第2章 随机性 最危险的敌人最善于伪装
转轴失衡的转盘让工程师贾格斯在“轮盘赌”中稳赢325 000美元，之后他永不再赌。依赖随机性的“轮盘赌”可以作弊，股市这个“大轮盘”也可以作弊吗？
在体育运动中，流传着所谓的“热手效应”：一些运动员会在某一阶段处于比平常更好的状态，做什么都能够成功。投资也需要“手气”吗？
2006年，一家著名的德国报纸发表了一篇预言性的文章：《从长期来看，德国法兰克福股票指数（Dax）将会跌到2 000点以下》。大幅标题刺激着读者。这显然是值得注意的，因为这是一个股市专家在2006年向我们许诺2015年的世界看起来将会是怎样的。尽管在通往那里的道路上会有各种各样的不确定性，如金融危机、战争、政权交替、洪灾和新技术等，但有人在这里向我们许诺，他能够告诉我们在今后的岁月里世界看起来将会怎样。令人佩服！在股市分析报告和股市杂志的缤纷世界里，这类文章读起来就像这样：
在过去的一周里，德国股票指数闪闪发光。它以一个令人印象深刻的涨幅收复了200日均线和6 000点关口。但现在德国法兰克福股票指数在6 118点处已经遭逢38日均线的阻力。突破这个障碍将会促成一个直达6 250点的上升行情。当然，如果股指回调的话，德国法兰克福股票指数预计会重新回到5 963点处的200日均线。
值得注意的是，200日均线不是处于5 962点，也不是5 964点，而正好是5 963点，并且遭遇阻力的肯定是38日均线，不是39日均线或者37日均线。图形分析能够做到如此精确。
它真的能吗？本章我们会讨论股市中最危险的“敌人”。这是一个会以各种伪装出现的敌人。它总是在我们最不经意时出现，并在我们最不需要它的时候让我们的计划成为泡影。这个敌人就是随机性。
随机性也会捉弄那些用引人注目的专业词汇进行预测的专家。这些专家是些什么人呢？这些专家就是被称为“股市技术分析师”的那群人。技术分析师将有价证券价格的各种波动与技术指标相结合并作出预测。夸张地说，这些人就是试图理解世界的内在机制。一旦他领悟了其中的关联，知道了这些关联会生成怎样的模型，那么他只要掌握这些模型，就能够进行预测了。简单地说，一旦人们掌握了一个特定的模型，就能够从过去类似的模型中推导出现在会怎样发展。这是股市的内在机制吗？这是世界的内在机制吗？
这听起来太美妙了，以至于显得不真实，而有些事情听起来甚至有些荒诞。这个世上存在能被掌握的固定模式吗？掌握了它的人就能自己打开一扇通往未来的便捷之门？这与其说是科学，不如说是玄学。更令人惊讶的是，刊登了关于德国股票指数的那篇文章的报纸的负责人在一次谈话中透露，读者疯狂地追逐这样的技术分析。来信、电话询问和邮件等读者反馈向报社清楚地显示了读者对这种分析的需求是多么巨大。
“我们编制了一个系列的技术分析，其反响是巨大的。”报纸的区域经理这样说道。就连大学也来询问是否可以得到这类文章的副本。有的编辑不解地摇头：是什么东西驱使着这些人？为什么他们对这类东西的兴趣这么大？
也许一个简单的实验可以帮助我们了解这里发生了什么。受试者被要求看一段简单的、抽象的人物描述，比如：
史蒂夫是一个害羞的、深居简出的人，他乐于助人，但是对他人不大感兴趣。他喜欢秩序和结构，对细节具有感受力。
你认为，史蒂夫的职业是什么？他是一名图书管理员还是一个农夫？你肯定毫不犹豫地猜想，他是一名图书管理员。很简单，因为对他的描述符合一名图书管理员的特征。一个农夫会对细节有感受力吗？一个农夫会深居简出吗？听起来都让人觉得有些滑稽可笑。所以，史蒂夫只能是一名图书管理员。
在这里，你在自己未察觉的情况下已经使用了一种特殊的决策技术，这种技术被称为“启发学”。启发学是一种方法，它帮助我们以简单的方式解决复杂的问题。史蒂夫的职业问题是一个非常困难的问题。如何去猜测一个我们几乎一无所知的人的职业呢？一个优秀的分析人员会选择下面的方式：他会思考什么职业在德国是最常见的，然后猜想史蒂夫从事这种职业。我们假定，在德国的人口中，2%的男性是图书管理员，4%的男性是农夫。然后，人们就应该猜想，史蒂夫是个农民。从概率论的角度，这是一个比较好的办法。
为什么？原因很简单，如果我们假定史蒂夫是随机地从德国人中被选中的话，那么，一名图书管理员被选中的机会是2%，而一个农夫被选中的概率为4%。所以，我们应该猜想他是农夫。
这听起来符合逻辑，但和我们掌握的情况相抵触的是，人物描述听起来完全不像是农夫，而像是图书管理员。所以，我们根据已知的史蒂夫的性格特点推断出，他是一名图书管理员。由此，我们使用了代表性启发学。我们认定，我们所了解的史蒂夫的性格特征是典型的图书管理员，所以，他肯定是一名图书管理员。至于我们不了解的百分比数字，我们则会主动忽略它。我们将这个关于史蒂夫职业的复杂问题用一种简单的方法解决了。如果某人看起来像一名图书管理员，那他就是一名图书管理员。与研究人口中百分之几是图书管理员、百分之几是农夫相比，这种方法显然要快捷和简单得多。
