一個人剛剛開始投資時，識別機會就是用最原始的模式——捕食獵物和逃避天敵，這是人類的祖先留在我們的基因裏的，是基於下丘腦的情緒反應。面對複雜的市場，這種基於本能的策略是遠遠不夠的。
捕獵與逃跑的基因
有位炒了幾個月股票的朋友跟我說：“你們這行其實也很簡單，我發現最強勢的股票，越不容易跌，所以炒股很簡單嘛，只要挑最強勢的股票買，一旦走弱，立刻賣掉，基本上都能賺錢。”
因爲是朋友，我開玩笑說：“你已經具備了股民最基礎的能力——模式識別。但你剛才建立的模式識別太簡單，而且完全是錯誤的。”
果然，到了五月，大盤向下，他屢戰屢虧，不再覺得炒股很簡單了。
模式識別是人類認識世界的基本方式，蘋果有紅有綠有黃有大有小有圓有尖，人類要先在大腦中建立蘋果的模式，再看蘋果，不管是什麼樣的，不管是整個、一半、一片甚至蘋果核，都知道這是蘋果。
只不過，模式有簡單有複雜，有先天就具備的能力，也有後天通過長期的學習才能建立的模式。
一個人剛剛開始投票投資時，識別機會就是用最原始的模式——捕食獵物和逃避天敵，捕食獵物帶來的本能反應是興奮，驅使的動作是進攻；逃避天敵帶來的本能反應是恐懼，驅使的動作是逃跑。
這是人類的祖先留在我們的基因裏的，是基於下丘腦的情緒反應，而非大腦的認知反應，兩種本能反應優先級別最高，因爲機會稍縱即逝，需要快速反應。
所以新股民的這個模式會被率先調用，股價急速下跌時，恐懼反應被優先激發而賣出，股價急速上漲時，類似捕獵的興奮反應被優先激發而買入。
但進化越高級的動物，面對的環境也越複雜，天敵和獵物沒有那麼涇渭分明，如果產生誤判，盲目地出擊有可能會喪命，胡亂躲避不餓死也會累死。
同樣，股市中真正的趨勢性行情也非常少，絕大部分都是震盪行情，如果採用簡單的追漲殺跌，很可能虧的連褲子都不剩。
因此投資者需要通過學習在大腦中建立更復雜的“機會風險識別模型”，一個人投資能力的高低，就是模式識別能力的強弱，它有兩個不同的方向：
1、同樣的識別速度，通過長期學習建立的複雜模型勝出。
2、同樣複雜的模型，識別速度快的勝出。
人類模式識別的缺陷
人性總是讓投資者更喜歡那些一眼可見的淺層模式，爲了安撫自己，還美其名曰“大道至簡”，經常有人跑過來跟我說，你說得太複雜了，不就那啥啥啥，一句話的事。
簡單的模式不是能用，而是要快，你人腦再快，能快過電腦嗎？
量化策略並不是從天上掉下來的，有人說，量化公司會找各種炒股比賽的勝利者分析的經驗，變成量化策略，這個說法有點誇張了，沒有那麼容易，但差不多就是把股市上各種有效的方法變成電腦能理解和執行的策略，然後用更強大的處理能力在全市場找機會，再用更快的反應速度完成交易，反過來打敗“師傅”。
但並非所有的方法都能變成量化策略，基本面的分析並不是簡單的指標計算，而是要在大腦中建立非常複雜近似於“黑箱”的模型，而且，企業經營本身是一個慢變量，你電腦再快也無用武之地。
所以“天下武功、唯快不破”這條路，已經被量化交易堵死了，人類主觀投資唯一的方向就是往更復雜的方向發展，是連自己都說不清楚的“黑箱識別模式”。
量化策略的另一個威脅是對大腦缺陷的糾正機制，它能夠識別“假因果、假規律，真隨機”。
人是追求意義的動物，人類大腦一直在追求解釋現象和事件之間的因果關係，以滿足我們對世界掌控的需求。然而現實世界充滿了隨機性，大部分現象並沒有顯而易見的原因，所以人腦發展出“對隨機性的迴避”機制，不相信巧合，並把觀察到的隨機現象進行扭曲和強行解釋，形成因果關係。
股市下跌，直覺上和做空機制有關，那就都是罪大惡極的轉融通制度害的，那就是限制做空；可限制完了，股市還是跌，那就一定是量化乾的，那就把量化交易速度給限制了；還是跌，是因爲新股估值太高，應該放開“轉融通”……
股市下跌，一定是因爲IPO太多，監管太鬆，那就把IPO停了；還是跌，是因爲ST太多，監管太嚴，建議暫停；停完還是跌，那是上市公司老化了，應該放開IPO，讓優秀公司上市……
大部分人都喜歡從直覺能理解的東西尋找原因，在大衆傳媒時間 ，也只有直覺能理解的原因，才會被廣泛傳播，那些深層次的原因，大家理解不了也不想理解， 反正我賺不到錢，一定是有壞人，找不到壞人就是制度有問題……
人類大腦的另一個特點是，更喜歡接受那些看起來很直觀的規律：
因爲前兩次小票崩盤導致的暴跌，抄小票，最後管理層出來安撫，賺錢了，所以這一次還這麼玩，但這種過於簡單的規律，能認識並行動的人一定是一次比一次多，這就導致三種可能：
