上一章我们靠「重复」把真因子从孤例里拣了出来。但这里埋着一个魔鬼:有些假规律,也会「重复」很多年。它们在历史数据里灵得吓人,却纯属巧合。这一章,我们进这座「巧合工厂」看看它怎么量产假「为什么」,再学会怎么把它的产品一眼认出来。
超级碗指标:灵了几十年的一个笑话
先看一个真实存在、而且真的灵了几十年的「规律」。
美国的年度橄榄球总决赛叫超级碗。有人发现了一条诡异的规律:如果夺冠的是来自某一个老联盟的球队,那一年美股就涨;如果是另一个联盟的球队夺冠,那一年美股就跌。这就是大名鼎鼎的「超级碗指标」。从上世纪六十年代起,它在头二十多年里的命中率高达八成以上——比绝大多数华尔街分析师的预测都准。
现在请你摸着良心回答:一场橄榄球赛的胜负,和一整年的股市涨跌,有任何一根可以想象的因果链条把它们连起来吗?球员的触地得分,会以什么机制影响苹果公司的利润、影响利率、影响千万家企业的经营?
答案是:一根都没有。超级碗指标是一个百分之百的巧合。它命中率高,不代表它有道理——它只是运气好,而且我们的脑子(还记得第四章那台造因果机器吗?)特别乐意为这种巧合鼓掌。它后来也确实「失灵」了,因为巧合本来就没有不失灵的义务。
同一类的还有一大堆:「裙摆越短股市越牛」(裙摆理论)、某某月份魔咒、大选年规律……它们的共同点是:统计上曾经「很准」,机制上完全说不通。
巧合是怎么被批量生产出来的
你可能纳闷:哪来这么多灵验的巧合?这就要讲这座工厂的核心机器了,它叫多重比较——同时拿很多个东西去和股市对照,只要试的次数够多,纯靠运气也一定能撞上几个「看起来很准」的。
打个比方。让一个人连抛10次硬币全是正面,几乎不可能(大约千分之一)。但你要是找来一千个人同时抛,那么「有某个人抛出10连正」几乎是必然的。事后你把那个人单独拎出来,惊呼「神了!他有特异功能!」——你忘了背后还站着999个失败的人。
市场里有成千上万个可以拿来对照的变量:天气、球赛、行星位置、某国黄油产量……你(或者一台不知疲倦的电脑)把它们统统和股市比一遍,其中必然有一些,纯粹因为巧合,和股市的历史走势严丝合缝。超级碗只是那个「抛出10连正」的幸运儿,被人从沉默的失败者堆里挑出来当了明星。
有个经典的玩笑最能说明问题:一位研究者半开玩笑地演示过,孟加拉国的黄油产量,能「解释」美国标普500指数几十年走势的一大半;再拼上美国的奶酪产量和绵羊数量,拟合度高得吓人。当然,黄油和股市之间没有任何因果——它只是被从海量变量里翻出来的、又一个严丝合缝的巧合。这种「数字上高度同步、现实中毫无因果」的关系,叫伪相关。
更隐蔽的坑:把模型喂得太饱
多重比较还有个孪生兄弟,叫过度拟合——给一个模型装上足够多的旋钮,它就能把任何一段历史数据拟合得完美无缺,可一旦拿去预测未来,立刻现形。
这就像给一件衣服,照着某个人昨天的身材,一针一线缝到严丝合缝——每一道褶子都对上了。你惊叹「太合身了!」。可这件衣服只对「昨天的那个人」合身,换个人、换一天,处处别扭。一个把过去每个坑都精确绕过的选股公式,通常不是抓住了规律,而是把过去的噪音也当成规律,一并缝进去了。
那,怎么把真机制和假巧合分开?
这才是本章的重点。麻烦在于:在历史数据里,超级碗指标和一个真因子,可以长得一模一样——都是一条漂亮的、很准的曲线。光看回测(拿历史数据检验),你分不出真假。要分开它们,得靠回测之外的四个追问:
- 先有机制,还是先有规律?你是先想明白一个说得通的因果道理、再去数据里验证它;还是先在数据里瞎撞出一条曲线、再回头给它编一个故事?前者可信,后者高度可疑。超级碗属于后者——先有巧合,再硬凑理由。
- 它到底试了多少次?一条「二十分之一概率才出现」的规律,如果是从一百条里挑出来的,那它出现纯属必然,毫无意义。永远要问:为了找到这个'发现',背后一共试了多少个没成的?
- 换一批没用过的数据,它还灵吗?这叫样本外检验——拿你当初没有用来找规律的数据(别的年份、别的国家、发现之后的新数据)去考它。真机制多半扛得住,巧合大概率当场露馅。
- 有没有一根能讲清的因果链,且这钱为什么没被人赚光?真「为什么」得能说清它靠什么机制赚钱,以及为什么这机制没被聪明钱迅速抹平(比如它对应着一份真实风险)。说不清机制的,基本是巧合。
这四问串起来其实就是第二章那把尺子的实战版。它给你的最终判断力是:
一条规律「在历史上很准」,本身几乎不构成任何证据——因为巧合工厂能量产一大堆「历史上很准」的废话。真正的分水岭,从来不是它过去灵不灵,而是:它背后有没有事前就成立的机制,以及,它在没被你挑拣过的新数据上还灵不灵。
好。到这里,我们已经能识别真因子、也能戳穿假巧合了。但还有一个更根本的问题没回答:就算一个机制是真的,凭什么你能靠它赚到钱?每一笔你赚的钱,都得有另一个人在对面亏。那个人是谁,他为什么心甘情愿地亏给你?想不清这个,再真的「为什么」也落不进你口袋。下一章,我们去市场的另一边看看。