新的适用经验。曾经的过往经验不再适用之时，往往也可能是新的重大投资机会孕育之时。
证券投资当然是建立在经验基础上的投资行为。恐怕没有哪个基金投资人乐意将钱交给从业经验不足一年的新手菜鸟。证券分析师和基金经理基本无一例外都有过多年的相关领域学习和工作经历，这也就是经验的积累过程。没有经验的菜鸟盲目重仓投资，大概率会成为证券市场被收割的韭菜。
经验固然重要，但它真的是极具杀伤力的双刃剑。哪怕是过去的成功经验，在市场不同阶段也可能会带来极大的伤害。
例如笔者自2001年进入基金行业从证券分析师做起，信奉买入长期持有优秀公司的基本面型（成长价值复合型）投资风格，一直到2007年，亲眼见证了长期持有贵州茅台、苏宁电器、招商银行、万科等优秀公司的丰厚回报，但2008年的金融危机以及随后的若干年使得买入持有优秀公司的策略在这一阶段遭遇重创。
鉴于2008年金融危机切肤之痛，以及后来又再次见证2010年至2012年的熊市，于是对不择时的理念有所怀疑，遂开发出基于趋势跟踪思路的择时策略，2015年牛熊转换之时，择时策略轻松右侧逃顶，又于2016年初成功轻松避开“熔断”回撤，看起来择时经验如此成功。然而此后数年A股市场主要宽基指数波动率大幅缩窄，趋势择时策略即使偶有良好表现但整体却呈显著负贡献。
如果时光能够倒流，笔者一定不会在2016年底被小盘股策略吸引。笔者本对股票多因子策略中的小市值因子多年来一直充满狐疑，但是小市值因子在过去多年的A股市场如此有效，在2016年底以前几乎每一个年度都稳定、大幅战胜沪深300。
选择市值因子最小数十只个股（剔除ST）构建组合，定期换仓，在考虑足够的佣金、印花税和滑点等交易成本以后，该小市值策略自2009年至2016年末的历史回测结果如图1和图2。
如此出色的净值增长曲线，甚至在2015年、2016年每年IPO新股200余只的情况下，小市值策略的历史回测业绩还能分别取得432%、41.3%的收益率，看起来确实是太过吸引人。
于是，笔者于2016年11月初尝试运行以上面这个策略为主的复合小盘股策略，彼时正好A股市场就处于小盘股超额收益衰退的历史拐点处。策略运行不到一个月，小盘股超额收益迅速衰减。
通常量化策略的应用经验之一是一般情况下不要轻易人工干预既有策略，但小盘策略的异常表现还是引发了笔者本能的风险意识，笔者遂再次对策略原理、背景进行新的评估，经再次分析审视A股IPO状况、注册制推进、壳价值、机构投资者规模壮大等市场制度大变局之后，笔者深感小盘股昔日荣光大概率一去不复返，遂停止策略运行，最终小盘股复合策略以轻微亏损告终。
自2017年至今（2021年5月），曾经的常胜将军小盘股策略，绝大部分时间处于回撤之中，预计未来即便有反弹，也不再可能重现曾经有过的壳价值时代的超额收益，因为注册制的历史车轮已经滚滚而来，新股供给无限，绩差股的未来结局大部分是退市，小市值公司可以变得更小直至清零。从这个例子来看，如果盲从狭义经验，估计该小盘股策略将会造成巨大损失。
可见证券市场的经验的确也可能会让人赔钱。想要控制投资风险、获取投资收益，投资逻辑需要超越纯经验投资范畴。过往经验局限之一：不完全归纳不能得出普适性结论从过往的经验得出一般规律，这是归纳；再从归纳得出的一般规律去推导预测个别结论，也就是经验的应用，这就是演绎。上面小盘股策略的生成、执行和废弃，也可以看成是一个笔者亲身经历的完整的证券投资的归纳和演绎过程。
归纳演绎法的经典表述是亚里士多德提出的苏格拉底三段论：所有人都会死（大前提，归纳法）；苏格拉底是人（小前提）；所以苏格拉底会死（结论）。
