“ ฉันคิดว่าฉันเป็น”
–René Descartes
การลงทุนไม่ใช่การทดสอบว่าใครถูก เป็นการทดสอบของผู้อัปเดตที่ดีที่สุด ในสถานการณ์นั้นความสำเร็จไม่ได้ไปที่ผู้ที่มีการคาดการณ์ที่สมบูรณ์แบบมันไปกับผู้ที่ปรับมุมมองของพวกเขาเมื่อโลกเปลี่ยนแปลง ในตลาดที่มีรูปแบบเสียงอคติและข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ขอบไม่ได้เป็นตัวหนา แต่เป็นการสอบเทียบมากที่สุด
ในโลกที่มีความไม่แน่นอนและการเล่าเรื่องการเปลี่ยนแปลงโพสต์นี้เสนอรูปแบบจิตใหม่สำหรับการลงทุน: Bayesian Edge Investing (bei)-กรอบการทำงานแบบไดนามิกที่แทนที่เหตุผลคงที่ด้วยการใช้เหตุผลความน่าจะเป็นความเชื่อมั่นที่มีการปรับเทียบความเชื่อและการกระจายความเสี่ยงแบบปรับตัว วิธีการนี้เป็นส่วนขยายของการคิดแบบเบย์ – การฝึกฝนการปรับปรุงความเชื่อของคน ๆ หนึ่งเมื่อมีหลักฐานใหม่เกิดขึ้น สำหรับนักลงทุนสิ่งนี้หมายถึงการรักษาความคิดที่ไม่ได้คาดการณ์ไว้อย่างแน่นอน แต่เป็นการพัฒนาสมมติฐาน – การปรับระดับความเชื่อมั่นเมื่อเวลาผ่านไปเมื่อข้อมูลใหม่มีข้อมูล
ซึ่งแตกต่างจากทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอที่ทันสมัย (MPT) ซึ่งถือว่าสมดุลและการมองการณ์ไกลที่สมบูรณ์แบบ BEI ถูกสร้างขึ้นสำหรับโลกในฟลักซ์ซึ่งต้องการการปรับเทียบใหม่อย่างต่อเนื่องมากกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพแบบคงที่
คำสารภาพ: สิ่งที่ฉันสำรวจในโพสต์นี้ยังคงเป็นงานที่กำลังดำเนินอยู่ในการฝึกการลงทุนของฉันเอง
คำพิพากษาเรื่องการวิเคราะห์
แบบจำลองทางการเงินสามารถสอนได้ การตัดสินไม่ใช่ เฟรมเวิร์กส่วนใหญ่ในปัจจุบันมีศูนย์กลางอยู่ที่การเพิ่มประสิทธิภาพความแปรปรวนเฉลี่ยโดยสมมติว่านักลงทุนมีเหตุผลและตลาดมีประสิทธิภาพ แต่ความจริงก็คือความยุ่งเหยิง: ตลาดมักจะไม่มีเหตุผลและความเชื่อของนักลงทุนก็มีวิวัฒนาการ
ที่สำคัญของมันการลงทุนเป็นเกมของการตัดสินใจภายใต้ความไม่แน่นอนไม่ใช่แค่ตัวเลขในสเปรดชีต เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงกว่าอย่างต่อเนื่องนักลงทุนจะต้องเผชิญหน้ากับความไร้เหตุผลนำทางความจริงที่พัฒนาขึ้นและตอบสนองด้วยความเชื่อมั่นอย่างมีเหตุผลซึ่งเป็นงานที่ยากมาก
นั่นหมายถึงการเปลี่ยนจากแบบจำลองที่กำหนดขึ้นมาเป็นกรอบความเชื่อที่มีน้ำหนักและมีหลักฐานที่ได้รับการอัพเดทซึ่งรับรู้ถึงตลาดเป็นระบบปรับตัวไม่ใช่ปริศนาแบบคงที่
สอบเทียบไม่แน่นอน
