上一篇：哲学家和数学家勾搭，成了最赚钱的组合（一）

 不可证伪的理论全都是耍流氓

他（爱德华·索普，详情可见上文）在数学上破解了赌场，又在数学上破解了金融，他觉得这事差不多了，他就又回去研究数学了。我曾经一度以为，一个正预期的系统，就是高胜率加上凯利公式有无穷无尽的利润，当年我也试过。但这其实背后有个重大问题。

 

跟大家一样，在刚接触投机的时候我接触了很多神一般的系统，什么波浪理论、加恩、威廉姆斯等，因为我对它比较好奇，重新自己学了一下混沌数学，得出的结论是混沌交易系统跟混沌数学没有一毛钱关系，神一般的技术分析有很多。我自己系统认真地学习了一下哲学，我发现有一个概念大家一定要有就是可证伪性，我刚才看一个很着名的东西叫“卡尔萨根车库里的龙”，这个是在哲学史上很着名的一个例子。

 

卡尔·萨根宣布，现在我家的车库里面有一条会喷火的飞龙，你信不信？我肯定不信，我们就说那打开车库大门给我们瞧瞧，我还没看见过龙，好想看一看。非常遗憾，这条龙是隐性的，就算打开大门你也看不到，然后他又补充说，事实上这条龙只有我看得到。这个故事大家已经很熟悉了，你不是说它会喷火吗？不好意思，喷火是冷的，所以你让它喷火的话，你还是感受不到，虽然如此我这条龙真的存在，隐身的。我往车库里面喷漆，这条龙都现身了，对吗？他说，不好意思，非常抱歉，我这条龙是不沾油漆的，所以你还是看不见它，他还补充了一句，不过相信我，它真的存在。大家做投机的应该很熟悉。

 

卡尔萨根

最狠的是罗素，他把这种不可证伪的理论用一个比喻批判得淋漓尽致，他说如果我说在火星跟地球轨道飞着一只瓷质茶壶，它不是铜，它不是硒，它是瓷的，因为茶壶的体积实在太小，最强大的望远镜也观察不到它，所以没有人可以否认我的主张，没有人能够否认我。它太小了，看不见，你不能说它不存在，对吧？你要让我证明它的存在，不好意思，没办法，你要否认我也是没有办法的。这跟市场上那些神理论是一样的，它没有办法证明它的有效性，你说它错我也没办法证明，这些理论通通称为“不可证伪的理论”。我的观点就是不可证伪的理论全都是耍流氓，没有任何意义，虽然它看上去很厉害，这跟拉尔·萨根的龙其实是一个意思。

 

市面上有很多这样的东西，暗含黄金12宫的变化，走势是天人合一的外在表现，信的人很多，天地大道循环往复的表现，然后就扯一堆古籍出来。不巧的是我研究过古籍，通常说法都是毫无道理，所以不可证明的理论全部都是耍流氓。在吃过很多暗亏之后，我有仔细去研究过他们这些理论的技术，基本上都是扯淡的，更不要说他从理论出来的那些具体的操作方法。

 

 系统的科学进行证伪研究

我后来就被他们激怒了，市场上有没有可证伪的技术分析手段呢？有的，我学计算机的处理信息还是可以的，我就把所有可供统计的据有可证伪性的技术指标全部考虑在内，那个时候我疯狂地搜索所有的技术分析指标，但凡看见的都把它抠下来。然后就用可证伪性去判别它，它这个东西是纯粹说说的，还是真的可以证明是对是错的，如果可以证明是对是错的，我一个都不放过，都放到数据里面去。写了很久很久时间的程序，然后把它所有的基础指标方法全都进行了一个回测和验证，我获得了短暂的好成绩。

 

把所有可供证伪的基础分析体系全部进行数学规划，数学规划什么意思呢？比如说我手上有若干资源，要怎么把它利用到最大化，其实没学过数学就凭经验自己操作，其实在运筹学上已经是有定论的，通过一系列运筹学的数学规划公式，我可以把手上的资源达到效率的最大化，我就把所有可用的在历史上表现至少超过50%的技术分析，前都进行了运筹学上的规划，我得出了这么一个系统。我能找到的还算靠谱的历史价格我全把它进行了回测，你们也不用把它跟市面上的任何交易系统进行对比，因为如果回测的话没有人可以比它做得好，就像利用凯利公式，没有任何一个资金分配方案可以超过凯利公式一样，运筹学里面的线性规划是可以在数学上严格证明最好的一种资源分配方式。

 