原则上来说，这是一种不错的方法，也相当有效。如果我们看到有人身着皮衣、文身、开着轰轰作响的摩托，而且满嘴酒味，估计这个人不会是牧师，这在99%的情况下不会有错。但这种方法总有效吗？举一个例子：
史蒂夫做事总是很认真、心思缜密。他工作勤奋，对他人很感兴趣，不会对任何事情放任自流，工作时注意力高度集中。
如果我们需要判定史蒂夫是一个办公室的办事员还是一名心脏外科医生，结果会怎样？人物的描述也许更多地表明他是一名外科医生，但从数量上说，德国有多少外科医生，又有多少办公室办事员呢？猜想他是一名办公室办事员不是更好吗？
进一步的实验显示，在这里，我们错误运用启发学的可能性还是很大的。现在，我们请被测试者在一个由100人组成的小组中随机选出一人，然后猜测他的职业，确切地说，猜测他从事某种特定职业的概率。这时，我们告诉被测试者，这个小组由30名工程师和70名律师组成。由此，从这个小组中随机抽出一名律师的概率为70%。被测试者也领悟到了这一点。如果我们不给他们人物描述，他们就会估计选出的人有70%的可能是一名律师。
如果我们告诉被测试者，选出的人是对技术充满热情的，那么，他们肯定会认为这个人是一名工程师。而对于人群中的多数是律师这个事实，他们完全置之不理。这会导致错误的估计。即使在这100人中只有1个工程师，由于“对技术充满热情”这个附加信息，人们也很少会考虑只有1个工程师这个事实。为什么人们会忽视在100人中毕竟有70人是律师这个事实呢？这里暗藏着一个错误的根源。
更离奇的是，现在给被测试者一个人物描述，但根据这个描述无法推断这是一名律师还是工程师。现在，他们估计这是一名技术人员的概率是50%，而完全忽略了70%是律师的概率。
现在你也许会说，代表性启发学是很有趣，但这跟股市有什么关系呢？跟美元价格和技术分析的预言又有什么关系呢？有一些关系。
比欧达塔股份公司就提供了一个很好的例子。比欧达塔是当时在新市场（德国证券交易所的一个部分。它是新经济兴起的过程中，在1997年参照美国纳斯达克的模式设立的。——译者注）挂牌的一家生产加密软件的公司。它的股价总是随着生物科技股票的价格变化而变化。市场观察家一致认为，很多投资者由于该公司名称中的“Bio”字样而错误地把它当作一家生物科技公司。该公司的股价虽跟随生物科技行业的发展趋势波动，但实际上这家公司根本就不属于这个行业。这个例子真的很具代表性，并且真的很荒诞。
但更糟的是，“代表性启发学”这个古怪复杂的单词还会导致所谓的“游戏者的错误”。为此，现在我们去赌场，看看一位男士是如何机智地战胜随机性的。
1873年，约瑟夫·贾格斯到达蒙特卡洛，他对轮盘赌一无所知。约瑟夫·贾格斯是一名工程师，他知道关于轮轴的所有知识，知道没有一个轮轴是完全均匀和平稳地旋转的，总会存在这样那样的不规则。贾格斯利用这个知识，雇用了6名年轻男子，整天为他记录轮盘赌桌子上出现的号码。然后，他着手评估这些数字。贾格斯本能地认为，某个转盘已经失衡，它运行得不均衡。因此，在这台机器上出现的数字也不均匀，存在向某一组数字倾斜的情况，这组数字出现的机会高于平均概率。
贾格斯得到了他想要的信息。他走进赌场，开始赌博，并且只在那台出现失衡状况的机器上赌博。他赢钱了。赌场经理惊慌失措，鉴于贾格斯得到的令人不安的收益，下班后他更换了桌子的转盘。在接下来的几天里，贾格斯输了钱。开始时他很恼火，但后来他回忆起来，那个失衡的转盘是有一个小小划痕的。所以，他找了一张又一张的桌子，终于重新找到了那个带有划痕、偏好特定数字的转盘，并开始继续赢钱。当他赢了325 000美元后，他离开了蒙特卡洛，永不再赌。
现在请设想，你为了谋生已经观察轮盘赌很长时间了。你觉察到，刚刚红球连续出现了6次。现在你的手指是否有些痒痒，想把钱押到黑球上？此前，你肯定清楚地知道，只要轮盘没有失衡情况，红球和黑球出现的概率是一样的。轮盘赌的轮盘没有记忆。即使是红球连续出现了100次，但在第101次时，黑球出现的概率也还是48.6%。不是50%，因为有0号球。在美国的轮盘赌，黑球出现的概率还要更低，因为有0号球和00号球。
但为什么直觉告诉你现在该轮到黑球了呢？很简单，因为连续100次红球不符合我们对随机性的代表性启发。对我们来说，红球和黑球出现的次数大致保持平衡，那才叫随机。实际上，红球和黑球出现的次数也确实会保持平衡，但只有从长期来看才会这样。这就是我们的问题。在这里，我们遇到了代表性启发学。
这个思维逻辑上的错误在于，我们只进行了为数很少的几轮投掷后就期望红球和黑球能保持平衡。连续6次红球，这不是真的吧，应该是3次红、3次黑才对。是这么想的吧？如果某人这么想的话，那他就是把随机想象成可准确计算的、友好的事物，即使在细微之处，随机性也能如我们期望的那样讨人喜欢。但随机性恰恰不是这样，它是野性的和不可预计的。
