股票投资的大智慧pdf

图书网 2017年10月19日13:49:3832.4K
摘要

如果你厌倦了密密麻麻的数字和难以捉摸的K线图,如果你想获得真正的投资智慧,这《股票投资的大智慧》不容错过!《股票投资的大智慧》将向你展示著名的投资格栅理论。这一理论由伯克希尔·哈撒韦公司副主席、沃伦 巴菲特的黄金拍档查理·芒格提出,受到投资界的极力推崇。

股票投资的大智慧 作者:(美)罗伯特 G. 汉格斯特龙

股票投资的大智慧 出版社:中国青年出版社

股票投资的大智慧  内容简介

作者罗伯特G.汉格斯特龙将带领你经历一次前所未有的学习投资的旅程,这次旅程没有图表、没有数字,而是从牛顿、达尔文到巴菲特,从物理学、生物学到金融投资学,使你一路领悟不同学科知识中贯穿的大智慧,领悟投资的格栅理论。

如果你厌倦了密密麻麻的数字和难以捉摸的K线图,如果你想获得真正的投资智慧,这《股票投资的大智慧》不容错过!“横看成岭侧成峰,只缘身在此山中”,面对难以预测的股市,面对难以把握的股价,让我们不妨从股票投资中跳出来,用投资的格栅理论,用更宽广的视野,用一种大智慧来看待投资,收获的也许不仅仅是投资的成功,还有更从容的人生!

股票投资的大智慧 目录

前言

第1章 思维模式格栅

第2章 物理学:平衡的学问

第3章 生物学:新物种的起源

第4章 社会科学:蚂蚁、雪崩和复杂系统

第5章 心理学搬市的心灵

第6章 哲学搬资的实用主义观点

第7章 文学:为思而学

第8章 决策

注释

致谢

股票投资的大智慧 精彩文摘

1994年4月,在南加州大学的马歇尔商学院,吉尔福德·巴波科克博士(Dr.Guilford Babcock)的学生投资研讨会上,学生们得到了很少有的待遇:他们从一个人身上获取了很多知识,而此人关于财富的思想被人们视为无价之宝。

查理·芒格——那个在投资界鼎鼎有名的查理,是伯克希尔?哈撒韦公司的副主席,该公司是由世界上最有名的投资家沃伦?巴菲特控股的。查理以前是个律师,还是巴菲特的搭档、朋友和助手。他注意巴菲特说的每一句话。

查理 芒格是隐藏在巴菲特锋芒之下的智者。当然这不是巴菲特的错。查理只是喜欢保持低调而已。除了在南加州大学的那一次以及在伯克希尔 哈撒韦公司年会之外,他总是刻意地不多说话,而是让巴菲特来回答股东的问题。但是,偶尔,查理会补充点什么。当他说话的时候,股东们都全神贯注地聆听,生怕自己漏了一字一句。

4月那天,在巴波科克博士的教室里,气氛也是一样的。学生们知道他们是在听谁说话,他们也希望能通过这位投资专家的意见从投资中获利。然而他们得到的却是更有价值的东西。

一开始,查理就俏皮地说他要给听众们变个戏法。他没有谈论股市,而是说“挑选股票是一种智慧,是艺术的分支”。在接下去的一个半小时里,他告诉学生们去拓宽关于股市、金融和经济的视野,别把它们看成是独立的学科,而应该把它们看成一个更大的知识体系,这个知识体系还包括心理学、工程学、数学、物理学和人类学。

他提出:在这个宽阔的视野里,各个学科互相交缠,并且在这个过程中发展。在各个学科里人们会形成思维模式,这是进行综合性理解的关键。拥有这种大视角的人将会获得处世的大智慧,而没有这一思维模式的人,即使在股市上取得成功,也只不过是一时侥幸罢了。

在开车回家的路上,查理把这种互相交叉的思维模式比喻成思维模式格栅。“你必须在头脑里有思维模式,”他解释道,“然后你要把你的经验——所有间接和直接的经验排列到模式格栅里去。”就这样,“格栅”这个词马上就成了投资界的一个术语,也成了芒格投资理论的标志。