对于这类资金我们有个术语叫“单调上涨”，它很单调，当初我用这个东西做出来的型就是这样的。这个表格的变化主要在于它的上限一直在被突破，就是把市面上所有的可证伪的技术指标进行信息规划。按照资金的规模，我没有使用凯利公司这个系统，为什么？因为我回测的时候使用凯利公式的话，资金后来突破了软件能够承受的上限。之后实盘运行这个交易系统的时候，虽然还是赚钱了，但出现了历史上不可能存在的大幅度回撤。这个是该系统不应该出现的情况。我反复反思了这个系统到底出了什么问题？我用了哪些前提假设？

 

我在想我利用了一些什么假设，我只假设了一件事情，就是技术指标是有用的，这是我唯一的假设，既然在这个假设之后所有的步骤都没有出错，我开始动摇了它最初的信念。我利用了一个神经元网络的算法，这个算法在理论上可以逼近任意一个函数，什么意思？

 

如果某一样东西是由变量ABCD引起的话，那ABCD的关系怎么存在，我不需要知道实际的方法，我只要把它扔到算法里面去，我就可以获得函数。如果结果R是ABCDE任何一个因素引起的，那它的关系，以前科学家做实验是这样的，比如说牛顿力学的实验，我给它一个两牛顿的力，然后摩擦系数是多少，它能跑多远，大家来猜这个力跟速度跟质量之间的关系。每个人猜的方法都不一样，你猜出来的函数大家再去做实验，再去验证，当初做科学实验和科学研究都是这样，现在不一样了，你把实验数据扔进去，网络自己就可以出来，我就在想技术分析不会彻底没道理吧，然后就把所有的技术分析数据全都给它，让它跟未来的价格去神经元网络里面把关系给我逮出来，也进行了大量艰苦卓越的编程工作。

 

结果令人非常震惊，过去的价格对未来没有任何一丝影响，这个话对于做技术分析的人来说，对当初的我来说是振聋发聩的，你用过去的价格去猜测未来的价格，是所有技术指标的前提下，无论这个技术指标是可证的或是不可证的，它所有的前提、假设、认证几乎是不言自明的意思，就是告诉你过去的价格对未来没有指导意义。但是通过神经元网络的遍历筛选，我得出的结论是它没有关系，我的世界观就崩塌了。

 

我就在想一个问题，是技术指标的神奇组合还没有找到呢，还是历史经验归纳本身就天生不足，因为所有的技术指标都是历史经验归纳。我把我的假设再一层一层往下推，到底是技术指标本身有问题呢，还是历史经验归纳不正确，这就不是数学上的问题，我还是去学习了一段时间的哲学。

 

演绎法与归纳法的区别，先简单地介绍一下，每个人都会死，这是一个真命题，苏格拉底是人，我们能推出苏格拉底必然会死，这是什么？这是演绎法。通过事实跟事实获得事实，这是演绎法。什么叫归纳法呢？盒子里面一共有6个鸡蛋，前5个鸡蛋都臭掉了，那剩下那个鸡蛋也是臭的，这就是归纳法。所有的技术分析利用过去的价格去猜测未来的价格，都是前5个鸡蛋是臭的，我猜测后面一个鸡蛋是臭的，都是属于历史归纳法。

 

我们过去看到的所有天鹅都是白色的，我们归纳出来的结论是什么？天鹅就应该是白色的，它暗含了一个什么道理呢？未来我们见到的天鹅也必然是白色的，这一点大家不要嘲笑，因为在发现澳大利亚之前，欧洲人普遍认为天鹅就应该是白色的，黑天鹅什么意思？现在形容极端事件，过去黑天鹅就是嘲笑人的意思，说黑天鹅就是不存在的东西。英语单词里面黑天鹅之前的含义就是压根不存在的东西，一直到澳大利亚发现真的有黑颜色的天鹅，全欧洲人的三观都被刷新了。说明了什么问题呢？演绎法从真命题出发，归纳法从历史现象出发，它们是根本对立的两种思维方式。

 

再举一个例子，大家知道感恩节吃火鸡，感恩节前的每一天我们都在早上9点钟喂养火鸡，火鸡感到很幸福，因为有人愿意一直养它，知道感恩节的那一天，所有的历史经验都化为乌有，它被宰了，跟所有的历史经验都不一样。爱德华·约翰·史密斯曾经号称平安船长，他的年薪过百万，那时候年薪过百万是不得了的事情。有些乘客他不看航班，他就看是不是这个船长，是这个船长我就坐，不是这个船长我就不坐，因为这个船长曾经非常厉害，军舰和军舰相撞之后他开着被撞的军舰安全回去了，大家知道其实他就是的泰坦尼克号的船长。

 