随机事件不可预测，但却能够形成模型，正是这种模型把我们带入技术分析领域。你可以做一个简单的实验：扔100次硬币，然后把扔硬币的结果填入一个图表。每次硬币投掷产生一个点。毫无疑问，你用这种方式得到的100个点会形成一条曲线，这条曲线就如同模型。可以是一个规则的“之”字形、一个陡峭的上升、一个狭窄的下降，或是一个波浪形。换句话说，你发现了一个规律，一个由随机收集到一起的数据构成的模型，现在你可以给它冠以一个合适的理论名称。
这恰恰是在股市寻找规律的关键之处。人们在股票、货币和其他价格的图表中发现了大量的规律，但这些规律和模型真的具有深刻的意义吗？如果你是技术分析的追随者，你就会相信它们是有意义的。因为我们不能想象，模型是偶然产生的，模型是不符合我们对随机性的设想的。所以，代表性启发学告诉我们，在这种模型的背后一定存在一个系统性的联系，如同上文中那个失衡的轮盘。
相反，如果你摆脱代表性启发学，你就会同意这些模型都是随机产生的，那么，技术分析就会变成股市的假黄金。人们在成千上万的股价数据中寻找那些构成模型的数据，然后给这个模型冠上某个理论的名称，比如“在头肩形态后会出现下跌的趋势”，并在这种理论的基础上作预测。人们给了随机性一双理论的翅膀，借助这双翅膀，人们飞向了预言的涅槃。那到底什么是确定的呢？现在我们来进一步分析，技术分析到底是如何起作用的。
在技术分析的概念之下，隐藏着一个由模型、方法和股市指数等元素构成的大杂烩。借助这个大杂烩，人们试图预测股价。这门学科的一个固定的组成部分就是图表分析。人们从一个股价的运行模式中，也就是从图表中读出股价未来发展的种种迹象。这种方法暗含着这样一种想法，那就是存在不断重复发生的事件，并且很多事件具有类似的、未来很可能再次发生的运行轨迹。
所以，某个图表中的特定模型被视为未来发展的先行者。人们在某种股票价格图表中发现的几何图形被理解成方向指示器：根据这种理论，移动平均线、带支撑线和阻力线的趋势通道，各种形态如W形和M形、头肩形、三角旗形或艾略特波浪理论能够标出某只股票价格变化的转折点，或者给出股价什么时候以及如何继续发展的线索。
简单地说，分析师观察某只股票价格的发展变化，并试图确定这个图表显示了怎样一种模型。如果他掌握了一种模型，比如趋势通道，他就能通过这个模型预测其涉及的有价证券的价格走向。对于没有参与其中的观察者来说，这有些像通过鸟的飞行轨迹来预测未来。这是一种在几百年前流传甚广的技术，人们很少听到这种方法取得了什么效果，而且它现在看起来有些过时了。
如果投资者不追随股价趋势和图表分析，那么他会相信另外一种机制，也就是代表性。如同我们根本不愿相信一个害羞并深居简出的人是农夫一样，我们也很难想象随机性能够产生可以应付各种股价图表的模型。结论是显而易见的，如果这个模型不是随机产生的，那么它就是以某种更深层次的机制为基础的，图表分析就是试图对这种机制进行探究。一旦有人破译了这种机制，他就能以此赚钱。
所以，一切都是随机的吗？股市图表技术分析师否认这一点。他们声称，与轮盘赌不同，图表并不是由随机性决定的，而是反映了人类行为。这些行为在特定的情况下不断重复。听起来很合理，但考虑到人类性格和行为的无限不确定性，以及数以百万计的影响人类行为的变量，要从一根曲线中看出一切，是不是有些过于乐观了？并且我们还没有谈到，人类的行为也是会被随机性所改变的。
图表技术分析师反驳说，很多股价遵循着图表技术的规律性，这难道不是图表几何图形和股价发展之间存在内在联系的最好证明？不是股价构成一般法则的最好证据吗？我宁可说不是。这一点可以用数据挖掘方法加以解释，人们从填满成千上万的股票价格的盒子里，也就是金融市场里，寻找出那些偶然符合某种特殊变化模型的价格走向，并以此来证明股价走向存在普遍性。如果你有闲暇，可以自己尝试一下抛硬币实验。做10组抛100次硬币的实验，并写下实验结果。你很有可能在这10组实验中发现重复的模型。随机性又嘲讽了我们。
模型是这样进入随机时间序列的：人们花足够长的时间来寻找各种因为偶然的原因以类似的方式发展的股价。嘲讽者称这种方法为“墨西哥狙击手”：人们用手枪向一堵墙射击，然后在弹孔的四周画上靶子，并赞美他弹无虚发。如果有人强调有很多股价遵循图表技术模型，那他也应该反过来问问，又有多少股价没有遵从这些规律呢？这样一比较，结果可能就是令人失望的。
这种观点也适用于对这种说法的抗辩。比如，有人说有很多的技术分析师用这种方法赚了钱。这听起来不错，但是他却没有回答有多少技术分析师用这种方法赔了钱。当然，这类人不容易被找到，因为犯了足够多的错误之后，他们就被踢出市场了，剩下的只是那些有成效的图表分析师。也许他们不是依靠图表分析取得了成效，只是尽管有图表分析的干扰或者说误导，但仍然取得了好的成绩而已。一个幸存的卓有成效的图表技术分析师也许只是侥幸。他并不能够作为图表分析优越性的证明。如果图表分析确实有明显优势的话，人们不禁要问，为什么有的分析师不用这种方法呢？