从这个经典三段论来看，它正确的前提是归纳法得出的前提结论正确，即所有人都会死。也就是说，结论正确的前提是首先要有正确的归纳结论，使用错误的前提，将会得出错误的结论。而“绝对正确”的归纳结论，在现实中大多数情况下不可能存在。例如，以经典三段论来看，所有人都会死吗？我们并没有见过“所有人”，包括将来的人，长生不老会不会在将来成为现实？据说谷歌公司已经投入重金研究长生不老技术——当然，就算其不能真正实现长生不老，其研究如果被证明能延长人类平均寿命，前途就已无可限量了。
这就显示了采用归纳演绎法面临的局限：现实世界大多数情况下只能采用不完全归纳法，因此无法保证结论的普适性。当然，现实中完全归纳也是存在的，例如测量某篮球队队员全部身高，其中最矮一个身高1.8米，则可以归纳出该篮球队所有队员身高都不低于1.8米这一属性。尽管现实世界存在完全归纳，但与证券投资和其他预测活动息息相关的，主要是不完全归纳法。
由于在现实世界中，大多数情况下只能采用不完全归纳法，也即不能穷尽所有的样本，因此现实世界归纳法得出的结论通常并不能保证一定正确。例如著名的黑天鹅典故，过去欧洲人只见到过白天鹅，以为天鹅都是白的，后来人们在澳大利亚发现了黑天鹅，可见，哪怕见过再多的白天鹅，也不能保证“天鹅总是白的”这个命题正确。因此归纳法无法保证其结论的普遍性和必然性。
特别是在时间尺度上，归纳演绎从过去推知未来往往具有更大的不可靠性。因为归纳是从过去的总体事件里得出一般性规律，而未来的总体事件与过去的总体事件是不一样的，总体不一样，当然“过去总体”的一般性规律对于“未来总体”就不一定适用。例如2016年初以前大多数时候A股整体波动性较大，针对A股市场的宽基指数（如沪深300）的趋势择时策略容易有效贡献择时收益，但2016年初以后A股波动性大幅缩窄，对整体市场的趋势择时策略就易明
显贡献负收益；再如A股小盘股策略超额收益情况，在2016年底A股注册制实质推进前，小盘股长期保持高额超额收益，而自2017年开始情况就截然相反，先前盈利能力爆棚的小盘股策略就转变为亏钱策略。
尽管有不完全归纳的局限性，归纳和演绎仍然是人们认知世界的基本方法论。不完全归纳虽然不能得出必然性的绝对正确结论，但却可以得出正确的概率性结论。例如，对于天鹅颜色，我们可以说当前和未来若干年内大概率下天鹅颜色是白色的，这个结论应该就很正确。大多数情况下，正确的概率性结论就足以指导人们的正常决策了。再例如每天全球各地都会发生很多汽车交通事故，而统计意义上汽车交通事故发生的概率很低，因此乘坐汽车出行大概率是安全的，正常人们不需要因为担心世界上总是有交通事故发生就放弃乘车出行。这显示了归纳演绎法的巨大核心价值：指导大多数情况下的实践行动。过往经验局限之二：样本问题、过去与未来问题
样本数量不足是产生错误经验也即错误归纳结论的主要原因之一。统计学上，对于样本数量及相关的其他参数（置信度、置信区间等）其实是有比较成熟的要求。当然，普通投资者应当并不需要深入学习统计学理论和方法，而只需具备一些常识，以及面对所谓统计数字时保持谨慎。
在证券投资领域，通常在样本数量方面，30个以下的样本数量应该意义都不是很大。例如，过去20年春节以后股市上涨的概率，这种统计意义就比较有限，因为样本太少，不能说明什么问题，并不能得出比较可信的春节后股市上涨概率大还是小这样的结论。再例如，过去十年，白酒行业整体走势比较强，那么接下来几年白酒行业继续走强的概率大不大呢？这个问题，纯粹从归纳、统计的角度来讲，其实也是得不出比较有意义的结论，同样首先是因为样本数量太少。再例如，“明年经济不好，股市肯定不会太好”这个命题，它连经济好坏、股市好坏都没有定义，根本就无法测量、无法统计，自然不是一个值得信赖的所谓“经验”。当然，上述两个例子，除了样本数量的问题以外，还有用过去推知未来的时间尺度上的“不完全归纳”的隐含风险。