1、跌不深、抄不到：跌不到很低的位置，就有人提前抄底，導致反彈高度有限；
2、抄在半山腰：如果你又能抄到底，一定是拋盤比前兩次更大，那背後大概率潛藏着更大的你沒有發現的危機，市場只是在此位置稍作停留，再繼續下跌；
3、抄錯了：你抄到底了，大盤也反彈了，但上漲的板塊都是沒有跌的，能抄到底的繼續下跌。
這個推論不一定正確，但如果你反覆嘗試，總有一次會讓你把之前賺的錢全部虧掉。
想要做出正確的決策，就不能像大部分人一樣思考，這並不是要你故意“逆向思考”，這仍然是一種偷懶的方法，而是讓你的模型儘可能複雜到你能夠駕馭的極限。
投資者是如何進步的
“危險—食物”識別模型是天生的，其他的識別模型都需要反覆練習，交學費。
以價值投資的公司價值分析爲例：
憑着生活中好公司的經驗，初入股市的你可能很容易建立這樣一個初步的模型，好公司=需求好+產品市佔率高+毛利率高。
好公司都是如此，但如此的，不都是好公司，直到你遇到一家品牌和產品江河日下的公司，給你造成了重大虧損。
如果你沒有因此放棄，而是痛定思痛，尋找識別模式的問題，你很可能在那些講巴菲特的書裏找到答案，不但要市佔率高，還要有護城河，不但要有毛利率，更重要的是看ROE和ROIC。
於是你調整的自己的模型，加入了巴菲特眼中好公司的特徵，更新了自己的股池，但你又在一家估值過高的公司上虧了錢，發現居然可以“漲業績，跌股價”。
毫不氣餒的你，再次尋找各種估值方法的書，嘗試在自己的模型中加入估值因子，但很快你又遇到了那種“估值陷阱”的公司，因爲過於重視估值再一次吃虧。
當然，你現在的經驗已經可以慢慢在基本面與估值中找到平衡點了，還賺了幾次錢，可就在你覺得自己的識別模型已經非常成熟時，你再一次遇到了麻煩：一個有絕對競爭優勢，行業景氣度又非常好的公司，估值也很合理，通過反覆排查基本面，沒有發現任何問題，這一定是市場錯了，於是越跌越加，結果越加越跌。
通過請教行業分析師，你開始意識到之前的模型對競爭動態分析相對薄弱，不但要看公司的絕對優勢，還要看行業本身的投資強度，即資本週期，再優秀的企業，也無法抵抗長週期向下。
雖然虧了錢，但你的模型又進步了，通過這一次，再讓你虧大錢也很難了，只是你已經不像以前那麼信心滿滿了，你發現自己無論如何進步，問題總是越來越多，比如：
1、宏觀真的像你之前想像的那樣“多研究一次就浪費了一次時間嗎”？
2、市場真的像你以前想的那樣，會不斷犯錯誤嗎？那些到底是錯誤，還是未來危險的預警？
3、你真的能做到無懼市場波動，等待時間的玫瑰嗎？甚至巴菲特到底是方法本身的成功，還是一個巨大的倖存者偏差？
4、自己以前賺的真的是阿爾法的錢嗎？如果市場從此沒了貝塔了，自己還能賺到錢嗎？
……
每一次你的模型遭遇連續虧損後，你都會嘗試在模型中加入新的因子或操作方法，但大部分時候，要麼與本模型發生根本的衝突，要麼結果反而更糟，讓你不得不回到原來的方法上。
這其實意味着你的模型已經基本穩定，只能小修小補，很難有大進步的空間，你只能接受階段性的失效，除非你願意全部推倒重來。
所以，模型的意義不在於不出錯，而在於建立穩定的盈利模式，不同的模型擅長識別不同的機會，有些高勝率低賠率，有些低勝率高賠率，有些低收益但波動小，有些則相反。但總體上說，模型越複雜，你的超額收益就越穩定。
投資者各有各的弱點
前文描述了一個基本公司投資價值判斷的機會識別模型的產生過程，並有下面的兩個結論：
1、真正有效的識別模型，總是非常複雜，而且有極強的可擴展性。
2、真正有效的識別模型都會階段性失效，讓使用者一直有動力去進行新的嘗試。
人類早已走出史前時代，但大腦的設計還停留在那個時代的核心功能——高效捕獵和快速逃跑，我們仍然本能地使用最快速的模型，直接爲眼前複雜的博弈下最簡單的結論，用自圓其說的想象代表理性深刻的思考。
其實歸根結底，股票投資很容易把人的弱點無限放大——
思考過於膚淺者自不必說；
總是想把事件弄個明白的人，忘記了投資是不完全信息下的決定，容易錯失時機；
邏輯能力太強的人缺少自我糾正的能力，如果一開始選錯了，其自圓其說的能力把自己給騙了；
太講直覺的人缺少系統升級的能力，無法形成穩定的投資方法；
對變化過於敏感者，往往缺乏堅守機會的意志；
有耐心的人，容易把小錯誤堅持成大錯誤；
所以還是那一點，模型的意義不在於不出錯，而在於把自己的弱點控制在可接受的範圍內，從而讓盈利穩定下來。
編輯/Jeffrey