关于图表分析的尖锐争论，还上升到了哲学高度。未来已经被固定在命运的轨道里了吗？如果确实是，那么图表分析师就成了现代的先知。他们不是通过鸟的飞行或者动物的内脏，而是通过股票价格的变化来读出我们的命运，或者更正确地说，读出市场的命运。但如果我们的生活确实是被预先确定了的话，我们还能改变它吗（即使我们看清了它）？因此，寻找图表分析模型就如同寻找能够诠释一切的、统一的世界方程式。证券价格、鸟类的飞行和自然的美学，这一切都应该遵循统一的法则、模式或方程式。图表分析用黄金分割或者艾略特波浪等理论向我们透露了这个世界方程式的一部分。神的计划在向我们示意。即使不是极端的怀疑主义者，也会对这种想法感到不适。
与这些根本性的哲学思索不同的是心理学的解释。通过投资杂志的传播和推广，很多市场参与者了解了图表分析的思想和预测，于是图表分析成了自我实现的预言。因为当所有人都相信它，并按照它来进行交易，预言的事情自然就发生了。如果有人根据图表分析期望股价会上升，他们就会买入股票，由此真的推高了股价。
实际上，技术分析和我们对它的信任有可能更多的是一种心理现象。我们的头脑不愿意相信这些模型是随机的。我们的头脑用某种诠释或某种内在意义使它变得崇高，并由此实现了内心的另外一个愿望：拥有更多安全性和一个可理解的世界。而资本市场恰恰充斥着复杂性和不确定性。从心理学中我们得知，人类的头脑寻找着避开这些问题的途径。人们用给予我们依靠和信心的、简单的几何模型来解释这些问题，而不是通过分析利息、汇率、政策、经济增长和其他因素之间的复杂内在联系来使自己认识到，未来是不确定并充满危险的。
由此，除了简单易懂，图表分析还诱发了一种具有欺骗性的安全感，因为资本市场上发生的事情看起来都是事先确定的。现在，我们认识了未来的股价，这使我们不再感到软弱无力，不再孤立无援地被资本市场上的随机、粗暴事件所掌控。如果技术分析还预言了一些人们乐意相信的东西，那就更进一步地提高了投资者精神上的幸福感。由此看来，图表分析满足了人类内心深处对安全、对一个可理解的世界、对一切尽在掌控的感觉的渴望。因此，我可以大胆地说，在未来，这样的人还会存在，他们不是通过鸟的飞行轨迹，就是通过有价证券价格轨迹来预测未来。
与之相反，对于资本市场，经济学家们常常偏爱一个模型，这个模型的运动轨迹让人想起醉汉。这就是“随机游走假说”。假设有一个醉汉，他左摇右晃、东倒西歪地走在回家的路上。醉汉的目标是清楚的，可惜只有当他到达目的地后，我们才能知道他的目标。这对预测来说就太晚了。他的曲线运动模式对他的目标只有很少的说服力，甚至没有任何说服力。
由此，我们可以想象，有价证券的价格就像一场巨大的轮盘赌，不同的只是这里出现的不是球上的数字，而是价格的波动。某一天股价如何波动是一个随机事件，不能通过过去的价格变化轨迹来确定。如同轮盘赌的球，股市价格也没有记忆力。支持这种观点的是各种相关事件，这些事件影响着资本市场。即使它们不是偶发的，也肯定不是由过往的股价图表决定的。这些事件包括利率下降、灾难、战争、风暴、选举结果以及现实世界的其他事件。这一切对图表分析是不起任何作用的。如果按照一个特定的方程式，股价会不断上涨，即使是发生战争或者国家破产，这种上涨也会到来。这可信吗？
也许你会反驳说，在股市中确实存在一定的关联关系，确实存在规律和因果关系，它们决定着资本市场的各种现象，我们难道不能对此加以利用吗？也许传奇的飞艇能够回答这个问题。
1937年5月6日宣告了一个时代的结束。人类历史上最大的飞行器兴登堡飞艇横跨大西洋后，到达了纽约附近的降落地点雷克霍斯特。突然，飞艇剧烈摇晃，在接下来的32秒钟内，飞艇变成了一个巨大的火球坠毁在地。在这场灾难中，飞艇上的97人中有35人死亡；地面上，雷克霍斯特的一名工作人员被掉落的碎片砸死。人们提出了多种理论来解释飞艇起火的原因：雷电、用铅弹猎枪射击飞艇的鸡农、无政府主义者的报复行为，以及蓄意人为等。鉴定人员发现，着陆时一根断裂的钢绳在巨大的氢气囊上打出了一个洞，氢气渗入舱内，在舱内形成了一种易燃的瓦斯并与空气混合。一个火花就足以引起灾难。
在雷克霍斯特的那个夜晚，作为德国航空业骄傲的兴登堡飞艇化为灰烬。从那以后，兴登堡成了灾难和不幸的同义词。直到今天，兴登堡这个名字仍然在股市散布着害怕和恐惧，至少是在一些特定的股市圈子里。在那里，有时候人们会相互悄悄说，“兴登堡凶兆”把它的阴魂投到了交易大厅。
这个阴森凶兆的起源已经无法佳人追溯。美国投资顾问公司主线投资者罗伯特·麦克休在他的网页上鼓吹“兴登堡凶兆”，并把发现“兴登堡凶兆”的功绩归于他的同事吉姆·米耶卡。凶兆传递的信息就是股市崩溃。凶兆是一个技术指标的大杂烩。当各种经济和股价的数据出现某种特定状况时，按照“兴登堡凶兆”追随者的说法，在未来的4个月中，股价至少下跌15%的概率为25%左右。人们完全可以称之为灾难。麦克休这样写道：在过往的21年中，这种凶兆出现在每次股票价格崩溃之前。他总共预测出了22次这样的凶兆。