投资者的错误经验往往来自样本的代表性不足。例如，2008年金融危机以后的前几年留给大多数投资者的印象是，短期市盈率偏高的股票难以创造好的收益率，例如贵州茅台、中国平安、招商银行都花了好几年时间来消化2007年高点的高估值。
但实际上近年来，市场仍然产生不少市盈率一直都很高的大牛股，例如爱尔眼科、通策医疗、恒瑞医药、长春高新、海天味业等，这些公司当期短期市盈率一直都很高，但公司取得业绩持续增长从而推动股价上涨。再例如当前市场（2021年5月左右），有人说白马龙头股、抱团股的估值很高，所以市场估值很高、风险很大，但实际上整体市场的估值并不高，因为市场尚有相当数量的传统行业、中小市值上市公司，其估值尚处于低位；市场亦存在相当数量的长期行业空间很高和短期景气度很强，从而业绩增长有望快速拉低短期市盈率的公司。这些公司综合拉低了全市场短期静态估值。再例如，普通股民往往有这样的印象，自己周边的亲友炒股大部分亏损，尤其这几年小盘股泡沫破裂，普通股民亏损面更大，所以投资股市风险大于回报；但实际上，以公募基金为代表的机构投资者近几年取得很好的投资业绩，基民整体盈利情况不错，也就意味着近几年市场给投资者整体还是创造了正收益。
经验是过去发生事件的总结归纳。前文提到，在时间维度上，归纳演绎从过去推知未来往往具有更大的不可靠性，因为“过去的总体”与“未来的总体”不一样。对于证券市场、宏观经济，过去、现在与未来的差异完全可能是天壤之别。
例如，技术进步、制度变迁、国际贸易演变、人口结构变化等，使中国宏观经济始终处于大变迁之中；而A股市场则因为宏观经济和金融背景、产业景气、市场制度、投资者结构、上市公司产业分布等的变化而同样处于巨大、激烈的变化之中。因此特别是A股过去的经验不再适用于现在和未来的情形比较多。例如壳价值与小盘股超额收益、新股和次新股超额收益等等。
过往经验局限之三：认知偏差及人为误导形成的错误经验认知偏差形成的错误经验。人类的认知有一个本能特点是将复杂问题简单
不完全归纳虽然不能得出必然性的绝对正确结论，但却可以得出正确的概率性结论。
化，这样就可以减少认知花费成本（主要指时间、精力成本），提升大脑有限的信息加工能力。人们通常采用如下方式来实现认知上的化繁就简目标：忽略部分信息；过度使用部分信息以避免寻找更多信息；接受某个不是最优或最完美的选择，并认为其已经足够好。人类认知本能特点积极之处在于可以尽量利用有限的认知能力来处理纷繁复杂浩如烟海的信息，但同时也经常会使人们出现错误认知，这就是人类的认知偏差规律，认知偏差规律常常使人们得出错误的归纳经验结论。
证券市场的认知偏差现象，行为金融学做了比较多的研究。这里简要介绍几个最常见的证券投资领域认知偏差，有兴趣的读者朋友可以阅读行为金融学相关书目。
锚定效应：指人们在做判断时，容易受初始信息的影响，易将某些特定数值作为起始值，起始值像水底之锚一样把人的思想固定在某处。例如股民做买卖决定易受买入成本价、阶段高点或阶段低点价格的影响，但实际上这些价格并不能实质影响目标股票的未来回报。
幸存者偏差：指信息只来自于幸存者（成功者），因为不幸者（被淘汰者）无法发声或被漠视。由于幸存者（成功者）只是少数，幸存者（成功者）样本不具备随机性、代表性，只根据幸存者（成功者）群体样本总结出的经验或规律容易得出片面或错误结论。例如国内外科技行业涌现出了很多大牛股，很容易让人误以为科技行业容易取得高回报，但实际上科技行业的长期淘汰率很高，要成功捕捉到科技行业大牛股并不容易。