按照历史经验，火鸡每天都有人投喂一直到感恩节那一天，船长直到他死那一天，所有的历史经验都完蛋了。归纳法依赖于历史现象的集合，但没有人能保证未来的现象在过去现象的集合中，这很深刻，大家体会一下，唯一没有例外的事情就是永远有例外，例外之所以是例外，就是因为它没出现过，否则它就不叫例外了。

 

最后一句话深深地打败了我，自从上一个系统崩溃之后，我的三观彻底崩塌之后，大卫·休谟的这句话让我三观再次崩塌了，这次的崩塌更加底层，上一次是在数学层面，这一次是在哲学跟世界观层面。大卫·休谟说：“运用归纳法的正当性永远不可能从理性上被证明。”这句话是很可怕的，所有历史经验归纳法的正当性永远是不理性的，你们听到的任何从经验上归纳出来的道理，它听上去再有道理都是不理性的。

 

 因果率不来自于经验

 

这种证明说明，相比严谨的演绎法，纯粹通过历史数据归纳得到的相关性对于未来的预测并不具有绝对的指导意义。

 

请注意，所有的技术分析都是源于归纳法，既然所有历史经验归纳法在理性上永远不可能被证明，而技术分析又是起源于归纳法，意味着所有的技术分析在理性上都是不理性的，任何一种技术分析都是理性。这是康德的话——“因果率不来自于经验”，康德因为这句话成为“现代哲学之父”，非常有道理的。因为从康德之前的哲学都比较含糊，康德之后是真正认识了哲学，凭借的就是这一句石破天惊的断言——“因果率不来自于经验”，这是违背所有人的常识。

 

 频率，不代表未来的概率

 

是概率论本身不靠谱吗？概率论很靠谱。问题在于过去的频率不代表未来的概率，频率跟概率这两个概念非常容易混淆，尽管我在大学里有接触过严格的数学训练，知道频率跟概念不是一件事情，但当学习了神一般的技术分析之后，我仍然不自觉地混淆了频率与概率。概率在未来是可靠的，比如一个骰子它有6个面，如果它没灌铅的话，它出现任何一个数字的概率是1/6，但如果有一样东西它数字出现的平均分布是1/6的话，并不能意味着它未来也是1/6。因为骰子任何一个数1/6是它的物理结构决定的，这是概率，而后者是我的经验归纳，它是过去的频率，频率跟概念一字之差害死多少人。

 

卡尔·波普尔是我最喜欢的一个哲学家，但因为他反对马克思主义的唯物史观，在教课书上一直是被批评的。他比大卫·休谟还要狠一点，他说归纳法既不能给人们以未来的必然性知识，也不能给人们以未来的或然性知识。什么意思？我们归纳天鹅必然是白色的，但未来可能会出现黑天鹅，这是必然性知识。

 

什么是或然性知识呢？如果我看到了天鹅当中有80%的天鹅是白颜色的，那我能不能断然未来我看到的天鹅当中也有80%是的白天鹅呢，不可能，就叫或然性知识。卡尔·波普尔断言，归纳法既不能给人们以未来的必然性知识，也不能给人们以未来的或然性知识，卡尔·波普尔也是不出名的，他有个徒弟很出名——乔治·索罗斯。

 

乔治索罗斯

罗素说这个世界上最大的问题就是蠢人总是很自信，聪明人总是充满着疑虑，在我很自信的时候是很不喜欢这句话。后来明白到归纳法既不能给人们必然性的知识，也不能给人们或然性的知识之后，你不得不承认人类对世界的认识非常有限。我曾经一度在哲学上现在我还是个怀疑论知，差点陷入到不可知论的深渊中，一旦人的精神信仰在向不可知论靠近的时候，离抑郁症就不远了。

 

下图（图二）的黑线是希腊10年期国债的收益率，这个黄线就是Focebook的用户数量，这两个数据是没有任何关系的，对不对？但是它呈现了高相关性，如果按照技术分析，想知道希腊国债的收益率吗？关注Focebook，我如果不跟你说这个是Focebook，我就跟你说是某个神奇的跟八卦有关的一个东西，我随便编，你会觉得神指标、神指标。这是美国房地产的指数，这个跟图（图三）是在AVA儿童出生的数量，也是没有关系的，对不对？

 

图二

图三

但它们的观点同时出现，我跟你说这个黄色的其实是神指标，下次叫这个名字的小朋友再上升的话，大家赶紧做多房地产有没有道理，这个就荒唐了。这是纽约发现凶杀案的数量，下图是某一座山的形状，它们有没有关系？没有关系，但是它们呈现高相关性，所以英国的相关性和历史是两码事情。这个概念大家当心，当初我是差点在不可知论的边沿掉下去，大家听我演讲完之后就不会掉入不可知论了。