“兴登堡凶兆”的基本思路是，如果在一个交易日，很多股票达到了新高的同时，很多股票达到了新低，就说明股市上有一些不好的状况，这是一个市场分化的信号。所以，首先要计算，在某个交易日，在纽约证券交易所的股票总数中，百分之几的股票达到了52周的新高或者新低。这两个百分比中较小的那个一旦超过2%，那么就可以说，市场非常不统一。但仅有这个指标还不够。按照“兴登堡凶兆”的观点，纽约证券交易所股价的10周移动平均线当日必须呈现升势，麦克莱摆动指标当日必须为负数。有时还附加第四个条件：创52周新高的股票数不能超过创52周新低的股票数的2倍。为了确定股价的空间已经被完全释放，凶兆还必须被再次证实，在30天的周期内至少重复一次。
在这里，我们不想对“兴登堡凶兆”进行深入探讨，你也不必非要理解它。但你在这里是否看到了一些其他东西呢？在这里等待我们的又是一直迷惑着我们的随机性。
“兴登堡凶兆”看起来依然是在数据的旧箱子里寻找依据，如同技术分析一样。人们研究上百个指标在危机时期的表现，然后整理出在危机期间总是不变的（实际上可能只是碰巧）各种变量的“鸡尾酒”，这就是数据挖掘。如果碰巧金融市场上所有股价，或者说大部分股价的下跌都是在满月，那么，满月也就对股票价格有影响了。
现在听起来有些刁钻的东西，事实上离我们在股市中的经历并不遥远。让我们问一下股市和经济的占星学家乌韦·克劳斯。他接受了《精明的投资者》杂志的一次采访：
《精明的投资者》：“为什么星星会对股票、债券或者其他证券的价格有影响呢？”
克劳斯：“这纯粹是一个经验的东西。人们观察它是起作用还是不起作用。比如，如果根据德国股票指数的星相对德国股票指数的预测在超过50%的情况下是正确的，并且这种情况一再出现，那么，这就是一个明显的提示：在这里使用占星术是有意义的。”
借助星相学来确定股价运行的想法，传播得远比人们想象的要广。一旦涉及认识未来，人类就是无所畏惧的，不管是用技术分析还是股市星相学。在德国最大的金融中心法兰克福，一些交易商会在私下谈论，一些外汇专家也非常关注月相。据传，德国一家很大的资产管理公司在作重大决策时也要观察星相。按照克劳斯的说法，最重要的是木星和冥王星的会合，因为这标志着巨大的财富。
占星家的回答很好地展示了随机因素是如何猎取它的牺牲品的。如果德国股票指数的星相学预测在50%的情况下是正确的，那么星相学就是“有一定的准确性”的，不是吗？如果它只有30%的可能是正确的，那人们只需要反着星相学的要求来做，就能发财。行家称之为“逆向指标”。这里体现出的依然是对数据的偏执。人们找出了木星和冥王星会合与沃伦·巴菲特或者比尔·盖茨的成就之间的一种偶然的联系，就有了股市星相学。如果不是木星和冥王星的话，人们就会找出这两位先生之间的某种其他关联（总会有这样那样的关联的），而这就是星相学对带来财富的星座状况的指示。随机性又在幸灾乐祸了。比如说，这两位先生的姓都带有一个字母“t”，这中间不会存在某种关联吗？但谁的姓中带字母“t”，谁就能成为成功人士吗？大概不会是这样。
这类荒谬关系的另一个例子就是传奇的美国橄榄球杯指数。这个指数每年都被股市报纸竞相追逐。美国有两个职业橄榄球协会，也就是国家橄榄球联合会（NFC）和美国橄榄球联合会（AFC）。按照美国橄榄球杯指数，如果国家橄榄球联合会赢的话，作为美国股市价格晴雨表的道琼斯指数就会上升，而如果美国橄榄球联合会赢的话，道琼斯指数就会下跌。至少根据以往的数据，这种关联还是非常肯定的。但这种理论的解释能力几乎等于零，因为这种关联关系纯粹是偶然产生的。难道你真的相信一场橄榄球比赛的结果会对股市价格产生影响？这应该是一种怎么样的关联关系呢？
在我的请求下，某家资产管理公司的一位专家，通过一项简单的统计工作为这个世界创造了一个“拜仁慕尼黑指数”。由这个指数可以得知，拜仁慕尼黑损害着股市。在拜仁慕尼黑获得冠军的大多数年份，德国股票指数的变化从年度来看都是负的。如果股指变动的方向正好相反，拜仁慕尼黑的胜利就是有利于股市的。人们可以把这两者作为“拜仁慕尼黑预言”硬塞给投资世界。两者中总有一个是大概率的，尽管从内容上来说没有任何意义。
这里仍然涉及随机的问题。我们关于随机的代表性启发不会同意这些特定的关联是随机产生的。道琼斯指数总是在国家橄榄球联合会赢球的时候上升，这其中肯定有某种深层的含义，我们被愚弄的头脑窃窃私语道。因为如果确实是随机的话，那么必须是50%∶50%才合理。有时，国家橄榄球联合会赢球时，道琼斯指数上升；有时，国家橄榄球联合会输球时，道琼斯指数也上升。所有其他情况都不符合我们对随机的设想。这又是代表性陷阱。