赌徒谬误：赌徒常以为某事发生了多次因此接下来不太可能再发生，或者某事很久没有发生接下来就很大可能会发生。但随机事件中的每一次事件发生的概率是独立的，并不会受相邻事件发生与否的影响。证券市场中，跌了很多不能成为即将上涨的理由，也不能成为继续下跌的理由；涨了很多不能成为即将下跌的理由，也不能成为继续上涨的理由。盲目抄底、追涨，盲目输时加仓或赢时加仓，这些行为或多或少都受赌徒谬误的影响。
过度自信：投资者往往将偶然成功归因于自己的投资水平，将失败投资归因于无法控制的外界因素。这种选择性信息接收和归因分析，使得投资者往往过高估计自己的投资水平，而忽视了风险防范。过度自信，使得投资者在连赢之后更为危险，往往这时候投资者同时受到赌徒谬误的影响，会加大本金投入，甚至加杠杆，且往往在高位加杠杆，而长期高杠杆是财富的巨大杀手。证券市场的高度随机性和波动性，几乎必然会让投资者撞上一两次大回撤，前期连赢过的过度自信的投资者面临的风险往往更大。
信息幻觉与专家幻觉：投资者容易相信掌握更多知识或信息的人能做出更好的投资决策，但实际上这个结论并不成立。证券市场上最不缺的就是各类信息，但实际上大多数信息都只是噪音。在影响股价的关键信息以外，收集掌握更多的信息对投资绩效的提高并无有效帮助。在股票市场上，并没有证据表明行业专家、上市公司内部人士、证券行业从业人员相比普通投资者具备更好的投资决策能力。因此投资勿轻信专家、勿轻信任何人。
确认性偏差（一厢情愿）：指人们倾向于选择性寻找有利信息，而忽略不利信息，来支持自己已经形成的先验想法，即人们倾向于更相信愿意相信的事情。例如投资者一旦看好某只股票，就容易倾向于只收集和相信该股票的利好信息，而忽视其它不利信息。
上述认知偏差现象，是最普遍、最容易影响投资者形成正确经验的人们认知特点。虽然，并不是了解了这些认知偏差，就能保证形成正确观点、正确经验，但是，要想尽量少地受到这些认知偏差规律的干扰、在证券投资中尽可能正确地使用归纳和演绎，第一步就是要了解和正视这些认知偏差，面临具体问题时有意识，有针对性地提醒自己尽量少犯认知错误，尽量不要形成错误经验，不要被错误经验误导投资决策。
人为误导的错误经验。除了上述客观存在的认知偏差易导致错误经验的形成，现实市场环境中，因为商业利益原因，也易推动形成不那么正确的经验结论并导致非理性决策。
常见的这类事例有：基金营销人员重点宣传过去业绩好的基金，但并未讨论基金的过往业绩对未来业绩到底有多大的预示作用；重点宣传个别业绩好的基金，而不是全部基金过往业绩；重点宣传短期、阶段性收益率，以短期收益率隐喻长期收益率，例如重点宣传最近几年的基金收益率，而对以前更长周期的收益率语焉不详；以资产管理规模来隐喻未来长期业绩；风险投资或PE基金销售人员重点宣传个别项目赚了多少倍，但对失败的投资项目以及整个基金的回报往往语焉不详；宣传口径税费前回报与税费后回报模糊不清……等等。
市场中经常还有一些有意无意选择性利用统计数据的情况。例如统计最近两三年的股票和偏股型基金的收益率，来暗示基金的长期收益率；为了证明基金长期收益率不错，统计长期收益率时有意无意将统计口径起始点设为2005年左右的大熊市末期，实际上哪怕是十来年周期的收益率，统计起始点亦很重要，
选择2005年中还是2008年初作为起始点结果会有很大不同；例如为了证明长期持有的必要性，统计长期内最高涨幅的十个交易日上涨贡献了全部累计上涨的大部分，但实际上该区间内跌幅最高的十个交易日也贡献了全部回撤的大部分，这样的统计并不能成为长期持有的理由。