ในการลงทุนการมีเหตุผลไม่เกี่ยวกับความมั่นใจ มันเกี่ยวกับการสอบเทียบ มันเกี่ยวกับการตระหนักถึงความไร้เหตุผลและจากนั้นตอบสนองด้วยวินัยไม่ใช่อารมณ์ แต่นี่คือความขัดแย้ง: ทั้งความไร้เหตุผลและเหตุผลนั้นเข้าใจยากและมักจะแยกไม่ออกในเวลาจริง สิ่งที่เห็นได้ชัดในการเข้าใจถึงปัญหาหลังเหตุการณ์ไม่ค่อยชัดเจนในขณะนี้และความกำกวมนี้ทำให้เกิดวัฏจักรที่ดีมากนักที่นักลงทุนพยายามหลีกเลี่ยง
BEI reframes ความเป็นเหตุเป็นผลเป็นความสามารถในการสร้างแผนที่ความน่าจะเป็นที่ถ่วงน้ำหนักของผลลัพธ์ในอนาคตและเพื่อปรับปรุงความเชื่ออย่างต่อเนื่องเมื่อข้อมูลใหม่ปรากฏขึ้น มันคือ:
- เบย์เพราะความเชื่อวิวัฒนาการมาพร้อมกับหลักฐาน
- การแสวงหาขอบเพราะอัลฟ่าอยู่ในความไม่เหมาะสมระหว่างความเชื่อของนักลงทุนและตลาด
ความเป็นเหตุเป็นผลในกรอบนี้หมายถึงการทำหน้าที่เมื่อรูปแบบการปรับปรุงของความเป็นจริงของคุณแตกต่างอย่างมากจากราคาที่แพร่หลาย
แบบจำลองทางจิต: ความจริง (ข้อเท็จจริง×ภูมิปัญญา) D (ความเป็นจริง)
“ ความจริง” บนพื้นฐานของข้อเท็จจริงและภูมิปัญญานำไปสู่“ ความจริง”
“ ข้อเท็จจริง” มีวัตถุประสงค์ แต่“ ความจริง” เป็นเงื่อนไข มันเกิดขึ้นจากจำนวนข้อมูลที่มีอยู่และคุณตีความได้ดีเพียงใด
ลอง reframe วิธีที่เรารับรู้“ ความจริง” ในตลาด มันเป็นฟังก์ชั่นของ:
- ข้อเท็จจริง – ข้อมูลวัตถุประสงค์
- ภูมิปัญญา – ความสามารถในการตีความรวมถึงการตัดสินและบริบท
ข้อเท็จจริงและภูมิปัญญาร่วมกันกำหนดว่าการรับรู้ความจริงของเราใกล้เคียงกับความเป็นจริงอย่างไร เช่นเดียวกับ asymptote เราเข้าใกล้ความเป็นจริง แต่ไม่เคยจับมันได้อย่างเต็มที่ เป้าหมายคือการก้าวไปตามเส้นโค้งความจริงมากกว่าผู้เข้าร่วมตลาดอื่น ๆ
รูปที่ 1 แสดงความสัมพันธ์นี้ เมื่อทั้งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง (ข้อเท็จจริง) และภูมิปัญญาการตีความเพิ่มขึ้นความเข้าใจของเรา (ความจริง) ก็ใกล้ชิดกับความเป็นจริงมากขึ้น – เข้าใกล้มัน แต่ไม่เคยจับภาพล่วงหน้าได้อย่างเต็มที่
รูปที่ 1.
แบบจำลองทางจิตนี้มีเหตุผลเหตุผลในการแสวงหาการตัดสินความน่าจะเป็นที่เหนือกว่า ไม่แน่นอน มันไม่ได้เกี่ยวกับการมีคำตอบ แต่เกี่ยวกับการมีคำตอบที่ได้รับการตรวจสอบและปรับเทียบได้ดีกว่าตลาด กล่าวอีกนัยหนึ่งโดยมีเป้าหมายที่จะก้าวต่อไปตามเส้นโค้งความจริง (ความจริง)
จากอคติถึงเบย์
อคติทางปัญญาเช่นความเกลียดชังการสูญเสียการยืนยันอคติและการตัดสินใจยึดคลาวด์ เพื่อต่อสู้กับอคติเหล่านี้การคิดแบบเบย์เริ่มต้นด้วยสมมติฐานและอัปเดตความเชื่อมั่นความเชื่อตามสัดส่วนกับพลังการวินิจฉัยของข้อมูลใหม่
ไม่ใช่ทุกจุดข้อมูลที่สมควรได้รับน้ำหนักเท่ากัน นักลงทุนที่มีระเบียบวินัยต้องถาม:
- ข้อมูลนี้เป็นไปได้อย่างไรภายใต้สมมติฐานการแข่งขัน?
- การอัปเดตความเชื่อมั่นของฉันมีน้ำหนักเท่าไหร่?