那么，是不是所有关联关系都是荒谬的？当然，对此我们还是小心为好。不是所有两个变量之间的统计联系，即关联关系都是随机产生的，背后事实上也经常存在实质性的联系。与上述荒谬的关联关系不同，在这些实质性的联系中，对于特定的关联，总能找到根据。
“异常表现”是一个有些生硬的词汇。如果资本市场上发生了照理来说不应该发生的事，那么这就是一种异常现象，比如复活节假日和工作日效应。聪明的资本市场专家计算出，在“绿色星期四”（指复活节前的星期四，又被称为濯足节，是纪念耶稣那顿最后的晚餐的宗教节日。——译者注），德国股票指数的表现好于平均水平。只在很少的年份，德国股票指数在这一天下跌了。与此相反，复活节后的第一个交易日总是比较差，在这天，股价基本上是下跌的，平均的价值变化明显地比绿色星期四要差。如果确实是这样，那么对股市显然就可以采用“复活节兔子”（一个西方典故，指“能下蛋的兔子”。——译者注）策略，即在复活节彩蛋被藏起来之前赶紧卖掉股票。
类似情况是所谓的工作日效应。工作日效应说的是，多年的平均值表明，德国股票指数在周五表现最好，在周一表现最差。对于德国股票指数来说，这种效应在过去的35年是有据可查的。对于这种效应，在各种文献中能找到的主要是心理学方面的解释。根据这些解释，在周五，投资者由于周末即将到来，情绪比较好，所以处于一种购买心情。如果确实是这样的话，那么“复活节兔子”效应也可以得到解释。如果对周末两天假日的展望都能提高购买欲的话，那么对于即将到来的三天或者更多天的复活节假日，这种情绪就应该更明显了。
这听起来很有道理，但是它很难与不断地被重复确认的资本市场现象相一致。如果这种效应确实存在，并且可以应用于某种投资策略，那么它立即就会消失。因为所有市场参与者都会运用这种效应作为他们的投资策略。如果一位投资者知道了周五或者“绿色星期四”股价会上涨，那么他在周四或者“绿色星期四”前的周三就会购买股票。这样的话，股票价格就会提前一天上升，这种效应就会消失。只要这种效应还存在，人们就必定会思考资本市场理论在什么地方不够正确。这就是一个异常现象。
更少得到解释的是股市的危险月份。人人皆知，10月一直是股市的灾难月份。我们看日历时不得不相信的悲观估计，又与我们对随机性的想象有关。我们的概念是，如果股市危机随机地分布在各个月份，那么，所有月份都应该有同样多的股市危机，或者说股价损失。但结果却不是这样，至少在我们的感觉中，10月显然是一个危险的月份。
所以，在这里，我们关于随机性的概念又一次不符合随机性真实的、混沌的本性。如果危机均匀地分布在所有月份的话，那它就不是随机的，而是系统的了。随机性的本性恰恰在于，这些事件会堆积在某个特定的时点，而在其他时点则很少露面。所以，它们是随机的、不可预测的。由此，我们清楚地知道，以往的秋季危机根本不足以作为依据来说明即将到来的10月也是一个危险的月份。如果说资本市场的危机和股价下跌是随机事件，那么，每个月份都有着同样的风险，不管是金秋还是盛夏，或者是寒冬。当作家马克·吐温确定10月是最危险的月份时，他肯定已经早就认识到了资本市场的这种随机性。顺便提一下，根据统计数据，最糟的股市月份不是10月，而是9月。
总的来说，以上种种依然是我们关于随机性的错误概念。我们在股市中看到了很多的关联关系，这些关系并没有深层的、内在的关联，而纯粹是随机的。但是我们不承认关于随机性的典型概念在这两个事件之间，比如股价和足球联赛之间、汇率和星座之间，只是偶然地运行在一起。但如果我们认为这一切不是偶然的，我们就像骑上了一匹马，它最多只能偶然地到达目的地。
我们关于随机性的错误概念也向我们解释了，为什么我们会认为运动员会有“热手效应”。这种观念会让我们付出高昂的代价。你喜欢篮球吗？
比尔·米勒是不可磨灭的投资传说之一。他连续15次击败了美国标准普尔综合指数。除他之外，还没有人做到过这一点。然后，在2006年，米勒出现了第一次失误。在2007年和2008年，米勒也输掉了与指数的竞赛。
这少数几年的业绩已经足以让调嘴学舌的股市媒体攻击米勒，给他的基金较低的评分，津津乐道地向他点出他的错误决定（事后诸葛亮当然清楚）。米勒和他的同事们表现得非常倔强。“我们有勇气保持我们的风格。”面对媒体纠缠不休的提问，米勒的女同事玛丽·克里斯·盖这样说道。
米勒是一位被天赋遗弃了的世纪天才吗？如果我们转向一种传统的美国体育运动——篮球，也许就能够比较轻松地回答这个问题。
在很多体育运动中，流传着“热手效应”的概念。根据这个概念，一些运动员会有一个阶段，在这个阶段他做什么都能成功，他会比平常处于更好的状态。“现在他做什么都能如愿以偿。”运动员们这么说。正如在15年里，米勒做什么都能如愿以偿那样。确实是这样吗？科学研究者对这种热手效应进行了探究。他们对费城76人队在1980—1981年赛季的各场比赛以及波士顿凯尔特人队的部分比赛进行了细致分析，并清点了投球数量。他们的想法是：如果一个运动员有一只“热手”，如果他之前已经投中了一次，那么，他再投中的概率会比较高。比如说，如果他的命中率为50%，那么，在正常的情况下，每两次投掷他能成功一次。如果他现在处于“热手”状态，并且之前已经投中的话，那么，他投中的概率就会大于50%。所以他常常会接连不断地投中。