上述这些经常发生的事例，本质上是信息的选择性加工、选择性展示。这种选择性信息处理，通常可归结为两类：一类是无心之失，例如受上文介绍的认知偏差的影响形成了错误的经验认识；另一类是受商业利益的驱动，有意无意利用人们的认知偏差规律来达成销售目的。理性投资者需要加强学习、提升认知能力，对这类信息暗含的结论导向具备独立和理性判断能力。如何应对有限正确的经验
首先，抓大（概率）放小（概率）与适度分散。特别要提醒，这里的抓大放小，不是要放弃对小概率风险的管理，这里的“放小”，是指放弃不应对小概率大风险的侥幸心理。
现实环境中经验的形成基本均采用的是不完全归纳法，不能保证百分百正确，但实际上做投资并不需要保证百分百正确，而只需要大概率正确。正确归纳得出的概率性结论在投资中具有极大实用价值。
例如对于经典的黑天鹅典故，在明知世上存在黑天鹅的情况下，由于绝大多数天鹅都是白色，画家作画并不需要特别画出黑色天鹅才能反映现实。对投资来讲就是，投资策略在大概率规律下赚钱即可，且允许经受小概率风险事件的冲击，只要冲击在可承受范围即可。
这就是“抓大放小”的含义：投资组合尽可能使用正确归纳经验演绎下的大概率机会，而放弃完全消除小概率风险事件的不切实际的幻想，让投资组合具备容错能力，即采取措施使得小概率风险事件发生时，投资组合受到的冲击仍在可接受范围。
显然，投资组合的适度分散是最好可能也是唯一能够选择的解决方案。把鸡蛋装在多个篮子里，当个别篮子掉到地上的小概率风险事件发生时，尚有其他篮子的鸡蛋可以留存。
这里还必须要指出，正确的投资目标，并不是任何时候都是绝对收益目标，而是有一个相对目标：不极大输于市场或同业。当小概率黑天鹅事件发生时，投资者往往并不需要全部躲过，而只需要不落后市场或同业太多即可。即是说，投资者无需因为过度担心没有“绝对正确”的过往经验而畏缩踌躇止步不前。
其次，正视认知偏差，保持对经验教条的谨慎，尽可能理性思考。
通常认知偏差规律适用于绝大部分个体，但如果提前了解和正视认知偏差规律，遇到问题有意识地提醒自己检查有没有犯认知偏差的错误，情况就有希
投资组合尽可能使用正确归纳经验演绎下的大概率机会，而放弃完全消除小概率风险事件的不切实际的幻想，让投资组合具备容错能力。
望改善很多。
证券市场流传的相当数量的教条式经验，有的本就争议很大，有的似是而非且有相当的误导性。例如投资组合是分散好还是集中好？高成长高估值好还是低增长低估值好？买入股票该长期持有还是动态调整好？新兴产业超级成长股是不是更多、传统产业超级成长股是不是比较少……等等。很多市场流传的所谓经验，均难以接受严格的实证研究检验。
想要在证券市场存活，投资者只能尽可能保持理性，正视认知偏差规律，不轻信任何机构、专家和书本的所谓经验总结。“尽信书不如无书”。当然投资者也不应轻信自己未经研究支持的直观感觉。
证券投资，研究先行。当一个研究命题结束时，反复审视研究过程是否客观？是否全面？是否选择性收集和处理信息？是否符合逻辑？是否与市场上其他研究结果明显有差异？为何有差异？……等等。此外还可以考虑引入逆向思维，尝试思考问题的反面，或原命题的逆命题等。一旦投资者采用审慎、客观、务实、独立的研究态度，理性思考形成正确结论的能力就将大放异彩。
当发现过往经验不再适用时，尽量找出原因，正确归纳、演绎，以形成新的适用经验。曾经的过往经验不再适用之时，往往也可能是新的重大投资机会孕育之时。例如2016年末开始的A股小盘股溢价效应开始全面消退之时，正是A股白马、龙头、蓝筹股的历史性投资机会崛起之时。唯有理性的跟踪分析才有助于回避类似的重大投资风险和抓住类似的重大投资机会。