某位基金经理，非常善于忽悠。

第一周他寄10000封信，预言甲股票的涨跌。其中5000封说涨，5000封说跌。

第二周，这位基金经理向其中说对的5000人再寄一封信，其中2500封说乙股票涨，2500封说乙股票跌。

第三周他再向说对的2500人发短信，其中1250封说丙股票会涨，1250封说丙股票会跌。

最后有1250人，发现这位基金经理连续3次说对了，简直太了不起了。其中有500人真的把钱交给他投资了。当然，如果赚钱是要分成的。

基金经理拿到钱后会做什么呢？他会给这500个不同的账户各买一只股票，尽量让这些股票各不相同。一段时间过后，股票有的涨，有的跌。

如果一个人的账户买了一只涨的股票，他对基金经理就会更加信赖，甚至还会追加投资。

假如碰到一个大牛市，大部分时间里大部分股票上涨概率大大超过下跌。因此，基金经理的这种模式是非常有“钱”途的。

假如来了个大熊市，大部分股票在大部分时间下跌超过上涨，基金经理也不用负责。

这可能就是你所相信的专家预测。

在现实中，我们从网络上、从新闻媒体中可以看到很多专家在做各种金融投资预测，对于牛熊市、个股股价、房价走势、经济增长等各种金融和经济问题做出判断和预测，并且有理有据，看起来很高深的样子。那么，这些专家的预测靠谱么？

虽然专家的预测不会像故事中“基金经理”那么荒唐，但是也不是很可靠。留心一下就会发现，专家们在不同时间会做出不同的预测，而在市场明晰的时候，他们又会挑选自己之前做出过的正确的判断，而有意或者无意忽略那些错误的预测，以此来证明自己高于常人的预判力。更多的时候，专家会给出一些模棱两可的建议，比如“按照目前的趋势，股市将维持上涨，但是也不排除一些意外因素带来干扰。”这种谨慎的乐观，其实是一种两边下注。当然，有时候专家的预测确实很准确，甚至连续几次给你带来帮助，但是从长期来看，专家的预测常常是失灵的，道理很简单，如果真的持续有效，市场上大多数人就是赚钱的了。

“股神”巴菲特，他所做的各种成功投资也为人们津津乐道。那么，巴菲特对市场预测的态度是什么呢？一般来说市场预测的目的，是预测出市场的波动，进而控制风险战胜市场。而巴菲特认为，预测市场不但愚蠢而且危险。

巴菲特在1957年至今的致股东信中，多次谈到了他对市场预测的态度。

“我无意于预测股票市场，我主要的精力是寻找被低估的证券。”（1958年）

“我们认为去测量大盘的波动情况并试图预测其未来走势的做法，在长期而言是很愚蠢的做法。”（1963年）

“我们深信对股票或债券价格所做的短期预测根本是没有用的。预测这件事或许能够让你更了解预测者本身，但对于了解未来却是一点帮助也没有。”（1980年）

专家的预测精度确实要高于普通人，但是我们也应该注意这样一句话——“一旦有了一定的基本知识，那么更深的行业知识对于提高预测的准确率没有任何帮助”。反而很多时候，通过寻找统计学特征，我们可以更好地做投资。

诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼曾经指出：“人类在处理复杂信息时呈现出不可救药的不一致。当人们被要求就同一问题做出多次判断时，他们经常会给出不同的答案。”越来越多的研究表明，在面对复杂问题时，一个简单的公式或者系统往往比人类，甚至是专家的判断要可靠的多。

普林斯顿大学计量经济学家奥利·阿什菲尔特教授通过天气的三个特征：夏季生长期的平均温度、丰收期的降水量以及上一个冬季的降水量——来预测葡萄酒的价格。他研究了1952至1980年期间波尔多地区的气象资料，对照拍卖行的波尔多葡萄酒价格曲线，利用计量经济学上的横截面数据回归分析法，推导出一条葡萄酒品质公式：

葡萄酒品质=12.145+0.00117×冬季降水量+0.0614×生长期平均气温-0.00386×采收期降水量

这是一个非常奇妙的公式，投资者把任何产区、任何年份的气象数据代入这个公式，都能推算出该产区该年份的葡萄酒品质，品尝期酒不再是一种必要行为。这个公式有多灵验呢？阿什菲尔特曾在1989年的波尔多葡萄酒刚转入橡木桶不久，就成功地推算出1989年的品质超过1961年；1990年的葡萄采收不久，阿什菲尔特又算出1990年的波尔多超过1989年。

1952年马克威兹发表了一篇题为《投资组合选择》的论文，该理论框架主要思想是将方差用于量化风险，并以此为基础建立风险—收益分析框架，成为现代投资组合理论的开山之作。

近年来，传统的MBA不再是华尔街的宠儿，有统计背景、数理能力强的人才反而变得十分抢手。华尔街取才原则的转向，也从侧面反映了金融投资的未来潮流。随着大数据时代的到来，数字已成为传递信息最直接的载体，大量的数学与统计工具将在分析研究中发挥不可或缺的重要影响。

统计学的基础，就是根据以往发生的情况，来推断下一波事件发生的规律。而这些适用于任何领域并逐渐成为发展的基石，股票市场也不例外。我们知道A股市场经过26年的“新陈代谢”，到2016年12月一共有3000余只股票参与交易，从样本数量及时间长度上来看，都出现了统计学意义。而对于个股来说，不管从短线还是中长线角度出发，只要交易都会有概率的问题。

投资者应该努力掌握一点统计学知识，逐步建立自己的交易系统，最终符合统计学的要求，形成统计学的优势。当你做到了这一点，你就会发现自己已经具有了独特的投资优势：你的心理状态将会非常稳定，因为在配置一个股票的时候，你就已经知道，你要面对统计学上的结果，不论是有4个股半年内下跌超过20%的冲击，还是一个股一日内涨过20%的喜悦，都能坦然面对。更重要的是，你将学会用统计学的视角来思考和尝试更多的胜率，比如在同样的条件下，低估值的市场，长期收益率更高；稳定分红回购+业绩增长的股票，业务真实性高，胜率高等。