这是查理经常提到的主题。例如,在伯克希尔·哈撒韦公司的年会上,他在补充巴菲特的回答时,很频繁地引用最近所读的书上的话。通常这些话看起来和投资都没有直接联系,但是经过查理的解释后,马上就变得和投资有关了。这并不是说巴菲特的回答不完整。事实上巴菲特回答得相当全面。只是当查理把巴菲特的观点和其他学科的类似观点联系起来后,人们才会更好地理解这些观点。

查理对其他学科的关心带有一定的目的性。他相信:在相互独立的学科中形成思维模式,从而建立起思维模式格栅,这是投资获得成功的强有力方式。当其他学科的观点得出相同结论时,投资更有可能是正确的。这是最好的回报——大视角使我们成为更好的投资者。效果是很明显的,但是,它还带来了很重要的东西。那些试图理解各学科之间联系的人将获得处世的大智慧。这不仅会让我们成为更好的投资者,还会让我们成为更好的领导者、更好的公民、更好的父母、更好的伴侣和朋友。

人们怎样才能获得处世的大智慧呢?简单地说,这是一个发展的过程:首先,学习各个领域的重要概念——这就是模式;其次,试着认识它们之间的相同点。前者关系到你的教育,后者则是学习思考和辨别的问题。

学习各个学科的知识看起来是个不可能完成的任务。幸运的是,你不必成为每个领域的专家。你只需要学习最基础的东西——查理管这叫做大思想,好好地学习这些直到想用的时候能顺手拈来。我试图使本书接下来的章节成为你自我教育的起点。每一章都涉及了一个具体的学科如物理学、生物学、社会科学、心理学、哲学和文学,它们都将构成思维格栅。当然,在这个智力探索的过程中,还可以利用其他资源。

我经常能听到一种反驳的声音:经过几个世纪的发展,这难道不是大学教育应该为我们做的事情吗?当然是。绝大多数教育家会告诉你:以文科为基础的一系列课程是培养高素质人才的最好的也可能是唯一的方式。理论上,几乎没有人会提出异议。但是,实际上,我们置身于一个在学术上强调“专”而不是“博”的社会。

这是不可理喻的。因为学生和家长为大学教育买单,所以他们希望这种投资通过毕业后找到好工作的方式即刻见效。他们知道大多数公司的招聘者希望雇员掌握专业知识,这样他们能够立即为公司做出具体的贡献。不难想象,如今大多数学生都面对着这种就业压力,所以他们不愿意接受广泛的文科类教育,而偏爱专业课。

在历史上的某个时期,有一种完美的模式,我们可以接受很好的教育。可能我们应该更加注意这点了。

在1749年的夏天,《宾夕法尼亚报》(Pennsylvania Gazette)的订户随报收到发行人本杰明·富兰克林(Benjamin Franklin)写的一本小册子。这就是《宾夕法尼亚青年人的教育问题提议》(Prosals Relating to the Education of you in Pcnnsylvania),他认为这本小册子是“警示之书”,他说“宾夕法尼亚的青年没有大学”。康涅狄克州和马塞诸州的年轻人已经有了耶鲁大学和哈佛大学,维吉尼亚州有威廉玛丽学院,新泽西有新泽西大学(后更名为普林斯顿大学)。但是费城作为殖民时期最大、最富有的城市,被称为“美国的雅典”,却没有高等教育机构。富兰克林在这本小册子里解释了他的主张,提出建立费城公共学院。

在那个时代,富兰克林的观点很独特。哈佛、耶鲁、普林斯顿和威廉玛丽大学的课程都强调传统学科,而不是有利于年轻人工作的实用学科。富兰克林希望费城公共学院不仅要强调经典学科(富兰克林称之为“装饰学科”)领域,也要重视实用课程。“对于他们的学习来说,”他写道,“如果能教给他们所有实用课程和经典课程就好了。但是他们的时间是有限的。所以我建议他们根据想要从事的职业学习最实用的和最经典的课程。”