研究人员坐在场边，开始计数。其结果是：费城76人队的球员投中了一个球后再投中的平均概率为51%。换句话说，如果一个球员投中一个球后再进行投掷，后者仍是一个纯粹的随机事件。他投中、投不中的概率是相同的。接下来，研究人员检查了一组投中的和未投中的球。存在区别于随机性的、比较长的投中和投不中的序列吗？不，这种序列并不存在。也不存在一个球员的命中率高于平均水平的特别阶段。对各场比赛的研究也表明，在比赛中，投篮手的平均命中率是没有变化的。换句话说，在每场比赛中，球员的表现差不多是同样好或者说是同样差的。他们没有特别的、“热”的或者“冷”的比赛。从统计学的角度来看，“热手效应”是错误的。
球迷们对研究人员的评价倒是不怎么友好，他们认为研究人员不懂比赛，是象牙塔里胡思乱想的人，是只懂理论的滑稽小丑。这些是对这个研究结果的常见反应。但我们为什么不愿意接受“热手效应”也许只是一个神话呢？很简单，因为我们经常在比赛中看到这种现象。看起来好像肯定是没错的。
关键点在于：人们很容易记住一个序列。如果你抛投一个硬币，并且连续得到8次头像，那么这种情况肯定不会被你忽视。在头像和数字平均出现时，情况就不同了。单一的较长序列，能比投中和未投中交替出现的序列在我们的记忆中打下更深的烙印，后者被我们称为“混合的结果”。正是因为我们能够更好地记住单一的较长序列，所以，投掷结果的随机序列迅速获得了非随机的假象。也许我们还可以用另外的方式来看待“热”的球员。这时的未中不是没有投中，而是“差一点”就投中了。而如果一个“冷”的球员没有投中的话，就会被归结为“他现在无论怎么做都不会成功”。
在这里，两个心理上的陷阱交会在一起了。其一，我们拒绝把连续8次头像或者8次投中看成是随机的；其二，我们又更容易记住这样的连续序列，其结果就是相信有“热手效应”。那么，这与比尔·米勒又有什么关系呢？很简单，可能米勒的手没有它看起来那么“热”。米勒已经连续15次击败了标普指数，这还不足以证明他具有超凡能力吗？如果我们联想到热手效应，也许就会说：还不足以。
如同有人偶然地连续8次掷出了硬币的头像，米勒也有可能正好偶然地连续15次击败了股票指数。但是因为这种情况不符合我们对随机性的定义，所以，我们不禁会认为，米勒是一个好的投资者，米勒的成功是一个特殊的现象。但实际上，这种情况并不是不可能出现的。每年有上千名基金经理和资产管理人在进行投资。年复一年，他们中的很多人跑赢了股票指数。当上千人都在尝试着击败股票指数时，也不难理解其中至少会有1人连续15次跑赢指数。
如果情况确实如此，那么，凭以前年份的业绩，并不能可靠地预言在今后的年份里米勒也能做到这一点。人们不得不怀疑，米勒是否确实是投资界的一个特殊现象。当然，投资公司也会大肆宣传米勒连续15次击败股票指数之事，并且，我们对随机性的定义也让我们不禁想到，这一切只能用“他具有特殊能力”来解释。而关于“热手效应”的实验则让我们注意到，也许米勒只是幸运地、偶然地达成了这一点，他并不是特别好的投资者。你可以简单地想象一下，我们把100万只猴子放到一台打字机旁边让它们玩耍。那么，在各种杂乱无章的字母之间，在纸上打出一句完整句子的机会也是相当大的。难道你会认为猴子也会阅读和写作吗？
适用于比尔·米勒的情况也同样适用于整个行业。如果某家银行大肆宣传它们的业绩连续多年好于竞争对手或者股票指数，并不一定能说明什么，也许这只是一个偶然现象。打动客户的东西总是能够被找到的。我们最好不为所动。我们能够从中学到什么呢？
“上帝不掷骰子！”这是20世纪的天才阿尔伯特·爱因斯坦对量子力学的反应。在有关最小物质的量子力学中，随机性担任着导演的角色。机械的、事先规定的物质运动不再存在。在量子力学的微观世界里，肆意横行的是随机性。爱因斯坦不能接受这种理论，所以，他把骰子从上帝那里拿走了。也许并不只有他有这种观点。在我们的生活中，很多事情是由随机性，由偶然的单一事件决定的；想到我们的职业、我们的生活轨道、我们的幸福和我们的各种关系不是事先确定的，而是随机的，是非常可怕的。但人们必须习惯它。
毫无疑问，人们沉迷于模型，以至于听任坏人欺骗。你会如何解释以下的游戏？我们给受试者展示包含两种颜色的一个序列：红绿绿绿红……然后让他们猜测接下来将出现的颜色。为了尽可能猜得准确，人们需要了解每种颜色出现的概率。如果人们知道红色出现的概率为70%，那么，就有必要总是猜红色，因为猜对的概率为70%。
但人们也可以遵循另外一个策略，即在颜色的序列中找出一个模型，然后借助模型猜测，或者说预测接下来会是什么颜色。通常，人们会尝试第二种策略。他们会去寻找模型，并且在此过程中被坏人俘获。我们就是不愿意屈服于随机性。
