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本栏为中泰资管明星投资主办人谈投资逻辑、理念、策略、方法，不荐股。每周四更新
我们曾经在几篇文章中探讨过有关预测的话题，认为人们付出很多精力试图预测的问题，实际上是不可预测的。但我们也并非不可知论者，预测能力是人类与其他动物的本质区别之一，显然有很多事情是可以预测的。接下来我们把这一话题再深入一步。
通常难以预测的问题可大致归为以下两类：
一是信息过少不足以支持预测的问题。这类问题通常要求一个明确的时间点或者答案过于开放性，比如2019年7月12日上海的天气：若论明天的天气，天气预报已经很靠谱了，但问365天之后的天气确实刁难人；或问2019年7月12日上证综合指数的具体点位：若要说一个大致的区间，倒可以估一个带宽，譬如1000点到10000点之间，带的宽窄无非对应不同的置信度罢了，但要精确到小数点后两位的一个具体数值，对股神而言，也是非不愿，是不能。
二是信息过多进而掩盖了有效信息的问题。这类问题通常很适合发表后见之明的分析评论，因为可以成立的备选原因有很多，从结果倒推原因很简单，但事前的预测就很不靠谱。譬如克罗地亚对英格兰的世界杯半决赛，专业足球评论员的赛后讲解复盘可以十分精彩，但赛前猜一下胜负的话，张路老师跟我这个半球盲的准确率可能差不多，大家都是五五开。诸如球员状态、红黄牌、乌龙球、误判、临场指挥这些因素都至关重要，任何一个都无法预测。对球赛的预测，基于好恶即可，千万别太当真。预测股市的涨跌亦如此，乐观的时候就看涨，恐慌的时候就看跌。
塔勒布将具有以下特征的事件定义为黑天鹅事件：（1）具有意外性；（2）产生重大影响；（3）虽然是意外，但人的本性促使我们在事后为它的发生编造理由，并且或多或少认为他是可预测和可解释的。
关键词是意外性，次贷危机、911事件、甚至Google公司所取得的惊人成功都被塔勒布归为黑天鹅事件。
这样的划分显然充满争议。两百多年前，拉普拉斯提出了著名的拉普拉斯妖假设，成为决定论的经典表述：假设有一个智者，可以知晓宇宙中所有物质当前的位置和动量，并假设他拥有无穷大的计算能力，并知晓所有的规律，那么他就可以计算出宇宙的过去和未来。
的确，对决定论者有利的证据很多，譬如短期天气预报的准确性持续提升，预报的前瞻性也越来越强，以至于我们今天可以大体知道一周后的天气概况。随着科学的进步，所有偶然事件是否都会变得可预测呢？在技术领域的探讨已经超越我的能力圈，回到投资领域倒有一些现实的问题值得讨论，企业的长期前景可否准确预测？市场的涨跌能否精准预判？
米歇尔·渥克提出的灰犀牛概念很有教义，与黑天鹅相对，她将具有以下特征的事件定义为灰犀牛事件：（1）它同样具有重大影响；（2）它发出的信号清晰，但接受者却忽略这些信号；（3）体制纵容不作为态度，任凭事件的发生而不采取行动。
次贷危机对于深陷其中的人而言在很大程度上是可以预见的，股票市场风险的积聚也并非毫无征兆，但我们的天性在主观上纵容一些非理性行为进而忽视一些显而易见的事实，譬如：
——抵触否认的情绪，人们喜欢相信有利证据而否认不利证据，譬如将企业经营的不利迹象当作暂时扰动，将市场情绪的亢奋解释为与以往不同的全新牛市。
——视而不见的态度，低估恶性事件的可能性能够减少压力和焦虑，这一点有利于我们的身心健康，但事实不会因低估而降低可能性。
——得过且过的行为，因为采取行动避免更大灾难发生所做的微小牺牲，是无法不去顾及的；而不作为的成本和代价，自然就被忽略。
——顾此失彼的策略，我们把大量的时间和精力用在那些会对我们心理和情感造成冲击但发生概率极低的事情上，因此没能注意到那些发生概率极高、应该提早预防的事情。如果我们正在寻找的是黑天鹅，那么我们就不可能看到灰犀牛。
在投资中过于相信自己的预测能力是危险的，我们应该：
接受“我不知道”的事实，不要相信企业的利润会按我们的预期轨迹长期增长，并在这样的预期上下注，也不要相信企业的价值可以精确评估。
在少数“我知道”的事件上果断行动，在市场风险积聚的时候全身而退，在风险释放充分时果断买入，至于如何评判市场风险，仁者见仁，智者见智，但千万不要过于依赖自己预测方向的能力。
对于处在黑天鹅与灰犀牛之间模糊地带的事件则应采取策略性应对，譬如：（1）利用问题清单，审视自己的判断，对多种影响因素做到心中有数，虽然不足以预测；（2）反向思考，虽然无法预测一条准确的未来路径，但可以把接近最差的那条作为安全边际，这一方法我们在以前文章中多有论述；（3）立足长远，向后看更长的历史，有助于向前看更远的未来，别只站在当下的边际线上（这正是多数投资者每天做的）。
我们应该用更多时间处理重要而不紧急的任务，而不是把更多时间花在紧急但不重要的任务上。
费了这么多笔墨谈预测，但其实我们认为预测并不重要。越是近在眼前的事情越容易预测，但这种预测毫无意义。一份利润增长100%的成绩单，并不是投资者获利的保证，关键是你知道而别人不知道的。
聪明的投资者看的长远，但不会将获利建立在单一情景预测的基础之上。技术的进步和更勤奋的工作或许可以持续提高我们的预测能力，但由人主导的复杂商业行为或许永远无法准确预测。所幸这并不妨碍我们分享企业的收益，这正是投资的魅力所在。
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