富兰克林的费城公共学院就是现在的宾夕法尼亚大学。文理学院院长理查德.比曼(Richard Beeman)博士描述了富兰克林的成就。“本杰明·富兰克林首次提出了现代课程安排,”他解释道,“时间安排是完美的。”18世纪数学和科学的新发现扩充着世界知识库,而那些经典课程如希腊语、拉丁语和神学不能够解释这些新的知识。富兰克林建议学院教授这些新知识,还推荐学生去获得在职业和公共服务上取得成功所必需的技能,那些技能包括写、画、说、算等等。富兰克林说,一旦学生掌握了这些基本技能,他们就会积极获取知识。

富兰克林写道:“几乎所有有用的知识都能通过阅读历史学到。”但是,他说的“历史”并不同于我们说的“历史”这一学科;富兰克林所说的“历史”包括所有有意义、有价值的东西。他鼓励年轻人去读历史,实际上是要他们学习哲学、逻辑学、数学、宗教、政府、法律、化学、生物学、卫生学、农学、物理学和外语。有些人质疑这样沉重的负担是否有必要,富兰克林的回复是:这不是学习负担,而是礼物。他说,如果你读了宇宙历史,“这会给你一个关于人类的整体概念”。

“本杰明 富兰克林是文科教育的创始者,”比曼指出,“他在培养一种思维习惯。费城学院是终生学习的平台。当然,富兰克林是完美的榜样。他思想开明,才智得到充分的运用。作为一位教育家,他是我崇拜的英雄。”

比曼继续说道:“本杰明 富兰克林作为教育家所取得的成功是以三条著名的原则为基础的。首先,学生必须掌握基本技能体系:阅读、书写、计算、体格教育和公开发言。然后引导学生学习知识实体。最后,学生通过发现知识实体之间的联系来培养自己的思维习惯。”

在富兰克林提出建议后的250年内,美国教育家一直在争论培养年轻人的最好方法是什么,学院管理层一直在调整教学计划以吸引最好的学生。对现行教育体系的批评依然存在,很多批评看起来很有道理,但是尽管有着这样那样的不足,现行的教育体系在培养学生的技能和传授知识方面——富兰克林原则的前两条,还是做得不错。我们缺乏的是第三条原则:联系不同知识实体的“思维习惯”。

我们可以改变这一点。尽管我们的正式学习阶段已经过去了,但可以自己去寻找不同领域的知识联系,这些知识的交叉点会使你真正地理解投资。

我们很容易看出:用比曼教授的话来说,培养“思维习惯”是获得查理?芒格所说的“大智慧”的关键。但是看出是一回事,行动又是另外一回事。对于我们来说,这是违背本意的。在把很多年时间花费在学习一门专业之后,现在又被要求学习别的东西。我们不应该局限在狭窄的范围——我们所学的专业里,而该跳出栅栏去看看另一面有什么。

对于投资者来说,这种努力能带来巨大的收益。当你允许自己的视野扩大时,你会观察到其他领域的相同点,从而形成思维模式。然后,一个概念会被另一个概念强化,如此这般,你会发现自己已经在正确的轨道上了。这一切的关键是找到想法之间的联系。幸运的是,人脑就是这样工作的。

1895年,一位名叫爱德华?桑代克(Edward Thorndike)的青年毕业生在哈佛大学心理学家和哲学家威廉 詹姆斯(William James)的指导下开始研究动物行为。我们将在本书的另一章里看到詹姆斯的名字;现在我们感兴趣的是桑代克的研究——人和动物的学识是怎样得来的。桑代克首次提出刺激一反应模式,在这种模式下,当联想一联系形成的时候,学问就形成了。

桑代克在哥伦比亚大学继续他的研究,在那里他和罗伯特S.伍德沃斯(Robert S.Woodworth)密切合作。他们一起调查了学问的转化进程。他们在1901年发表的论文中提出:某个领域的学识会对其他领域的学习有帮助;而且,他们认为,只有在原领域和新领域有相似要素的时候,学识才会转化。这就是说,如果我们懂得A,而且发现B和A有某些地方相似,那么我们就会理解B了。这种观点认为,学习新知识和个人学习能力没多大关系,而是和共同知识点的存在有很大关系。