现在，我们不能把孩子和洗澡水一起倒掉。随机性并不意味着我们不是自己命运的主人。才智、锻炼、工作、毅力和其他种种性格特征，这一切构成了我们生活的重要部分。可是，我们也不得不接受这一点，即随机性决定着我们命运的方向。一旦在路口错误地转弯，生活就进入了一个完全不同的方向。
我们也必须这样来想象股市中的随机性。一种投资产品的价格当然取决于它的内在价值。但内在价值之外，还存在随机性的力量，这种力量决定了股票、不动产或债券的命运。一名雇员发明了突破性配方、董事会陷入贿赂丑闻，或者主要出口国出现经济危机导致业务崩溃，这些都是把一项投资引向另一方向的随机事件。如果我们参与股市，就不可避免地要面对这个问题。
我们由此得出的第一个实用结论就是理智的风险管理。如果进行投资的话，就应该常常思考各种可能的情况。如果投资全部亏掉的话，我们个人的财务状况会发生什么变化？我可以允许它发生吗？关于这个问题我们还会再次探讨。在这里，首先要树立起这样的观念，即我们应该经常尝试去思考各种可能的情况。
第二个实用结论就是，不要受模型和法则太多的影响。不是每个模型都是建立在内在联系之上的，不是每个法则都是一种内在联系。在实践中，我们必须注意，很多关联关系可能只是偶然发生的，是我们事后给了它一个貌似合理的诠释。在科学理论中，我们的行为方式正好是相反的。首先，我们考虑一个合理的关联关系应该是怎样的。其次，去探究这种关系是否表现在数据之中。如果反过来，先在数据中寻找关联关系，再对这种关系进行解释，那么就存在被随机性欺骗的危险。如果有谁根本不想给这些发现的关联关系寻找一个解释，那他就是犯了被科学家称为“没有理论的测定”的错误。或者如股市占星学家乌韦·克劳斯描述的那样：
这纯粹是一个经验的东西。人们观察它是起作用还是不起作用。
如果这样想，那么股票价格也可以从鸟的飞行或者咖啡废渣中推断出来。
反其道而行之才是正确的。对于所有的股市关联，对于指数和股价表面上的同步关系，以及基金、投资和资产管理公司的排名，我们始终要打一个问号。在这里是否有随机性的影响？你要知道，总有某只基金、某个资产经理会连续多次跑赢市场，但这并不意味着他就是这个行业的佼佼者。对于行业排名，我们还会进一步加以研究。在这里，我们只要明确这样的想法就够了。
俗话说，一燕不成夏。两只或者三只燕子也不会给我们带来较高的气温。对于行业排名和表面上看起来稳固的关联关系，我们始终要用一种怀疑的眼光来看待，要设问：这里是否存在随机性。仅仅知道它是否起作用是不够的，我们还必须思考它为什么会起作用。更重要的是思考它在今后是否还会起作用。因此，我们不得不接受，也许上帝就是会掷骰子的，至少有时是这样。
有时候，随机性甚至还会更刁钻一些。那样的话，在投掷硬币时，出现的就既不是头像也不是数字。问一下科隆第一足球俱乐部的球迷吧。
我们普遍认为，均线对趋势有指引作用，它能够判断趋势，由此均线衍生出了“助涨助跌”、“走平拐头”、“金叉死叉”、“支撑和压力”、“突破和回踩”5大神奇功效。
在这个基础上，均线又衍生出了很多“技战法”，在什么状态下的均线和K线组合可以买进，什么状态下可以卖出，可以说，均线系统撑起了我们散户交易体系的至少半壁江山。很多人都在寻找最佳状态，最佳组合，最佳图形......
我在20年前，GET到了一个关于均线的技战法，现在看起来仍旧是天衣无缝，这就是大家在努力寻找的最佳状态，最佳组合，最佳图形，今天把他分享给大家，这是一个会让你热血沸腾的技战法！
战法叫做“十日均线技战法”，用法也非常的简单，无论大盘和个股，都非常管用。以个股为例，我们在盘面上只设置一条10日均线，当股价突破10日均线（收盘价在10日均线上方，临近收盘确定突破买进），股价一直在10日均线上方，我们一直持股，股价跌破10均线，我们果断卖出。（有没有跌破，由收盘价来确定，盘中跌破10日均线不管他，临近尾盘最后几分钟，确定不上10日均线就卖出）。
这个办法，能够把主要的鱼身子全部吃掉，又能够把主要的跌幅全部躲掉，看起来非常非常的牛。如果，你觉得我给您找的案例，有特殊性，那么你可以在自己的盘面上，把均线设置成一条10日均线，再用这个方法，看看自己以前做过的票，是不是同样的很神奇？
答案自然是肯定的，你自己以前的票，用十日均线来做，同样很神奇！现在问题来了，这个方法，我在20年前就掌握了，为什么到现在，福布斯排行榜上还没有我的名字？是这个方法有问题，还是我这个人有问题？
大家再认真回过头来琢磨这个“10日均线技战法”，你真的把它想明白了，你基本就算是把均线想明白了，也把股市里的很多技术，都想明白了！老铁们，点个关注，我们下一个章节揭晓答案。
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