นี่คือความเชื่อมั่นในการสร้างความเชื่อมั่นในการเคลื่อนไหว
กรณีศึกษาเทคโนโลยีชีวภาพ
หลักการของ BEI เข้ามามุ่งเน้นที่คมชัดยิ่งขึ้นเมื่อนำไปใช้กับแบบฝึกหัดการตัดสินใจในชีวิตจริง ลองนึกภาพ บริษัท เทคโนโลยีชีวภาพขนาดกลางที่พัฒนาการบำบัดที่ก้าวหน้า ในขั้นต้นคุณวางความน่าจะเป็นของความสำเร็จที่ 25% จากนั้น บริษัท ประกาศผลการทดลองระยะที่สองในเชิงบวกและทางสถิติ – สัญญาณที่มีความหมายที่รับประกันการประเมินความเชื่อเริ่มต้นใหม่
การอัปเดตแบบเบย์–
- P (ผลบวก | ความสำเร็จ) = 0.7
- P (ผลบวก | ความล้มเหลว) = 0.3
- P (ประสบความสำเร็จ) = 0.25
- P (ล้มเหลว) = 0.75
การอัปเดตแบบเบย์:
P (ความสำเร็จ | การทดลองเชิงบวก) = (P (การทดลองเชิงบวก | ความสำเร็จ) × P (ความสำเร็จ)) / ความสำเร็จ) × P (ความสำเร็จ)) + (P (การทดลองเชิงบวก
= (0.7 × 0.25) / ((0.7 × 0.25) + (0.3 × 0.75)))
= 0.175 / 0.4 = 0.4375 → 43.75%
สิ่งนี้จะเพิ่มความมั่นใจในความสำเร็จของการทดลองจาก 25% เป็น 43.75%
ตอนนี้ฝังสิ่งนี้ไว้ในไฟล์ กรอบหลักฐานถ่วงน้ำหนัก–
จุดข้อมูลเดียวสามารถเปลี่ยนความเชื่อมั่นการปรับขนาดหรือความเสี่ยงได้อย่างมีความหมาย กระบวนการนี้มีโครงสร้างทำซ้ำและหุ้มฉนวนจากอารมณ์
การตีความ: การทำความเข้าใจกับสิ่งที่ตลาดเชื่อโดยปริยายสามารถเปิดเผยโอกาสที่ทรงพลัง ในตัวอย่างที่กล่าวถึงหากราคาปัจจุบันของ $ 50 สะท้อนถึงกระแสเงินสดที่มีอยู่เท่านั้นและมูลค่าเพิ่มอีก $ 30 จะถูกประเมินด้วยความเชื่อมั่น 57% ช่องว่างแสดงให้เห็นถึงขอบการวิเคราะห์ที่อาจเกิดขึ้นได้
เปลี่ยนความมั่นใจในการจัดสรร
การกระจายความเสี่ยงแบบดั้งเดิมถือว่าการสอบเทียบที่สมบูรณ์แบบและความสัมพันธ์คงที่ BEI เสนอหลักการที่แตกต่าง: จัดสรรตามขอบของคุณ
เฟรมเวิร์กนี้สร้างพอร์ตการลงทุนตามปัจจัยสองประการ: ระดับความเชื่อมั่นที่ได้รับการปรับปรุงแบบไดนามิกของนักลงทุนในวิทยานิพนธ์และการประเมินความไร้เหตุผลของนักลงทุนของนักลงทุนหรือการรับรู้ผิดพลาด ซึ่งแตกต่างจากโมเดลดั้งเดิมที่ผลักดันให้นักลงทุนทุกคนไปสู่พอร์ตโฟลิโอที่ดีที่สุดวิธีการนี้สร้างจักรวาลการลงทุนส่วนบุคคลโดยการท้อแท้การซื้อขาย“ Me-Too” และการจัดแนวเงินทุนด้วยความเข้าใจที่เป็นเอกลักษณ์ของนักลงทุน
เฟรมเวิร์กนี้วางความคิดในสองแกน: ความเชื่อมั่นและขนาดของการกำหนดผิดพลาด–
เหตุใดจึงใช้งานได้:
- ความลึกมากกว่าความกว้าง – โฟกัสทุนที่คุณมีความได้เปรียบในการให้ข้อมูลหรือวิเคราะห์
- โครงสร้างการปรับตัว – พอร์ตการลงทุนเปลี่ยนเป็นความเชื่อวิวัฒนาการ
- โล่พฤติกรรม – ปริมาณความเชื่อมั่นช่วยตอบโต้ overreaction, FOMO และ anchoring
ความเสี่ยงที่แท้จริงไม่ใช่ความผันผวน – มันเป็นความจริงที่ไม่ถูกต้อง
ความผันผวนไม่เสี่ยง ผิด – และอยู่ผิด – คือ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณล้มเหลวในการอัปเดตความเชื่อของคุณเมื่อมีหลักฐานใหม่ปรากฏขึ้น
ความเสี่ยง = f(ข้อผิดพลาดความเชื่อ×ขนาดตำแหน่ง)
แบบจำลอง BEI ระบุถึงความเสี่ยงนี้โดยกำหนดให้นักลงทุน:
- ประเมินนักบวชอย่างสม่ำเสมอ
- มุมมองการทดสอบความเครียดพร้อมหลักฐานใหม่
- ปรับการเปิดรับแสงตามความเชื่อมั่น
สรุป: ขอบเป็นของการปรับตัว
การลงทุนไม่ได้เกี่ยวกับความมั่นใจ มันเกี่ยวกับความชัดเจนภายใต้ความไม่แน่นอน กรอบ BEI นำเสนอเส้นทางสู่ความชัดเจน:
- กำหนดความเชื่อ
- อัปเดตด้วยหลักฐาน
- หาปริมาณความมั่นใจของคุณ
- จัดตำแหน่งทุนกับความเชื่อมั่น
ในการทำเช่นนั้นมันจะมีเหตุผลที่ไม่ได้มีความแม่นยำคงที่ แต่เป็นภูมิปัญญาที่ปรับตัวได้
โมเดล BEI อาจไม่ได้เสนอสมการที่เรียบร้อยของ MPT แต่มันให้วิธีการคิดอย่างชัดเจนดำเนินการอย่างเด็ดขาดและสร้างพอร์ตการลงทุนที่เจริญเติบโตไม่ได้แม้จะมีความไม่แน่นอน แต่เป็นเพราะมัน