爱德华 桑代克的理论基础是同时代认知科学的核心——“联结主义”理论。(认知科学研究大脑如何运转,也就是研究我们如何思考、学习、推理、记忆、决策。)联结主义建立在桑代克的刺激一反应模式研究基础上,联结主义认为学习是一个不断尝试和犯错误的过程,在这个过程中,对新刺激起反应实际上是改变脑细胞之间的神经连接。也就是说,当人们认出熟悉模式和适应新信息的时候,学习过程影响了神经元之间的突触连接。大脑能使相关信息连接成链,而且把学到的东西转化成相似的情形;所以,一个人才智的高低可以看成他所掌握的联结的多少。

最近,商业领袖和科学家都非常重视联结主义,因为它是强大的新信息技术系统——“人工神经网络”的核心。用传统电脑技术可以复制大脑活动,而人工神经网络则试图比传统技术更好地复制大脑活动。

在大脑里,成群的神经元一起活动,这叫做网络,每个网络里都有上千个互相联结的神经元。所以我们可以认为大脑是神经网络的集合体。相应地,人工神经网络是指电脑模仿大脑的基本结构:它由几百个处理器(类似于神经元)组成,处理器之间互相联结成一个复杂的网络。(奇怪的是,单个神经元的处理速度比芯片慢得多,但是由无数速度慢的神经元联结组成的大脑却是非常高效的。)

神经网络的强大功能使它不同于传统的电脑,它可以调节处理器之间联结点的重量,就像调节神经突触一样,这样就能使神经网络变得更轻巧、更坚固,甚至能重新联结以完成不同的任务。神经网络可以学习。就像人脑一样,它可以认识复杂的模式,将新信息归类到思维模式中去,然后从新资料中得到联系。

我们来看看这种新技术的商业价值。这有几个例子:婴儿食品生产厂商用这种技术来管理活牛期货交易。软饮料灌注机用“电子鼻”来捕捉和分析异味。信用卡公司用它来识别伪造签名、通过发现消费习惯的偏离来识别欺诈行为。抵押保险员用它来预估信用度。航空公司用它来预测航班需求。有一家公司用它来决定乘客最想要什么软饮料。邮政服务部门用神经网络来识别潦草字迹。气象局用它们来做

天气预报。电脑公司用它们来开发识别手写的软件,这样可以有利于发送传真,以及识别画在鸡尾酒会餐巾上的工程图。

构建思维模式格栅是一种创新思维,对于许多外行人来说,这是很难理解的。幸运的是,这里有一张地图能帮助你轻松地理解和掌握这个方法。

位于新墨西哥的圣塔菲研究所是一个多学科的研究教育机构,在那里,物理学家、生物学家、数学家、计算机科学家、心理学家和经济学家一起研究复杂的问题。这些科学家想要理解和预测免疫系统、中枢神经系统、生态系统和经济系统,他们对创新思维很感兴趣。

密歇根大学的约翰H.霍兰(John H.Holland)是心理学和工程计算机科学的专家,他是圣塔菲研究所的常客,在那里他极力宣传创新思维。霍兰说,创新思维要求我们掌握两个重要步骤。首先,理解基本知识;其次,注意隐喻的使用。

你会发现这里的第一个步骤就是查理?芒格所说的获取大智慧的第一部分。连接各种思维模式并从中受益,它的前提条件是你必须对格栅中的每种思维模式有个基本的理解。如果你不知道每种思维模式如何工作,不知道它描述的现象是什么,那么你就不可能从中受益。要记住,你不必成为每个思维模式的专家,你只需要懂得最基本的东西就可以了。

第二步,寻找隐喻。这看起来似乎很奇怪,它甚至让你想起了九年级的英语课。简单地说,隐喻就是用不平常的非文字语言来表达自己的意思。当我们说“工作真是个活地狱”,我们并不是说自己天天呆在地狱里,而是说在办公室里很难受。

……

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评论:3   其中:访客  2   博主  1
    • 乌鲁木
      乌鲁木 0

      看看

      • jasonjd
        jasonjd 5

        以前听说过这个理论,但没仔细学习过!