  研究本质的因果关系更有效

 

那时候我就在想，原来的策略是完全没道理的，因为它就是把相关性当做了因果，把频率当做了概率，尽管利用了大量的数学手法和计算机编程，它只是一种高科技迷信，本质上跟电脑算命并没有区别。电脑刚出来的时候商场里面有算命机，取代算命先生，电脑算命还是有道理的，我把频率当做概率，把经验当做因果，尽管我动用了大量高科技的手段，但它只是一种高科技迷信，它背后没有任何道理。既然做坏了，所以我想要精准的因果，我就去思考汇率的本质是什么，我发现一个事实，WTO零关税之后汇率成为实际意义上的关税，我不知道大家能不能理解。

 

比如说以前人民币跟美元1：8，出口1美金的东西能赚8块钱，现在1：6，出口1美元的东西只能赚6块钱了，事实上关税就提高了，因为我能赚的钱变少了，事实上汇率就是一种关税，尽管他说现在没关税，但汇率就是关税。过去财长每年都要进行关税协定，这从春秋战国开始就是这样，现在没关税了，意味着什么？但它还是不能瞎走，所以汇率意味着真正的关税协定，汇率必须保持利益之间的平衡，汇率是真正意义上的关税，而关税必须保持联动，所以汇率也必须保持联动。请问我这是一个经验概括还是客观事实？它是客观事实，它是演绎法，而不是归纳法。

 

于是我从历史数据中找出汇率失衡的极限忍受范围，这个是演绎法还是归纳法？这个是归纳法。我动用了可以利用的所有资产类资源，公司里面任何一个CPU我都没有放过它，顶着无数的压力，我把所有员工的计算机全都装上了我自己写的软件，没日没夜地跑，以至于他们卡的什么都开不了。我把所有能够动用的CPU全都买回来了，那时候看到CPU眼睛就放光，因为那个计算量实在太大了，最后动用了一些妥协的算法，我们得到了这么一个策略。

 

现在得到漂亮的历史回测，已经不会像年轻的时候那样心动了，掌握教训了，这(下图）个策略最后是这样。我们可以看到它有明显的回测，尽管策略里面没有包含任何宏观方面的信息，但它忠实反映出了历史上的一些重大事件。

   

这个系统没有问题，它每年200%的收益是有把握的。但它会出现这样的情况，如果你一开始就在这里，所以我利用了一部分演绎法就得出了一个半稳定的系统，我开始意识到只要还没有根本剔除掉任何经验归纳法，就永远没有办法获得真实的稳定。因为经验归纳法是不可靠的，我在一个非常可靠的基础上掺杂了一点经验归纳法，我的系统就会变得不稳定，是时候下定决心剔除掉任何经验归纳法。

 

 曾经的恐龙LTCM

统计学策略没有人能够做过他们，这是一家很出名的公司叫LTCM长期资本管理公司，这个公司的数学家、金融学家、计算机科学家比我们牛逼很多，他们是哈佛大学的罗伯森·默顿教授和斯科尔斯教授，这两个教授在金融学界牛逼到什么地步呢？他们是Black-Scholes公式的提出者，Black-Scholes公式是我们计量金融学的牛顿定律，也就是说罗伯森·默顿和斯科尔斯还有叫Black的人，这三个人可以称为“金融学的牛顿”，他们是祖师爷，他们的地位不是一个出名教授，他们的地位是创始者。

 

前美联储主席，戴维莫斯林

然后LTCM还嫌不够牛逼，他们最后又聘请了一个人叫莫林斯，他是美联储副主席，没有比这个对冲基金更牛了，就像把牛顿请来跟你设计飞机，然后航空局局长给你当董事局局长。按照LTCM的模型，像东亚金融危机这样的事情，每100亿年都不会爆发一次。它不是百年不遇，它是一百亿年不遇，后来的事情我们知道了，东南亚金融危机还是爆发了，俄罗斯国债违约，国债都违约了。

 

2014年4月16号，不知道有没有人做黄金，永远不会忘记那个日子，黄金价格的波动达到6个标准差，标准差是个统计学概念，不是太直观，什么意思呢？按照统计学意味着在5亿天的波动中，只有1天才会出现这样的极端情况，它在统计学的概率是0.000000001973%，大概139万年才会出现一次。考虑到每周只有5个交易日的话，它大概需要202万年才会出现一次，但是它还是出现了。我们总能有幸遇见百年不遇的洪水，尽管各位年纪不大，百年不遇可以等到好多次，因为基于正态分布或者任何概率分布会涉及到一个策略，全部是经验归纳法的范畴，运用归纳法的正当性永远不可能在理性上被证明，这句话很深刻很深刻很深刻。

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