華商基金：尋找統計學與主觀分析的優雅結合
《華商好基會》專欄文章第81期
導語：
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正文：
上期講到，統計學和主觀分析在側重“變與不變”方面互為對立面，統計學善于歸納不變的歷史周期規律，而主觀分析善于推演缺乏歷史參照的新興趨勢。但對于如何在投資決策時實現兩者的互補統一，實操中必然面臨諸多細節問題。今天就來聊一聊，有哪些細節是在將統計學與主觀分析結合過程中值得思考的。
是否看清本質
專注于主觀分析的投資者常常詬病統計學規律過于“老套”，認為市場總在不斷出現新變化，進而導致舊有的統計規律失效。聽著似乎很有道理，但其實在很多時候，或許變的只是表面，而底層邏輯未變。
以人類文明演進為例，雖然這是一個在創新驅動下不斷自我革新的過程，但支撐這種革新的底層邏輯或許從未改變，底層技術源自不變的自然科學規律，激發人類探索利用這些規律的底層精神則源自不變的人性規律。
類比到證券市場，可以看到，不同市場階段的表層邏輯雖有不同，比如2020年的重要線索是突發新冠疫情，而2008年的重要線索是突發次貸危機，但在更深入地審視這些表層因素的底層邏輯后，其實也有一些不變的規律。比如在微觀成交方面，都可能呈現量在價先的市場規律，而在宏觀資金方面，都可能呈現信心（比如以企業和居民中長期投資計劃來衡量）在價先的市場規律。
因此，如果基于統計學和合理邏輯找到這些不變的底層因素，或許就可以不必糾結于那些不斷變化的表層因素。但如果找到的統計規律歸納僅是一些非底層因素，則需要更加重視對未來規律會否生變的主觀判斷。
是否數據充足
上述偏重統計學的底層邏輯歸因 *** 離不開一個基本要素，那就是數據。
說到數據，很容易聯想到近些年熱門的“數字經濟”，該概念的重要特征之一就是把數據作為提高生產效率的關鍵生產要素。但可能現實中并非所有領域都有豐富的數據積累，比如具體到細分證券市場，國內REITs市場的指數起點是2021年10月，在對該市場做統計學歸因分析時，可供參考的季頻財報數據點僅有11個，可供參考的月頻經濟數據樣本點也僅有34個。在這種背景下，統計學的弱點就會顯現，數據點過少會導致統計結果隨機性過高。
同樣的缺陷也存在于基金研究領域，舉個例子，如果“影響基金業績的主要因素是基金經理”這一假設成立，那么基于目前市場的基金經理平均投資年限、許多基金經理的歷史持倉數據點可能并不比REITs市場的財報數據點多多少。在這種情形下，主觀分析的重要性就會凸顯，比如調研交流可能會比基金持倉分析更加重要。
是否感受豐富
對于特別宏觀和特別微觀的領域，人的直觀感受往往比較欠缺，比如我們普通人很難直觀理解雙縫干涉實驗的神奇微觀結果或者相對論關于時間受引力影響的神奇宏觀理論。（注：雙縫干涉實驗是量子力學中一種演示光子或電子等微觀物體的波動性與粒子性的實驗。）
類比到證券市場，當我們討論宏觀經濟對市場走勢的影響時，主觀分析的局限性可能會比較明顯。但在一些有豐富直觀感受的領域，比如對具體上市公司的產品或具體基金經理的特點，主觀分析或許會更勝一籌。
本期總結
以上便是對如何將主觀分析與統計學優雅結合的一些思考，基本原則是不應把兩者對立開來，既要避免主觀偏見，也不執迷于“量化圣杯”。（注：“圣杯”往往隱喻一些終極成功和完美策略）
同樣的思路也適用于生活中的方方面面，當人們對某一類事物抱有絕對的褒揚或貶抑想法時，反而應當提醒自己是否可以站在更高維度上重新思考對該事物的理解。
本文來自華商基金資產配置部研究員李健。
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